• 제목/요약/키워드: CONCOR Analysis

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데이터 기반 접근법을 활용한 중소기업 기술혁신자원의 네트워크 분석 (A Data-Driven Approach and Network Analysis of Technological Innovation Resources in SMEs)

  • 안경민;이영찬
    • 지식경영연구
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    • 제24권4호
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    • pp.103-129
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    • 2023
  • 본 연구는 중소기업, 특히 제조업을 중심으로 기술혁신자원의 네트워크 구조를 분석하고 혁신기업과 비혁신기업 간의 차이점을 드러내는 것을 목표로 한다. 우선 전체 기업을 대상으로 연결 중심성, 유동 매개 중심성, 위세 중심성을 분석하고, 다음으로 CONCOR 분석을 통해 구조적 등위성을 도출하였다. 마지막으로 혁신성과 창출 유무에 따라 구분된 혁신기업과 비혁신기업의 네트워크 형태를 비교 분석하였다. 연구 결과 전체 기업의 기술혁신자원 분석에서 기업가정신과 기업혁신전략이 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 CONCOR 분석결과 중소기업의 혁신자원은 7개의 클러스터로 구성되었으며, 이는 본원적 제품혁신 자원, 경쟁우위 추진 자원, 협력활동 자원, 정보시스템 자원, 혁신 보호 등으로 정의될 수 있다. 마지막으로 혁신기업과 비혁신기업의 네트워크 분석에서는 혁신기업이 경쟁력 강화와 품질 향상에 집중하는 반면, 비혁신기업은 기존 제품과 고객에 더 집중하는 경향을 보였다. 또한, 혁신기업은 8개의 클러스터로 구성되어 있었고, 비혁신기업은 6개의 클러스터로 나타났다. 이는 혁신기업이 자원을 다각적으로 활용하여 구조적 변화와 새로운 가치 창출을 추구하는 반면, 비혁신기업은 보다 안정적인 형태로 기술혁신자원을 운영한다는 것을 시사한다. 본 연구는 중소기업의 기술혁신에 있어서 기업가정신과 기업혁신전략의 중요성을 강조하며, 혁신성을 높이기 위해 내부적 차원에서의 강력한 노력이 필요함을 제시한다. 이러한 발견은 중소기업의 기술혁신을 위한 전략 수립과 정책 개발에 중요한 시사점을 제공한다.

빅데이터를 통한 내국인의 '한식' 인식 연구 : 텍스트마이닝과 의미연결망 중심으로 (A study on the Domestic Consumer's Perception of "Hansik" with Big Data Analysis : Using Text Mining and Semantic Network Analysis)

  • 박경원;윤희경
    • 한국융합학회논문지
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    • 제11권6호
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    • pp.145-151
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    • 2020
  • 한국의 국가 브랜드 중 하나인 '한식'에 대한 내국인 소비자 인식 파악을 위해 검색어 '한식'으로 데이터 수집을 진행하였다. 분석 프로그램 텍스톰(Textom3.5)을 사용하여 2018년 11월 1일부터 2019년 10월 31일까지의 네이버 블로그와 뉴스 데이터를 수집하였다. 빈도 분석과 TF-IDF 분석 결과, 한식의 인식에서 '뷔페'가 가장 중요한 부분을 차지했다. 스타 셰프의 방송 콘텐츠가 한식의 인식에 영향을 미치고 있었으며, '퓨전화'와 '고급화' 등 한식에 대한 인식이 비단 전통성에 머무르고 있지만은 않음을 알 수 있었다. UCINET6와 NetDraw를 활용한 CONCOR 분석 결과, 다양한 식문화의 클러스터, 방송에 출연한 고급 레스토랑의 클러스터, 한식 브랜드 클러스터, 한식 뷔페의 클러스터가 형성되었다. 한식의 연상 이미지 강화를 위한 방안으로 뷔페 메뉴의 다양성을 차용한 한식 개발, 고급화된 한식 홍보를 위한 미디어 노출, 간편식 수요에 대한 마케팅적 시각과 콘텐츠 개발을 제안하는 바이다.

텍스트 마이닝 분석을 통한 노인학대 관련 연구 동향 분석 : 2004년~2021년까지 발행된 국내 학술논문을 중심으로 (Analysis of Research Trends in Elder Abuse Using Text Mining : Academic Papers from 2004 to 2021.)

