• 제목/요약/키워드: Naver Trends

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국제특허분류(IPC) 코드 기반 전자상거래(G06Q) 분야 특허 정보 분석에 관한 연구 (A study on the Patent Information Analysis on Electronic Commerce(G06Q) based on the International Patent Classification (IPC) Code)

  • 심재륜
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제19권6호
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    • pp.1499-1505
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    • 2015
  • 본 연구는 국제특허분류(IPC) 코드 기반의 특허 기술내용 분류를 통해 관련 기업과 기술의 특허 정보 분석에 관한 연구로 국내 최대 인터넷 기업인 네이버주식회사의 전자상거래(G06Q) 분야 출원 902건을 대상으로 하였다. 먼저 IPC 코드별 출원 및 등록건수를 조사하여 핵심 기술 분야와 특허 출원 현황을 분석하였다. 또한 IPC 코드의 주분류-부분류 상호 연결성을 조사하여 기술 융복합을 조사하였다. 마지막으로 연도별 IPC 코드별 출원 현황을 조사하여 특허 기술 변화를 살펴보았다. 본 연구에서 활용한 IPC 코드 기반 특허 정보 분석을 통해 기업과 기술의 트렌드를 보다 심층적으로 예측할 수 있다.

A Study on the Smart Tourism Awareness through Bigdata Analysis

  • LEE, Song-Yi;LEE, Hwan-Soo
    • 산경연구논집
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    • 제11권5호
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    • pp.45-52
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    • 2020
  • Purpose: In the 4th industrial revolution, services that incorporate various smart technologies in the tourism sector have begun to gain popularity. Accordingly, academic discussions on smart tourism have also started to become active in various fields. Despite recent research, the definition of smart tourism is still ambiguous, and it is not easy to differentiate its scope or characteristics from traditional tourism concepts. Thus, this study aims to analyze the perception of smart tourism exposed online to identify the current point of smart tourism in Korea and present the research direction for conceptualizing smart tourism suitable for the domestic situation. Research design, data, and methodology: This study analyzes the perception of smart tourism exposed online based on 20,198 news data from portal sites over the past six years. Data on words used with smart tourism were collected from the leading portal sites Naver, Daum, and Google. Text mining techniques were applied to identify the social awareness status of smart tourism. Network analysis was used to visualize the results between words related to smart tourism, and CONCOR analysis was conducted to derive clusters formed by words having similarity. Results: As a result of keyword analysis, the frequency of words related to the development and construction of smart tourism areas was high. The analysis of the centrality of the connection between words showed that the frequency of keywords was similar, and that the words "smartphones" and "China" had relatively high connection centrality. The results of network analysis and CONCOR indicated that words were formed into eight groups including related technologies, promotion, globalization, service introduction, innovation, regional society, activation, and utilization guide. The overall results of data analysis showed that the development of smart tourism cities was a noticeable issue. Conclusions: This study is meaningful in that it clearly reflects the differences in the perception of smart tourism between online and research trends despite various efforts to develop smart tourism in Korea. In addition, this study highlights the need to understand smart tourism concepts and enhance academic discussions. It is expected that such academic discussions will contribute to improving the competitiveness of smart tourism research in Korea.

웨어러블 스마트 액추에이터의 특성과 제품동향 분석 (Analysis on the Characteristics and Product Trend of Wearable Smart Actuator)

  • 이혜원;서성은;노정심
    • 한국의류학회지
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    • 제41권6호
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    • pp.1022-1038
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    • 2017
  • Wearable smart products contributed to expand the concept of modern clothing in terms of closer communication between wearers and the surrounding environment. This study investigated the concept of wearable smart actuators and characteristics of actuating feedback. The representative product development trends over the past 10 years are examined based on the method of actuating feedback. A first keyword search from Naver and Google reused to select the final 58 products based on the second key keyword actuating feedback. The wearable smart actuator system works in a similar way to a human body system such as those of the information processing process. Actuating feedback is delivered directly to the user as the last signal of the system, which has visual, auditory and tactile feedback. It works in complex at the device to be delivered to the user. Actuator feedback is divided into three types of active and passive, depending on the user situation, the overall purpose of the product, the collected information, and the device dependency. Active actuating feedback determines and actuates the situation on behalf of the user when the user is in an emergency or a disability situation. Passive actuating feedback plays a role in environmental monitoring to help in a healthy daily life.

