• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권11호
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• pp.3935-3949
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• 2021

With the rapid development of Internet and big data technology, various online social network platforms have been established, producing massive information every day. Hot topic discovery aims to dig out meaningful content that users commonly concern about from the massive information on the Internet. Most of the existing hot topic discovery methods focus on a single network data source, and can hardly grasp hot spots as a whole, nor meet the challenges of text sparsity and topic hotness evaluation in cross-network scenarios. This paper proposes a novel hot topic discovery method across social network based on an im-proved LDA model, which first integrates the text information from multiple social network platforms into a unified data set, then obtains the potential topic distribution in the text through the improved LDA model. Finally, it adopts a heat evaluation method based on the word frequency of topic label words to take the latent topic with the highest heat value as a hot topic. This paper obtains data from the online social networks and constructs a cross-network topic discovery data set. The experimental results demonstrate the superiority of the proposed method compared to baseline methods.

• 마이크로전자및패키징학회지
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• 제27권2호
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• pp.53-58
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• 2020

전기자동차용 전력반도체 패키징 기술에 대한 분석을 수행하였다. 비정형 데이터인 특허들을 수집하여 유효특허를 도출하여 LDA 기법을 적용한 토픽모델링을 수행하였다. 20개의 토픽으로 분류하였고 각 토픽별 추출된 단어를 통해 기술에 대한 정의를 내렸다. 각 토픽의 대한 동향분석을 위해 연도별 빈도수에 대한 회귀분석을 통해 토픽별 Hot토픽과 Cold 토픽을 도출하여 전력반도체 패키징 기술의 동향을 분석하였다. Hot 토픽의 기술로는 내전압에 따른 패키지 구조 기술과 입출력 관련 제어 기술, 방열기술을 도출하였고 Cold 토픽 기술로는 인덕턴스 저감기술이 도출되었다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권4호
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• pp.217-225
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• 2017

최근 실시간으로 생성되는 대용량의 SNS 데이터로부터 유의미한 정보를 찾아내고 분석하는 것이 중요해지면서 핫 토픽 예측에 대한 관심도 크게 증가하고 있다. 기존 핫 토픽 검출 기법은 시간적 속성을 고려하지 않기 때문에 빠르게 변화하는 사회에서 이슈화되는 핫 토픽을 예측하기에는 부적합하다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 환경에서 변형된 TF-IDF를 통한 핫 토픽 예측 기법을 제안한다. 변형된 TF-IDF을 이용하여 과거의 IDF 값에 대한 현재의 IDF값의 비율로 순간적으로 이슈화되는 후보 키워드 집합을 추출한다. 추출된 후보 키워드에 사용자의 영향력과 전문성을 고려한 가중치를 부여하여 핫 토픽예측 지수를 계산한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 기존의 핫 토픽 검출 기법과의 성능평가를 수행한다. 또한 제안하는 기법이 핫 토픽을 정확히 예측하는지를 보이기 위해 네이버 한글 뉴스 기사를 통한 핫 토픽 예측 기법의 질을 평가한다.

• 지역연구
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• 제34권4호
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• pp.19-34
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• 2018

본 연구의 목적은 2004년부터 2017년까지의 해변과 해수욕장을 키워드로 하는 지역신문기사를 이용하여 계절별 현안을 분석하는 것이다. 분석을 위해 오픈소스 프로그램을 기반으로 한 토픽모델링과 시계열회귀분석을 수행하였다. 토픽모델링 분석 결과 계절별 토픽은 봄 35개, 여름 47개, 가을 36개, 겨울 35개가 도출되었다. 모든 계절에서 공통적으로 도출된 주제는 해수욕장, 축제 행사, 사건사고 및 환경문제, 관광지, 개발 분양, 행정 정책, 날씨로 나타났다. 시계열회귀분석 결과 봄에는 35개의 토픽 중 5개의 상승 토픽과 2개의 하락 토픽이 도출되었다. 여름에는 47개의 토픽 중 6개의 상승 토픽과 3개의 하락 토픽이 도출되었다. 가을에는 36개의 토픽 중 4개의 상승 토픽과 3개의 하락 토픽이 도출되었다. 겨울에는 35개의 토픽 중 3개의 상승 토픽과 3개의 하락 토픽이 도출되었다. 그리고 각 계절별로 상승 토픽과 하락 토픽에 해당하지 않는 토픽은 중립 토픽으로 구분하였다. 본 연구를 통해 해변과 같이 계절별로 용도가 다른 경우에 지역현안에 대한 분석을 위해 계절별 토픽모델링을 진행한다면 더욱 유용한 결과를 도출하고 이에 따른 세부적인 진단이 가능하다고 판단된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.24-36
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• 2015

