• 제목/요약/키워드: 토픽 분석

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기업가정신에 대한 연구동향 분석

  • 장성희
    • 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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    • 한국벤처창업학회 2022년도 춘계학술대회
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    • pp.73-79
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    • 2022
  • 본 연구는 동시출현단어 분석과 토픽모델링을 통해 기업가정신의 연구주제와 연구 동향을 분석하여 기업가정신 연구에 대한 향후 연구방향을 수립하기 위한 정보를 제공하는 것이 목적이다. 이를 위해 Web of Science 데이터베이스에서 "entrepreneurship"을 기본검색어로 설정하고, 2002년부터 2021년까지 발표한 영어 논문으로 제한하여 기업가정신 논문의 데이터를 다운로드하여 데이터를 확보하였다. 본 연구에서는 VOSviewer 프로그램을 이용하여 동시출현단어 분석을 하였고, R 프로그램을 이용하여 토픽모델링 분석을 하였다. 동시출현단어 분석 결과, 기업가정신과 혁신 클러스터, 기업가정신 교육 클러스터, 사회적 기업가정신과 지속가능성 클러스터, 기업성과 클러스터, 그리고 지식 및 기술이전 클러스터 등 5개의 클러스터로 구분되었다. 토픽모델링 분석 결과, 창업환경 및 경제발전, 국제 기업가정신, 다양한 기업가정신, 벤처기업과 자본조달, 정부정책 및 지원, 사회적 기업가정신, 경영관련 이슈, 지역도시계획 및 개발, 기업가정신 교육, 기업가의 혁신과 성과, 기업가정신 연구, 기업가의 창업의도 등 12개의 토픽으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 기업가정신 연구에 대한 전반적인 연구동향을 파악할 뿐만 아니라, 기업가정신과 관련된 어떠한 연구 주제들이 다루어져 왔는지에 대해 분석함으로써 기업가정신에 대한 연구의 이해도를 높이고 기업가정신 연구가 가져올 방향성을 제안하는데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

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Causal Impact 분석 기법을 접목한 COVID-19 팬데믹 전·후 메타버스 애플리케이션 리뷰의 토픽 변화 분석 (Analysis of Topic Changes in Metaverse Application Reviews Before and After the COVID-19 Pandemic Using Causal Impact Analysis Techniques)

  • 이소원;노미진;한무명초;김양석
    • 스마트미디어저널
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    • 제13권1호
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    • pp.36-44
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    • 2024
  • 가상환경 기술의 발전과 COVID-19 팬데믹으로 언택트 문화가 부상함에 따라 메타버스(Metaverse)가 주목받고 있다. 본 연구에서는 최근 메타버스 서비스로 주목받는 "제페토" 애플리케이션에 대한 사용자들의 리뷰를 분석하여, COVID-19 팬데믹 이후 메타버스에 대한 요구사항의 변화를 확인하고자 하였다. 이를 위해 2018년 9월부터 2023년 3월까지 구글플레이스토어에 작성된 "제페토" 애플리케이션 리뷰 109,662건을 수집하였으며, LDA 토픽모델링 기법을 활용하여 토픽을 추출하고, COVID-19 팬데믹이 선언된 "2020년 3월 11일"을 기준으로 전·후로 토픽이 어떻게 변화했는지 Causal Impact 기법을 사용하여 분석하였다. 분석 결과 애플리케이션 기능적 문제(토픽1), 보안 문제(토픽2), 애플리케이션 내 가상화폐(Zem)에 대한 불만 사항(토픽3), 애플리케이션 성능(토픽4), 개인정보 관련 문제(토픽5) 등 5가지 토픽이 추출되었으며, 이들 중 보안 문제(토픽2)가 COVID-19 팬데믹에 가장 큰 영향을 받았음이 확인하였다.

토픽모델링과 시계열회귀분석을 활용한 정보시스템분야 연구동향 분석 (Investigation of Research Trends in Information Systems Domain Using Topic Modeling and Time Series Regression Analysis)

  • 김창식;최수정;곽기영
    • 디지털콘텐츠학회 논문지
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    • 제18권6호
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    • pp.1143-1150
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    • 2017
  • 본 연구의 목적은 국내에서 2002년부터 2016년까지 출판된, 대표적인 정보시스템분야 저널의 연구동향을 조사하는 것이다. 연구의 목적을 달성하기 위해서 Asia Pacific Journal of Information Systems, Information Systems Review, The Journal of Information Systems에 출판된 논문의 초록 1,245편을 분석 하였다. 본 연구에서는 최근 중요하게 다루어지는 토픽모델링과 시계열회귀분석 기법을 활용하였다. 토픽모델링 분석결과, 20개의 토픽이 도출되었고 "시스템구축", "혁신역량", 및 "고객충성도" 등의 순으로 확인되었다. 둘째, 시계열회귀분석 결과, 상승 추세를 나타내는 토픽으로는 "고객충성도", "소통혁신", "정보보호", 및 "개인정보보호" 가 나타났고, 하락 추세를 나타나는 토픽으로는 "시스템구축" 및 "웹사이트" 가 도출되었다.

