• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제8권3호
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• pp.531-541
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• 2018

본 연구는 소비자들의 농협보험에 대한 이미지 이미지를 분석하기 위해 텍스트 마이닝과 텍스트 네트워크 분석을 실시하였다. 최근 소셜미디어의 발달로 많은 텍스트가 생산 및 재생산되고 있으며, 텍스트는 기업에게 중요한 정보들을 제공한다. 이러한 정보의 의미를 도출하기 위해, 텍스트 마이닝과 텍스트 네트워크 분석을 많은 연구에서 실시하고 있다. 텍스트 분석결과, 농협보험의 긍정적 이미지는 주로 안전과 안정으로 나타났다. 농협보험의 부정적 이미지로는 우려와 불안으로 나타났다. 텍스트 네트워크 분석을 통해 도출한 농협보험의 이미지는 안전과 우려를 중심으로 형성되었다. 텍스트 네트워크 분석을 통해 도출된 결과를 인터뷰를 통해 확인하였다. 인터뷰 결과, 농협은 자산규모 등을 통해 안정적인 재무와 보험금 지급은 안전함이 긍정적 이미지의 주요한 요인이었다. 부정적 이미지로는 최근의 정보유출 사태로 인해 소비자들의 개인정보유출에 대한 우려가 큰 것으로 나타났다. 본 연구에서 분석을 통해 타 상품의 이미지 분석도 사용가능할 것이다.

• 정보관리학회지
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• 제31권4호
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• pp.49-68
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• 2014

본 연구의 목적은 국내 학술논문 데이터베이스에서 검색한 언어 네트워크 분석 관련 53편의 국내 학술논문들을 대상으로 하는 내용분석을 통해, 언어 네트워크 분석 방법의 기초적인 체계를 파악하기 위한 것이다. 내용분석의 범주는 분석대상의 언어 텍스트 유형, 키워드 선정 방법, 동시출현관계의 파악 방법, 네트워크의 구성 방법, 네트워크 분석도구와 분석지표의 유형이다. 분석결과로 나타난 주요 특성은 다음과 같다. 첫째, 학술논문과 인터뷰 자료를 분석대상의 언어 텍스트로 많이 사용하고 있다. 둘째, 키워드는 주로 텍스트의 본문에서 추출한 단어의 출현빈도를 사용하여 선정하고 있다. 셋째, 키워드 간 관계의 파악은 거의 동시출현빈도를 사용하고 있다. 넷째, 언어 네트워크는 단수의 네트워크보다 복수의 네트워크를 구성하고 있다. 다섯째, 네트워크 분석을 위해 NetMiner, UCINET/NetDraw, NodeXL, Pajek 등을 사용하고 있다. 여섯째, 밀도, 중심성, 하위 네트워크 등 다양한 분석지표들을 사용하고 있다. 이러한 특성들은 언어 네트워크 분석 방법의 기초적인 체계를 구성하는 데 활용할 수 있을 것이다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제55권3호
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• pp.397-417
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• 2021

리뷰 텍스트는 이용자들의 경험과 의견이 구체적으로 담겨있어 이를 분석하면 리뷰 대상에 대한 많은 내용을 파악할 수 있다. 이에 따라 리뷰 텍스트에 대해 감성 분석을 진행하여 음식점의 각 요인에 대한 이용자의 평가 등을 파악하는 연구, 네트워크 분석을 통한 이용자들의 선호를 파악하는 연구들이 진행되어왔다. 본 연구에서는 음식점 리뷰 텍스트의 별점 기반 만족도가 높은 음식점과 낮은 음식점을 분석대상으로 선정하여 감성 분석과 네트워크 분석을 통합적으로 수행하였다. 서로 다른 두 집단의 리뷰 텍스트에서 나타나는 차이로 음식점의 특성을 파악하여 좋은 음식점의 기준과 음식점 만족도에 영향을 미치는 주요인을 확인하고자 하였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제47권4호
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• pp.1-18
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• 2016

