• 문화기술의 융합
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• 제8권6호
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• pp.287-294
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• 2022

본 연구의 목적은 코로나 19 발병 이후 비대면 사회가 지속됨에 따라 새롭게 각광받는 기술인 "메타버스"에 대한 소비자들의 인식을 빅데이터 분석을 통하여 알아보고자 함에 있다. 본 연구는 코로나19 이전과 이후로 나누어 메타버스에 대한 소비자의 인식을 분석하기 위해 텍스트 마이닝을 활용한 빅데이터 분석을 수행하였다. 단어 정제를 통하여 상위 30개의 키워드를 추출, 이를 토대로 각 키워드간의 연결망 분석, Concor분석을 통하여 시각화를 진행하였다. 분석을 진행한 결과 비대면 사회가 지속되며 메타버스가 트렌드로 급 부상하였다는 것을 확인하였다. 이전의 메타버스는 라이프 로깅의 한부분으로써 SNS 같은 텍스트 데이터에 치중되어 있었지만 이후, 가상현실 공간에 주목하기 시작하여 많은 플랫폼을 발생시키고 산업도 확대 되었다. 본 연구의 한계점은 포털사이트의 검색빈도를 통해 데이터를 수집하였기 때문에 익명성이 보장되어있어 데이터 수집 시 인구통계학적 특성이 반영되지 않았다는 점이다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제26권1호
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• pp.1-19
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• 2023

본 연구는 최근 교육 분야에서 인공지능을 활용한 연구 동향을 파악하기 위해 관련 연구 논문을 대상으로 텍스트 마이닝 기법 중 토픽모델링과 시계열 기반 트렌드 분석 기법을 활용하여 분석을 실시하였다. 분석 대상으로는 다양한 학문 영역에서 컴퓨터 활용 교육 연구에 초점을 두는 '교육에서의 인공지능 국제학회(International Society of Artificial Intelligence in Education)'에서 발행하는 SCOPUS 저널에 2003년부터 2020년까지 게재된 총 352편의 논문을 사용하였다. 분석 결과 빈도수가 높은 단어들을 조합하여 8개의 토픽을 추출하였으며, 이를 통해 인공지능을 활용한 교육 연구에서 중요시 여기는 관점을 파악해 나감과 동시에 교과별로 인공지능을 교육에서 활용하는 내용과 목적에 차이점이 있음을 알 수 있었다. 또, 학습 시스템에서 학생 행동 모델을 분석하고 학생 응답 및 반응에 대한 피드백을 개발하는 연구는 점차 증가한 반면, 데이터 처리 방법에 대한 연구는 최근 들어 감소하는 경향이 나타났다. 연구 결과를 토대로 향후 교육에서 인공지능을 활용한 연구에 필요한 주제 및 방향에 대한 시사점을 제공하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권1호
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• pp.1-13
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• 2022

본 연구에서는 미세먼지에 대한 신문 기사의 시대별, 신문사별 특징을 살펴보고 있다. 이를 위하여 빅카인즈에서 1995년 이후 주요 신문사들의 관련 기사를 추출하였고 텍스트마이닝, 감성분석, 회귀분석을 활용하였다. 그 결과, 2010년 이전에는 대기오염도 측정 단어나 국내 오염원 관련 단어가 많이 등장했으나 2010년대에 들어서면서 "중국"이 큰 빈도로 나타났으며 정책적 대응, 미세먼지가 건강에 미치는 영향, 관련 제품에 대한 광고·홍보, 국내 오염원에 관한 기사까지 다양한 주제의 기사가 등장했다. 중앙일보, 한겨레, 경향신문은 상대적으로 정부의 정책이나 규제와 관련된 기사가 많은 반면, 대부분의 지역지에서는 지역 자체의 배출원 및 저감대책에 관한 기사가 많았다. 본 연구 결과는 미세먼지 관련 언론보도의 추이를 살필 수 있는 기초 자료로 활용될 수 있으리라 기대한다. 향후 포스트코로나 시대의 국내 미세먼지의 상황과 관련 기사의 트렌드를 추가적으로 비교, 검토할 수 있을 것이다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권4호
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• pp.61-66
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• 2023

