구제역으로 인하여 국내 축산업계 및 관련 산업분야는 매년 막대한 피해를 입고 있다. 구제역과 관련한 다양한 학술적 연구들이 현재 진행되고는 있으나, 구제역의 발병에 따른 사회적 파급효과에 관한 공학적 분석 연구는 매우 제한적이다. 본 연구에서는 구제역에 관한 일반 시민들의 감성적 반응을 텍스트 마이닝 방법론을 사용하여 분석하는 체계적인 방법론을 제안한다. 제안하는 시스템은 먼저, 트위터에 게시된 트윗 중 구제역과 관련된 데이터를 수집한 후, 딥러닝 기법을 사용하여 극성 분류 과정을 거친다. 둘째, 토픽 모델링의 대표적인 기법 중 하나인 LDA를 활용하여 트윗으로 부터 키워드들을 추출하고, 추출된 키워드들로부터 극성별 동시출현 키워드 네트워크를 구성한다. 셋째, 키워드 네트워크을 통해 구제역의 위기단계 구간별 사회적 파급효과를 분석한다. 사례 분석으로써, 2010년 7월부터 2011년 12월까지 국내에서 발생한 구제역에 관한 일반 시민들의 감성적 변화를 분석하였다.
본 연구는 충청북도 정보화 계획수립 과정에서 지역의 특성을 반영하기 위해 텍스트마이닝의 토픽모델링, 연관분석, 감성분석을 진행하였다. 분석결과 충청북도는 상대적으로 정보격차 해소를 위해 교육분야를 중심으로 상대적으로 많은 활동을 하고 있으며, 비대면 서비스, 언택트 행정, 도시와 농촌 간 격차 해소를 위한 인프라 개선에 관심을 가지는 것으로 분석되었다. 아울러 지역 전략 산업에서 바이오와 IT 결합에 긍정적인 평가를 하고 있으며, 타지역 IT서비스 혁신사례 도입, IT 기업과 협력을 통한 스마트시티 구축, 정치적 이슈와 연관되지 않는 위기관리가 필요하다는 점을 확인하였다. 본 연구는 충청북도 정보화 추진과정에서 지역의 변화 흐름과 이슈를 구체적으로 파악하는 방안으로 활용될 수 있을 것이다.
이 연구의 목적은 국내외 자동차 브랜드의 커넥티드 카 서비스의 사용자 감성 경험 요인들을 비교 분석하여 차이점을 도출하고 스마트 카 UX의 기획 방향성을 도출하는 것이다. 텍스트 마이닝 방법론을 활용하여, 국내외 브랜드 간 사용자 고객 리뷰의 경험 요인별 긍정-부정 감성 지수를 비교하였다. 현대차 그룹 브랜드 리뷰 12만 건과 해외 브랜드(테슬라, BMW, 벤츠) 리뷰 19만 건을 수집하여 전처리 과정을 수행한 후, 추출된 키워드를 연결 시스템, 정보, 서비스 차원에서 모두 11개의 경험 요인으로 분류하여 국내-해외 브랜드를 비교 분석하였다. 국내 커넥티드 카의 고객 리뷰 분석 결과, 가장 높은 감성 지수가 도출된 경험 요인은 '안전성'이었다. 해외 브랜드의 감성 지수 분석 결과, '오락성'이 가장 긍정적인 경험 요인으로 나타났다.
대학 교육현장에서 수많은 비정형화된 데이터가 생산되고 있는데 그중 관심 있게 볼 부분은 학생들의 서술적 강의평가이며, 본 논문에서는 대학에서 시행하는 서술적 강의평가를 활용하여 컴퓨터를 활용하는 수업에서 학생들이 원하는 상호작용을 분석하였다. 분석을 위해 빅데이터에서 활용하는 텍스트 마이닝 기법을 활용하였으며 분석결과 컴퓨터관련 관련 수업에서 필요한 학습자 상호작용은 주로 흥미, 기회, 열정, 재미, 참여, 유익, 친절 등으로 나타났다. 현재 5점 척도로 보여 지는 강의평가 점수는 진정 학습자가 원하는 것이 무엇인지 파악이 어렵기 때문에 관련 연구가 지속적으로 필요하다. 또한 향후 컴퓨터를 활용하지 않은 수업과 비교함으로써 대학 컴퓨터 관련 수업의 특징을 구분할 필요가 있을 것으로 여겨진다.
국가나 기업의 연구개발 사업에 있어서 기술예측의 중요성이 더욱 커짐에 따라 그 방법들 또한 다양해지고 있다. 그 중 한 방법으로 특허정보를 분석하여 미래 기술의 향방을 예측하는 방법이 있다. 본 논문에서는 텍스트 마이닝을 이용하여 특허문서에서 키워드를 추출하고 그 키워드들의 평균과 표준편차를 이용한 중요도와 시계열 자료를 이용한 부상도를 분석하여 부상기술을 예측해 보고자 한다. 이를 통해 기술예측 시 보다 신속하고 객관적인 판단을 가능케 하고자 한다.
