• 한국융합학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.313-325
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• 2022

본 연구의 목적은 노인 헬스케어앱 시장의 변화 추이를 텍스트 마이닝 분석을 통해 살펴보고 노인 헬스케어앱 활성화를 위한 기초자료를 제시하고자 한다. 데이터 수집은 네이버, 다음, 블로그 웹, 까페를 대상으로 이루어졌으며, 연구방법은 빅데이터 분석 프로그램인 텍스톰(Textom)과 Ucinet6를 이용하여 텍스트마이닝, TF-IDF(Term frequency-inverse document frequency), 감성분석, 의미연결망분석을 실시하였다. 워드 클라우드를 실시한 결과 빈도 순으로 현장교육, 헬스케어, 전신재활운동기구, 서비스, 운동 등으로 나타났으며, TF-IDF 순위로는 현장교육, 헬스케어, 재활운동기구, 서비스, 건강 순으로 나타났다. 노인 스포츠 어플리케이션에 대한 감성분석을 실시한 결과 긍정비율로 81.3%, 부정비율이 18.7%로 나타났으며, 헬스케어앱 정보격차 해소, 융복합 헬스케어기술, 확산매체, 노인헬스케어앱 산업, 사회적 배경, 콘텐츠로 총 6개의 범주가 최종적으로 도출되었다. 결론적으로 노인 헬스케어앱이 노인들에게 수용 및 활용되기 위해 확산 인프라가 잘 갖추어져 있어야 하며, 융복합 기술의 적극적인 도입과 노인도 쉽게 사용할 수 있는 콘텐츠 개발을 통해 헬스케어 앱의 효과를 극대화하여야 한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.9-17
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• 2016

본 연구는 한국과 중국 신용카드 시장의 사용현황을 분석하고, 신용카드 시장에서의 경제활동 추이도를 미래측정 알고리즘개발을 통해 측정하고자 하였다. 연구 결과 한국에서는 개인 소득증가와 신용카드 이용액 간에는 유의적인 상관관계가 없는 것으로 분석되었으며, 1인당 카드 보유수량과 신용카드 이용액 사이에는 상관관계가 있는 것으로 밝혀졌다. 중국에서는 개인의 소득증가가 신용카드 이용액에 영향을 미치는 것으로 분석되었고, 1인당 카드 보유수량과 신용카드 이용금액 사이에는 유의한 상관관계가 있음을 발견하였다. 또한, 추이도 관찰을 통해 외부환경에 제약이 없는 조건하에서 향후 5년간 중국의 신용카드 시장은 점진적으로 성장하며, 증가율 또한 점진적으로 증가할 것으로 예측할 수 있었다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제46권3호
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• pp.170-185
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• 2023

The advent of big data has brought about the need for analytics. Natural language processing (NLP), a field of big data, has received a lot of attention. Topic modeling among NLP is widely applied to identify key topics in various academic journals. The Korean Society of Industrial and Systems Engineering (KSIE) has published academic journals since 1978. To enhance its status, it is imperative to recognize the diversity of research domains. We have already discovered eight major research topics for papers published by KSIE from 1978 to 1999. As a follow-up study, we aim to identify major topics of research papers published in KSIE from 2000 to 2022. We performed topic modeling on 1,742 research papers during this period by using LDA and BERTopic which has recently attracted attention. BERTopic outperformed LDA by providing a set of coherent topic keywords that can effectively distinguish 36 topics found out this study. In terms of visualization techniques, pyLDAvis presented better two-dimensional scatter plots for the intertopic distance map than BERTopic. However, BERTopic provided much more diverse visualization methods to explore the relevance of 36 topics. BERTopic was also able to classify hot and cold topics by presenting 'topic over time' graphs that can identify topic trends over time.

• 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.

• Journal of Platform Technology
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• 제11권3호
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• pp.83-97
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• 2023

