• 인간식물환경학회지
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• 제24권6호
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• pp.563-572
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• 2021

Background and objective: The ongoing COVID-19 pandemic restricted daily life, forcing people to spend time indoors. With the growing interest in mental health issues and residential environments, 'pet plants' have been receiving attention during the unprecedented social distancing measures. This study aims to analyze the change in trends of pet plants before and during the COVID-19 pandemic and provide basic data for studies related to pet plants and directions of future development. Methods: A total of 2,016 news articles using the keyword 'pet plants' were collected on Naver News from January 1, 2018 to August 15, 2019 (609 articles) and January 1, 2020 to August 15, 2021 (1,407 articles). The texts were tokenized into words using KoNLPy package, ultimately coming up with 63,597 words. The analyses included frequency of keywords and topic modeling based on Latent Dirichlet Allocation (LDA) to identify the inherent meanings of related words and each topic. Results: Topic modeling generated three topics in each period (before and during the COVID-19), and the results showed that pet plants in daily life have become the object of 'emotional support' and 'healing' during social distancing. In particular, pet plants, which had been distributed as a solution to prevent solitary deaths and depression among seniors living alone, are now expanded to help resolve the social isolation of the general public suffering from COVID-19. The new term 'plant butler' became a new trend, and there was a change in the trend in which people shared their hobbies and information about pet plants and communicated with others in online. Conclusion: Based on these findings, the trend data of pet plants before and after the outbreak of COVID-19 can provide the basis for activating research on pet plants and setting the direction for development of related industries considering the continuous popularity and trend of indoor gardening and green hobby.

• 한국비블리아학회지
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• 제28권1호
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• pp.191-207
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• 2017

이 연구는 텍스트마이닝 기술을 이용한 개체계량학적 분석을 인문학 분야 인물 연구에 적용하기 위해 수행하였다. 연구 대상으로 한 인물은 작품뿐만 아니라 종교, 생애에 대해 많은 연구가 이루어진 윤동주를 선정하였다. 본 논문에서는 윤동주 관련 연구 1,076건을 수집하여 이중에서 초록 정보를 가지고 있었던 220건의 논문을 대상으로 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 방식의 토픽모델링 분석을 수행하였으며, 참고문헌 정보를 추출할 수 있었던 121건의 논문을 대상으로 저자동시인용 분석을 통해 연구의 동향을 살펴보았다. 또한 초록에서 인명, 작품명의 개체를 추출하여 이들의 관계를 살펴보았다. 이 연구를 통해 윤동주에 관련한 연구 동향은 생애, 시, 실존의식, 비교문학, 번역문학, 종교적 신념에 대한 연구로 다양한 분야에 걸쳐 이루어졌다는 것을 데이터를 기반으로 보다 객관적으로 분석해 볼 수 있었으며, 윤동주와 함께 연구되는 다른 인물이 어떤 작품을 매개로 하여 연구되어 왔는지에 대해서도 알 수 있었다. 이러한 결과는 인문학 분야의 지적구조를 밝히는데 개체계량학적 방법이 유용함을 증명하는 한편 인문학연구의 새로운 시각적 접근을 제안했다는 데에 의의가 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.430-440
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• 2021

본 연구에서는 토픽 모델링과 주제어 네트워크 분석 방법을 활용하여 국내 플랫폼노동에 관한 학술논문 288편을 분석하였다. 다양한 학문 분야의 플랫폼노동에 관한 연구 동향을 양적, 질적 두 가지 방법을 혼합 활용하여 분석 방법의 한계를 보완하고, 연구의 근간이 되는 주요 이론을 도출하여 종합정리함으로 플랫폼노동에 관한 양면성을 고찰하였다. 학문 분야별로는 법학, 경영학, 경제학 순으로 연구가 많이 진행되었고, 플랫폼노동 보호방안, 공유경제의 직·간접적 영향에 관한 주제 연구가 다수 이루어졌다. 핵심 주제어로는 기반이 되는 인프라, 구조적인 변화를 촉진하는 두 가지 측면에서 디지털, 가치, 산업, 노동을 선정하였다. 주요 토픽은 플랫폼 노동자 보호, 공유 서비스 가치, 디지털 패러다임, 공유경제 모델, 플랫폼 규제가 도출되었다. 분석 결과를 토대로, 거시적인 맥락에서의 구조적인 분석 프레임 완성과 플랫폼노동의 다양한 유형을 포함한 사례 분석과 기술 보완의 일반화, 지속성과 공유경제의 본질적인 공생 가치 실현을 위한 개인 수준의 역량 개발 탐구, 맞춤형 직업교육훈련 프로그램 설계를 제언하였다.

