• 의학교육논단
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• 제19권3호
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• pp.158-168
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• 2017

There is a more urgent call for educational methods of machine learning in medical education, and therefore, new approaches of teaching and researching machine learning in medicine are needed. This paper presents a case using machine learning through text analysis. Topic modeling of news articles with the keyword 'asbestos' were examined. Two hypotheses were tested using this method, and the process of machine learning of texts is illustrated through this example. Using an automated text analysis method, all the news articles published from January 1, 1990 to November 15, 2016 in South Korea which included 'asbestos' in the title and the body were collected by web scraping. Differences in topics were analyzed by structured topic modelling (STM) and compared by press companies and periods. More articles were found in liberal media outlets. Differences were found in the number and types of topics in the articles according to the partisanship and period. STM showed that the conservative press views asbestos as a personal problem, while the progressive press views asbestos as a social problem. A divergence in the perspective for emphasizing the issues of asbestos between the conservative press and progressive press was also found. Social perspective influences the main topics of news stories. Thus, the patients' uneasiness and pain are not presented by both sources of media. In addition, topics differ between news media sources based on partisanship, and therefore cause divergence in readers' framing. The method of text analysis and its strengths and weaknesses are explained, and an application for the teaching and researching of machine learning in medical education using the methodology of text analysis is considered. An educational method of machine learning in medical education is urgent for future generations.

• 한국의류학회지
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• 제46권6호
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• pp.1004-1022
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• 2022

This study seeks to investigate K-fashion's external image by examining the trends in global media reporting. It applies Dynamic Topic Modeling (DTM), which captures the evolution of topics in a sequentially organized corpus of documents, and consists of text preprocessing, the determination of the number of topics, and a timeseries analysis of the probability distribution of words within topics. The data set comprised 551 online media articles on 'Korean fashion' or 'K-fashion' published on Google News between 2010 and 2021. The analysis identifies seven topics: 'brand look and style,' 'lifestyle,' 'traditional style,' 'Seoul Fashion Week (SFW) event,' 'model size,' 'K-pop,' and 'fashion market,' as well as annual topic proportion trends. It also explores annual word changes within the topic and indicates increasing and decreasing word patterns. In most topics, the probability distribution of the word 'brand' is confirmed to be on the increase, while 'digital,' 'platform,' and 'virtual' have been newly created in the 'SFW event' topic. Moreover, this study confirms the transition of each K-fashion topic over the past 12 years, along with various factors related to Hallyu content, traditional culture, government support, and digital technology innovation.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.109-135
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• 2021

본 연구는 전통뉴스 보도에 나타난 인공지능(AI)스피커 뉴스 텍스트 분석을 통해 인공지능(AI) 스피커 발달과정을 분류하고 시기별 제품별 특성을 파악하였다. 또한 AI 스피커 사업자 제품별 뉴스 보도와 시기별 뉴스 보도간의 상관관계를 분석하였다. 분석에 사용된 이론적 배경은 뉴스의 프레임과 토픽프레임이다. 분석방법으로는 LDA 방식을 활용한 토픽모델링(Topic Modeling)과 의미연결망분석이 사용되었으며, 추가로 'UCINET'중 QAP분석을 적용하였다. 연구방법은 내용분석 방법으로 2014년부터 2019년까지 AI 스피커 관련 2,710건의 뉴스를 1차로 수집하였고, 2차적으로 Nodexl 알고리즘을 이용하여 토픽프레임을 분석하였다. 분석 결과 첫째, AI 스피커 사업자 유형별 토픽 프레임의 경향은 4개 사업자(통신사업자, 온라인 플랫폼, OS 사업자, IT디바이스 생산업자) 특성에 따라 다르게 나타났다. 구체적으로, 온라인 플랫폼 사업자(구글, 네이버, 아마존, 카카오)와 관련한 프레임은 AI 스피커를 '검색 또는 입력 디바이스'로 사용하는 프레임의 비중이 높았다. 반면 통신 사업자(SKT, KT)는 모회사의 주력 사업인 IPTV, 통신 사업의 '보조 디바이스' 관련한 프레임이 두드러지게 나타났다. 나아가 OS 사업자(MS, 애플)는 '제품의 의인화 및 음성 서비스' 프레임이 두드러지게 보였으며, IT 디바이스 생산업자(삼성)는 '사물인터넷(IoT) 종합지능시스템'과 관련한 프레임이 두드러지게 나타났다. 둘째, AI 스피커 시기별(연도별) 토픽 프레임의 경향은 1기(2014-2016년)에는 AI 기술 중심으로 발달하는 경향을 보였고, 2기(2017-2018년)에는 AI 기술과 이용자 간의 사회적 상호 작용과 관련되어 있었으며, 3기(2019년)에는 AI 기술 중심에서 이용자 중심으로 전환되는 경향을 나타냈다. QAP 분석 결과, AI 스피커 발달에서 사업자별과 시기별 뉴스 프레임이 미디어 담론의 결정요인에 의해 사회적으로 구성되는 것을 알 수 있었다. 본연구의 함의는 AI 스피커 진화는 사업자별, 발달시기별로 모회사 기업의 특성과 이용자 간의 상호작용으로 인한 공진화 과정이 나타냄을 발견할 수 있었다. 따라서 본 연구는 AI 스피커의 향후 전망을 예측하고 그에 따른 방향성을 제시하는 데 중요한 시사점을 제공한다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.93-107
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• 2014

