• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.153-167
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• 2019

이번 연구는 지상파 TV, 중앙일간지, 지역지, 등 총 37개의 보도 매체의 2019년 강원도 대형 화재 보도를 분석하여 미디어의제를 파악하고 매체별, 시기별 미디어의제를 비교, 분석하였다. 토픽모델링 알고리즘과 의미망 분석을 활용한 연구는 네트워크 미디어의제의 구성을 분석하고 QAP 상관분석을 활용하여 매체간 의제 설정 효과도 검증하였다. 분석 결과, 2019년 강원도 화재 보도에서는 이재민 지원과 정치권 갈등 속성을 중심으로 다소 선정적인 미디어의제가 형성되었고 시기별, 매체별 미디어의제 간 유사성이 높은 것으로 나타났다. 이번 연구는 네트워크 의제설정 모델을 토대로 의미망 분석 도구를 활용해 대량의 기사를 분석하면서 기존의 빈도분석과는 구별되는 조사방법론을 구현한 연구라는 점에서 또 하나의 의미를 가질 수 있다.

• 한국의류학회지
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• 제44권5호
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• pp.1019-1035
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• 2020

This study examines the millennial generation, who express themselves and share information on social media after experiencing constantly changing 'hot places' (places of interest) in contemporary cities, with the goal of analyzing space consumption behaviors. Data were collected via an Instagram crawler application developed with Python 3.4 administered to 19,262 posts using the term 'hot places' from November 1 and December 15, 2019. Issues were derived from a text mining technique using Textom 2.0; in addition, semantic network analysis using Ucinet6 and the NetDraw program were also conducted. The results are as follows. First, a frequency analysis of keywords for hot places indicated words frequently found in nouns were related to food, local names, SNS and timing. Words related to positive emotions felt in experience, and words related to behavior in hot places appeared in predicate. Based on importance, communication is the most important keyword and influenced all issues. Second, the results of visualization of semantic network analysis revealed four categories in the scope of the definition of "hot place": (1) culinary exploration, (2) atmosphere of cafés, (3) happy daily life of 'me' expressed in images, (4) emotional photos.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제15권1호
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• pp.164-170
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• 2023

The purpose of this study is to analyze the big data of Adidas brand participating in the Qatar World Cup in 2022 as a FIFA partner to understand useful information, semantic connection and context from unstructured data. Therefore, this study collected big data generated during the World Cup from Adidas participating in sponsorship as a FIFA partner for the 2022 Qatar World Cup and collected data from major portal sites to understand its meaning. According to text mining analysis, 'Adidas' was used the most 3,340 times based on the frequency of keyword appearance, followed by 'World Cup', 'Qatar World Cup', 'Soccer', 'Lionel Messi', 'Qatar', 'FIFA', 'Korea', and 'Uniform'. In addition, the TF-IDF rankings were 'Qatar World Cup', 'Soccer', 'Lionel Messi', 'World Cup', 'Uniform', 'Qatar', 'FIFA', 'Ronaldo', 'Korea', and 'Nike'. As a result of semantic network analysis and CONCOR analysis, four groups were formed. First, Cluster A named it 'Qatar World Cup Sponsor' as words such as 'Adidas', 'Nike', 'Qatar World Cup', 'Sponsor', 'Sponsor Company', 'Marketing', 'Nation', 'Launch', 'Official', 'Commemoration' and 'National Team' were formed into groups. Second, B Cluster named it 'Group stage' as words such as 'Qatar', 'Uruguay', 'FIFA' and 'group stage' were formed into groups. Third, C Cluster named it 'Winning' as words such as 'World Cup Winning', 'Champion', 'France', 'Argentina', 'Lionel Messi', 'Advertising' and 'Photograph' formed a group. Fourth, D Cluster named it 'Official Ball' as words such as 'Official Ball', 'World Cup Official Ball', 'Soccer Ball', 'All Times', 'Al Rihla', 'Public', 'Technology' was formed into groups.

• 한국언어정보학회지:언어와정보
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• 제14권1호
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• pp.197-227
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• 2010

This study reviews (i) the (dis)advantages of two major semantic theories of focus, i.e., the Alternative Semantics (AS) and the Structured Meaning Theory (SM), and (ii) the hybrid analysis consisting of these two theories proposed by Krifka (2006). After pointing out a problem of this hibrid analysis, this study attempts to show the third alternative, i.e., the theory of identificational predication for focus can solve this problem.

• Journal of Contemporary Eastern Asia
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• 제16권2호
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• pp.110-144
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• 2017

Unlike most languages, written Chinese has no spaces between words. Word segmentation must be performed before semantic network analysis can be conducted. This paper describes how to perform Chinese word segmentation using the Stanford Natural Language Processing group's Stanford Word Segmenter v. 3.8.0, released in June 2017.

