• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.47-56
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• 2021

본 연구는 네트워크 분석을 활용하여 대학생 인성 관련 연구의 동향을 파악하고 향후 연구 방향의 시사점을 제공하는데 그 목적이 있다. 이러한 연구목적을 위해 국내 학술지에 게재된 대학생 인성 관련 논문 194편을 대상으로 하였다. 연구결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 대학생 인성 관련 연구는 2004년부터 발표되기 시작하여 2012년에 소폭 상승하였고, 2015년부터 상승곡선을 이어가다 2017년에 정점을 찍은 후, 하향추세인 것으로 확인된다. 둘째, 연결 중심성과 매개 중심성 분석에서 공통적으로 가장 높은 중심성을 가진 핵심 키워드는 '사회'와 '함양'이었다. 셋째, 1기(2004년-2010년)에는 개인적 차원과 인성의 인지적인 측면의 키워드, 2기(2011년-2015년)에는 사회적인 차원과 인성의 정서적인 측면의 키워드, 3기(2016년-2020년)에는 사회적인 차원과 인성의 인지·정서·행동적인 측면의 키워드가 핵심적이었다. 넷째, 토픽모델링 분석결과, 능력, 생활, 대인, 만족, 적응의 키워드로 이루어진 토픽 2와 역량, 도덕, 시민, 사회, 실천으로 이루어진 토픽 1이 가장 높은 비중을 차지하였다. 다섯째, 1기에는 토픽 4 단독, 2기에는 토픽 1과 토픽 2의 순으로, 3기에는 토픽 2와 토픽 1의 순으로 높은 비중을 차지하는 것으로 나타났다. 본 연구는 대학생 인성 관련 연구에 유용한 근거자료가 될 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권12호
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• pp.43-50
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• 2021

본 논문은 지난 10년간(2011~2021) 발간된 산학협력에 대한 국내 논문과 국외 논문의 비교 분석을 통해 국내 산학협력의 동향을 파악하고 국외 산학협력 연구 주제와 비교하고자 한다. 수집된 전체 기사의 특색을 파악하기 위해 키워드 네트워크 분석과 토픽 모델링 분석을 실시하였다. 주요 결과는 다음과 같다. 국내 논문은 학교, 고용, 교육, 특허, 교수 등이 주요 토픽이며 관련 키워드가 영향력 있는 키워드로 나타났다. 국외 논문의 경우, 프로젝트, 정책, 혁신, 회사 등이 주요 토픽이며 관련 키워드가 영향력 있는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 국내 산학협력은 대학, 교수가 고용을 위한 교육을 설계하고 주도해 왔다고 해석될 수 있으며, 향후 국내 산학협력 활동이 '연구'와 '기술이전' 영역에서 보다 활발히 이루어질 필요가 있으며, 이를 위해서 정부의 관련 정책과 지원이 학교와 기업 모두 이익을 얻을 수 있는 양방향 관계 수립에 중점을 두어야 함을 시사한다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권9호
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• pp.9-17
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• 2024

본 연구는 지역의 스마트관광 현황을 분석하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 2014년 1월부터 2024년 6월까지 빅카인즈의 전국 일간지에서 '스마트관광' 키워드가 포함된 뉴스 기사 599건을 수집하였다. 수집한 데이터의 위치로 토픽 모델링을 수행하고, 각 토픽 내용의 키워드 빈도를 이용해 네트워크 분석을 실시하였다. 토픽 모델링 결과, '제주', '인천', '대구_부산_울산', '경주', '수원', '양양'의 6개 주요 토픽이 도출되었다. 토픽의 모든 지역에서 스마트 관광의 발전이 정부 및 지자체의 관광 사업을 중심으로 이루어지고 있음을 알 수 있었다. 네트워크 분석 결과, 모든 토픽에서 스마트관광 기술의 핵심 키워드로 '플랫폼'과 '콘텐츠'가 연결되어 있으며, 이를 통해 개별 관광객에게 서비스를 제공하는 것을 알 수 있다. 본 연구의 결과가 지역 스마트관광 촉진을 위한 정책과 전략을 수립하는데 유용한 정보를 제공하고, 지속 가능한 스마트관광 구현에 기여하기를 기대한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.99-115
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• 2022

