• 제목/요약/키워드: Dirichlet Process

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사회문제 해결형 기술수요 발굴을 위한 키워드 추출 시스템 제안 (A Proposal of a Keyword Extraction System for Detecting Social Issues)

  • 정다미;김재석;김기남;허종욱;온병원;강미정
    • 지능정보연구
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    • 제19권3호
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    • pp.1-23
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    • 2013
  • 융합 R&D가 추구해야 할 바람직한 방향은 이종 기술 간의 결합에 의한 맹목적인 신기술 창출이 아니라, 당면한 주요 문제를 해결함으로써 사회적 니즈를 충족시킬 수 있는 기술을 개발하는 것이다. 이와 같은 사회문제 해결형 기술 R&D를 촉진하기 위해서는 우선 우리 사회에서 주요 쟁점이 되고 있는 문제들을 선별해야 한다. 그런데 우선적이고 중요한 사회문제를 분별하기 위해 전문가 설문조사나 여론조사 등 기존의 사회과학 방법론을 사용하는 것은 참여자의 선입견이 개입될 수 있고 비용이 많이 소요된다는 한계를 지닌다. 기존의 사회과학 방법론이 지닌 문제점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 사회적 이슈를 다루고 있는 대용량의 뉴스기사를 수집하고 통계적인 기법을 통하여 사회문제를 나타내는 키워드를 추출하는 시스템의 개발을 제안한다. 2009년부터 최근까지 3년 동안 10개 주요 언론사에서 생산한 약 백 30만 건의 뉴스기사에서 사회문제를 다루는 기사를 식별하고, 한글 형태소 분석, 확률기반의 토픽 모델링을 통해 사회문제 키워드를 추출한다. 또한 키워드만으로는 정확한 사회문제를 파악하기 쉽지 않기 때문에 사회문제와 연관된 키워드와 문장을 찾아서 연결하는 매칭 알고리즘을 제안하다. 마지막으로 사회문제 키워드 비주얼라이제이션 시스템을 통해 시계열에 따른 사회문제 키워드를 일목요연하게 보여줌으로써 사회문제를 쉽게 파악할 수 있도록 하였다. 특히 본 논문에서는 생성확률모델 기반의 새로운 매칭 알고리즘을 제안한다. 대용량 뉴스기사로부터 Latent Dirichlet Allocation(LDA)와 같은 토픽 모델 방법론을 사용하여 자동으로 토픽 클러스터 세트를 추출할 수 있다. 각 토픽 클러스터는 연관성 있는 단어들과 확률값으로 구성된다. 그리고 도메인 전문가는 토픽 클러스터를 분석하여, 각 토픽 클러스터의 레이블을 결정하게 된다. 이를 테면, 토픽 1 = {(실업, 0.4), (해고, 0.3), (회사, 0.3)}에서 토픽 단어들은 실업문제와 관련있으며, 도메인 전문가는 토픽 1을 실업문제로 레이블링 하게 되고, 이러한 토픽 레이블은 사회문제 키워드로 정의한다. 그러나 이와 같이 자동으로 생성된 사회문제 키워드를 분석하여 현재 우리 사회에서 어떤 문제가 발생하고 있고, 시급히 해결해야 될 문제가 무엇인지를 파악하기란 쉽지 않다. 따라서 제안된 매칭 알고리즘을 사용하여 사회문제 키워드를 요약(summarization)하는 방법론을 제시한다. 우선, 각 뉴스기사를 문단(paragraph) 단위로 세그먼트 하여 뉴스기사 대신에 문단 세트(A set of paragraphs)를 가지게 된다. 매칭 알고리즘은 각 토픽 클러스터에 대한 각 문단의 확률값을 측정하게된다. 이때 토픽 클러스터의 단어들과 확률값을 이용하여 토픽과 문단이 얼마나 연관성이 있는지를 계산하게 된다. 이러한 과정을 통해 각 토픽은 가장 연관성이 있는 문단들을 매칭할 수 있게 된다. 이러한 매칭 프로세스를 통해 사회문제 키워드와 연관된 문단들을 검토함으로써 실제 우리 사회에서 해당 사회문제 키워드와 관련해서 구체적으로 어떤 사건과 이슈가 발생하는 지를 쉽게 파악할 수 있게 된다. 또한 매칭 프로세스와 더불어 사회문제 키워드 가시화를 통해 사회문제 수요를 파악하려는 전문가들은 웹 브라우저를 통해 편리하게 특정 시간에 발생한 사회문제가 무엇이며, 구체적인 내용은 무엇인지를 파악할 수 있으며, 시간 순서에 따른 사회이슈의 변동 추이와 그 원인을 알 수 있게 된다. 개발된 시스템을 통해 최근 3년 동안 국내에서 발생했던 다양한 사회문제들을 파악하였고 개발된 알고리즘에 대한 평가를 수행하였다(본 논문에서 제안한 프로토타입 시스템은 http://dslab.snu.ac.kr/demo.html에서 이용 가능함. 단, 구글크롬, IE8.0 이상 웹 브라우저 사용 권장).