우리나라에서는 매년 2천여 건 이상의 해양사고가 발생하고 있으며, 정부는 해양사고의 발생 현황 및 원인분석을 통해 사고 저감을 위한 정책을 수립하고 있다. 중앙해양안전심판원에서는 '해양사고심판법'에 따라 해양사고의 원인을 조사하여 이를 재결서의 형태로 공개하고 있다. 이번 연구에서는 재결서의 원인판단 주제어를 기반으로 텍스트 마이닝을 수행하여 사고 종류별 해양사고 위험요인을 식별하였다. 도출된 키워드는 해양사고의 발생 원인과 밀접한 관계가 있는 키워드로 볼 수 있으므로, 해양사고의 원인분석 및 사고 예방대책 수립에 활용될 수 있을 것으로 전망된다.
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.
개방, 공유, 참여를 특징으로 하는 웹 2.0 시대로 들어서면서 인터넷 사용자들의 데이터 생산 및 공유가 쉬워졌다. 이에 따른 데이터의 기하급수적인 증가와 함께 디지털 정보의 대부분인 비정형적 데이터(Unstructured Data)의 양도 증가하고 있다. 인터넷에서 정해진 형식 없이 자연어 형태로 만들어진 비정형 데이터 중, 특정 상품들에 대해 개인이 평가한 리뷰들은 해당 기업이나 해당 상품에 관심이 있는 잠재적 고객에게 필요한 데이터이다. 많은 양의 리뷰 데이터에서 상품에 대한 유용한 정보를 얻기 위해서는 데이터 수집, 저장, 전처리, 분석, 및 결론 도출의 과정이 필요하다. 따라서 본 연구는 R을 이용한 텍스트 마이닝(Text Mining) 기법을 사용하여 텍스트 형식의 비정형 데이터에서 자연어 처리 기술 및 문서 처리 기술을 적용하여 정형화된 데이터 값을 도출하는 방법에 대해 소개한다. 또한, 도출된 정형화된 리뷰 정보를 데이터 마이닝 기법에 적용하여 목적에 맞게 맞춤화된 리뷰 정보를 도출시키는 방안을 제시하고자 한다.
시맨틱 웹 기술은 특정 개체를 중심으로 의미적 연관 관계를 생성하고 연관 관계를 이용해서 다양한 지능형 정보 서비스를 구축하는데 활용되며, 텍스트 마이닝 기술은 비정형 데이터를 대상으로 의미 분석을 통해서 의미적 연관 관계를 생성하는데 활용될 수 있다. 본 연구에서는 역사인물을 중심으로 온톨로지 스키마, 인스턴스를 생성하는 가이드라인, 인스턴스 생성, 동명이인 해소를 위한 텍스트 마이닝, 추론을 활용한 지능화된 역사인물 검색서비스를 제안한다. 역사분야 전문가들이 생성한 역사적 사건, 기관, 인물 중심의 연관 관계와 국사편찬위원회에서 보유한 다양한 문헌들 간의 연계를 통해, 사용자들의 정보접근성을 향상시킴과 동시에 관계 정보에 기반한 새로운 역사인물 검색 서비스를 제안하였다. 새로운 역사인물 검색 서비스는 인물간의 소셜 네트워크를 사용하여 역사문헌에 나타난 동명이인을 해소함으로써 보다 정확한 검색서비스를 제공하는 것은 물론, 역사 인물 시소러스를 포함한 다양한 외부 정보와의 연계를 통해서 역사인물에 대한 고부가 정보를 제공하고 있다.
본 연구는 여성의 건강과 밀접한 관련이 있는 모바일 월경주기 측정 애플리케이션을 대상으로 토픽모델링 기법과 함께 다양한 텍스트 마이닝 기법을 도입하여 사용자 경험 평가를 실시하였으며 그 결과를 허니콤(Honeycomb)모델과 결합하여 분석하였다. 월경주기측정 애플리케이션 리뷰에서 드러난 사용자 경험을 평가하기 위해 월경주기측정 애플리케이션의 한국어 리뷰 47,117개를 수집하였다. 리뷰에서 드러난 사용자 경험에 관한 전체적인 담론 확인을 위해 토픽모델링 분석을 실시하였고, 각 토픽 별 구체적인 경험을 확인하고자 동시출현 네트워크 관계로 구축한 텍스트 네트워크 분석을 실시하였다. 또한 사용자의 정서적 경험을 파악하기 위해 감정분석(Sentiment Analysis)을 실시하였다. 이를 기반으로 월경주기측정 애플리케이션의 개발 전략을 정확도, 디자인, 모니터링, 데이터관리 및 사용자관리 측면에서 제시하였다. 연구 결과, 애플리케이션의 월경주기측정 정확도 및 모니터링 기능을 개선해야 함이 확인되었으며 다양한 디자인적 시도가 필요함이 관찰되었다. 또한 개인정보와 사용자의 생체 데이터 관리방법에 대한 보완의 필요성도 확인되었다. 본 연구는 월경주기측정 애플리케이션의 사용자 경험(UX)을 심층적으로 탐색하여 이용자들이 경험한 다양한 요인을 밝히고 더 나은 경험을 제공하기 위한 실질적인 개선점을 제시하였다. 또한 사용자 경험을 평가하는 과정에서 방대한 양의 리뷰 데이터를 연구자가 면밀하게 파악할 수 있도록 토픽모델링과 텍스트 네트워크 분석 기법을 결합하여 방법론을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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