본 연구의 목적은 사회과학 전반에 걸쳐서 수행되고 있는 조세 분야의 대표적인 연구주제로서 조세순응, 납세의식, 성실납세(이하 "조세순응")에 관한 연구의 흐름을 정리함으로써 융합학문으로서 세무학의 지평을 확장하는 것이다. 이에 조세순응에 관한 국내 학술지 논문을 학제적 관점에서 종합적으로 분석하기 위하여 텍스트마이닝의 일환으로 토픽모델링 기법을 적용하였다. 데이터 수집-키워드 전처리-토픽모델 분석의 흐름으로 총 347편의 논문에 연구자가 등록한 조세순응 관련 키워드들로부터 잠재적인 연구주제를 제시하고자 하였다. 본 연구의 분석 결과로 첫째, 키워드 분석에서는 세무조사, 조세회피, 성실신고확인제도 등의 키워드가 단순 빈도 기준으로 상위 5개 키워드에 포함되었고, 키워드의 상대적 중요도를 감안한 TF-IDF 값에서도 상위 5개 키워드에 포함되었다. 한편 탈세라는 키워드는 단순빈도에서 부각되지 않은 것에 비해 TF-IDF 값 기준으로 상위 키워드에 포함되었다. 둘째, 토픽모델링을 통해 잠재적인 8개의 연구주제를 도출하였다. 해당 주제는 (1) 조세공정성과 조세범칙행위의 억제, (2) 조세법의 이념과 조세정책의 타당성, (3) 실질과세원칙과 조세채권의 담보 (4) 납세협력비용과 세무행정 서비스, (5) 신고납세제도와 세무전문가, (6) 조세풍토와 전략적 조세행동, (7) 조세행동의 다면성과 차별적 순응의도, (8) 과세정보시스템과 효율적 세원관리와 같다. 본 연구는 학문 간의 경계를 넘어 조세순응이라는 주제어를 바라보는 다양한 관점을 포괄적으로 조망함으로써 학제간 소통의 기회를 마련하고 합리적인 조세제도를 구축하는데 실천적 시사점을 제시하고자 하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.11-13
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• 2019

대중들에게 정보를 빠르고 정확하게 제공하는 대표 매체인 뉴스 기사는 일 평균 1만 5천 건 이상이 보도되고 있다. 특정 주제 또는 분야에 대한 전반적인 동향을 파악하고자 대량의 텍스트 데이터를 수집하여 텍스트 마이닝(Text mining)과 머신러닝 등을 적용하는 연구들이 활발하게 수행되고 있다. 본 연구에서는 서울시의 이슈 및 문제를 파악하고자 약 5년간 뉴스 기사를 수집하여 키워드 분석 및 토픽 모델링을 적용하였다. 분석 결과 5년간의 뉴스 기사에서 빈번하게 출현하는 키워드들을 도출하였고 연도별로 도출된 키워드들을 비교분석하였다. 또한 토픽 모델링 적용 결과 뉴스 기사를 구성하는 20개의 주제를 도출하였으며 이를 기반으로 서울시의 주요 이슈들을 파악할 수 있다. 본 연구는 연도별, 분야별 세부 내용 및 시계열 분석, 다른 도시들의 이슈 및 문제를 도출하는데 활용될 것으로 기대된다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제53권2호
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• pp.333-353
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• 2022

본 연구는 '물리학' 수업에서 교과독서 활동으로 작성된 독후감상문의 교육과정 연계성을 분석하는데 목적이 있다. 연구를 수행하기 위해 교과독서 활동으로 작성한 332편의 물리학 독서감상문을 수집하여 키워드와 키워드들의 연결 관계를 분석하고, STM(Structural Topic Modeling)을 적용하여 토픽을 추출하였다. 분석 결과, 물리학 독서감상문의 주요 키워드는 '생각', '내용', '설명', '이론', '사람', '이해' 등으로 나타났으며, 도출된 키워드의 영향력과 연결 관계를 살펴보기 위해 연결중심성, 매개중심성, 위세중심성을 제시하였다. 토픽모델링 분석 결과, 물리학 교육과정과 관련된 11개 토픽이 추출되었으며, 3과목(물리학I, 물리학II, 과학사), 6개 영역(힘과 운동, 현대물리, 파동, 열과 에너지, 서양과학사, 과학이란 무엇인가)에서 교육과정 연계성을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 추후 교과 특성을 반영한 교과독서를 보다 체계적으로 시행할 수 있는 근거자료로 활용할 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권10호
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• pp.731-738
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• 2013

