• 제목/요약/키워드: CONCOR

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인공지능 윤리 인식에 대한 데이터 분석 및 시각화 연구 -대화형 인공지능 서비스 '이루다'를 중심으로- (A Data Analysis and Visualization of AI Ethics -Focusing on the interactive AI service 'Lee Luda'-)

  • 이수련;최은정
    • 디지털융복합연구
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    • 제20권2호
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    • pp.269-275
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    • 2022
  • 사람을 대상으로 하는 인공지능 서비스가 증가하면서 인공지능에서도 윤리적 토대 위에서 이루어져야 한다는 사회적 요구가 증가하고 있다. 이러한 흐름에 따라 정부와 기업에서는 인공지능 윤리와 관련된 정책, 규범 등을 마련하고 있다. 합리적인 정책, 규범을 마련하기 위해서는 대중들이 가지고 있는 인식을 파악하는 것이 첫 번째 단계이다. 본 논문에서는 인공지능과 윤리에 대한 대중들의 인식을 파악하기 위해 소셜데이터와 뉴스 댓글을 수집하고 관심도 분석, 감성 분석, 담론 분석 수행 후 시각화하였다. 분석 결과, "인공지능 윤리"에 대한 관심도와 '인공지능" 호감도는 반비례하는 상관관계를 보여주었다. 담론분석 결과로, 가장 큰 이슈가 "개인정보 유출"이었고 학습 데이터의 오염 및 편향 문제와 컴퓨터로 만들어진 인공지능에게 법인격을 부여해야 하는지에 대한 담론도 보여주었다. 본 연구가 인공지능 윤리 규범, 정책을 마련할 때 대중들의 인식을 파악할 수 있는 자료로 활용될 수 있을 것이다.

A study on the perception of 3D virtual fashion before and after COVID-19 using textmining

  • Cho, Hyun-Jin
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제27권12호
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    • pp.111-119
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    • 2022
  • 본 연구는 빅데이터 분석을 이용하여 코로나19 전후의 3D가상패션에 대한 인식의 변화를 알아보기 위하여 코로나19 발생 전인 2017년 1월1일부터 발생 이후인 2022년 10월30일까지 소셜미디어 네이버, 다음, 구글, 유튜브에서 추출한 3D 가상패션 관련 주요 단어들을 대상으로 텍스톰을 이용하여 빅데이터 자료를 수집하였다. 수집된 단어는 정제 과정을 거친 후 워드클라우드, 단어의 빈도, 연결중심성, 네트워크 시각화와 CONCOR 분석을 실시하였다. 3D 가상패션을 키워드로 32,461개의 단어를 추출하여 분석한 결과 패션, 가상, 기술의 출현빈도와 중심성이 가장 높게 나타났으며 디지털, 디자인, 의상, 활용, 제조의 출현빈도도 높게 나타났다. 이를 통해 3D 가상패션이 기술의 발달과 더불어 산업 전반에 활용되고 있음을 알 수 있었다. 특히 코로나19 이후 가장 부각되는 주요 단어는 메타버스와 3D 교육으로서 패션산업에서의 요구도가 높게 나타나고 있다.

빅데이터 분석을 통한 코로나 이전과 이후 메타버스에 대한 소비자의 인식에 관한 연구 (A Study on the Consumer Perception of Metaverse Before and After COVID-19 through Big Data Analysis)

  • 박성우;박준호;류기환
    • 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.

소셜 빅데이터분석을 통한 외국인근로자에 관한 국민 인식 분석과 정책적 함의 (Analysis of Public Perception and Policy Implications of Foreign Workers through Social Big Data analysis)

  • 하재빈;이도은
    • 디지털융복합연구
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    • 제19권11호
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    • pp.1-10
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    • 2021
  • 본 연구에서는 빅데이터 기법 중에 하나인 텍스트마이닝을 활용하여 소셜플랫폼에서 외국인근로자에 대한 인식을 알아보고 시사점을 도출하고자 하였다. 연구를 위해서 2020년 1월 1일부터 12월 31일까지를 기준으로 '외국인근로자' 검색 키워드를 수집하여 빈도분석, TF-IDF 분석, 연결중심성 분석으로 상위 키워드 100개를 도출하고 비교분석을 수행하였다. 또한 Ucinet6.0과 Netdraw를 이용해 의미연결망을 분석하였으며, CONCOR 분석을 통해 외국인정책 이슈, 지역사회 이슈, 사업주 관점 이슈, 고용 이슈, 근로환경 이슈, 법적 이슈, 출입국 이슈, 인권 이슈로 8개 클로스터로 군집화하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 외국인근로자 국민적 인식, 주요 이슈를 파악하였으며, 향후 외국인근로자에 대한 정책 및 관련 연구에 필요한 기초자료를 제공하고자 한다.