리뷰의 의미적 토픽 분류를 적용한 감성 분석 모델 (Sentiment Analysis Model with Semantic Topic Classification of Reviews)

  • 임명진;김판구;신주현
    • 스마트미디어저널
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    • 제9권2호
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    • pp.69-77
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    • 2020
  • 지상파에 한정되어 방영되었던 과거와는 달리 현재는 케이블 채널과 인터넷 웹에서도 수많은 드라마가 방영되고 있다. 드라마를 보고난 후 시청자들은 리뷰를 통해 적극적으로 자신의 의견을 표현하고 이러한 리뷰의 분석에 관련된 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 드라마의 특성상 장르가 뚜렷하지 않고 시청자의 다양한 연령층으로 인해 다른 시청자들의 리뷰와 평가는 어떤 드라마를 볼 것인지 결정하는데 도움이 된다. 하지만 많은 리뷰를 시청자가 일일이 확인하고 분석하는 것은 어렵기 때문에 자동으로 분석하기위한 데이터 분석 기법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 드라마 선택에 중요한 영향을 미치는 리뷰의 토픽을 분류하고 단어의 의미 유사도에 따라 의미적 토픽으로 재분류한다. 그리고 리뷰를 의미적 토픽에 따른 문장으로 분류한 다음 감성단어를 통해 감성을 분석하는 모델을 제안한다.

토픽 모델링을 활용한 다문화 연구의 이슈 추적 연구 (A Study on Issue Tracking on Multi-cultural Studies Using Topic Modeling)

  • 박종도
    • 한국문헌정보학회지
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    • 제53권3호
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    • pp.273-289
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    • 2019
  • 본 논문은 국내 다문화 관련 분야의 연구동향을 규명하기 위하여 다문화와 관련한 국내 학술 문헌을 수집하여 LDA (Latent Dirichlet Allocation) 기반의 토픽 모델링을 통해 토픽을 분석하였다. 이를 통해 국내 다문화 관련 연구에서의 중심 연구 토픽을 시기별로 추적하여 그 변화의 양상을 관찰하였고, 그 결과 핫 토픽으로는 '다문화 사회통합'과 '학교 다문화 교육'이 관찰되었으며 콜드 토픽으로는 '문화정체성과 민족주의' 관련 토픽이 관찰되었다.

건설신기술에 대한 토픽 모델링 및 토픽 변화추이 분석 (Topic modeling and topic change trend analysis for advanced construction technologies)

  • 정성윤;김남곤
    • 스마트미디어저널
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    • 제10권4호
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    • pp.102-110
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    • 2021
  • 현재 국내 건설기술의 발전을 도모하기 위해 건설신기술 지정 제도를 운영하고 있다. 이 제도를 통해 지정된 건설신기술과 관련하여 중요도가 높은 출현 어휘와 어휘들 간의 관계를 분석함으로써 건설신기술에 내재된 암묵적인 의미를 살펴보고자 하였다. 이를 위해 918건의 건설신기술정보를 수집하였다. 수집된 건설신기술의 고시연도와 요약 내용을 기초로 하여 건설신기술별로 출현어휘의 중요도를 측정하였다. LDA 모형을 기반으로 한 4개의 토픽별로 연관된 어휘들 간의 영향정도를 평가하였다. 기술적용분야에 따른 토픽을 분석하였다. 1990년부터 2021년까지의 토픽별로 영향력이 높은 어휘들의 변화 추이를 유추하였다. 향후 환경·기계·설비 토픽과 구조물의 보수 보강 토픽의 영향정도 변화와 이에 관련한 적용기술 분야를 예측하였다. 토픽의 개발방향을 예측하였다.

한국과학교육학회지는 44년간 어떤 주제로 어떻게 변화했는가? -잠재 디리클레 할당(LDA)을 활용한 토픽모델링 분석- (How the Journal of the Korean Association for Science Education(JKASE) Changed for the Past 44 Years?: Topic Modeling Analysis Using Latent Dirichlet Allocation)

  • 장진아;나지연
    • 한국과학교육학회지
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    • 제42권2호
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    • pp.185-200
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    • 2022
  • 이 연구에서는 LDA 기반의 토픽모델링 분석을 통해 한국과학교육학회지에 게재된 연구 논문들이 어떤 주제로 어떻게 변화했는지 탐색하였다. 이를 위해, 1978년부터 2021년 5월까지 한국과학교육학회지에 게재된 논문들의 영문초록 총 2,115개에 대한 LDA 기반 토픽모델링분석을 실시하였다. 분석 결과, 총 23개의 토픽을 추출하였으며 각 토픽들을 관련된 키워드 및 세부 연구주제들과 함께 제시하였다. 다음으로, 시간에 따른 토픽들의 변화 추이를 살펴보기 위해, 4년 주기에 대한 각 토픽들의 평균 비중값의 변화를 히트맵으로 시각화하였다. 이를 통해, 시간이 지남에 따라 상승해온 주제와 하락해온 주제들을 밝혔다. 이 연구의 결과들은 꾸준히 연구되어온 전통적인 연구 주제들, 교육 철학이나 연구방법의 변화, 사회나 정책적 요구에 따라 달라져온 연구 주제들을 드러냄으로써 한국의 과학교육연구에 새로운 통찰을 제공할 것으로 기대된다.

