• 지역연구
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• 제34권4호
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• pp.19-34
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• 2018

본 연구의 목적은 2004년부터 2017년까지의 해변과 해수욕장을 키워드로 하는 지역신문기사를 이용하여 계절별 현안을 분석하는 것이다. 분석을 위해 오픈소스 프로그램을 기반으로 한 토픽모델링과 시계열회귀분석을 수행하였다. 토픽모델링 분석 결과 계절별 토픽은 봄 35개, 여름 47개, 가을 36개, 겨울 35개가 도출되었다. 모든 계절에서 공통적으로 도출된 주제는 해수욕장, 축제 행사, 사건사고 및 환경문제, 관광지, 개발 분양, 행정 정책, 날씨로 나타났다. 시계열회귀분석 결과 봄에는 35개의 토픽 중 5개의 상승 토픽과 2개의 하락 토픽이 도출되었다. 여름에는 47개의 토픽 중 6개의 상승 토픽과 3개의 하락 토픽이 도출되었다. 가을에는 36개의 토픽 중 4개의 상승 토픽과 3개의 하락 토픽이 도출되었다. 겨울에는 35개의 토픽 중 3개의 상승 토픽과 3개의 하락 토픽이 도출되었다. 그리고 각 계절별로 상승 토픽과 하락 토픽에 해당하지 않는 토픽은 중립 토픽으로 구분하였다. 본 연구를 통해 해변과 같이 계절별로 용도가 다른 경우에 지역현안에 대한 분석을 위해 계절별 토픽모델링을 진행한다면 더욱 유용한 결과를 도출하고 이에 따른 세부적인 진단이 가능하다고 판단된다.

• 무역학회지
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• 제45권3호
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• pp.55-69
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• 2020

This study examines the research trends and knowledge structure of international trade studies using topic modeling method, which is one of the main methodologies of text mining. We collected and analyzed English abstracts of 1,868 papers of three Korean major journals in the area of international trade from 2003 to 2019. We used the Latent Dirichlet Allocation(LDA), an unsupervised machine learning algorithm to extract the latent topics from the large quantity of research abstracts. 20 topics are identified without any prior human judgement. The topics reveal topographical maps of research in international trade and are representative and meaningful in the sense that most of them correspond to previously established sub-topics in trade studies. Then we conducted a regression analysis on the document-topic distributions generated by LDA to identify hot and cold topics. We discovered 2 hot topics(internationalization capacity and performance of export companies, economic effect of trade) and 2 cold topics(exchange rate and current account, trade finance). Trade studies are characterized as a interdisciplinary study of three agendas(i.e. international economy, International Business, trade practice), and 20 topics identified can be grouped into these 3 agendas. From the estimated results of the study, we find that the Korean government's active pursuit of FTA and consequent necessity of capacity building in Korean export firms lie behind the popularity of topic selection by the Korean researchers in the area of int'l trade.

• 마이크로전자및패키징학회지
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• 제27권2호
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• pp.53-58
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• 2020

전기자동차용 전력반도체 패키징 기술에 대한 분석을 수행하였다. 비정형 데이터인 특허들을 수집하여 유효특허를 도출하여 LDA 기법을 적용한 토픽모델링을 수행하였다. 20개의 토픽으로 분류하였고 각 토픽별 추출된 단어를 통해 기술에 대한 정의를 내렸다. 각 토픽의 대한 동향분석을 위해 연도별 빈도수에 대한 회귀분석을 통해 토픽별 Hot토픽과 Cold 토픽을 도출하여 전력반도체 패키징 기술의 동향을 분석하였다. Hot 토픽의 기술로는 내전압에 따른 패키지 구조 기술과 입출력 관련 제어 기술, 방열기술을 도출하였고 Cold 토픽 기술로는 인덕턴스 저감기술이 도출되었다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제53권3호
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• pp.273-289
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• 2019