빅데이터를 활용한 여수관광 활성화 방안 (Methods to Propel Tourism of Yeosu City Using Big Data)

  • 임양의;김강철
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제15권4호
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    • pp.739-746
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    • 2020
  • 2016년 세계 경제포럼에서 처음 소개된 4차 산업혁명은 빅데이터 분석, 사물인터넷, 인공 지능 등의 핵심 정보통신 기술의 변화뿐만 아니라 관광 업계에도 엄청난 파급 효과를 가져 오고 있다. 본 연구는 빅데이터 분석과 설문조사를 통하여 여수시의 관광활성화 방안을 제시한다. 소셜 메트릭스를 사용하여 여수 관광에 대하여 감성어와 긍부정 추이를 추출하고, 네이버 데이터랩을 사용하여 여수 관광에 관련된 키워드를 추출하여 R 언어로 시각화하였다. 그리고 여수지역을 방문하는 493명의 여행객의 설문조사를 바탕으로 SPSS를 사용하여 빈도, 요인, 차이, 상관관계 및 회귀분석을 수행하였다. 여수 여행과 해양 케이블카의 감성어 분석에서는 긍정이 부정보다 월등히 많았다. 설문조사 분석에서 여수지역이 여수 관광 만족도와 활성화에 유의미하고, 연령별로 선호하는 관광지와 검색 기기가 다르다는 것을 확인하였다. 빅데이터 분석과 설문조사에서 관광객들은 함께 즐기면서 힐링 할 수 있는 해양공원 같은 소프트 컨텐츠가 있는 관광지를 선호한다는 것을 보여주었다.

노인의 건강 및 안전문제에 대한 빅데이터 분석 (A Big-Data Analysis on Older Adult's Health and Safety Issues)

  • 왕린;이주경;황지현
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제19권4호
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    • pp.336-344
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    • 2019
  • 현재 한국은 고령사회에 진입하면서 폭넓은 분야에서 노인문제가 발생하고 있다. 본 연구는 노인문제 중 노인의 건강문제와 안전문제에 대해 연구하고자 한다. 이론적 배경으로 매슬로우의 욕구이론을 적용하였으며, 욕구 5단계 중 생리적 욕구와 안전의 욕구를 노인건강과 안전에 연관하여 새로운 이론을 설정하였다. 노인의 건강문제는 생리적 욕구에 적용하여 신체와 인지, 심리부분으로 자세히 살펴보고, 실내, 외에서 발생하는 안전사고는 안전욕구와 관련하여 알아보고자 한다. 빅데이터 포탈인 네이버 데이터랩을 통해 노인의 건강과 안전문제에 대한 버즈량이 꾸준히 증가하고 있음을 알 수 있고, 구글 트렌드를 통해 연관검색어를 설정하여 노인문제에 대한 관심사를 파악 할 수 있다. 연관검색어에 따르면 건강문제는 건강과 관련한 사회적인 부분, 안전사고 문제는 사고종류와 관련된 키워드가 상위권을 이루었다. 이러한 연구결과는 노인문제의 연구와 해결방안에 중요한 기초자료가 될 것이다.

키워드 빈도와 중심성 분석에 기반한 사물인터넷 국내 연구 동향 (Domestic Research Trend of Internet of Things based on Keyword Frequency and Centrality Analysis)

  • 이택균
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제20권12호
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    • pp.23-35
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    • 2020
  • 본 연구는 산업과 사회 전반에 걸쳐서 많은 영향을 미칠 사물인터넷에 관한 국내 논문들을 수집하고 분석하여 사물인터넷 분야의 동향을 살펴보고자 한다. 본 연구를 위한 조사 기간은 2015년에서 2019년까지로 하였으며 네이버의 학술정보를 이용하여 사물인터넷에 관한 국내 논문들을 수집하였다. 기간별로 수집된 국내 논문으로부터 빈도가 높은 키워드들을 추출하였으며 빈도가 높은 키워드 중에서 중심적인 키워드를 파악하기 위해서 중심성 분석을 하였다. 키워드 빈도에서는 2015년부터 2017년까지는 '센서', '보안' 그리고 2017년부터는 '차', '지능'이 빈도가 높은 상위 키워드로 나타났다. 키워드 중심성에서는 2015년부터 2016년까지 '보안', '센서' 그리고 2017년부터는 '지능', '차', '산업혁명'이 중심성이 높은 키워드로 나타났다.

