• 제목/요약/키워드: 텍스트 시각화

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빅데이터를 활용한 코로나 19 이전과 이후 외식산업의 변화에 관한 연구 (A Study on the Changes of the Restaurant Industry Before and After COVID-19 Using BigData)

  • 안윤주
    • 문화기술의 융합
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    • 제8권6호
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    • pp.787-793
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    • 2022
  • 코로나19 이후 사회적 거리두기와 비대면 서비스, 홈코노미족의 등장과 더불어 방문 외식이 비대면 외식으로 빠르게 대체되고 있다. 본 연구의 목적은 코로나19 창궐 이후 변화하는 외식산업의 트렌드에 맞춰 생활방역 중심의 안전한 외식문화 환경 조성 방안을 발굴하고 음식문화 개선 사업의 방향성 정립 및 사업의 효과성 제고를 도모함이 연구의 목적이다. 본 연구는 코로나 이전인 2018년 01월 01일부터 2019년 10월 31일, 코로나 이후인 2020년 01월 01일부터 2021년 12월 31일까지 TEXTOM을 활용하여 검색빈도 수집 및 정제, TF-IDF분석 수행 및 Ucinet6 프로그램을 활용, NetDraw를 활용한 시각화를 구현, 핵심 키워드의 노드 간 연결망을 파악하였다. 마지막으로 Concor분석을 통해 이들 간의 군집화를 수행하였다. 연구 결과, 코로나19의 이전과 이후 검색 빈도를 확인해 보면 코로나 팬데믹이 외식산업의 변화에 크게 영향을 끼치는 것을 알 수 있다.

수용자 반응 중심의 광고비평과 커뮤니케이션 실효성 - KT&G TV광고 텍스트를 중심으로 - (Advertisement Criticism through Audience Response and Communication Efficacy - focused on KT&G TV-CM text -)

  • 이현우
    • 디자인학연구
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    • 제19권5호
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    • pp.233-242
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    • 2006
  • 이 연구의 목적은 수용자의 반응을 통해 광고텍스트의 커뮤니케이션 실효성을 규명하는 데 있다. 이를 위해 KT&G TV광고를 사례로 질적인 접근을 했다. 또한 연구대상 광고 수용자의 특성과 세부적인 연구방법을 논의하고 집단 심층면담과 개별 심층면담을 통해 작성된 의미기술문과 출현주제를 광역주제로 통합하고 이를 차원화한 다음 애매한 광고 텍스트의 해독 코드, 수용자의 텍스트에 대한 반응 등을 분석했다. 연구결과, 연구대상 광고텍스트의 해독에 있어 수용자들은 (1) 언어 (2) 시각 (3) 기술 (4) 수사 등의 다양한 해독 코드와 (1) 언어 (2) 거시 (3) 스키마 (4) 비언어 (5) 사회-문화 등의 복합적 수용요인을 비판적으로 활용하고 있음을 알 수 있었다. 광고 수용자들은 인지, 판단, 감정, 행동 차원에서 상이한 해독 전략을 활용하고 있었는데, 전략적 애매성은 인지적 차원에서 그 실효성이 가장 크게 나타나고 수용자의 인지, 감정, 행동의 모든 단계에 걸쳐 효과를 발휘하기에는 한계를 가진 것으로 나타났다. 마지막으로, 질적인 방법에 치중한 본 실증연구의 한계는 보다 심층적인 계량적-질적 연구를 통해 보완되어야 함을 제언했다.

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'미술'과 '언어' 활동 융합형의 아동 발달지원 교육 프레임워크 개발을 위한 탐색적 연구: 텍스트 마이닝을 중심으로 (An exploratory study for the development of a education framework for supporting children's development in the convergence of "art activity" and "language activity": Focused on Text mining method)