최근 실시간으로 생성되는 대용량의 SNS 데이터로부터 유의미한 정보를 찾아내고 분석하는 것이 중요해지면서 핫 토픽 검출에 대한 관심도 크게 증가하고 있다. SNS 특성상 사전 확인이 이루어지지 않은 불특정 다수의 글들을 대상으로 하기 때문에 이 글들을 대상으로 핫 토픽을 예측했을 때 결과의 신뢰성이 저하된다는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 소셜 네트워크에서 사용자의 영향력을 고려한 신뢰성 높은 핫 토픽 예측 기법을 제안한다. 트위터를 기반으로 변형된 TF-IDF 알고리즘을 통하여 순간적으로 많이 이슈화되는 키워드 후보 집합을 추출하고, 트윗에 사용자 영향력을 가중치로 부여함으로써 핫 토픽 예측 결과의 신뢰성을 높인다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 기존 기법과 제안하는 기법의 성능평가를 수행한다. 성능평가 결과, 제안하는 기법은 기존 기법에 비해 정확도, 재현율 모두 향상됨을 확인하였다.

• 무역학회지
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• 제45권3호
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• pp.55-69
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• 2020

This study examines the research trends and knowledge structure of international trade studies using topic modeling method, which is one of the main methodologies of text mining. We collected and analyzed English abstracts of 1,868 papers of three Korean major journals in the area of international trade from 2003 to 2019. We used the Latent Dirichlet Allocation(LDA), an unsupervised machine learning algorithm to extract the latent topics from the large quantity of research abstracts. 20 topics are identified without any prior human judgement. The topics reveal topographical maps of research in international trade and are representative and meaningful in the sense that most of them correspond to previously established sub-topics in trade studies. Then we conducted a regression analysis on the document-topic distributions generated by LDA to identify hot and cold topics. We discovered 2 hot topics(internationalization capacity and performance of export companies, economic effect of trade) and 2 cold topics(exchange rate and current account, trade finance). Trade studies are characterized as a interdisciplinary study of three agendas(i.e. international economy, International Business, trade practice), and 20 topics identified can be grouped into these 3 agendas. From the estimated results of the study, we find that the Korean government's active pursuit of FTA and consequent necessity of capacity building in Korean export firms lie behind the popularity of topic selection by the Korean researchers in the area of int'l trade.

• 지능정보연구
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• 제22권1호
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• pp.187-204
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• 2016

소셜 미디어를 이용하는 사용자들이 직접 작성한 의견 혹은 리뷰를 이용하여 상호간의 교류 및 정보를 공유하게 되었다. 이를 통해 고객리뷰를 이용하는 오피니언마이닝, 웹마이닝 및 감성분석 등 다양한 연구분야에서의 연구가 진행되기 시작하였다. 특히, 감성분석은 어떠한 토픽(주제)를 기준으로 직접적으로 글을 작성한 사람들의 태도, 입장 및 감성을 알아내는데 목적을 두고 있다. 고객의 의견을 내포하고 있는 정보 혹은 데이터는 감성분석을 위한 핵심 데이터가 되기 때문에 토픽을 통한 고객들의 의견을 분석하는데 효율적이며, 기업에서는 소비자들의 니즈에 맞는 마케팅 혹은 투자자들의 시장동향에 따른 많은 투자가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 중국의 온라인 시나 주식 포럼에서 사용자들이 직접 작성한 포스팅(글)을 이용하여 기존에 제시된 토픽들로부터 핫토픽을 선정하고 탐지하고자 한다. 기존에 사용된 감성 사전을 활용하여 토픽들에 대한 감성값과 극성을 분류하고, 군집분석을 통해 핫토픽을 선정하였다. 핫토픽을 선정하기 위해 k-means 알고리즘을 이용하였으며, 추가로 인공지능기법인 SOM을 적용하여 핫토픽 선정하는 절차를 제시하였다. 또한, 로짓, 의사결정나무, SVM 등의 데이터마이닝 기법을 이용하여 핫토픽 사전 탐지를 하는 감성분석을 위한 모형을 개발하여 관심지수를 통해 선정된 핫토픽과 탐지된 핫토픽을 비교하였다. 본 연구를 통해 핫토픽에 대한 정보 제공함으로써 최신 동향에 대한 흐름을 알 수 있게 되고, 주식 포럼에 대한 핫토픽은 주식 시장에서의 투자자들에게 유용한 정보를 제공하게 될 뿐만 아니라 소비자들의 니즈를 충족시킬 수 있을 것이라 기대된다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제18권3호
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• pp.359-373
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• 2022

