• Child Health Nursing Research
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• 제29권3호
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• pp.182-194
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• 2023

Purpose: This study analyzed research trends in infant and toddler rearing behavior among family caregivers over a 10-year period (2010-2021). Methods: Text network analysis and topic modeling were employed on data collected from relevant papers, following the extraction and refinement of semantic morphemes. A semantic-centered network was constructed by extracting words from 2,613 English-language abstracts. Data analysis was performed using NetMiner 4.5.0. Results: Frequency analysis, degree centrality, and eigenvector centrality all revealed the terms ''scale," ''program," and ''education" among the top 10 keywords associated with infant and toddler rearing behaviors among family caregivers. The keywords extracted from the analysis were divided into two clusters through cohesion analysis. Additionally, they were classified into two topic groups using topic modeling: "program and evaluation" (64.37%) and "caregivers' role and competency in child development" (35.63%). Conclusion: The roles and competencies of family caregivers are essential for the development of infants and toddlers. Intervention programs and evaluations are necessary to improve rearing behaviors. Future research should determine the role of nurses in supporting family caregivers. Additionally, it should facilitate the development of nursing strategies and intervention programs to promote positive rearing practices.

• 한국비블리아학회지
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• 제33권1호
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• pp.167-198
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• 2022

융합 과학 연구가 활성화되며 인문학에서도 디지털 인문학(Digital Humanities) 연구가 장려되고 있다. 이에 본 연구는 역사 데이터에 텍스트마이닝과 개체계량학 연구 방법을 적용한 시론(試論) 연구를 제안하고자 하였다. 선조실록(宣祖實錄)·선조수정실록(宣祖修正實錄), 난중잡록(亂中雜錄), 징비록(懲毖錄)을 활용하였으며, 사료(史料)에서 주제 변화와 공통 개체를 탐색하기 위해서 네트워크 분석과 DMR 토픽모델을 사용하였다. 분석 결과를 통해서 텍스트 데이터에 대한 계량 분석의 활용 가능성 확인, 특정 주제의 시기적 변화, 인물 개체 간 미발견 관계를 제시함으로써 연구의 확장 가능성을 제안할 수 있었다.

• Asian Journal for Public Opinion Research
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• 제10권1호
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• pp.4-22
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• 2022

The purpose of this study is to explore the structure of social discourse on aging in Korea by analyzing newspaper articles on aging. The analysis is composed of three steps: first, data collection and preprocessing; second, identifying the latent topics; and third, observing yearly dynamics of topics. In total, 1,472 newspaper articles that included the word "aging" within the title were collected from 10 major newspapers between 2006 and 2019. The underlying topic structure was analyzed using Latent Dirichlet Allocation (LDA), a topic modeling method widely adopted by text mining academics and researchers. Seven latent topics were generated from the LDA model, defined as social issues, death, private insurance, economic growth, national debt, labor market innovation, and income security. The topic loadings demonstrated a clear increase in public interest on topics such as national debt and labor market innovation in recent years. This study concludes that media discourse on aging has shifted towards more productivity and efficiency related issues, requiring older people to be productive citizens. Such subjectivation connotes a decreased role of the government and society by shifting the responsibility to individuals not being able to adapt successfully as productive citizens within the labor market.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제27권2_2호
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• pp.343-356
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• 2024

Super app is an application that provides a variety of services in a unified interface within a single platform. With the acceleration of digital transformation, super apps are becoming more prevalent. This study aims to suggest service enhancement measures by analyzing the user review data before and after the transition to a super app. To this end, user review data from a payment-based super app(Shinhan Play) were collected and studied via topic modeling. Moreover, a matrix for assessing the importance and usefulness of topics is introduced, which relies on the eigenvector centrality of the inter-topic network obtained through topic modeling and the number of review recommendations. This allowed us to identify and categorize topics with high utility and impact. Prior to the transition, the factors contributing to user satisfaction included 'payment service,' 'additional service,' and 'improvement.' Following the transition, user satisfaction was associated with 'payment service' and 'integrated UX.' Conversely, dissatisfaction factors before the transition encompassed issues related to 'signup/installation,' 'payment error/response,' 'security authentication,' and 'security error.' Following the transition, user dissatisfaction arose from concerns regarding 'update/error response' and 'UX/UI.' The research results are expected to be used as a basis for establishing strategies to strengthen service competitiveness by making super app services more user-oriented.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.181-185
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• 2021

본 연구는 학교현장에서 지속적으로 강조되고 있는 학교폭력 예방을 위한 방안을 도출하기 위한 노력의 일환으로 최근의 학교폭력 관련 이슈화되고 있는 주제를 데이터과학의 관점으로 살펴보고자 하였다. 특히, 온라인 SNS데이터를 활용하여 학교폭력 관련 게시물을 크롤링하고 토픽모델링 방법을 활용하여 유형별 특징을 살펴보고자 하였다. 토픽모델링 분석을 통해 도출된 주제별 키워드를 유형별로 정리한 결과를 통해 대체로 학교폭력의 피해 예방과 가해자 처벌 및 조치사안에 대한 내용으로 크게 3가지의 내용으로 구분할 수 있었다. 첫째, 학교폭력 예방활동에 대한 내용으로서 학교폭력예방을 위한 전문 기구들의 역할에 대한 내용이다. 둘째, 학교폭력에 대한 조치사항과 절차에 대한 내용으로 도출되었다. 셋째, 학교폭력의 최근 현안에 대한 내용에 대해서 살펴볼 수 있었다. 추후 연구에서는 데이터기반의 예측을 기반으로 당면하고 있는 사회적 문제해결에 활용하는 연구가 수행될 필요가 있다.