  • 박윤미;김시정
    • 한국융합학회논문지
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    • 제12권3호
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    • pp.297-304
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    • 2021
  • 이 연구는 학령기 아동의 발달지원을 위하여 기존의 미술 치료 및 교육에서 시행되어 온 시각적 사고 중심의 접근에 더하여, 언어 교육 및 치료적 접근을 융합하고자 한 것이다. 이에 언어와 미술의 서로 다른 영역의 융합 가능 영역을 탐색하기 위하여 텍스트 마이닝 기법을 적용하였다. 이에 따라 이 연구는 기초 연구, 예비 DB구축, 텍스트 선별, DB 전 처리 및 확정, 불용어 처리, 텍스트 마이닝 분석 및 융합 가능 역 도출'의 절차에 따라 연구를 진행하였다. 연구 결과, 미술 치료 및 교육과 언어 치료 및 교육 분야에서 나타나는 문헌상의 각 군집을 연계하여 의사소통 및 학습 기능, 문제해결 및 감각 기관, 예술 및 지능, 정보와 의사소통, 가정 및 장애, 주제와 개념화 및 또래, 통합과 재구성 및 태도 등과 관련된 융합역을 도출할 수 있었다. 결론적으로 본 연구를 통하여 향후 미술과 언어의 활동 중심 융합형 프로그램을 설계할 수 있는 프레임워크를 마련하고 아동발달 지원을 위한 총체적 접근을 시도하였다는 점에서 연구의 의의가 있다.

담론적 관점(discursive approach)에서 중1 수학 교과서의 그래프 정의 분석 (A discursive approach to analysis of definition of graph in first year middle school textbooks)

  • 김원;최상호;김동중
    • 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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    • 제32권3호
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    • pp.407-433
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    • 2018
  • 본 연구의 목적은 담론적 관점에서 수학 교과서를 분석하기 위해 선행 연구를 바탕으로 분석틀을 재구성하고, 중1수학 교과서의 '그래프 정의'에서 단어와 시각적 매개체가 생성하는 의미와 그 통합 관계를 분석하는데 적용하는 것이다. 담론적 관점은 Sfard(2008)의 의사소통학적 관점과 Halliday(1985/2004)의 체계기능언어학을 바탕으로 발전된 사회기호학적 관점이 통합된 것으로 이를 바탕으로 본 연구에서는 단어와 시각적 매개체가 생성하는 의미는 교과서에 구현된 수학을 관념적 메타기능이 실현하는 의미 측면과 학생의 수학적 활동의 참여 유도성을 대인관계적 메타기능이 실현하는 의미 측면으로 구분하여 분석하였고, 단어와 시각적 매개체의 통합 관계는 텍스트적 메타기능 측면에서 분석하였다. 그 결과 첫째, 단어의 관념적 의미는 수학 담론의 밀도가 높았을 뿐 아니라 수학적 활동의 주체가 모호하였고 학생 참여를 요구하는 단어의 대인관계적 의미는 사고보다는 주로 행동 측면이 강조되었다. 시각적 매개체가 구성하는 관념적 의미에서는 내러티브 다이어그램이 결여되었고 대인관계적 의미에서는 정보 제공에 질적 차이가 있었다. 둘째, 단어와 시각적 매개체의 통합 관계는 구체화, 설명, 유사, 보완처럼 다양한 방식을 통한 풍부한 수학 의미 형성을 위해 통합 관계의 다양성을 지향할 필요가 있었다. 이러한 결과는 수학 교과서를 분석하는데 의미를 생성하는 도구로서 단어와 함께 시각적 매개체의 사용을 분석하고 단어와 시각적 매개체의 통합 관계를 분석하였기 때문에 담론적 관점에서 교과서 분석의 새로운 분석틀을 제공한 의미가 있다.

한국농수산대학 졸업생 영농정착 성공 사례집의 Text Mining - 주요단어의 빈도 분석 및 word cloud - (Text Mining of Successful Casebook of Agricultural Settlement in Graduates of Korea National College of Agriculture and Fisheries - Frequency Analysis and Word Cloud of Key Words -)

