• 한국화재소방학회논문지
• /
• 제18권1호
• /
• pp.54-66
• /
• 2004

본 논문은 도시 가스 지하배관의 위험관리체계를 유지하는데 필요한 요소들 중 배관의 위험성평가에 적절한 기법을 제안하고, 그 평가결과에 근거하여 가장 비용-효과가 큰 배관 유지관리방안을 찾아내는데 그 목적이 있다. 본 연구에서 제안된 지하배관의 위험성서열화의 접근방법은 세 가지 측면에서 행하여졌는데, 첫째는 RBI(Risk Based Inspection)으로서 배관의 위험도에 영향을 주는 주변인구조건, 관의 크기 및 두께. 사용시간 등을 기준으로 일차적 평가를 함으로서 노출위험도의 높고 낮음을 정성적으로 평가하였고, 둘째는 Scoring System으로서 매설된 배관의 환경적인 요소에 기초하여 점수화하여 구체적으로 위험도를 서열화 하였다. 셋째로는 THOMAS 이론으로부터 대상배관의 누출빈도를 정량화 하였다. 그 결과 도시 가스 대상배관의 노출위험도는 대략 중간이상의 값을 갖는 것으로 나타났으며, 제안된 SPC기법을 적용하여 위험성을 평가한 결과, 대상배관의 부식위험성 점수 값이 허용범위(30-70)에 골고루 분포하는 것으로 보아 설정된 평가기준이 실제배관에 대해 상대적인 부식위험성을 잘 서열화 됨을 알 수 있었다. 또한 THOMAS모델을 적용한 평가결과로서의 Score값은 배관의 길이를 포함한 여러 치수들에 무관한 환경요인에 관련된 값인 반면, 기본누출빈도는 배관의 길이를 포함해서 다른 치수들에 비례함을 보여주고 있다. 그 결과 점수 값이 상대적으로 적은 배관구간(상대적으로 위험성이 낮은 구간)도 배관길이가 훨씬 더 크다면 누출발생빈도가 더 높은 값을 갖는다는 것을 알 수 있었다. 또한 대상 파이프라인의 허용위험수용범위는 전체 누출 빈도 값인 최대 1.00E-01/yr로부터 최소 2.50E-02의 영역을 나타내고 있어 이에 상응되는 높은 Consequence를 수용 가능한 영역으로 낮추는 조치가 필요함을 보여주고 있고, 종합파손확률에 대해 사용시간을 회기 분석법(Regression Analysis)으로 예측한 결과, 이에 대한 방정식을 유추할 수 있었고, 그에 대한 결과가 대상 파이프라인의 사용 년 수인 11년에서 13년으로 나타나 실제 대상배관들의 연령과 거의 일치함을 알 수 있었다. 따라서 본 연구에서 제안된 위험성 서열화 접근방법은 실제적으로 지하배관의 유지관리를 하는데 있어서 매우 효율적으로 적용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 보존과학회지
• /
• 제37권6호
• /
• pp.689-700
• /
• 2021

