• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.99-122
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• 2019

IDC(International Data Corporation) 사(社)의 최근 보고서에 따르면, 2025년에는 2016년에 생성된 데이터의 10배에 달하는 163제타바이트의 데이터가 생성될 것이고 그 주체의 비중은 소비자에서 기업으로 이동하고 있다고 한다. 이러한 소위 '빅데이터의 물결'은 도래하고 있고 그 파장은 산업 전반적으로 영향을 미칠 것이다. 따라서, 방대한 데이터를 효과적으로 관리하는 것은 기업의 관점에서 그 어느 때보다 더 중요하다. 하지만, IT 투자에 대한 효과를 측정한 선행 연구는 다수 존재함에도 불구하고 빅데이터 투자 효과를 측정한 선행 연구는 거의 전무한 실정이다. 따라서, 해당 투자 효과를 정량적으로 분석한다면 기업의 의사 결정을 도울 수 있을 것이다. 본 연구는 효율적 시장 가설을 이론적 바탕으로 둔 사건연구방법론(Event Study Methodology)을 적용하여, 기업의 빅데이터 투자가 시장 투자자들의 반응에 미치는 영향을 측정하였다. 또한, 보다 심층적으로 이 효과를 분석하기 위해서 5가지 하위 변수를 설정했고 그 내용은 기업 크기 구분, 산업 구분(Finance와 ICT), 투자 구축 완료 구분, 벤더 유무 구분이다. 분석 결과, 91개 기업은 빅데이터 투자 공시 이후 시장 가치가 평균 0.92% 상승한다는 사실을 확인하였다. 특히 Finance 기업, non-ICT 기업, 시가 총액이 작은 기업, 빅데이터 전문 벤더 기업을 통해 투자한 기업, 그리고 빅데이터 시스템이 구축 완료됐다는 공시에 해당하는 기업의 시장 가치가 두드러지게 상승한다는 사실을 알 수 있었다. 본 연구는 빅데이터 투자 효과를 측정한 선행 연구가 거의 전무하다는 점에서 학문적인 의의를 지니고, 빅데이터 투자를 고려 중인 기업 의사 결정자들에게 실질적인 참고 자료가 될 수 있다는 점에서 실무적인 시사점을 갖는다.

• 한국조경학회지
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• 제47권4호
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• pp.33-49
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• 2019

선형공원은 도시조직과 교류가 활발한 만큼, 인근 지역에 다양한 영향을 미친다. 공원 관리에 있어 지역 방문자의 경험과 행태를 파악하는 것은 필수적이다. 본 연구에서는 이 점에서 착안하여 선형공원의 조성 전후를 포괄하는 기간 동안 인근 지역 방문자의 경험이 변화하는 추이를 알아보고자 하였다. 이를 위하여 블로그 글을 대상으로 텍스트 마이닝 기법을 사용하였으며, 연구 대상지는 경의선숲길과 연남동으로 하였다. 2013년 6월부터 2017년 5월까지 '연남동', '경의선', '연트럴파크'라는 키워드로 검색된 네이버 블로그 포스팅을 수집한 후 정제 및 무작위 추출을 이용해 분석 대상 자료를 선별하였다. 이를 1년 단위의 4개 시기로 구분한 후, 각 시기별 형태소 분석 및 사전구축, 빈도 분석을 실시했다. 그 후 중심성 분석과 응집성 분석을 수행해 연남동 방문자들의 주요 경험을 도출하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 전체 기간 동안 연남동 방문자들의 가장 주된 경험은 꾸준히 식문화였지만, 마켓, 구경, 구매 등이 부수적인 활동들이 점점 많이 일어나고 있었다. 또한 경의선숲길 조성 후 공원에서 발생하는 산책, 놀기, 쉬기 등의 활동이 새롭게 등장했다. 뿐만 아니라, 공원 조성 후 연남동에 관해 더욱 다양한 의견이 블로그 상에서 오고 갔으며, 연남동은 여러 가지의 활동을 향유할 수 있는 공간으로 인식되고 있었다. 마지막으로 연남동 방문자들이 '식문화'에 대해 얘기할 때 함께 등장하는 하위 주제가 '먹다', '사진', '수다' 등의 단순한 주제에서 '마켓', '구경', '걷다' 등으로 그 범위가 넓어졌으며, '공원'과 함께 등장하는 주제 역시 초기에는 쉬기, 걷기 등의 일차적인 활동이었으나, 경의선 책거리의 등장과 함께 다양한 주제로 확대되었다. 본 연구는 텍스트 마이닝이라는 정량적 방법론으로 지역 방문자의 경험 변화를 공원 조성 전후를 포괄하여 비교적 객관적으로 분석했다. 하지만 텍스트 마이닝의 특성상 정제의 과정을 거치며, 부득이하게 주관이 이입된 점은 추후 보완되어야 한다. 또한 이러한 변화들과 공원 조성과의 직접적인 인과관계를 더욱 세밀하게 밝혀내는 후속 연구가 필요하다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.57-71
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• 2013