• 창의정보문화연구
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• 제6권1호
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• pp.23-30
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• 2020

본 논문은 융복합 논문지인 창의정보문화연구의 연구 동향을 분석하기 위한 목적으로 텍스트 마이닝 방법을 활용하였다. 기존의 연구동향 분석방법은 전통적인 내용분석 방법을 사용하여 연구자 개인의 성향이 반영되는 한계가 있었다. 따라서, 기존 연구 동향 분석의 한계를 보완하고자 본 논문에서는 토픽 모델링 기법을 사용하였고, 창의정보문화연구 논문지의 2015년에서 2019년까지 발간된 논문 전체의 영문초록을 분석하였다. 분석 결과, 가장 많이 등장한 단어는 "education"이었고, 8개의 연구 주제가 도출되었다. 도출된 주제는 교육대상, 교육평가, 학습자역량, 소프트웨어와 메이커 문화, 정보교육과 컴퓨터교육, 미래교육, 창의성, 교수학습방법으로 분석되었다. 본 논문의 텍스트 마이닝을 활용하여 융복합연구 논문지의 연구동향을 분석하였다는 점에서 의의가 있다고 할 수 있다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제26권6호
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• pp.205-220
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• 2023

This study aimed to analyze the needs and interests of the public on endangered wildlife using complaint big data. We collected 1,203 complaints and their corresponding text data on endangered wildlife, pre-processed them, and constructed a document-term matrix for 1,739 text data. We performed LDA (Latent Dirichlet Allocation) topic modeling and network analysis. The results revealed that the complaints on endangered wildlife peaked in June-August, and the interest shifted from insects to various endangered wildlife in the living area, such as mammals, birds, and amphibians. In addition, the complaints on endangered wildlife could be categorized into 8 topics and 5 clusters, such as discovery report, habitat protection and response request, information inquiry, investigation and action request, and consultation request. The co-occurrence network analysis for each topic showed that the keywords reflecting the call center reporting procedure, such as photo, send, and take, had high centrality in common, and other keywords such as dung beetle, know, absence and think played an important role in the network. Through this analysis, we identified the main keywords and their relationships within each topic and derived the main issues for each topic. This study confirmed the increasing and diversifying public interest and complaints on endangered wildlife and highlighted the need for professional response. We also suggested developing and extending participatory conservation plans that align with the public's preferences and demands. This study demonstrated the feasibility of using complaint big data on endangered wildlife and its implications for policy decision-making and public promotion on endangered wildlife.

• 디지털융복합연구
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• 제20권4호
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• pp.133-145
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• 2022

연구 목적은 데이터 거버넌스의 연구 동향을 파악하고자 하였다. 연구 대상은 데이터 거버넌스 개념과 전략이 제시되기 시작한 2009년부터 2021년까지의 논문 158편을 대상으로 하였다. 주요 연구방법은 텍스트 마이닝을 활용하였고, 주요 방법은 빈도분석, 워트클라우드, 네트워크 분석 및 토픽 모델링 기법을 사용하여 분석하였다. 연구 결과 최빈 키워드는 정보, 빅데이터, 관리, 정책, 정부, 법률, 스마트가 확인되었다. 또한 네트워크 분석 결과 데이터 산업 정책, 데이터 거버넌스 성과, 국방, 거버넌스, 데이터 공공 등의 주제로 연관된 연구 수행이 이루어지고 있었다. 토픽 모델링을 통해 도출된 4개 토픽은 "데이터 거버넌스 정책", "데이터 거버넌스 플랫폼", "데이터 거버넌스 관련 법률", "데이터 거버넌스 구현"이며, 이중 "데이터 거버넌스 플랫폼" 관련 연구는 증가 추세를 보였고, "데이터 거버넌스 구현"은 축소되고 있는 경향이었다. 본 연구는 데이터 거버넌스 관련 연구를 종합적으로 정리하였다. 데이터 거버넌스는 조직 차원의 데이터 경영 및 데이터 통합 정책, 관련 기술 등 관련 분야와 다양한 시각에서 연구영역 확대가 필요하다. 향후 해외데이터 거버넌스들을 대상으로 한 분석 대상을 확대하고 4차산업혁명, 인공지능, 메타버스 등 데이터 기반 미래 산업이 요구되는 산업 분야에서의 연구 방향과 정책 방향 수립 관련 후속 연구를 기대할 수 있다.