본 논문은 사회의 최근 동향에 대한 여론의 반응을 관찰하기 위한 방법을 나타낸다. 최근 동향을 나타내는 키워드를 신문기사로부터 추출하고, 추출된 키워드를 이용하여 수집된 트윗의 감성 분석을 통해 최근 동향에 대한 여론을 분석한다. 수집된 신문기사를 k-means알고리즘을 이용하여 군집화하고, 군집내의 단어의 출현 빈도를 이용하여 토픽 키워드를 선정하였다. 각 토픽에 대하여 수집된 트윗은 그 토픽 대한 트윗이라는 가정하에 기계학습 방법을 이용하여 긍/부정을 판별하여 감성을 판단하게 하였다. 그리고 이와 같은 가정에 대한 타당성을 검증해 보았다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.115-128
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• 2022

본 연구는 Covid-19 팬데믹이 항공산업에 미친 영향과 동향을 살펴보고자 국내 뉴스 기사 데이터를 활용하여 키워드 트렌드 분석을 진행하였다. 데이터 수집을 위하여 Covid-19 발생 기준으로 전, 후 각 6개월의 기간을 나누어 '항공사' 키워드를 중심으로 관련 기사들을 추출하였다. 이후 기간별 동시 출현 빈도를 파악한 후 LDA 기법을 이용하여 토픽 모델링을 진행하였으며, Covid-19의 진행 동향과 토픽 패턴과의 관계 분석을 통해 상황에 따른 주요 토픽을 도출하였다. 이러한 결과를 활용하여 Covid-19와 같이 범세계적으로 영향을 주는 전염병이 발생할 경우 그 추이에 따라 항공산업에 미치는 영향을 예측할 수 있는 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보화정책
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• 제27권4호
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• pp.24-46
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• 2020

본 연구는 키워드 네트워크 분석을 이용하여 공공데이터 수요(즉, 공공데이터 제공신청, 검색 질의 등)를 적시에 예측하는 방법을 제안한다. 분석 결과에 따르면, 수요가 높은 토픽에 속하는 공공데이터는 대부분 국내 공공데이터 포털(data.go.kr)에서 제공되고 있지만, 토픽 연관 분석을 통해 예측된 이용자의 실제 요구와 관련된 공공데이터는 거의 제공되지 않고 있다. 공공데이터를 제공(또는 선정)할 때, 이용자의 공공데이터 제공신청과의 관련성보다 공공데이터 토픽과의 관련성이 우선시되기 때문이다. 제안된 키워드 네트워크 분석 프레임워크는 실제 공공데이터 제공신청을 바탕으로 이용자들의 수요를 빠르고 쉽게 예측할 수 있으므로, 향후 공공기관(중앙부처·지방자치단체·산하기관)의 공공데이터 정책 수립에 이바지할 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보관리학회지
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• 제35권1호
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• pp.231-250
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• 2018

본 논문에서는 온라인 뉴스 기사에서 자동으로 추출된 키워드 집합을 활용하여 특정 시점에서의 세부 주제별 토픽을 추출하고 정형화하는 새로운 방법론을 제시한다. 이를 위해서, 우선 다량의 텍스트 집합에 존재하는 개별 단어들의 중요도를 측정할 수 있는 복수의 통계적 가중치 모델들에 대한 비교 실험을 통해 TF-IDF 모델을 선정하였고 이를 활용하여 주요 키워드 집합을 추출하였다. 또한 추출된 키워드들 간의 의미적 연관성을 효과적으로 계산하기 위해서 별도로 수집된 약 1,000,000건 규모의 뉴스 기사를 활용하여 단어 임베딩 벡터 집합을 구성하였다. 추출된 개별 키워드들은 임베딩 벡터 형태로 수치화되고 K-평균 알고리즘을 통해 클러스터링 된다. 최종적으로 도출된 각각의 키워드 군집에 대한 정성적인 심층 분석 결과, 대부분의 군집들이 레이블을 쉽게 부여할 수 있을 정도로 충분한 의미적 집중성을 가진 토픽들로 평가되었다.