• 디지털융복합연구
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• 제18권8호
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• pp.37-48
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• 2020

본 연구는 텍스트 마이닝을 활용하여 리빙랩 연구의 동향을 파악하고 연구 방향 정립에 필요한 함의를 도출하고자 하였다. 리빙랩 관련 연구가 발표되기 시작한 2011년부터 2019년 11월까지의 논문 166편의 키워드와 초록을 대상으로 네트워크 분석 및 토픽 모델링 기법을 사용하여 분석하였다. 키워드 중 혁신, 지역, 사회, 기술, 스마트시티 등의 출현빈도가 높았고, 중심도 분석결과 현재까지 리빙랩 연구가 혁신, 사회, 기술, 개발, 사용자 등의 키워드를 중심으로 이루어짐을 파악하였다. 토픽 모델링 결과 지역혁신과 사용자지원, 정부 사회정책사업, 스마트시티 플랫폼구축, 기업기술혁신모델 및 시스템전환 참여 등 5개 토픽을 추출하였으며 토픽을 이어주는 키워드는 혁신, 기술, 사용자, 참여인것으로 분석하였다. 2017년 KNoLL 출범 후 토픽별 비중은 고른 분포로 연구 주제가 다양화됨을 확인하였다. 텍스트마이닝을 이용한 리빙랩 연구동향 분석과 방향 제시는 연구와 정책방향 수립에 유용한 자료를 제공할 수 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권2호
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• pp.367-375
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• 2021

본 연구는 텍스트 마이닝을 이용하여 언택트 연구의 지식구조를 파악하고 연구 방향 정립을 위한 함의를 찾고자 하였다. 2019년부터 2020년 10월까지 발표된 연구 문헌 171편의 서지정보를 네트워크 분석과 토픽 모델링 기법을 사용, 분석하였다. 사용, 서비스, 소비, 영향, 기술 키워드 등의 등장 빈도가 높았고, 등장논문의 수는 코로나19, 기술, 사용, 서비스의 순서였다. 중심성과 구조적 공백 분석 결과 서비스, 사용, 소비, 기술, 온라인 등의 키워드를 중심으로 연구가 이루어졌고, 더 연구가 필요함을 확인하였다. 토픽 모델링으로 코로나19와 사회기술변화, 교육콘텐츠 필요성 및 활용, 사용자 편의 기술 및 서비스, 제품 마케팅 및 판매, 기업의 서비스 디자인, 사용과 소비 영향요인 등 6개 토픽을 추출하였고 토픽을 잇는 키워드는 기술, 서비스, 사용, 소비, 필요, 요인 등이었다. 지식구조 분석은 언택트 연구와 정책 제안에 유용한 정보를 제공할 수 있다. 본 연구의 탐색적 성격을 넘어 양적 축적과 질적 다변화가 필요하다.

• 융합정보논문지
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• 제12권3호
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• pp.25-37
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• 2022

본 연구에서는 빅데이터 분석에 기반한 평화교육과 통일교육의 주제적 특징을 도출하여 정책과 담론, 교육방향과 내용, 사회적 쟁점 등의 동향을 총체적으로 점검하는데 그 목적이 있다. 본 연구의 결과를 요약해 보면, 첫째, 평화교육과 통일교육에서 '평화', '통일', '교육', '연구', '학생', '학교', '교사', '대상', '한반도' 등은 공통적으로 중요한 키워드로 나타났다. 둘째, 평화교육의 상위토픽은 '평화교육과 시민교육', 통일교육의 상위토픽은 '통일교육의 공감과 참여'로 나타났다. 셋째, 평화교육에서 정부별로 상승추세를 나타내는 토픽으로는 '세계평화와 인권', '평화교육의 대상과 방향', 통일교육에서 정부별로 상승추세를 나타내는 토픽으로는 '통일교육의 주체'로 나타났다. 넷째, 평화교육에서 '평화', '교육', '학생', '학교', '평화교육' 등의 중심성이 높았고, 통일교육에서는 '통일교육, '통일', '교육', '통일부', '학교', '교사'의 중심성이 높았다. 본 연구를 통해 평화교육과 통일교육에 대한 이해의 지평을 확장할 수 있었고, 관련 정책 수립 및 후속 연구 수행에 의미 있는 시사점을 제공하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.19-30
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• 2018

