Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.9
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pp.68-73
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2016
This study was conducted to identify trends and knowledge structures associated with recent trends in Korean tourism from 2010 to 2015 using keyword data. To accomplish this, we constructed a network using keywords extracted from KCI journals. We then made a matrix describing the relationships between rows as papers and columns as keywords. A keyword network showed the connectivity of papers that have included one or more of the same keywords. Major keywords were then extracted using the cosine similarity between co-occurring keywords and components were analyzed to understand research trends and knowledge structure. The results revealed that subjects of tourism research have changed rapidly and variously. A few topics related to 'organization-employee' were major trends for several years, but intrinsic and extrinsic factors have been further subdivided and employees of specific fields have been targeted as subjects of research. Component analysis is useful for analyzing concrete research topics and the relationships between them. The results of this study will be useful for researchers attempting to identify new topics.
The purpose of this study is to analyze relationships among essential keywords in curriculum. The number of 1,935 keyword was collected from 644 manuscripts published between 2002 and 2019. For data analysis, this study selected softwares of KrKwic and KrTitle to compose a 1-mode network matrix and UCINET 6 and NetDraw to implement network analysis and visualization. Results are as follows. First, the frequency of keyword was curriculum, curriculum development, national curriculum, competency-based curriculum, 2015 revised national curriculum, curriculum implementation, understanding by design, competency, teacher education, school curriculum, and IBDP from highest to lowest. Second, degree centrality was curriculum development, curriculum, competency-based curriculum, national curriculum, 2015 revised national curriculum, understanding by design, competency, key competency, high school curriculum, textbook, curriculum implementation, teacher education, and IBDP from highest to lowest.
Analyzing the frequency and correlation of the news keywords in the modern society that are becoming complicated according to the time flow is a very important research to discuss the response and solution to issues. This paper analyzed the relationship between the flow of social keyword and major issues through the analysis of news big data for 10 years (2009~2018). In this study, political issues, education and social culture, gender conflicts and social problems were presented as major issues. And, to study the change and flow of issues, it analyzed the change of the issue by dividing it into five years. Through this, the changes and countermeasures of social issues were studied. As a result, the keywords (economy, police) that are closely related to the people's life were analyzed as keywords that are very important in our society regardless of the flow of time. In addition, keyword such as 'safety' have decreased in increasing rate compared to frequency in recent years. Through this, it can be inferred that it is necessary to improve the awareness of safety in our society.
본 연구는 MUSE 감성 코퍼스를 활용하여 문장의 극성과 키워드의 극성이 얼마만큼 일치하고 일치하지 않은지를 분석함으로써 특히 문장의 극성과 키워드의 극성이 불일치하는 유형에 대한 연구의 필요성을 역설하고자 한다. 본 연구를 위하여 DICORA에서 구축한 MUSE 감성주석코퍼스 가운데 IT 리뷰글 도메인으로부터 긍정 1,257문장, 부정 1,935문장을, 맛집 리뷰글 도메인으로부터는 긍정 2,418문장, 부정 432문장을 추출하였다. UNITEX를 이용하여 LGG를 구축한 후 이를 위의 코퍼스에 적용하여 나타난 양상을 살펴본 결과, 긍 부정 문장에서 반대 극성의 키워드가 실현된 경우는 두 도메인에서 약 4~16%의 비율로 나타났으며, 단일 키워드가 아닌 구나 문장 차원으로 극성이 표현된 경우는 두 도메인에서 약 25~40%의 비교적 높은 비율로 나타났음을 확인하였다. 이를 통해 키워드의 극성에 의존하기 보다는 문장과 키워드의 극성이 일치하지 않는 경우들, 가령 문장 전체의 극성을 전환시키는 극성전환장치(PSD)가 실현된 유형이나 문장 내 극성 어휘가 존재하지 않지만 구 또는 문장 차원의 극성이 표현되는 유형들에 대한 유의미한 연구가 수행되어야 비로소 신뢰할만한 오피니언 자동 분류 시스템의 구현이 가능하다는 것을 알 수 있다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2016.10a
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pp.195-200
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2016
본 연구는 MUSE 감성 코퍼스를 활용하여 문장의 극성과 키워드의 극성이 얼마만큼 일치하고 일치하지 않은지를 분석함으로써 특히 문장의 극성과 키워드의 극성이 불일치하는 유형에 대한 연구의 필요성을 역설하고자 한다. 본 연구를 위하여 DICORA에서 구축한 MUSE 감성주석코퍼스 가운데 IT 리뷰글 도메인으로부터 긍정 1,257문장, 부정 1,935문장을, 맛집 리뷰글 도메인으로부터는 긍정 2,418문장, 부정 432문장을 추출하였다. UNITEX를 이용하여 LGG를 구축한 후 이를 위의 코퍼스에 적용하여 나타난 양상을 살펴 본 결과, 긍 부정 문장에서 반대 극성의 키워드가 실현된 경우는 두 도메인에서 약 4~16%의 비율로 나타났으며, 단일 키워드가 아닌 구나 문장 차원으로 극성이 표현된 경우는 두 도메인에서 약 25~40%의 비교적 높은 비율로 나타났음을 확인하였다. 이를 통해 키워드의 극성에 의존하기 보다는 문장과 키워드의 극성이 일치하지 않는 경우들, 가령 문장 전체의 극성을 전환시키는 극성전환장치(PSD)가 실현된 유형이나 문장 내 극성 어휘가 존재하지 않지만 구 또는 문장 차원의 극성이 표현되는 유형들에 대한 유의미한 연구가 수행되어야 비로소 신뢰할만한 오피니언 자동 분류 시스템의 구현이 가능하다는 것을 알 수 있다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.12
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pp.101-107
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2020
This paper aims to compare and analyze the major keywords according to the political orientation of progressive and conservative newspapers by utilizing the big data of the four major domestic daily newspapers related to COVID-19, which has entered a long-term war. To this end, 93,917 news reports from Jan. 20 to Sept. 15, 2020 were divided into four stages and the major keywords of the four newspapers were implemented and analyzed in WordCloud. According to the analysis, the conservative newspaper focused on the government's response, criticism, and China's responsibility by mentioning the keywords "government," "president," "state of affairs" and "mask" more than the progressive newspaper, while the progressive newspaper uses keywords that emphasize the seriousness of the disease and the occurrence of a dangerous situation. The Chosun Ilbo found that the use of various keywords during the massive outbreak of collective infections (2.18-5.15), and that the JoongAng Ilbo used keywords criticizing government policies in relation to reports of infectious diseases such as COVID-19, but also used keywords that emphasize the seriousness of diseases used by progressive newspapers and the occurrence of dangerous situations.
