• 융합경영연구
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• 제11권1호
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• pp.21-30
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• 2023

Purpose: As one of the ongoing studies on the distribution industry, the purpose of this study is to identify the research trends on online shopping so far to propose not only the development of online shopping companies but also the possibility of coexistence between online and offline retailers and the development of the distribution industry. Research design, data and methodology: In this study, the English abstracts of 645 papers on online shopping registered in scienceON were obtained. For the analysis through BERTopic and LDA using Python 3.7 and identifying which topics were interesting to researchers. Results: As a result of word frequency analysis and co-occurrence analysis, it was found that studies related to online shopping were frequently conducted on factors such as products, services, and shopping malls. As a result of BERTopic, five topics such as 'service quality' and 'sales strategy' were derived, and as a result of LDA, three topics including 'purchase experience' were derived. It was confirmed that 'Customer Recommendation' and 'Fashion Mall' showed relatively high interest, and 'Sales Strategy' showed relatively low interest. Conclusions: It was suggested that more diverse studies related to the online shopping mall platform, sales content, and usage influencing factors are needed to develop the online shopping industry.

• 웰빙융합연구
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• 제6권4호
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• pp.27-31
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• 2023

Purpose: This study analyzed papers identified by entering the two keywords 'unification education' and 'university' during research from 2013 to 2022 in order to identify trends and key concepts in unification education research at domestic universities. Research design, data, and methodology: The study analyzed 224 papers, excluding those on primary, middle, and high school unification education, as well as unrelated and duplicate papers. The analysis included developing a co-occurrence network of keywords, utilizing topic modeling to categorize research types, and confirming visualizations such as word clouds and sociograms. Results: In the final analysis, the research identified 1,500 keywords, with notable ones like 'Korea,' 'education,' 'unification.' Centrality analysis, measuring influence through connected keywords, revealed that 'Korea,' 'education,' 'north,' and 'unification' held significant positions. Keywords with high centrality compared to their frequency included 'learning,' 'development,' 'training,' 'peace,' and 'language,' in that order. Conclusions: This study investigated trends and structures in university-level unification education by analyzing papers identified with the keywords 'unification education' and 'university.' The use of keyword network analysis aimed to elucidate patterns and structures in university-level unification education. The significance of the study lies in offering foundational data for future research directions in the field of unification education at universities.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.47-64
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• 2021

전 세계적으로 퍼진 코로나 19 상황은 우리의 일상생활의 많은 부분에 영향을 끼쳤을 뿐만 아니라, 경제·사회 등 많은 부분에 걸쳐 막대한 영향력을 미치고 있다. 확진자와 사망자 수가 증가함에 따라 의료진과 대중은 불안, 우울, 스트레스 등 심리적인 문제를 겪고 있다고 한다. 장기적인 부정적인 감정은 사람들의 면역력을 감소시키고 신체적인 균형을 파괴할 수도 있으므로 코로나 19로 인한 심리적인 상태를 이해하는 것이 필수적인 상황이다. 본 연구에서는 코로나 19 감정과 관련된 뉴스 데이터를 수집하여, 텍스트 마이닝을 통해 키워드를 분류하고, 키워드 사이의 의미 네트워크 분석을 통해 단어들의 관계를 시각화하였다. 코로나 감정과 관련된 기사의 키워드에 나타난 단어들의 빈도수를 확인하고 이를 워드 클라우드로 분석하였다. 키워드 빈도 분석 결과 코로나 19 감정과 관련하여 '중국', '불안', '상황', '마음', '사회', '건강'과 같은 단어의 빈도가 높게 나타난 것을 확인할 수 있었다. 각 데이터 간 연결 중심성을 분석한 결과 키워드 중심성 네트워크에서 가장 중심적인 핵심어는 '심리'와 '코로나 19', '블루', '불안'이라는 단어가 높은 연결 중심성을 가지는 것을 확인할 수 있었다. 기사의 헤드라인에 나타난 주요 핵심어 사이의 동시 출현 빈도 네트워크를 그래프로 시각화한 결과, '코로나-블루' 쌍이 가장 굵게 표시되었고, '코로나-감정', '코로나-불안' 쌍이 비교적 굵은 선으로 표시된 것을 알 수 있었다. 코로나와 관련된 '블루'는 우울증을 의미하는 단어로, 코로나와 우울증은 이제 관심을 가져야 할 키워드임을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 장기화한 코로나 19 상황에서 신체적인 방역뿐만 아니라 심리적인 방역에도 힘써야 할 이 시기에 보건 정책담당자가 빠르고 복잡한 의사결정 과정에 도움이 되고자 미디어 뉴스를 모니터링 함으로써, 더욱더 쉬운 소셜 미디어 네트워크 분석 방법을 제시하고자 한다.

