이 연구는 토픽모델링을 사용하여 2016년 경주지진에 대한 사회적 이슈의 유형과 특성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 구체적인 연구문제는 경주지진 사건과 관련된 토픽의 유형, 사건 발생 이후 시간의 흐름에 따른 토픽의 변화양상, 그리고 신문매체의 유형별 토픽의 차이를 살펴보는 것이다. 토픽모델링 분석결과 55개의 토픽이 추출되었다. 이들 토픽에서 파악한 특성은 다음과 같다. 첫째, 시간의 흐름에 따라 주요 토픽이 변화하는 양상을 보였다. 지진이 발생한 9월에 다양한 토픽들이 나타났다. 특히 지진발생 후 2주간에는 긴급한 이슈들이 다루어졌다. 10월 이후부터는 해당 시기의 사회적 현안과 관련된 이슈들이 부각되었다. 원전관련 안전문제는 시기와 상관없이 꾸준히 제시되었다. 둘째, 전국과 지방으로 구분된 신문매체에서는 주요하게 다루는 토픽에 차이가 나타났다. 그리고 보수와 진보적 성향의 신문매체에서도 주요한 토픽들이 다르게 나타났다.
본 연구는 통계적인 기법을 융합 활용하여 국내 갑상선암과 관련된 연구 토픽의 동향 및 변화 추세를 알아보기 위함이다. DBpia에 등록되어 있는 갑상선암 관련 논문을 대상으로 LDA(latent Dirichlet allocation) 기반의 토픽 모형을 적용한 결과, 4개의 연구 토픽을 도출하였으며 각 토픽은 "Surgery", "Disease aggressiveness", "Survival analysis", "Well-being of patients"에 관한 내용으로 확인되었다. 다범주 로짓모형을 이용하여 연구 토픽의 시대적 추이를 확인한 결과, 2000년 이전에는 "Surgery", 2000년대에는 "Disease aggressiveness"와 "Survival analysis", 2010년 이후에는 "Survival analysis"와 특히 "Well-being of patients"에 관한 연구가 많이 이루어졌음을 확인하였다. 이는 향후 갑상선암 연구의 방향 모색에 필요한 기초자료로 활용될 수 있을 것이며, 최근 환자의 복지로 크게 전환된 연구 토픽의 변화가 다른 질병에서도 관찰되는지 추후 검토할 필요가 있다.
이 연구에서는 LDA 기반의 토픽모델링 분석을 통해 한국과학교육학회지에 게재된 연구 논문들이 어떤 주제로 어떻게 변화했는지 탐색하였다. 이를 위해, 1978년부터 2021년 5월까지 한국과학교육학회지에 게재된 논문들의 영문초록 총 2,115개에 대한 LDA 기반 토픽모델링분석을 실시하였다. 분석 결과, 총 23개의 토픽을 추출하였으며 각 토픽들을 관련된 키워드 및 세부 연구주제들과 함께 제시하였다. 다음으로, 시간에 따른 토픽들의 변화 추이를 살펴보기 위해, 4년 주기에 대한 각 토픽들의 평균 비중값의 변화를 히트맵으로 시각화하였다. 이를 통해, 시간이 지남에 따라 상승해온 주제와 하락해온 주제들을 밝혔다. 이 연구의 결과들은 꾸준히 연구되어온 전통적인 연구 주제들, 교육 철학이나 연구방법의 변화, 사회나 정책적 요구에 따라 달라져온 연구 주제들을 드러냄으로써 한국의 과학교육연구에 새로운 통찰을 제공할 것으로 기대된다.
본 연구는 국내외 자율주행자동차 연구개발과정에서 나타나고 있는 다양한 이슈를 파악하기 위해 자율주행자동차 연구개발 관련 영문 뉴스 기사 1,870개를 수집하고 데이터 전처리 과정을 거쳐 토픽 모델링을 수행하였다. 토픽모델링 결과 20개의 토픽을 추출하였으며, 토픽에 대한 명명작업을 수행하고 의미를 해석하였다. 도출된 토픽을 투입, 활동, 산출, 성과의 연구개발과정에 대응시켜 자율주행자동차 연구개발사업 논리모형을 제시하였다. 본 연구의 분석결과는 국내외 자율주행자동차 연구개발사업의 추진 상황을 정확하게 판단하고 빠르게 변화하고 있는 기술개발에 대비할 수 있는 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.
