• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제15권3호
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• pp.211-218
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• 2023

Due to the implementation of COVID-19 distancing, interest and users in 'home training' are rapidly increasing. Therefore, the purpose of this study is to identify the perception of 'home training' through big data analysis on social media channels and provide basic data to related business sector. Social media channels collected big data from various news and social content provided on Naver and Google sites. Data for three years from March 22, 2020 were collected based on the time when COVID-19 distancing was implemented in Korea. The collected data included 4,000 Naver blogs, 2,673 news, 4,000 cafes, 3,989 knowledge IN, and 953 Google channel news. These data analyzed TF and TF-IDF through text mining, and through this, semantic network analysis was conducted on 70 keywords, big data analysis programs such as Textom and Ucinet were used for social big data analysis, and NetDraw was used for visualization. As a result of text mining analysis, 'home training' was found the most frequently in relation to TF with 4,045 times. The next order is 'exercise', 'Homt', 'house', 'apparatus', 'recommendation', and 'diet'. Regarding TF-IDF, the main keywords are 'exercise', 'apparatus', 'home', 'house', 'diet', 'recommendation', and 'mat'. Based on these results, 70 keywords with high frequency were extracted, and then semantic indicators and centrality analysis were conducted. Finally, through CONCOR analysis, it was clustered into 'purchase cluster', 'equipment cluster', 'diet cluster', and 'execute method cluster'. For the results of these four clusters, basic data on the 'home training' business sector were presented based on consumers' main perception of 'home training' and analysis of the meaning network.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권1호
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• pp.164-172
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• 2023

In this study, we identify the recognition of 'The First Slam Dunk', which is gaining popularity as a sports-based cartoon through big data analysis of social media channels, and provide basic data for the development and development of various contents in the sports industry. Social media channels collected detailed social big data from news provided on Naver and Google sites. Data were collected from January 1, 2023 to February 15, 2023, referring to the release date of 'The First Slam Dunk' in Korea. The collected data were 2,106 Naver news data, and 1,019 Google news data were collected. TF and TF-IDF were analyzed through text mining for these data. Through this, semantic network analysis was conducted for 60 keywords. Big data analysis programs such as Textom and UCINET were used for social big data analysis, and NetDraw was used for visualization. As a result of the study, the keyword with the high frequency in relation to the subject in consideration of TF and TF-IDF appeared 4,079 times as 'The First Slam Dunk' was the keyword with the high frequency among the frequent keywords. Next are 'Slam Dunk', 'Movie', 'Premiere', 'Animation', 'Audience', and 'Box-Office'. Based on these results, 60 high-frequency appearing keywords were extracted. After that, semantic metrics and centrality analysis were conducted. Finally, a total of 6 clusters(competing movie, cartoon, passion, premiere, attention, Box-Office) were formed through CONCOR analysis. Based on this analysis of the semantic network of 'The First Slam Dunk', basic data on the development plan of sports content were provided.

• 한국의상디자인학회지
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• 제25권2호
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• pp.111-122
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• 2023

This study aims to collect Big Data related to DIY clothing, analyze the results on a year-by-year basis, understand consumers' perceptions, the status, and reality of DIY clothing. The reference period for the evaluation of DIY clothing trends was set from 2012 to 2022. The data in this study was collected and analyzed using Textom, a Big Data solution program certified as a Good Software by the Telecommunications Technology Association (TTA). For the analysis of fabric-related DIY products, the keyword was set to "DIY clothing", and for data cleansing following collection, the "Espresso K" module was employed. Also, via data collection on a year-by-year basis, a total of 11 lists were generated and the collected data was analyzed by period. The following are the findings of this study's data collection on DIY clothing. The total number of keywords collected over a period of ten years on search engines "Naver" and "Google" between January 1, 2012 and December 31, 2022 was 16,315, and data trends by period indicate a continuous upward trend. In addition, a keyword analysis was conducted to analyze TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency), a statistical measure that reflects the importance of a word within data, and the relationship with N-gram, an analysis of the correlation concerning the relationship between words. Using these results, it was possible to evaluate the popularity and growing tendency of DIY clothing products in conjunction with the evolving social environment, as well as the desire to explore DIY trends among consumers. Therefore, this study is valuable in that it provides preliminary data for DIY clothing research by analyzing the status and reality of DIY products, and furthermore, contributes to the development and production of DIY clothing.

