• 지식경영연구
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• 제23권4호
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• pp.315-338
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• 2022

1986년, 한국은 국가발전의 주축인 중소기업 창업지원을 위한 법 제도를 마련하였다. 이를 기반으로 지난 30여년간 창업정책의 수립 및 발전을 거듭하여 매년 100만 개가 넘는 신규 창업기업이 설립되는 역동적인 창업생태계를 구축하였다. 국가의 정책 방향과 사회, 경제, 문화 등의 외부환경 영향, 그리고 창업지원의 역사를 주요 이슈별로 분석하여 도출된 핵심문장 또는 키워드는 시대별 지원의 특징과 국가지원의 중심내용 등을 확인하는 데 매우 유용하다. 본 연구는 한국의 창업생태계 트렌드 변화를 분석하기 위해 1991년부터 2020년 12월까지 30년간의 언론기사에서 '창업', '벤처', '스타트업' 키워드가 포함된 118만여 건을 추출하고 네트워크 분석과 토픽 모델링을 활용하였다. 분석결과, 한국의 창업생태계 트렌드는 기업 및 산업육성, 확산 그리고 규제 완화, 활황 등, 정부 중심으로 스타트업 생태계의 변화와 발전이 이루어졌음을 파악할 수 있었으며, 다빈도 키워드 분석결과, 생태계 구성요인 간의 연계 활동을 통하여 기업가적인 생산성이 창출되었다. 생산성 창출의 주요 요인으로 한국은 대기업의 휴대폰 산업 발전과 이와 관련된 콘텐츠 스타트업의 성장, 인터넷과 쇼핑몰 중심의 플랫폼 기업의 발전, 그리고 청년창업과 글로벌 진출, 모바일과 인터넷 인프라 중심의 창업기업육성 노력 등으로 파악할 수 있었다. 본 연구는 30년간의 언론기사를 텍스트마이닝과 토픽 모델링을 활용하여 트렌드를 도출하였다. 이는 선행연구가 기존 정부와 정책의 변경 시기를 기준으로 트렌드 변화를 분석한 것과 달리, 언론기사의 키워드와 토픽 변화를 기준으로 창업생태계의 트렌드 변화를 분석하였다는 점에서 학술적 의의뿐만 아니라, 30년 간의 창업생태계 변화 및 주요이슈를 조명해 봄으로써 향후 창업지원의 방향성을 예측할 수 있는 실무적 시사점을 제공하였다.

• 유통과학연구
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• 제17권10호
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• pp.83-91
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• 2019

Purpose - Media is a significant distributional channel in sport. In terms of determining the influencer in building sport media contents, recent sport media studies have employed agenda-setting theory, assuming media itself as the agenda provider. In a real-world situation, however, sports stars have been deemed key factor determining distribution contents in sport. The starting point of this study is the "tacit premise" of agenda-setting theory. Given the agenda-setting theory, the current study attempted to explore the function of sport stars as an agenda provider, which is a key determinant of sport distribution. Research design, data, and methodology - This study has reviewed articles of Yuna Kim, Sang-hwa Lee, and Hyun-jin Ryu from daily newspapers including as dong-a ilbo and joongang ilbo (2013 to 2017). The study collected data, portable document format (PDF), from the online archive of dong-a ilbo and joongang ilbo. We coded the length of the article, the frequency, the size of the picture, and the structural form of the article. Inter-coder reliability was compared with data previously investigated by the researcher. Inter-coder reliabilities for study 1 and 2 was .89 and .85. To examine hypotheses, descriptive analysis, correlations, and cross-tap analysis were performed. Results - The results partially supported the hypotheses proposing the significant role of sports stars as the agenda setters in distributing sport media contents. In specific, the study found that the number of articles about sports stars prevailed the number of articles about regular athletes. Besides, studies found that the use of photos was more frequent in articles of sports starts than that of regular athletes. In sports newspaper articles, featured story articles were used more than straight-articles for news relating to sports stars. Also, sports newspaper of sports stars contained more information associated within an event rather than outside of an event. Conclusions - In sports journalism, this study challenges the current theory that the media affects the composition and the content of sports coverages. As the principle of the agenda-setting of sports media, the influence of sports stars must be continuously studied along with a follow-up study.

