본 연구의 자료처리는 텍스톰(textom)과 소셜미디어의 단어를 중심으로 3가지 영역인 '코로나 19와 프로야구', '코로나 19와 프로야구 무관중', '코로나 19와 프로스포츠'에 대해 웹 환경에서 데이터 수집과 정제작업을 실시한 후 일괄 처리하였으며, 이를 시각화하기 위해 Ucinet6프로그램을 활용하였다. 구체적으로 웹 환경의 수집은 네이버, 다음, 구글의 채널을 활용하였고, 추출된 단어들 중 전문가회의를 통해 30개의 단어로 요약 정리하여 최종 연구에 활용하였다. 30개의 추출된 단어를 매트릭스를 통해 시각화하였으며, 단어의 유사성과 공통성의 군집을 파악하기 위해 CONCOR분석을 실시하였다. 분석결과 코로나 19와 프로야구에 관련된 군집은 1개의 중심클러스터와 5개의 주변클러스터로 구성되었고 코로나 19여파에 따른 프로야구 개막과 관련된 내용을 주로 검색하고 있는 것으로 나타났다. 코로나 19와 프로야구 무관중에 관련된 군집은 1개의 중심 클러스터와 5개의 주변클러스터로 구성되었으며, 코로나 19에 따른 프로야구 경기와 관련된 프로야구 입장의 키워드를 주로 검색하고 있는 것으로 나타났다. 코로나 19와 프로스포츠에 관련된 군집은 1개의 중심클러스터와 5개의 주변클러스터로 구성되었으며, 코로나 19의 여파에 따른 프로스포츠 시작과 관련된 키워드를 주로 검색하고 있는 것으로 나타났다. 이를 종합해보면 포스트 코로나 시대의 프로야구는 많은 변화가 있을 것이라 예상된다. 특히 응원문화는 관중들이 원하는 정도의 만족감은 없겠지만 관중들이 누릴 수 있는 직접관람의 기회를 누리기 위해 야구장에서도 코로나 19를 극복하기 위한 하나의 일상으로의 행동강령이 잘 유지되어야 할 것이다. 관람문화 또한 라이브커머스, AR/VR, O4O(Online for Offline)등의 4차 산업혁명의 기술도입으로 현장감 있는 쌍방향 소통이 가능한 인터렉티브 소통의 디지털이 구현돼야 할 것이다. 포스트 코로나 시대는 프로스포츠에도 새로운 형태의 패러다임이 구축될 것이다. 랜선 응원, SNS를 활용한 응원, 실시간 동시시청, 라이브 채팅응원, 편파중계 등 다양한 형태의 응원문화가 새로운 창작 콘텐츠 형태로 진화할 것이며, 팬들의 욕구를 충족할 수 있는 새로운 형태의 패러다임이 구축돼야 하겠다.