본 연구는 수초지의 한지에 있어서도 다양한 평량에 맞는 기본적인 내절도 측정조건이 요구됨에 따라 내절도 범위 부합과 측정시간 단축을 목적으로 하였다. 연구대상으로 평량 17 g/m², 30 g/m², 45 g/m²에 해당하는 외발초지 6종과 쌍발초지 6종, 평량 75 g/m² 복사지 1종 등 총 13종을 선정하고 발촉방향(LD), 발끈방향(CD)으로 각 24매씩 준비하였다. 연구방법으로 종이-내절 강도 시험에 따라 4연식 MIT 내절도 측정기를 이용하여 하중별(14.72 N, 9.81 N, 4.91 N) 내절도 실험과 시편폭별(15 mm, 10 mm, 5 mm) 내절도 실험을 순차 수행하였다. 연구결과, 평량 17 g/m²~45 g/m² 범위의 한지에 대하여 하중 4.91 N 조건과 시편폭 15 mm, 10 mm 조건이 내절도 기준범위인 10~10000회에 부합하였으며, 특히 시편폭 10 mm에 하중 4.91 N 조건이 내절도의 범위 축소와 측정시간 단축이 가능하였다. 또한, 평균값 기준 하중별 내절도 추세선과 시편폭별 내절도 추세선의 감소기울기를 통해 하중 범위, 시편폭 범위 내의 내절도 예측이 가능해졌다. 하중 4.91 N, 시편폭 15 mm 조건에서도 비교군의 내절도가 35~17723회로 기준범위 10~10000회를 크게 상회하므로 내절도 기준범위 부합과 측정시간 단축을 고려하여 하중 4.91 N, 시편폭 10 mm의 내절도 측정조건을 제안한다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권5_4호
• /
• pp.1173-1183
• /
• 2023

한국의 전체 수출입 물동량은 지난 20여년 동안 연평균 약 5.3%씩 증가하였고, 약 99%가량의 화물이 여전히 해상을 통해 운송되고 있는 것으로 나타났다. 최근 해상 물동량 증가, 코로나 및 전쟁 등의 이유로 해상 물류가 혼잡해지고 예측이 어려워지고 있어 지속적인 항만의 모니터링이 중요하다. 다양한 지상 관측 시스템과 automatic identification system (AIS) 정보를 이용하여 항만을 모니터링하고 항만 내 컨테이너 터미널의 효율적 운영과 물동량 예측을 위한 많은 선행 연구가 진행되었다. 하지만, 소형 무역항이나 개발도상국의 무역항의 경우 대형 항만에 비해 환경 문제와 노후화된 인프라 등의 이유로 항만을 모니터링하기에 어려움이 있다. 최근 인공위성의 활용성이 높아짐에 따라 광범위하고 접근하기 어려운 지역에 대해 위성 영상을 이용하여 지속적인 해상 물동량 데이터 수집 및 해양 감시체계 구축을 위한 선행 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 고해상도 위성영상을 이용하여 부산 신항을 대상으로 항만 내 컨테이너 터미널에 존재하는 선석에 정박한 선박을 육안으로 탐지하고 선석 활용률을 정량적으로 평가하고자 한다. 국토위성, 아리랑위성 3호, PlanetScope, Sentinel-2A를 이용해 항만 내 선석에 정박하고 있는 선박을 육안으로 탐지하였고 선석에 정박 가능한 전체 선박의 수를 이용하여 선석 활용률을 산출하였다. 산출 결과 2022년 6월 2일의 경우 0.67, 0.7, 0.59로 변화하는 것을 보였으며, 영상 촬영 시각에 따라 선박의 수가 변화한 것으로 확인되었다. 2022년 6월 3일의 경우 0.7로 동일한 것으로 나타났고 이는 선박의 종류는 변화하였으나 촬영 시각에 선박의 수는 동일한 것으로 확인이 되었다. 선석 활용률은 값이 클수록 해당 선석에서의 작업이 활발하게 이루어지고 있는 것을 의미하고 있으며, 이는 선석이 혼잡하여 정박지에서 대기하고 있는 다른 선박의 대기시간이 길어지고 운임료가 증가할 수 있기 때문에 선석 활용률을 이용하여 기초적인 새로운 선박 운항 계획 수립에 도움이 될 것으로 판단된다. 선석에서의 작업시간은 수시간에서 수일이 소요되는데 영상의 촬영 시간 차이에 따른 선석에서의 선박의 변화율을 산출한 결과 4분 49초의 시간차이에도 선박의 변화가 있는 것을 확인할 수 있었다. 이는 관측 주기가 짧고 고해상도 위성영상을 모두 이용한다면 항만내 지속적인 모니터링이 가능할 것으로 사료된다. 그리고 항만 내 선박의 변화를 최소 시간 단위로 확인할 수 있는 위성 영상을 활용하면 항만 관리가 이루어지지 않는 소형 무역항이나 개발도상국의 무역항 등에서도 유용하게 사용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권6_1호
• /
• pp.1255-1272
• /
• 2023