• 한국과학교육학회지
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• 제32권5호
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• pp.823-840
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• 2012

과학교육과정에서 과학의 본성은 교육의 중심에 있었으며, 특히 과학영재교육에서의 중요성은 더욱 크다고 할 수 있다. 그럼에도 불구하고 과학영재들의 과학의 본성에 대한 개념구조가 어떻게 형성되어있는지의 연구는 많지 않다. 이 연구에서는 언어 네트워크 분석법을 통해 중학교 과학영재의 사실, 가설, 이론, 법칙 그리고 과학적인 것의 의미에 대한 이들의 인식을 탐색하는 것을 목표로 하였다. 연구 목적 달성을 위해 개방형 검사지에서 얻은 응답들을 언어 네트워크 분석법을 통해 분석하였다. 연구 참여자들의 총 110명의 대학부설 과학영재교육원 소속 중학교 과학영재들이 연구에 참여하였으며 이들의 응답에 의해 5가지의 언어 네트워크를 얻었다. 네트워크 분석결과 이들이 인식하고 있는 사실은 증명여부와 실제성 문제, 가설은 잠정성과 불확실성, 이론은 실험에 의해 증명된 가설이라는 통념, 법칙은 절대성과 권위를 상징하는 언어들, 과학적인 것은 사실근거, 증명 가능여부, 정확하고 논리적인 이론체계 동반을 가장 중요한 인식의 핵으로 하고 있었다. 통합네트워크 분석결과, 연구에 참여한 중학교 과학영재들은 절대주의적이고 논리-실증주의적인 과학관을 형성하고 있는 것을 알 수 있었다. 이 연구에 활용된 언어 네트워크 분석법은 학습자의 보이지 않는 특정 내용을 어떤 방식으로 인식하여 개념구조를 형성하고 있는지 시각화하고, 학습자 개개인 및 지식별 통합적 정신모형을 구축하는데 유용할 것으로 기대된다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제47권3호
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• pp.95-114
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• 2016

이 연구의 목적은 특정한 독후감 사례들을 수집하고, 독후감 텍스트를 구성하는 키워드들을 대상으로 언어 네트워크를 구성하여, 독후감에 담겨있는 의미적 특성을 파악하는데 있다. 분석대상의 독후감은 전체 23편이며, 중등부 6편, 고등부 9편, 일반부 8편으로 구성된다. 3집단과 전체, 그리고 특정한 개별 독후감을 대상으로 키워드들을 선정하고, 동시출현관계를 바탕으로 하는 5가지 키워드 네트워크들을 구성하고 분석하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 각 집단 및 개별 독후감의 키워드 네트워크들은 서로 다른 구조적인 특성을 나타내었다. 둘째, 3가지 중심성(연결정도 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성)의 분석 결과 각 네트워크마다 중심성이 높은 키워드들이 다르게 나타났다. 이러한 특성은 독후감의 키워드 네트워크 분석이 개별 독후감뿐만 아니라 집단별 독후감들의 특성을 파악하는데 유용하다는 의미가 된다.

• 한국지구과학회지
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• 제34권2호
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• pp.173-186
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• 2013

본 연구의 목적은 언어네트워크분석을 이용하여 야외지질학습에서 학생들의 퇴적암에 대한 개념 구조 변화를 알아보기 위한 것이다. 이를 위하여 고등학생 15명을 대상으로 퇴적암에 대한 정의, 분류, 생성과정 및 특징을 묻는 개방형 문항을 개발하였으며, 이 텍스트 자료를 언어네트워크분석법을 통해 분석하였다. 그 결과 첫째, 야외지질학습을 통해 학생들의 퇴적암에 대한 개념 구조는 사전에 비해 사후에 크게 확장되었다. 둘째, 학생들의 개념 구조를 구성하는 하위 클러스터는 서로 긴밀하게 연결되어 있는 '작은 세상 네트워크'를 형성하였다. 셋째, 학생들의 개념 구조의 규모는 수개월이 지난 후 감소하였지만, 하위 클러스터의 연결 상태는 그대로 유지하고 있었다.

• 스마트미디어저널
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• 제9권2호
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• pp.69-77
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• 2020

지상파에 한정되어 방영되었던 과거와는 달리 현재는 케이블 채널과 인터넷 웹에서도 수많은 드라마가 방영되고 있다. 드라마를 보고난 후 시청자들은 리뷰를 통해 적극적으로 자신의 의견을 표현하고 이러한 리뷰의 분석에 관련된 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 드라마의 특성상 장르가 뚜렷하지 않고 시청자의 다양한 연령층으로 인해 다른 시청자들의 리뷰와 평가는 어떤 드라마를 볼 것인지 결정하는데 도움이 된다. 하지만 많은 리뷰를 시청자가 일일이 확인하고 분석하는 것은 어렵기 때문에 자동으로 분석하기위한 데이터 분석 기법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 드라마 선택에 중요한 영향을 미치는 리뷰의 토픽을 분류하고 단어의 의미 유사도에 따라 의미적 토픽으로 재분류한다. 그리고 리뷰를 의미적 토픽에 따른 문장으로 분류한 다음 감성단어를 통해 감성을 분석하는 모델을 제안한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제43권3호
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• pp.417-439
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• 2009

본 연구는 논문제목의 구문 및 의미구조를 기반으로 국내 기록관리학 분야의 연구영역의 특성을 분석하였다. 이를 위해 1999년부터 2008년까지 국내 기록관리학 분야 전문 학술지 3종으로부터 핵심 연구논문 344개를 선정하였다. 해당 연구논문의 제목을 대상으로 구문 및 의미 구조를 분석하여 논문제목에 포함된 키워드들의 역할개념으로 '연구도메인', '연구대상', '연구초점'을 추출하였다. 추출된 3개의 역할개념별로 키워드들을 배정하여 군집화 하였다. 군집화 결과를 통해 최종적으로 국내 기록관리학 분야에서 어떤 연구대상이 핵심 연구대상이며 핵심 연구대상은 어느 연구도메인에서 어떤 연구초점에 관심을 두고 있는지를 분석하였다.