• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.255-265
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• 2024

환경 문제와 에너지 효율성을 향상시키기 위하여 전기자동차를 도입함으로서 이에 따른 연구가 급증하고 있다. 그러나 전기 자동차 분야의 연구 동향을 전체적으로 파악기 위해서는 방대한 데이터를 체계적으로 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 SCIE 데이터베이스에서 수집한 36,519편의 전기 자동차 관련 논문을 바탕으로 LDA주제 모델링을 수행하여 전기 자동차 분야의 연구 동향을 체계적으로 분석하고 주요 연구 주제를 파악하였다. 데이터 분석 결과, 총 10개의 주요 주제가 도출되었으며, 이 중 3개 주제는 상승 추세를 보이는 핫 토픽으로 확인되었으며 그 분야는 Electric Vehicle Charging Infrastructure, Energy and Environmental Policy, Optimization and Algorithms이었다. 그러나, 5개 주제는 하락 추세를 보이는 콜드 토픽으로 분류되었으며 그 분야는 Battery Temperature and Cooling, Battery Materials and Chemistry, Motor and Mechanical Design, Control Strategies and Systems, Battery Components and Materials이었다. 본 연구에서는 전기 자동차 분야의 최신 연구 동향을 이해하는 데 중요한 기초 자료를 제공하였으며, 전기자동차 관련 연구자가 연구 주제 선정에 필요한 유용한 정보를 제공하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.87-95
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• 2018

최근 인공지능(Artificial Intelligence; A.I.)의 기술 발전과 함께 이에 대한 관심이 증가하고 있으며 관련 시장도 비약적으로 확대되고 있다. 아직은 초기단계이지만 2000년 이후 현재까지 계속 확장되고 있는 인공지능 기술 분야의 연구방향과 투자 분야에 대한 불확실성을 줄이는 것이 중요한 시점이다. 이러한 기술 변화와 시대적 요구에 따라서 본 연구는 빅데이터(Big Data) 분석방법 중 텍스트 마이닝(Text Mining)과 토픽모델링(Topic Modeling)을 활용하여 기술동향을 살펴보고, 핵심기술과 성장 가능성이 있는 연구의 향후 방향성을 제시하였다. 본 연구의 결과로부터 인공지능의 기술동향에 대한 이해를 바탕으로 향후 연구 방향에 대한 새로운 시사점을 도출할 수 있으리라 기대한다.

• 한국비블리아학회지
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• 제32권3호
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• pp.247-264
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• 2021

자살은 전 세계 사망 원인 중 4위이며 사회, 경제적 손실이 큰 난제이다. 본 연구는 자살 예방을 위하여 소셜미디어에 나타난 자살 관련 말뭉치를 구축하고 이를 통해 자살 경향 문헌을 분류할 수 있는 딥러닝 자동분류 모델을 만들고자 하였다. 또한, 자살 요인을 분석하기 위해 주제를 자동으로 추출하는 분석 기법인 토픽모델링을 활용하여 자살 관련 말뭉치를 세부 주제로 분류하고자 하였다. 이를 위해 소셜미디어 중 하나인 네이버 지식iN에 나타난 자살 관련 문헌 2,011개를 수집한 후 자살예방교육 매뉴얼을 기준으로 자살 경향 문헌 및 비경향 문헌 여부를 주석 처리하였으며, 이 데이터를 딥러닝 모델(LSTM, BERT, ELECTRA)로 학습시켜 자동분류 모델을 만들었다. 또한, 토픽모델링 기법의 하나인 LDA 기법으로 주제별 문헌을 분류하여 자살 요인을 발견하였고 이를 심층적으로 분석하기 위해 주제별로 동시출현 단어 분석 및 네트워크 시각화를 진행하였다.

• 산업융합연구
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• 제20권7호
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• pp.1-11
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• 2022

본 논문에서는 여러 연구기관에서 논의하고 있는 데이터 기반 평가 방법론 중 토픽모델링 기법을 이용하여 계량적인 값을 도출하고 그 과정에서 실제 전문가들이 수행하는 국가연구개발사업과제와 이를 법률과 정책실무에서 다루는 국회 상임위원회 간의 정책적 인식 차이가 있는지 ICT 분야를 중심으로 파악해 보고자 한다. 먼저 HAN 모델로 사업과제 데이터를 학습하여 ICT 문서를 분류하는 모델을 만들고, 해당 모델을 통해 분류된 ICT 문서를 대상으로 LDA 토픽모델링 분석을 수행하여 국가연구개발사업과제 데이터와 국회 상임위원회 회의록에서 도출된 토픽과 분포를 비교한다. 구체적으로 총 26개의 토픽이 도출되었으며, 각 토픽이 포함하는 단어와 문서 분포 비율을 살펴봤을 때, 국가사업과제는 상대적으로 전문적인 주제의 문서가 많았으며, 국회 상임위원회는 상대적으로 사회적이고 대중적인 문제를 다루는 것으로 나타나 인식에 다소 차이가 있는 것으로 보였다. 인식의 차이를 수치적으로 확인할 수 있는 만큼, 향후 정책이나 과제 평가에 사용할 수 있는 지표에 대한 기초연구로 활용 가능할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.97-117
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• 2020