• 정보관리학회지
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• 제39권1호
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• pp.309-330
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• 2022

학문의 구조, 특성, 하위 분야 등을 계량적으로 규명하는 지적구조 분석 연구가 최근 급격히 증가하는 추세이다. 지적구조 분석 연구를 수행하기 위하여 전통적으로 사용되는 분석기법은 서지결합분석, 동시인용분석, 단어동시출현분석, 저자서지결합분석 등이다. 이 연구의 목적은 키워드서지결합분석(KBCA, Keyword Bibliographic Coupling Analysis)을 새로운 지적구조 분석 방식으로 제안하고자 한다. 키워드서지결합분석 기법은 저자서지결합분석의 변형으로 저자 대신에 키워드를 표지로 하여 키워드가 공유한 참고문헌의 수를 두 키워드의 주제적 결합 정도로 산정한다. 제안된 키워드서지결합분석 기법을 사용하여 Web of Science에서 검색된 'Open Data' 분야의 1,366건의 논문집합을 대상으로 분석하였다. 1,366건의 논문집합에서 추출된 7회 이상 출현한 63종의 키워드를 오픈데이터 분야의 핵심 키워드로 선정하였다. 63종의 핵심 키워드를 대상으로 키워드서지결합분석 기법으로 제시된 지적구조는 열린정부와 오픈사이언스라는 주된 영역과 10개의 소주제로 규명되었다. 이에 반해 단어동시출현분석의 지적구조 네트워크는 전체 구성과 세부 영역 구조 규명에 있어 미진한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 키워드서지결합분석이 키워드 간의 서지결합도를 사용하여 키워드 간의 관계를 풍부하게 측정하기 때문이라고 볼 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.2595-2602
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• 2010

본 논문에서는 휴대전화로 오는 짧은 문자메시지의 스타일을 반영하여 스팸 문자메시지를 검출해내는 한국어 모바일 스팸필터링 시스템을 소개한다. 제안하는 시스템은 내용어 어휘들의 출현에만 기반을 두는 기존 방법과 달리 제안하는 스타일 정보를 추가적으로 활용하여 스팸성 단어가 포함된 일반 문자메시지가 스팸으로 잘못 분류되는 치명적인 오류를 효과적으로 줄인다. 또한 띄어쓰기 및 철자 오류교정을 거쳐 문자메시지를 정규화 함으로써 스팸 분류성능을 향상시킨다. 실제 한국어 문자메시지를 이용한 실험 결과를 통해 제안하는 시스템이 한국어 스팸 문자메시지 검출에 효과적임을 보인다.

• 한국전자거래학회지
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• 제23권2호
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• pp.83-96
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• 2018

문서를 대표하는 키워드를 추출하는 것은 문서의 정보를 빠르게 전달할 수 있을 뿐만 아니라 문서의 검색, 분류, 추천시스템 등의 자동화서비스에 유용하게 사용 될 수 있어 매우 중요하다. 그러나 웹사이트 문서에서 출현하는 단어의 빈도수, 단어의 동시출현관계를 통한 그래프 알고리즘 등의 기반으로 키워드를 추출할 경우 웹페이지 구조상 잠재적으로 주제와 관련이 없는 다양한 단어를 포함하고 있는 문제점과 한국어 형태소 분석의 정확성이 떨어지는 형태소 분석기 성능의 한계점 때문에 의미적인 키워드를 추출하는데 어려움이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 의미적 단어 위주로 구축된 후보키워드들의 집합과 의미적 유사도 기반의 후보 키워드를 선택하는 방법으로써 의미적 키워드를 추출하지 못하는 문제점과 형태소 분석의 정확성이 떨어지는 문제점을 해결하고 일관성 없는 키워드를 제거하는 필터링 과정을 통해 최종 의미적 키워드를 추출하는 기법을 제안한다. 실 중소기업 웹페이지를 통한 실험 결과, 본 연구에서 제안한 기법의 성능이 통계적 유사도 기반의 키워드 선택기법보다 34.52% 향상된 것을 확인하였다. 따라서 단어 간의 의미적 유사성을 고려하고 일관성 없는 키워드를 제거함으로써 문서에서 키워드를 추출하는 성능을 향상시켰음을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.63-88
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• 2019