  • 주진수;김종숙;박석영;송천영
    • 현장농수산연구지
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    • 제20권2호
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    • pp.57-72
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    • 2018
  • 본 연구는 한농대에서 발간하는 청년 농어업인들의 우수한 영어·영농 정착사례에서 의미 있는 정보를 추출하고자 프로그램 R의 Text mining으로 주요단어를 추출하고 시각화를 위하여 word cloud를 작성하였다. 먼저 전체 표본에 대한 text mining 결과에서는 '대표', '이사', '생각', '자신', '시작', '마음', '노력' 등이 상위 50개 핵심 단어 가운데 빈도수가 높게 나타난 단어들이다. 이는 젊은 농부들이 회사의 경영주가 되기 위해서거나 또는 경영주로서 그들 스스로 생각하고 판단하고 추진하는 능력을 갖추고 있음을 표현이며 자기의 꿈을 버리지 않고 스스로 꿈꾸는 일을 헤쳐 나가는 모습의 표현이라 할 수 있다. '아버지', '부친' 및 '부모님' 등의 단어 빈도수가 높은 것은 부모협농과 승계농의 비율이 높은 경영형태의 영향이라 할 수 있으며, '한국농수산대학', '대학', '졸업', '공부' 등의 단어는 이들의 높은 교육의식을 나타낸 결과이며, '유기농'과 '친환경' 의 단어는 우수사례자들의 친환경 농업에 대한 관심도를 나타낸 결과라 할 수 있다. 또한 '판매', '체험' 등의 6차산업 관련어는 농어업·농어촌을 활성화시키기 위한 이들의 노력을 나타내는 결과라 할 수 있다. 한편 '인터넷', '블로그', '온라인', '홈페이지', 'SNS', 'ICT', '융복합' 및 '스마트' 등의 단어들은 비록 상위 50위 안에는 없었으나 이들 단어들이 빠지지 않고 추출된 결과는 영어·영농의 과학화·첨단화에 청년농부들의 관심이 높아지고 있음을 알 수 있었다. 다음으로 품목별 샘플에 대하여 빈도수가 상위 50위 이내인 주요단어를 그룹화 한 결과로서 축산, 채소 및 수산은 '시설', 식량작물은 '장비', '기계' 등의 빈도수가 높게 나타냈다. '친환경'은 채소작물과 식량작물에서 나타났으며, '유기농'은 채소, 식량작물, 과수에서 나타났다. 식량작물에서는 '우렁이'가 추출되었으며, 우수농수산물을 의미하는 '인증'은 수산에서만 나타났다. '6차산업' 관련단어로 '생산'은 모든 계열, '가공', '유통'은 과수, '체험'은 채소, 식량작물 및 과수에서 나타났다. 그리고 텍스트 마이닝으로 추출한 단어를 시각화하기 위하여 전체 샘플과 각 품목별로 word cloud를 작성하여 구조화되지 않은 비정형 텍스트인 우수사례들이 내포하고 있는 의미를 글자의 크기로 알 수 있도록 나타냈다.

A Study on the Classification of Unstructured Data through Morpheme Analysis

  • Kim, SungJin;Choi, NakJin;Lee, JunDong
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제26권4호
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    • pp.105-112
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    • 2021
  • 빅데이터 시대에 접어들며 데이터에 대한 관심이 폭발적으로 늘어나고 있다. 특히, 인터넷 및 소셜미디어의 발전은 새로운 데이터들의 생성으로 연결되어 빅데이터와 인공지능 시대의 실현과 융합 기술의 새로운 장을 열 수 있게 되었으며, 과거에는 프로그램으로 다루지 못하던 데이터에 대한 분석 요구가 많이 발생하고 있다. 본 논문에서는 빅데이터 시대에서 많이 요구되는 비정형 데이터에 대한 분류를 위하여 분석 모델을 설계하고 이를 검증하였다. 데이터는 디비피아의 논문 요약과 주제어, 그리고 부주제 어를 크롤링하였으며, 코엔엘피의 데이터 사전을 이용해 데이터베이스를 생성하고, 형태소 분석을 통하여 단어의 토큰화 과정을 수행하였다. 또한, 카이스트의 9 품사 분류 체계를 이용해 명사를 추출하고, TF-IDF 값을 생성하였으며, 학습 데이터와 Y 값을 결합하여 분석 데이터 셋을 생성하였다. 이와 같이 생성된 분석 데이터 셋에 랜덤 포레스트와 서포트 벡터 머신 그리고 의사결정트리, 이렇게 세 가지 분석 알고리즘을 적용하여 분류의 적정성을 측정하였다. 본 논문에서 제안한 분류 모델 기법은 논문 분류 외에도 민원 분류 분석 및 텍스트 관련 분석 등 다양한 분야에 유용하게 사용될 수 있다.

