• 한국산림과학회지
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• 제110권3호
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• pp.462-477
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• 2021

본 연구는 뉴스 기사와 사설의 빅데이터 분석을 통해 거시적 관점에서 국내 산림 정책의 변화와 산림에 대한 사회적 인식 변화를 고찰하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 광복 이후인 1946년부터 2017년까지 7시기로 구분하여 중앙지와 경제지에 보도된 총 13,570건의 '산림' 관련 데이터를 수집하였고 키워드 및 구조등위성 분석(CONCOR: CONvergence of iterated CORrelations)을 실시하였다. 분석 결과, 첫째, '산림' 키워드의 기사 및 사설의 연도별 보도 건수 비율은 전반적으로 증가하였다. 둘째, 보도 분야에 있어서 '산림' 관련 뉴스 데이터는 1기(1946~1966년)에는 사회면에 집중되었다가 2기(1967~1972년)부터 5기(1988~1997년)에는 사회면과 경제면으로, 6기(1998~2007년)에는 문화면까지, 7기(2008~2017년) 이후에는 정치면까지 보도 비율이 높아지는 등 산림 관련 이슈가 다양한 분야로 확장되고 있는 것으로 나타났다. 셋째, 시기별로 정책적 패러다임의 변화가 사회적 인식 또한 크게 변화시키고 있음을 확인하였다. 1~2기에 사회적으로는 산림녹화, 보호에 관한 정책보다 생계에 직접적으로 체감되는 문제를 우선적으로 인식하였고 3~6기에 걸쳐서 경제성장을 이룩하면서 산림정책에 대한 계획적·과학적 조림의 필요성 인식(3기), 환경보호에 대한 인식(4기), 국토 보전에 대한 인식(5기), 환경·생태적 관점에서의 인식(6~7기)으로 확장되는 양상을 보였다. 본 연구는 산림에 관한 정책과 이에 대한 대중의 사회적 인식이 의미화되어 반영된 뉴스 빅데이터 자료를 활용하여 구명하였다는 데 의의가 있다. 향후 사회적 이슈를 도출하는 수단으로서 사설뿐 아니라 블로그, 유튜브 등 다양한 사회관계망 서비스(SNS;Social Network Service)의 텍스트 빅데이터와 GDP와 같은 시대별 경제지표를 더불어 활용한다면 대중의 담론, 인식 등을 좀 더 깊이있게 분석할 수 있으리라 판단된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.77-88
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• 2018

자궁경부암 예방을 위해 2016년 6월부터 만 12세 여아에 대한 자궁경부암 예방백신 무료접종이 실시되고 있다. 이 연구는 언론이 자궁경부암 예방백신 부작용이라는 리스크 정보에 대해 어떻게 보도하였는지 살펴보고, 정부의 위험 커뮤니케이션 및 정책홍보에의 함의를 제시하고자 하였다. 구체적으로 자궁경부암 예방백신 무료접종이 시작되기 전 6개월을 1기(정책결정 단계)로, 무료접종이 실시된 후 6개월을 2기(정책집행 단계)로 시기를 구분하여 자궁경부암 백신 부작용 및 안전성 관련 기사 314건을 분석하였다. 내용분석 및 네트워크 분석 결과, 1기보다 2기에 관련한 기사의 수가 증가하였으며, 질병관리본부에서 자궁경부암 백신의 안전성을 강조하고, 백신의 효과를 부각시키면서 접종을 권유한 내용이 언론보도의 한 축을 이루었다. 자궁경부암 백신의 부작용과 관련하여 1기에는 일본의 백신 접종 피해사례를 중심으로 보도되었고 이에 대한 학부모의 우려가 보도되었으나, 2기에는 일본 뿐만 아니라 유럽, 미국 등 세계 각국의 피해 사례가 빈번히 보도되었다. 향후 자궁경부암 예방백신 접종률을 높이기 위해서는 자궁경부암 백신 관련한 막연한 두려움이나 불안감이 증폭되지 않도록 전략적인 접근을 해야 할 시점이다.