상품 평가 기준은 상품에 대한 속성, 가치 등을 표현한 지표로써 사용자나 기업이 상품을 측정하고 파악할 수 있게 한다. 기업이 자사 제품에 대한 객관적인 평가와 비교를 수행하기 위해서는 적절한 기준을 선정하는 것이 필수적이다. 이때, 평가 기준은 소비자들이 제품을 실제로 구매 및 사용 후 평가할 때 고려하는 제품의 특징을 반영하여야 한다. 그러나 기존에 사용되던 평가 기준은 제품마다 상이한 소비자의 의견을 반영하지 못하고 있다. 기존 연구에서는 소비자 의견이 반영된 온라인 리뷰를 통해 상품의 특징, 주제를 추출하고 이를 평가기준으로 사용했다. 하지만 여전히 상품과 연관성이 낮은 평가 기준이 추출되거나 부적절한 단어가 정제되지 않는 한계가 있다. 본 연구에서는 이를 극복하기 위해 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation, LDA) 기법으로 리뷰로부터 평가 기준 후보군을 추출하고 이를 k-최근접 이웃 접근법(k-Nearest Neighbor Approach, k-NN)을 이용해 정제하는 모델을 개발하고 검증했다. 제시하는 방법은 준비 단계와 추출 단계로 이루어진다. 준비 단계에서는 워드임베딩(Word Embedding) 모델과 평가 기준 후보군을 정제하기 위한 k-NN 분류기를 생성한다. 추출 단계에서는 k-NN 분류기와 언급 비율을 이용해 평가 기준 후보군을 정제하고 최종 결과를 도출한다. 제안 모델의 성능 평가를 위해 명사 빈도 추출 모델, LDA 빈도 추출 모델, 실제 전자상거래 사이트가 제공하는 평가 기준을 세 비교 모델로 선정했다. 세 모델과의 비교를 위해 설문을 진행하고 점수화하여 결과를 검정했다. 30번의 검정 결과 26번의 결과에서 제안 모델이 우수함을 확인했다. 본 연구의 제안 모델은 전자상거래 사이트에서 리뷰 특성을 반영한 상품군 별 차원을 도출하는데 활용될 수 있고 이를 기초로 인사이트 발굴을 위한 리뷰 분석 및 활용에 크게 기여할 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_2호
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• pp.1869-1880
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• 2021

대한원격탐사학회지는 국내 원격탐사 분야를 대표하는 학술지로 원격탐사를 바탕으로 다학제 간 융합연구를 통해 수행된 다양한 분야의 연구논문들이 게재되고 있다. 본 연구는 대한원격탐사학회지에 게재된 논문을 바탕으로 토픽모델링을 수행하여 원격탐사 분야의 역사와 발전에 대해 논의하고자 한다. 1985년부터 2021년까지 총 1,847편의 논문 제목, 주제어, 다국어 초록을 수집하였다. 대한원격탐사학회지의 전반적인 연구 동향과 자연·환경재해 분야의 연구동향을 확인하기 위해 Latent Dirichlet Allocation (LDA)를 수행하였으며, 연구주제를 분류하고 연구동향을 확인하였다. 대한원격탐사학회지 전체 논문을 대상으로 LDA를 수행한 결과 4개의 연구주제('극권', '수권', '지권', '기권')로 분류할 수 있었으며, 시간에 따라 '기권'과 관련된 연구주제들이 성행하는 것을 확인하였다(linear slope=3.51 × 10^-3, p< 0.05). 전체 논문 중 자연·환경재해 분야를 대상으로 LDA를 수행한 결과 7개의 연구주제('해양 오염', '대기 오염', '화산재해', '산불', '홍수', '가뭄', '폭우')로 분류할 수 있었으며, 시간에 따라 '대기 오염'과 관련된 연구주제들이 성행하는 것을 확인하였다(linear slope=2.61 × 10^-3, p<0.05). 본 연구의 결과는 원격탐사를 다루는 다양한 분야의 연구자들에게 원격탐사 분야와 자연·환경재해 분야의 역사와 발전에 대한 이해를 제공했음에 의의가 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제15권6호
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• pp.10-23
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• 2016