세계에는 수많은 사람들이 살아가고 있고, 사람들의 일상으로부터 매일, 매 시간 단위로 새로운 뉴스가 발생한다. 발생되는 뉴스는 예정된 일과 예상하지 못한 일들을 포함하고 있다. 발생하는 뉴스의 거대한 양과 이를 전달하는 수많은 미디어들로 인해 사람들은 뉴스 콘텐츠를 이용하는데 많은 시간을 소비하게 된다. 하지만 미디어에 시시각각 나타나는 속보와 실시간 이슈의 대부분이 가십 기사로 이루어져 있어 사용자들이 자신의 성향에 맞는 뉴스를 선별하고, 뉴스로부터 정보를 획득하는 것은 쉽지 않은 일이다. 또한 사용자의 관심사가 시간에 따라 변하기 때문에 뉴스 제공에 있어 사용자의 변하는 관심사를 반영하는 것이 요구된다. 본 논문에서는 사용자의 최근 관심사를 기반으로 사용자 선호도에 맞는 뉴스를 제공하기 위한 콘텐츠 기반의 추천 기법 및 시스템을 제안한다. 사용자의 최근 선호도를 파악하기 위하여 소셜 네트워크 서비스인 Facebook 사용자의 정보와 최근 게시글을 이용하여 동적으로 사용자 프로파일을 생성하여 이를 뉴스 서비스에 활용하고, 사용자 선호도에 적합한 뉴스를 추출하기 위해서 뉴스 콘텐츠의 분석을 요구한다. 뉴스 콘텐츠 분석을 위해 미디어에서 제공되는 뉴스의 카테고리를 사용하고, 뉴스 방송원고의 분석 및 주요 키워드 추출을 통해 뉴스 프로파일을 생성한다. 사용자 프로파일과 뉴스 프로파일 간의 유사도 측정을 위해서는 두 프로파일 간 형식의 일치화가 요구되므로 사용자 프로파일을 뉴스 프로파일과 동일한 형태로 생성한다. 사용자가 시스템에 접속하면 시스템은 사용자 프로파일에 명시된 선호도를 기반으로 뉴스 프로파일과의 유사도를 측정하고, 사용자 선호도에 가장 적합한 뉴스들을 제공하게 된다. 또한 사용자에게 제공된 뉴스 프로파일과 다른 뉴스 프로파일들 간에 유사도를 측정하여 유사도가 높은 관련된 뉴스들을 제공하게 된다. 제안한 개인화된 뉴스 서비스의 성능을 평가하기 위해 사용자에게 추천된 뉴스에 대한 사용자 평가와 시스템 예측값의 오차를 기반으로 6Sub-Vectors 벤치마크 알고리즘과 성능 평가를 수행하였고, 실험 결과를 통해 제안한 시스템의 우수성을 입증하였다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.65-82
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• 2015

최근 경제적 사회적 부가가치를 창출할 수 있는 유망분야를 선정하여 국가 전략 및 정책 수립 시 반영하기 위해 미래 핵심 이슈를 발견하고 트렌드를 분석하는 것에 대한 관심이 급증하고 있다. 기존에는 미래의 핵심 기술이나 이슈를 발견하고 트렌드 분석을 통해 미래유망분야를 선정하는 연구를 위해 문헌 조사 또는 전문가 평가와 같은 정성적 연구방법이 사용되어 왔다. 그러나 이 연구방법은 대량의 정보로부터 결과를 도출하는데 많은 시간과 비용이 소요될 뿐만 아니라 전문가의 주관적인 가치가 반영될 가능성이 존재한다. 이와 같은 한계점을 보완하고자 최근 국토교통, 안전, 정보통신기술 등 다양한 분야에서 미래유망분야를 선정하기 위하여 정성적 연구방법에 텍스트 마이닝과 같은 정량적 연구방법을 상호 보완적으로 활용하는 방식으로 트렌드 분석을 수행하는 연구 방법론의 패러다임 변화가 시도되고 있다. 본 연구는 항공산업 전반적인 분야에 빅데이터 분석 방법인 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 항공 분야의 연구동향을 파악하고 미래유망분야를 전망하였다. 텍스트 마이닝 기법 중하나인 토픽 분석을 이용하여 항공산업 전반적인 분야의 문서 집합 내 잠재된 토픽을 추출하고, 연도별로 핵심 토픽의 추이를 분석하였다. 분석 결과 항공산업의 미래유망분야로 항공안전정책, 항공운임(저가항공), 그리고 친환경 고연비 연료가 도출되었다. 본 연구결과는 분석 대상을 논문에 한정하여 수행하였다는 한계점이 존재하나, 항공산업 분야의 핵심 이슈를 도출하기 위하여 텍스트 마이닝 기반의 트렌드 분석에 대한 활용가능성을 제시하고, 미래유망분야를 선정하기 위한 정량적인 분석 방법론의 전형을 마련하였다는 점에서 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제27권2호
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• pp.33-54
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• 2021