텍스트마이닝 기법을 활용한 교육관점에서의 메타버스 관련 이슈 탐색 - 뉴스 빅데이터를 중심으로 (Exploring Issues Related to the Metaverse from the Educational Perspective Using Text Mining Techniques - Focusing on News Big Data)

  • 박주연;정도헌
    • 산업융합연구
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    • 제20권6호
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    • pp.27-35
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    • 2022
  • 본 연구는 뉴스 빅데이터에 나타난 메타버스 관련 이슈들을 교육관점에서 분석하여 그 특징을 탐색하고, 메타버스의 교육적 활용가능성 및 미래교육에 대한 시사점을 제공하는데 목적이 있다. 이를 위해 포털사이트에서 검색되는 메타버스 관련 뉴스 데이터를 41,366건 수집하였고, 대표적인 용어 가중치 모델인 TF-IDF를 이용하여 추출된 모든 키워드의 가중치 값을 계산하여 순위화한 후, 워드클라우드로 시각화 분석을 수행하였다. 또한 정교한 확률기반 텍스트마이닝 기법인 토픽모델링(LDA)을 활용하여 주요 토픽들을 분석하였다. 연구결과 교육관점에서 메타버스의 핵심 이슈로는 플랫폼 산업, 미래인재, 기술의 확산 등과 같은 주제가 도출되었다. 또한, 기술, 직업, 교육이라는 세 개의 핵심 주제로 2차 데이터 분석을 실시한 결과 미래교육에서 메타버스는 교육플랫폼의 혁신, 미래 직업의 혁신, 미래 역량의 혁신과 관련한 이슈를 갖는 것으로 나타났다. 본 연구는 방대한 양의 뉴스 빅데이터를 단계적으로 분석하여 교육관점에서 이슈를 도출하고 미래교육에 대한 시사점을 제공하였다는 데 의의가 있다.

미래신호 탐지 기법을 활용한 위성산업 시장의 진입 전략 수립 연구 (A Study on Establishing a Market Entry Strategy for the Satellite Industry Using Future Signal Detection Techniques)

  • 김세형;박재형;이한솔;강주영
    • 지능정보연구
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    • 제29권3호
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    • pp.249-265
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    • 2023
  • 우주 산업은 세계적으로 잠재력이 높은 산업 분야로 여겨지지만, 국내에서는 아직 글로벌 시장에 비해 비교적 관심이 저조한 실정이다. 국내에서도 최근 위성산업은 전통적인 정부 주도의 산업에서 벗어난 민간 주도의 '뉴스페이스(New Space)' 패러다임에 관심을 기울이고 있다. 따라서, 본 연구의 목적은 국내 위성산업 관련 민간 기업의 시장 진입 전략을 결정하는 데 도움이 될 수 있는 미래의 신호를 탐색하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 미래신호 이론과 Keyword Portfolio Map 등의 이론적 배경을 활용하여, 키워드 성장률과 키워드 등장 빈도 등을 바탕으로 특허 문서 데이터 내 키워드 잠재력을 분석한다. 또한, 뉴스 데이터를 추가로 수집하여 미래신호를 각각 first symptom, early information으로 구분하였다. 이는 해당 키워드가 특허문서 이외에 어떻게 실질적인 잠재력을 드러내는지에 대한 해석적 지표로 활용된다. 본 연구는 미래신호 탐색을 위한 데이터 수집과 분석 과정을 수록하였고, 키워드 맵의 시각화 자료를 통해 어떤 형태로 활용될 수 있는지 구체적으로 시각화함으로써 수집된 문서의 각각의 키워드가 약신호에서 강신호로 발전하는 과정을 추적하는 일련의 과정을 수록하였다. 본 연구의 과정은 기존 미래신호에 관한 연구의 방법론적인 기여와 활용 범위의 확장에 기여할 수 있고, 결과물은 위성 산업에서의 신산업 기획 및 연구 방향성 수립에 기여할 수 있다.

과학기술정책 연구와 사회, 정부 : 과학기술의 사회이슈, 정부정책, 학술연구의 공진화 분석 (Science and Technology Policy Studies, Society, and the State : An Analysis of a Co-evolution Among Social Issue, Governmental Policy, and Academic Research in Science and Technology)

