• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.97-107
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• 2020

본 연구의 목적은 빅데이터 분석기법을 활용하여 공유경제 관련 국내 학술연구 동향을 탐색하기 위해 내용분석 관점에서 종합적 메타스터디를 수행하는데 있다. 종합적 메타분석 연구방법론은 일련의 전체 연구결과물들을 역사적으로 그리고 포괄적으로 살펴봄으로써 전체 연구동향의 규칙성이나 특성을 조명하여, 이를 통해 향후 연구에 대해 방향성을 제시할 수 있다. 공유경제를 주제로 하는 국내 학술연구는 Lawrence Lessig 교수가 2008년에 공유경제의 개념을 세상에 소개한 해에 등장하였으나, 본격적인 연구는 2013년부터 진행되었다. 특히, 2006~2008년 사이에 국내 공유경제 관련 학술연구는 양적으로 급격히 증가하였다. 본 연구는 2013년부터 현재까지 약 8년간의 논문들을 분석 논문으로 선정하고, 전자저널의 학술논문검색 및 원문서비스를 이용하여 제목, 키워드, 초록을 중심으로 텍스트 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터를 정제, 분석, 시각화의 순서로 빅데이터 분석을 실시하여, 추출된 핵심어들을 통해 연도별 및 문헌 유형별 연구동향 및 인사이트를 도출하였다. 데이터 전처리 및 텍스트 마이닝, 메트릭스 빈도분석을 위해 Python3.7과 Textom 분석도구를 활용하였고, 핵심어 노드 간의 구조적 연관성을 파악하기 위해 UCINET6/NetDraw, Textom 프로그램 기반의 N-gram 차트, 중심성 및 소셜네트워크 분석, 그리고 CONCOR 클러스터링 시각화를 통해 8개로 군집화 한 키워드들을 토대로 연구동향의 유형별 특성을 발견하였다. 아직까지 사회과학적 관점에서 공유경제 관련 학술연구 동향에 관한 조사가 이루어진 바가 없기 때문에, 본 연구의 결과물은 선행연구로서 후속 연구들에게 이론적 고찰 및 향후 연구방향에 대해 유용한 정보를 제공하는 초석의 역할을 기대할 수 있다.

• 지식경영연구
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• 제23권2호
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• pp.37-60
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• 2022

가상현실 게임의 성장과 블록체인 기술의 대중화는 메타버스(metaverse) 산업 생태계 형성에 유의미한 변화를 가져오고 있다. 메타(Meta)가 VR 기기 제조 및 관련 콘텐츠 개발사인 오큘러스(Oculus)를 인수한 이후, 가상현실 콘텐츠 시장의 성장이 가속화되고 있다. 본 연구를 통해 우리는 가상현실 앱 마켓의 콘텐츠를 탐색적으로 분석하여 여가(leisure)가 어떻게 기존의 모바일 앱과 가상현실 앱을 구분 짓고 있는지 탐색적으로 알아보았다. 이를 위해 오큘러스 한국 스토어에 등록된 241개 앱의 장르와 설명을 텍스트 마이닝으로 분석하였다. 그 결과, 앱 카테고리 키워드를 기초로 앱에 대한 준네트워크(quasi-network)를 생성하여 키워드 장르 간 암묵적 지식 네트워크를 시각화하였다. 또한 G&F 역할 프레임워크를 활용하여 여가가 차지하는 상대적 역할을 조명하였다. 추가적으로, 사용자의 리뷰 데이터를 LDA 토픽 모델링 방법으로 분석하였다. 본 연구는 가상현실 하의 메타버스 앱 생태계의 특징을 규명하기 위한 이론 개발의 기초 자료를 제공한다는 점에서 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.47-64
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• 2021