빅데이터를 활용한 코로나 19 이전과 이후 외식산업의 변화에 관한 연구 (A Study on the Changes of the Restaurant Industry Before and After COVID-19 Using BigData)

  • 안윤주
    • 문화기술의 융합
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    • 제8권6호
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    • pp.787-793
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    • 2022
  • 코로나19 이후 사회적 거리두기와 비대면 서비스, 홈코노미족의 등장과 더불어 방문 외식이 비대면 외식으로 빠르게 대체되고 있다. 본 연구의 목적은 코로나19 창궐 이후 변화하는 외식산업의 트렌드에 맞춰 생활방역 중심의 안전한 외식문화 환경 조성 방안을 발굴하고 음식문화 개선 사업의 방향성 정립 및 사업의 효과성 제고를 도모함이 연구의 목적이다. 본 연구는 코로나 이전인 2018년 01월 01일부터 2019년 10월 31일, 코로나 이후인 2020년 01월 01일부터 2021년 12월 31일까지 TEXTOM을 활용하여 검색빈도 수집 및 정제, TF-IDF분석 수행 및 Ucinet6 프로그램을 활용, NetDraw를 활용한 시각화를 구현, 핵심 키워드의 노드 간 연결망을 파악하였다. 마지막으로 Concor분석을 통해 이들 간의 군집화를 수행하였다. 연구 결과, 코로나19의 이전과 이후 검색 빈도를 확인해 보면 코로나 팬데믹이 외식산업의 변화에 크게 영향을 끼치는 것을 알 수 있다.

빅데이터 분석을 통한 아두이노 강의에 대한 사회적 인식 (Social perception of the Arduino lecture as seen in big data)

  • 이은상
    • 정보교육학회논문지
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    • 제25권6호
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    • pp.935-945
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    • 2021
  • 이 연구의 목적은 빅데이터 분석 방법을 이용하여 아두이노 강의에 대한 사회적 인식을 분석하는 데 있다. 이를 위해 네이버 사이트의 블로그, 카페, 뉴스 채널에서 '아두이노+강의'를 검색 키워드로 2012년 1월부터 2021년 5월까지의 데이터를 텍스톰 사이트로 수집하였다. 수집된 데이터는 텍스톰 사이트를 이용하여 정제하였으며, 텍스톰 사이트, Ucinet 6, Netdraw 프로그램을 이용하여 텍스트 마이닝 분석과 의미 연결망 분석을 수행하였다. 빈도 분석, TF-IDF 분석, 연결 중심성 등의 텍스트 마이닝 분석 결과 '교육', '코딩' 등이 상위 키워드임을 확인하였다. 의미 연결망 분석을 위해 CONCOR 분석을 수행한 결과 '아두이노 관련 교육', '피지컬 컴퓨팅 관련 강의', '아두이노 특강', 'GUI 프로그래밍' 등 4개의 군집을 확인할 수 있다. 이 연구를 통해 인터넷상에서 아두이노 강의와 관련하여 일반 대중들의 여러 가지 의미 있는 사회적 인식을 확인할 수 있었다. 이 연구의 결과는 아두이노 강의를 준비하는 교수자나 해당 주제를 연구하는 연구자, 나아가 소프트웨어 교육이나 코딩 교육과 관련 정책을 수립하는 정책 입안자들에게 의미 있는 시사점을 제공하는 자료로 활용될 것이다.

Big Data Analysis on the Perception of Home Training According to the Implementation of COVID-19 Social Distancing

  • Hyun-Chang Keum;Kyung-Won Byun
    • International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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    • 제15권3호
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    • pp.211-218
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    • 2023
  • Due to the implementation of COVID-19 distancing, interest and users in 'home training' are rapidly increasing. Therefore, the purpose of this study is to identify the perception of 'home training' through big data analysis on social media channels and provide basic data to related business sector. Social media channels collected big data from various news and social content provided on Naver and Google sites. Data for three years from March 22, 2020 were collected based on the time when COVID-19 distancing was implemented in Korea. The collected data included 4,000 Naver blogs, 2,673 news, 4,000 cafes, 3,989 knowledge IN, and 953 Google channel news. These data analyzed TF and TF-IDF through text mining, and through this, semantic network analysis was conducted on 70 keywords, big data analysis programs such as Textom and Ucinet were used for social big data analysis, and NetDraw was used for visualization. As a result of text mining analysis, 'home training' was found the most frequently in relation to TF with 4,045 times. The next order is 'exercise', 'Homt', 'house', 'apparatus', 'recommendation', and 'diet'. Regarding TF-IDF, the main keywords are 'exercise', 'apparatus', 'home', 'house', 'diet', 'recommendation', and 'mat'. Based on these results, 70 keywords with high frequency were extracted, and then semantic indicators and centrality analysis were conducted. Finally, through CONCOR analysis, it was clustered into 'purchase cluster', 'equipment cluster', 'diet cluster', and 'execute method cluster'. For the results of these four clusters, basic data on the 'home training' business sector were presented based on consumers' main perception of 'home training' and analysis of the meaning network.