본 연구는 온라인 관광정보의 내용 및 텍스트 네트워크 분석을 주요한 연구목적으로 한다. 이를 위해 본 연구는 한국의 대표 관광지 중 하나인 제주도를 연구대상지로 선정하였으며, 제주 DMO의 공식 관광정보 웹사이트와 중국 소셜네트워크 중 하나인 Sina Weibo 개인 블로그의 제주관련 관광정보를 수집하였다. 분석은 중국어 빅데이터 분석 프로그램 중 하나인 ROST Content Mining System을 이용하여 관광정보의 내용분석과 텍스트 네트워크 분석을 진행하였다. 내용분석 결과 제주 공식 웹사이트의 경우 자연, 지리, 시설자원과 관련된 명사, 자원의 존재가치와 관련된 동사, 자원의 아름다움과 깨끗함, 편리함 등과 연계된 형용사들이 주로 나타났다. 반면, 개인 블로그의 경우 한류, 음식, 지역특산물, 연계관광지, 쇼핑과 관련된 명사, 제주에서의 활동과 느낌에 대한 동사, 제주관련 경험이나 느낌과 연계된 형용사들이 주로 나타나고 있었다. 텍스트 네트워크 분석결과, 공식 웹사이트의 경우 자연성 및 지리적 속성 위주의 다양한 중심성이 확인되었으나, 개인 블로그의 경우 중심성과 연계성이 매우 미약하였다. 이상의 연구결과는 관광목적지의 수요기반 마케팅 전략 수립에 다양하게 활용될 수 있을 것이다.

• 기술혁신학회지
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• 제18권4호
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• pp.693-718
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• 2015

본 연구는 국가과학기술연구회(구, 기초기술연구회 및 산업기술연구회) 산하 출연연 24개 기관이 출연금과 정부수탁과제로 집행한 최근 3개년간(2011~2013)의 연구과제중 국가과학기술표준분류의 중 분류 기준으로 2개 이상의 기술을 연구하는 융합기술 연구과제를 사회연결망분석 기법을 활용하여 기술간에 어떠한 네트워크 구조를 가지고 있는지를 분석해 보았다. 분석결과 출연연의 융합연구는 국가연구개발사업의 전체 융합연구와 비교할 때 더 활발하고, 다양한 기술분야에서 수행되고 있음을 확인할 수 있었다. 또한 외부기관과 공동연구에 의한 융합연구보다 내부에서 더 활발히 융합연구가 이루어지고 있음을 확인하였다. 그리고 융합기술의 네트워크 중심성을 파악하여 융합연구의 중심역할을 하는 기술이 내부중심형 기술과 외부중심형 기술로 분류된다는 것을 확인하였다. 융합연구는 단순히 기술간의 융합만을 뜻하는 것은 아니다. 출연연은 융합연구 활성화를 위해서 단순히 다기술 연구만을 수행하지 말고, 신기술, 신산업을 창출할 수 있는 융합연구 영역도 창출해야 할 것이다. 이러한 관점에서 본 논문은 출연연의 융합연구 현황 및 네트워크 분석을 통해 출연연의 융합연구를 활성화를 위한 역할에 대한 정책적 시사점을 제시하고 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.652-666
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• 2021

유튜브 채널에서 중국 관련 코로나19 정보의 확산과정을 네트워크 분석을 통해 알아봤다. 중국 관련 코로나19 정보를 사실 정보와 허위정보로 구분했고, 사실 정보는 긍정적, 부정적으로 분류했다. 네트워크 분석결과 부정적 정보와 허위정보가 많았고, 긍정적 정보는 가장 적었다. 허위정보 중에서 우한연구소 유출설 관련 동영상이 많았고, 유전자 조작설 관련 동영상의 조회 수와 매개 중심성 평균이 가장 컸다. 언론사 채널은 허위정보에 대한 팩트 체크보다 있는 그대로 전달하는데 그쳤다. 중국 관련 코로나19 동영상 중 부정적 정보와 허위정보가 많았다는 것은 중국 관련 비판적이거나 자극적인 내용이 유튜버의 관심을 끌었다는 것을 보여준다. 결론적으로 유튜브 채널의 허위정보는 이용자들이 유사한 주제의 동영상을 시청하게 하는 확산 효과를 가져왔다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2017년도 춘계 학술논문 발표대회
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• pp.93-94
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• 2017

