• 한국간호교육학회지
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• 제28권4호
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• pp.444-455
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• 2022

Purpose: This study explored the meaning of the social perceptions of nurses in online news articles during the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic. Methods: A total of 339 nurse-related articles published in Korean online newspapers from January 1 to December 31, 2020, were extracted by entering various combinations of OR and AND with the four words "Corona," "COVID," "Nursing," and "Nurse" as search keywords using BIGKinds, a news database provided by the Korea Press Foundation. The collected data were analyzed with a keyword network analysis and topic modeling using NetMiner 4. Results: The top keywords extracted from the nurse-related news articles were, in the following order, "metropolitan area," "protective clothing," "government," "task," and "admission." Four topics representing keywords were identified: "encouragement for dedicated nurses," "poor work environment," "front-line nurses working with obligation during the COVID-19 pandemic," and "nurses' efforts to prevent the spread of COVID-19." Conclusion: The media's attention to the dedication of nurses, the shortage of nursing resources, and the need for government support is encouraging in that it forms the public opinion necessary to lead to substantial improvements in treating nurses. The nursing community should actively promote policy proposals to improve treatment toward nurses by utilizing the net function of the media and proactively seek and apply strategies to improve the image of nurses working in various fields.

• 농촌계획
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• 제25권4호
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• pp.13-26
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• 2019

The rural areas in South Korea have changed rapidly in the process of national land development. Rural landscapes have become discoloured, and their attractiveness has decreased as cities have expanded. But the attractiveness or multifunctional values of rural areas has become more important in contemporary society around the world. According to this social demand, the efforts of conserving the rural landscape are of high priority and the recovery of ruralism in the area is required. This study has tried to understand how the public image of ruralism in South Korea has been influenced by the news media. The study retrieved news articles using the web searching portal site from the six keywords, commonly used to refer to ruralism, including 'rural landscape', 'rural community', 'rural tourism', 'rural life', 'rural amenity', and 'rural environment'. News data from the six keywords were also collected respectively from within the year-period of 2004-05, 2007-08, 2012-13, and 2016-17. In the text mining analysis, the nouns with high Degree Centrality were figured out, and the changes by year-period were identified. Then, LDA topic analysis was performed for text datasets of six keywords. As a result, the study found that the news articles gave an informed focus on only a handful of issues such as 'poor rural living condition', 'regional or village improvement projects', 'rural tourism promotion projects', and 'other government support projects'. On the other hand, nouns related to virtues and values in the rural landscape were less shown in news articles. These results have become more apparent in recent years. In the topic analysis, 35 topics were identified. 'village development projects', 'rural tourism', and 'urban-rural exchange projects' were appeared repeatedly in several keywords. Among the topics, there are also topics closely related to ruralism such as 'rural landscape conservation', 'eco-friendly rural areas', 'local amenity resources', 'public interest values of agriculture', and 'rural life and communities'. The study presented an image map showing ruralism in South Korea using a network map between all topics and keywords. At the end of the study, implications for Korean rural area policy and research directions were discussed.

• 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.

• 대한간호학회지
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• 제51권1호
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• pp.68-79
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• 2021

Purpose: This study aimed to analyze the mass and social media contents and structures related to particulate matter before and after the policy enforcement of the comprehensive countermeasures for particulate matter, derive nursing implications, and provide a basis for designing health policies. Methods: After crawling online news articles and posts on social networking sites before and after policy enforcement with particulate matter as keywords, we conducted topic and semantic network analysis using TEXTOM, R, and UCINET 6. Results: In topic analysis, behavior tips was the common main topic in both media before and after the policy enforcement. After the policy enforcement, influence on health disappeared from the main topics due to increased reports about reduction measures and government in mass media, whereas influence on health appeared as the main topic in social media. However semantic network analysis confirmed that social media had much number of nodes and links and lower centrality than mass media, leaving substantial information that was not organically connected and unstructured. Conclusion: Understanding of particulate matter policy and implications influence health, as well as gaps in the needs and use of health information, should be integrated with leadership and supports in the nurses' care of vulnerable patients and public health promotion.

• 지능정보연구
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• 제21권3호
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• pp.101-116
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• 2015

많은 기관들이 데이터에 기반을 둔 의사결정을 수행해 왔으며, 특히 수치자료를 비롯한 정형 데이터가 이러한 목적으로 널리 활용되어 왔다. 하지만 최근에는 스마트기기와 소셜미디어의 발달로 인해 다양한 형태를 가진 방대한 양의 정보가 생성, 공유, 저장되면서, 전통적인 정형 데이터 기반 의사결정으로부터 비정형 빅데이터 기반 의사결정으로 관심의 전환이 이루어지고 있다. 데이터 기반 의사결정의 대표적 분야인 추천시스템 분야에서도 성능 향상을 위해 비정형 데이터를 활용해야 한다는 필요성이 최근 꾸준히 제기되고 있다. 특히 사용자의 성향이나 선호도는 고객의 니즈와 직결되기 때문에, 비정형 데이터 분석을 통해 사용자의 성향을 파악하고 이를 통해 상품 추천 및 구매 예측의 정확도를 향상시키기 위한 노력이 매우 시급하게 이루어질 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 사용자의 성향을 측정하여 재구매 예측 정확도, 특히 카테고리별 재구매 예측 정확도를 높임으로써, 궁극적으로 추천시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 방안을 제시한다. 구체적으로는 사용자의 일상적인 인터넷 사용 기록을 분석하여 고객이 조회하는 뉴스 기사의 이슈를 식별하고 다양한 이슈에 대한 고객의 관심을 계량화한 후, 이를 활용하여 고객의 카테고리별 재구매 여부를 예측하는 모델을 제안하고자 한다. 실제 웹 트랜잭션으로부터 도출된 인터넷 뉴스 조회 기록 및 쇼핑몰 구매 기록을 대상으로 실험을 수행한 결과, 고객의 과거 구매이력만을 활용한 카테고리 재구매 예측 모형에 비해 본 연구에서 제안한 모형, 즉 고객의 과거 구매이력과 관심 이슈를 모두 활용한 예측 모형의 정확도가 다소 우수한 것으로 나타났다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권11호
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• pp.521-526
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• 2017