본 연구는 부산대학교 연구팀이 2013년 12월부터 약 2개월간 한국만화영상원의 의뢰를 받아 2000년 초부터 2013년까지 원고료를 지급받고 공식매체에서 연재된 한국 웹툰을 전수 조사한 '한국 웹툰DB 및 흐름 정리 연구' 자료를 토대로 통계 분석한 자료이다. 웹에 연재되는 만화를 의미하는 Webtoon은 전통적인 출판만화의 쇠퇴와 사회적 환경의 변화로 2000년대 이후 한국만화의 대표적 형식이자 주류 산업으로 발전해 왔으며, 현재 한국을 대표하는 문화콘텐츠로 불리고 있다. 본 조사연구는 웹툰이 시작된 2000년대 초부터 2014년 1월까지 총 13여 년간에 걸친 우리나라 웹툰 중에서 원고료를 받고 매체에 정식연재가 된 웹툰을 대상으로 수집, 정리되었다. 이 데이터를 토대로 작가, 작품의 수와 매체별 분포도, 장르와 연재 주기 등 전반적인 웹툰의 특성을 분석했다. 데이터 분석과 통계작업을 통해 살펴본 한국의 웹툰은 주요 포털의 연재 비중이 아직 높지만 서서히 플랫폼의 다변화가 진행되고 있으며, 작품의 연재 주기는 갈수록 짧아지는 경향을 보이고 있다. 장르적 특성으로는 드라마, 개그, 판타지, 액션 등의 만화의 전통적 인기장르는 여전히 건재하며 최근 사회적 트렌드에 맞게 역사물, 스포츠, 요리 등의 분야가 증가추세에 있다. 웹툰의 활용도 면으로는 릴레이 웹툰, 브랜드 웹툰과 같은 이벤트와 PPL식 상업성을 표방한 새로운 형태의 웹툰도 등장하고 있다. 이와 같은 현상은 작가와 매체, 발주자의 공동이익이 실현되는 한편, 나아가 웹툰의 가능성을 다양하게 실험하는 시도라고 할 수 있다. 그리고 웹툰의 저변확대가 활발해 지면서 성인물의 증가세도 눈여겨 볼만 하다. 본 연구대상은 무료웹툰을 제외한 원고료를 받는 작품을 기준으로 했으나 온라인 사이트의 속성 상 폐쇄되거나 유실된 작가와 작품을 모두 수집하지 못한 한계를 갖고 있으며, 무료 웹툰을 총망라한 전수조사가 앞으로 필요하다 하겠다. 그럼에도 한국 웹툰을 최초로 정식매체와 작품, 작가, 장르를 분류 조사하고 이를 토대로 웹툰의 현재를 가늠해 보는 기초자료로서의 의미를 찾고자 한다. 이 연구를 바탕으로 후속 웹툰연구가 활성화되고 보완되는 자료들이 한국의 만화산업과 학문적인 자료로서 활용되길 기대한다.
한국은 고령화 사회에 접어들었으며, 노인의 일상생활에 직접적인 영향을 주는 근골격계는 근육운동과 유연성이 필수적이다. 특히 요가는 정신과 신체를 완화시키고 스트레스 대처 능력을 향상시킨다. 이에 요가와 관련된 키워드를 알아보기 위해 뉴스분석시스템인 빅카인즈(BIGKinds)에서 제공하는 신문기사를 활용하여 2019년 1월 1일부터 2021년 12월 31일까지의 기사를 수집하였으며, 월별 키워드 분석과 가중도에 따른 관계도 분석을 실시하였다. 결론적으로 첫째, 요가는 계절로 볼 때 봄과 가을에 관심이 높은 것으로 나타났다. 둘째, 최근 요가는 비대면 방식을 통해서 실시되고 있으며, 다양한 SNS를 활용하여 운영되고 있는 것으로 나타났다. 셋째, 요가를 지도하는 요가강사, 트레이너의 관련 기사가 높게 나타났으며, 이에 따라 온라인 지도의 중요성과 관심도를 알 수 있다. 향후 요가 관련 운동프로그램 개발과 국민 생활체육 발전을 위한 기초자료로 활용될 것을 기대한다.
공공데이터는 정부 3.0을 기점으로 공급자 위주의 정보 개방에서 국민 개개인 중심의 맞춤형 정보 공유의 형태로 변모했다. 이에 따라 정부는 공공데이터의 가치를 극대화하고 재사용을 높이고자 관련 정책 및 사업을 펼치고 있다. 본 연구는 뉴스에 드러난 공공데이터 관련 이슈를 분석하여 이슈별 정부 기관 및 정부 사업 현황을 알아보고자 한다. 공공데이터를 포함하는 국내 온라인 뉴스와 공공기관 입찰정보를 대상으로 의미망 분석을 실시했으며 도출된 주요 주제어를 공공데이터에 내재된 사회적, 경제적 가치와 연결시키는 작업을 수행했다. 분석 결과 공공데이터 관련 주요 이슈는 공공데이터 접근성 확대, 신기술의 성장, 이해관계자들 간 협력과 갈등, 민간부문의 활용으로 나뉘었으며 이는 각각 투명성, 효율성, 참여성, 혁신 메커니즘과 밀접한 연관성을 보였다. 이슈별 주요 기관으로는 투명성이 기획재정부와 서울특별시, 효율성이 문화체육관광부와 경기도, 참여성이 산업통상자원부와 인천광역시, 혁신이 국토교통부와 경상북도가 해당되었으며 대부분의 이슈들이 정부주도로 형성되고 있었다.