전 세계적으로 퍼진 코로나 19 상황은 우리의 일상생활의 많은 부분에 영향을 끼쳤을 뿐만 아니라, 경제·사회 등 많은 부분에 걸쳐 막대한 영향력을 미치고 있다. 확진자와 사망자 수가 증가함에 따라 의료진과 대중은 불안, 우울, 스트레스 등 심리적인 문제를 겪고 있다고 한다. 장기적인 부정적인 감정은 사람들의 면역력을 감소시키고 신체적인 균형을 파괴할 수도 있으므로 코로나 19로 인한 심리적인 상태를 이해하는 것이 필수적인 상황이다. 본 연구에서는 코로나 19 감정과 관련된 뉴스 데이터를 수집하여, 텍스트 마이닝을 통해 키워드를 분류하고, 키워드 사이의 의미 네트워크 분석을 통해 단어들의 관계를 시각화하였다. 코로나 감정과 관련된 기사의 키워드에 나타난 단어들의 빈도수를 확인하고 이를 워드 클라우드로 분석하였다. 키워드 빈도 분석 결과 코로나 19 감정과 관련하여 '중국', '불안', '상황', '마음', '사회', '건강'과 같은 단어의 빈도가 높게 나타난 것을 확인할 수 있었다. 각 데이터 간 연결 중심성을 분석한 결과 키워드 중심성 네트워크에서 가장 중심적인 핵심어는 '심리'와 '코로나 19', '블루', '불안'이라는 단어가 높은 연결 중심성을 가지는 것을 확인할 수 있었다. 기사의 헤드라인에 나타난 주요 핵심어 사이의 동시 출현 빈도 네트워크를 그래프로 시각화한 결과, '코로나-블루' 쌍이 가장 굵게 표시되었고, '코로나-감정', '코로나-불안' 쌍이 비교적 굵은 선으로 표시된 것을 알 수 있었다. 코로나와 관련된 '블루'는 우울증을 의미하는 단어로, 코로나와 우울증은 이제 관심을 가져야 할 키워드임을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 장기화한 코로나 19 상황에서 신체적인 방역뿐만 아니라 심리적인 방역에도 힘써야 할 이 시기에 보건 정책담당자가 빠르고 복잡한 의사결정 과정에 도움이 되고자 미디어 뉴스를 모니터링 함으로써, 더욱더 쉬운 소셜 미디어 네트워크 분석 방법을 제시하고자 한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.99-108
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• 2012

방대한 양의 데이터로부터 정보추출의 정확도를 향상시키기 위한 많은 방법이 개발되어 왔다. 본 논문에서는NER(named entity recognition), 문장 추출, 스피치 태깅과 같은 여러 가지의 자연어 처리 작업을 통합하여 텍스트를 분석하였다. 데이터는 도메인에 특화된 데이터 추출 에이전트를 사용하여 웹에서 수집한 텍스트로 구성하였고, 위에서 언급한 자연어 처리 작업을 사용하여 비 구조화된 데이터로부터 정보를 추출하는 프레임 워크를 개발하였다. 조직 구조의 탐색을 위한 택스트 추출 및 분석 관점에서 연구의 성능을 시뮬레이션을 통해 분석하였으며, 시뮬레이션 결과, 정보추출에서 MUC 및 CoNLL과 같은 다른 NER 분석기 보다 성능이 우수함을 보였다.

• 한국초등수학교육학회지
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• 제23권4호
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• pp.459-479
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• 2019

본 연구에서는 키워드 네트워크를 통해 국내 초등수학교육 분야의 대표적인 학술지인 『한국초등수학교육학회지』에 수록된 논문의 키워드를 대상으로 본 학술지의 연구 동향을 살펴보았다. 자료수집은 창간호부터 2018년까지 총 378편의 논문을 대상으로 하였으며, 논문에 포함된 총 1140개의 키워드들에 대하여 Krkwic 프로그램과 NodeXL 프로그램을 활용하여 빈도 분석 및 키워드 네트워크 분석을 실시하였다. 연구 결과 첫째, 빈도분석 결과 최소 5회 이상 출현하여 나타난 키워드는 48개로 수학과교육과정, 수학교과서, 학교수학, 수학문제해결, 수학영재 등이 있었다. 둘째, 키워드 네트워크 분석 결과에서 중요성이 높게 나타난 키워드는 수학교과서, 학교수학, 수학과교육과정, 수학문제해결, 수학적의사소통 등이 나타났다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 본 학술지의 연구의 주요한 연구 주제어를 파악하고 연구 동향을 논의하였으며 연구의 제한점을 바탕으로 제언을 할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권6호
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• pp.614-618
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• 2008

