• 한국융합학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.71-80
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• 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.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.935-945
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• 2021

이 연구의 목적은 빅데이터 분석 방법을 이용하여 아두이노 강의에 대한 사회적 인식을 분석하는 데 있다. 이를 위해 네이버 사이트의 블로그, 카페, 뉴스 채널에서 '아두이노+강의'를 검색 키워드로 2012년 1월부터 2021년 5월까지의 데이터를 텍스톰 사이트로 수집하였다. 수집된 데이터는 텍스톰 사이트를 이용하여 정제하였으며, 텍스톰 사이트, Ucinet 6, Netdraw 프로그램을 이용하여 텍스트 마이닝 분석과 의미 연결망 분석을 수행하였다. 빈도 분석, TF-IDF 분석, 연결 중심성 등의 텍스트 마이닝 분석 결과 '교육', '코딩' 등이 상위 키워드임을 확인하였다. 의미 연결망 분석을 위해 CONCOR 분석을 수행한 결과 '아두이노 관련 교육', '피지컬 컴퓨팅 관련 강의', '아두이노 특강', 'GUI 프로그래밍' 등 4개의 군집을 확인할 수 있다. 이 연구를 통해 인터넷상에서 아두이노 강의와 관련하여 일반 대중들의 여러 가지 의미 있는 사회적 인식을 확인할 수 있었다. 이 연구의 결과는 아두이노 강의를 준비하는 교수자나 해당 주제를 연구하는 연구자, 나아가 소프트웨어 교육이나 코딩 교육과 관련 정책을 수립하는 정책 입안자들에게 의미 있는 시사점을 제공하는 자료로 활용될 것이다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.1-12
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• 2022

본 연구는 장애 유아에 대한 최근 10년간의 사회적 인식을 알아보기 위해 인터넷 기반의 빅데이터 분석 시스템인 Textom을 활용하였다. Textom으로 수집된 자료는 데이터 클리닝 과정을 거쳐 빈도가 높은 순으로 50개의 키워드가 선정되었으며, 의미연결망 분석을 위해 UCINET6으로 중심성 분석과 CONCOR분석을 실시하였다. 분석된 자료는 NetDraw를 활용하여 시각화하였다. 그 결과 '교육, 요구, 부모, 통합교육' 등의 키워드가 빈도수, 연결 및 위세 중심성에서 높은 순위를 차지하였다. 그리고 매개 중심성은 '부모, 교사, 문제, 프로그램, 상담'이 높은 순위를 차지하였다. CONCOR분석에서는 '장애, 유아, 진단, 프로그램'의 키워드를 중심으로 하는 4개 군집이 형성되었다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 장애 유아에 대한 사회적 인식의 주제가 무엇인지 살펴보고, 주제별 시사점을 논하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.97-107
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• 2020

본 연구의 목적은 빅데이터 분석기법을 활용하여 공유경제 관련 국내 학술연구 동향을 탐색하기 위해 내용분석 관점에서 종합적 메타스터디를 수행하는데 있다. 종합적 메타분석 연구방법론은 일련의 전체 연구결과물들을 역사적으로 그리고 포괄적으로 살펴봄으로써 전체 연구동향의 규칙성이나 특성을 조명하여, 이를 통해 향후 연구에 대해 방향성을 제시할 수 있다. 공유경제를 주제로 하는 국내 학술연구는 Lawrence Lessig 교수가 2008년에 공유경제의 개념을 세상에 소개한 해에 등장하였으나, 본격적인 연구는 2013년부터 진행되었다. 특히, 2006~2008년 사이에 국내 공유경제 관련 학술연구는 양적으로 급격히 증가하였다. 본 연구는 2013년부터 현재까지 약 8년간의 논문들을 분석 논문으로 선정하고, 전자저널의 학술논문검색 및 원문서비스를 이용하여 제목, 키워드, 초록을 중심으로 텍스트 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터를 정제, 분석, 시각화의 순서로 빅데이터 분석을 실시하여, 추출된 핵심어들을 통해 연도별 및 문헌 유형별 연구동향 및 인사이트를 도출하였다. 데이터 전처리 및 텍스트 마이닝, 메트릭스 빈도분석을 위해 Python3.7과 Textom 분석도구를 활용하였고, 핵심어 노드 간의 구조적 연관성을 파악하기 위해 UCINET6/NetDraw, Textom 프로그램 기반의 N-gram 차트, 중심성 및 소셜네트워크 분석, 그리고 CONCOR 클러스터링 시각화를 통해 8개로 군집화 한 키워드들을 토대로 연구동향의 유형별 특성을 발견하였다. 아직까지 사회과학적 관점에서 공유경제 관련 학술연구 동향에 관한 조사가 이루어진 바가 없기 때문에, 본 연구의 결과물은 선행연구로서 후속 연구들에게 이론적 고찰 및 향후 연구방향에 대해 유용한 정보를 제공하는 초석의 역할을 기대할 수 있다.