네트워크 텍스트 분석을 이용한 한국가정과교육학회지 논문의 연구 동향 분석 (Research Trend Analysis of Publications in the Journal of Home Economics Education Association Using Network Text Analysis)

  • 이윤정;김은정;김지선
    • 한국가정과교육학회지
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    • 제31권4호
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    • pp.1-18
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    • 2019
  • 이 연구는 네트워크 텍스트 분석을 이용하여 가정과교육 분야의 연구동향을 분석하였다. 2003년 7월부터 2018년 12월 사이에 한국가정과교육학회지에 게재된 586편의 논문의 주제를 소셜 네트워크 분석프로그램인 Netminer 4의 텍스트분석 도구를 이용하여 주제어들의 출현빈도와 중심성 분석(연결중심성, 근접중심성, 매개중심성), 시기별 LDA 분석 등을 실시하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 전반적으로 출현 빈도가 높은 단어들은 부모, 문화, 단원, 건강, 진로, 소비, 실천성 등이었다. 주제어 네트워크 분석 결과, 연결중심성은 부모, 관리가 가장 높았고, 근접중심성은 부모, 남학생, 매개중심성은 남학생, 단원 등이 가장 높게 나타났다. 둘째, 2003년부터 2018년까지의 연구를 4개 시기로 나누어 중심성 분석을 실시한 결과, 네 시기 모두 교육, 가정, 목적, 수업, 중학교, 학교 등 출현 빈도수가 높은 단어들은 유사하였으나, 시기별로는 제3, 제4시기에는 '목적'이라는 단어가, 제4시기에는 '과정' 이라는 단어가 두드러지게 나타났다. 셋째, 시기별 중심성 분석 결과 중심성의 종류와 무관하게 각 시기에 중요한 역할을 하는 단어들은 일정한 것으로 나타났다. 넷째, LDA 분석을 통한 토픽 변화를 분석하였을 때 교육과정, 교과서, 가족건강성, 교수학습, 평가, 식생활, 외모관리, 소비 등은 모든 시기에 지속적으로 등장하였다. 4개 시기의 토픽은 점차 다양화되고, 세분화되며, 심화되는 경향을 보였다. 연구를 통해 교육과정의 변화와 국가정책이 반영되어 새롭게 등장한 토픽인 교사연수와 안전이 주제어로 도출되었으며, 상대적으로 연구의 관심이 낮았던 토픽은 주거임이 드러나 학자들의 관심과 연구 활성화가 요구된다고 할 것이다. 이 연구는 2000년대 이후 한국가정과교육학계에서 이루어진 연구들의 주요 관심사를 파악할 수 있었다는 점과 관심사들의 순위를 제시하였다는 점에서 의미가 있다.