• 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.

• 문화기술의 융합
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• 제9권4호
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• pp.113-119
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• 2023

코로나19 방역정책의 주요 수단이었던 마스크 의무착용이 해제되었음에도 불구하고, 일부 시민들이 여전히 마스크를 착용하고 있는 현상에 주목하여 왜 일부 시민들은 마스크를 벗지 않는지를 밝히고자 했다. 이와 관련한 여론조사 등을 통해 일부 시민들이 마스크를 계속 쓰는 이유를 큰 맥락에서 확인할 수 있었다. 본 논문에서는 시민들의 행동과 태도에 적지 않은 영향을 미치는 언론기사에서 마스크 착용의무 해제와 관련한 사안을 어떻게 보도했는지를 분석(토픽 모델링 및 의미연결망 분석)함으로써, 시민들이 마스크를 계속 착용하는 이면을 직⋅간접적으로 확인해보고자 했다. 이를 통해 코로나19 엔데믹이 선언되지 않은 불확실한 상황 속에서 시민들이 스스로를 보호하기 위해, 방역당국의 의무착용 해제 발표에도 불구하고 마스크를 계속 쓰는 것을 확인할 수 있었다. 향후 코로나19와 같은 위기가 자주 반복될 것으로 예측되는 상황에서 방역당국의 신뢰 형성이 중요하다는 것을 결론으로 제시했다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제40권4호
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• pp.724-732
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• 2023

본 연구에서는 코로나 이후 색조화장품 시장의 소비자들의 온라인 관심 정보에 대한 자료 수집을 통하여 색조화장품 정보 검색의 특성과 텍스트 마이닝 분석 결과에 나타난 코로나 이후 색조화장품 시장의 주요 관심정보들을 분석하고자 하였다. 실증분석에서는 "색조화장품" 이라는 단어를 포함하는 뉴스, 블로그, 카페, 웹페이지 등의 모든 문서들을 분석 대상으로 텍스트 마이닝을 수행하였다. 분석 결과 코로나 이후 색조화장품에 대한 온라인 정보 검색은 주로 구매 정보와 피부와 마스크 관련 화장법 등에 관한 정보와 관심 브랜드와 행사 정보 등의 주요 토픽이 주를 이루고 있었다. 결과적으로 코로나 이후 색조화장품 구매자들은 적극적인 온라인 정보 검색을 통하여 제품 가치와 안전성, 가격 혜택, 매장 정보 등의 구매 정보에 더욱 민감하게 될 것이므로 이에 대한 대응전략이 요구된다.

• 지능정보연구
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• 제22권1호
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• pp.1-18
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• 2016

최근 가용한 텍스트 데이터 자원이 증가함에 따라 방대한 텍스트 분석을 통해 새로운 가치를 창출하고자 하는 수요가 증가하고 있다. 특히 뉴스, 민원, 블로그, SNS 등을 통해 유통되는 글로부터 다양한 이슈를 발굴해내고 이들 이슈의 추이를 분석하는 이슈 트래킹에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 전통적인 이슈 트래킹은 토픽 모델링을 통해 오랜 기간에 걸쳐 지속된 주요 이슈를 발굴한 후, 각 이슈를 구성하는 문서 수의 세부 기간별 분포를 분석하는 방식으로 이루어진다. 하지만 전통적 이슈 트래킹은 각 이슈를 구성하는 내용이 전체 기간에 걸쳐 변화 없이 유지된다는 가정 하에 수행되기 때문에, 다양한 세부 이슈가 서로 영향을 주며 생성, 병합, 분화, 소멸하는 이슈의 동적 변이과정을 나타내지 못한다. 또한 전체 기간에 걸쳐 지속적으로 출현한 키워드만이 이슈 키워드로 도출되기 때문에, 핵실험, 이산가족 등 세부 기간의 분석에서는 매우 상이한 맥락으로 파악되는 구체적인 이슈가 오랜 기간의 분석에서는 북한이라는 큰 이슈에 함몰되어 가려지는 현상이 발생할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 각 세부 기간의 문서에 대한 독립적인 분석을 통해 세부 기간별 주요 이슈를 도출한 후, 각 이슈의 유사도에 기반하여 이슈 흐름도를 도출하고자 한다. 또한 각 문서의 카테고리 정보를 활용하여 카테고리간의 이슈 전이 패턴을 분석하고자 한다. 본 논문에서는 총 53,739건의 신문 기사에 제안 방법론을 적용한 실험을 수행하였으며, 이를 통해 전통적인 이슈 트래킹을 통해 발굴한 주요 이슈의 세부 기간별 구성 내용을 살펴볼 수 있을 뿐 아니라, 특정 이슈의 선행 이슈와 후행 이슈를 파악할 수 있음을 확인하였다. 또한 카테고리간 분석을 통해 단방향 전이와 양방향 전이의 흥미로운 패턴을 발견하였다.