박지성 선수의 2005년 맨체스터 유나이티드 FC 입단 이후로, 국내에서 프로축구 유니폼 시장이 본격적으로 성장하기 시작했다. 이후, 국내 선수들의 해외 리그에서 활약이 계속되면서 국내에서도 잉글랜드 프리미어리그에 대한 대중의 관심이 지속되고 있다. 이러한 시점에서 본 연구는 국내 프로축구 팬들의 유니폼 소비에 전반적인 소비자 인식을 알아보고, 선수의 영입에 따른 소비자 인식 변화를 비교하고자 했다. EPL의 토트넘에서 활동하고 있는 손흥민 선수의 영입 전후를 중심으로 소셜 미디어에 나타난 프로축구 팬들의 소비자 인식과 구매 요인을 알아보았다. 'EPL 유니폼'을 키워드로, 국내 포털사이트와 소셜 미디어의 게시글을 수집하고, 텍스트 마이닝, SNA, 회귀분석을 사용하여 분석했다. 연구 결과, 첫째, 선수의 소속 팀, 실적, 포지션과 구단의 실적, 순위, 리그의 우승 여부가 프로축구 유니폼의 구매와 탐색에 있어 주요 요인으로 확인되었다. 가격, 디자인, 사이즈, 로고 등과 같은 항목보다 유니폼의 형태, 마킹, 정품 여부, 스폰서와 더 중요하게 작용하고 있었다. 둘째, 구조적 등위성 분석과 군집분석을 통해 국내 프로축구 팬들 사이에서 유니폼과 관련되어 언급되고 있는 주요 주제를 알아본 결과, EPL에 소속된 구단과 유명 선수들이 가장 핵심적인 주제로 나타났다. 셋째, 프로축구 유니폼에 대한 시기별 주제는 월드컵과 EPL 리그에 대한 관심에서 EPL에서 활동하는 다양한 국내외 선수들에 대한 관심으로, 2015년 이후에는 유니폼 자체에 대한 것으로 주제가 변화했다. 이를 통해, 선수들의 이적에 따라 선수가 소속된 해당 구단의 유니폼이 관심을 받고 있음을 알 수 있었다. 넷째, 남녀 소비자 모두 손흥민에 대한 관심이 증가함에 따라서 토트넘이 소속된 리그인 EPL에 대한 관심도 증가하는 것으로 나타났다. 여성의 경우 손흥민에 대한 관심이 증가함에 따라 축구 유니폼에 대해서도 관심을 가지는 것으로 나타난 반면, 남성의 경우 손흥민 선수에 대한 관심과 축구 유니폼에 대한 관심 사이의 관계가 유의하게 나타나지 않았다. 각 구단은 선수와 구단의 성적과 이미지 관리, 스폰서 브랜드 관리에 집중하고, 선수의 이적이 결정되면 선수의 자국에 해당 물량의 공급을 늘리며, 인기를 끌고 있는 선수의 등번호가 부착된 유니폼의 경우에는 여성을 위한 다양한 사이즈를 제공해야 할 필요가 있다.
