• 대한간호학회지
• /
• 제47권6호
• /
• pp.806-816
• /
• 2017

Purpose: As comprehensive nursing care service has gradually expanded, it has become necessary to explore the various opinions about it. The purpose of this study is to explore the large amount of text data regarding comprehensive nursing care service extracted from online news and social media by applying a semantic network analysis. Methods: The web pages of the Korean Nurses Association (KNA) News, major daily newspapers, and Twitter were crawled by searching the keyword 'comprehensive nursing care service' using Python. A morphological analysis was performed using KoNLPy. Nodes on a 'comprehensive nursing care service' cluster were selected, and frequency, edge weight, and degree centrality were calculated and visualized with Gephi for the semantic network. Results: A total of 536 news pages and 464 tweets were analyzed. In the KNA News and major daily newspapers, 'nursing workforce' and 'nursing service' were highly rated in frequency, edge weight, and degree centrality. On Twitter, the most frequent nodes were 'National Health Insurance Service' and 'comprehensive nursing care service hospital.' The nodes with the highest edge weight were 'national health insurance,' 'wards without caregiver presence,' and 'caregiving costs.' 'National Health Insurance Service' was highest in degree centrality. Conclusion: This study provides an example of how to use atypical big data for a nursing issue through semantic network analysis to explore diverse perspectives surrounding the nursing community through various media sources. Applying semantic network analysis to online big data to gather information regarding various nursing issues would help to explore opinions for formulating and implementing nursing policies.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제19권4호
• /
• pp.780-786
• /
• 2015

SNS 등과 같은 소셜 미디어는 실시간으로 자발적인 고객의 의견들을 대거 포함하고 있어 최근 기업들은 효율적인 경영을 위해 소셜 미디어상의 빅 데이터를 분석하는 시스템을 이용하여 고객피드백에 관한 정보를 수집하고 분석하고 있다. 그러나 온라인 사이트에서 수집한 데이터는 띄어쓰기와 철자 오류가 많아 기존의 형태소 분석기로는 정확한 분석을 할 수 없다. 또한 온라인 상의 문장은 짧다는 특징이 있어 상호 정보량, 카이제곱 통계량 등과 같은 기존의 의미 선택 방법을 이용하게 되면 문장 내 선택 할 수 있는 의미의 부재로 인해 정확한 감성 분류를 할 수 없다는 문제점이 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 본 논문에서는 초/중성 및 어절 패턴 사전을 이용해서 보정할 수 있는 모듈과 문장 내 품사의 우선순위를 이용한 의미 선택 방법을 제안한다. 이러한 방법으로 형태소 분석기에서 추출된 품사 정보를 기반으로 용언과 체언을 분리해서 분석 해당 품사에 종속적인 속성 DB 구축 한 후 학습에 의해 누적된 속성 DB를 사용하여 보다 정확한 긍/부정 감성을 추출한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제18권1호
• /
• pp.250-257
• /
• 2018

오늘날 ICT기술의 급속한 발전과 스마트 기기의 결합은 쉽고 빠른 정보 검색 뿐 아니라 다양한 소셜 미디어를 통해 우리의 삶을 온라인 커뮤니티 환경 속으로 빠르게 이동시키고 있다. 이러한 스마트 미디어 환경에서 개인의 활동이 다방면에서 방대한 데이터로 축적되면서, 일상의 데이터는 이전과는 다른 가치를 재생산하며 여러 분야에서 이를 활용한 새로운 맞춤형 서비스로 제공되고 있다. 근래 들어 보건의료 영역에서도 빅데이터의 활용도가 크게 주목 받고 있는 가운데, 특히 빅데이터와 모바일이 연결된 헬스케어 서비스 개발은 이 분야에 새로운 패러다임을 가져올 것으로 기대하고 있다. 따라서 본 연구에서는 빅데이터를 활용한 아동 및 청소년의 성장 예측 모바일 맞춤형 서비스 개발을 위하여 개인에게 제공되는 정보를 효율적으로 전달하기 위한 방안으로 3D 아바타 캐릭터 모델 제작을 제안하고, 사용자가 캐릭터에 몰입과 일체감을 가질 수 있도록 효과적인 시각적 표현 방법을 모색하고자 한다.

