• 농촌계획
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• 제30권2호
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• pp.13-24
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• 2024

This study conducts an analysis of social media big data pertaining to island tourism resources, aiming to discern the diverse forms and categories of island tourism favored by consumers, ascertain predominant resources, and facilitate objective decision-making grounded in scientific methodologies. To achieve this objective, an examination of blog posts published on Naver from 2022 to 2023 was undertaken, utilizing keywords such as 'Island tourism', 'Island travel', and 'Island backpacking' as focal points for analysis. Text mining techniques were applied to sift through the data. Among the resources identified, the port emerged as a significant asset, serving as a pivotal conduit linking the island and mainland and holding substantial importance as a focal point and resource for tourist access to the island. Furthermore, an analysis of the disparity between existing island tourism resources and those acknowledged by tourists who actively engage with and appreciate island destinations led to the identification of 186 newly emerging resources. These nascent resources predominantly clustered within five regions: Incheon Metropolitan City, Tongyeong/Geoje City, Jeju Island, Ulleung-gun, and Shinan-gun. A scrutiny of these resources, categorized according to the tourism resource classification system, revealed a notable presence of new resources, chiefly in the domains of 'rural landscape', 'tourist resort/training facility', 'transportation facility', and 'natural resource'. Notably, many of these emerging resources were previously overlooked in official management targets or resource inventories pertaining to existing island tourism resources. Noteworthy examples include ports, beaches, and mountains, which, despite constituting a substantial proportion of the newly identified tourist resources, were not accorded prominence in spatial information datasets. This study holds significance in its ability to unearth novel tourism resources recognized by island tourism consumers through a gap analysis approach that juxtaposes the existing status of island tourism resource data with techniques utilizing social media big data. Furthermore, the methodology delineated in this research offers a valuable framework for domestic local governments to gauge local tourism demand and embark on initiatives for tourism development or regional revitalization.

• 디지털융복합연구
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• 제16권3호
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• pp.145-156
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• 2018

배급사가 소매점을 통해 게임을 유통했던 과거와 다르게 현재는 디지털 콘텐츠인 게임을 온라인 기반의 유통채널을 활용하여 판매를 실시하고 있다. 본 연구는 온라인 디지털 콘텐츠 유통 채널인 스팀(Steam)에서 판매되는 게임의 판매량에 대해서 eWOM(전자구전효과)의 요인들이 어떤 영향을 미치는지 분석한다. 최근 빅데이터 기반의 데이터 마이닝 기법을 이용한 연구가 많이 진행되고 있는데, 본 연구에서 eWOM의 요인 중 각 리뷰의 감성을 분석할 수 있는 텍스트 마이닝 기법인 감성분석을 실시하여 eWOM의 감성지수를 도출한다. 감성분석은 나이브 베이즈(Naive Bayes)와 지지벡터기(SVM) 분류기를 활용하고, 정확도가 높은 지지벡터기(SVM) 분류기를 통해 감성지수를 산출한다. 도출한 감성지수와 eWOM의 크기인 각 게임의 리뷰의 수, eWOM의 평점인 각 게임의 유저점수를 독립변수로 하여 종속변수인 판매변화량에 대해서 회귀분석을 실시한다. 회귀분석 결과, 독립변수인 eWOM의 크기와 eWOM의 감성지수가 종속변수인 판매변화량에 영향을 미치는 것을 확인하였다. 본 연구는 연구결과를 통해 국내 게임 기업들이 스팀을 기반으로 해외진출 시 판매량에 영향을 미치는 eWOM의 요인들을 제시할 수 있는 시사점을 가진다.

• 고령자･치매작업치료학회지
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• 제12권2호
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• pp.67-74
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• 2018

목적 본 연구의 목적은 텍스트 마이닝이라는 빅데이터 분석 기법 중 하나를 활용하여 노인장기요양보험에서 작업치료의 역할을 정량적으로 분석하는 것이다. 연구방법 신문기사 분석을 위해 2007~208년까지 기간 설정 후 "노인장기요양보험+작업치료"를 주제어로 수집하였다. Textom이라는 웹 크롤링(Web Crawling)을 활용해 국내 검색엔진 네이버에서 <네이버뉴스>의 데이터베이스를 활용하였다. 수집결과 노인장기요양보험+작업치료 검색에서 510편의 뉴스 데이터의 기사제목과 원문을 수집한 후 연도별 기사 빈도, 핵심어분석을 시행하였다. 연구결과 연도별 기사 발행 빈도를 살펴보면 2015년과 2017년 발행한 기사 수가 70편(13.7%)으로 가장 많았고, 핵심어 분석 상위 10개의 용어는 '치매'(344)가 가장 많았으며, 작업과 핵심어의 관례를 알아보면, 치매, 치료, 병원, 건강, 서비스, 재활, 시설, 제도, 등급, 어르신, 전문, 급여, 공단, 국민이 관련이 있는 것으로 나타났다. 결론 본 연구에서는 텍스트 마이닝 기법을 통해 11년간의 노인장기요양보험의 언론 보도 동향을 토대로 관련 핵심 키워드에서 치매와 재활에 대해 사회적 요구와 작업치료사의 역할을 보다 객관적으로 확인하였다는 점에서 의의가 있다. 이 결과를 바탕으로 다음 연구에서는 연도에 따른 다양한 분석방법을 통해 연구방법론을 보완하여야 할 것이다.