본 연구는 시멘틱 네트워크 분석을 통해 방대한 뉴스 기사를 분석하여 창업 트렌드를 파악하고자 하였다. 한국언론진흥재단에서 제공하는 빅카인즈 기사 분석 서비스를 이용해 2013년 1월부터 2022년 12월까지 19개 신문사의 뉴스 기사 330,628건을 종합적으로 분석하였다. 이 연구는 사회적 환경과 글로벌 경제 트렌드가 창업에 미치는 영향을 고려하여 최근 10년 동안 주요 이슈의 변화를 탐구하는 데 중점을 두었다. 또한 코로나-19 팬데믹 전후의 뉴스 기사 수와 이슈 변화를 비교하여 빈도 분석, 관계 분석, 연관어 분석을 통해 창업 트렌드를 시각화 하여 제시하였다. 연구 결과, 창업 연관어의 상위 키워드는 창업의 활성화, 사업화 등이고, 코로나-19와 창업 키워드 간의 상관관계는 선형적인 의미에서 거의 무시할 수 있는 수준이었으나, 팬데믹 기간동안 뉴스 기사 수는 감소하여 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히 가장 많이 언급된 키워드는 중소벤처기업부, 장소는 미국, 인물은 한정화. 기관은 중소벤처기업부로 나타났으며 창업분야는 어떤 분야보다 사회적 이슈에 다각적인 영향을 받고,시기적 접근 빈도가 증가하는 중요한 특징이 나타났다. 본 연구결과는 창업 관련 이슈 및 사건에 대한 이해와 탐구에 필수적인 기초자료를 제공하여 향후 해당 분야 연구주제를 제안할 연구로서의 의미가 있다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.29-32
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• 2015

운전자의 안전과 편의성을 높이기 위해 통신시스템과 자동차와의 융합의 중요성이 부각되고 있다. 질 높은 서비스를 지원하기 위해 선 차량들 간에 정보가 신뢰성 있게 전달되어야 한다. 따라서 고속주행 환경에서는 채널이 급격하게 변하므로 채널 값을 정확히 추정할 수 있는 기법이 중요하다. 이 논문은 차량용 무선 통신 규격인 IEEE 802.11p에서 시변 채널 추정을 위해 개선된 결정지향 기법인 FADP(Frequency Averaging Data Pilot)를 제안한다. 주파수 대역에서 평균화 과정을 거치고 시간 대역에서 데이터 심벌간의 강한 상관관계를 이용하여 좀 더 정확하게 채널 추정 값을 구하였다. 평균 제곱 오차 및 비트 에러율의 관점에서 기존의 기법들과 비교분석하여 FADP의 성능을 검증하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제4권2호
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• pp.185-194
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• 2019

한국영화 100년 역사 속에 한국영화는 2012년부터 해마다 총 관객 수 1억 명을 넘고 있고, 총 매출액은 1조를 바라보고 있다. 이러한 한국영화의 흥행가도에 영향을 준 것이 스마트폰 보급률 60%와 가입자 수 3천만 명을 넘은 2012년과 상관이 있을 것이라 추정을 해 본다. 이에 따라 2012년 전후로 영화흥행 요인변수에도 변화가 필요했고, 새로운 독립변수로 훈련시킨 예측모델을 가지고 실전데이터에 적용하여 예측해 보았다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.275-277
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• 2019

본 연구에서는 지금까지 게재된 자살 관련 논문들을 대상으로 주제를 분류하고 주요 주제들의 비중과 20년 동안의 주제들의 변화 추이를 파악하는 것을 연구 목적으로 한다. 이를 위해 등재지 논문에 대한 정보 공유가 가장 활발하게 이루어지는 한국학술지인용색인(KCI)을 자료원으로 빅데이터 분석에 활용되는 텍스트마이닝 기법을 시행하였다. 이러한 시대적 변화에 따른 자살 관련 연구 주제 추이를 파악하는 연구는 향후 자살과 관련한 학문적 방향을 시대 흐름에 적응할 수 있는 전략을 수립하는 데 있어 기초자료가 될 것이다.

• 지능정보연구
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• 제27권2호
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• pp.33-54
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• 2021