• 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.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제26권6호
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• pp.205-220
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• 2023

This study aimed to analyze the needs and interests of the public on endangered wildlife using complaint big data. We collected 1,203 complaints and their corresponding text data on endangered wildlife, pre-processed them, and constructed a document-term matrix for 1,739 text data. We performed LDA (Latent Dirichlet Allocation) topic modeling and network analysis. The results revealed that the complaints on endangered wildlife peaked in June-August, and the interest shifted from insects to various endangered wildlife in the living area, such as mammals, birds, and amphibians. In addition, the complaints on endangered wildlife could be categorized into 8 topics and 5 clusters, such as discovery report, habitat protection and response request, information inquiry, investigation and action request, and consultation request. The co-occurrence network analysis for each topic showed that the keywords reflecting the call center reporting procedure, such as photo, send, and take, had high centrality in common, and other keywords such as dung beetle, know, absence and think played an important role in the network. Through this analysis, we identified the main keywords and their relationships within each topic and derived the main issues for each topic. This study confirmed the increasing and diversifying public interest and complaints on endangered wildlife and highlighted the need for professional response. We also suggested developing and extending participatory conservation plans that align with the public's preferences and demands. This study demonstrated the feasibility of using complaint big data on endangered wildlife and its implications for policy decision-making and public promotion on endangered wildlife.

• 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.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.47-55
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• 2021

특정 주제분야에 대한 연구동향 분석은 대부분 논문, 특허 등 문헌정보를 대상으로 한 키워드 추출을 통해 토픽모델링 기법을 적용하여 주요 연구주제와 연도별 추이 등을 살펴보는 방식을 활용하고 있다. 본 논문에서는 국가과학기술지식정보서비스(NTIS)에서 제공하는 인공지능 관련 국가연구개발사업 과제정보를 대상으로 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 토픽모델링 기법을 활용하여 연구주제와 관련된 토픽들을 추출·분석하여 국가연구개발사업에 대한 연구주제와 투자방향에 대하여 분석하고자 한다. NTIS는 국가연구개발사업·과제정보를 비롯하여, 논문, 특허, 보고서 등 연구를 통해 생성된 주요 연구개발성과에 이르기까지 방대한 양의 국가R&D 정보를 제공하고 있다. 본 논문에서는 NTIS 통합검색에서 인공지능 키워드와 관련된 분류 검색을 수행하여 검색결과를 확인하고, 최근 3개년 과제정보를 다운로드 받아 기초데이터를 구축하였다. 파이썬에서 제공하는 LDA 토픽모델링 라이브러리를 활용하여 기초데이터 (연구목표, 연구내용, 기대효과, 키워드 등)를 대상으로 관련 토픽과 주제어를 추출하고 분석하여 연구투자방향에 대한 인사이트를 도출하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권11호
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• pp.575-583
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• 2021

이 연구는 토픽모델링을 적용하여 뉴스기사에 따른 태권도 동향을 연도별로 분석하는 것에 목적이 있다. 언론보도를 통한 태권도 동향을 살펴보기 위해 한국언론재단의 빅카인즈를 통해 뉴스기사와 태권도 전문 언론에 대한 기사를 수집하였다. 검색기간은 2000년 이전, 2001년~2010년, 2011년~2020년 3개의 구간으로 구분하여 검색하여 총 12,124개를 연구자료로 선정하였다. 토픽분석을 위해 전처리 과정을 거쳤으며, LDA 알고리즘을 활용하여 토픽분석을 수행하였다. 이때 모든분석은 python 3을 적용하였다. 그 결과 첫째, 연도별에 따른 언론기사 주제를 분석한 결과 2000년이전 1위는 '세계'. 2위는 '남북', 3위는 '올림픽'으로 나타났으며, 2001년~2010년 1위는 '세계', 2위는 '협회', 3위는 '세계태권도연맹'으로 조사되었다. 2011년~2020년 1위는 '세계', 2위는 '시범', 3위는 '국기원'으로 나타났다. 둘째, 2000년이전 뉴스기사를 토픽모델링으로 분석한 결과 토픽은 2가지로 구분되었다. 구체적으로 Topic 1은 '남·북 체육교류', Topic 2는 '올림픽 시범종목 채택'으로 선정되었다. 셋째, 2001년~2010년 뉴스기사를 토픽모델링으로 분석한 결과 토픽은 3가지로 선정되었다. Topic 1은 '태권도 시범공연 및 비리', Topic 2는 '무주태권도공원 조성', Topic 3은 '세계태권도축제'로 선정되었다. 넷째, 2011년~2020년 뉴스기사를 토픽모델링으로 분석한 결과 토픽은 3가지로 선정되었다. Topic 1은 '2018 평창동계올림픽 성공 개최', Topic 2는 '남북 태권도 합동시범공연 ', Topic 3은 '2017 무주세계태권도선수권대회'로 선정되었다.