• 한국도서관정보학회지
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• 제48권1호
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• pp.207-225
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• 2017

본 연구의 목적은 키워드 특징 면에서 문헌정보 저널에서 나타나는 유사점과 차이점을 조사하여 다양한 문헌 정보학 연구 영역을 발견하는 데 있다. 이 연구를 수행하기 위해 2004 년부터 2016 년까지 네 개의 한국 저널의 키워드가 RISS 데이타베이스에서 수집 되었고(http://www.riss.co.kr) 그리고 여섯 개의 국제저널의 키워드가 SCOPUS 데이타베이스에서 수집 되었다(http://www.scopus.com). 키워드의 특징은 한국 및 국제저널에 관하여서 자주 사용 되었던 키워드와 자주 사용되었던 독특한 키워드를 검증하는 연구이었다. 독특한 키워드란 한 분야에서는 나타나지만 다른 분야에서는 나타나지 않는 키워드를 말한다. 이 연구의 결과는 다음과 같다. 가) 키워드 빈도 분석 결과는 한국의 문헌정보 학의 연구주제와 연구특색을 보여 주는 것으로 나타났다. 나) 일반적으로 한국 저널에서 사용 된 키워드는 도서관과 관련된 주제의 영역을 나타냈고, 국제 저널에 사용되는 키워드는 서지 측정법과 관련된 주제 영역을 나타냈다. 다) 빈번히 사용되었던 독특한 키워드에서도 이러한 전반적인 연구 테마를 명백히 나타냈다. 라) 어떤 키워드는 쓰이는 범위가 한 국가나 지역으로 한정되어 있는 것으로 나타냈다. 이 연구의 중요한 시사점은 가장 자주 사용되는 키워드와 가장 자주 사용되는 독특한 키워드는 둘 다 문헌정보 학의 주제 영역을 적절하게 반영하고 있는 것으로 보인다는 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.583-586
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• 2023

대량 문자서비스를 통한 스팸 문자가 계속 증가하면서 이로 인해 도박, 불법대출 등의 광고성 스팸 문자에 의한 피해가 지속되고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 다양한 방법들이 연구되어 왔지만 기존의 방법들은 주로 사전 정의된 키워드나 자주 나오는 단어의 출현 빈도수를 기반으로 스팸 문자를 검출한다. 이는 광고성 문자들이 시스템에서 자동으로 필터링 되는 것을 회피하기 위해 비정상 문자를 조합하여 스팸 문자의 주요 키워드를 의도적으로 변형해 표현하는 경우에는 탐지가 어렵다는 한계가 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 딥러닝 기반 객체 탐지 및 OCR 기술을 활용하여 스팸 문자에 사용된 변형된 문자열을 정상 문자열로 복원하고, 변환된 정상 문자열을 문장 수준 이해를 기반으로 하는 자연어 처리 모델을 이용해 스팸 문자 콘텐츠를 분류하는 방법을 제안한다. 그리고 기존 스팸 필터링 시스템에 가장 많이 사용되는 키워드 기반 필터링, 나이브 베이즈를 적용한 방식과의 비교를 통해 성능 향상이 이루어짐을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.283-286
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• 2011

스팸 메시지는 불특정 다수에게 보내지는 광고성 메시지로서 최근 들어 그 양이 증가하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 모바일 환경에서의 스팸 메시지 필터링을 위한 시스템을 제안하며 기존 환경에서 자주 사용되었던 키워드 기반 필터링 시스템의 단점을 해결하고자 고안되었다. 베이지안 네트워크를 통해 스팸 메시지들의 패턴을 추출하고 추출된 패턴을 멀티 레이어 퍼셉트론을 이용해 학습하여 메시지들을 분류한다. 이 시스템을 통해 약 93.5%의 필터링 정확도률을 얻었으며 키워드 선택 대신 스팸 메시지를 선택해 학습시킴으로서 사용하기 쉽고 사용자에 맞는 시스템을 구성할 수 있었다.