  • 윤기혁
    • 사물인터넷융복합논문지
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    • 제8권4호
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    • pp.25-40
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    • 2022
  • 본 연구는 초고령화사회 진입을 목전에 두고 있는 우리나라에서 지속적으로 증가하고 있는 노인학대 학술 연구 동향을 파악하기 위해서 텍스트 마이닝 기법을 활용하였다. 분석 자료는 노인보호전문기관이 설립된 2004년부터 2021년까지 18년간 국내 전문학술지에 게재된 노인학대 관련 학술논문의 제목, 주제어, 초록을 텍스트로 전환하고, 분석 시기는 3개 구간으로 세분화 하여 논문의 패턴 및 전체 데이터 속에 의미를 파악하였다. 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 본 연구에서 총 249편의 논문이 선정되었고(1구간은 81편, 2구간 64편, 3구간은 104편이 논문이 각각 선정). 연 평균 13.8편으로 2014년 이후 꾸준히 증가 후 2020년부터 연 평균이하로 감소하고 있다. 둘째 노인학대 텍스트 마이닝 결과 i) 상위 주요 키워드인 단어 빈도분석 결과 모든 구간(2004년~2021년)에 공통적으로 나타난 키워드는 노인학대, 노인, 영향, 요인, 인식, 가족, 사회, 방안, 경험, 학대피해노인, 학대예방, 우울 등이다. ii) TF-IDF 분석 결과 모든 구간에 공통적으로 출현한 키워드는 영향, 인식, 사회, 방안, 학대예방, 경험, 우울 등으로 나타났고, iii) 연결중심성 분석 결과 전 구간에 공통적으로 출현한 키워드는 노인학대, 노인, 영향, 요인, 특성, 인식, 가족, 방안, 사회, 학대예방, 경험 등이다. 셋째, CONCOR 분석 결과 1구간은 5개의 군집으로, 2구간은 7개의 군집으로, 3구간은 6개의 군집으로 각각 나타났다. 상기의 분석 결과 등을 바탕으로 노인학대 학술 연구의 동향을 살펴보았고, 이를 바탕으로 향후 노인학대 학술 연구를 위한 다양한 제언을 제시하였다.

빅데이터 텍스트 마이닝 분석을 활용한 아메카지 패션 트렌드 특징 고찰 (A Study on the Characteristics of Amekaji Fashion Trends Using Big Data Text Mining Analysis)

  • 김지형
    • 패션비즈니스
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    • 제26권3호
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    • pp.138-154
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    • 2022
  • The purpose of this study is to identify the characteristics of domestic American casual fashion trends using big data text mining analysis. 108,524 posts and 2,038,999 extracted keywords from Naver and Daum related to American casual fashion in the past 5 years were collected and refined by the Textom program, and frequency analysis, word cloud, N-gram, centrality analysis, and CONCOR analysis were performed. The frequency analysis, 'vintage', 'style', 'daily look', 'coordination', 'workwear', 'men's wear' appeared as the main keywords. The main nationality of the representative brands was Japanese, followed by American, Korean, and others. As a result of the CONCOR analysis, four clusters were derived: "general American casual trend", "vintage taste", "direct sales mania", and "American styling". This study results showed that Japanese American casual clothes are influenced by American casual clothes, and American casual fashion in Korea, which has been reinterpreted, is completed with various coordination and creative styles such as workwear, street, military, classic, etc., focusing on items and brands. Looks were worn and shared on social networks, and the existence of an active consumer group and market potential to obtain genuine products, ranging from second-hand transactions for limited edition vintages to individual transactions were also confirmed. The significance of this study is that it presented the characteristics of American casual fashion trends academically based on online text data that the public actually uses because it has been spread by the public.

텍스트 마이닝과 CONCOR을 활용한 배리어 프리 학술연구 동향 분석 (Trend Analysis of Barrier-free Academic Research using Text Mining and CONCOR)