과거, 희소성 있는 제품을 구매하는 것은 고가의 명품을 구매하는 것에 지나지 않았다. 그러나, 현재 한정판 제품을 구매하기 위해서는 지불 능력보다 해당 제품을 구매하기 위한 정보력과 부지런함이 중요 요인이 되었다. 이에 본 연구에서는 Z 세대의 새로운 소비문화의 형태로 자리 잡고 있는 1) 한정판 제품 구매 동기를 심층적으로 알아보고, 더 나아가 2) 한정판 제품 구매 동기가 소비자의 경험(가격, 향후 구매의향)에 미치는 영향을 탐색적으로 알아보았다. 그 결과, 5가지 주요 구매 동기(유행동조, 관심사 충족, 희소성 추구, 재테크, 인정 욕구)를 추출하였고, 이 중 관심사 충족은 제품 구매 가격에 정적인 영향을 미쳤으며, 유행 동조는 제품 구매 가격에 부적인 영향을 미쳤다. 다음으로, 관심사 충족과 희소성 추구 동기는 향후 구매 의향에 정적으로 유의미한 영향을 미치는 것을 밝혔다. 본 연구를 통해, 현재 새로운 소비문화의 주 연령층으로 떠오르는 20대들의 구매 경험에 영향을 미치는 동기를 밝힐 수 있었으며, 이러한 구매 동기들이 구매 물건을 되파는 리셀(resell)마켓과 같은 새로운 소비 시장에 적극적으로 활용될 것이라 기대한다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권2호
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• pp.95-107
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• 2024

환경에 친화적인 제품과 서비스의 개발은 시대적인 트렌드가 되었고, 경제적 가치를 가진 친환경 섬유의 개발과 활용은 새로운 비즈니스 모델로서 주목받고 있다. 친환경 섬유에 대한 동향을 분석하고 추이를 파악하는 것은 기업, 정부, 소비자 등 다양한 이해관계자들에게 중요한 정보와 인사이트를 제공하여 지속가능한 성장에 도움을 줄 수 있다. 이에 본 연구는 2000년부터 2023년 6월까지 섬유패션 분야를 주로 다루는 신문의 기사데이터를 수집하여 분석을 진행하였다. '친환경 섬유'라는 키워드가 포함된 기사 총 12,331건을 수집하였고, 추출된 데이터에서 형태소 분석을 진행 후 연도별 토픽을 알아보기 위해 잠재 디리클레 할당과 동적 토픽 모델링 분석을 수행하였다. 연구 결과는 섬유산업의 지속 가능한 발전을 위한 전략적 지침과 인사이트를 제공함으로써, 친환경 섬유의 연구와 개발, 그리고 상용화를 촉진함에 있어서 도움이 될 것으로 기대된다.

• 산업융합연구
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• 제22권3호
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• pp.13-25
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• 2024

본 연구는 빅데이터를 기반으로 국내에서 발표된 무용공연 관련 연구 주제를 탐색하고, 시대 흐름에 따라 변화하는 연구동향을 살펴본다. 토픽모델링 분석하여 도출한 결과는 다음과 같다. (1)무용공연 마케팅전략 및 발전방안 연구, (2)무용공연 공간 및 공연만족 재관람요인 연구, (3)무대환경이 무용공연의 대중성 활성화와 기여도 연구, (4)무용공연 현황 및 무용단 운영사례 융합 연구, (5)다양한 소셜미디어 활용한 무용공연 확정성 연구, (6)기술적용 무용공연 콘텐츠 방향 및 개발 연구 6개의 주요 토픽이 도출되었다. 이에 무용공연을 비롯해 무용 분야 관련 연구의 시기, 사회 변화에 따른 연구 트렌드와 주제를 파악하고, 연구자들의 변화 관심 주제의 주요 핵심어를 추출해 키워드를 분석하였으며 시기별 주요 키워드를 비교 분석하였다. 이에 다각화되고 융합되면서 신기술이 적용되는 최신 연구 동향에 대한 발전적 연구의 필요성을 고민하고 제시하였다.