• 융합정보논문지
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• 제9권2호
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• pp.7-16
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• 2019

본 논문의 목적은 1999년에서 2018년 사이 발간된 디자인 관련 연구 논문들을 취합하고, 이들 논문들을 대상으로 키워드 네트워크 분석을 시행함으로써, 최근 20년간의 디자인분야 글로벌 연구의 특성과 동향을 파악하는 것이다. 이를 위해 스코퍼스에 등재된 디자인 분야의 22개 학술지로 부터 3,569개 연구 논문들을 취합하였으며, 저자 키워드와 인덱스 키워드를 활용하여 키워드 네트워크 모델을 설정하였다. 이들로부터 자주 사용되는 키워드들을 분석하였으며, 최근 20년을 4개 기간으로 나누어 각 기간 별로 중심성(연결, 매개) 지표를 산정, 키워드 네트워크 분석을 실시하였다. 연구결과, 디자인관련 주요 연구들과 디자인 관련 융합연구들의 특성과 동향이 키워드 네트워크 분석을 활용하여 정량적으로 설명될 수 있음을 보여주었다. 본 연구의 결과는 기술발전이 가져올 디자인 여건의 변화를 감지하고 적시성 있는 디자인 관련 연구를 추진하기 위한 자료로 활용 가능할 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.68-73
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• 2016

관광에 대한 학문적 실무적 관심과 소비가 지속적으로 증가하고 있음에 따라 본 연구에서는 최근 약 6년간의 관광분야 주요 등재지에 실린 키워드 데이터를 이용하여 국내 관광연구 동향과 지식구조를 정리해보고자 하였다. 이를 위해 첫 번째, 관광분야의 대표적인 국내 저널들을 선정하고 저널에 게재된 논문 별 키워드를 추출하였다. 두 번째, 동일한 논문에 동시 등장한 키워드들을 링크로 연결하여 키워드 네트워크를 구성하였다. 마지막으로, 여러 논문에서 동시에 키워드로 사용된 키워드들 간의 유사성 분석을 통해 관광 논문들에서 가장 자주 사용된 주요 키워드를 추출하고 전체 네트워크에 대한 컴포넌트 분석을 통해 거시적인 관광연구동향 및 지식구조를 파악하였다. 분석 결과, 국내 관광연구 주제들은 몇몇 주제에 고착되어 있지 않고 빠르고 다양하게 변화하는 양상을 보인다고 할 수 있다. 물론 조직이나 종사원 차원의 주제와 같이 지속적으로 선호되는 연구주제들도 있지만 시간이 지남에 따라 연구대상의 내재적, 외재적 요인들이 점차 세분화되고 연구대상들도 종사 분야에 따라 다양하고 구체적으로 선정되어 진행되고 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구는 기존의 계량적 분석방법과 키워드 중심성 분석방법이 아닌 컴포넌트 분석을 수행함으로써 국내관광연구의 구체적 연구주제를 파악할 수 있고 이들 간의 관계를 살펴볼 수 있어 앞으로 이 분야에서의 새로운 주제를 선정하는데 참고할 유용한 정보로 활용될 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.3-9
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• 2022

본연구는 한국어 언어모델 트레이닝 단계에서 자주 사용되는 Fill-Mask 태스크와 직업 관련 키워드로 구성되는 각종 성별 유추 템플릿을 이용해 한국어 언어모델에서 발생하는 성별 편향 현상을 정량적으로 검증하고 해석한다. 결과를 봤을 때 현재 직업 키워드에서 드러나는 성별 편향은 각종 한국어 언어모델에서 이미 학습된 상태이며 이를 해소하거나 차단하는 방법을 마련하는 것이 시급한 과제이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.333-342
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• 2021

본 연구에서는 대표적인 영미 아동 모험 소설 『보물섬』의 언어적 특징을 파악하기 위해 『보물섬』을 코퍼스화 하여 어휘, 리마, 키워드, n-그램을 분석하였다. 이 연구를 통해 고빈도 어휘가 텍스트의 핵심어라는 일반적인 주장과 달리 『보물섬』의 고빈도 어휘는 『보물섬』과 직접 관련이 없는 기능어, 고유명사 등이 최상위층에 포진하고 있다는 것을 발견하였고, 통계적인 방법으로 추출한 『보물섬』 키워드 역시 『보물섬』의 내용을 가늠하기에 충분하지 않음을 발견하였다. 따라서 1차 정량적인 키워드 분석 후 진행된 2차 정성적인 키워드 분석을 통해 추출한 30개의 핵심 키워드를 통해 『보물섬』 내용을 신속하고 구체적으로 파악하는 단초를 마련하였고, 이를 바탕으로 그동안 직관적으로만 회자 되던 『보물섬』에 나타난 남성성을 계량적으로 분석할 수 있었다. 또한, n-그램 분석을 통해 『보물섬』의 작가가 다른 작가에 비해 선호하고 자주 사용하는 연속어휘구를 발견하였고, 이를 토대로 문학 작품의 계량적 연구가 가능한 코퍼스 문체론 연구의 가능성을 탐색하였다. 본 연구를 통해 밝혀낸 연구결과가 영미 아동문학 콘텐츠의 확산과 코퍼스 문체론 연구에 도움이 되기를 희망한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.468-475
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• 2022