대부분의 인터넷 쇼핑몰은 자사 고객의 관심 분야를 파악하고 이를 상품 추천에 효과적으로 활용하기 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 하지만 고객이 회원 가입 시 직접 입력한 개인 정보는 신뢰하기가 어렵고, 고객의 구매 패턴을 통해 파악한 관심 분야 정보는 자사 사이트 내에 진입한 이후에만 보인 한정된 패턴이라는 측면에서 해당 고객의 다양한 관심분야를 제대로 나타낸다고 보기 어렵다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 고객의 평소 인터넷 사용 기록을 통해 최근 방문 사이트들의 주제를 분석함으로써, 고객의 실제 관심 분야를 파악할 수 있는 방안을 제시하였다. 또한 토픽 분석을 통해 각 사이트의 주제를 도출하고 도출된 주제를 다시 동시 방문자 관점에서 군집화 함으로써, 고객 관점에서 의미가 있는 상위 수준의 새로운 테마를 발굴하기 위한 방법론을 제안하였다. 연구의 특징은 유사주제 중심의 군집화라는 기존 연구와는 달리 사용자 관점의 관심주제 중심 군집화라 할 수 있다. 향후 사용자 중심의 카테고리 설계를 비롯한 새로운 관점의 고객군 정의 등 보다 높은 차원의 마케팅 전략 수립에 활용이 가능할 것으로 기대된다. 사용자 관점의 이슈 군집화 과정은 크롤링, 토픽 분석, 액세스 패턴 분석, 네트워크 병합, 네트워크 변환 및 군집화와 같은 여섯 가지 주요단계로 구성되어있다. 이를 위해 텍스트 마이닝과 소셜 네트워크 분석 기법을 활용한 비정형 텍스트를 기반으로한 빅데이터의 활용 방법을 모색하였다. 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하기 위해, 국내 최대 포털 뉴스 사이트의 방문자 2,177명의 1년간 방문 기록과 뉴스기사 대한 분석을 수행하고 그 결과를 요약하여 제시하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권3호
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• pp.1-12
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• 2020