• 재활복지
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• 제20권4호
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• pp.157-175
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• 2016

본 연구의 목적은 텍스트 빅데이터 분석의 일종인 의미연결망을 활용하여 신문기사에서 나타나는 장애인스포츠에 대한 인식을 알아보는 것이 목적이다. 이 목적을 위하여 '장애인스포츠'를 검색어로 네이버 포탈을 이용하여 21개 언론사 745건의 기사를 수집하였으며 Krkwic 소프트웨어 프로그램을 사용하여 자료정제와 공출현 빈도를 산출하였다. 장애인스포츠에 대한 인식은 Netminer 4.0을 활용하여 연결중앙성, 매개중앙성, 위세중앙성을 지표로 분석하였다. 의미연결망 분석을 통하여 얻은 결과는 다음과 같다. 첫째, 신문기사에서 나타난 장애인스포츠를 규정하는 핵심단어는 감동, 도전, 축제, 꿈, 희망이다. 그리고 장애인스포츠의 인식을 나타내는 핵심단어는 장애유형에 따라 차이가 있다. 둘째, 장애인스포츠에 대한 인식을 장애유형별로 구분하여 분석한 결과 크게 경기력관련 인식과 감성관련 인식으로 구분할 수 있다. 구체적으로 지체장애 스포츠 대상의 경기력관련 인식은 패럴림픽, 로봇, 감동 등이며 감성관련 인식은 행복, 희망 등이다. 지적장애 스포츠 대상의 경기력관련 인식은 패럴림픽, 스페셜올림픽, 축제 등이고 감성관련 인식은 사랑, 감동 등이다. 시각장애 스포츠 대상의 경기력관련 인식은 메달, 달리기 등이며 감성관련 인식은 희망, 나눔 등이다. 결론적으로 신문기사에서 나타나는 장애인스포츠에 대한 인식은 패럴림픽, 스페셜올림픽 등의 장애인스포츠 경기대회는 장애인들의 도전과 꿈을 이룰 수 있는 축제의 장이며 경기를 통해 일반대중들에게 감동을 선사한다고 의미화 할 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.354-360
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• 2021

사람들은 개인의 삶의 만족을 위하여 일과 삶의 균형을 맞추며 건강하고 행복하게 살아가는 것을 희망하고 있다. 따라서 걱정 없이 행복하고 건강하게 나이가 들어가는 것을 의미하는 웰에이징(well-aging)에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구는 웰에이징 관련 신문기사를 분석하여 웰에이징과 연관된 요인들을 파악하고자 하였다. 파이썬(Python) 기반의 웹 크롤링(web crawling)을 활용하여 2020년 11월까지 포탈 사이트 다음(daum)의 뉴스 서비스에 게재된 1,199편의 기사를 수집하였으며, 이중 연구 주제에 일치하는 기사 374편을 연구대상으로 선정하였다. 텍스트마이닝의 빈도분석 결과, '노인', '건강', '피부', '웰에이징', '제품', '사람', '노화', '여성', '국내', '은퇴' 등의 순서로 상위 10개의 키워드가 중요하게 파악되었다. 또한 출현 빈도가 높은 45개의 중요 키워드를 기반으로 사회 네트워크 분석을 수행한 결과 '피부-주름', '피부-노화', '노인-건강'이 강한 연결 관계를 나타났다. CONCOR 분석을 수행한 결과 45개의 중요 키워드들은 '삶과 행복', '질병과 죽음', '영양과 운동', '힐링', '헬스산업', '노화와 안티에이징', '건강', '노인서비스'의 8개 군집으로 구성되어, 신문기사들을 기반으로 나타나는 웰에이징과 관련된 요인들을 유추할 수 있었다.

• 한국기록관리학회지
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• 제19권1호
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• pp.167-194
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• 2019

본 연구는 탄핵 전후 국내 대통령 기록관 및 기록물에 대한 이용자 프레임을 분석하여 인식변화를 파악하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 탄핵 전후의 프레임 분서에 대한 문헌조사를 수행하고, 관련 트위터를 수집 분석하였다. 이후 선행연구와 트위터 네트워크 분석을 통해 연구에 활용할 책임귀인, 인간적 흥미, 갈등, 도덕성, 법적 쟁점 등 5개 프레임을 설정했으며, 이를 통해 트위터에서 추출한 트위터, 뉴스를 분석하여 시간에 따른 프레임의 변화를 분석하였다. 분석결과, 인간적 흥미 프레임이 가장 높은 비율을 보였으며, 책임귀인 및 인간적 흥미 프레임은 모든 구간에서 높은 비율을 나타냈다. 이러한 프레임 분석을 통해 탄핵 전후에 따른 프레임의 변화를 살펴보고, 대통령 기록물 및 기록관에 대한 일반 대중들의 인식변화를 파악했으며, 어떠한 부분에 관심이 많았는지 분석하였다. 본 연구는 대통령 기록관 및 기록물에 대한 일반 대중들이 보인 인식의 변화를 파악한 점, 일반 대중들이 관심을 보인 부분이 무엇인지를 파악했다는 점에서 그 의의가 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권1호
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• pp.1-8
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• 2021