This study have derived the big issue of overseas construction through big data analysis. For identification of big issues on overseas construction, domestic online articles, 30 daily newspapers like the JoongAng Ilbo, 7 construction related articles including construction economy and 1,759 local newspapers and small media companies were analyzed from October 1st, 2015 to September 30th, 2016. 13,884 cases in total were used for big data analyses and big issue candidates were identified. The analysis result is as shown below. First, looking into major issues on overseas construction for a year, construction orders in the Middle East decreased because of the drop in oil prices. Accordingly, there were discussions on concerns and crises we may face as profitabilities worsened in overseas construction. Second, analyzing main concern based on 8 key words on overseas construction among construction issues for the last one year, it was found as following: Region (29.4%), Business environment (21.4%), Group (15.8%), Profitability (14.5%), Policy and Institution (7.8%), Market environment (4.2%), Business (project) (4.15%), and Education (3.2%). Third, among 30 issues on 8 key words, 10 key issues that are likely to spread and continue were identified. Then, a semantic network map among key words and centrality were analyzed.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권6호
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• pp.1207-1219
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• 2014

본 연구의 목적은 1) 보험전문가인 보험회사에 근무하는 임직원들이 가지고 있는 채널의 유형, 채널평가 항목, 보험 상품과 보험판매 시 요구되는 채널특성들간의 적합성에 대한 의견을 가지고 생명보험업계와 손해보험업계 각각 2-mode 소셜네트워크 데이터를 구성하고 2) 생명보험업계와 손해보험업계 2-mode 소셜 네트워크 데이터를 1-mode 소셜 네트워크 데이터로 변환하여 생명보험업계와 손해보험업계 두 소셜 네트워크의 구조와 네트워크 특성 변수들을 찾아 비교 분석하고, 소셜 네트워크 기반 측면에서의 생명보험사와 손해보험사의 판매채널 전략의 방향을 제시하고자 한다. 보험 판매채널의 평가에 의한 소셜 네트워크를 비교한 결과, 생명보험업계 소셜 네트워크가 손해보험업계 소셜 네트워크보다 더욱 강한 연결을 보였다. 즉 생명보험업계의 소셜 네트워크의 중심성 변수들이 손해보험업계의 것 들 보다 모두 높게 나타나 생명보험회사들은 채널전략 운영 측면에서 한 방향으로 움직이기가 수월함을 보이는 반면, 손해보험사들은 회사의 규모나 처한 환경에 따라 판매채널 전략이 다를 수 있어 각사의 개별적인 보험 판매 채널전략을 운영해야 함을 의미한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.254-262
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• 2013

본 연구는 행정학에서 복지 분야의 최근까지의 연구경향을 살펴보고자 하였다. 결과적으로, 행정학에서 복지 분야 연구 경향은 2000년 이후 들어 복지 관련 연구가 양적으로 급격히 팽창되고 있으며, 상대적으로 이론을 적용하는 연구가 많았다. 또한, 2000년대 후반 들어 실증(통계)분석을 사용하고 있는 복지 관련 연구들이 많아지고 있다는 것을 알 수 있었으며, 중앙정부 차원에서의 연구가 많았다. 한편, 언어네트워크방법론을 사용한 연구키워드의 중심성 분석 결과, "복지"라는 연구키워드를 큰 중심축으로 하고, "정책", "결정요인", "이데올로기"를 작은 중심축으로 하여 "OECD", "노인", "지방정부", "서비스", "국가", "지역", "행정", "만족도", "여성", "시장", "예산"등의 연구키워드에 영향을 미쳤다고 볼 수 있다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.37-47
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• 2024

The food tech market, which uses artificial intelligence robots for the restaurant industry, is gradually expanding. Among them, the robot barista, a representative food tech case for the restaurant industry, is characterized by increasing the efficiency of operators and providing things for visitors to see and enjoy through a 24-hour unmanned operation. This research was conducted through text mining analysis to examine trends related to robot baristas in the restaurant industry. The research results are as follows. First, keywords such as coffee, cafe, certification, ordering, taste, interest, people, robot cafe, coffee barista expert, free, course, unmanned, and wine sommelier were highly frequent. Second, time, variety, possibility, people, process, operation, service, and thought showed high closeness centrality. Third, as a result of CONCOR analysis, a total of 5 keyword clusters with high relevance to the restaurant industry were formed. In order to activate robot barista in the future, it is necessary to pay more attention to functional development that can strengthen its functions and features, as well as online promotion through various events and SNS in the robot barista cafe.