• 한국언론정보학보
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• 제35권
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• pp.147-178
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• 2006

스크린쿼터는 영화산업을 넘어서 우리 사회 전반에 있어 매우 중요한 문제이며, 입장이 첨예하게 대립되는 문제이기도 하다. 그렇기 때문에 언론은 객관적인 입장에서 올바른 정보를 전달하여 보다 객관적인 논의의 장이 마련될 수 있도록 해야 할 책무가 있다. 이 연구는 그런 전제에서 출발하여 스크린쿼터에 대한 이슈를 우리 언론이 어떻게 다루고 있는지를 비판적으로 검토하고자 하였다. 그 결과 첫째, 우리 언론은 스크린쿼터를 FTA를 위해 처리해야만 하는 '장애물'로 규정하여 스크린쿼터제가 축소되어야만 한다는 정부의 입장을 정당화하고 있었다. 둘째, 우리 언론은 스크린쿼터를 '정부와 영화계'의 대립구도로 묘사하며 '영화계'만의 문제로 축소시키고 있었다. 셋째, 스크린쿼터가 영화계에만 주어지는 '특혜'로 묘사하고 있었다. 넷째, 한국영화의 경쟁력의 우수함만을 강조함으로써 정부의 스크린쿼터 축소근거를 강화시켰다. 종합적으로 평가해볼 때, 우리 언론은 첨예하게 대립되는 스크린쿼터 문제에 있어 철저하게 미국과 한국정부의 논리를 대변하고 있음이 드러났다. 이는 언론이 사회적으로 중요한 이 사안에 있어 시민들에게 객관적인 정보를 제공하지 못하고, 또한 보다 공정한 논의의 장을 제공하지 못함을 보여준다. 스크린쿼터에 대한 뉴스담론은 이 사안이 위치한 사회적 맥락인 FTA의 진행에서 결코 자유로울 수 없음을 알려준다. 한 걸음 더 나아가서 생각해 보면, 우리 영화산업에 대한 논의는 항상 스크린쿼터의 축소와 유지라는 담론의 맥락에서 진행되어왔음을 추론해볼 수 있다. 현재 문화콘텐츠의 중요성은 날로 더해가고 있다. 문화콘텐츠의 가장 대표적인 영화의 경쟁력을 높이고 개방에 대비하기 위해서는 산적한 영화산업의 문제들을 먼저 해결하려는 노력이 있어야한다. 그러기 위해서는 스크린쿼터를 만병통치약으로서 평가하는 것이 아니라 외적인 문화다양성을 유지하는 보호정책의 위치에 놓고, 스크린쿼터로는 풀리지 않는 여러 문제들에 대한 해결방안을 모색해야 할 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.109-121
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• 2021

세계적으로 코로나19 팬데믹이 장기화되면서 코로나19와 우울감(blue)이 합쳐진 코로나 블루(Corona Blue) 현상이 심화되고 있다. 본 연구의 목적은 코로나19 전과 후의 스트레스와 여가활동과의 연관성에 대해 알아보고, 스트레스에 따른 여가활동의 도움에 관하여 분석하는 것이다. 본 연구는 토픽모델링방법을 통한 코로나 블루 뉴스기사 분석과 설문조사의 2가지 연구방법을 활용하여 분석하였다. 즉, 첫째, 코로나19가 "경계"단계로 격상된 2020년 1월부터 사회적 거리두기 2.5단계까지 강화된 9월까지의 신문 기사를 토대로 총363건의 뉴스 기사를 토픽모델링을 통해 분석하였다. 연구 결과 총 28개의 토픽이 추출되었으며, 비슷한 주제끼리 멘탈데믹(mentaldemic), 세대확산, 우울증 가속 원인, 피로감 증가, 장기전에 대처하는 자세, 소비변화, 우울 극복을 위한 노력 총 7개로 그룹화하였다. 둘째, SPSS 통계 프로그램을 활용하여 코로나19 전, 후 여가활동에 따른 스트레스 변화수준과 여가활동에 따른 주된 도움을 분석하였다. 연구 결과 코로나19 전 여가활동 참여에 따른 스트레스 감소 평균 차이가 코로나19 후 보다 큰 것으로 확인할 수 있었으며, 코로나19 후에도 여가활동은 스트레스 완화에 효과가 있는 것으로 나타났다. 또한, 코로나 19전 여가활동에 따른 주된 도움이 신체적, 사회적 활동을 통한 기분전환, 재충전의 의미였다면, 코로나19 후에는 자연, 야외 활동, 지적 활동을 통한 기분전환, 잠깐 잊음과 같은 심리적 역할이 큰 것으로 나타났다. 결론적으로 본 연구는 코로나 블루 현황 파악과 극심한 스트레스 상황에서 여가 대처를 통해 완화 효과가 있음을 확인하였다. 본 연구 결과는 향후 코로나 블루 극복을 위한 현실적이고 바람직한 여가 정책 및 대응방안 마련에 기초 자료가 될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.199-219
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• 2018