최근 방대한 양의 텍스트 데이터에 대한 분석을 통해 유용한 지식을 창출하는 시도가 꾸준히 증가하고 있으며, 특히 토픽 모델링(Topic Modeling)을 통해 다양한 분야의 여러 이슈를 발견하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 초기의 토픽 모델링은 토픽의 발견 자체에 초점을 두었지만, 점차 시기의 변화에 따른 토픽의 변화를 고찰하는 방향으로 연구의 흐름이 진화하고 있다. 특히 토픽 자체의 내용, 즉 토픽을 구성하는 키워드의 변화를 수용한 다이내믹 토픽 모델링(Dynamic Topic Modeling)에 대한 관심이 높아지고 있지만, 다이내믹 토픽 모델링은 분석 결과의 직관적인 이해가 어렵고 키워드의 변화가 토픽의 의미에 미치는 영향을 나타내지 못한다는 한계를 갖는다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 다이내믹 토픽 모델링과 워드 임베딩(Word Embedding)을 활용하여 토픽의 변화 및 토픽 간 관계를 직관적으로 해석할 수 있는 방안을 제시한다. 구체적으로 본 연구에서는 다이내믹 토픽 모델링 결과로부터 각 시기별 토픽의 상위 키워드와 해당 키워드의 토픽 가중치를 도출하여 정규화하고, 사전 학습된 워드 임베딩 모델을 활용하여 각 토픽 키워드의 벡터를 추출한 후 각 토픽에 대해 키워드 벡터의 가중합을 산출하여 각 토픽의 의미를 벡터로 나타낸다. 또한 이렇게 도출된 각 토픽의 의미 벡터를 2차원 평면에 시각화하여 토픽의 변화 양상 및 토픽 간 관계를 표현하고 해석한다. 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하기 위해 DBpia에 2016년부터 2021년까지 공개된 논문 중 '인공지능' 관련 논문 1,847건에 대한 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안 방법론을 통해 다양한 토픽이 시간의 흐름에 따라 변화하는 양상을 직관적으로 파악할 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 한국초등과학교육학회의 지난 50년을 돌아보기 위하여, '초등과학교육'에 게재된 연구논문들이 어떤 주제로 어떻게 변화했는지 살펴보았다. 이를 위해 창간호(1983)년부터 2021년까지 '초등과학교육' 학술지에 게재된 연구논문의 총 1,065개 영문초록들에 대하여 LDA 기반 토픽모델링 분석을 실시하였다. LDA 분석 결과 총 14개의 토픽들이 추출되었으며, 핵심어 및 핵심 문서를 통해 각 토픽들에 담긴 의미를 분석하였다. 또한 시기별로 각 토픽들의 추이를 파악하기 위해, 3년을 주기로 하여 토픽들의 평균 비중값 변화를 분석하고 선형회귀 분석을 통해 통계적으로 유의미하게 증가 또는 감소한 토픽들을 분석하였다. 끝으로 본 연구의 결과를 통해, 향후 초등과학교육 연구 수행 및 지원을 위한 시사점을 논의하였다.
글로벌 자동차 산업은 연결, 자율주행, 공유, 전동화 등의 주요 방향 아래 지속적으로 발전하고 있으며, 국내 자동차 산업 또한 기존의 전통적인 자동차 부품 제조로부터 미래 트렌드에 부합하는 전략적인 업의 전환을 꾀하고 있다. 본 연구에서는 2013년부터 2021년까지 산업통상자원부에서 지원한 미래 자동차 분야 연구개발 과제를 대상으로 토픽 모델링을 수행하였다. 해당 기간을 3개 기간으로 구분하여 주요 토픽의 변화를 분석하였다. 센서와 통신, 운전자 보조 기술, 배터리 및 전력 기술은 전 기간 동안 지속적인 주요 토픽으로 나타났으며, 고강도 경량 차체와 같은 주제는 1기에서만 관찰되었다. 한편, AI, 빅데이터, 수소 연료전지와 같은 주제는 2기와 3기에 점점 더 중요한 토픽으로 부상하였다. 또한, 토픽별 정부 투자액과 투자 증가율을 기준으로 각 기수별 집중 투자 분야를 분석하였다. 이러한 연구 결과는 향후 자동차 분야의 정책 수립 및 연구개발 전략 마련 시 기초 자료로 활용될 것으로 예상되며, 증거 기반의 정책 수립과 결정에 기여할 것으로 기대된다.
