본 연구는 혼맥 관계 네트워크를 활용하여 조선시대 집안과 집안간의 연결관계를 시계열적으로 분석하려는 목적을 갖는다. 이에 김해김씨 족보자료를 중심으로 1500년대부터 1800년대까지 김해김씨와 혼인을 맺은 집안들의 혼맥 관계를 네트워크화 하고, 각 집안들의 네트워크 중심성을 산출하였다. 또한, 50년 간격으로 8개의 네트워크를 도출하여 김해김씨와 혼맥 관계를 맺은 집안들의 네트워크 밀도와 네트워크 집중화 경향, 그리고 네트워크효과를 분석하였다. 연구 결과로는 전체 네트워크의 크기는 시대가 지남에 따라 증가하였으며, 네트워크집중화 경향성은 점차 감소하는 추세를 보여주었으나, 네트워크상의 혼맥 관계 상위 집안들은 큰 변화가 없는 것으로 나타났지만, 네트워크효과는 시간이 지남에 따라 크게 증대되었다. 본 연구는 기존의 족보연구가 한 집안에 집중되거나 정보 기재 방식에 집중되었지만, 디지털화된 빅데이터 족보자료를 활용하여 더욱 다양한 함의를 도출할 수 있음을 보여주며, 이에 족보의 디지털 데이터화 추진을 제안한다.
This study aims to analyze the characteristics of the management situation of the Korea Railroad Corporation(KORAIL) through the management innovation process of the KORAIL and to suggest its implications for military application. Despite stable demand, the railway passenger industry had the limitation of not being able to abolish deficit routes due to public service obligations. In addition, the launch of the Suseo High-Speed Line has introduced a competitive system, posing a threat to corporate management. KORAIL wanted to overcome this crisis by innovating its management through the utilization of big data, improvement of the freight business, decentralization of demand, the introduction of tourism railroads, and development of station influence areas. By utilizing big data, KORAIL was able to optimize the railway fare system while reducing fixed costs spent on railway maintenance. It also drastically reduced the station of cargo and created a base station to pursue economies of scale. On the other hand, the existing exclusive station system was abolished to solve the chronic saturation of the downtown area, and the railway demand was moved to Gwangmyeong Station and Suwon Station to optimize the passenger supply. In particular, it developed a new business model called the tourism railway by developing the mountain Byeokjin Line, which was a chronic deficit line, and sought to improve liquidity through the development of the station influence area. Such a process of innovation at KORAIL suggests an appropriate direction in seeking ways to innovate the military medical institutions. First of all, the necessity of improving organizational immersion through the development of a personnel structure suitable for the compulsory organization, while expanding the facilities of the division and corps, and reducing the time required for medical treatment and waiting through the establishment of a data-based medical system was suggested. Next, it was also discussed to integrate the National Health Medical College, which received accreditation as a medical facility through the designation of advanced general hospitals and is ultimately under discussion with the Medical Institution. Through this, we hope that the military medical institutions, which are facing various challenges, will overcome existing limitations and be re-lighted as innovative institution that provides comprehensive public health services.
본 연구의 목적은 인구감소가 계속되고 있는 강릉시의 강릉선 KTX 개통 전후의 지료 변화와 관광 빅데이터를 분석하여 지역경제 활성화 방안을 제안하는 것에 있다. 이를 위해 강릉시의 주요 현황과 강릉시 내부 운행기록 데이터(DTG)를 분석하였다. 이후, KTX 강릉선 개통 전후 대중교통 이용객의 이동행태 변화를 비교하였다. 그 결과, 관광객 이용 교통수단 변화, 인구 변화, 자영업종 변화, 강릉시 내 관광객 통행 행태의 변화를 파악할 수 있었다. 특히, 자영업종 변화에서는 KTX 강릉선 개통 이후 일반음식점, 휴게음식점(카페 등), 숙박업소가 증가한 것으로 나타났다. 세 업종 모두 강릉역 인근에 집중하여 증가하고 있으며, 이는 KTX 강릉선 개통 이후 강릉시 중심부에 개통한 강릉역의 영향이라 판단할 수 있다.
모바일 간편 결제란 모바일을 통해 재화, 서비스 이용에 관련된 결제를 처리하는 것을 의미한다. 모바일 접속자가 늘어나고 모바일 채널로 구매하는 사용자 규모가 커짐에 따라 모바일 간편 결제 시장은 지속적으로 성장되고 있다. 따라서 본 연구에서는 청소년을 대상으로 모바일 간편 결제에 대한 이용 실태를 조사하고자 한다. 정보기술에 대한 개인혁신성과 현금 결제 습관을 사용자의 개인적 속성으로, 사용자가 인지하고 있는 위험성과 상대적 이점을 지각된 신념으로 보고 모바일 간편 결제 이용에 대한 청소년들의 인식을 연구하고자 한다. 대부분의 학생들이 온라인/모바일 쇼핑을 통해 모바일 간편 결제를 많이 사용하는 것으로 나타났으며, 상대적 이점이 있다고 높게 생각하고 있고, 현금 사용에 대한 습관 역시 높게 나타났다.
관광산업 발전을 위해서는 방문객이 어느때 몰리고 어떤 취향을 갖고 있는지에 대한 분석이 필요하다. 이를 위해 빅데이터활용은 필수적이다. 빅데이터가 보여주는 다양한 욕구를 익어내고, 정책적으로 반영해야한다. 전주한옥마을의 방문자 분석을 통해 취향과 리즈를 분석, 적용하는 방안을 제시해 본다.