인터넷 서비스의 급속한 발전으로 멀티미디어 데이타의 양이 크게 증가함에 따라, 이를 분석하여 유용한 정보를 얻기 위해 사용자 개개인에 초점을 맞춘 효율적인 검색기술이 필요하게 되었다. 하지만 최근 웹사이트에서 제공하는 사용자 모델링 서비스는 텍스트 기반 페이지 구성이나 추천 검색 등에만 국한되어 있는 단점이 있다. 본 논문에서는 사용자 모델링 기법을 동영상 검색에 적용하기 위해 사용자의 선호도를 베이지안 네트워크로 모델링하고, 추론된 확률 값을 검색에 반영하는 방법을 제안한다. 이를 위해 실제 연구실 환경 내에 존재하는 컨텍스트 정보를 정의하였고, 설치된 카메라로부터 얻어진 동영상이 포함하는 컨텍스트 정보를 텍스트의 형태로 주석을 달았다. 사용자로부터 입력받은 사용자 개인의 정보는 설계된 베이지안 네트워크 모델의 증거 값으로 사용되어, 그로부터 사용자의 선호도를 추론하도록 하였다. 베이지안 네트워크의 추론 결과로 얻어진 확률 값은 검색에 반영되어 각 사용자의 선호도에 맞는 검색 결과를 보여준다. 사용자 평가 결과, 제안하는 모델을 사용하여 선택된 결과의 만족도가 일반적인 검색의 결과에 비해 높음을 확인하였다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권44호
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• pp.285-306
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• 2016

1인 스마트폰 사용으로 웹툰, 웹소설, TV드라마는 생산자에서 소비자에게 직접적으로 소비할 수 있는 Direct-to-Consumer로 전환되고 있다. 특히, 포털사이트의 웹드라마는 새로운 미디어로 급성장하고 있다. '연애세포', '0시의 그녀', '최고의 미래', '우리 옆집에 EXO가 산다' 등을 TV드라마의 시청률처럼 조회수, 유입자, 댓글, 좋아요 등으로 다양한 반응을 분석할 수 있다. 분석 방법은 소셜미디어 빅데이터의 텍스트 마이닝 기법과 오피니언 마이닝 기법으로 작품을 분석했다. 즉, 웹드라마 마다의 특정 키워드를 추출하고, 추출한 키워드의 긍정, 부정, 중립 등 시청자의 감정을 예측할 수도 있다. 주요 인기 웹드라마를 분석한 결과로는 이미 팬을 확보한 K-Pop 아이돌 멤버의 출현과 포털사이트의 편성 회사와의 연관성이 재생수, 유입자, 댓글, 좋아요에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 TV 이외의 매체로 '모바일 TV'의 영향력을 증명하였다. 한계점으로는 모바일 특화 콘텐츠 확보와 비즈니스 모델을 정립하는 것이 필요하겠다. 이 부분을 해결한다면, 한국은 웹드라마의 콘텐츠 강국이라는 긍정적 이미지를 보여줄 수 있는 계기가 될 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.99-106
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• 2014

최근 자연어 및 정형언어 처리, 인공지능 알고리즘 등을 활용한 효율적인 의미 기반 지식모델의 생성과 분석 방법이 제시되고 있다. 이러한 의미 기반 지식모델은 효율적 의사결정트리(Decision Making Tree)와 특정 상황에 대한 체계적인 문제해결(Problem Solving) 경로 분석에 활용된다. 특히 다양한 복잡계 및 사회 연계망 분석에 있어 정적 지표 생성과 회귀 분석, 행위적 모델을 통한 추이분석, 거시예측을 지원하는 모의실험 모형의 기반이 된다. 하지만 대부분의 지식 모델은 특정 지표나 정제된 데이터를 수동적으로 모델링하여 분석에 활용한다. 본 논문에서는 텍스트 마이닝 기술을 통해 방대한 비정형 정보로부터 지식 모델을 구성하는 토픽인자와 관계 노드를 생성하고 이를 통합하는 방법과 정형적 알고리즘을 제시한다. 이를 위해 먼저, 텍스트 마이닝을 통해 도출되는 키워드 맵을 동치적 지식맵으로 변환하고 이를 의미적 지식모델로 통합하는 방법을 설명한다. 또한 키워드 맵으로부터 유의미한 토픽 맵을 투영하는 방법과 의미적 동치 모델을 유도하는 알고리즘을 제안한다.