LDA 를 이용한 '프랜차이즈 규제' 관련 뉴스기사 토픽모델링 (Topic Modeling of News Article Related to Franchise Regulation Using LDA)

  • 양우령;양회창
    • 한국프랜차이즈경영연구
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    • 제13권4호
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    • pp.1-12
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    • 2022
  • Purpose: In 2020, the franchise industry accomplished a significant growth compared to the previous year, as the number of franchise companies increased by 9.0% while the number of franchise brands increased by 12.5%. Despite growth in size, the Korean franchise industry underwent many negative incidents, such as franchise ownership sales to private equity funds, that led to deterioration of businesses. From this point of view, this study aims to make various proposals to help policy makers develop franchise industry policies by analyzing trends of the current and previous presidential administrations' franchise policies and regulations using newspaper articles. Research design, data and methodology: A total of 7,439 articles registered in Naver API from February 25, 2013 to November 29, 2021 were extracted. Among them, 34 unrelated video articles were deleted, and a total of 7,405 articles from both administrations were used for analysis. The R package was used for word frequency analysis, word clouding, word correlation analysis, and LDA (Latent Dirichlet Allocation) topic modeling. Results: The keyword frequency analysis shows that the most frequently mentioned keywords during the previous administration include 'no-brand', 'major company', 'bill', 'business field', and 'SMEs', and those mentioned during the current administration include 'industry' and 'policy'. As a result of LDA topic modeling, 9 topics such as 'global startups' and 'job creation' from the previous administration, and 10 topics such as 'franchise business' and 'distribution industry' from the current administration were derived. The results of LDAvis showed that the previous administration operated a policy based on mutual growth of large and small businesses rather than hostile regulations in the franchise business, whereas the current administration extended the regulation related to franchise business to the employment sector. Conclusions: The analysis of past two administrations' franchise policy, it can be suggested that franchisors and franchisees may complement each other in developing the Fair Transactions in Franchise Business Act and achieving balanced growth. Moreover, political support is needed for sound development of franchisors. Limitations and future research suggestions are presented at the end of this study.

Trend Analysis of Pet Plants Before and After COVID-19 Outbreak Using Topic Modeling: Focusing on Big Data of News Articles from 2018 to 2021

  • Park, Yumin;Shin, Yong-Wook
    • 인간식물환경학회지
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    • 제24권6호
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    • pp.563-572
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    • 2021
  • Background and objective: The ongoing COVID-19 pandemic restricted daily life, forcing people to spend time indoors. With the growing interest in mental health issues and residential environments, 'pet plants' have been receiving attention during the unprecedented social distancing measures. This study aims to analyze the change in trends of pet plants before and during the COVID-19 pandemic and provide basic data for studies related to pet plants and directions of future development. Methods: A total of 2,016 news articles using the keyword 'pet plants' were collected on Naver News from January 1, 2018 to August 15, 2019 (609 articles) and January 1, 2020 to August 15, 2021 (1,407 articles). The texts were tokenized into words using KoNLPy package, ultimately coming up with 63,597 words. The analyses included frequency of keywords and topic modeling based on Latent Dirichlet Allocation (LDA) to identify the inherent meanings of related words and each topic. Results: Topic modeling generated three topics in each period (before and during the COVID-19), and the results showed that pet plants in daily life have become the object of 'emotional support' and 'healing' during social distancing. In particular, pet plants, which had been distributed as a solution to prevent solitary deaths and depression among seniors living alone, are now expanded to help resolve the social isolation of the general public suffering from COVID-19. The new term 'plant butler' became a new trend, and there was a change in the trend in which people shared their hobbies and information about pet plants and communicated with others in online. Conclusion: Based on these findings, the trend data of pet plants before and after the outbreak of COVID-19 can provide the basis for activating research on pet plants and setting the direction for development of related industries considering the continuous popularity and trend of indoor gardening and green hobby.