북한의 변화와 동향 파악에 대한 연구는 북한관련 정책에 대한 방향을 결정하고 북한의 행위를 예측하여 사전에 대응 할 수 있다는 측면에서 매우 중요하다. 현재까지 북한 동향에 대한 연구는 전문가를 중심으로 과거 사례를 서술적으로 분석하여, 향후에 북한의 동향을 분석하고 대응하여 왔다. 이런 전문가 서술 중심의 북한 변화 및 동향 연구에서 비정형데이터를 이용한 텍스트마이닝 분석이 더해지면 보다 과학적인 북한 동향 분석이 가능할 것이다. 특히 북한의 동향 파악과 북한의 대남 관련 행위와 연관된 연구는 통일 및 국방 분야에서 매우 유용하며 필요한 분야이다. 본 연구에서는 북한의 신문 기사 내용을 활용한 텍스트마이닝 방법으로 북한과 관련한 핵심 단어를 구축하였다. 그리고 본 연구는 김정은 집권 이후 최근의 남북관계의 극적인 관계와 변화들을 기반으로 세 개의 기간을 나누고 이 기간 내에 국내 언론에 나타난 북한과 관련성이 높은 단어들을 시계열적으로 분석한 연구이다. 북한과 관련한 주요 단어들을 세 개의 기간별로 분류하고 당시에 북한의 태도와 동향에 따라 해당 단어와 주제들의 관련성이 어떻게 변화하였는지를 파악하였다. 본 연구는 텍스트마이닝을 이용한 연구가 남북관계 및 북한의 동향을 이해하고 분석하는 방법론으로서 얼마나 유용한 것이지를 파악하는 것이었다. 앞으로 북한의 동향 분석에 대한 연구는 물론 대북관계 및 정책에 대한 방향을 결정하고, 북한의 행위를 사전에 예측하여 대응 할 수 있는 북한 리스크 측정 모델 구축을 위한 연구로 진행 될 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.145-154
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• 2022

자동 표적 인식(Automatic Target Recognition, ATR) 기술이 미래전투체계(Future Combat Systems, FCS)의 핵심 기술로 부상하고 있다. 그러나 정보통신(IT) 및 센싱 기술의 발전과 더불어 ATR에 관련이 있는 데이터는 휴민트(HUMINT·인적 정보) 및 시긴트(SIGINT·신호 정보)까지 확장되고 있음에도 불구하고, ATR 연구는 SAR 센서로부터 수집한 이미지, 즉 이민트(IMINT·영상 정보)에 대한 딥러닝 모델 연구가 주를 이룬다. 복잡하고 다변하는 전장 상황에서 이미지 데이터만으로는 높은 수준의 ATR의 정확성과 일반화 성능을 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 이미지 및 텍스트 데이터를 동시에 활용할 수 있는 지식 그래프 기반의 ATR 방법을 제안한다. 지식 그래프와 딥러닝 모델 기반의 ATR 방법의 핵심은 ATR 이미지 및 텍스트를 각각의 데이터 특성에 맞게 그래프로 변환하고 이를 지식 그래프에 정렬하여 지식 그래프를 매개로 이질적인 ATR 데이터를 연결하는 것이다. ATR 이미지를 그래프로 변환하기 위해서, 사전 학습된 이미지 객체 인식 모델과 지식 그래프의 어휘를 활용하여 객체 태그를 노드로 구성된 객체-태그 그래프를 이미지로부터 생성한다. 반면, ATR 텍스트는 사전 학습된 언어 모델, TF-IDF, co-occurrence word 그래프 및 지식 그래프의 어휘를 활용하여 ATR에 중요한 핵심 어휘를 노드로 구성된 단어 그래프를 생성한다. 생성된 두 유형의 그래프는 엔터티 얼라이먼트 모델을 활용하여 지식 그래프와 연결됨으로 이미지 및 텍스트로부터의 ATR 수행을 완성한다. 제안된 방법의 우수성을 입증하기 위해 웹 문서로부터 227개의 문서와 dbpedia로부터 61,714개의 RDF 트리플을 수집하였고, 엔터티 얼라이먼트(혹은 정렬)의 accuracy, recall, 및 f1-score에 대한 비교실험을 수행하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제52권1호
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• pp.341-357
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• 2018