• 한국언론정보학보
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• 제32권
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• pp.169-207
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• 2006

본 논문에서는 디지털 온라인시대의 유비쿼터스 환경에 대해서 언론의 보도 내용 및 태도와 함께 일반대중들이 지니고 있는 다양한 관심이나 주관적인 성향(느낌, 견해)들에 대한 유형을 살펴봄으로써, 유비쿼터스 환경이 어떠한 특성과 의미를 보여주고 있는지를 알아보았다. 이를 위해 유비쿼터스 환경을 미디어가 어떻게 프레이밍 하였는가를 먼저 프레이밍 이론의 시각에서 살펴보고, 이러한 프레이밍이 수용자의 개인적 수준에서의 해석적 프레임으로 볼 수 있는 주관적 인식과 어떤 유사성이나 차이가 존재하는지 그 연결점을 알아보기 위해서 주관성연구를 실시하였다. 유비쿼터스 환경에 대한 일반대중들의 수용형태를 살펴본 결과, 4가지의 유형으로 분류되었는데, 제 1유형(N=11)은 긍정적 보편 주도형(Positive Universality Leading Type), 제 2유형(N=4)은 회의적 신중 선호형(Uncertain Prudence Preference Type), 제 3유형(N=3)은 미래 문화적 향유형(Future Cultural Enjoyment Type), 제 4유형(N=2)은 부정적 효과 전망형(Negative Effect View Type)으로서, 각 유형마다 독특한 특징이 있는 것으로 확인되었다. 결론적으로 수용자들은 대체로 미디어가 제시한 프레임에 의해 유비쿼터스 환경을 인식하고 있었으나, 다른 한편 확고한 주관과 정체성에 기초하여 유비쿼터스 환경을 인식하고 있어 미디어 프레임과 수용자 인식 사이의 관련성이 존재하지만 이외의 중재변인이 또한 존재하여 향후 이에 대한 탐색의 필요성이 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제53권2호
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• pp.165-188
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• 2022

이 연구의 목적은 지난 2003년부터 2021년까지 국내에서 진행된 '한 책, 한 도시' 지역사회 독서운동의 현황을 정리하고, 특별히 책의 선정과 관련된 경향을 기록하는 것이다. 이 연구를 위해 국내 1,170개 공공도서관 및 지자체의 홈페이지, 주요한 독서 및 문화관련 기관, 단체의 홈페이지, 지자체와 도서관의 보도자료 및 신문기사 등을 내용분석 및 문헌조사를 시행하였다. 또한, 국립중앙도서관 및 국립어린이청소년 도서관의 온라인목록을 검색하여, 2021년 기준 지자체 시행 57개 '한 책' 프로그램 및 그동안 '한 책' 프로그램들에서 선정된 책 729종 1,119권의 특성을 확인하였다. 지자체 시행 57개 '한 책' 프로그램과 이들이 2003년부터 2021년 사이 선정한 책들의 분석은 점점 더 많은 '한 책' 프로그램에서 연령별 책의 분산 선정, 책들 간 주제적 연관성 결여, 청소년수준 책, 신간 및 대중적 화제작 문학책의 선호 등 경향을 보여주었다. 이러한 책의 선정 경향은 한 권의 책을 중심으로 한 집중성 결여를 초래하지만, 동시에 다양한 연령층의 지역주민에 대한 가시성 증대 및 관심계층의 확산이라는 긍정적 효과도 기대되었다. 향후 개별 '한 책' 프로그램의 책 선정의 과정, 목표와의 부합성 등에 대한 보다 심층적 분석과 설명이 필요하다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.39-58
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• 2014

