• 한국산업정보학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.13-24
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• 2018

정부 및 공공기관에 있어 시민의 직접적인 요구사항이 담겨 있는 민원은 정책 개발을 위한 중요한 데이터로 활용이 가능하다. 그러나 민원 데이터는 비정형 텍스트로 작성되어 있는 특성으로 인해 일반적인 텍스트 마이닝 기법으로는 시민의 요구사항을 정확히 도출하기 어려웠다. 이에 본 연구에서는 민원 데이터 분석을 위한 텍스트 마이닝 기법을 개선하여, 시민의 요구사항을 도출할 수 있는 방법을 제시하고자 하였다. 새로운 텍스트 마이닝 기법은 공기어구조맵의 원리에 착안하여 연관성 분석을 2단계로 실시하여 핵심주제어를 기반으로 1차 연관 단어 와 2차 연관 단어로 구조화하였다. 분석을 위해 2016년 1년간 부산시 민원게시판에 올라온 3004건을 활용하였다. 분석 결과는 빈도수와 핵심주제어를 가지고 연관성 분석만으로는 찾을 수 없었던 민원 상의 문제를 본연구에서 제시한 계층적 연관성 분석을 이용하여 시민의 요구사항을 더욱 정확하게 파악할 수 있었다. 본 연구는 민원 데이터에서 시민의 요구사항을 도출하기 용이한 방법을 제안하였다는 학문적 기여점이 있으며, 행정기관에서 민원 데이터를 통해 정책 개발에 활용할 수 있다는 실무적 기여점이 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제15권6호
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• pp.10-23
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• 2016

본 연구는 빅데이터를 활용하여 감사 시 유의해서 살펴보아야 할 ITS 관련 정책이슈 탐색방법 개발 및 적용을 목적으로 한다. 이를 위해 본 연구에서는 William Dunn이 제안한 경계분석을 이론적 토대로 하여, 여기에 감사원 감사실무 프로세스를 접목한 감사이슈 분석 틀을 제안했다. 그리고 이 분석 틀을 전산으로 구현하기 위해 메타문제를 추정하는 개념이 경계분석과 유사한 텍스트마이닝 기법을 응용했다. 텍스트마이닝의 구체적 모형은 David Blei가 제안한 Latent Dirichlet Allocation(LDA) 모형을 기반으로 하는 비대칭-대칭 혼합 어휘소 기반 LDA를 응용했다. 사례분석 결과, 경찰청에서 운영하는 도시교통정보시스템의 교통정보 수집률 저조와 국토교통부의 첨단교통관리시스템과의 중복 문제, 디지털 운행기록계의 주행거리 조작 등이 주요 이슈로 도출됐다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권8호
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• pp.37-48
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• 2020

본 연구는 텍스트 마이닝을 활용하여 리빙랩 연구의 동향을 파악하고 연구 방향 정립에 필요한 함의를 도출하고자 하였다. 리빙랩 관련 연구가 발표되기 시작한 2011년부터 2019년 11월까지의 논문 166편의 키워드와 초록을 대상으로 네트워크 분석 및 토픽 모델링 기법을 사용하여 분석하였다. 키워드 중 혁신, 지역, 사회, 기술, 스마트시티 등의 출현빈도가 높았고, 중심도 분석결과 현재까지 리빙랩 연구가 혁신, 사회, 기술, 개발, 사용자 등의 키워드를 중심으로 이루어짐을 파악하였다. 토픽 모델링 결과 지역혁신과 사용자지원, 정부 사회정책사업, 스마트시티 플랫폼구축, 기업기술혁신모델 및 시스템전환 참여 등 5개 토픽을 추출하였으며 토픽을 이어주는 키워드는 혁신, 기술, 사용자, 참여인것으로 분석하였다. 2017년 KNoLL 출범 후 토픽별 비중은 고른 분포로 연구 주제가 다양화됨을 확인하였다. 텍스트마이닝을 이용한 리빙랩 연구동향 분석과 방향 제시는 연구와 정책방향 수립에 유용한 자료를 제공할 수 있다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.215-228
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• 2019