• 품질경영학회지
• /
• 제52권2호
• /
• pp.323-340
• /
• 2024

Purpose: The purpose of this study was to propose useful suggestions by analyzing research Xiaomi which are big data analyses, by collecting data based on Customer Perception in Textom. Methods: The collected data through scraping social media on the Textom site. And data preprocessing was performed using deleting and organizing data(text) that are duplicated, irrelevant, and where there is no meaning. The derived data were analyzed using Textom and Ucinet 6.0 with Text Analysis, WordClould, TF-IDF, Network Analysis, and Emotional analysis. Results: The results of this study are as follows; although the results of Xiaomi's text at domestic and global were similar, it was analyzed that there were perceptions of Xiaomi-related smart home products and cost-effectiveness in Korea, while in foreign countries, there were perceptions of functions and performance centered on smartphones. At domestic and global, the perception of Xiaomi was analyzed to be positive, and implications were presented based on these analysis results. Conclusion: Based on the results, if the product's performance or product competitiveness is considered to be meaningful in the market, and it is expected that there will be an opportunity to change the overall image of Chinese products.

• 전기학회논문지
• /
• 제62권10호
• /
• pp.1361-1367
• /
• 2013

This paper describes and suggests the data visualization for real time power system operation based on energy management system. Because real time power system operation performs analysis of the vast amount of on-line data, the operators need intuitive data visualization to find out useful information in the big data. Especially, in emergency situation, the data visualization is able to assist the operators in handling the crisis quickly and efficiently. Therefore, this paper aims to improve displays of output of real time power system operation by visualizing on-line big data. Through this study, we can develop improved visualization technique for real time power system operation, which has highly readable displays of output and intuitive information.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제12권6호
• /
• pp.267-272
• /
• 2012

IT 융합, 소셜 미디어, 서비스 산업 고도화, 기업들의고객 데이터 수집활동, 멀티미디어 콘텐츠의 폭발적 증가와 스마트폰 보급, SNS 활성화, 사물통신망의 저변확대로 데이터량은 10년 전 산업분야에 걸쳐 고르게 EDW(Enterprise Data Warehouse)의 수요가 증가했었다. 특히 통신업계에서는 KT가 전사적인 EDW를 진행 했고, 산자부도 각각의 업무 부서별로 여러 건의 DW 프로젝트가 진행 하였다. 이외에도 연세의료원, 건국대 병원 등 많은 종합 병원들이 올해 DW의 도입하여 구축을 완료하였다. 그러나 계속 증가되고 있는 데이터와 사용자의 증가는 데이터의 관리에 또 다른 문제점을 만들고 있다. 최근 SNS사용자의 급증과 이를 배경으로한 응용 연구들이 진행되면서 빅데이터를 이용한 새로운 연구를 제안하고자 한다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
• /
• 제11권3호
• /
• pp.327-331
• /
• 2023

This paper proposes a tourist destination recommendation application that combines a chatbot and a recommendation system. The data to be entered into the chatbot was through big data on social media. Through TEXTOM, a total of 22,701 data were collected over a one-year period from January 2022 to January 2023. Non-terms that interfere with analysis were removed through the data purification process. Using refined data, network visualization and CONCOR analysis were used to identify the information users want to obtain about travel to Jeju Island, and categories for each cluster were organized. The content was intuitively organized so that even those who approached it for the first time could easily use it, reducing the difficulty of operating the application. In this paper, users can select their own preferences and receive information. In addition, a tool called a chatbot allows users to focus more on the process of acquiring information by gaining a sense of reality while operating the application. This suggests an application that can reach the purpose of the curator by affecting the user's desire to visit tourist attractions.