본 연구의 목적은 텍스트 마이닝을 활용하여 특허와 뉴스 기사 분석을 통해 블록체인 기술 동향을 탐색하고 사회적 관심을 파악하여 블록체인 정책의제를 제안하는 것이다. 이를 위해 국내 블록체인 특허 요약문 327건과 온라인 뉴스기사 전문 5,941건을 수집하고 전처리 과정을 거쳐 LDA 토픽모델링 방법을 사용하여 특허 토픽 12개와 뉴스 토픽 19개를 추출하였다. 특허 분석을 통해 인증과 거래 관련 토픽이 높은 비중을 차지하였다. 뉴스 기사 분석 결과, 사회적 관심은 암호화폐에 치중되어 있는 것으로 나타났다. 이러한 분석 결과와 의제설정이론에 근거하여 블록체인 관련 정책의제를 도출하였다. 본 연구는 대용량 텍스트 문서 분석의 자동화된 기법을 활용하여 분석을 효율적·객관적으로 수행하였으며, 블록체인 기술 동향과 사회적 관심도를 파악한 실증된 기초 분석 자료를 기반으로 정책의제를 제안하였다. 본 연구에서 제시된 정책의제는 향후 정책 결정과정에의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 응용통계연구
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• 제32권3호
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• pp.423-434
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• 2019

지난 2018년, 우리사회를 뜨겁게 달구었던 이슈 중 하나로 대입제도 개편에 관한 논쟁을 꼽을 수 있겠다. 그 중에서도 학생부종합전형에 대한 쟁점이 무엇인가를 파악하기 위해 감시와 비판이라는 언론의 기능에 주목하여 관련 뉴스 기사에 대한 토픽 분석을 시도해 보았다. 그 결과 수능체제 개편 논의가 비중있는 주제로 등장하여 수능시험에 대한 한국 사회의 민감성을 보여 주었다. 학생부종합전형과 직접적 관련이 있는 주제로는 학생부종합전형의 세부적인 선발 요소에 대한 논의가 등장하였고, 대입전형의 공정성에 관한 논의와 밀접한 관계를 보였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제50권2호
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• pp.289-307
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• 2016

에볼라 바이러스(Ebola virus disease)와 같은 전염병들은 사회적으로 큰 이슈가 되어 언론의 관심을 받으며 동시에 많은 연구의 대상이 되기도 한다. 이에 따라 국내외로 전염병과 관련된 텍스트 마이닝 연구가 활발하게 진행되고 있으나, 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 상이한 특성을 가진 매체 간 주제를 분석한 연구는 아직까지 진행되지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 전염병 중 하나인 에볼라를 키워드로 하여 사회적 특성을 지닌 뉴스 기사와 바이오 분야의 전문적 특성을 지닌 연구 논문 간의 주제 분석을 진행하였다. 텍스트 분석에는 매체별 문헌 데이터로부터 다양한 토픽들을 추출하기 위해 토픽모델링 기법을 적용하였고, 매체 간의 구체적인 내용 분석을 위해 중요 개체를 선정하고 이를 중심으로 동시출현 단어 네트워크 분석을 수행하였다. 또한 각 매체별로 등장하는 주제를 시각적으로 표현하기 위해 토픽맵을 구축하였다. 분석 결과, 두 매체에서 다루는 주제의 차이점과 공통점을 발견할 수 있었으며 동시 출현 주제의 시계열 분석을 통해 매체 간 특성의 차이를 찾을 수 있었다. 본 연구를 통해 상이한 특성을 지닌 매체들의 주제와 개체들을 함께 제시하고, 매체 간의 공통점과 차이점을 보여줌으로써 매체별 정보 생산자들이 연구 및 현상 분석을 진행하는 데 있어 관점의 다양성을 제공할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.183-203
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• 2018