텍스트 마이닝을 적용한 사회서비스원 언론보도기사 분석 (An Analysis on Media Trends in Public Agency for Social Service Applying Text Mining)

  • 박해긍;윤기혁
    • 사물인터넷융복합논문지
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    • 제8권2호
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    • pp.41-48
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    • 2022
  • 본 연구는 사회서비스원과 관련한 국내 언론보도기사를 주요 원자료로 삼고, 기사에 내재된 주요 키워드 및 토픽을 분석하여 사회서비스원과 관련한 이슈, 즉 사회적 인식이 어떻게 형성되었는지를 실증적으로 탐색하고자 하였다. 본 연구는 사회서비스원에 관한 사회 전반적인 인식 및 동향을 여론을 통해 파악한다는 점에서 의의가 있다. 언론동향의 데이터를 추출하기 위해 검색은 빅테이터 분석 시스템인 텍스톰을 사용하여 대표적 포털인 네이버 뉴스와 다음 뉴스에서 자료를 수집하였다. 수집된 기사는 2020년도 1,299개, 2021년도 총 1,410로, 총 2,709개였다. 분석결과로 첫째, 텍스트 출현빈도와 관련해서 가장 많이 도출된 단어는 '사회서비스원', '설립', '운영' 등으로 주로 사회서비스원의 설립과 관련한 내용이 주를 이루고 있었다. 둘째, N-gram분석결과 사회서비스원과 직접 관련된 단어의 쌍(pairs)은 '사회서비스원과 공공', '사회서비스원과 개원', '사회서비스원과 출범', '사회서비스원과 원장', '사회서비스원과 직원', '사회서비스원과 돌봄종사자' 등으로 나타났다. 셋째, TF-IDF 분석결과 및 단어 네트워크 분석결과에서는 단어출현빈도와 N-gram의 결과와 유사하게 '설립', '운영', '공공', '출범', '제공', '개원', '개최', '돌봄' 등의 결과가 도출되었다. 상기분석결과를 통해 긴급돌봄지원단의 강화, 구체적인 사업화, 일자리의 안정화 등을 제언하였다.

탄소중립 기술의 미래신호 탐색연구: 국내 뉴스 기사 텍스트데이터를 중심으로 (Detecting Weak Signals for Carbon Neutrality Technology using Text Mining of Web News)

  • 정지송;노승국
    • 산업융합연구
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    • 제21권5호
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    • pp.1-13
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    • 2023
  • 우리나라는 기후변화 위기에 대응하기 위해 2050 탄소중립을 선언하였으며, 이를 위해 다양한 감축 계획 및 입법화 과정을 진행 중이다. 탄소중립의 실현은 산업기술 전반에서의 근본적 변화를 필요로 하기 때문에 이를 위한 구체적 대응체계 마련이 매우 중요하다. 본고는 탄소중립 관련 산업기술 확보 경쟁에서 선제적으로 대비하기 위하여 글로벌 탄소중립 기술분야의 현황과 발전 트렌드를 파악하고자 한다. 이를 위해, 탄소중립 관련 온라인 뉴스기사 데이터를 웹 크롤링하여 수집하였고, 미래신호분석방법론과 인공신경망 딥러닝 기술인 Word2Vec알고리즘을 적용하여 탄소중립 기술 트렌드를 분석 및 예측하였다. 분석결과, 탄소 과배출 업종인 철강업 및 석유화학 분야의 기술고도화가 요구되고 있었으며, 전기차 분야에의 투자 타당성 확보와 기술 고급화가 추세인 것으로 드러났다. 이에 대한 정부의 적극적인 지원과 글로벌한 기술협력/인프라 조성이 밑받침되어야 할 것으로 보인다. 그 외에도 탄소중립 관련 인력양성이 시급한 것으로 나타났으며, 기업에서 필요한 탄소중립 인력을 양성할 수 있도록 간접지원정책 마련의 필요성을 확인할 수 있었다.