이 연구는 독후감 텍스트의 주제분석에 토픽모델링의 활용방안을 탐색하는 것을 목적으로 하고 있다. 텍스트의 주제분석 방안으로서 토픽모델링 분석방법을 이해하고, R에서 제공하는 "topicmodels" 패키지의 LDA 함수를 사용하여 23건의 사례 독후감 텍스트들을 대상으로 실제의 분석작업을 수행하였다 토픽모델링 분석결과 16개의 토픽들을 추출하였고 토픽과 구성 단어들의 관계에서 토픽 네트워크 사례 독후감과 토픽들의 관계에서 독후감 네트워크를 구성하였다. 이후 토픽 네트워크와 독후감 네트워크를 대상으로 중심성 분석을 수행하였으며 분석결과는 다음과 같다. 첫째 16개의 토픽들이 1개의 컴포넌트를 가지는 네트워크로 나타났다. 이것은 16개 토픽들이 상호 연관되어 있다는 것을 의미한다. 둘째, 독후감 네트워크에서는 연결정도 중심성이 높은 독후감들과 낮은 독후감들로 구분이 되었다. 전자의 독후감들은 다른 독후감들과 주제적으로 유사성을 가지며 후자의 독후감들은 다른 독후감들과 주제적으로 상이성을 가지는 것으로 해석하였다. 토픽모델링의 결과를 네트워크 분석과 결합함으로써 독후감의 주제파악에 유용한 결과들을 얻게 되었다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제53권3호
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• pp.169-191
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• 2022

본 연구의 목적은 북한의 도서관운영방법연구소가 간행한 2년간의 『도서관일군 참고자료』(2016~2017)를 대상으로 텍스트 네트워크 분석을 시도해 보는데 있다. 텍스트 네트워크 분석은 단순 단어의 빈도분석을 뛰어넘어 단어 간의 연결성과 관계성을 파악하여 특정 단어가 얼마나 중요한 위치를 차지하는지를 측정할 수 있으며, 특정 사회현상에 대한 해석과 시사점 도출도 가능하다, 본 연구에서는 용어의 빈도분석, 연결중심성 분석, 매개중심성 분석, 군집분석을 통한 분석이 이루어졌다. 『도서관일군 참고자료』의 텍스트 네트워크 분석 결과 북한의 도서관을 이해하는데 있어서 가장 중요한 용어들은 '리용자', '정보봉사', '정보요구', '정보기술', '과학기술', '사회적학습', '콤퓨터', '자료기지', '정보수집', '정보검색', '도서관일군' 등의 순으로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.526-529
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• 2018

본 연구에서는 텍스트 네트워크분석을 활용하여 국방분야 연구의 핵심 주제어와 연구주제를 분석하고 이를 통해 전체 지식구조를 파악하고자 하였다. 이를 위해 2010년부터 2017년까지의 국방대학교 학위과정 논문을 대상으로 국방분야 연구현황을 진단하고 지식구조를 구성하였다. 8년간 누적된 논문 710건의 초록을 분석하여 총 6,883개의 단어를 추출한 후, 단어의 논문 등장 빈도수와 단어간 링크수를 파레토 법칙에 따라 상위 20%의 기준으로 총 270개의 단어로 추출하였고, 컴포넌트 분석을 통해 최종 170개의 핵심 주제어를 도출하였다. 이 핵심 주제어를 통해 중심성 분석과 응집구조를 분석하여, 국방분야에 대한 총 6개의 지식구조 그룹을 도출하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.111-123
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• 2022

코로나19 판데믹 상황에서 컨테이너선 운임은 유례없는 큰 폭의 상승세를 보이고 있다. 컨테이너선 운임 상승 요인에 대해서 다양한 분석이 이루어지고 있으나, 비정형 데이터인 텍스트 자료를 활용한 분석은 전무한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 관련 기사들을 대상으로 최근의 컨테이너선 운임 상승의 요인들을 텍스트 마이닝 기법중 하나인 네트워크 텍스트 분석과 LDA 토픽 모델링을 통해 파악하였다. 2020년 1월부터 2021년 7월까지 로이즈리스트에 게재된 기사들을 대상으로 텍스트 분석을 하였다. 분석 결과, 중국과 미국의 무역마찰, 글로벌 생산감소를 예측한 글로벌 선사들의 급격한 기항 횟수의 감소와 임시결항의 증가, 터미널 혼잡, 수에즈 운하 봉쇄와 같은 예기치 못한 사고들이 주요 원인으로 분석되었다.