많은 기관들이 데이터에 기반을 둔 의사결정을 수행해 왔으며, 특히 수치자료를 비롯한 정형 데이터가 이러한 목적으로 널리 활용되어 왔다. 하지만 최근에는 스마트기기와 소셜미디어의 발달로 인해 다양한 형태를 가진 방대한 양의 정보가 생성, 공유, 저장되면서, 전통적인 정형 데이터 기반 의사결정으로부터 비정형 빅데이터 기반 의사결정으로 관심의 전환이 이루어지고 있다. 데이터 기반 의사결정의 대표적 분야인 추천시스템 분야에서도 성능 향상을 위해 비정형 데이터를 활용해야 한다는 필요성이 최근 꾸준히 제기되고 있다. 특히 사용자의 성향이나 선호도는 고객의 니즈와 직결되기 때문에, 비정형 데이터 분석을 통해 사용자의 성향을 파악하고 이를 통해 상품 추천 및 구매 예측의 정확도를 향상시키기 위한 노력이 매우 시급하게 이루어질 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 사용자의 성향을 측정하여 재구매 예측 정확도, 특히 카테고리별 재구매 예측 정확도를 높임으로써, 궁극적으로 추천시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 방안을 제시한다. 구체적으로는 사용자의 일상적인 인터넷 사용 기록을 분석하여 고객이 조회하는 뉴스 기사의 이슈를 식별하고 다양한 이슈에 대한 고객의 관심을 계량화한 후, 이를 활용하여 고객의 카테고리별 재구매 여부를 예측하는 모델을 제안하고자 한다. 실제 웹 트랜잭션으로부터 도출된 인터넷 뉴스 조회 기록 및 쇼핑몰 구매 기록을 대상으로 실험을 수행한 결과, 고객의 과거 구매이력만을 활용한 카테고리 재구매 예측 모형에 비해 본 연구에서 제안한 모형, 즉 고객의 과거 구매이력과 관심 이슈를 모두 활용한 예측 모형의 정확도가 다소 우수한 것으로 나타났다.
텍스트에 대한 사용자의 접근성을 향상시키기 위해, 이들 문서는 정해진 기준에 따라 카테고리로 분류되어 제공되고 있다. 과거에는 카테고리 분류 작업이 수작업으로 수행되었지만, 문서 작성자에게 분류를 맡기는 경우 분류 정확성을 보장할 수 없고 관리자가 모든 분류를 담당하는 경우 많은 시간과 비용이 소요된다는 어려움이 있었다. 이러한 한계를 극복하기 위해 카테고리를 자동으로 식별할 수 있는 문서 분류 기법에 대한 연구가 활발하게 수행되었다. 하지만 대부분의 문서 분류 기법은 각 문서가 하나의 카테고리에만 속하는 경우를 가정하고 있기 때문에, 하나의 문서가 다양한 주제를 갖는 실제 상황과 부합하지 않는다는 한계를 갖는다. 이를 보완하기 위해 최근 문서의 다중 카테고리 식별을 위한 연구가 일부 수행되었으나, 이들 연구는 대부분 이미 다중 카테고리가 부여되어 있는 문서에 대한 학습을 통해 분류 규칙을 생성하므로 단일 카테고리만 부여되어 있는 기존 문서의 다중 카테고리 식별에는 적용할 수 없다는 제약을 갖는다. 따라서 본 연구에서는 이러한 제약을 극복하기 위해, 카테고리, 토픽, 문서간 관계 분석을 통해 단일 카테고리를 갖는 문서로부터 추가 주제를 발굴하여 이를 다중 카테고리로 자동 확장시킬 수 있는 방법론을 제안하였다. 실험 결과 원 카테고리가 식별된 총 24,000건의 문서 중 23,089건에 대해 카테고리를 확장시킬 수 있었다. 또한 정확도 분석에서 카테고리의 특성에 따라 카테고리 분류 정확도가 상이하게 나타나는 현상을 발견하였다. 본 연구는 단일 카테고리로 분류된 문서에 대해 다중 카테고리를 추가로 식별하여 부여함으로써, 규칙 학습 과정에서 다중 카테고리가 부여된 문서를 필요로 하는 기존 다중 카테고리 문서 분류 알고리즘의 활용성을 매우 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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