인터넷의 일상화와 각종 스마트 기기의 보급으로 이용자들로 하여금 실시간 의사소통이 가능하게 하여 기존의 커뮤니케이션 양식이 새롭게 변화되었다. 인터넷을 통한 정보주체의 변화로 인해 데이터는 더욱 방대해져서 빅데이터라 불리는 정보의 초대형화를 야기하였다. 이러한 빅데이터는 사회적 실제를 이해하기 위한 새로운 기회로 여겨지고 있다. 특히 텍스트 마이닝은 비정형 텍스트 데이터를 이용해 패턴을 탐구하여 의미있는 정보를 찾아낸다. 텍스트 데이터는 신문, 도서, 웹, SNS 등 다양한 곳에 존재하기 때문에 데이터의 양이 매우 다양하고 방대하여 사회적 실제를 이해하기 위한 데이터로 적합하다. 본 연구는 한국 최대 인터넷 포털사이트 뉴스의 댓글을 수집하여 2017년 19대 한국 대선을 대상으로 연구를 수행하였다. 대선 선거일 직전 여론조사 공표 금지기간이 포함된 2017년 4월 29일부터 2017년 5월 7일까지 226,447건의 댓글을 수집하여 빈도분석, 연관감성어 분석, 토픽 감성 분석, 후보자 득표율 예측을 수행하였다. 이를 통해 각 후보자들에 대한 이슈를 분석 및 해석하고 득표율을 예측하였다. 분석 결과 뉴스 댓글이 대선 후보들에 대한 이슈를 추적하고 득표율을 예측하기에 효과적인 도구임을 보여주었다. 대선 후보자들은 사회적 여론을 객관적으로 판단하여 선거유세 전략에 반영할 수 있고 유권자들은 각 후보자들에 대한 이슈를 파악하여 투표시 참조할 수 있다. 또한 후보자들이 빅데이터 분석을 참조하여 선거캠페인을 벌인다면 국민들은 자신들이 원하는 바가 후보자들에게 피력, 반영된다는 것을 인지하고 웹상에서 더욱 적극적인 활동을 할 것이다. 이는 국민의 정치 참여 행위로써 사회적 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.65-82
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• 2015

최근 경제적 사회적 부가가치를 창출할 수 있는 유망분야를 선정하여 국가 전략 및 정책 수립 시 반영하기 위해 미래 핵심 이슈를 발견하고 트렌드를 분석하는 것에 대한 관심이 급증하고 있다. 기존에는 미래의 핵심 기술이나 이슈를 발견하고 트렌드 분석을 통해 미래유망분야를 선정하는 연구를 위해 문헌 조사 또는 전문가 평가와 같은 정성적 연구방법이 사용되어 왔다. 그러나 이 연구방법은 대량의 정보로부터 결과를 도출하는데 많은 시간과 비용이 소요될 뿐만 아니라 전문가의 주관적인 가치가 반영될 가능성이 존재한다. 이와 같은 한계점을 보완하고자 최근 국토교통, 안전, 정보통신기술 등 다양한 분야에서 미래유망분야를 선정하기 위하여 정성적 연구방법에 텍스트 마이닝과 같은 정량적 연구방법을 상호 보완적으로 활용하는 방식으로 트렌드 분석을 수행하는 연구 방법론의 패러다임 변화가 시도되고 있다. 본 연구는 항공산업 전반적인 분야에 빅데이터 분석 방법인 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 항공 분야의 연구동향을 파악하고 미래유망분야를 전망하였다. 텍스트 마이닝 기법 중하나인 토픽 분석을 이용하여 항공산업 전반적인 분야의 문서 집합 내 잠재된 토픽을 추출하고, 연도별로 핵심 토픽의 추이를 분석하였다. 분석 결과 항공산업의 미래유망분야로 항공안전정책, 항공운임(저가항공), 그리고 친환경 고연비 연료가 도출되었다. 본 연구결과는 분석 대상을 논문에 한정하여 수행하였다는 한계점이 존재하나, 항공산업 분야의 핵심 이슈를 도출하기 위하여 텍스트 마이닝 기반의 트렌드 분석에 대한 활용가능성을 제시하고, 미래유망분야를 선정하기 위한 정량적인 분석 방법론의 전형을 마련하였다는 점에서 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.193-215
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• 2016