• 융합정보논문지
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• 제9권3호
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• pp.68-74
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• 2019

본 연구는 최근 10년 동안(2009-2018) 국내 학술지에 발표된 감정노동(emotional labor) 관련 892편의 논문을 텍스트 마이닝(text-mining) 및 네트워크 분석(network analysis)을 활용하여 연구동향을 파악하는 것이 목적이다. 이를 위해 이들 논문의 주제어를 수집 및 코딩하여 최종적으로 871개의 노드(node)와 2625개의 링크(link)로 변환시켜 네트워크 텍스트로 분석하였다. 첫째, 네트워크 텍스트 분석 결과로 동시출현빈도에 따른 상위 4개 주요 주제어는 번아웃, 이직의도, 직무스트레스, 직무만족 순으로 나타났으며, 연결중심성에 따른 상위 4개 주제어들의 빈도와 연결중심성 모두 비교적 높은 것으로 확인되었다. 둘째, 연결중심성 상위 4개의 주제어를 바탕으로 자아(ego)연결망 분석을 실시하여 각 네트워크의 연결중심도에 대한 주제어를 제시하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권9호
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• pp.295-305
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• 2021

본 연구의 목적은 국내에서 발표된 간호전문직관 연구 주제 동향을 양적 내용분석을 통해 탐색하는 것이다. 연구방법은 학술논문수집, 단어 정제 및 추출, 자료 분석의 절차를 수행하였다. 351편의 논문을 수집하여 영문초록에서 단어를 추출하여 텍스트네트워크를 개발하였고, 네트워크분석과 토픽모델링을 융합하여 자료를 분석하였다. 연구결과 핵심 주제는 간호사, 간호전문직관, 간호학생, 간호, 전문직자아개념, 보건의료인, 만족, 임상역량, 자기효능감 등이었다. 토픽모델링을 통해 간호사 전문직관, 간호학생 전문직관, 간호전문직 정체성, 간호역량의 토픽그룹을 파악하였다. 시간이 흘러도 핵심 주제는 변화가 없었지만, 1990년대 역할갈등, 윤리적 가치, 2000년대 셀프리더십, 사회화, 2010년대 임상실습스트레스, 지지체계와 같은 주제들이 부상하였다. 결론적으로 본 연구를 통해 국내에서 임상간호사와 간호학생의 간호전문직관과 이에 영향을 미치는 요소들에 대한 연구가 활발하게 발표되고 있었으나, 간호전문직관 형성 및 향상에 효과적인 다차원적인 중재 전략을 모색한 연구는 부족하였음을 알 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.19-30
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• 2018

본 연구는 온라인 관광정보의 내용 및 텍스트 네트워크 분석을 주요한 연구목적으로 한다. 이를 위해 본 연구는 한국의 대표 관광지 중 하나인 제주도를 연구대상지로 선정하였으며, 제주 DMO의 공식 관광정보 웹사이트와 중국 소셜네트워크 중 하나인 Sina Weibo 개인 블로그의 제주관련 관광정보를 수집하였다. 분석은 중국어 빅데이터 분석 프로그램 중 하나인 ROST Content Mining System을 이용하여 관광정보의 내용분석과 텍스트 네트워크 분석을 진행하였다. 내용분석 결과 제주 공식 웹사이트의 경우 자연, 지리, 시설자원과 관련된 명사, 자원의 존재가치와 관련된 동사, 자원의 아름다움과 깨끗함, 편리함 등과 연계된 형용사들이 주로 나타났다. 반면, 개인 블로그의 경우 한류, 음식, 지역특산물, 연계관광지, 쇼핑과 관련된 명사, 제주에서의 활동과 느낌에 대한 동사, 제주관련 경험이나 느낌과 연계된 형용사들이 주로 나타나고 있었다. 텍스트 네트워크 분석결과, 공식 웹사이트의 경우 자연성 및 지리적 속성 위주의 다양한 중심성이 확인되었으나, 개인 블로그의 경우 중심성과 연계성이 매우 미약하였다. 이상의 연구결과는 관광목적지의 수요기반 마케팅 전략 수립에 다양하게 활용될 수 있을 것이다.