전통적으로 신문 매체는 국내외에서 발생하는 사건들을 살피는 데에 가장 적합한 매체이다. 최근에는 정보통신 기술의 발달로 온라인 뉴스 매체가 다양하게 등장하면서 주변에서 일어나는 사건들에 대한 보도가 크게 증가하였고, 이것은 독자들에게 많은 양의 정보를 보다 빠르고 편리하게 접할 기회를 제공함과 동시에 감당할 수 없는 많은 양의 정보소비라는 문제점도 제공하고 있다. 본 연구에서는 방대한 양의 뉴스기사로부터 데이터를 추출하여 주요 사건을 감지하고, 사건들 간의 관련성을 판단하여 사건 네트워크를 구축함으로써 독자들에게 현시적이고 요약적인 사건정보를 제공하는 기법을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 2016년 3월에서 2017년 3월까지의 한국 정치 및 사회 기사를 수집하였고, 전처리과정에서 NPMI와 Word2Vec 기법을 활용하여 고유명사 및 합성명사와 이형동의어 추출의 정확성을 높였다. 그리고 LDA 토픽 모델링을 실시하여 날짜별로 주제 분포를 계산하고 주제 분포의 최고점을 찾아 사건을 탐지하는 데 사용하였다. 또한 사건 네트워크를 구축하기 위해 탐지된 사건들 간의 관련성을 측정을 위하여 두 사건이 같은 뉴스 기사에 동시에 등장할수록 서로 더 연관이 있을 것이라는 가정을 바탕으로 코사인 유사도를 확장하여 관련성 점수를 계산하는데 사용하였다. 최종적으로 각 사건은 각의 정점으로, 그리고 사건 간의 관련성 점수는 정점들을 잇는 간선으로 설정하여 사건 네트워크를 구축하였다. 본 연구에서 제시한 사건 네트워크는 1년간 한국에서 발생했던 정치 및 사회 분야의 주요 사건들이 시간 순으로 정렬되었고, 이와 동시에 특정 사건이 어떤 사건과 관련이 있는지 파악하는데 도움을 주었다. 또한 일련의 사건들의 시발점이 되는 사건이 무엇이었는가도 확인이 가능하였다. 본 연구는 텍스트 전처리 과정에서 다양한 텍스트 마이닝 기법과 새로이 주목받고 있는 Word2vec 기법을 적용하여 봄으로써 기존의 한글 텍스트 분석에서 어려움을 겪고 있었던 고유명사 및 합성명사 추출과 이형동의어의 정확도를 높였다는 것에서 학문적 의의를 찾을 수 있다. 그리고, LDA 토픽 모델링을 활용하기에 방대한 양의 데이터를 쉽게 분석 가능하다는 것과 기존의 사건 탐지에서는 파악하기 어려웠던 사건 간 관련성을 주제 동시출현을 통해 파악할 수 있다는 점에서 기존의 사건 탐지 방법과 차별화된다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.75-93
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• 2020

The purpose of this study is to extract keywords for 'startup' and 'entrepreneurship' from Naver news articles in Korea since 1990 and Google news articles in foreign countries, and to understand the changes in the meaning of entrepreneurship and entrepreneurship in each era It is aimed at doing. In summary, first, in terms of the frequency of keywords, venture sprouting is a sample of the entrepreneurial spirit of the government-led and entrepreneurs' chairman, and various technology investments and investments in corporate establishment have been made. It can be seen that training for the development of items and items was carried out, and in the case of the venture re-emergence period, it can be seen that the youth-oriented entrepreneurship and innovation through the development of various educational programs were emphasized. Second, in the result of vocabulary network analysis, the network connection and centrality of keywords in the leap period tended to be stronger than in the germination period, but the re-leap period tended to return to the level of germination. Third, in topic analysis, it can be seen that Naver keyword topics are mostly business-related content related to support, policy, and education, whereas topics through Google News consist of major keywords that are more specifically applicable to practical work.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권5호
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• pp.1630-1648
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• 2021

Owing to the unprecedented COVID-19 pandemic, the pharmaceutical industry has attracted considerable attention, spurred by the widespread expectation of vaccine development. In this study, we collect relevant topics from news articles related to COVID-19 and explore their links with two South Korean pharmaceutical indices, the Drug and Medicine index of the Korea Composite Stock Price Index (KOSPI) and the Korean Securities Dealers Automated Quotations (KOSDAQ) Pharmaceutical index. We use generalized Dirichlet-multinomial regression (g-DMR) to reveal the dynamic topic distributions over metadata of index values. The results of our analysis, obtained using g-DMR, reveal that a greater focus on specific news topics has a significant relationship with fluctuations in the indices. We also provide practical and theoretical implications based on this analysis.