위성영상 기반 클로로필-a (chlorophyll-a) 농도는 전지구 기후변화 연구를 위해 장기간의 시계열 자료로 생산되고 있으며, 시간합성 또는 다종위성 자료의 병합(merging)을 통해 결측이 없는 자료의 생산이 요구된다. 그러나 한반도 주변 해역에서의 위성영상 기반 클로로필-a 농도와 관련된 연구는 단일 해색센서로 산출하여 계절적 특징을 평가하거나 연구해역에 적합한 알고리즘을 제시하는 연구가 주로 수행되었다. 본 연구에서는 한반도 주변 해역에서의 공간 커버리지가 높은 클로로필-a 농도 산출을 위해 정지궤도 해색센서 GOCI-II와 극궤도 센서(MODIS, VIIRS, OLCI)의 원격반사도(Remote Sensing Reflectance) 병합자료를 이용하였다. 연구결과 산출물의 공간 커버리지는 극궤도 해색센서 자료보다 약 30% 증가하여 구름으로 인한 결측을 보완하였다. 그리고 현장 관측자료와 함께 Ocean Colour Climate Change Initiative (OC-CCI)와 GlobColour에서 제공하는 전지구 클로로필-a 합성장 자료와의 비교를 통해 정확도를 정량적으로 제시하고자 하였다. 그러나 현장관측 자료의 절대적인 수 부족으로 유의미한 통계적 결과는 제시하지 못하였지만, 전지구 자료와의 비교 결과보다 과소 추정 경향을 확인하였다. 또한 적조와 같은 해양재해·재난 대응 목적의 활용성 평가를 위해 2013년 동해에서 발생한 대번성 사례와 정성적으로 비교하여 정지궤도 해색센서 단독 결과보다 OC-CCI와 유사하게 나타나는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 산출한 결과를 사용하여 향후 인공지능모델 기반의 예측 연구와 아노말리(anomaly) 활용 연구를 수행할 예정이며, 이를 통해 우리나라 연안해역에서 발생하는 클로로필-a 이벤트 모니터링에 유용하게 활용이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국해양학회지:바다
• /
• 제12권3호
• /
• pp.170-177
• /
• 2007

본 연구에서는 기상청 연구개발 사업을 통해 개발된 PNU/CME 접합대순환 모형(CGCM)을 이용하여 적도 태평양에서의 엘니뇨 및 라니냐 현상에 대한 장기 예측성을 해수면온도 상관관계와 숙련도를 통해 살펴보았다. 이를 위하여 PNU/CME CGCM을 활용한 전구규모의 기후 예측을 위하여 1979년부터 2004년까지 매해 1월, 4월, 7월, 10월초를 초기조건으로 하여 12개월 후보 적분을 수행했다(각 적분은 APR RUN, JUL RUN, OCT RUN, JAN RUN 이라 명명한다). 또한 각 12개월 후보 적분은 5개의 앙상블로 구성되었다. 4계절로부터 출발한 모든 적분에서 12개월의 리드가 지난 이후에도 상대적으로 높은 상관이 적도 태평양에서 유지되었다. 특히, 본 연구에서 사용된 모형의 적도 해수면온도 아노말리 예측성은 6개월의 리드까지 뛰어나다는 것을 알 수 있었다. 엘니뇨와 라니냐에 대한 예측성을 평가하기 위해서 Hit rate와 False alarm rate 등의 다양한 숙련도를 구해본 결과, PNU/CME CGCM은 적도 태평양 지역에서의 온난 아노말리와 한랭 아노말리를 예측하는데 있어서는 좋은 예측성을 보였다. 그러나 보통 상태에 대한 예측성은 상대적으로 다소 낮았다. 또한 본 연구에 사용한 모형 결과를 DEMETER 사업에 참여하고 있는 다른 접합대순환 모형들의 예측성과도 비교해 보았을 때, 본 연구에 사용한 모형은 DEMETER 사업에 참여한 모형들에 견줄 수 있는 장기 예측 능력을 갖고 있음을 알 수 있었다. 결론적으로 Nino3.4 지역의 해수면온도 아노말리를 예측할 수 있는 능력을 통해서 살펴볼 때 PNU/CME CGCM은 엘니뇨 및 라니냐 해에 대해서는 6개월까지는 높은 예측성이 있다고 판단되며 최장 12개월 정도의 장기 예측 능력이 있다는 결론을 얻었다.

