• 한국융합학회논문지
• /
• 제13권1호
• /
• pp.71-80
• /
• 2022

이 연구의 목적은 빅데이터 분석 방법을 이용하여 발명 교육 센터에 대한 사회적 인식을 확인해 보는 데 있다. 이를 위해 TEXTOM 사이트를 이용하여 네이버와 다음 사이트의 블로그, 카페, 뉴스 채널에서 '발명+교육+센터'를 검색 키워드로 2014년 1월부터 2021년 9월까지의 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터는 TEXTOM 사이트에서 정제하였으며, 텍스트 마이닝 분석과 의미 연결망 분석을 위해 TEXTOM 사이트, Ucinet 6, Netdraw 프로그램을 이용하였다. 수집된 데이터는 1차와 2차의 정제 과정을 거쳐 단어빈도를 바탕으로 주요 키워드 60개를 선정하였으며, 선정된 주요 키워드는 매트릭스 데이터로 변환하여 의미 연결망 분석을 실시하였다. 이 연구의 텍스트 마이닝 분석 결과 '학생', '운영', '한국발명진흥회', '특허청' 등이 의미 있는 키워드임을 확인하였다. 의미 연결망 분석 결과 발명 교육 센터와 관련된 '교육 운영', '발명 대회', '교육 과정 및 진행', '사업 모집 및 지원', '주관 및 선정 기관' 등 5개의 군집을 확인할 수 있었다. 이 연구의 결과는 발명 교육 센터에 대한 연구를 수행하는 연구자나 정책 입안자의 학술 연구에 활용될 수 있을 것이다.

• 예술경영연구
• /
• 제50호
• /
• pp.5-31
• /
• 2019

본 연구는 국내 예술경영분야 학술논문의 연구동향을 파악하고 향후 연구방향을 모색하기 위해 토픽모델링과 의미연결망분석을 적용하여 연구하였다. 연구범위는 예술경영분야와 직·간접적으로 연관된 한국연구재단의 등재학술지인 '문화정책논총', '문화경제연구', '예술경영연구', '문화산업연구', '인문콘텐츠'에 수록된 총 2,110편이고, 학술논문의 서명, 초록, 주제어를 분석대상으로 삼았다. 시간적 범위는 1988년부터 2017년까지로 설정하였고, 연구토픽과 토픽의 추세, 토픽 간의 관계를 분석하였다. 분석 프로그램은 오픈 소프트웨어인 R과 표준 통계 소프트웨어 SPSS를 활용하였다. 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 최상위 빈도수를 기록한 주요단어는 '한국', '문화', '콘텐츠', '문화콘텐츠', '산업' 이었다. '정책', '지역', '예술', '전략' 의 주요 단어가 그 뒤를 따르고 있었고, '미디어', '경제', '관람객', '마케팅' 등도 상위에 포진되어 있었다. 이는 예술경영분야에서 상위 주요단어들에 대한 논의가 활발하게 시도되고 있다고 볼 수 있다. 둘째, 예술경영분야에서는 총 11개의 연구토픽이 도출되었으며, '문화예술일반', '문화기술', '문화예술정책', '지역문화', '문화콘텐츠산업', '문화교류', '문화예술마케팅', '문화예술교육', '(시각예술)예술경영', '(공연예술)예술 경영', '문화경제: 컬처노믹스' 순으로 나타났다. 셋째, 제4차 산업혁명을 맞은 시대의 흐름에 맞춰 융합교육, 미디어, 기술, 콘텐츠 등과 밀접하게 관련 있는 '문화예술교육'과 '문화교류'에 대한 연구들이 두각을 드러내고 있었다. 넷째, 의미연결망분석에 따르면, 예술경영분야는 문화예술을 중심으로 다양하고 복잡하게 타 영역들과의 연구가 시도되고 있었으며, 관객조사와 관객개발에 관련한 영역이 상대적으로 많이 논의된 것으로 나타났다. 분석결과를 바탕으로 연구의 의의 그리고 한계점 및 향후 연구에 대한 제언을 논의하였고, 문화예술과 인공지능, 문화예술과 빅데이터라는 융합연구에 대한 발전 가능성을 제시하였다.