오픈 사이언스 패러다임과 발달된 디지털 정보기술의 영향으로 여러 학문 분야에서 데이터의 공유와 재이용이 활발해지고 있으며, 데이터 중심(data intensive)의 학술 커뮤니티로 변모하고 있다. 본 논문은 사회과학 분야의 대규모 데이터 리파지토리인 Inter-university Consortium for Political and Social Research(ICPSR)에 수록된 데이터를 재이용한 저작물이 구현한 지적구조를 규명하고자 하였다. 이를 위하여 ICPSR 사이트의 2017년 발간된 데이터 재이용 저작물 570건을 분석의 대상으로 하였다. 분석의 과정은 두 단계를 거쳤다. 첫 번째 단계는 총 570건의 저작물에 대해서 저자, 저작물 형태, 저작물 자체의 주제 분석을 수행하였다. 저자를 살펴보면, 미국 대학과 연구기관 소속 연구자가 출현빈도 비중이 높은 것으로 나타났다. 저작물의 형태는 대부분은 학술지였으며, 이를 학술지 주제 분야로 분석하면, 사회과학, 의학, 심리학 분야로 나타났다. 두 번째 단계의 분석은 저작물의 제목에서 추출한 단어를 대상으로 동시출현단어 분석을 수행하여 군집과 네트워크로 시각화하였다. 이러한 결과는 보다 미시적인 주제 분야의 규명을 위해서 수행되었다. 분석결과 총 12군집인 정신건강, 담배영향, 학교/유년기/청년기장애, 청년기 성적위험, 아동부상, 육체활동, 폭력행동, 서베이, 가족역할, 여성, 문제행동, 성별차이로 구성되었음을 밝혔다. 이러한 결과를 종합적으로 살펴보면, ICPSR 데이터의 재이용을 통해 사회과학적 시각으로 의학 주제 분야의 연구가 비중있게 이루어지고 있음을 알 수 있다.

• 한국산림과학회지
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• 제106권4호
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• pp.431-440
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• 2017

2016년 9월 12일 발생한 경주지진(ML 5.8)과 2017년 11월 15일 발생한 포항지진($M_L$ 5.4)으로 전례없는 피해가 발생하였으며, 이에 지진 유발 산지토사재해 관련 국내외 기초자료의 조속한 구축과 심층적 분석이 필요한 실정이다. 이 연구에서는 국외의 지진 유발 산지토사재해에 관한 선행연구를 수집 및 분석한 후, VOSviewer 프로그램을 이용한 텍스트마이닝과 동시출현단어 분석을 통하여 연구주제에 따른 연구영역을 구별하였으며, 이후 각 연구영역별로 시 공간적인 연구동향을 파악하였다. 그 결과, 2005년 이후 지진 유발 산지토사재해 관련 연구가 급격히 증가하는 것으로 나타났으며, 이는 최근 중국, 대만 및 일본 등지에서 발생한 대규모 지진의 영향으로 사료된다. 국외 지진 유발 산지토사재해에 관한 연구영역은 (i) 재해발생의 메커니즘에 관한 연구영역, (ii) 재해발생에 영향을 미치는 강우인자에 관한 연구영역, (iii) 항공 위성사진을 이용한 지진 유발 산지토사재해 위험지 예측에 관한 연구영역, (iv) 재해발생 모델링을 통한 재해위험지도 작성에 관한 연구영역으로 구분되었으며, 이들 연구영역은 상호간에 깊은 연관성을 지니고 있는 것으로 판단된다. 이렇게 구분된 각 연구영역이 전체 연구논문 중에서 점유하고 있는 비율을 파악한 결과, 1987년 이래 누적 연구논문수가 총 연구논문수의 50%에 해당하는 연도를 중심으로 모든 연구영역의 연간 연구비율이 증가한 것으로 나타났으며, 특히 '항공 위성사진을 이용한 지진 유발 산지토사재해 위험지 예측'에 관한 연구영역의 연구비율이 상대적으로 크게 증가하는 것으로 나타났다. 이러한 활발한 연구성과는 최근 중국을 대상으로 한 연구논문이 급격히 증가하였기 때문으로 추정되며, 이외에 대만, 일본, 미국 등에서 수행된 연구논문들 역시 모든 연구영역에서 연구성과의 증가에 영향을 준 것으로 추정된다. 이러한 연구결과는 국내의 지진유발 산지토사재해 관련 미래 연구의 방향을 제시하기 위한 기초자료로서 활용될 수 있을 것으로 기대한다.