  • 이정기;윤기혁
    • 사물인터넷융복합논문지
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    • 제9권2호
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    • pp.19-31
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    • 2023
  • 세계적으로 장애물 없는 생활 환경, 즉 배리어 프리의 중요성이 부각되고 있다. 이에 본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 배리어 프리 연구 동향을 파악해 봄으로써 배리어 프리 환경 조성을 위한 연구의 방향성, 정책의 방향성 제시에 도움을 주고자 했다. 분석 자료는 배리어 프리 관련 연구가 시작된 1996년부터 2022년 현재까지 국내 전문학술지에 개재된 227편의 논문이다. 연구자는 학술 논문의 제목과 주제어, 초록을 텍스트로 전환한 후 논문의 패턴과 데이터의 의미를 분석했다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 2009년 이후 배리어 프리 연구가 증가하기 시작했고, 연평균 17.1편의 논문이 게재됐다. 이는 2008년 7월 15일에 장애물 없는 생활환경(Barrier Free) 인증제도 시행지침 시행과 관련성을 가진다. 둘째, 배리어 프리 텍스트 마이닝 결과 i) 상위 주요 키워드 단어 빈도분석 결과 배리어 프리, 장애인, 디자인, 유니버설 디자인, 접근, 노인, 인증, 개선, 평가, 공간, 시설, 환경 등이 중요 키워드로 나타났다. ii) TD-IDF 분석결과는 유니버설 디자인, 디자인, 인증, 주택, 접근, 노인, 설치, 장애인, 공원, 평가, 건축물, 공간 등이 주요 키워드로 나타났다. iii) N-Ggam 분석결과 배리어프리+인증, 배리어프리+디자인, 배리어프리+배리어프리, 노인+장애인, 장애인+노약자, 장애인+편의시설, 장애인+노인, 사회+노약자, 편의시설+설치, 인증+평가지표, 물리+환경, 삶+질 등이 주요 연관어로 나타났다. 셋째, CONCOR 분석결과 군집 1은 배리어 프리의 현안과 과제, 군집 2는 유니버설 디자인과 공간 활용, 군집 3은 장애인 활용 가능성 제고, 군집 4는 배리어 프리 인증과 평가로 나타났다. 본 연구는 이상의 분석결과에 기반하여 배리어 프리 연구의 활성화와 바람직한 배리어 프리 환경 구축을 위한 정책적 함의를 제시 하였다.

간호사 괴롭힘 관련 인터넷 포털 기사에 대한 댓글의 의미연결망 분석 (Semantic Network Analysis about Comments on Internet Articles about Nurse Workplace Bullying)

  • 김창희;문성미
    • 임상간호연구
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    • 제25권3호
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    • pp.209-220
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    • 2019
  • Purpose: A significant amount of public opinion about nurse bullying is expressed on the internet. The purpose of this study was to analyze the linkage structures among words extracted from comments on internet articles related to nurse workplace bullying using semantic network analysis. Methods: From February 2018 to April 2019, comments made on news articles posted to the Daum and Naver web portal containing keywords such as "nurse", "Taeum", and "bullying" were collected using a web crawler written in Python. A morphological analysis performed with Open Korean Text in KoNLPy generated 54 major nodes. The frequencies, eigenvector centralities, and betweenness centralities of the 54 nodes were calculated and semantic networks were visualized using the UCINET and NetDraw programs. Convergence of iterated correlations (CONCOR) analysis was performed to identify structural equivalence. Results: This paper presents results about March 2018 and January 2019 because these months had highest number of articles. Of the 54 major nodes, "nurse", "hospital", "patient", and "physician" were the most frequent and had the highest eigenvector and betweenness centralities. The CONCOR analysis identified work environment, nurse, gender, and military clusters. Conclusion: This study structurally explored public opinion about nurse bullying through semantic network analysis. It is suggested that various studies on nursing phenomena will be conducted using social network analysis.

빅데이터를 통한 소비자의 의복관리방식 트렌드 분석 (Trend Analysis on Clothing Care System of Consumer from Big Data)

  • 구영석
    • 한국의류산업학회지
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    • 제22권5호
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    • pp.639-649
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    • 2020
  • This study investigates consumer opinions of clothing care and provides fundamental data to decision-making for oncoming development of clothing care system. Textom, a web-matrix program, was used to analyze big data collected from Naver and Daum with a keyword of "clothing care" from March 2019 to February 2020. A total of 22, 187 texts were shown from the big data collection. Collected big data were analyzed using text-mining, network, and CONCOR analysis. The results of this study were as follows. First, many keywords related to clothing care were shown from the result of frequency analysis such as style, Dryer, LG Electronics, Product, Customer, Clothing, and Styler. Consumers were well recognizing and having an interest in recent information related to the clothing care system. Second, various keywords such as product, function, brand, and performance, were linked to each other which were fundamentally related to the clothing care. The interest in products of the clothing care system were linked to product brands that were also naturally linked to consumer interest. Third, the keywords in the network showed similar attributes from the result of CONCOR analysis that were classified into 4 groups such as the characteristics of purchase, product, performance, and interest. Lastly, positive emotions including goodwill, interest, and joy on the clothing care system were strongly expressed from the result of the sentimental analysis.