The new crown pneumonia (COVID-19) has become a global epidemic. The disease has spread to most countries and poses a challenge to the healthcare system. Contact tracing technology is an effective way for public health to deal with diseases. Many experts have studied traditional contact tracing and developed digital contact tracking. In order to better understand the field of contact tracking, it is necessary to analyze the development of contact tracking in the field of computer science by bibliometrics. The purpose of this research is to use literature statistics and topic analysis to characterize the research literature of contact tracking in the field of computer science, to gain an in-depth understanding of the literature development status of contact tracking and the trend of hot topics over the past decade. In order to achieve the aforementioned goals, we conducted a bibliometric study in this paper. The study uses data collected from the Scopus database. Which contains more than 10,000 articles, including more than 2,000 in the field of computer science. For popular trends, we use VOSviewer for visual analysis. The number of contact tracking documents published annually in the computer field is increasing. At present, there are 200 to 300 papers published in the field of computer science each year, and the number of uncited papers is relatively small. Through the visual analysis of the paper, we found that the hot topic of contact tracking has changed from the past "mathematical model," "biological model," and "algorithm" to the current "digital contact tracking," "privacy," and "mobile application" and other topics. Contact tracking is currently a hot research topic. By selecting the most cited papers, we can display high-quality literature in contact tracking and characterize the development trend of the entire field through topic analysis. This is useful for students and researchers new to field of contact tracking ai well as for presenting our results to other subjects. Especially when comprehensive research cannot be conducted due to time constraints or lack of precise research questions, our research analysis can provide value for it.

• 경영정보학연구
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• 제25권3호
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• pp.163-177
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• 2023

본 연구는 디지털 헬스케어 산업 활성화를 위한 정책적 접근으로서, 주요 의제 도출 및 정책적 시사점을 제시하는데 목적이 있다. 본 연구에서는 10년(2013년~2022년) 간의 헬스케어와 관련된 뉴스 빅데이터 총 91,873건을 수집하여 토픽모델링 분석, 다차원척도 분석 및 시계열 회귀분석을 수행하였다. 토픽모델링 분석 및 다차원척도법을 통해 총 20개의 토픽을 도출하여 2차원선상에 토픽들의 군집 형태를 파악하였고, 시계열 회귀분석을 통해, 상승 추세를 나타내는 4개의 Hot topic(건강관리, 바이오제약, 기업매출·전망, 정부·정책)과 하향 추세를 나타내는 3개의 Cold topic(스마트기기, 주식·투자, 도시·건설)을 도출되었다. 본 연구의 결과는 우리나라 정책을 수립하는 정부 기관에 중요한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제53권3호
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• pp.273-289
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• 2019

본 논문은 국내 다문화 관련 분야의 연구동향을 규명하기 위하여 다문화와 관련한 국내 학술 문헌을 수집하여 LDA (Latent Dirichlet Allocation) 기반의 토픽 모델링을 통해 토픽을 분석하였다. 이를 통해 국내 다문화 관련 연구에서의 중심 연구 토픽을 시기별로 추적하여 그 변화의 양상을 관찰하였고, 그 결과 핫 토픽으로는 '다문화 사회통합'과 '학교 다문화 교육'이 관찰되었으며 콜드 토픽으로는 '문화정체성과 민족주의' 관련 토픽이 관찰되었다.