• 한국의류산업학회지
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• 제22권5호
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• pp.639-649
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• 2020

This study investigates consumer opinions of clothing care and provides fundamental data to decision-making for oncoming development of clothing care system. Textom, a web-matrix program, was used to analyze big data collected from Naver and Daum with a keyword of "clothing care" from March 2019 to February 2020. A total of 22, 187 texts were shown from the big data collection. Collected big data were analyzed using text-mining, network, and CONCOR analysis. The results of this study were as follows. First, many keywords related to clothing care were shown from the result of frequency analysis such as style, Dryer, LG Electronics, Product, Customer, Clothing, and Styler. Consumers were well recognizing and having an interest in recent information related to the clothing care system. Second, various keywords such as product, function, brand, and performance, were linked to each other which were fundamentally related to the clothing care. The interest in products of the clothing care system were linked to product brands that were also naturally linked to consumer interest. Third, the keywords in the network showed similar attributes from the result of CONCOR analysis that were classified into 4 groups such as the characteristics of purchase, product, performance, and interest. Lastly, positive emotions including goodwill, interest, and joy on the clothing care system were strongly expressed from the result of the sentimental analysis.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제13권4호
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• pp.66-71
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• 2021

The purpose of this paper is to identify keywords related to museums, gamification, and visitors, and provide basic data that the museum market can be expanded by using gamification. That used to collect data for blogs, news, cafes, intellectuals, academic information by Naver and Daum which is Web documents in Korea, and Google Web, news, Facebook, Baidu, YouTube, and Twitter for analysis. For the data analysis period, a total of one year of data was selected from April 16, 2020 to April 16, 2021, after Corona. For data collection and analysis, the frequency and matrix of keywords were extracted through Textom, a social matrix site, and the relationship and connection centrality between keywords were analysed and visualized using the Netdraw function in the UCINET6 program. In addition, We performed CONCOR analysis to derive clusters for similar keywords. As a result, a total of 25,761 cases that analysing the keywords of museum, gamification and visitors were derived. This shows that the museum, gamification, and spectators are related to each other. Furthermore, if a system using gamification is developed for museums, the museum market can be developed.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제11권3호
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• pp.327-331
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• 2023

This paper proposes a tourist destination recommendation application that combines a chatbot and a recommendation system. The data to be entered into the chatbot was through big data on social media. Through TEXTOM, a total of 22,701 data were collected over a one-year period from January 2022 to January 2023. Non-terms that interfere with analysis were removed through the data purification process. Using refined data, network visualization and CONCOR analysis were used to identify the information users want to obtain about travel to Jeju Island, and categories for each cluster were organized. The content was intuitively organized so that even those who approached it for the first time could easily use it, reducing the difficulty of operating the application. In this paper, users can select their own preferences and receive information. In addition, a tool called a chatbot allows users to focus more on the process of acquiring information by gaining a sense of reality while operating the application. This suggests an application that can reach the purpose of the curator by affecting the user's desire to visit tourist attractions.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제15권2호
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• pp.112-117
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• 2023

This study aims to find out what tourists' interests and perceptions are like through online big data. Big data for a total of five years from 2018 to 2022 were collected using the Textom program. Sentiment analysis was performed with the collected data. Sentiment analysis expresses the necessity and emotions of city tours in online reviews written by tourists using city tours. The purpose of this study is to extract and analyze keywords representing satisfaction. The sentiment analysis program provided by the big data analysis platform "TEXTOM" was used to study positives and negatives based on sentiment analysis of tourists' online reviews. Sentiment analysis was conducted by collecting reviews related to the city tour. The degree of positive and negative emotions for the city tour was investigated and what emotional words were analyzed for each item. As a result of big data sentiment analysis to examine the emotions and sentiments of tourists about the city tour, 93.8% positive and 6.2% negative, indicating that more than half of the tourists are positively aware. This paper collects tourists' opinions based on the analyzed sentiment analysis, understands the quality characteristics of city tours based on the analysis using the collected data, and sentiment analysis provides important information to the city tour platform for each region.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.197-213
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• 2022