텍스트 마이닝 분석기법을 활용한 인공지능 리터러시 및 인공지능 융합 교육에 관한 인식 연구 (A Study on the Perception of Artificial Intelligence Literacy and Artificial Intelligence Convergence Education Using Text Mining Analysis Techniques)

  • 윤혁;김정랑
    • 정보교육학회논문지
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    • 제26권6호
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    • pp.553-566
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    • 2022
  • 본 논문에서는 포털 사이트와 RISS에서 소셜 데이터와 학술 연구 데이터를 수집하고 TF-IDF, N-Gram, 의미 연결망 분석, CONCOR 분석을 실시하였다. 이를 통해 사회적 인식 양상과 현 상황을 파악하고, 시사점과 방향성을 제시하고자 하였다. 소셜 데이터에서 '인공지능 리터러시'보다 '인공지능 융합 교육'의 수집량이 2배 이상 많아 '인공지능 리터러시'에 관한 인식이 상대적으로 적은 것으로 나타났다. '인공지능 리터러시'에 소셜 데이터에서 '인간' 키워드는 소속된 군집이 없는 것으로 나타나 인문학 및 인공지능과 인간의 대한 철학적인 관심과 인식이 부족한 것으로 나타났다. 또한 '교육부' 키워드가 '인공지능 융합 교육'의 소셜 데이터에서만 빈도, 중요도, 연결 중심성이 모두 높게 나타나 '인공지능 융합 교육'이 정부의 정책과 관련 깊은 것이 확인되었다.

텍스트 마이닝과 소셜 네트워크 분석 기법을 활용한 소비자의 의복 맞음새(Fit)평가에 영향을 미치는 특성 (Using Text Mining and Social Network Analysis to Identify Determinant Characteristics Affecting Consumers' Evaluation of Clothing Fit)

  • 황수현;박주연
    • 감성과학
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    • 제26권1호
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    • pp.101-114
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    • 2023
  • 본 연구의 목적은 텍스트 마이닝과 소셜 네트워크 분석을 활용한 소비자 맞음새 평가의 주요 특징을 규명하는 것이다. 이를 위해 SNS에서 수집된 소비자의 2,000여건의 의복 맞음새 평가 후기로부터 의복 맞음새 관련된 텍스트 데이터를 추출하고 의미연결망 분석과 CONCOR 분석을 수행하였다. 연구 결과, '팬츠'와 '스커트'가 많은 맞음새평가어를 공유하며 다양한 형태로 평가되는 것을 확인하였고 의복의 길이가 가장 많이 평가되었다. 인체부위 중 '허리'는 다양한 의복의 맞음새를 평가하는 가장 중요한 부분이며 의복 맞음새평가어 중 '넓은', '큰', '와이드한', '긴' 등이 가장 많이 사용되는 것으로 나타났다. 본 연구는 소비자 맞음새 평가에 사용된 언어의 구조적 관계와 의미를 구체적으로 규명하고 의복 맞음새의 향상을 위한 실증적 기초 자료를 제공하는데 의의가 있다.

빅 데이터를 활용한 고프코어 룩에 대한 인식 (The Perception of Gorpcore Look Using Big Data)

  • 김지우;김정미
    • 한국의상디자인학회지
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    • 제25권4호
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    • pp.77-92
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    • 2023
  • The purpose of this study is to investigate the public perception of Gorpcore through Big Aata analytics. The study was conducted based on the collection of Big Data on the word 'Gorpcore' through Textom from July 24, 2017 to March 31, 2023. As a result, 63,386 words were collected from a total of 18,879 posts, and the top 50 words were determined based on frequency of appearance. Based on the collected words, centrality measures and CONCOR algorithm were performed in Ucinet 6. The research results are as follows. 1) The frequency of appearance was high in the order of 'Gorpcore look', 'fashion', 'coordination', 'clothes', 'outdoor', 'Musinsa', 'look', 'trend', 'brand' and 'ahjussi (middle-aged old man in Korean)'. These words had high TF-IDF scores, which leads to the conclusion that these are key words that are recognized as important. 2) Network centrality shows that 'Gorpcore look', 'fashion', 'outdoor', 'coordination', 'clothes', 'trend', 'look' and 'style' have a high correlation with other words. Through this, it was found that the public thinks it is important to create a variety of fashions by styling high-performance outdoor wear and casual wear, and that they are highly interested in clothes and in brands leading the Gorpcore trend. 3) As a result of the CONCOR algorithm, four significant groups were formed. The words that appear in each group are as follows. Group 1 - 'outdoor', 'Gorp', 'Normcore', 'hiking', 'functionality', 'new', 'sports', 'casual wear', 'activity', 'generation', 'collaboration'. Group 2 - 'fashion', 'trend', 'look', 'brand', 'style', 'shoes', 'ugly', 'item', 'trend', 'product', 'Salomon', 'padded jacket', 'stylishness', 'utilization', 'Winter', 'street', 'design', 'retro', 'popular', 'styling'. Group 3 - 'Gorpcore look', 'coordination', 'Musinsa', 'windbreaker', 'recommendation', 'Arcteryx', 'pants', 'man'. Group 4 - 'clothes' 'ahjussi', 'jacket', 'launching', 'spring', 'The North Face', 'collection', 'utility', 'jumper'. As a result, it can be seen that the Gorpcore is also regarded as a part of outdoor, fashion, coordination, and casual wear.