• 디지털융복합연구
• /
• 제18권2호
• /
• pp.277-284
• /
• 2020

텍스트마이닝은 비정형, 대용량의 텍스트 자료로부터 유의미한 정보를 추출하는 빅데이터 분석의 대표적인 방법이다. 트위터와 같은 SNS는 1초에서 수십만건의 데이터를 생성해내며 대중들의 의견이나 생각 등을 즉각적이며 직접적으로 보여주는 1인 미디어로의 역할을 하고 있다. 기성 미디어인 언론은 정보전달, 사회비판, 여론형성의 기능을 수행하고 있다. 본 논문에서는 미디어로의 SNS와 언론을 비교해 보고자 한다. 이를 위해 2019년 하반기 국내의 이슈 중의 하나인 "한일군사정보보호협정(GSOMIA) 종료"에 대한 SNS의 반응과 언론의 반응을 비교 분석한다. 수집된 데이터는 총 201,728개의 트윗과 20,698개의 신문 기사를 대상으로 감성분석, 연관분석, 군집분석을 수행하였다. 그 결과로 SNS의 경우 이슈에 대해 긍정적 반응이 높았고 언론의 경우는 부정적 반응이 높았다. 연관검색의 경우는 SNS의 경우 "파기, 결정, 우리" 등 국내적 이슈에 대한 지지가 높았고 언론의 경우 "실망, 유감, 우려" 등으로 대외적 이슈에 대한 부정적 견해를 보여주는 차이를 보여주었다. SNS는 정보전달의 기능보다는 사회 비판 및 여론의 추이를 살피거나 형성하는데 언론보다 빠르고 강하게 나타내고 있어 언론이 대중의 인식을 반영해주는 역할을 보완할 수 있다.

• Journal of Sport and Applied Science
• /
• 제8권1호
• /
• pp.11-17
• /
• 2024

Purpose: The purpose of the study was to understand a trend of esports in terms of gamers' and fans' perceptions toward esports using social big data. Research design, data, and methodology: In this study, researchers first selected keywords related to esports. Then a total of 10,138 buzz data created at twitter, Facebook, news media, blogs, café and community between November 10, 2022 and November 19, 2023 were collected and analyzed with 'Textom', a big data solution. Results: The results of this study were as follows. Firstly, the news data's main articles were about competitions hosted by local governments and policies to revitalize the gaming industry. Secondly, As a result of esports analysis using Textom, there was a lot of interest in the adoption of the Hangzhou Asian Games as an official event and various esports competitions. As a result of the sentiment analysis, the positive content was related to the development potential of the esports industry, and the negative content was a discussion about the fundamental problem of whether esports is truly a sport. Thirdly, As a result of analyzing social big data on esports and the Olympics, there was hope that it would be adopted as an official event in the Olympics due to its adoption as an official event in the Hangzhou Asian Games. Conclusions: There was a positive opinion that the adoption of esports as an official Olympic event had positive content that could improve the quality of the game, and a negative opinion that games with actions that violate the Olympic spirit, such as murder and assault, should not be adopted as an official Olympic event. Further implications were discussed.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제50차 하계학술대회논문집 22권2호
• /
• pp.117-118
• /
• 2014

최근 공공기관의 공공데이터 제공이 활성화 되고 있으며, 이를 활용한 응용서비스에 대한 요구도 증가하고 있는 추세이다. 현재 교통정보예측 플랫폼은 실시간 교통정보 또는 과거 교통정보이력을 분석하여 미래의 교통량이나 도착시간정보를 제공하고 있으나 날씨, 사고 등과 같은 미래 교통정보에 즉각적인 영향을 줄 수 있는 요소를 배제하고 있어 높은 신뢰도를 확보하기 어렵다. 본 논문에서는 교통정보예측에 영향을 주는 요소인 기상, 사고, 교통정보와 같은 공공데이터를 효율적으로 수집 저장 처리할 수 있는 저장방식 및 신뢰도 높은 교통정보를 예측할 수 있는 예측기술이 포함된 b-Traffic 서비스 플랫폼을 제시한다.