• 대기
• /
• 제24권3호
• /
• pp.303-315
• /
• 2014

HadGEM2-CC 모델에서의 $CO_2$ 농도증가에 대한 RCP 시나리오의 결과는 21세기 말 전 지구 연평균 기온과 강수 증가가 전망되고 이에 따라 식물의 생산량 및 호흡량 증가가 전망된다. 20세기 말 일차생산량(GPP와 NPP), 호흡량, LAI가 21세기 말 기온 증가에 따라 증가하는 점은 기존의 Shao et al. (2013)와 유사하였다. 특히 이전 연구와 유사하게 21세기 말 일차생산량과 호흡량은 고위도보다 열대 저위도 지역에서 증가량이 더 컸다. 기온이 상승하고 강수량이 증가하면서 식생이 자라지 않던 나지 면적이 감소하였고, 이에 따른 식생 면적 증가는 식생의 생산량(GPP, NPP) 증가로 나타났다. 특히, 본 연구에서는 C3 초지, 활엽수의 면적 증가가 뚜렷하였다. 이는 Beck and Goetz (2011)에서 언급한 대로 온난화에 따른 식생 면적 증가가 식생 생산성과 연관되어 $CO_2$ 흡수작용을 강화하는 데 기여할 수 있음을 의미한다. Shao et al. (2013)에 따르면 21세기 말 누적 NEE는 증가가 전망되고 이는 특히 열대와 고위도 지역이 주요 흡수원으로 작용하였기 때문으로 그 원인을 설명하였다. 본 연구에서 사용된 HadGEM2-CC에서는 전 지구 평균적으로 NEE 흡수가 증가하는 경향은 동일하게 전망하며, 이는 열대보다는 북반구 고위도지역인 유라시아와 북미 대륙에서 증가한 흡수가 그 원인으로 분석되었다(Fig. 8). 앞서 Mynenl et al. (1997)에 따르면 기온상승에 따라 식생의 광합성활동, 생장시기 길이와 시작시기의 당겨짐을 보고하였다. 본 연구 실험에서도 이와 유사하게 미래에 기온 상승에 따라 식생 성장 기간이 길어지고 LAI도 증가하며 식생 지대가 점차 고위도로 북상할 것을 전망하였다(Figs. 5, 12b). 이에 따라 육상 생태계의 $CO_2$ 흡수량은 20세기 말보다 21세기 말에 증가하였고 우리나라가 속해있는 동아시아지역($90^{\circ}E{\sim}140^{\circ}E$, $20^{\circ}N{\sim}60^{\circ}N$)은 기온, 강수뿐 아니라 $CO_2$ 흡수량도 같은 위도대의 전 지구 동서평균보다 크게 모의되었다. RCPs에 따른 흡수율은 21세기 중반까지는 대기 중 이산화탄소 농도 변화율과 유사한 경향을 보이는데 RCP 8.5에서는 21세기 후반에 흡수 증가율이 감소하며 이는 Liddicoat et al. (2013) 에서 보인것과 유사하다. 하지만 대기 중 $CO_2$의 증가와 식생분포 지역의 확대에도 불구하고 21세기 말 육상생태계의 순생태계흡수량은 크게 증가하지 않음을 확인할 수 있었다. 이는 기온 상승이 크게 일어난 21세기 후반부터 토양 호흡의 급격한 증가로 인하여 육상생태계의 이산화탄소 흡수 능력은 감소한 것에 기인하였다. 향후 본 연구결과의 유의성을 확보하기 위해 다양한 모델의 자료를 추가할 필요가 있다. Shao et al. (2013)에 따르면 미래 탄소 흡수 전망에 있어 전 지구 및 위도별 모의 결과가 모델마다 매우 다양한데 이는 지면생태모형 간의 식생역학, 물리과정의 차이로 해석된다. 미래 육상생태계의 이산화탄소 흡수 능력의 변화와 기후변화를 보다 정확하게 예측하기 위해서는 다른 모델의 자료를 이용한 불확실성을 정량화 하는 것이 필요하며 이는 전 지구 및 지역별 탄소 순환 이해를 높이는 데 기여할 것이다.