이 연구에서는 TRBC이 제시한 토픽 검색의 정의에 따라 질의에 적합한 웹 사이트를 검색하는 효과적인 토픽 검색 알고리즘을 제안하고 실험을 통해 그 성능을 평가하였다. 이 연구의 토픽 검색 알고리즘은 먼저 질의에 대한 웹 페이지 검색 결과로부터 적합한 웹 사이트를 선정한 다음, 선정된 사이트의 구조를 이용하여 질의에 대한 적합성 점수를 산출한다. TREC의 .GOV 실험 문헌 집단과 TREC-2004 실험의 질의 및 적합문헌 리스트를 이용한 검색 실험 결과 이 토픽 검색 알고리즘은 상위 10위 안에 최소 2개 이상의 적합 사이트를 검색하여 비교적 높은 수준의 성능을 보였다. 또한 TREC-2004의 적합문헌 리스트 분석을 통해 적합문헌 선정에 토픽 검색의 정의가 엄격하게 적용되지 않은 경우가 있음을 확인하고, 수정된 적합문헌 리스트를 이용하여 토픽 검색 성능을 재평가한 결과 이 연구에서 제안한 토픽 검색 알고리즘의 성능이 월등히 향상되었다.
이 연구에서는 토픽 모델링 결과 해석의 용이성을 위하여, 동적 인용 네트워크를 활용하여 LDA 기반 토픽 모델링의 토픽 수를 설정하고 중복 배치된 주요 키워드를 자아 중심 네트워크 분석을 통해 재배치하여 제시하는 방법을 제안하였다. 'White LED' 두 분야의 논문 데이터를 이용하여 분석한 결과, 동적 인용 네트워크 분석을 통해 형성된 분석대상 문헌집단에 혼잡도에 따른 토픽수를 사용하고 중복 분류된 토픽 내 주요 키워드를 자아중심 네트워크 분석 기법을 적용하여 재배치한 결과가 토픽 간의 중복도가 가장 낮은 것으로 나타났다. 따라서 동적 인용 네트워크 및 자아 중심 네트워크 분석을 적용함으로써 토픽모델링에 의한 분석 결과를 보완하는 다면적인 연구 동향 분석이 가능할 것으로 보인다.
사회적 의제 설정 영향력을 지닌 미디어인 언론 기사와 블로그 포스트에서 농촌태양광이 어떻게 다루어지고 있는지 분석하기 위해 텍스트 마이닝 방법을 활용하였다. 농촌태양광을 키워드로 웹스크래핑을 통해 기사와 블로그 포스트의 텍스트 자료를 수집하고, 이에 대해 감성분석과 토픽모델 기법을 적용하여 연구를 수행했다. 감성분석 결과 농촌태양광에 대한 텍스트에서 두 매체 모두 긍정적인 입장을 가지는 비율이 높았는데, 블로그의 경우 기사에 비해 부정적인 내용을 담은 텍스트의 비중이 훨씬 낮은 것을 확인할 수 있었다. 그리고 토픽모델링 결과로 긍정 기사는 정부의 보급계획 관련 토픽들의 비중이 컸고, 부정 기사는 다양한 토픽들의 비중이 고르게 분포하였다. 블로그는 긍정 포스트의 경우 농촌 지역 설치 관련 토픽들이, 부정 포스트는 환경 피해 관련 토픽들이 가장 큰 부분을 차지했다. 기존에 별개로 이루어지던 감성분석과 토픽모델링을 결합하는 연구 방식을 제시함으로써 농촌태양광에 대한 이슈를 효과적으로 파악할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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