• Human Ecology Research
• /
• 제58권4호
• /
• pp.613-633
• /
• 2020

This study identifies consumers' perceived benefits and costs when using Samsung Health (a healthcare app) based on consumer reviews from Google Play Store's app and social media discourse. We examine the differences in the benefits and the costs of Samsung Health using these two sources of data. We conducted text frequency analysis, clustering analysis, and semantic network analysis using R programming. The major findings are as follows. First, consumers experience benefits and costs on several functions of the app, such as step counting, device interlocking, information acquisition, and competition with global consumers. Second, the results of semantic network analysis showed that there were eight benefit factors and three cost factors. We also found that the three costs correspond to the benefits, indicating that some consumers gained benefits from certain functions while others gained costs from the same functions. Third, the comparison between consumer app review and social media discourse showed that the former is appropriate to assess the performance of app functions, while the latter is appropriate to examine how the app is used in daily life and how consumers feel about it. The current study suggests managerial implications to healthcare app service providers regarding what they should strengthen and improve to enhance consumers' satisfaction. It also suggests some implications from the two media, which can be mutually complementary, for researchers who study consumer opinions.

• 한국언어정보학회지:언어와정보
• /
• 제14권1호
• /
• pp.165-196
• /
• 2010

The primary goal of this paper is to propose methods of enriching two heterogeneous ontologies: Sejong Semantic Classes (SJSC) and KorLexNoun 1.5 (KLN). In order to achieve this goal, this study introduces the pros and cons of two ontologies, and analyzes the error patterns found during the fine-grained manual mapping processes between them. Error patterns can be classified into four types: (1) structural defectives involved in node branching, (2) errors in assigning the semantic classes, (3) deficiency in providing linguistic information, and (4) lack of the lexical units representing specific concepts. According to these error patterns, we propose different solutions in order to correct the node branching defectives and the semantic class assignment, to complement the deficiency of linguistic information, and to increase the number of lexical units suitably allotted to their corresponding concepts. Using the results of this study, we can obtain more enriched ontologies by correcting the defects and errors in each ontology, which will lead to the enhancement of practicality for syntactic and semantic analysis.

• 한국언어정보학회지:언어와정보
• /
• 제10권1호
• /
• pp.47-69
• /
• 2006

Recently, there has been a surge of interests concerning the construction and utilization of a Korean thesaurus. In this paper, a semi-automatic method for generating a lexical-semantic network of Korean '-ha' verbs is presented through an analysis of the lexical definitions of these verbs. Initially, through the use of several tools that can filter out and coordinate lexical data, pairs constituting a word and a definition were prepared for treatment in a subsequent step. While inspecting the various definitions of each verb, we extracted and coordinated the head words from the sentences that constitute the definition of each word. These words are thought to be the main conceptual words that represent the sense of the current verb. Using these head words and related information, this paper shows that the creation of a thesaurus could be achieved without any difficulty in a semi-automatic fashion.

• 무역학회지
• /
• 제47권3호
• /
• pp.177-190
• /
• 2022

This study is designed to identify the differences in the types and importance of trade claims at the national level. For analysis data, abstracts of arbitration and court judgments published on the website of the United Nations Commission on International Trade Law are collected and used. The target countries are China and the United States, with 102 cases from China and 59 cases from the United States. By applying topic modeling techniques to the collection decisions of China and the United States, trade claims are categorized, and the importance of each type is identified using the network centrality index derived through semantic network analysis. The analysis results are as follows. First, the main types of trade claims were the same for both the United States and China: product nonconformity, delivery issues, and payments. However, in China, the order of product nonconformity > delivery issues > payments was important, and in the United States, payments > product nonconformity > delivery issues were found to be important. This study is significant in that it presents a strategic trade claim management plan using a quantitative methodology.

• 디지털산업정보학회논문지
• /
• 제19권4호
• /
• pp.87-96
• /
• 2023

ChatGPT, a leader in generative AI, can use natural expressions like humans based on large-scale language models (LLM). The ability to grasp the context of the language and provide more specific answers by algorithms is excellent. It also has high-quality conversation capabilities that have significantly developed from past Chatbot services to the level of human conversation. In addition, it is expected to change the operation method of the tourism industry and improve the service by utilizing ChatGPT, a generative AI in the tourism sector. This study was conducted to explore ChatGPT trends and paradigms in tourism. The results of the study are as follows. First, keywords such as tourism, utilization, creation, technology, service, travel, holding, education, development, news, digital, future, and chatbot were widespread. Second, unlike other keywords, service, education, and Mokpo City data confirmed the results of a high degree of centrality. Third, due to CONCOR analysis, eight keyword clusters highly relevant to ChatGPT in the tourism sector emerged.