이 연구의 목적은 국내 브레이킹 연구의 동향을 파악하여 특징과 시사점을 도출하고 나아가 향후 연구 방향성을 제시하는 것이다. 이를 위해 한국연구재단(KCI) 등재 학술지에 출판된 브레이킹 관련 50개 논문의 문헌 분석(논문발행시기, 연구방법, 연구주제)과 키워드 분석을 실시하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 논문발행시기별 경향은 2006년 처음 게재되어 이후 2012년 약간의 증가세를 보이다가 2021년 급증하였다. 둘째, 국내 브레이킹 관련 연구는 주로 질적연구(60%) 중심으로 이루어져왔다. 셋째, 연구주제를 살펴보면 정체성확립, 문화예술분야, 스포츠 분야의 3가지로 구분되며, 이 중 정체성 확립 관련 연구가 60% 이상을 차지했다. 마지막으로 브레이킹 논문에서 자주 사용된 키워드를 살펴보면, 가장 자주 등장하는 단어는 '힙합'이었으며, '문화'가 그 뒤를 이었다. 이러한 결과를 토대로 학문적이고 이론적인 접근을 통한 브레이킹의 정체성 확립, 표준화된 교재 및 교육과정의 개발을 통한 실무적 접근, 통합적인 접근을 통한 분야의 특성 및 역량 강화, 스포츠로의 변화를 위해 갖추어야 될 요건등을 시사점으로 도출하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.421-431
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• 2018

본 연구는 우리나라에서 '전통' 용어의 트렌드를 분석하기 위해 과거 신문기사를 수집하여 텍스트 마이닝 기법과 소셜네트워크분석 기법을 수행하였다. 이러한 문헌을 분석하는데 있어서 과거의 해석적 연구 방법을 사용하지 않고 비정형 텍스트 자료에 근거한 정량적 분석을 통해 '전통' 논의들이 신문기사에서는 어떻게 보도되어 왔는지를 분석해봄으로써 우리사회 '전통' 용어의 동향을 파악하였다. 분석 대상은 1920년대부터 2017년까지 미디어에 등장한 '전통' 관련 신문기사 2,481,143건을 수집하였다. 다음으로 시대별 신문기사에 대한 빈도분석을 통해 '전통' 관련 어떤 키워드들이 자주 나타나고 있는지에 대해 파악하였다. 또한 '전통' 관련 키워드들간 연관어 분석을 통해 '전통' 키워드의 연결 맥락을 파악하였다. 마지막으로 소셜네트 워크분석을 통해 키워드들간에 유기적인 관계를 분석하고 군집화하였다. 이러한 텍스트 마이닝 기법을 적용함으로써 객관적이고 가치 중립적인 입장으로 '전통' 관련 사회문화현상에 대한 의미를 포착하고 시대별 '전통'이 담고 있는 사회적 상징성을 파악할 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제34권2호
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• pp.267-278
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• 2021

시간이 갈 수록, 정부, 기업, 국내, 해외를 막론하고 데이터의 양이 증가하고 있다. 이에따라 학계에서도 빅데이터에 대한 연구들이 늘어나고 있다. 통계학은 빅데이터 연구의 중심이 되는 학문들 중 하나이며, 늘어나는 통계학 분야 논문 빅데이터를 통해 통계학의 연구동향을 파악해 보는 것도 재미있을 것이다. 본 연구에서는 국내와 해외의 통계학 논문들의 초록데이터를 통해 어떤 연구들이 이루어지고 있는지 분석을 진행하였다. 저자들이 선정한 논문들의 키워드 데이터 빈도를 통해 국내외 연구 동향을 분석하였고, Word Embedding 방법을 통해 해당 키워드들의 관계성을 시각화 하였다. 여기서 저자들이 선정한 키워드들 외에 Textrank를 통해 선정된 통계학 분야 논문들에서 중요하게 사용되는 단어들도 추가적으로 시각화 하였다. 마지막으로 초록 데이터에 LDA 기법을 적용하여 10가지 토픽을 알아보았다. 각 토픽들에 대한 분석을 통해 어떤 연구 주제들이 자주 연구되며, 어떤 단어들이 중요하게 사용되는지 알아보았다.