• 한국식생활문화학회지
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• 제38권1호
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• pp.1-14
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• 2023

This study was conducted to explore the change in the market issues on HMR (Home Meal Replacements) using local foods after the COVID-19 outbreak. Online text data were collected from internet news, social media posts, and web documents before (from January 2016 to December 2019) and after (from January 2020 to November 2022) the COVID-19 outbreak. TF-IDF analysis showed that 'Trend', 'Market', 'Consumption', and 'Food service industry' were the major keywords before the COVID-19 outbreak, whereas 'Wanju-gun', 'Distribution', 'Development', and 'Meal-kit' were main keywords after the COVID-19 outbreak. The results of topic modeling analysis and categorization showed that after the COVID-19 outbreak, the 'Market' category included 'Non-face-to-face market' instead of 'Event,' and 'Delivery' instead of 'Distribution'. In the 'Product' category, 'Marketing' was included instead of 'Trend'. Additionally, in the 'Support' category, 'Start-up' and 'School food service' appeared as new topics after the COVID-19 outbreak. In conclusion, this study showed that meaningful change had occurred in market issues on HMR using local foods after the COVID-19 outbreak. Therefore, governments should take advantage of such market opportunity by implementing policy and programs to promote the development and marketing of HMR using local foods.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권4호
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• pp.1757-1772
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• 2020

As the smartphone market becomes saturated, an innovative device equipped with new features is expected to appear soon in mobile communications. In particular, various possibilities were raised regarding the alternative technologies that can develop post-smartphones, which are differentiated from the current smartphones, as Korea commercialized the 5G infrastructure for the first time in the world. Under these circumstances, the Korean government announced the "5G+ Strategy for Realizing Innovative Growth" in April 2019, vowing to build an innovative industrial ecosystem quickly while creating various convergence services based on the 5G infrastructure. As described above, the policy importance of the alternative technologies that will develop post-smartphones is increasing, but the theoretical study on the technology evolution of post-smartphones has not been systematically conducted until now. This study reviewed the alternative technologies that can develop post-smartphones through documentary research, and data mining analysis was performed on the research result using actual data. The policy priority was also set quantitatively for the alternative technologies of post-smartphones in order to determine the alternative post-smartphone technology that the government should focus on given the constraint of limited resources. As a results, autonomous vehicle(43.68%) was found to be most important, followed by artificial intelligence(17.4%) and Internet of Things(13.1%), among alternative technologies that could develop into the post-smartphone.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.1-11
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• 2016

본 연구는 Facebook 사용자들의 Like활동 정보를 사용하여 정치성향을 예측하기 위한 분석 모델과 프로그램를 개발하였다. Facebook의 Ajax사용 특성 을 반영한 Facebook 크로울러를 개발하였으며, 이를 사용하여 수집된 성기고 방대한 데이터의 상관 매트릭스 정보를 효과적의 축소하기 위한 카테고리 레벨 필터링 기법을 개발하였다. 대한민국 사용자들을 대상으로 LCA (Latent class analysis) 분석한 결과 28 개의 기준 (전체 대상페이지의 3% 미만) 으로 사용자의 정치적인 극성을 상당히 정확하게 (AUC of 0.82) 예측할 수 있음을 확인하였다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제16권1호
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• pp.1-26
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• 2017