본 연구는 텍스트 마이닝을 활용하여 최근 20년 한국무용 연구 동향을 분석하는 것에 목적을 두었다. 한국학술정보(RISS)에 구축되어 있는 학술지 DB 중 총 1,468편의 논문제목에서 3,047개의 단어를 분석하였다. 데이터의 정제와 분석은 빅데이터 분석 솔루션인 TEXTOM을 이용하였고, 텍스트 마이닝 중 키워드 분석과 토픽모델링을 적용하여 의미 있는 결과를 도출하였다. 첫째, 한국 기본춤 동작의 구조를 밝히는 연구에서 한국춤의 활용과 전승에 관한 연구로 전환되었다. 둘째, 한국무용 연구의 참여 대상이 중년여성에서 노인여성으로 변화하였다. 셋째, 춤 기록에 대한 연구가 비활성화 되었다. 넷째, 최승희(Choi Seung-hee)에 대한 연구는 지속적인 관심의 대상이다. 다섯째, 한국창작춤에서 한국전통춤에 대한 연구로 집중되었다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2018년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.361-362
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• 2018

본 연구는 대학 웹페이지의 Q&A(질의응답) 게시판에 게재된 비정형화 된 데이터를 수집한 후 텍스트마이닝과 네트워크 분석을 활용하여 자주 등장하는 키워드 간 연관 패턴을 파악하고자 한다. 분석결과를 바탕으로 FAQ(자주하는 질문) 게시판을 구성한다면 반복적인 질문에 대한 민원을 간소화함으로써 수요자의 편의성과 행정의 효율성 향상에 기여하고 나아가 원활한 양방향 소통이 가능할 것으로 기대한다.

• 융합정보논문지
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• 제11권9호
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• pp.17-27
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• 2021

본 연구에서는 고용허가제에 대한 이슈와 국민적 인식을 확인하고 정책을 제언하기 위해 소셜데이터를 기반으로 한 텍스트마이닝 기법을 활용하고자 하였다. 이를 위해 2020년 1월부터 2020년 12월까지 1년 동안 온라인상에서 '고용허가제'가 언급되는 6,217개의 문서의 텍스트 1,453,272개를 텍스톰(Textom)을 통해 수집하여 텍스트마이닝과 소셜네트워크 분석을 수행하였다. 데이터 상위 키워드 빈도, TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency) 분석, 연결중심성 분석으로 언급량이 많은 키워드 100개를 도출하였으며, 일자리 문제, 정책과정의 중요성, 산업관점의 경쟁력, 외국인근로자 생활 개선을 주요한 키워드로 구성하였다. 또한, 의미연결망 분석을 통해 '고용정책'과 같은 주요인식과 '국제협력', '노동자 인권', '법률', '외국인 채용', '기업 경쟁력', '이주민 문화', '외국인력 관리'와 같은 주변인식을 파악하였다. 끝으로 고용허가제에 관한 정책 수립과 관련 연구를 진행하는데 있어서 고려해야 할 요소를 제안하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제32권4호
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• pp.555-573
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• 2018

본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 수학수업에서 나타나는 교사의 감성적 언어를 확인하고자 하였다. 이를 위해 우수 수업 동영상을 활용하여 수업에서 발생하는 교사의 수업 언어 데이터를 수집하였다. 추출한 비정형 데이터에 대한 분석 과정은 데이터 수집, 데이터 전처리, 텍스트 마이닝 분석의 세 가지 단계로 진행하였다. 분석 결과 수학 수업에서 오고가는 담화 중에서 교사의 감성적 반응을 나타내는 언어는 거의 나타나지 않았으며, 이를 통해 수업의 정의적 영역 측면에서의 시사점을 도출하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권2호
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• pp.149-156
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• 2021