• 한국의상디자인학회지
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• 제25권1호
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• pp.83-96
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• 2023

The purpose of this study is to compare and analyze the perception of retro fashion and new-tro fashion using big data. TEXTOM allowed the collection of big data on the words 'retro fashion' and 'new-tro fashion', which was refined afterwards. As for the data collection period, Jan. 1, 2019 to Nov. 30, 2022 was set. A top 50 list of words were extracted from this data based on appearance frequency. The extracted words were processed through Network centrality analysis and CONCOR analysis using Ucinet 6. The results are as follows. 1) In retro fashion, the appearance frequency of 'style' was the highest, followed by 'sensibility', 'color', 'trend', 'fashion', and 'brand'. These words came up with high TF-IDF values. Network centrality analysis discovered that 'color', 'style', 'trend', 'sensibility', and 'design' had high level of connectivity with other words. CONCOR analysis showed a total of four significant groups; trends, styles, looks, and photos. 2) In new-tro fashion, the appearance frequency of 'retro' was the highest, followed by 'trend', 'generation', 'style', 'brand', and 'fashion'. These words also came up with high TF-IDF values. Network centrality analysis found that 'retro', 'trend', 'generation', and 'brand' had high level of connectivity with other words. CONCOR analysis showed a total of four significant groups; style, brand, clothing, and trend. 3) New-tro fashion is included in retro fashion in that it reproduces the styles of the past. However, it is taken completely differently from generation to generation. Unlike the older generations, millennials actively accept newly created clothes and brands based on the past styles. They perceive it as a fashion that reveals their own unique tastes and tastes.

• 한국의상디자인학회지
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• 제25권4호
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• pp.77-92
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• 2023

The purpose of this study is to investigate the public perception of Gorpcore through Big Aata analytics. The study was conducted based on the collection of Big Data on the word 'Gorpcore' through Textom from July 24, 2017 to March 31, 2023. As a result, 63,386 words were collected from a total of 18,879 posts, and the top 50 words were determined based on frequency of appearance. Based on the collected words, centrality measures and CONCOR algorithm were performed in Ucinet 6. The research results are as follows. 1) The frequency of appearance was high in the order of 'Gorpcore look', 'fashion', 'coordination', 'clothes', 'outdoor', 'Musinsa', 'look', 'trend', 'brand' and 'ahjussi (middle-aged old man in Korean)'. These words had high TF-IDF scores, which leads to the conclusion that these are key words that are recognized as important. 2) Network centrality shows that 'Gorpcore look', 'fashion', 'outdoor', 'coordination', 'clothes', 'trend', 'look' and 'style' have a high correlation with other words. Through this, it was found that the public thinks it is important to create a variety of fashions by styling high-performance outdoor wear and casual wear, and that they are highly interested in clothes and in brands leading the Gorpcore trend. 3) As a result of the CONCOR algorithm, four significant groups were formed. The words that appear in each group are as follows. Group 1 - 'outdoor', 'Gorp', 'Normcore', 'hiking', 'functionality', 'new', 'sports', 'casual wear', 'activity', 'generation', 'collaboration'. Group 2 - 'fashion', 'trend', 'look', 'brand', 'style', 'shoes', 'ugly', 'item', 'trend', 'product', 'Salomon', 'padded jacket', 'stylishness', 'utilization', 'Winter', 'street', 'design', 'retro', 'popular', 'styling'. Group 3 - 'Gorpcore look', 'coordination', 'Musinsa', 'windbreaker', 'recommendation', 'Arcteryx', 'pants', 'man'. Group 4 - 'clothes' 'ahjussi', 'jacket', 'launching', 'spring', 'The North Face', 'collection', 'utility', 'jumper'. As a result, it can be seen that the Gorpcore is also regarded as a part of outdoor, fashion, coordination, and casual wear.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제16권2호
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• pp.179-184
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• 2024