뉴스 기사의 정치 분야는 보수, 진보와 같이 양극화된 편향적 특성이 존재하며 이를 정치적 편향성이라고 한다. 뉴스 기사로부터 편향성 문제를 분류하기 위해 키워드 기반의 학습 데이터를 구축하였다. 대부분의 임베딩 연구에서는 미등록어로 인한 문제를 완화시키기 위해 형태소 단위로 문장을 구성한다. 본 논문에서는 문장을 언어 모델에 의해 세부적으로 분할하는 부분 단어로 문장을 구성할 경우 미등록어 수가 감소할 것이라 예상하였다. 부분 단어 토큰화 기법을 이용한 문서 임베딩 모델을 제안하며 이를 SVM과 전방향 뉴럴 네트워크 구조에 적용하여 정치적 편향성 분류 실험을 진행하였다. 형태소 토큰화 기법을 이용한 문서 임베딩 모델과 비교 실험한 결과, 부분 단어 토큰화 기법을 이용한 문서 임베딩 모델이 78.22%로 가장 높은 정확도를 보였으며 부분 단어 토큰화를 통해 미등록어 수가 감소되는 것을 확인하였다. 분류 실험에서 가장 성능이 좋은 임베딩 모델을 이용하여 정치적 인물을 기반한 어휘를 추출하였으며 각 성향의 정치적 인물 벡터와의 평균 유사도를 통해 어휘의 편향성을 검증하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.92-104
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• 2021

본 연구의 목적은 온라인 뉴스 기사를 분석하여 환자안전에 대한 사회적 이슈를 확인하고, 환자안전법 시행 이전과 시행 이후 사회적 이슈의 변화를 확인하기 위함이다. R 프로그램을 이용하여 2010년 1월 1일부터 2020년 3월 5일까지 총 7600건의 온라인 뉴스 기사를 수집하였으며, 키워드 분석, 토픽 모델링, 동시출현 네트워크 분석을 시행하였다. 2609개의 키워드는 다음의 8가지 주제로 범주화되었다 : "의료행위", "의료인력", "감염 및 시설", "간호·간병통합서비스", "의약품", "개선을 위한 시스템 개발 및 구축", "환자안전법", "의료기관 인증". 그리고 환자안전법 시행 이전에는 환자안전 인식, 감염관리, 의료기관 인증 등의 키워드가 등장하였으나 시행 이후에는 환자안전 문화, 투약 등의 키워드가 등장하였으며 간호의 중요도 순위가 상승하였다. 의료계뿐 아니라 대중에게도 환자안전에 관한 관심은 높아지고 있으며, 환자안전 향상에 간호의 역할은 중요하다. 따라서 환자안전을 간호의 핵심 역량으로 삼고 지속적인 교육을 해나가야 할 것이다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권2호
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• pp.113-128
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• 2022

코로나19 이후 '지속가능한 관광'에 대한 관심이 커지면서 '지속가능한 관광'을 하고자 하는 관광객 또한 증가하였다. 그러나, '지속가능한 관광'을 할 수 있는 프로그램과 방법 등이 구체적이지 않다는 문제점이 있다. 또한, 대부분의 '지속가능한 관광'의 관심사가 '환경' 및 '탄소중립' 등에 초점을 맞추고 있어 지역사회에 공헌할 수 있는 프로그램이나 정책들이 많지 않다. 따라서 본 연구에서는 '지속가능한 관광'을 활성화하기 위하여 뉴스 데이터와 리뷰 데이터를 분석하였다. 우선, 본 연구에서는 뉴스 빅데이터 분석을 통해 지속가능한 여행의 주요한 주제들을 도출하였다. 이를 통해 지속가능한 여행의 정책적 주제 및 사건들을 분석한다. 지속가능한 여행과 관련된 뉴스 빅데이터를 분석하여 아직까지 한국에서 지속가능한 여행이 활성화되지 못한 이유들을 분석하고 이를 해결할 수 있는 방안으로 지역사회가 직접 혜택을 볼 수 있는 방안을 도출하고자 한다. 최종적으로, 제주시의 지속가능한 여행 활성화를 위하여 제주 지역화폐인 '탐나는전' 가맹점의 이용자 리뷰 데이터를 분석하고 지역사회와 공생할 수 있는 방안을 제안한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제58권2호
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• pp.363-384
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• 2024