• 자원환경지질
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• 제55권3호
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• pp.273-280
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• 2022

본 연구의 목적은 빅데이터 분석을 활용한 지질자원기술에 대한 사회적 인식을 바탕으로 지질자원기술에 대한 국민 인식 제고 방안을 논의하는 데 있다. 이를 위하여 2010년 1월 1일부터 2022년 4월 14일까지 54개 언론사를 대상으로 언론 기사 제목과 본문에 '지질자원기술'이 포함된 5,044건의 기사를 분석대상으로 삼았으며, 빅데이터 분석을 연구방법으로 채택하였다. 분석 결과, 연구소 중심, 미국·중국·일본 중심, 포항시 지진, 연구원 원장 중심으로 주제어가 구성되어 있었으며, 중요 주제어는 지질, 산업, 광물개발, 환경, 에너지, 원자력, 지하수 등으로 나타났다. 또한, 토픽 분석 결과, 토픽들은 개별적으로 위치하지 않고 전문가, 환경, 연구소 등을 중심으로 상호 연계되어 있고, 미래, 산업, 글로벌 토픽 등으로 확인되었다. 이러한 결과를 바탕으로 지질자원기술의 국민 인식 제고 방안을 논의하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권3호
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• pp.579-585
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• 2023

본 연구의 목적은 텍스트네트워트분석을 통해 스토킹에 대한 정치성향의 언론기사 내에 핵심 단어를 탐색하고 내재된 의도를 살펴보는 것이다. 2018년 1월 1일부터 2022년 12월 31일까지 보도된 보수언론기사(조선일보, 중앙일보) 824건, 진보언론기사(한겨레신문, 경향신문) 783건으로 총 1,607건을 선정하여 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 기반의 토픽모델링 기법으로 도출된 주제범주의 양상을 탐색하였다. 연구결과는 보수언론과 진보언론의 공통된 토픽은 젠더폭력의 인식개선, 신변보호 및 처벌강도, 스토커 신상공개 도출되었고 두 언론의 상이한 토픽은 보수언론에서는 스토커의 가해행위, '신당역 살인사건'의 개요와 진보언론은 '신당역 살인사건'의 가중처벌요구, (사이버공간의) 성착취 범죄 근절로 구성되었다. 본 연구는 스토킹에 대한 언론기사 간의 이념적 의견에 따라 보도형태에 변화가 있음을 시사한다.

• 무역학회지
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• 제47권6호
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• pp.189-209
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• 2022

This study aims to analyze Latin America and the Caribbean papers published in Korea during the past 2000-2020 years. Through this study, it is possible to understand the main subject and direction of research in Korea's Latin America and the Caribbean area. As the research mythologies, this study uses the text mining and Social Network Analysis such as frequency analysis, several centrality analyses, and topic analysis. After analyzing the empirical results, there has been a tendency to change the key words and centrality coefficients between 2000-2010 and 2011-2020 years. During 2011-2020 years, the most frequent keywords were changed from Neoliberalism and culture to policy education, and economy related words. The degree and closeness centrality analyses appeared the higher frequency key words. However, the eigenvector centrality appeared very different from the order of frequency key words. The topic analysis shows that the culture, language, and Neoliberalism were the most important keywords during 2000-2010 years but economy, labor trade, industry, development became the most important keywords during 2011-2020 years in topics.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2004년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.872-877
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• 2004

Welding residual stresses are the main topics of welding research fields. The residual stresses and distortion of structures by welding exert negative effect on the safety of mechanical structures. That is, expansion of material by high temperature and distortion by cooling during welding process are caused by tensile and compressive residual stresses in welding material, and this residual stresses can induce fracture and fatigue problems of welding structures. The accurate prediction of residual stress and relaxation due to mechanical loading of weld zone is very important to improve the quality of weldment. In this study, a finite element modeling technique is developed to simulate the relaxation of residual stresses due to mechanical loading. The effects of load ratio for static and cyclic loading are evaluated based on analytical results.