• 한국조경학회지
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• 제52권3호
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• pp.89-102
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• 2024

본 연구의 목적은 신도시 근린공원 이용자 경험의 특징을 고찰하고 도시공원의 경험을 다양하게 하는 이슈를 탐색하는 것이다. 다량의 공원 이용자 경험을 정량적으로 분석하기 위하여 소셜 미디어 가운데 텍스트를 기반으로 하는 네이버 블로그 리뷰를 수집하여 분석하였다. 분석 대상은 1, 2기 신도시 가운데 가장 이용자 경험 포스팅이 높은 공원을 도시별로 하나씩 선정하였다. 수집 기간은 2003년 5월 20일부터 2022년 5월 31일까지이며, 일산호수공원, 분당율동공원, 광교호수공원, 동탄호수공원을 대상으로 분석을 실시하였다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 공원 이용자는 네 개 공원 모두에서 일상적인 휴식과 레크리에이션이 중심 활동으로 나타났다. 둘째, 주거지 주변 근린공원임에도 가족단위뿐 아니라 친구, 연인 등 다양한 사용자 그룹이 확인되었다. 셋째, 공원 주변의 도시 프로그램 또한 공원 이용에 영향을 미쳤다. 넷째, 각 공원별 고유의 시설과 프로그램이 공원에 대한 설명력을 높였다. 마지막으로, 공원별 사용자 특성이 네 가지 유형으로 나타났으며, 공원에 따라 네 가지 유형의 네트워크가 다르게 나타났다. 본 연구는 다음 두 가지 시사점을 제공한다. 첫째, 공원의 자연주의적 특성뿐 아니라 각 공원 고유의 시설과 프로그램의 차별성은 대중의 인식을 크게 향상시키고 개별 공원 경험을 풍부하게 한다. 둘째, 텍스트 분석뿐 아니라 공간정보를 기반으로 한 공원 주변 맥락에 대한 분석이 함께 수행된다면 텍스트 데이터 분석 결과에 대한 해석의 정확성을 높일 수 있다. 본 연구의 결과는 현재 진행 중인 3기 신도시의 공원 및 녹지공간 계획 및 설계에 활용될 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.29-42
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• 2020

본 연구의 목적은 소셜미디어 중 하나인 YouTube 동영상 사용자들이 남긴 의견을 추출하여 분석하는 질적연구방법을 제시한다. 이를 위해서 YouTube 동영상 사용자의견을 사용하여 사용과 충족 이론의 쾌락적 충족, 사회적 충족, 그리고 실용적 충족을 빈도분석과 토픽모델링을 통해 측정하였다. 측정결과, YouTube KBS 한국방송 채널 중 트로트 가수 조명섭 동영상을 사용자들이 시청하는 이유는 첫 번째로 높은 빈도를 보이는 것이 쾌락적 충족을 위해서였다. 다음 순으로 사회적 충족과 실용적 충족으로 나타났다. 단어-문서 네트워크 분석에서 연결정도중심성은 '응원', '감사', '화이팅', '최고' 등이 높게 나타났고, 매개중심은'감사', '응원', '화이팅'등의 단어가 높게 나타나 연결정도 중심성과 유사함을 보였다. 아이겐벡터중심성은 '사랑', '마음', '감사' 등의 단어가 높게 나타나 사용자들의 의견들에 가장 영향력이 높은 단어들임을 알 수 있다. 이는 YouTube의 트로트 가수 조명섭 동영상 시청자들 중 대다수가 동영상에 대해 사랑과 감사의 마음을 보이고 있음을 알 수 있다. 위의 세 가지 중심성 분석결과는 동영상을 시청하는 동기로 사용충족 이론의 쾌락적 충족과 사회적 충족 관련 단어들이 높은 값을 보이고 있다. 본 연구는 설문조사 기반의 구조방정식 모형을 따르지 않고, 질적분석연구를 자동화한 텍스트마이닝 기법을 사용하여 YouTube동영상을 사용하는 동기를 사용 및 충족 이론에 의해 밝혀냈다는 것에서 연구 함의를 찾을 수 있다.