This study aims at investigating the characteristics of trends of future education over time though the literature review and examining the accuracy of the framework for forecasting future education proposed by the previous studies by comparing the outcomes between the literature review and media articles. Thus, this study collects the articles dealing with future education searched from the Web of Science and categorized them into four periods during the new millennium. The new articles from media were selected to find out the present of education so that we can figure out the appropriateness of the proposed framework to predict the future of education. Research findings reveal that gradual tendencies of topics could not be found except teacher education and they are diverse from characteristics of agents (students and teachers) to the curriculum and pedagogical strategies. On the other hand, the results of analysis on the media articles focuses more on the projects launched by the government and the immediate responses to the COVID-19, as well as educational technologies related to big data and artificial intelligence. It is surprising that only a few key words are occupied in the latest articles from the literature review and many of them have not been discussed before. This indicates that the predictive framework is not effective to establish the long-term plan for education due to the uncertainty of educational environment, and thus this study will give some implications for developing the model to forecast the future of education.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.07a
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pp.513-516
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2022
본 논문에서는 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 MZ 세대를 이해하는 키워드를 도출하고자 한다. MZ 세대의 비중이 높아지면서, MZ 세대를 분석하려고 하는 많은 연구들이 수행되고 있다. 이에 본 연구에서는 MZ 세대를 이해하기 위하여 네이트 판의 연령별 게시판 크롤링을 통해 빅데이터를 수집하였다. 그리고 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 10대, 20대, 30대의 각각의 키워드를 도출할 수 있었다. 본 논문에서 도출된 키워드는 이는 MZ 세대를 이해하는데 중요한 키워드로 볼 수 있을 것이다. 향후 연구로는 MZ 세대와 기성 세대를 비교하기 위하여 추가 크롤링을 통해 세대 간 비교 연구를 수행하고자 한다.
We investigate the underlying structure of big data research domain, which is diversified and complicated using bottom-up approach. For that purpose, we derive a set of articles by searching "big data" through the Korea Citation Index System provided by National Research Foundation of Korea. With some preprocessing on the author-provided keywords, we analyze bibliometric data such as author-provided keywords, publication year, author, and journal characteristics. From the analysis, we both identify major sub-domains of big data research area and discover the hidden issues which made big data complex. Major keywords identified include SOCIAL NETWORK ANALYSIS, HADOOP, MAPREDUCE, PERSONAL INFORMATION POLICY/PROTECTION/PRIVATE INFORMATION, CLOUD COMPUTING, VISUALIZATION, and DATA MINING. We finally suggest missing research themes to make big data a sustainable management innovation and convergence medium.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2007.11a
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pp.586-591
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2007
지식 관리 시스템, 정보 검색 시스템, 그리고 전자 도서관 시스템 등의 문서를 다루는 시스템에서는 문서의 구조화 및 문서의 저장이 필요하다. 문서에 담겨있는 정보를 추출하기 위해 가장 우선시되어야 하는 것은 키워드의 선별이다. 기존 연구에서 가장 널리 사용된 알고리즘은 단어의 사용 빈도를 체크하는 TF(Term Frequency)와 IDF(Inverted Document Frequency)를 활용하는 TF-IDF 방법이다. 그러나 TF-IDF 방법은 문서의 의미를 반영하지 못하는 한계가 존재한다. 이를 보완하기 위하여 본 연구에서는 세 가지 방법을 활용한다. 첫 번째는 문헌 속에서의 단어의 위치 및 서론, 결론 등의 특정 부분에 사용된 단어의 활용도를 체크하는 문헌구조적 기법이고, 두 번째는 강조 표현, 비교 표현 등의 특정 사용 문구를 통제 어휘로 지정하여 활용하는 방법이다. 마지막으로 어휘의 사전적 의미를 분석하여 이를 메타데이터로 활용하는 방법인 언어학적 기법이 해당된다. 이를 통하여 키워드 추출 과정에서 문서의 의미 분석도 수행하여 키워드 추출의 효율을 높일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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