본 논문은 국내 다문화 관련 분야의 연구동향을 규명하기 위하여 다문화와 관련한 국내 학술 문헌을 수집하여 LDA (Latent Dirichlet Allocation) 기반의 토픽 모델링을 통해 토픽을 분석하였다. 이를 통해 국내 다문화 관련 연구에서의 중심 연구 토픽을 시기별로 추적하여 그 변화의 양상을 관찰하였고, 그 결과 핫 토픽으로는 '다문화 사회통합'과 '학교 다문화 교육'이 관찰되었으며 콜드 토픽으로는 '문화정체성과 민족주의' 관련 토픽이 관찰되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.1-14
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• 2022

본 연구는 미세먼지 관련 기사의 토픽을 추출하고 토픽별 특징 및 시계열 추이를 검토한다. 1990~2021년 중앙지의 기사를 빅카인즈에서 추출하였고, 잠재디리슐레할당 모델링을 이용하여 총 18개의 토픽을 발견하였다. 추가적으로 군집분석을 통해 유사한 토픽들을 병합하여 11개의 클러스터를 도출하였다. 최근 상승하는 토픽들로는 미세먼지 관련 제품/거주지, 국외 요인(중국), 국내 요인 중 발전소 관련 이슈, 전국의 비상조감조치, 국제협력, 관련 정치적 이슈, 세계 각국의 현황 및 대응, 관련 제품의 소비경향 논의로 나타났다. 반면 최근 하락하는 토픽들은 오염농도 기준, 실내 공기질 개선과 관련된 토픽으로 나타났다. 사회적으로 큰 관심사인 미세먼지의 언론보도 양상을 검토함으로써, 미세먼지와 관련한 정책방향과 대응전략을 추론하거나 파악하는 데 유용할 것이다. 미세먼지 관련 제품들의 시장규모가 확대됨에 따라 향후 실효적인 소비자보호정책을 확대하고, 근본적인 문제 해결을 위해 정치적 논쟁보다 국민의 건강과 안전을 목적으로 하는 정책 수립이 요구된다. 또한 국민 공감대와 국제사회 협력을 확대할 수 있는 정책수립이 필요한 것으로 판단된다.

• 대한산업공학회지
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• 제42권6호
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• pp.421-431
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• 2016

Over the last four decades, industrial engineering (IE) research in Korea has continued to evolve and expand to respond to social needs. This paper aims to identify research topics in IE research and explore their dynamic changes over time. The topic modeling approach, which automatically discovers topics that pervade a large and unstructured collection of documents, is adopted to identify research topics in domestic IE research. 1,242 articles published from 2001 to 2015 in two IE journals issued by the Korean Institute of Industrial Engineers were collected and their English abstracts were analyzed. Applying the Latent Dirichlet Allocation model led us to uncover 50 topics of domestic IE research. The top 10 most popular topics are revealed, and topic trends are explored by examining the dynamic changes over time. The four topics, technology management, financial engineering, data mining (supervised learning), efficiency analysis, are selected as hot topics while several traditional topics related with manufacturing are revealed as cold topics. The findings are expected to provide fruitful implications for IE researchers.

• 경영정보학연구
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• 제25권3호
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• pp.163-177
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• 2023

본 연구는 디지털 헬스케어 산업 활성화를 위한 정책적 접근으로서, 주요 의제 도출 및 정책적 시사점을 제시하는데 목적이 있다. 본 연구에서는 10년(2013년~2022년) 간의 헬스케어와 관련된 뉴스 빅데이터 총 91,873건을 수집하여 토픽모델링 분석, 다차원척도 분석 및 시계열 회귀분석을 수행하였다. 토픽모델링 분석 및 다차원척도법을 통해 총 20개의 토픽을 도출하여 2차원선상에 토픽들의 군집 형태를 파악하였고, 시계열 회귀분석을 통해, 상승 추세를 나타내는 4개의 Hot topic(건강관리, 바이오제약, 기업매출·전망, 정부·정책)과 하향 추세를 나타내는 3개의 Cold topic(스마트기기, 주식·투자, 도시·건설)을 도출되었다. 본 연구의 결과는 우리나라 정책을 수립하는 정부 기관에 중요한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 정보화정책
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• 제27권2호
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• pp.66-83
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• 2020