  • 권기석;정서화;이찬구
    • 기술혁신학회지
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    • 제21권1호
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    • pp.64-91
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    • 2018
  • 이 연구의 목적은 우리나라에서 과학기술정책 연구가 본격적으로 등장한 이래 과학기술을 둘러싼 사회이슈, 학술연구, 과학기술정책이 어떻게 상호작용해 왔는지 탐색하는 데에 있다. 과학기술정책 연구가 시대적 수요를 얼마나 수용해 왔는지, 문제해결을 위해 얼마나 적절하게 대응해 왔는지 분석하였다. 이를 위해 크게 사회이슈, 학술연구, 그리고 과학기술정책의 텍스트에 대한 네트워크분석과 군집분석을 실시하였다. 먼저, 과거 20년 동안 과학기술 관련 언론 기사를 중심으로 사회이슈를 분석하였다. 다음으로, 과학기술정책 연구논문과 정부문서를 각각 분석해봄으로써 사회문제로 제기된 과학기술 관련 정책수요들이 연구를 통해 정부정책으로 이어졌는지 분석하였다. 분석 결과, 과학기술정책 연구는 통합적인 시각보다는 주로 급변하는 기술혁신에 발 빠르게 움직이는 단편적 연구가 많다고 할 수 있다. 그러나 다음 시기에서는 연구주제의 성숙도를 높이면서, 사회적 반응성을 높이는 공진화 경향을 보여 주었다. 이러한 과정에서 삼자간 시차 현상 또한 확인할 수 있었다. 향후 과학기술정책 연구는 기존의 미시수준의 연구에서 중범위와 거시수준으로 확장되어야 할 것이다. 특히 과학기술의 정책과정과 공공관리에 관심을 가져야하며, 사회적 이슈에 대한 민감성을 높이는 정책의제설정 등에 대한 연구가 필요하다는 시사점을 도출하였다.

AI면접 대상자에 대한 다면적 평가방법론 -얼굴인식, 음성분석, 자연어처리 영역의 융합 (Multifaceted Evaluation Methodology for AI Interview Candidates - Integration of Facial Recognition, Voice Analysis, and Natural Language Processing)

  • 지현욱;이상진;문성민;이재열;이동은;임규상
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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    • pp.55-58
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    • 2024
  • 최근 각 기업의 AI 면접시스템 도입이 증가하고 있으며, AI 면접에 대한 실효성 논란 또한 많은 상황이다. 본 논문에서는 AI 면접 과정에서 지원자를 평가하는 방식을 시각, 음성, 자연어처리 3영역에서 구현함으로써, 면접 지원자를 다방면으로 분석 방법론의 적절성에 대해 평가하고자 한다. 첫째, 시각적 측면에서, 면접 지원자의 감정을 인식하기 위해, 합성곱 신경망(CNN) 기법을 활용해, 지원자 얼굴에서 6가지 감정을 인식했으며, 지원자가 카메라를 응시하고 있는지를 시계열로 도출하였다. 이를 통해 지원자가 면접에 임하는 태도와 특히 얼굴에서 드러나는 감정을 분석하는 데 주력했다. 둘째, 시각적 효과만으로 면접자의 태도를 파악하는 데 한계가 있기 때문에, 지원자 음성을 주파수로 환산해 특성을 추출하고, Bidirectional LSTM을 활용해 훈련해 지원자 음성에 따른 6가지 감정을 추출했다. 셋째, 지원자의 발언 내용과 관련해 맥락적 의미를 파악해 지원자의 상태를 파악하기 위해, 음성을 STT(Speech-to-Text) 기법을 이용하여 텍스트로 변환하고, 사용 단어의 빈도를 분석하여 지원자의 언어 습관을 파악했다. 이와 함께, 지원자의 발언 내용에 대한 감정 분석을 위해 KoBERT 모델을 적용했으며, 지원자의 성격, 태도, 직무에 대한 이해도를 파악하기 위해 객관적인 평가지표를 제작하여 적용했다. 논문의 분석 결과 AI 면접의 다면적 평가시스템의 적절성과 관련해, 시각화 부분에서는 상당 부분 정확도가 객관적으로 입증되었다고 판단된다. 음성에서 감정분석 분야는 면접자가 제한된 시간에 모든 유형의 감정을 드러내지 않고, 또 유사한 톤의 말이 진행되다 보니 특정 감정을 나타내는 주파수가 다소 집중되는 현상이 나타났다. 마지막으로 자연어처리 영역은 면접자의 발언에서 나오는 말투, 특정 단어의 빈도수를 넘어, 전체적인 맥락과 느낌을 이해할 수 있는 자연어처리 분석모델의 필요성이 더욱 커졌음을 판단했다.

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