비정형 텍스트 기반의 토픽 모델링을 이용한 건설 안전사고 동향 분석 (A Study on the Trends of Construction Safety Accident in Unstructured Text Using Topic Modeling)

  • 이상규
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제19권10호
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    • pp.176-182
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    • 2018
  • 본 연구는 건설 안전사고에 대한 트랜드 분석을 위해 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 기반의 토픽모델링(Topic Modeling)을 제시하여 분석하고자 한다. 특히, 건설산업의 안전사고를 예방하기 위해 제시되고 있는 기존의 다양한 정형데이터 분석에서 벗어난 비정형 데이터 분석 기반의 토픽 모델링을 통해 건설 안전사고 주요 핵심 키워드의 흐름에 대해 파악이 가능하다. 본 방법론을 적용하기 위해 540개의 건설 안전사고 관련 뉴스데이터를 수집하였다. 이를 기반으로, 10가지 토픽과 각 토픽 내의 10가지 키워드를 통해 주요 이슈를 도출하였고 각 토픽에 대한 2017년 1월부터 2018년 2월까지의 뉴스 데이터를 월별 시계열 분석을 통해 향후 토픽에 관한 이슈를 예측한다. 본 연구를 바탕으로 향후 건설 안전사고의 다양한 이슈를 선제적으로 예측하고 이를 기반으로 건설 안전사고 정책과 연구에 좋은 방향을 제시할 것으로 판단한다.

토픽모델링을 활용한 Z세대의 애플리케이션 효용성에 대한 분석: 이용자의 에세이 데이터를 중심으로 (Analysis of the Utilization of Mobile Applications by Generation Z using Topic Modeling :Focusing on Users' Essay Data)

  • 박주연;정도헌
    • 산업융합연구
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    • 제20권1호
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    • pp.43-51
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    • 2022
  • 본 연구는 이용자 중심 관점에서 Z세대의 애플리케이션 사용의 효용성을 분석하여 Z세대에 대한 이해를 돕고 Z세대를 위한 모바일 서비스 마케팅 전략 수립, 교육서비스 개발, 공학교육 등에 필요한 기초 정보를 제공하는데 목적이 있다. 이를 위해 Z세대인 대학생의 애플리케이션 사용경험에 대한 에세이를 177건 수집하였고, 토픽모델링을 활용하여 주요 토픽들을 분석하고, 이를 워드 클라우드 분석을 통해 시각화하였다. 연구 결과 주요 토픽들은 이동, 대중교통 등과 같은 '교통', 일정관리, 금융관리, 음식관리 등과 같은 '개인적 관리', 계산, 모임, 구매, 외식 등과 같은 '거래', 여행, 스터디, 문화 등과 같은 '여가활용' 과 관련된 것으로 나타났다. 그리고 시간, 생각, 사람, 생활, 버스, 정보, 확인, 결제, 카카오톡 등의 용어가 높은 빈도를 보였다. 또한, 단과대학별로 분석한 결과 토픽 간 차이가 나타났다. 본 연구는 비정형데이터인 에세이를 수집하여 애플리케이션 효용성을 토픽모델링을 통해 실증적으로 분석하였다는 점에서 의의가 있다.

과학기술용어 간 관계 도출을 위한 토픽 분석 연구 (Research of Topic Analysis for Extracting the Relationship between Science Data)

  • 김무철
    • 한국전자거래학회지
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    • 제21권1호
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    • pp.119-129
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    • 2016
  • 웹의 발달과 함께 많은 정보들이 쏟아지기 시작했다. 그에 따라서 사회 이슈들을 소셜 데이터로부터 추출하고, 이에 대한 해결 방법을 모색하는 연구에 대한 관심이 많아지고 있다. 이에 본 연구에서는 과학기술문헌들을 수집하고, 분석해서 이슈 토픽 별로 군집화 하는 연구를 수행한다. 이를 위해서 보건분야의 주요 용어들을 중심으로 수집하고, 효과적인 분석을 위한 데이터 처리 및 토픽들을 중심으로 군집화 연구를 수행한다. 그 결과, 연구 이슈들을 도출하고 사회 현상에 대한 해결 방안을 마련할 수 있는 토대를 구축하고자 한다.