• 한국식품영양과학회지
• /
• 제43권3호
• /
• pp.425-430
• /
• 2014

식품의 3대 영양소인 탄수화물, 단백질 및 지방의 일반적인 분석 방법은 Kjeldahl 및 Soxhlet 시험법과 같은 기존의 화학 분석 방법으로 분석하였다. 그러나 이러한 분석 방법은 시료의 전처리 과정이 필요하고 많은 비용과 분석 시간이 소모되며 복잡한 추출과정을 거친다는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 국내 유통 식품 및 농산물 자원에 함유된 탄수화물, 단백질 및 지방의 함량을 근적외 분광분석법(near-infrared reflectance spectroscopy, NIRS)으로 신속하고 정확하게 동시에 측정할 수 있는 방법을 검토하였다. 분석시료는 517종의 다양한 식품 시료를 예측모델 개발용(calibration set) 412종과 예견치 분석용(validation set) 162종으로 구분하여 사용하였다. 기존의 화학 분석 방법에 의해 측정된 성분들의 분석 결과와 근적외 스펙트럼 데이터간의 상관관계를 조사하여 각 성분별 예측모델을 검토하였으며, 변형부분최소자승법(MPLS) 및 다양한 수처리와 산란보정을 이용한 결과, 탄수화물, 단백질 및 지방의 산란방식은 각각 weighted MSC, standard MSC 및 SNV only로 수처리는 각각 1차 미분(1st derivative, 4 nm gap, 5 points smoothing, 1 point second smoothing), 2차 미분(2, 5, 5, 3) 및 1차 미분(1, 1, 1, 1)을 적용하여 예측모델을 검토한 결과 $R^2$값이 0.971, 0.974 및 0.937로 높고 SEC값은 4.066, 1.080 및 1.890으로 낮은 최적의 예측모델을 개발하였다. 세 성분의 최적 예측모델에 의한 상관도와 잔차 히스토그램을 검토한 결과 세 성분 모두 근적외 분광분석법 예측모델로 적합함을 확인할 수 있었으며, 최적의 예측모델을 미지의 식품 시료 162종에 적용한 결과, 탄수화물, 단백질 및 지방의 $r^2$(SEP)값은 0.987(2.515), 0.970(1.144) 및 0.947(1.370)로 $r^2$값은 높으며 SEP값은 낮은 양호한 양상을 나타내었다. 그러나 지방의 결정계수($R^2$, $r^2$)값은 탄수화물, 단백질에 비해 다소 낮은 양상을 나타내므로 추후 식품 검체에 적용 시 탄수화물 및 단백질 성분에 비해 예측결과의 정확성이 다소 낮을 수 있다고 판단되어진다. 이상의 결과에서 전처리 단계에서 복잡한 추출과정, 많은 비용소모, 분석시간 및 고도의 분석기술을 요하는 기존 습식 화학분석 방법의 단점을 보완하고자 검토되었던 근적외 분광분석법은 다량의 식품분석 시료를 분석하기에는 매우 효율적이라고 생각되며, 이런 점들을 고려해 보면 근적외 분광분석 예측모델들은 추후에 미지 식품시료에 함유된 탄수화물, 단백질 및 지방의 기존 분석법을 대체하여 편리하고 빠르게 함량을 예측 가능할 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
• /
• 제19권1호
• /
• pp.95-110
• /
• 2013