최근 다양한 소셜 네트워크 서비스의 증가로 인해 사용자들은 각자의 목적 및 취향에 따라 여러 매체를 동시에 이용하는 경향을 보이고 있다. 또한 특정 주제에 대한 정보를 수집할 때에도 소셜 네트워크 서비스, 인터넷 뉴스, 블로그 등 여러 매체를 동시에 활용하는 것이 일반적이다. 하지만 다양한 매체를 통해 유통되는 문서들은 서로 유사한 주제, 심지어는 동일한 내용을 다루더라도 각 매체 별 정책 및 기준에 따라 각기 다른 카테고리로 관리되고 있으며, 이는 이종 매체를 아우르는 범위에서 특정 카테고리에 대한 탐색을 수행하고자 하는 시도에 걸림돌로 작용하고 있다. 이러한 제약을 극복하기 위해, 본 연구에서는 기존 매체 고유의 카테고리 체계는 그대로 유지하면서 이종 매체 간 카테고리 매핑을 수행하는 방법을 제시한다. 즉, 개별 문서를 다양한 매체의 관점에서 재분류하고 이러한 결과를 문서에 2차원 레이블로 저장함으로써, 이종 매체에 속한 다양한 문서들을 마치한 매체에 속한 것과 같이 동일한 카테고리 기준으로 탐색할 수 있는 논리적 장치를 제안한다. 본 논문에서는 국내 인터넷 뉴스 포털 사이트 두 곳의 뉴스 기사 6,000건에 대해 제안 방법론을 적용한 실험을 통해 각 기사에 매체와 카테고리 정보로 구성된 2차원 레이블을 부여하였으며, 매체 간, 지도 학습과 준지도 학습 간, 동질 학습 데이터와 이질학습 데이터 간의 정확도 비교 실험을 수행하였다. 특히 매우 흥미롭게도, 일부 카테고리에서 이질 학습 데이터를 사용한 준지도 학습의 분류 정확도가 지도 학습 및 동질 학습 데이터를 사용한 준지도 학습의 분류 정확도보다 높게 나타나는 현상을 발견하였다.

• 벤처창업연구
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• 제18권4호
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• pp.65-76
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• 2023

기술 창업 및 스타트업 분야에서는 인공지능(AI)의 발전이 사업 모델 혁신의 핵심 주제로 부상하였다. 이를 통해 벤처기업들은 경쟁력 확보를 위해 AI를 중심으로 다양한 노력을 기울이고 있다. 본 연구는 GenAI 기술의 발전과 스타트업 생태계 간의 관계를 국내 뉴스 기사를 분석하여, 기술 창업 분야의 동향을 파악하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구는 빅카인즈(BIG Kinds)를 활용하여 1990년부터 2023년 8월 10일까지의 국내 뉴스 기사에서 ChatGPT의 등장 전후를 중심으로 GenAI 관련 뉴스 기사, 주요 이슈 및 트렌드의 변화를 조사하였으며, 네트워크 분석 및 키워드 시각화를 통해 관련성을 시각화하였다. 연구결과, 2017년부터 2023년까지 GenAI에 대한 언급이 기사 내에서 점차 증가하였다. 특히, OpenAI의 GPT-3.5를 기반으로 한 ChatGPT 서비스가 주요 이슈로 부각 되었는데, 이 서비스는 OpenAI의 DALL-E, Google의 MusicLM, VoyagerX의 Vrew 등과 같은 언어 모델 기반 GenAI 기술의 대중화를 시사하였다. 이로써 생성형 인공지능은 다양한 분야에서의 유용성을 입증하며, ChatGPT 출시 이후 국내 기업들의 한국어 언어 모델 개발 활동이 활발히 이루어지고 있는 것으로 확인되었다. 리튼 테크놀로지스와 같은 스타트업들도 GenAI를 활용하여 기술 창업 분야에서의 영역을 확장하고 있다. 본 연구에서는 GenAI 기술과 스타트업 창업 활동 간의 연관성을 확인하였으며, 이는 혁신적인 비즈니스 전략의 구축 지원을 시사하며 GenAI 기술의 발전과 스타트업 생태계의 성장을 지속해서 형성할 것으로 전망된다. 더 나아가 국제적 동향 및 다양한 분석 방법의 활용, 실제 현장에서의 GenAI 응용 가능성을 모색하는 연구가 요구 된다. 이러한 노력은 GenAI 기술의 발전과 스타트업 생태계의 성장 발전에 이바지할 것으로 기대된다.