• 정보관리연구
• /
• 제37권4호
• /
• pp.25-47
• /
• 2006

다국어로 구축된 학술정보 시스템의 통합검색 환경을 구현하기 위해서는 다국어 전문용어에 대한 해석을 제공하고 전문용어의 분야별 분류정보를 제공할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 연구는 이러한 다국어 환경의 통합 정보검색 시스템을 운용할 수 있도록 기반시스템을 구축하는 것을 목적으로 한다. 다국어 의미망으로 상호 연결된 과학기술 전문용어 체계를 구축하는 방법과 다단계 연결노드에 대한 최단거리 탐색 기법을 소개하였다. 또한, 생성된 용어군집 결과를 해석하기 위한 기초분석을 수행하여 향후 심도있는 분석연구를 수행하기 위한 기반을 마련하고자 하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제5권5호
• /
• pp.221-230
• /
• 2016

사물인터넷(Internet of Things, IoT) 패러다임이 대두되며 센서의 개체수가 폭발적으로 증가할 것으로 예상됨에 따라 센서 네트워크 및 센서 플랫폼 기술들이 변화되고 있다. 센서 플랫폼 중 하나인 센서 레지스트리 시스템(Sensor Registry System, SRS)은 이기종 센서 네트워크 환경에서 센서 데이터의 일관성 있는 의미 해석을 위하여 센서 메타데이터를 등록하고 관리하는 시스템이다. 하지만 기존의 SRS는 IoT 환경에 적합한 데이터 구조를 지니고 있지 않다. 따라서 이 논문은 IoT 환경에서 센서 정보들을 관리하고 등록하기 위하여 센서 레지스트리 데이터 모델을 제안한다. 기존의 SRS를 개선하기 위하여 시맨틱 센서 네트워크 온톨로지(Semantic Sensor Network Ontology, SSNO)을 분석하고, 이에 기반한 메타모델을 설계한다. 또한 설계한 메타모델을 이용하여 관계형 데이터베이스의 테이블로 구축하고 SRS를 웹 애플리케이션으로 구현한다. 이 논문은 제안하는 센서 레지스트리 데이터 모델의 적합성을 검증하기 위하여 SSNO 및 센서 온톨로지 예제들을 변환하여 제안 모델에 적용한다. 평가 결과 제안 모델이 기존 연구들보다 더 풍부한 의미 표현이 가능함을 보인다.

• 영재교육연구
• /
• 제25권2호
• /
• pp.195-216
• /
• 2015

직업가치관은 학생들의 직업동기 형성에 핵심적인 역할을 한다. 특히 지속가능한 미래 과학기술인력 공급과 육성을 위해서 과학영재들의 이공계 직업에 대한 직업가치관 형성은 중요한 의미를 지닌다. 이 연구는 사회네트워크 분석법을 통하여 중학교 과학영재와 일반학생들의 자신의 희망 직업과 관련된 직업 가치관을 비교 분석하였다. 이를 위하여 학생들이 희망하는 직업과 그 직업을 선택한 이유에 해당하는 직업가치관으로 구성된 네트워크를 구조화한 후, 사회 네트워크 분석법을 통해 산출된 네트워크의 구조적 지표들을 바탕으로 두 집단의 인식 네트워크의 특성을 확인하였다. 과학영재 학생들과 일반학생들의 네트워크를 비교분석한 결과, 첫째, 과학영재학생들은 창의성을 가장 중요한 직업가치관 요소로 생각하고 있었다. 둘째, 과학영재들은 직업선택 과정에서 일반학생들보다 다양한 직업가치관 요소들을 고려하고 있었다. 셋째, 과학영재들은 이공계열과 의약계열 직업 모두에 대해서 능력발휘와 같은 자아실현 관점을 중심으로 직업가치관을 고려했으나, 일반학생들은 사회봉사를 가장 큰 직업가치관 요소로 보고 있었다. 이 연구는 과학영재학생들의 희망 직업에 대한 직업가치관 구조가 일반학생과 많은 차이가 있음을 확인하고, 과학영재학생들의 진로 직업을 지도하는데 있어 직업가치관과 관련된 네트워크적 기초자료를 제공했다는데 그 의의가 있다.