• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.166-171
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• 2020

데이터를 저장하고 분석하여 새로운 지식을 얻을 수 있는 빅데이터 처리기술은 사회의 여러 분야에서 중요성이 강조되고 있으며 정보통신기술 분야의 핵심 이슈로 부각되면서 관련 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 이러한 빅데이터를 분석할 수 있는 도구인 R은 통계 기반의 정보 분석을 가능하게 하는 언어와 환경이다. 본 논문에서는 이를 이용하여 성경데이터를 분석한다. 성경 중에서 신약성경의 4복음서의 데이터를 분석한다. 먼저 성경데이터를 수집하고 분석을 위한 필터링을 수행한다. 이후 R을 이용하여 어떠한 텍스트가 분포되어 있는지를 빈도 조사를 수행하며 정확한 데이터의 분석을 위해 한 문장에서 나오는 단어들을 쌍으로 표현하고 단어 간의 관계성을 분석하는 소셜 네트워크 분석을 통해 성경을 분석한다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권11호
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• pp.1-10
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• 2021

본 연구에서는 빅데이터 기법 중에 하나인 텍스트마이닝을 활용하여 소셜플랫폼에서 외국인근로자에 대한 인식을 알아보고 시사점을 도출하고자 하였다. 연구를 위해서 2020년 1월 1일부터 12월 31일까지를 기준으로 '외국인근로자' 검색 키워드를 수집하여 빈도분석, TF-IDF 분석, 연결중심성 분석으로 상위 키워드 100개를 도출하고 비교분석을 수행하였다. 또한 Ucinet6.0과 Netdraw를 이용해 의미연결망을 분석하였으며, CONCOR 분석을 통해 외국인정책 이슈, 지역사회 이슈, 사업주 관점 이슈, 고용 이슈, 근로환경 이슈, 법적 이슈, 출입국 이슈, 인권 이슈로 8개 클로스터로 군집화하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 외국인근로자 국민적 인식, 주요 이슈를 파악하였으며, 향후 외국인근로자에 대한 정책 및 관련 연구에 필요한 기초자료를 제공하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.207-235
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• 2022

지식과 정보산업이 경제의 주축인 지식기반 사회에 있어 지식의 공유와 확산 및 체계적인 관리는 국가 경쟁력 향상뿐만 아니라 지속 가능한 사회 발전의 필수 전략으로 인식되고 있다. 정보기술과 경영의 융합이 다양한 방식으로 일어나고 있는 정보시스템(Information Systems: IS) 연구분야에서, 연구자들이 서로 협력하여 오래된 지식을 과학적 지식네트워크의 관점에서 새로운 지식으로 만들어 낼 때 비로소 지식의 진화가 일어난다. 특히, 인용과 공저, 키워드와 같은 네트워크 기반의 학제적 접목을 통해 해당 연구분야의 관심 주제와 적용된 방법론, 연구동향 등을 파악함으로써 새로운 통찰을 이끌어낼 수 있다. 선행연구에서는 연구주제와 방법론, 공동저자 등의 관계를 밝혀 해당 커뮤니티의 지식체계 구조와 연구동향을 파악하려는 다양한 시도가 있어 왔으나, 두 개 이상의 저널을 일부 기간으로 한정해서 비교한 연구가 대부분을 차지하였으며, IS 연구의 전 역사를 아우르면서 연구동향을 살펴본 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 IS 연구분야에서 관련 지식을 넓히는 데 주도적인 역할을 수행하고 있는 MIS Quarterly (MISQ) 저널을 중심으로 창간호(1977년)부터 최근(2022년 1분기)까지 게재된 모든 논문으로부터 (1) 키워드를 추출하고, (2) 추출된 키워드를 연구주제와 방법론, 이론 등으로 각각 구분한 후, (3) 토픽모델링과 키워드 네트워크 분석을 활용하여 IS 연구분야의 태동부터 현재까지의 변화 양상을 연대기적으로 파악하였다. 본 연구를 통해 MISQ에 게재된 IS 연구의 변화 양상을 살펴봄으로써, IS 연구분야의 발전 방향을 예측하고, IS 분야의 연구자들에게 새로운 연구방향을 제시하여 미래 지향적인 연구를 진행하는 데 실질적인 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권8호
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• pp.49-60
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• 2014