최근 4차 산업혁명, 코로나로 인한 뉴노멀 시대의 도래 등을 계기로 인공지능, 빅데이터 연구와 같은 언택트 관련 기술의 중요성이 더욱 급상하고 있다. 각 종 연구 분야에서는 이러한 연구 트렌드를 따라가기 위한 융합적 연구가 본격적으로 시행되고 있으나 원자력 분야의 경우 자연어 처리, 텍스트마이닝 분석 등 인공지능 및 빅데이터 관련 기술을 적용한 연구가 많이 수행되지 않았다. 이에 원자력 연구 분야에 데이터 사이언스 분석기술의 적용 가능성을 확인해보고자 본 연구를 수행하였다. 원자로 연료로 사용된 뒤 배출되는 사용후핵연료 인식 동향 파악에 대한 연구는 원자력 산업 정책에 대한 방향을 결정하고 산업정책 변화를 사전에 대응할 수 있다는 측면에서 매우 중요하다. 사용후핵연료 처리기술은 크게 습식 재처리 방식과 건식 재처리 방식으로 나뉘는데, 이 중 환경 친화적이고 핵비확산성 및 경제성이 높은 건식재처리 기술인 '파이로프로세싱'과 그 연계 원자로 '소듐냉각고속로'의 연구개발에 대한 재평가가 현재 지속적으로 검토되고 있다. 따라서 위와 같은 이유로, 본 연구에서는 사용후핵연료 처리기술인 파이로프로세싱에 대한 언론 동향 분석을 진행하였다. 사용후핵연료 처리기술인 '파이로프로세싱' 키워드를 포함하는 네이버 웹 뉴스 기사 전문의 텍스트데이터를 수집하여 기간에 따라 인식변화를 분석하였다. 2016년 발생한 경주 지진, 2017년 새 정부의 에너지 전환정책 시행된 2010년대 중반 시기를 기준으로 전, 후의 동향 분석이 시행되었고, 빈도분석을 바탕으로 한 워드 클라우드 도출, TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency) 도출, 연결정도 중심성 산출 등의 분석방법을 통해 텍스트데이터에 대한 세부적이고 다층적인 분석을 수행하였다. 연구 결과, 2010년대 이전에는 사용후핵연료 처리기술에 대한 사회 언론의 인식이 외교적이고 긍정적이었음을 알 수 있었다. 그러나 시간이 흐름에 따라 '안전(safety)', '재검토(reexamination)', '대책(countermeasure)', '처분(disposal)', '해체(disassemble)' 등의 키워드 출현빈도가 급증하며 사용후핵연료 처리기술 연구에 대한 지속 여부가 사회적으로 진지하게 고려되고 있음을 알 수 있었다. 정치 외교적 기술로 인식되던 사용후핵연료 처리기술이 국내 정책의 변화로 연구 지속 가능성이 모호해짐에 따라 언론 인식도 점차 변화했다는 것을 확인하였다. 이러한 연구 결과를 통해 원자력 분야에서의 사회과학 연구의 지속은 필수불가결함을 알 수 있었고 이에 대한 중요성이 부각되었다. 또한, 현 정부의 원전 감축과 같은 에너지 정책의 영향으로, 사용후핵연료 처리기술 연구개발에 대한 재평가가 시행되는 이 시점에서 해당 분야의 주요 키워드 분석은 향후 연구 방향 설정에 기여할 수 있을 것이라는 측면에서 실무적 의의를 갖는다. 더 나아가 원자력 공학 분야에 사회과학 분야를 폭넓게 적용할 필요가 있으며, 국가 정책적 변화를 고려해야 원자력 산업이 지속 가능할 것으로 사료된다.