Ryu, Gi-Hwan;Yu, Chaelin;Lee, Jun Young;Moon, Seok-Jae
International journal of advanced smart convergence
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제11권2호
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pp.95-101
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2022
The development of the 4th industry has increased social media, and the rise of COVID-19 has stimulated non-face-to-face services. People's consumption patterns are also changing a lot due to non-face-to-face services. In this paper, food content keywords are derived through social network-based semantic network analysis, emotions are analyzed, and keywords applied to food recommendation platforms are input. We collected food, influencer, and corona keyword analysis data through Textom. A lot of research has been done through online reviews of existing influencer content. However, there is a lack of research on keyword sentiment analysis provided by influencers rather than consumers and research perspectives. This paper uploads language and topics derived through online reviews of existing publications and subscribers, and goes beyond the limits used in marketing methods. By analyzing keywords that influencers suggest when uploading content, you can apply data that applies them to food recommendation platforms and applications.
From 1970, the concept of ecotourism is introduced, lots of studies in ecotourism appeared. Review these studies are necessary for future ecotourism studies. Some review studies on ecotourism are existed. However, these approach also limitation of subjectivities and some sorts of papers has not been reviewed. This study use keyword network analysis which is used as big data analysis to overcome the limitation. Foreign 2455 studies and domestic 163 studies which have ecotoursim in keywords, are analyzed for reviewing. As a result, 3 cluster('Sustainable tourism development', 'Ecological conservation', 'Ecotourist analysis' appeared, in ecotourism studies. In addition, this cluster has deep relationship with region. 'Sustainable tourism development' is related to Eurasia, Australia, Europe. 'Ecological conservation' is related to Africa. 'Ecotourism analysis' is related to North America. Especially 'Resident participation', 'Stakeholder' are appeared many times in Asia region. These results show that ecotourism studies are interpreted in regional contexts. It means that although only one word 'ecotourism' is used in different contexts, regional approach are needed for exact use. In Korea, the keywords are focused on ecotourists and developments. As Korea has lots of ecotour village, resident participation studies have to be supplemented.
이 연구는 단변량 시계열 중에서 계절 아리마 모형을 이용하여 경주지역 외국인 관광객을 예측하고자 한다. 이 연구를 위한 시계열 월별 자료는 1995년부터 2010년까지 수집하였다. 총 192개의 관측치를 분석에 사용하였는데, 성수기와 비수기의 관광객 차이가 아주 큰 것을 보여주고 있다. 예측분석결과, 경주지역의 외국인 관광객에 대한 최종 예측모형은 승법계절 ARIMA(1,1,0) $(4,0,0)_{12}$ 모형으로 선정되었다. 이 모형에 적용하여 미래의 경주지역의 외국인 관광객은 2011년 694천명, 2012년 715천명, 2013년 725천명, 2014년 738천명, 2015년 751천명이 방문하는 것으로 나타났다. 이는 향후 경주지역 외국인 관광객에게 효율적으로 관광시설을 공급함과 동시에 서비스를 제공하기 위한 관광정책을 수립하는 측면에서 관광관련 이해당사자들에게 매우 중요하다는 것을 시사하고 있다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제14권3호
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pp.85-90
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2022
In this study, keywords from representative online portal sites such as NAVER, Google, and Youtube were collected based on text mining analysis technique using TEXTOM to check the changes in the restaurant industry before and after COVID-19. The collection keywords were selected as dining out, food service industry, and dining out culture. For the collected data, the top 30 words were derived, respectively, through the refinement process. In addition, comparative analysis was conducted by defining data from 2018 to 2019 before COVID-19, and from 2020 to 2021 after COVID-19. As a result, 8272 keywords before COVID-19 and 9654 keywords after COVID-19, a total of 17926 keywords, were derived. In order for the food service industry to develop after the COVID-19 pandemic, it is necessary to commercialize the recipes of restaurants to revitalize the distribution of home-use food products that replace home-cooked meals such as meal kits. Due to the social distancing caused by COVID-19, the dining out culture has changed and the trend has changed, and it has been confirmed that the consumption culture has changed to eating and delivering at home more safely than visiting restaurants. In addition, it has been confirmed that the consumption culture of existing consumers is changing to a trend of cooking at home rather than visiting restaurants.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권7호
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pp.2769-2784
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2020
This paper aims to compare the scenic images of four ancient Chinese cities including Lijiang, Pingyao, Huizhou and Langzhong, so as to provide specific development strategies for the ancient cities. In this paper, the ancient cities' scenic images are divided into three sub-indexes and eight evaluation dimensions. Based on this, the study first uses Python software to collect tourists' online comments on the four ancient cities. Then, the social network analysis method is used to build a high-frequency keywords matrix of tourist comments and the R language is used to generate a visual network graph. After this, the entropy weight method is used to determine the weights and values of eight evaluation dimensions. Finally, the tourists' overall satisfaction indexes of the four ancient cities are calculated accordingly. The results show that (1) the overall satisfaction of Lijiang is the highest, while that of Huizhou is the lowest; (2) from the weight of each evaluation dimension, it can be seen that tourists care more about the national culture and historical culture; (3) from tourists' satisfaction index on each evaluation dimension of the four ancient cities, we can find that the four ancient cities has their own advantages and disadvantages in tourism development. (4) local tourism-related institutions should strengthen their advantages and improve their deficiencies so as to enhance tourists' overall image of the ancient city.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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