• 한국화예디자인학연구
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• 제43호
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• pp.123-138
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• 2020

본 연구는 2011~2019년의 9년간 화훼장식 전문 월간지에 나타난 플라워 주얼리 작품을 추출하고, 추출된 플라워 주얼리 작품을 대상으로 표현유형, 표현기법, 사용된 식물재료와 비식물재료의 종류와 수 등을 작품별, 연도별로 분석하여 국내 플라워 주얼리의 트렌드를 알아보고자 실시하였다. 표현유형별로 살펴보면 머리장식의 경우 20.83%, 목걸이의 경우 57.29%, 귀걸이의 경우 5.21%, 리스트의 경우 10.42%, 기타 6.25%로 총 96작품으로 분석되었다(χ²=94.833, p<.001). 표현기법의 사용빈도를 분석한 결과 각 작품당 머리장식, 목걸이, 리스트는 5~6가지의 표현기법, 귀걸이는 2~4가지의 표현기법을 사용하여 제작되었다. 사용된 표현기법은 소재 결합기법 34.43%, 꽃과 잎의 이용기법 30.17%, 시각적 기법 16.63%, 집단화 기법 14.12%, 테크닉 강조기법 4.26%, 기타 0.39%로 나타났다(χ²=455.222, p<.001). 가장 많이 사용된 기법은 프레이밍 기법 16.63%, 노팅기법 16.44% 순으로 나타났다. 플라워 주얼리에 사용된 식물 재료는 절화의 경우 호접란 22.61%, 천일홍 13.48%, 글로리오사 9.57%, 에피덴드럼7.39%, 왁스플라워 6.96%, 골든볼 4.78% 등으로 나타났다(χ²=718.104, p<.001). 절지의 경우 말채나무 70.00%로 가장 많이 사용되었고, 다래덩굴, 노박덩굴, 능수버들이 각각 10.00% 사용되었다(χ²=10.800, p=.013). 절엽의 경우 엽란 24.65%, 아스파라거스 스마일락스 24.62%, 콩란 11.54%, 러브체인 6.15% 등으로 나타났다(χ²=269.385, p<.001). 열매의 경우 청미래덩굴의 열매 44.44%, 하이페리쿰 33.33%, 미국자리공 11.11% 등으로 나타났다(χ²=11.444, p=.022). 플라워 주얼리 제작에 사용된 비식물재료는 2mm 알루미늄와이어 47.34%, 카파와이어 33.73%, 1mm 알루미늄와이어 10.06% 등으로 나타났다(χ²=186.704, p< .001). 와이어 이외에 진주 53.57%, 리본 12.50%, 스팽글과 깃털 4.14% 등의 순으로 나타났다.

• 응용통계연구
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• 제29권7호
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• pp.1329-1346
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• 2016

한국 의료패널 데이터와 국민건강 영양조사는 추출된 표본의 자가 진단에 따른 건강상태(self-assessed health)와 그들의 의료기관 이용에 대한 자가응답식 자료(self-reported data)이다. 이러한 자료에 근거한 유병률 연구 및 그에 따른 건강기대수명 연구에 관하여 유병률의 신뢰도에 대한 검증이 선행되어야 한다는 주장은 이미 여러 연구에서 제기되었다. 반면 최근 공개된 건강보험공단의 표본코호트 DB는 전 국민을 대상으로 의료기관 이용에 관련된 모든 자료가 저장된 자료인 국민건강정보 DB로부터 추출된 객관적인 자료이다. 또한 추정된 질병별 유병률에 대하여 그 대표성 및 신뢰도가 확보되어 있음이 검증된 자료이다. 이에 본 논문에서는 우리나라 국민의 유병률에 대한 대표성 및 신뢰도가 확보되어 있는 표본코호트 DB와의 비교를 통하여 이들 응답식 데이터에서 도출된 유병률의 신뢰도에 대하여 논의하였다. 자가응답식 자료를 통한 유병률은 표본코호트 DB를 통한 유병률에 비교하여 보았을 때 과소추정되어 있고 이러한 과소추정은 건강기대수명의 과대추정 문제로 이어지고 있음을 확인할 수 있었다. 또한 표본코호트 DB를 제외한 우리나라 건강자료의 안정적이지 못한 표본의 문제는 추정된 건강기대수명의 트렌드를 왜곡하는 문제가 추가적으로 발생할 수 있음을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.640-645
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• 2014