최근 다양한 소셜미디어를 통해 생성되는 비정형 데이터의 양은 빠른 속도로 증가하고 있으며, 이를 저장, 가공, 분석하기 위한 도구의 개발도 이에 맞추어 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 환경에서 다양한 분석도구를 통해 텍스트 데이터를 분석함으로써, 기존의 정형 데이터 분석을 통해 해결하지 못했던 이슈들을 해결하기 위한 많은 시도가 이루어지고 있다. 특히 트위터나 페이스북을 통해 실시간에 근접하게 생산되는 글들과 수많은 인터넷 사이트에 게시되는 다양한 주제의 글들은, 방대한 양의 텍스트 분석을 통해 많은 사람들의 의견을 추출하고 이를 통해 향후 수익 창출에 기여할 수 있는 새로운 통찰을 발굴하기 위한 움직임에 동기를 부여하고 있다. 뉴스 데이터에 대한 오피니언 마이닝을 통해 주가지수 등락 예측 모델을 제안한 최근의 연구는 이러한 시도의 대표적 예라고 할 수 있다. 우리가 여러 매체를 통해 매일 접하는 뉴스 역시 대표적인 비정형 데이터 중의 하나이다. 이러한 비정형 텍스트 데이터를 분석하는 오피니언 마이닝 또는 감성 분석은 제품, 서비스, 조직, 이슈, 그리고 이들의 여러 속성에 대한 사람들의 의견, 감성, 평가, 태도, 감정 등을 분석하는 일련의 과정을 의미한다. 이러한 오피니언 마이닝을 다루는 많은 연구는, 각 어휘별로 긍정/부정의 극성을 규정해 놓은 감성사전을 사용하며, 한 문장 또는 문서에 나타난 어휘들의 극성 분포에 따라 해당 문장 또는 문서의 극성을 산출하는 방식을 채택한다. 하지만 특정 어휘의 극성은 한 가지로 고유하게 정해져 있지 않으며, 분석의 목적에 따라 그 극성이 상이하게 나타날 수도 있다. 본 연구는 특정 어휘의 극성은 한 가지로 고유하게 정해져 있지 않으며, 분석의 목적에 따라 그 극성이 상이하게 나타날 수도 있다는 인식에서 출발한다. 동일한 어휘의 극성이 해석하는 사람의 입장에 따라 또는 분석 목적에 따라 서로 상이하게 해석되는 현상은 지금까지 다루어지지 않은 어려운 이슈로 알려져 있다. 구체적으로는 주가지수의 상승이라는 한정된 주제에 대해 각 관련 어휘가 갖는 극성을 판별하여 주가지수 상승 예측을 위한 감성사전을 구축하고, 이를 기반으로 한 뉴스 분석을 통해 주가지수의 상승을 예측한 결과를 보이고자 한다.

