• Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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• v.30 no.1
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• pp.181-207
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• 2019

This study analyzed social issues related to presidential records in press releases using semantic network analysis method. For this purpose, we 1) selected five major news medias in Korea - Chosun Ilbo, JoongAng Ilbo, Dong-A Ilbo, Hankyoreh, and Kyunghyang Newspaper; 2) collected relevant articles including the subject word "Presidential Records", and 3) analyzed issue trends based on timeline using semantic network. According to medias, the issue related to the presidential records were analyzed by comparing the specific keywords in terms of persons, entities, actions. At the results, It is possible to identify the reporting patterns and components of the presidential records related issues. And the difference of media characteristics according to news media tendency was derived.

• Journal of KIISE
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• v.43 no.11
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• pp.1201-1209
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• 2016

As the use of SNS continues to increase, various related studies have been conducted. According to the effectiveness of the topic model for existing theme extraction, a huge number of related research studies on topic model based analysis have been introduced. In this research, we suggested an automation system to analyze topics of each country and its distribution in twitter by combining world map visualization and issue matching method. The core system components are the following three modules; 1) collection of tweets and classification by nation, 2) extraction of topics and distribution by country based on topic model algorithm, and 3) visualization of topics and distribution based on Google geochart. In experiments with USA and UK, we could find issues of the two nations and how they changed. Based on these results, we could analyze the differences of each nation's position on ISIS problem.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.9 no.2
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• pp.165-171
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• 2019

The purpose of this study was to analyse a causal relationship between collective emotion and behavior to sport issues in SNS. For the purpose, 5 sports issues with obvious collective behavior and 5 concerned articles in typical portal sites were selected. From those, each 100 comments with highest recommendation and 5 obvious actions made by the crowd were sampled as the analysis subjects. The results of statistical analyses on collective emotion and behavior materials were as follows. First, collective emotions showed differences by the sports issues. Second, there was a significant causal relationship between collective emotion and behavior in SNS. This study could receive a favorable evaluation due to the statistical analysis on a causal relationship between collective emotion and behavior.

• Korean Journal of Legislative Studies
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• v.17 no.3
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• pp.5-28
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• 2011

이 논문은 선진민주주의 국가의 선거경쟁에서 제시되는 정당 매니페스토 자료와 사회정책 자료를 사용하여 국가별 정당 간 입장의 차이, 정부당파성과 복지국가의 관계, 그리고 복지국가 이슈에 관한 정당양극화의 문제에 대해 경험적 분석을 제시한다. 이 논문의 분석이 제시하는 바는 다음과 같다. 첫째, 선진민주주의 국가의 주요 좌우파 정당 간 사회정책 입장의 차이는 국가별로 편차를 보인다. 복지국가 이슈와 관련한 정당양극화의 정도는 기존 복지국가 체계의 특성, 선거제도, 또는 선거경쟁에서 나타나는 복지국가 이슈의 유형에 따라 다른 것으로 보인다. 둘째, 집권정당의 당파성이 복지국가에 미치는 영향을 확인할 수 있다. 셋째, 정당이 복지국가에 미치는 영향이 제한적이거나 혹은 제도적 맥락에 조건지어진다는 점을 고려할 필요가 있다. 어쩌면 정당 및 정부당파성이 복지국가에 미치는 영향은 협의제 민주주의(consensus democracies) 유형의 국가들보다는 다수제 민주주의(majoritarian democracies) 유형의 국가들에서 더 뚜렷하게 나타나는 것인지도 모른다. 넷째, 정당의 정책입장의 변화는 경쟁하는 주요정당의 정책변화에 영향을 받기도 한다. 또한 이슈유형에 따라 위치이슈와 합의이슈로 구분할 수 있는데, 각 국가별 선거경쟁과 복지국가 논의는 다양한 형태를 가지면서 진행된다.

• 대학교육
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• s.186
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• pp.46-50
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• 2014

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.11a
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• pp.11-13
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• 2019