시민들은 도시 내 발생되고 있는 지역문제에 대해 큰 관심을 가지고 있다. 지방정부는 이러한 지역문제들을 해결하기 위해 노력하고 있지만 시민들의 생활 불편을 줄여주기는 쉽지 않고 이로 인한 시민들의 불만은 민원으로 이어지고 있다. 이를 해소할 수 있는 대안으로 빅데이터 활용을 통해 민원의 특성을 파악하고, 시민들에게 선제적 편의성을 제공하기 위한 노력이 절실하다. 본 논문에서는 LDA 토픽모델링 기법을 활용하여 전자민원의 동향 분석에 관한 연구를 실시한다. 이를 위해 2015~2017년 9,625건의 부산시 전자민원을 대상으로 20개의 민원토픽을 추출하였다. 도출된 민원토픽을 통해 핵심민원을 파악하고, 분기별 비중 추이 분석을 통하여 4개의 Hot 민원(버스정차, 택시기사, 칭찬, 민원처리)과 4개의 Cold 민원(cctv설치, 버스노선, 공원주차장, 축제 불만)을 도출하였다. 본 연구는 민원동향을 파악하기 위해 빅데이터 분석 방법을 제시하였고, 후속 연구를 유발하였다는 학문적 기여도가 있다. 또한 민원분석을 위해 사용한 텍스트마이닝 기법은 빅데이터 처리가 필요한 다른 행정업무에도 활용될 수 있다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제46권3호
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• pp.170-185
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• 2023

The advent of big data has brought about the need for analytics. Natural language processing (NLP), a field of big data, has received a lot of attention. Topic modeling among NLP is widely applied to identify key topics in various academic journals. The Korean Society of Industrial and Systems Engineering (KSIE) has published academic journals since 1978. To enhance its status, it is imperative to recognize the diversity of research domains. We have already discovered eight major research topics for papers published by KSIE from 1978 to 1999. As a follow-up study, we aim to identify major topics of research papers published in KSIE from 2000 to 2022. We performed topic modeling on 1,742 research papers during this period by using LDA and BERTopic which has recently attracted attention. BERTopic outperformed LDA by providing a set of coherent topic keywords that can effectively distinguish 36 topics found out this study. In terms of visualization techniques, pyLDAvis presented better two-dimensional scatter plots for the intertopic distance map than BERTopic. However, BERTopic provided much more diverse visualization methods to explore the relevance of 36 topics. BERTopic was also able to classify hot and cold topics by presenting 'topic over time' graphs that can identify topic trends over time.

• 스마트미디어저널
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• 제11권8호
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• pp.9-20
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• 2022

전세계적으로 메타버스 산업이 부상함에 따라 국내에서도 관련된 국가 전략 및 육성 체계가 마련되었다. 정책의 복잡성이 증대됨에 따라 데이터 기반 정책 수립의 중요성은 더욱 커지고 있는 가운데 아직까지 메타버스 분야의 국가 R&D 동향을 진단하는 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 논문은 2002년부터 2020년까지 추진된 9,651개 R&D 과제에 대한 NTIS의 국가 R&D 정보를 수집하여 현황을 살펴봄과 동시에 토픽 모델링에 기반하여 주요 주제를 식별하고 시계열적인 변화를 고찰하였다. 메타버스 분야 R&D 과제의 주요 토픽은 11개로 도출되었으며, 핫 토픽은 서비스·콘텐츠·플랫폼 개발 분야와 응용분야의 의료·수술 분야이었고, 콜드 토픽은 도시·환경·공간정보 분야였다. 정책 방향으로 전략적 R&D 관리와 메타버스 관련 법·제도 연구를 제안하였다.