• 한국과학교육학회지
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• 제40권5호
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• pp.531-542
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• 2020

이 연구의 목적은 과학교육분야에서 꾸준히 지속해 오고 있는 융합교육을 선행연구와 비교를 통해 2011년 이후 융합교육 연구동향의 변화를 알아보고자 하였다. 과학교육분야의 융합교육관련 논문 발행 편수, 연구대상, 연구내용, 주제연계를 선행연구와 비교 분석하고, 최근 연구동향을 알아보는 네트워크 분석방법을 활용하여 융합교육의 변화를 알아보았다. 과학교육분야에서 융합교육관련 논문 편수는 8.0%이상 꾸준하게 발행되었으며 2012년부터 증가했다가 다시 2015년부터 낮아지고 2017년부터 다시 서서히 증가하는 경향성이 나타났다. 연구대상은 초등학생 대상이 높은 반면 중학생, 고등학생, 대학생 대상은 낮았다. 현직 교사는 증가한 반면에 예비 교사는 감소했고, 문헌과 일반은 다소 증가하였다. 연구내용에서 효과연구는 감소한 반면에 개발연구는 증가했으며, 이론 및 인식연구는 비슷하였다. 주제연계에서 과학 내 연계는 23.9%이고, 과학 외 연계는 76.1%이며, 과학 외 연계에서 공학·기술, 예술 연계가 높았다. 네트워크 분석에서 초등, 과학, STEAM, 프로그램 단어는 출현빈도가 높은 동시에 다른 단어들과 함께 등장하여 네트워크를 주도하고 있었다. 융합교육 연구동향에 대한 교육적 함의는 앞으로 과학교육분야에서 융합교육은 지속될 것이며, 교육 현장에 뿌리를 내리기 위해서는 중등학생을 대상으로 하는 연구가 더욱 활발히 이루어져야 한다는 것이다. 또한 STEAM 중심의 프로그램 개발 및 효과에 대한 연구에서 벗어나 융합교육의 철학적 근거 및 이론적 확립을 위한 연구가 늘어날 필요가 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.116-126
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• 2020

본 연구의 목적은 이압요법이 60세 이상 노인의 수면장애 개선에 미치는 효과를 분석하기 위함이다. 자료수집은 국내외 컴퓨터 데이터베이스를 기반으로 하였다. 검색어는 'auricular', 'sleep', 'insomnia' 등을 조합하였다. 선정한 문헌의 비뚤림 위험평가는 RoB와 RoBANS도구를 사용하였고, 메타분석은 Cochrane Library의 RevMan 5.3 Program을 이용하였다. 총 386개의 문헌 중 7개 문헌이 선정되었다. 이압요법 중재 평균 횟수는 4.1회, 총 적용 기간은 평균 2.8주, 이압요법 1회 적용 시 유지 기간은 평균 4일이었다. 수면 장애 개선을 위해 자주 사용한 부위는 신문, 뒷머리, 심장으로 4편의 문헌에서 모두 사용되었다. 수면 정도는 총 중재 기간이 4주 미만인 문헌에서 WMD 25.66 (95% CI 20.18 to 31.14)로 대조군보다 유의하게 높았으며, 4주 이상인 문헌에서는 WMD 8.59 (95% CI 6.26 to 10.92)로 대조군보다 유의하게 높았다. 수면 만족도는 이압요법 1회 적용 시, 유지 기간이 3일 이하인 문헌에서 SMD 13.37 (95% CI 5.29 to 21.45)로 대조군보다 유의하게 높았으며, 4일 이상인 문헌에서 SMD 2.27 (95% CI 1.82 to 2.72) 대조군보다 유의하게 높았다. 이압요법은 수면 정도와 수면 만족도에 효과가 있어 노인의 수면 장애 개선에 효과가 있었다. 그럼에도 불구하고, 본 연구의 메타분석에 이용된 문헌은 모두 비 무작위 대조군 연구이며, 대조군에 아무런 조치도 취하지 않았으며, 주관적 도구만 사용하였다. 또한, 총 중재 기간, 1회 적용 시, 유지 기간에 따라 효과 크기가 다른 것으로 나타났으나, 문헌의 수가 적어 해석에 제한점이 있다.