A Study on FIFA Partner Adidas of 2022 Qatar World Cup Using Big Data Analysis

  • Kyung-Won, Byun
    • International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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    • 제15권1호
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    • pp.164-170
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    • 2023
  • The purpose of this study is to analyze the big data of Adidas brand participating in the Qatar World Cup in 2022 as a FIFA partner to understand useful information, semantic connection and context from unstructured data. Therefore, this study collected big data generated during the World Cup from Adidas participating in sponsorship as a FIFA partner for the 2022 Qatar World Cup and collected data from major portal sites to understand its meaning. According to text mining analysis, 'Adidas' was used the most 3,340 times based on the frequency of keyword appearance, followed by 'World Cup', 'Qatar World Cup', 'Soccer', 'Lionel Messi', 'Qatar', 'FIFA', 'Korea', and 'Uniform'. In addition, the TF-IDF rankings were 'Qatar World Cup', 'Soccer', 'Lionel Messi', 'World Cup', 'Uniform', 'Qatar', 'FIFA', 'Ronaldo', 'Korea', and 'Nike'. As a result of semantic network analysis and CONCOR analysis, four groups were formed. First, Cluster A named it 'Qatar World Cup Sponsor' as words such as 'Adidas', 'Nike', 'Qatar World Cup', 'Sponsor', 'Sponsor Company', 'Marketing', 'Nation', 'Launch', 'Official', 'Commemoration' and 'National Team' were formed into groups. Second, B Cluster named it 'Group stage' as words such as 'Qatar', 'Uruguay', 'FIFA' and 'group stage' were formed into groups. Third, C Cluster named it 'Winning' as words such as 'World Cup Winning', 'Champion', 'France', 'Argentina', 'Lionel Messi', 'Advertising' and 'Photograph' formed a group. Fourth, D Cluster named it 'Official Ball' as words such as 'Official Ball', 'World Cup Official Ball', 'Soccer Ball', 'All Times', 'Al Rihla', 'Public', 'Technology' was formed into groups.

텍스트 마이닝(text mining) 기법을 활용한 서브버시브 베이식(subversive basics) 패션의 특성 (Evaluating the Characteristics of Subversive Basic Fashion Utilizing Text Mining Techniques)

  • 임민정
    • 패션비즈니스
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    • 제27권5호
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    • pp.78-92
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    • 2023
  • Fashion trends are actively disseminated through social media, which influences both their propagation and consumption. This study explored how users perceive subversive basic fashion in social media videos, by examining the associated concepts and characteristics. In addition, the factors contributing to the style's social media dissemination were identified and its distinctive features were analyzed. Through text mining analysis, 80 keywords were selected for semantic network and CONCOR analysis. TF-IDF and N-gram results indicate that subversive basic fashion involves transformative design techniques such as cutting or layering garments, emphasizing the body with thin fabrics, and creating bold visual effects. Topic modeling suggests that this fashion forms a subculture that resists mainstream norms, seeking individuality by creatively transforming the existing garments. CONCOR analysis categorized the style into six groups: forward-thinking unconventional fashion, bold and unique style, creative reworking, item utilization and combination, pursuit of easy and convenient fashion, and contemporary sensibility. Consumer actions, linked to social media, were shown to involve easily transforming and pursuing personalized styles. Furthermore, creating new styles through the existing clothing is seen as an economic and creative activity that fosters network formation and interaction. This study is significant as it addresses language expression limitations and subjectivity issues in fashion image analysis, revealing factors contributing to content reproduction through user-perceived design concepts and social media-conveyed fashion characteristics.

빅데이터를 활용한 요양보호사의 서비스질 인식에 관한 연구 (A Study on the Perception of Quality of Care Services by Care Workers using Big Data)

  • 조한아
    • 대한치위생과학회지
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    • 제6권1호
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    • pp.13-25
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    • 2023
  • 연구배경: 본 연구는 비정형 빅데이터를 활용하여 노인장기요양보험의 직접적 서비스 인력인 요양보호사의 서비스질 관리를 확인하고자 수행되었다. 연구방법: 요양보호사의 서비스질과 관련된 소셜 비정형 데이터를 텍스톰을 사용하여 수집·분석하였다. 데이터를 크롤링하여 수집된 상위 50개 키워드들 간의 빈도분석, TF-IDF, 중심성 분석, 의미연결망분석과 CONCOR 분석을 실시하였다. 연구결과: 빈도분석 결과 상위권에 속한 키워드는 '요양서비스' '요양보호사', '서비스질', '요양보호', '장기요양기관', '향상', '어르신', '처우', '개선', '필요' 였으며, 연결중심성과 위세중심성 분석결과도 거의 동일한 순위로 확인되었다. CONCOR 분석결과 4개의 그룹으로, 요양서비스질 개선, 요양서비스 운영, 요양서비스 제도, 요양보호사의 심리적인 부분에 대한 인식이 높은 것으로 나타났다. 결론: 본 연구는 요양보호사의 서비스질과 관련한 인식을 의미있는 그룹으로 제시하였으며 이는 요양보호사 서비스질 향상을 위한 다각적인 방향성 수립에 기여할 것으로 판단된다.