본 논문의 목적은 사회보장분야에서 어떠한 이슈가 중요시 되고 있으며, 어떠한 이슈에 빅 데이터 분석기술이 적용가능한지를 전문가 AHP방법을 통해 살펴보는데 있다. 이를 위해 사회보장분야에서 중요시 되고 있는 이슈분석 수행하였으며, 이를 토대로 8개 주요 과제를 도출하였다. 평가기준의 쌍대비교 결과, 정책적 타당성이 사업의 효과성과 실현가능성 보다 중요한 의미를 갖는 지표로 도출되었다. 그리고 세부과제 우순순위 절대평가 결과를 살펴보면, 사회보장분야 부적정 급여 방지와 사각지대 조기 발굴은 빅 데이터 분석을 통해 복지행정의 합리성 증진과 대국민 권리구제를 강화한다는 측면에서 매우 의미 있는 과제로 도출되었다. 본 연구는 사회보장분야에서 빅 데이터 활용 가능여부를 분석하였다는 점에서 의의가 있으며, 향후 빅 데이터 관련 세부과제의 체계적인 추진을 위한 기반연구로 기능할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.347-373
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• 2023

최근 기업의 지속가능한 성장을 이끄는 ESG(Environmental, Social, and Governance) 관리의 중요성이 강조되고 있다. 이에, 본 연구는 기업과 일반 대중 간의 ESG에 대한 인식 차이를 실증적으로 밝히고, ESG 정책의 시행을 방해하는 부정적인 여론과 그 배경을 규명하는 것을 목표로 한다. 이를 위해, LDA(Latent Dirichlet Allocation) 토픽모델링, JST(Joint Sentiment Topic Modeling) 및 의미연결망분석 기법을 사용하여 지속가능경영보고서와 소셜미디어에서의 주요 키워드와 토픽, 그리고 그 연결관계를 분석하였다. 또한, ChatGPT를 활용하여, 텍스트마이닝 분석의 결과를 보완하였다. 분석 결과, 기업과 일반 대중 간 ESG에 대한 인식과 중요도에 상당한 차이가 있음을 확인하였다. 구체적으로, 기업들은 위기 관리, 투명한 지배구조, 윤리적 경영 등에 집중하여 신뢰를 구축하려 했으나, '그린워싱', '중대재해', '불매운동' 등과 같은 부정적 키워드가 자주 소셜네트워크에서 등장하여, 많은 대중들이 기업의 ESG 이슈 처리에 대해 의심하고 있음을 확인하였다. 본 연구는 기업, 정부 기관, 고객 및 투자자를 위한 ESG 전략수립에 도움이 될 수 있는 가이드라인을 제공한다는 점에서 의의가 있다.

• 한국조리학회지
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• 제23권6호
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• pp.1-11
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• 2017

The purpose of this study was to compare the cruise tours between China and U.S.A. through the semantic network analysis of big data by collecting online data with SCTM (Smart crawling & Text mining), a data collecting and processing program. The data analysis period was from January $1^{st}$, 2015 to August $15^{th}$, 2017, meanwhile, "cruise tour, china", "cruise tour, usa" were conducted to be as keywords to collet related data and packaged Netdraw along with UCINET 6.0 were utilized for data analysis. Currently, Chinese cruisers concern on the cruising destinations while American cruisers pay more attention on the onboard experience and cruising expenditure. After performing CONCOR (convergence of iterated correlation) analysis, for Chinese cruise tour, there were three clusters created with domestic destinations, international destinations and hospitality tourism. As for American cruise tour, four groups have been segmented with cruise expenditure, onboard experience, cruise brand and destinations. Since the cruise tourism of America was greatly developed, this study also was supposed to provide significant and social network-oriented suggestions for Chinese cruise tourism.