Franchise are now a red ocean in Food industry and they need to find other options to appeal for their product, the uprising content, food tech. The franchises are working on R&D to help franchisees with the operations. Through this paper, we analyze the franchise interest on food tech and to help find the necessity of development for franchisees who are in needs with hand, not of human, but of technology. Using Textom, a big data analysis tool, "franchise" and "food tech" were selected as keywords, and search frequency information of Naver and Daum was collected for a year from 01 January, 2023 to 31 December, 2023, and data preprocessing was conducted based on this. For the suitability of the study and more accurate data, data not related to "food tech" was removed through the refining process, and similar keywords were grouped into the same keyword to perform analysis. As a result of the word refining process, a total of 10,049 words were derived, and among them, the top 50 keywords with the highest relevance and search frequency were selected and applied to this study. The top 50 keywords derived through word purification were subjected to TF-IDF analysis, visualization analysis using Ucinet6 and NetDraw programs, network analysis between keywords, and cluster analysis between each keyword through Concor analysis. By using big data analysis, it was found out that franchise do have interest on food tech. "technology", "franchise", "robots" showed many interests and keyword "R&D" showed that franchise are keen on developing food tech to seize competitiveness in Franchise Industry.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.139-150
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• 2020

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.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.27-40
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• 2020

마라톤은 남녀노소 누구나 즐길 수 있는 대표적인 생활체육으로 자리 잡은 지 오래이다. 최근 삶의 균형을 뜻하는 워라밸(Work and Life Balance) 트렌드가 전 사회로 확대되면서 진입 장벽이 비교적 낮은 마라톤은 20-30대 젊은 층에게 인기를 끌고 있다. 마라톤 대회의 이슈와 연관단어를 분석하여 2030 젊은 층들에게 인기 있는 마라톤 대회의 스포테인먼트적인 요소를 키워드를 통해 분석하여 차별화된 대회를 위한 발전방안을 제시하고자 한다. 키워드 및 연관단어 분석을 위해 네이버(Naver)와 다음(Daum)에서 제공하는 블로그, 카페, 뉴스가 분석채널로 선정되었고, 빅데이터 자료 검색을 위한 키워드는 'JTBC마라톤'과 '문화'를 주제어로 추출하였다. 자료 분석 기간은 2019년 JTBC 마라톤대회 참가 신청이 시작된 2019년 8월 13일부터 2019년 11월 13일까지 3개월간의 기간으로 한정하였다. 자료수집 및 분석을 위하여 소셜 매트릭스 프로그램인 텍스톰(Textom)을 통해 빈도 및 매트릭스 데이터를 추출하였다. 또한 텍스톰을 활용하여 단어들 간의 연결 구조와 연결정도 중심성을 분석하여 관계의 정도를 계량화 하였다. 분석결과를 살펴보면 첫째, 마라톤은 개인 운동임에도 불구하고 젊은 층들은 '러닝'이라는 공통분모를 공유하며 다른 젊은 층들과 '러닝크루'라는 새로운 문화 집단을 형성하였다. 이를 통해 홀로 외로이 뛰며 자신과의 싸움을 벌이는 마라톤의 이미지에서 벗어나 같이 훈련하고 같이 참가하며 같이 즐기는 축제의 장으로써의 마라톤 대회문화가 형성된 것을 확인할 수 있었다. 둘째, '훈련'의 과정을 중시하고 이를 다른 이들과 SNS를 통해 공유하는 문화가 확산되었음을 알 수 있었다. 세 번째, 유명인과 관련된 단어가 다양하게 도출되었다. 이는 마라톤대회에 참가하여 함께 레이스를 펼친 유명인은 물론 대회가 끝난 후 '애프터공연'에 출연하는 연예인에 대한 참가자들의 높은 관심을 반영한 결과라 하겠다. 네 번째, '후기'와 관련된 단어가 빈번히 도출되었다. 이는 젊은 마라토너들이 마라톤 준비과정은 물론 대회 당일의 경험을 타인들과 공유하는 문화가 반영된 것이라 분석된다. 다섯 번째, 공연과 관련된 단어가 상위 순위에서 도출되었다. 여섯 번째, '도전', '멋진', '성공', '즐겁' 등 긍정적이고 진취적인 감정을 표현하는 단어가 다수 도출되었다. 이 연구의 결과를 통해 젊은 아마추어 마라토너들의 마라톤대회 참가 동기와 목적은 건강과 체력증진처럼 단일하거나 단편적이지 않으며 다양하고 복합적인 종합 문화체험 행사로 마라톤 대회에 참가하고 있음을 확인할 수 있었다. 결국, 젊은 마라토너들의 마라톤 참여는 참가자체에 목적을 두는 '체력증진'의 목적보다는 대회를 선정하고 대회를 크루멤버들과 함께 준비하고 대회를 끝맺음하기까지의 일련의 과정을 하나의 '축제'로 여기는 것을 엿볼 수 있었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.15-22
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• 2018