최근 4차 산업혁명, 코로나로 인한 뉴노멀 시대의 도래 등을 계기로 인공지능, 빅데이터 연구와 같은 언택트 관련 기술의 중요성이 더욱 급상하고 있다. 각 종 연구 분야에서는 이러한 연구 트렌드를 따라가기 위한 융합적 연구가 본격적으로 시행되고 있으나 원자력 분야의 경우 자연어 처리, 텍스트마이닝 분석 등 인공지능 및 빅데이터 관련 기술을 적용한 연구가 많이 수행되지 않았다. 이에 원자력 연구 분야에 데이터 사이언스 분석기술의 적용 가능성을 확인해보고자 본 연구를 수행하였다. 원자로 연료로 사용된 뒤 배출되는 사용후핵연료 인식 동향 파악에 대한 연구는 원자력 산업 정책에 대한 방향을 결정하고 산업정책 변화를 사전에 대응할 수 있다는 측면에서 매우 중요하다. 사용후핵연료 처리기술은 크게 습식 재처리 방식과 건식 재처리 방식으로 나뉘는데, 이 중 환경 친화적이고 핵비확산성 및 경제성이 높은 건식재처리 기술인 '파이로프로세싱'과 그 연계 원자로 '소듐냉각고속로'의 연구개발에 대한 재평가가 현재 지속적으로 검토되고 있다. 따라서 위와 같은 이유로, 본 연구에서는 사용후핵연료 처리기술인 파이로프로세싱에 대한 언론 동향 분석을 진행하였다. 사용후핵연료 처리기술인 '파이로프로세싱' 키워드를 포함하는 네이버 웹 뉴스 기사 전문의 텍스트데이터를 수집하여 기간에 따라 인식변화를 분석하였다. 2016년 발생한 경주 지진, 2017년 새 정부의 에너지 전환정책 시행된 2010년대 중반 시기를 기준으로 전, 후의 동향 분석이 시행되었고, 빈도분석을 바탕으로 한 워드 클라우드 도출, TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency) 도출, 연결정도 중심성 산출 등의 분석방법을 통해 텍스트데이터에 대한 세부적이고 다층적인 분석을 수행하였다. 연구 결과, 2010년대 이전에는 사용후핵연료 처리기술에 대한 사회 언론의 인식이 외교적이고 긍정적이었음을 알 수 있었다. 그러나 시간이 흐름에 따라 '안전(safety)', '재검토(reexamination)', '대책(countermeasure)', '처분(disposal)', '해체(disassemble)' 등의 키워드 출현빈도가 급증하며 사용후핵연료 처리기술 연구에 대한 지속 여부가 사회적으로 진지하게 고려되고 있음을 알 수 있었다. 정치 외교적 기술로 인식되던 사용후핵연료 처리기술이 국내 정책의 변화로 연구 지속 가능성이 모호해짐에 따라 언론 인식도 점차 변화했다는 것을 확인하였다. 이러한 연구 결과를 통해 원자력 분야에서의 사회과학 연구의 지속은 필수불가결함을 알 수 있었고 이에 대한 중요성이 부각되었다. 또한, 현 정부의 원전 감축과 같은 에너지 정책의 영향으로, 사용후핵연료 처리기술 연구개발에 대한 재평가가 시행되는 이 시점에서 해당 분야의 주요 키워드 분석은 향후 연구 방향 설정에 기여할 수 있을 것이라는 측면에서 실무적 의의를 갖는다. 더 나아가 원자력 공학 분야에 사회과학 분야를 폭넓게 적용할 필요가 있으며, 국가 정책적 변화를 고려해야 원자력 산업이 지속 가능할 것으로 사료된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권8호
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• pp.241-251
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• 2022

화장품 및 뷰티산업에서 고객의 피부상태 진단과 관리는 중요한 필수기능이다. 소셜미디어 환경이 사회 전 분야에 확산되고 일반화되면서 피부 상태의 진단과 관리에 대한 다양하고 섬세한 고민과 요구 사항의 질문과 답변의 상호작용이 소셜미디어 커뮤니티에서 활발하게 다루어지고 있다. 그러나 소셜미디어 정보는 매우 다양하고 비정형적인 방대한 빅데이터이므로 적절한 피부상태 정보분석과 인공지능 기술을 접목한 지능화된 피부상태 진단 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 소셜미디어의 텍스트 분석정보를 학습데이터로 가공하여 고객의 피부상태를 지능적으로 진단 및 관리하기 위한 피부상태진단시스템 SCDIS를 개발하였다. SCDIS에서는 딥러닝 기계학습 방법인 인공신경망 기술을 사용하여 자동적으로 피부상태 유형을 진단하는 인공신경망 모델 AnnTFIDF을 빌드업하여 사용하였다. 인공신경망 모델 AnnTFIDF의 성능은 테스트샘플 데이터를 사용하여 분석되었으며, 피부상태 유형 진단 예측 값의 정확성은 약 95%의 높은 성능을 나타내었다. 본 논문의 실험 및 성능분석결과를 통하여 SCDIS는 화장품 및 뷰티산업 분야의 피부상태 분석 및 진단 관리 과정에서 효율적으로 사용 가능한 지능화된 도구로 평가할 수 있다. 본 논문에서 제안된 시스템은 소셜미디어 기반의 새로운 환경에서 화장품 및 피부미용에 대한 사용자의 요구를 체계적으로 파악하고 진단하는 기초 기술로 사용 가능할 것이다. 그리고 이 연구는 새로운 기술 트렌드인 맞춤형 화장품제조와 소비자중심의 뷰티산업기술 수요를 해결하기 위한 기초 연구로 사용될 수 있을 것이다.