빅데이터의 중요성에 대한 인식이 확산되고, 관련한 기술이 발전됨에 따라, 최근에는 빅데이터의 처리와 분석의 결과를 어떻게 시각화할 것인지가 매우 관심 받는 주제로 부각되고 있다. 이는 분석된 결과를 보다 명확하고 효과적으로 전달하는 데에 있어서 데이터의 시각화가 매우 효과적인 방법이기 때문이다. 시각화는 분석 시스템과 사용자가 소통하기 위한 하나의 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 담당하는 역할을 한다. 통상적으로 이러한 GUI 부분은 데이터의 처리나 분석의 결과와 독립될 수록 시스템의 개발과 유지보수가 용이하며, MVC(Model-View-Controller)와 같은 디자인 패턴의 적용을 통해 GUI와 데이터 처리 및 관리 부분 간의 결합도를 최소화하는 것이 중요하다. 한편 빅데이터는 크게 정형 데이터와 비정형 데이터로 구분할 수 있는데 정형 데이터는 시각화가 상대적으로 용이한 반면, 비정형 데이터는 시각화를 구현하기가 복잡하고 다양하다. 그럼에도 불구하고 비정형 데이터에 대한 분석과 활용이 점점 더 확산됨에 따라, 기존의 전통적인 정형 데이터를 위한 시각화 도구들의 한계를 벗어나기 위해 각각의 시스템들의 목적에 따라 고유의 방식으로 시각화 시스템이 구축되는 현실에 직면해 있다. 더욱이나 현재 비정형 데이터 분석의 대상 중 대부분을 차지하고 있는 텍스트 데이터의 경우 언어 분석, 텍스트 마이닝, 소셜 네트워크 분석 등 적용 기술이 매우 다양하여 하나의 시스템에 적용된 시각화 기술을 다른 시스템에 적용하는 것이 용이하지 않다. 이는 현재의 텍스트 분석 결과에 대한 정보 모델이 서로 다른 시스템에 적용될 수 있도록 설계되지 못하는 경우가 많기 때문이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 다양한 텍스트 데이터 분석 사례와 시각화 사례들의 공통적 구성 요소들을 식별하여 표준화된 정보 모델인 텍스트 데이터 시각화 모델을 제시하고, 이를 통해 시각화의 GUI 부분과 연결할 수 있는 시스템 모델로서의 시각화 프레임워크인 TexVizu를 제안하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.141-154
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• 2019

인터넷 기술과 소셜 미디어의 빠른 성장으로 인하여, 구조화되지 않은 문서 표현도 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있게 마이닝 기술이 발전되었다. 그 중 감성분석은 제품이나 서비스에 내재된 사용자의 감성을 탐지할 수 있는 분석방법이기 때문에 지난 몇 년 동안 많은 관심을 받아왔다. 감성분석에서는 주로 텍스트 데이터를 이용하여 사람들의 감성을 사전 정의된 긍정 및 부정의 범주를 할당하여 분석하며, 이때 사전 정의된 레이블을 이용하기 때문에 다양한 방향으로 연구가 진행되고 있다. 초기의 감성분석 연구에서는 쇼핑몰 상품의 리뷰 중심으로 진행되었지만, 최근에는 블로그, 뉴스기사, 날씨 예보, 영화 리뷰, SNS, 주식시장의 동향 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 많은 선행연구들이 진행되어 왔으나 대부분 전통적인 단일 기계학습기법에 의존한 감성분류를 시도하였기에 분류 정확도 면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 전통적인 기계학습기법 대신 대용량 데이터의 처리에 우수한 성능을 보이는 딥러닝 기법과 딥러닝 중 CNN과 LSTM의 조합모델을 이용하여 감성분석의 분류 정확도를 개선하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 영화 리뷰 데이터셋인 IMDB의 리뷰 데이터 셋을 이용하여, 감성분석의 극성분석을 긍정 및 부정으로 범주를 분류하고, 딥러닝과 제안하는 조합모델을 활용하여 극성분석의 예측 정확도를 개선하는 것을 목적으로 한다. 이 과정에서 여러 매개 변수가 존재하기 때문에 그 수치와 정밀도의 관계에 대해 고찰하여 최적의 조합을 찾아 정확도 등 감성분석의 성능 개선을 시도한다. 연구 결과, 딥러닝 기반의 분류 모형이 좋은 분류성과를 보였으며, 특히 본 연구에서 제안하는 CNN-LSTM 조합모델의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.