인터넷 상에서 많은 사람들은 사용자 간의 의사소통과 정보 공유, 사회적 관계를 생성하기 위한 방법으로 소셜 네트워크 서비스를 이용한다. 그 중 대표적인 트위터는 하루에 수백만 건의 소셜 데이터가 발생하기 때문에 수집되고 있는 데이터의 양이 엄청나다. 이 방대한 양의 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하는 소셜 마이닝이 집중적으로 연구되고 있다. 트위터는 일반적으로 유용한 정보 혹은 공유하고자 하는 내용을 팔로잉-팔로워 관계를 이용해 쉽게 전달하고 리트윗할 수 있다. 소셜 미디어에서 트윗 데이터에 대한 토픽 모델링은 이슈를 추적하기 위한 좋은 도구이다. 짧은 텍스트 기반인 트윗 데이터의 제한점을 극복하기 위해, 사용자를 노드로 사용자간 댓글과 리트윗 메시지의 여부를 간선으로 하는 그래프 구조를 갖는 댓글 그래프의 개념을 소개한다. 토픽 모델링의 대표적인 방법인 LDA 토픽 모델이 짧은 텍스트 데이터에 대해 비효율적인 것을 보완하기 위한 방법으로, 이 논문에서는 짧은 문서의 수를 줄이고 마이닝 결과의 질을 향상시키기 위한 댓글 그래프를 사용하는 토픽 모델링 방법을 소개한다. 제안한 모델은 토픽 모델링 방법으로 LDA 모델을 사용하였으며, 7일간 수집한 트윗 데이터에 대한 실험 결과를 보인다.

• 산업융합연구
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• 제21권1호
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• pp.187-192
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• 2023

본 연구는 기계학습의 키워드 출현 빈도 분석과 CONCOR(CONvergence of iteration CORrealtion) 기법을 통한 ICT 교육에 대한 흐름을 탐색한다. 2018년부터 현재까지의 등재지 이상의 논문을 'ICT 교육'의 키워드로 구글 스칼라에서 304개 검색하였고, 체계적 문헌 리뷰 절차에 따라 ICT 교육과 관련이 높은 60편의 논문을 선정하면서, 논문의 제목과 요약을 중심으로 키워드를 추출하였다. 단어 빈도 및 지표 데이터는 자연어 처리의 TF-IDF를 통한 빈도 분석, 동시 출현 빈도의 단어를 분석하여 출현 빈도가 높은 49개의 중심어를 추출하였다. 관계의 정도는 단어 간의 연결 구조와 연결 정도 중심성을 분석하여 검증하였고, CONCOR 분석을 통해 유사성을 가진 단어들로 구성된 군집을 도출하였다. 분석 결과 첫째, '교육', '연구', '결과', '활용', '분석'이 주요 키워드로 분석되었다. 둘째, 교육을 키워드로 N-GRAM 네트워크 그래프를 진행한 결과 '교육과정', '활용'이 가장 높은 단어의 관계로 나타났다. 셋째, 교육을 키워드로 군집분석을 한 결과, '교육과정', '프로그래밍', '학생', '향상', '정보'의 5개 군이 형성되었다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 ICT 교육 동향의 분석 및 트렌드 파악을 토대로 ICT 교육에 필요한 실질적인 연구를 수행할 수 있을 것이다.