패키징에 대한 소비자들의 주요인식을 조사하기 위해 빅데이터 분석방법인 텍스트 마이닝과 의미연결망 분석을 중심으로 연구를 진행하였다. 데이터 수집은 웹&SNS데이터 분석 프로그램인 텍스톰(Textom)을 사용하여 2년 7개월간의 데이터를 수집하였다. 연구 결과 네트워크 중심도는 패키징의 경우 8.9% 포장은 9.1%로 패키징이 보다 다양한 주제를 다루는 것으로 조사되었다. CONCOR 분석을 통해서 유사한 의미를 가지는 4개의 그룹으로 분류하여 패키징에 관한 소비자들의 주요인식을 연구, 개발, 산업, 소재, 기능 등으로 요약하였다. 본 연구에 따르면 소비자가 가장 많이 인식하는 패키징 소재는 합성수지이며 패키징 기능으로는 보관의 기능을 주로 인식한다. 또한 소비자들이 인식하는 패키징 관련 상품군으로 제약, 의약품인 것으로 조사되었다. 본 연구결과는 패키징에 대한 소비자들의 인식을 예측함으로써 향후 이루어질 연구와 산업발전에 기초자료로써의 활용 가능성을 가지며 빅데이터와 패키징 두 분야의 융합을 통한 패키징 분야의 새로운 연구방향을 제시한 의의가 있다.

• 융합보안논문지
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• 제19권4호
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• pp.23-34
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• 2019

본 연구는 육군이 안고 있는 군사보안과 관련한 정책방향 연구의 방안으로서, 4차 산업혁명 신기술중의 하나인 빅데이터를 활용하고자 하였다. 텍스트마이닝 기법을 활용하여 군사보안(Military Security) 측면에서 국내외 저명 학술연구 논문들의 '군사보안' 트랜드를 분석하고, 이를 통해 우리가 착안해야할 정책적 방향을 도출해 낼 수 있다면, 군사보안의 큰 그림을 인식하고, 그만큼의 불필요한 시행착오를 줄일 수도 있기 때문이다. 연구결과 나름대로 의미있는 결과를 얻었는데, 국내연구는 4차 산업혁명을 지향하는 과정에서, 주로 보안의 IT기술 및 북한의 사이버보안 등과 같은 기술적인 군사보안에 관심이 많은 반면, 국외연구는 군사보안이 국가간 협력차원에서 필요하고, 군사보안 혁신을 통해 세계평화에 기여할 수 있는 방향으로 정책들이 연구되고 있음을 확인하였다. 단순한 군사보안이 안보차원이 아니라 세계평화와 안보레벨을 결정한다는 측면에서 진행되고 있는 다양한 학술적 정책연구들은 수십년간 북한과 대치되어 있는 우리의 즉물적인 상황과 대비되면서도 대승적인 차원에서 간과할 수 없는 보완방안을 제시받을 수 있는 것이었다. 군사보안이 국가간의 안보시스템적으로 연구되어야 하는 정책적 산물이라는 인식하에 국내의 학술연구의 방향도 기존의 기술보안적인 보안연구에 그치지 말고, 국가적 네트워크의 협력하에 보다 거시적인 군사보안 정책연구가 이루어져야 할 것으로 사료된다.