Keeping good, talented people is one of the most significant factors in a company's success. HR analytics is an important area for applying big data analysis techniques to human resources. It provides organizational insight that enables effective management of employees, allowing management to reach their business goals quickly and efficiently. Job satisfaction and employee turnover analysis are the keys to HR analytics. Job review web services have been becoming popular. Because people exchange information about job satisfaction and turnover through these web services, useful information about HR Analytics is accumulated on the job review web sites. In this paper, we identified factors of employee retention by analyzing a Job Satisfaction/Retention group, and the factors of employee turnover by analyzing a Job Unsatisfaction/Turnover group. In order to do this, we first classified employees according to whether their self-reported job satisfaction or turnover was true. We collected and analyzed data from Jobplanet, a popular job review site. Through dominance analysis and LDA topic modeling, we found major factors, topics, and keywords of the classified groups by IT, service, and manufacturing domains. Our approach is a novel model to apply the analysis of reviews and text mining to the HR domain, and it will be practically helpful for setting new strategies that improve job satisfaction.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제21권4호
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• pp.168-173
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• 2022

As the function of a product is advanced and the process is refined, the yield in the fine manufacturing process becomes an important variable that determines the cost and quality of the product. Since a fine manufacturing process generally produces a product through many steps, it is difficult to find which process or equipment has a defect, and thus it is practically difficult to ensure a high yield. This paper presents the system architecture of how to build a smart manufacturing system to analyze the big data of the manufacturing plant, and the equipment factor analysis methodology to increase the yield of products in the smart manufacturing system. In order to improve the yield of the product, it is necessary to analyze the defect factor that causes the low yield among the numerous factors of the equipment, and find and manage the equipment factor that affects the defect factor. This study analyzed the key factors of abnormal equipment that affect the yield of products in the manufacturing process using the data mining technique. Eventually, a methodology for finding key factors of abnormal equipment that directly affect the yield of products in smart manufacturing systems is presented. The methodology presented in this study was applied to the actual manufacturing plant to confirm the effect of key factors of important facilities on yield.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.225-228
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• 2021

본 연구는 스마트폰 중독과 관련된 다양한 분석을 위한 스마트폰 사용 앱과 관리자 웹을 개발하고자 한다. 연구방법으로 이전 연구에서 중요한 변수로 작용되었던 '화면 켠 횟수', '실사용시간-인지사용시간' 변수를 분석할 있도록 적용하여 스마트폰 사용시간, 사용량, 사용 앱, 화면 잠금을 해제한 횟수 등 다양한 데이터 수집이 가능한 앱을 개발한다. 관리자 웹은 수집된 데이터를 저장, 분석할 수 있는 공간으로 사용할 것이다. 앱에서 수집된 데이터는 서버에 전송한 후, 시각화 분석 기능을 제공하는 관리 프로그램으로 개발하여 스마트폰 중독 연구에 사용한다. 향후 데이터 수집과 사용 목적에 동의한 사용자를 모집하여 데이터를 수집하고 스마트폰 사용 패턴, 데이터마이닝, 중독 등과 관련된 다양한 분석을 할 것이다. 이를 통해 보다 정확하고 효과적인 스마트폰 중독 진단이 가능해질 것과 나아가 스마트폰 중독 치료방안 연구에 기여할 것으로 기대한다.

• 사회복지연구
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• 제49권4호
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• pp.65-100
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• 2018

본 연구는 사회생태학적인 관점에서 문제음주를 논의하였다. 이론적 논의와 더불어 실증적인 근거를 제시하고자, 2538명의 청년을 대상으로 데이터마이닝 기법을 적용한 탐색적 정책연구를 실시했다. 구체적으로, SAS-Enterprise Miner를 활용하여 의사결정나무, 신경망, 로지스틱회귀 모형을 분석하였다. 이때, 독립변인에 대한 선행적 가정의 설정 없이, 문제음주에 설명력을 가지는 영향요인을 찾고, 정책적 함의를 도출하였다. 의사결정나무모형 분석결과, 흡연여부가 문제음주를 가장 잘 설명하는 것으로 나타났으며, 흡연여부 대비 다른 변인의 중요도는 성별(0.5796), 배우자유무(0.3301), 가구원수(0.2805), 경제활동 참여여부(0.2596) 그리고 교육(0.2167) 순으로 크게 나타났다. 신경망의 최적화 과정은 50회 반복을 통해 추정되었으며, 횟수 3에서 평균제곱오차(ASE: Average Squared Error)가 분석용 데이터는 0.133, 평가용은 0.152 그리고 검증용은 0.170으로 나타났다. 마지막으로 로지스틱회귀분석에서는 성별, 연령, 흡연여부, 배우자유무, 가구원수, 구직여부 그리고 경제활동참여여부가 청년의 문제음주에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 분석결과를 토대로 본 연구는 청년에게 특화된 중독프로그램 마련 및 청년 구직스트레스 해소방안 등 다양한 정책적 함의를 제언하였다.