정치적 사안에 대한 대중의 의견과 인식을 객관적으로 이해하기 위한 방법으로 텍스트 마이닝을 통한 빅데이터 분석을 수행할 수 있다. 기존 어휘 사전에 기반한 텍스트 마이닝 알고리즘은 신조어와 같이 사전에 수록되지 않은 어휘를 분석하는데 한계가 나타난다. SNS를 통해 나타나는 사용자들의 의견은 많은 경우 신조어와 비속어를 포함하는데, 이러한 어휘들을 효과적으로 분석하지 못한다면 정확한 대중의 인식과 의견을 파악하기 어렵게 된다. 본 논문은 정치 섹션의 뉴스 댓글로부터 정치적 의미성을 지니는 신조어와 비속어를 효과적으로 추출하는 방법을 제안하고, 추출한 신조어휘들의 의미와 맥락을 이해하기 위한 다양한 방법을 제시하였음.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.97-100
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• 2004

인터넷상에서 존재하는 많은 데이터베이스들 중 현실적으로 유용한 정보를 가지고 있는 것은 텍스트 데이타베이스이다. 텍스트 마이닝 기법에서 비구조적인 특징을 가진 텍스트 데이타로부터 유용한 정보를 분석하고 추출하여 연관된 패턴을 탐색하는 과정은 중요한 연구과제이다. 이에 본 논문은 인터넷에서 저장된 텍스트 데이터를 가지고 기존 텍스트 마이닝 기법 중 연관탐색 기법을 적용하여 사용자 중심의 연관된 패턴을 찾아서 의미있는 정보를 얻고자 한다. 탐색하기 위해 먼저 전처리 작업으로 용어의 객체를 추출하고. 추출된 각 객체들은 대용량 데이터에서 시간적, 공간적면에서 효율적인 연관탐색 기법인 NFP-Algorithm(N-most interesting k-itemsets Using FP-tree and FP-Growth)을 적용시켜서 의미있는 정보를 추출했다. 또한 Apriori계 Algorithm, FP-Algorithm, NFP-Algorithm을 비교하여 NFP-Algorithm이 시간적면에서 효율적임을 보여주었다.

• 응용통계연구
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• 제30권4호
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• pp.603-613
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• 2017

최근 들어 많은 사람들이 자신의 관심사를 SNS에 게시하거나 인터넷과 컴퓨터의 기술 발달로 디지털 형태의 문서저장이 가능하게 됨으로써 생성되는 텍스트 자료의 양이 폭발적으로 증가하게 되었다. 이에 따라 수많은 문서 자료로부터 가치 있는 정보를 창출하기 위한 기술의 요구 또한 증가하고 있다. 그러나 대부분 비정형 형태로 구성되어 있는 텍스트 기반의 자료는 기존의 통계 분석이나 데이터 마이닝 기법을 적용하기에 부적합하기 때문에 텍스트 마이닝 기법이 사용되고 있다. 본 연구에서는 비정형 자료 분석 기법 중 하나인 텍스트 마이닝 기법으로 기상청 기상연감 자료를 분석하였다. 먼저 전처리 과정을 통하여 용어사전을 구축하고, 용어-문서 행렬을 생성하였다. 그리고 이것을 사용하여 연도별 용어 빈도수를 계산하고, 자주 나타나는 단어들에 대하여 상대도수의 변화를 관찰하였다. 또한 회귀 분석 기법을 사용하여 증가추세와 감소추세를 보이는 용어들을 파악하였다. 이러한 분석으로 기상청 기상연감 문서에서의 트렌드를 파악하고, 이를 통해 이슈가 되었던 기상 관련 소식과 기상현황, 그리고 기상청이 중점으로 하고 있는 업무 현황의 트렌드를 파악하였다. 본 연구를 통해 기상업무 분석 및 효율화에 도움을 주고 기상정책에 반영할 수 있는 유용한 정보를 이끌어내고자 하였다.