본 연구에서는 서울시 도시 브랜드 I SEOUL U에 대한 인식과 평가를 분석하기 위하여 온라인 빅데이터를 대상으로 한 텍스트마이닝 분석을 수행하였다. 이를 위하여 데이터 수집 및 분석을 위한 처리 프로그램인 텍스톰(Textom)을 사용하였고 'I SEOUL U' 키워드를 분석키워드로 선정하였다. 키워드 분석 결과 I SEOUL U와 관련된 키워드는 첫째, 비즈니스와 마케팅 관련 용어로서 팝업 스토어, 갤러리, 공동 브랜드, (축제 등) 개최, 상품, 민간기업, 온라인 등이다. 둘째, 이벤트 관련 용어로서 한강, 식목일, 나무 심기, 홍대, 크리스마스, 마포구, 중구, 세종대, 축제거리 등이다. 셋째는 홍보 관련 용어로서 로봇공학박사 데니스 홍, Government, 조형물, Korea 등이었다. N gram 분석 결과에서는 서울시 브랜드로서 공익적 성격의 도시 브랜드인 I SEOUL U의 경우에도 민간 기업의 상업 활동에 많은 기여를 하는 것으로 밝혀졌다. 연결 중심성 분석에서는 비즈니스 및 마케팅, 이벤트, 홍보 등의 범주가 도출되었다. 매트릭스 분석에서는 제품 판매와 관련하여 주로 팝업 스토어의 아이템들이 많고 공동 브랜드 형태의 제품들이 개발되는 것으로 나타났다. 토픽 모델링에서는 총 10개의 토픽이 추출되었고 상업적 활용과 이벤트 축제에 관한 정보 니즈가 많은 것으로 나타났다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.173-184
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• 2019

본 연구의 자료처리는 텍스톰(textom)을 통해 소셜 미디어의 단어검색을 중심으로 빅데이터 분석을 실시하여 3가지 영역(2019광주세계수영선수권대회, 2019광주세계수영마스터즈대회, 2019세계수영선수권 대회문제점)에 대한 단어를 웹 환경에서의 데이터 수집과 정제작업을 통해 일관되게 처리하였다. 또한 수집된 단어를 활용하여 Ucinet6의 프로그램에 적용한 후 시각화 하였으며, 단어들의 유사한 관계파악과 공통요인의 군집을 파악하기 위해 CONCOR분석을 실시하였다. 분석결과 2019광주세계수영선수권대회와 관련된 군집은 주요인식과 주변인식 4개의 영역으로 구분되어 수영선수권대회와 관련된 전반적인 대회운영적인 측면을 주로 검색하고 있는 것으로 나타났고 2019광주세계수영마스터즈대회와 관련된 군집은 주요인식과 주변인식 2개의 영역으로 구분되어 마스터즈대회의 홍보와 대회에 대한 측면을 주로 검색하고 있는 것으로 나타났으며, 2019광주세계수영선수권대회 문제점과 관련된 군집은 주요인식과 주변인식 5개의 영역으로 구분되어 수영선수권대회 문제점의 장소, 운영, 기관, 행사 등에 대한 측면을 주로 검색하고 있는 것으로 나타났다. 최종적으로 2019광주세계수영선수권대회 키워드 분석결과를 통해 첫째, 전남지방과의 상호구축관계형성, 둘째, 시설투자를 최소화한 대회운영, 셋째, 신뢰가 있는 대회운영을 해야 함을 시사할 수 있겠고 2019광주세계수영마스터즈대회 키워드 분석결과를 통해 첫째, 광산업을 활용한 대회홍보, 둘째, 광산업을 활용한 지역홍보를 해야 함을 시사할 수 있겠으며, 2019광주세계수영선수권대회 문제점에 관한 키워드 분석을 통해 2019세계수영선수권대회의 개최 전, 개최 중, 개최 후에 맞는 레거시 정책개발을 해야 함을 시사할 수 있겠다.