대중들에게 정보를 빠르고 정확하게 제공하는 대표 매체인 뉴스 기사는 일 평균 1만 5천 건 이상이 보도되고 있다. 특정 주제 또는 분야에 대한 전반적인 동향을 파악하고자 대량의 텍스트 데이터를 수집하여 텍스트 마이닝(Text mining)과 머신러닝 등을 적용하는 연구들이 활발하게 수행되고 있다. 본 연구에서는 서울시의 이슈 및 문제를 파악하고자 약 5년간 뉴스 기사를 수집하여 키워드 분석 및 토픽 모델링을 적용하였다. 분석 결과 5년간의 뉴스 기사에서 빈번하게 출현하는 키워드들을 도출하였고 연도별로 도출된 키워드들을 비교분석하였다. 또한 토픽 모델링 적용 결과 뉴스 기사를 구성하는 20개의 주제를 도출하였으며 이를 기반으로 서울시의 주요 이슈들을 파악할 수 있다. 본 연구는 연도별, 분야별 세부 내용 및 시계열 분석, 다른 도시들의 이슈 및 문제를 도출하는데 활용될 것으로 기대된다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.18 no.3
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• pp.138-147
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• 2018

The network analysis is done to explore what kind if issues are diffused about earthquake and the role of social media. The types of disaster information is classified into formal and informal. The role of actor is classified based on the concentrativeness and the diffusion of issue. Youttube is functioned as a formal channel and an informal channel when disaster happened. In case of government's video, issue contractiveness is high but the diffusion is low. In case of media's video, issue contractiveness and the diffusion are all high. In case of individual channel, issue contractiveness is low, but diffusion is high. In disaster, youtube is a tool to respread the disaster issue. Government needs to try diffusion of government's news actively in disaster.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.8 no.12
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• pp.307-315
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• 2017

This study aims to propose a methodology for future strategies of the Korean petrochemical industry. Instead of using static models or trade related statistical analysis, we derived emerging issues of the Korean petrochemical industry through survey in accordance with the STEPPER analysis. The participants of the survey were limited to leading experts of the field, such as businessmen, researchers and professors. Also, I observed whether the current driving forces are suitable in analyzing the future. Furthermore, emerging trends and emerging issues as far as 2040 were also extracted through horizon scanning and expert interviews. Through this study, three factors, which are the global oil prices, economic prospects, and core material development, have been confirmed. In the future, I believe that not only petrochemical industry, but also other industries such as steel, autos, shipbuilding and so on, can be studied for future scenarios and strategies as well.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.17 no.2
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• pp.31-38
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• 2014

This paper reveals continuity of related events which are occurred and changing from moment to moment accident/events collected from various social media channels. Among them, we especially define the events which have big social influence as "issue event" and investigate the type and characteristics of continuous issue event for each domain. We also introduce a automatic issue detection system in social media text. Based on the extracted issue event results in a particular domain, we analyse the continuity of those events by illustrating in time and place-axis. Furthermore, we identify the relationship between social media in terms of issue events propagation.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.236-236
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• 2021

최근 텍스트와 같은 비정형 데이터의 생성 속도가 급격하게 증가함에 따라, 이를 분석하기 위한 기술들의 필요성이 커지고 있다. 텍스트 마이닝은 자연어 처리기술을 사용하여 비정형 텍스트를 정형화하고, 문서에서 가치있는 정보를 획득할 수 있는 기법 중 하나이다. 텍스트 마이닝 기법은 일반적으로 각각의 분서별로 특정 용어의 사용 빈도를 나타내는 문서-용어 빈도행렬을 사용하여 용어의 중요도를 나타내고, 다양한 연구 분야에서 이를 활용하고 있다. 하지만, 문서-용어 빈도 행렬에서 나타내는 용어들의 빈도들은 문서들의 차별성과 그에 따른 용어들의 중요도를 나타내기 어렵기때문에, 용어 가중치를 적용하여 문서가 가지고 있는 특징을 분류하는 방법이 필수적이다. 다양한 용어 가중치를 적용하는 방법들이 개발되어 적용되고 있지만, 환경 분야에서는 용어 가중치 기법 적용에 따른 효율성 평가 연구가 미비한 상황이다. 또한, 환경 이슈 분석의 경우 단순히 문서들에 특징을 파악하고 주어진 문서들을 분류하기보다, 시간적 분포도에 따른 각 문서의 특징을 반영하는 것도 상대적으로 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 이용하여 2015-2020년의 서울지역 환경뉴스 데이터를 사용하여 환경 이슈 분석에 적합한 용어 가중치 기법들을 비교분석하였다. 용어 가중치 기법으로는 TF-IDF (Term frequency-inverse document frquency), BM25, TF-IGM (TF-inverse gravity moment), TF-IDF-ICSDF (TF-IDF-inverse classs space density frequency)를 적용하였다. 본 연구를 통해 환경문서 및 개체 분류에 대한 최적화된 용어 가중치 기법을 제시하고, 서울지역의 환경 이슈와 관련된 핵심어 추출정보를 제공하고자 한다.