본 연구는 텍스트마이닝 기법을 중심으로 빅데이터 분석을 활용하여 대전시 공공도서관에 대한 이용자의 인식과 경험을 살펴보고자 수행되었다. 이를 위하여 첫째, 소셜미디어에 나타난 이용후기 데이터를 수집하여 대전시 공공도서관에 대한 이용자들의 전반적인 인식과 평가를 탐색하였다. 둘째, 온라인 뉴스 기사 분석을 통해 사회적으로 논의되고 있는 현안을 파악하였다. 분석 결과, 첫째로 어린이 동반 이용자 비중의 높다는 것과 다음으로 LDA 분석을 통한 토픽이 '문화행사/프로그램', '자료 이용', '물리적 환경 및 시설', '도서관 서비스'의 네 가지 분류로 나타난다는 것, 마지막으로 뉴스기사 데이터에 도서관 및 복합문화공간 추가 건립과 도서관 협력 체계 구축에 대한 키워드가 핵심적으로 등장한다는 것을 확인하였다. 이를 바탕으로 지역 균형을 고려한 공공도서관 건립과 육아 및 보육 기관과의 업무협약을 통한 사회적 육아공동체 네트워크 조성을 제안하였다. 본 연구를 활용하여 대전시 공공도서관의 정책적·사회적 흐름을 알아보고 지역사회 수요를 반영하는 공공도서관 운영을 데이터에 기반하여 실행할 수 있기를 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.53-77
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• 2012

본 연구는 경향신문, 한겨레, 동아일보 세 개의 신문기사가 가지고 있는 내용 및 논조에 어떠한 차이가 있는지를 객관적인 데이터를 통해 제시하고자 시행되었다. 본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 신문기사의 키워드 단순빈도 분석과 Clustering, Classification 결과를 분석하여 제시하였으며, 경제, 문화 국제, 사회, 정치 및 사설 분야에서의 신문사 간 차이점을 분석하고자 하였다. 신문기사의 문단을 분석단위로 하여 각 신문사의 특성을 파악하였고, 키워드 네트워크로 키워드들 간의 관계를 시각화하여 신문사별 특성을 객관적으로 볼 수 있도록 제시하였다. 신문기사의 수집은 신문기사 데이터베이스 시스템인 KINDS에서 2008년부터 2012년까지 해당 주제로 주제어 검색을 하여 총 3,026개의 수집을 하였다. 수집된 신문기사들은 불용어 제거와 형태소 분석을 위해 Java로 구현된 Lucene Korean 모듈을 이용하여 자연어 처리를 하였다. 신문기사의 내용 및 논조를 파악하기 위해 경향신문, 한겨레, 동아일보가 정해진 기간 내에 일어난 특정 사건에 대해 언급하는 단어의 빈도 상위 10위를 제시하여 분석하였고, 키워드들 간 코사인 유사도를 분석하여 네트워크 지도를 만들었으며 단어들의 네트워크를 통해 Clustering 결과를 분석하였다. 신문사들마다의 논조를 확인하기 위해 Supervised Learning 기법을 활용하여 각각의 논조에 대해 분류하였으며, 마지막으로는 분류 성능 평가를 위해 정확률과 재현률, F-value를 측정하여 제시하였다. 본 연구를 통해 문화 전반, 경제 전반, 정치분야의 통합진보당 이슈에 대한 신문기사들에 전반적인 내용과 논조에 차이를 보이고 있음을 알 수 있었고, 사회분야의 4대강 사업에 대한 긍정-부정 논조에 차이가 있음을 발견할 수 있었다. 본 연구는 지금까지 연구되어왔던 한글 신문기사의 코딩 및 담화분석 방법에서 벗어나, 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 다량의 데이터를 분석하였음에 의미가 있다. 향후 지속적인 연구를 통해 분류 성능을 보다 높인다면, 사람들이 뉴스를 접할 때 그 뉴스의 특정 논조 성향에 대해 우선적으로 파악하여 객관성을 유지한 채 정보에 접근할 수 있도록 도와주는 신뢰성 있는 툴을 만들 수 있을 것이라 기대한다.