• 지능정보연구
• /
• 제20권4호
• /
• pp.89-105
• /
• 2014

Web2.0의 등장과 함께 급속히 발전해온 온라인 포럼, 블로그, 트위터, 페이스북과 같은 소셜 미디어 서비스는 소비자와 소비자간의 의사소통을 넘어 이제 기업과 소비자 사이의 새로운 커뮤니케이션 매체로도 인식되고 있다. 때문에 기업뿐만 아니라 수많은 기관, 조직 등에서도 소셜미디어를 활용하여 소비자와 적극적인 의사소통을 전개하고 있으며, 나아가 소셜 미디어 콘텐츠에 담겨있는 소비자 고객들의 의견, 관심, 불만, 평판 등을 분석하고 이해하며 비즈니스에 적용하기 위해 이를 적극 분석하는 단계로 진화하고 있다. 이러한 연구의 한 분야로서 비정형 텍스트 콘텐츠와 같은 빅 데이터에서 저자의 감성이나 의견 등을 추출하는 오피니언 마이닝과 감성분석 기법이 소셜미디어 콘텐츠 분석에도 활발히 이용되고 있으며, 이미 여러 연구에서 이를 위한 방법론, 테크닉, 툴 등을 제시하고 있다. 그러나 아직 대량의 소셜미디어 데이터를 수집하여 언어처리를 거치고 의미를 해석하여 비즈니스 인사이트를 도출하는 전반의 과정을 제시한 연구가 많지 않으며, 그 결과를 의사결정자들이 쉽게 이해할 수 있는 시각화 기법으로 풀어내는 것 또한 드문 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 소셜미디어 콘텐츠의 오피니언 마이닝을 위한 실무적인 분석방법을 제시하고 이를 통해 기업의사결정을 지원할 수 있는 시각화된 결과물을 제시하고자 하였다. 이를 위해 한국 인스턴트 식품 1위 기업의 대표 상품인 N-라면을 사례 연구의 대상으로 실제 블로그 데이터와 뉴스를 수집/분석하고 결과를 도출하였다. 또한 이런 과정에서 프리웨어 오픈 소스 R을 이용함으로써 비용부담 없이 어떤 조직에서도 적용할 수 있는 레퍼런스를 구현하였다. 그러므로 저자들은 본 연구의 분석방법과 결과물들이 식품산업뿐만 아니라 타 산업에서도 바로 적용 가능한 실용적 가이드와 참조자료가 될 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
• /
• 제23권3호
• /
• pp.1-27
• /
• 2017

경제주체들의 경기상황에 대한 판단 및 전망은 경기변동에 영향을 미치므로 경기심리지수와 거시경제지표들 간에는 밀접한 관련성을 나타내는 것으로 알려져 있다. 경기선행지표로 국내에서 많이 사용되는 경기심리지수에는 소비자동향조사, 기업경기조사, 경제심리지수가 있다. 그러나 설문조사를 통해 생성된 지수는 자료의 성격상 속보성이 떨어지는 문제가 있다. 본 연구에서는 이러한 정형데이터의 한계를 보완할 수 있도록 비정형데이터에서 정보를 추출해 경기심리지수를 생성하고, 경제분석에서의 활용 가능성을 검토하였다. 민간소비와 관련된 실물지표에는 소매판매업지수와 서비스업생산지수를 사용하였고, 고용지표에는 고용률과 실업률을, 가격지표에는 소비자물가상승률과 가계의 대출금리를 사용하여 지표들 간의 추이 분석 및 시차구조 파악을 위한 교차상관분석을 수행하였다. 마지막으로 이들 지표들에 대한 예측 가능성을 점검하였다. 분석결과, 다른 지표들의 선행지수로 많이 사용되는 소비자심리지수와 비교해 선택 지표들과 높은 상관관계를 보이며, 1~2개월 선행한 것으로 나타났다. 예측력 또한 향상되어 텍스트데이터에서 생성한 소비자 경기심리지수의 유용성이 확인되었다. 온라인에서 생성되는 뉴스기사나 소셜 SNS 등의 텍스트 데이터는 속보성이 뛰어나고, 커버리지가 넓어 특정 경제적 이슈가 발생할 경우 이것이 경제에 미치는 영향을 빠르게 파악할 수 있다는 점에서 경기판단지표로써의 잠재적 가능성이 클 것으로 보인다. 경제분석에서 비정형데이터를 활용한 국내연구는 초기 단계지만 데이터의 유용성이 확인되면 그 활용도가 크게 높아질 것으로 기대한다.