• 한국IT서비스학회지
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• 제19권3호
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• pp.17-34
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• 2020

Recently, various attempts have been made to discover promising items and technologies. However, there are very few data-driven approaches to support business diversification by companies with specific technologies. Therefore, there is a need for a methodology that can detect items related to a specific technology and recommend highly marketable items among them as business diversification targets. In this paper, we devise Labeled Item Network for Business Diversification Consulting Support System. Our research is performed with three sub-studies. In Sub-study 1, we find the proper source documents to build the item network and construct item dictionary. In Sub-study 2, we derive the Labeled Item Network and devise four index for item evaluation. Finally, we introduce the application scenario of our methodology and describe the result of real-case analysis in Sub-study 3. The Labeled Item Network, one of the main outcome of this study, can identify the relationships between items as well as the meaning of the relationship. We expect that more specific business item diversification opportunities can be found with the Labeled Item Network. The proposed methodology can help many SMEs diversify their business on the basis of their technology.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권1호
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• pp.301-311
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• 2020

With the recent global urban issues such as climate change, urbanization, and energy problems, the smart city was proposed as one of the solutions in urban planning. This study introduces the smart city initiatives of South Korea by examining the recent history of smart city policies and their limitations. This case study reflects the experience of one of the countries which thrived to building smart cities as their national key industries to drive economic growth. It also analyzes the trends of the smart city using big data analysis techniques. Although there are obstacles such as economic recession, failing to differentiate from the U-city, low service level than expected smart functionality, We could recognize the current status of the smart city policies in South Korea such as 1) Korean smart city development projects are actively implemented, 2) public consensus suggests that applying advanced technology and the active role of government need, 3) a comprehensive and strategic approach with the integration and application of advanced technologies is required as well, 4) investment by both private and public sectors need to deliver social improvements. This study suggests future direction of smart city polity in South Korea in the conclusion.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제4권4호
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• pp.171-178
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• 2017

Data mashup is a web technology that combines information from multiple sources into a single web application. Mashup applications create a new horizon for new services, like environmental monitoring. Environmental monitoring is a serious tool for the state and private organizations, which are located in regions with environmental hazards and seek to gain insights to detect hazards and locate them clearly. These organizations utilize a data mashup to merge datasets from different Internet of multimedia things (IoMT) context-based services in order to leverage its data analytics performance and the accuracy of the predictions. However, mashup different datasets from multiple sources is a privacy hazard as it might reveal citizens specific behaviors in different regions. The ability to preserve privacy in mashuped datasets and at the same time provide accurate insights becomes a key success for the spread of mashup services. In this paper, we present our efforts to build a fog-based middleware for private data mashup (FMPM) to serve a centralized environmental monitoring service. The proposed middleware is equipped with concealment mechanisms to preserve the privacy of the merged datasets from multiple IoMT networks involved in the mashup application. Also, these mechanisms preserve the aggregates in the dataset to maximize the usability of information to attain accurate analytical results. We also provide a scenario for IoMT-enabled data mashup service and experimentation results.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제4권2호
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• pp.7-18
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• 2016

The first D2C-era web-real variety show in Korea was broadcast via tvN of CJ E&M. The web-real variety program 'SinSeoYuGi' accumulated 54 million views, along with 50 million views at the Chinese portal site QQ. This study carries out an analysis using text mining that extracts portal site blogs, twitter page views and associative terms. In addition, this study derives viewers' response by extracting key words with opinion mining techniques that divide positive words, neutral words and negative words through customer sentiment analysis. It is found that the success factors of the web-real variety were reduced in appearance fees and production cost, harmony between actual cast members and scenario characters, mobile TV programing, and pre-roll advertising. It is expected that web-real variety broadcasting will increase in value as web contents in the future, and be established as a new genre with the job of 'technical marketer' growing as well.