데이터는 데이터 형식이 다양하고 방대할 뿐만 아니라 그 생성 속도가 매우 빨라 기존의 데이터 처리 방식이 아닌 새로운 관리 및 분석 방법이 요구된다. 소셜 네트워크 상의 온라인 문서에서 인간의 언어로 쓰여진 비정형 텍스트에서 Text Mining기법을 사용하여 유용한 정보를 추출할 수 있다. 소셜미디어에 남긴 정치, 경제, 문화에 대한 메시지에 대한 경향을 파악하는 것이 어떤 주제에 관심을 가지고 있는지를 파악할 수 있는 요소가 된다. 본 연구에서는 주제 중심 분석 기법을 이용하여 주어진 키워드에 관한 온라인 뉴스를 대상으로 텍스트 마이닝을 수행하였다. LDA(Latent Dirichiet Allocation)를 이용하여 웹문서로부터 정보를 추출하고 이로부터 사람들이 실제로 주어진 키워드에 대하여 어떤 주제에 관심이 있고 관련된 핵심 가치 중 어떤 주제를 중심으로 전파되고 있는지를 분석하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권5호
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• pp.31-39
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• 2021

본 연구는 국내외 자율주행자동차 연구개발과정에서 나타나고 있는 다양한 이슈를 파악하기 위해 자율주행자동차 연구개발 관련 영문 뉴스 기사 1,870개를 수집하고 데이터 전처리 과정을 거쳐 토픽 모델링을 수행하였다. 토픽모델링 결과 20개의 토픽을 추출하였으며, 토픽에 대한 명명작업을 수행하고 의미를 해석하였다. 도출된 토픽을 투입, 활동, 산출, 성과의 연구개발과정에 대응시켜 자율주행자동차 연구개발사업 논리모형을 제시하였다. 본 연구의 분석결과는 국내외 자율주행자동차 연구개발사업의 추진 상황을 정확하게 판단하고 빠르게 변화하고 있는 기술개발에 대비할 수 있는 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제21권2호
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• pp.127-132
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• 2022

In the era of COVID-19 pandemic, COVID related keywords, news and SNS data are pouring out. With the help of the data and LDA topic modeling, we can check out what media reports about COVID-19 and vaccines. Also, we can be clear how the public reacts to the vaccine on social media and how this is related with the increasing number of COVID-19 patients. By using sentimental analysis methodology, we can get to know about the different kinds of reports that Korea media send out and get to know what kind of emotions that each media company uses in majority. Through this procedure, we can know the difference between the Korean media and the foreign ones. Ultimately, we can find and analyze the keyword that suddenly rose during the COVID-19 period throughout this research.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.23-28
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• 2023

이 연구는 갈등 관련 유튜브 콘텐츠를 중심으로 유튜브 공간의 특성을 규명하는 데 목적이 있다. 2012년부터 2022년까지 유튜브에 게재된 갈등 관련 콘텐츠를 수집하고 토픽모델링 분석을 통해 주요 내용과 특성을 파악했다. 분석 결과, 갈등 관련 유튜브 콘텐츠는 사회 구조적 갈등에 대한 뉴스 보도와 가족 내 갈등을 다룬 방송 프로그램 위주로 구성되어 있었다. 이러한 결과는 유튜브 공간이 갈등 관련 문제에 대한 공론장으로 활용될 수 있다는 기대보다는 기존 방송 콘텐츠의 수익 창출 수단으로 기능하리라는 우려를 하게 만든다. 앞으로 우리 사회가 유튜브를 어떻게 활용할지에 대한 깊이 있는 논의가 필요한 시점이다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제11권3호
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• pp.29-42
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• 2023

This study explored issues related to the library in the COVID-19 era in YouTube videos in Korea. This study performed social network analysis and topic modeling analysis by collecting 479 YouTube videos, 20,545 words, and 8,379 channels related to COVID-19 and the library from 2019 to 2020. The study results confirmed that YouTube, a social media platform, was used as an important medium to connect users and physical libraries and provide/promote online library services. In the study, major topics and keywords such as quarantine, vlog, and library identity during the COVID-19 pandemic, library services and functions, and introductions and user guides of libraries were derived. Additionally, it was identified that videos about COVID-19 and the library are being produced by various actors (news and media channels, libraries, government agencies, librarians, and individual users). However, the study also identified that the actor network is fragmented through the channel network, showing a low density or weak linkage, and that the centrality of the library in the actor network is weak.