• 한국전자거래학회지
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• 제19권3호
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• pp.51-64
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• 2014

기업은 생존을 위해 수많은 정보 속에서 빠르게 상황을 인식하고 미래를 예측하기 위해 정량데이터 분석뿐만 아니라 비정형데이터 분석에 대한 관심이 높아지고 있으나, 철강산업에서는 아직 활발하게 활용되지는 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 글로벌 철강회사인 P사(社)의 사례를 중심으로 텍스트 마이닝을 이용한 산업트렌드 분석을 시도해 경쟁사 전략, 관심국가의 시장변화, 해외사업장 여론 등을 파악 하는데 기여할 수 있다는 가능성을 발견하였다. 사례 분석은 철강산업을 10개의 카테고리로 분류하고 각각 10개의 주제를 선정하여 분석을 시도하고, 이중 의미 있는 변화를 발견하면 심층 분석하는 형태로 진행하였다. 이번 P사(社)의 사례를 통해 텍스트 마이닝을 통한 산업트렌드 분석이 더 의미 있기 위해서는 목적을 명확히 하고, 관련 키워드를 체계화한다면 경쟁사 전략 파악, 리스크관리, 정량데이터 예측 보정 등 많은 부분에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 정보관리학회지
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• 제34권3호
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• pp.109-124
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• 2017

여러 학문 분야에서 데이터의 공유와 재이용에 관한 관심이 증가하고 있다. 실제로 다른 연구자의 데이터를 다시 연구에 사용하고 인용을 부여하는 관행이 서서히 자리를 잡아가고 있다. 이러한 변화를 반영하여 톰슨로이터는 Data Citation Index(DCI)라는 데이터인용 색인 데이터베이스 서비스를 2012년부터 제공하기 시작하였다. DCI는 모든 학문의 전 영역에서 데이터의 인용 현황을 저널의 논문과 유사하게 집계한다. 본 연구에서는 데이터인용이 활발한 사회학 분야의 인용된 연구데이터를 분석하여 해당 분야의 특성과 지적구조를 규명하고자 하였다. 이를 위해 논문인용을 기반으로 한 사회학 분야의 지적구조와 비교하였으며, 사회학 분야의 연구데이터의 특성과 고유한 지적구조를 살펴보고자 하였다. 분석을 위한 데이터는 두 종류로 수집하였다. 첫째는 DCI에서 'Sociology'로 주제 검색을 수행하여 총 8,365건의 인용된 데이터를 수집하였다. 둘째로, 논문 인용 분석과의 비교를 위해서 Web of Science에서 'Sociology'로 주제 검색을 수행하여 총 12,132건의 데이터를 수집하였다. 이 두 데이터를 활용하여 저자키워드 동시출현단어 분석을 수행한 결과, 데이터를 기반으로 한 사회학 분야는 2영역 15군집으로 구성된 반면, 논문을 기반으로 한 사회학 분야는 3영역 17군집으로 나타났다. 내용적인 특성을 살펴보면, 전통적으로 사회학의 지적구조를 나타낸다고 볼 수 있는 논문 기반 사회학과 달리 사회학 분야의 연구데이터는 의학 분야와의 활발한 접목을 찾아볼 수 있으며, 그 중에서도 공중보건과 심리학이 중심 영역인 것으로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.636-652
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• 2018

본 연구는 심리적 트라우마를 경험한 후 일상에 적응하지 못하는 현상에 대한 비정신병리적 접근으로의 도덕적 손상이라는 개념을 탈북여성의 경험을 재해석하고 이해하는데 적용시키고자 실시되었다. 이를 위해 데이터베이스 KISS와 DBpia를 이용하여 2017년 8월 13일까지 국내 학술지에 출판된 질적 연구물 중 '탈북여성' '새터민 여성' '북한이탈 여성'이라는 주제어를 포함하는 연구물을 검색 했다. 최종 선정된 총 51개의 질적 연구물의 내용분석을 실시한 결과는 다음과 같다. 첫째, 연구주제로는 적응경험, 어머니로서의 경험, 북한 체제와 전쟁에 대한 경험, 일/직업/고용 경험, 정신적인 충격에 대한 극복 및 성장과 회복탄력성의 경험, 중국에서의 삶에 관한 경험, 트라우마나 심리적인 경험, 심리적 불안함을 치료하는 과정과 효과에 대한 순으로 많이 나타났다. 둘째, 도덕적 손상으로 인해 나타날 수 있는 부정적 감정에 관한 단어는 총 260회, 존재론적 믿음에 미치는 영향과 관련된 단어는 총 82회, 인지의 변화와 관련 단어들이 총 71회, 그리고 행동의 변화와 관련 표현이 총 21회 나타났다. 셋째, 도덕적 손상의 현상을 일으키는 맥락으로 크게 '정체성 부정'과 '가족 해체'가 드러났다. 그리고 도덕적 손상을 일으킬 만한 맥락을 경험했음에도 불구하고 도덕적 손상의 흔적이 발견되지 않았던 정 반대되는 사례들 속에서 '정체성 재구성'이라는 맥락을 공통적으로 발견했다. 이러한 연구결과를 통해 탈북여성이 도덕적 손상으로부터 예방 되는, 혹은 도덕적 손상으로부터의 회복에 필요한 실천적 함의를 제언하였다.