본 연구는 빅데이터를 활용하여 감사 시 유의해서 살펴보아야 할 ITS 관련 정책이슈 탐색방법 개발 및 적용을 목적으로 한다. 이를 위해 본 연구에서는 William Dunn이 제안한 경계분석을 이론적 토대로 하여, 여기에 감사원 감사실무 프로세스를 접목한 감사이슈 분석 틀을 제안했다. 그리고 이 분석 틀을 전산으로 구현하기 위해 메타문제를 추정하는 개념이 경계분석과 유사한 텍스트마이닝 기법을 응용했다. 텍스트마이닝의 구체적 모형은 David Blei가 제안한 Latent Dirichlet Allocation(LDA) 모형을 기반으로 하는 비대칭-대칭 혼합 어휘소 기반 LDA를 응용했다. 사례분석 결과, 경찰청에서 운영하는 도시교통정보시스템의 교통정보 수집률 저조와 국토교통부의 첨단교통관리시스템과의 중복 문제, 디지털 운행기록계의 주행거리 조작 등이 주요 이슈로 도출됐다.

• 통합자연과학논문집
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• 제14권2호
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• pp.35-40
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• 2021

In this paper, we proposed a multi-subject-level sentiment analysis model for user reviews using the Latent Dirichlet Allocation (LDA) method targeting user-generated content (UGC). Data were collected from users' online reviews of hotels in major tourist cities in the world, and 30 hotel-related topics were extracted using the entire user reviews through the LDA technique. Six major hotel-related themes (Cleanliness, Location, Rooms, Service, Sleep Quality, and Value) were selected from the extracted themes, and emotions were evaluated for sentences corresponding to six themes in each user review in the proposed sentiment analysis model. Sentiment was analyzed using a dictionary. In addition, the performance of the proposed sentiment analysis model was evaluated by comparing the emotional values for each subject in the user reviews and the detailed scores evaluated by the user directly for each hotel attribute. As a result of analyzing the values of accuracy and recall of the proposed sentiment analysis model, it was analyzed that the efficiency was high.

• 한국수학교육학회지시리즈D:수학교육연구
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• 제24권4호
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• pp.313-335
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• 2021

The purpose of this research is to identify topics discussed by Korean mathematics education studies and examine research trends for 15 years. I applied latent Dirichlet allocation (LDA) to the original text datasets including English abstracts of 3,157 articles published in eight journals indexed by the Korean Citation Index (KCI) from 1997 to 2019. I identified an LDA model with 60 topics, then research trends in 2,884 articles between 2002 and 2018 were as follows; mathematics educators have paid most attention to teacher education through 2010 to 2015 and curriculum analysis after 2016. The findings in this research can contribute to understand what have been discussed in Korean mathematics education society as well as what will and need to be emphasized more in the future compared to the global research trends. In addition, LDA has potentials to identify topics and keywords of manuscripts newly written and submitted to any journals in addition to information provided by authors.

• 융합경영연구
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• 제9권1호
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• pp.1-14
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• 2021

Purpose: The article deals with the proposition that consumers' fashion consumption behavior will still follow the consumption behavior of fast fashion, despite recognizing the importance of slow fashion. Research design, data and methodology: The research model to verify this proposition is topic modelling with big data including unstructured textual data. we combined 5,506 news articles posted on Naver news search platform during the 2003-2019 period about fast fashion and slow fashion, high-frequency words have been derived, and topics have been found using LDA model. Based on these, we examined consumers' perception and consumption behavior on slow fashion through the analysis of Topic Network. Results: (1) Looking at the status of annual article collection, consumers' interest in slow fashion mainly began in 2005 and showed a steady increase up to 2019. (2) Term Frequency analysis showed that the keywords for slow fashion are the lowest, with consumers' consumption patterns continuing around 'brand.' (3) Each topic's weight in articles showed that 'social value' - which includes slow fashion - ranked sixth among the 9 topics, low linkage with other topics. (4) Lastly, 'brand' and 'fashion trend' were key topics, and the topic 'social value' accounted for a low proportion. Conclusion: Slow fashion was not a considerable factor of consumption behavior. Consumption patterns in fashion sector are still dominated by general consumption patterns centered on brands and fast fashion.