• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.137-147
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• 2022

피부상태의 진단과 관리는 뷰티산업종사자와 화장품산업종사자에게 그 역할을 수행함에 있어서 매우 기초적이며 중요한 기능이다. 정확한 피부상태 진단과 관리를 위해서는 고객의 피부상태와 요구사항을 잘 파악하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 피부상태 진단 및 관리를 위해 소셜미디어의 빅데이터를 사용하여 피부상태 진단 및 관리를 지원하는 빅데이터기반 피부관리정보시스템 SCIS를 개발하였다. 개발된 시스템을 사용하여 텍스트 정보 중심의 피부상태 진단과 관리를 위한 핵심 정보를 분석하고 추출할 수 있다. 본 논문에서 개발된 피부관리정보시스템 SCIS는 빅데이터 수집단계, 텍스트전처리단계, 이미지전처리단계, 텍스트단어분석단계로 구성되어 있다. SCIS는 피부진단 및 관리에 필요한 빅데이터를 수집하고, 텍스트 정보를 대상으로 핵심단어의 단순빈도분석, 상대빈도분석, 동시출현분석, 상관성분석을 통해 핵심단어 및 주제를 추출하였다. 또한 추출된 핵심단어 및 정보를 분석하고 산포도, NetworkX, t-SNE 및 클러스터링 등의 다양한 시각화 처리를 함으로써 피부상태 진단 및 관리에 있어 이를 효율적으로 사용할 수 있도록 하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제30권4호
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• pp.299-307
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• 2024

연구의 대상지인 어촌은 새로운 소득기반을 창출하고 어촌공동체를 유지하는 방편으로 어촌관광에 주목하게 된다. 이는 어촌공간의 비일상성이 관광의 기능과 부합되면서 새로운 가치가 창출되기 때문인데, 이러한 어촌관광의 중요성에 비해서 관련 정책은 다소 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구는 어촌관광에 대한 우리 사회의 관심도를 분석하고, 시대별로 이슈와 정책은 어떻게 변화되는지 분석하고자 한다. 뉴스 분석 시스템인 빅카인즈를 활용하여 국내 언론에서 보도된 어촌관광 관련 기사들을 체계적으로 수집 및 분석하였다. 그 결과 어촌관광에 대한 사회적 관심과 정부의 정책적 지원이 시간이 지남에 따라 증가했음을 확인할 수 있으며, 이는 어촌관광이 지역경제 활성화 및 어촌지역 소멸방지에 기여할 수 있는 중요한 전략임을 시사하는 결과이다.

• 정보화정책
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• 제26권1호
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• pp.3-24
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• 2019

이 연구는 소셜미디어 캠페인 연구의 동향과 쟁점을 세 측면에서 고찰하였다. 즉 '소셜미디어 캠페인 전략의 양상, 소셜미디어를 규율하는 제도적 환경 및 소셜미디어 캠페인의 정치적 효과'는 웹 확산 이래 웹블로그를 거쳐 소셜미디어 단계에 이르기까지 각국의 선거캠페인에서 지속적으로 제기되고 있는 논제이다. 분석 결과 소셜미디어 캠페인 전략은 대표중심론 대시민중심론을 축으로 쟁점이 제기되어왔으며, 제도적 환경은 공정선거를 위한 동원형 규제론 대 시민참여를 위한 정보기본권 강화가 핵심 논제로 고찰되었다. 이어서 이 연구는 세 주제 중 가장 분석이 취약한 정치적 효과를 실증적으로 논구하기 위하여 20대 총선을 사례로 경험적 분석을 수행하였다. 구체적으로 '후보(정당)들의 트위터 캠페인 참가 동향, 당파적 동원과 유권자 반응 및 선거 결과에 대한 플랫폼 효과'를 경험적으로 고찰하였으며 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 19대 총선에 비해서 트위터 캠페인 참가자가 크게 증가하였다. 그리고 트위터 캠페인은 자원동원능력에서 우위에 있는 양당 주도로 진행되었다. 둘째, 트위터가 당파적 공간이라는 점이 명료하게 확인되었다. 특히 수도권의 진보 후보들이 훨씬 더 크게 지지층을 동원하였다. 마지막으로 트위터 캠페인은 득표율 상승과 당선에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히 팔로어수와 활동기간이 통계적으로 유의하게 나타나, 선거운동에서 네트워킹과 사회자본을 촉진하는 기능이 더욱 중요하다는 것을 입증하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권9호
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• pp.29-45
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• 2022

본 연구는 소셜미디어 빅데이터를 활용하여 기후변화에 대한 일반대중들의 인식변화를 분석한다. 기후변화는 지난 반 세기 동안 주요한 사회적 문제로 지속적인 관심을 받아왔다. 코로나19 이후에도 펜데믹 출현 가능성과 함께 기후변화 대응책을 마련하는 것이 시급한 과업으로 재조명되었다. 본 연구는 코로나19 전후에 나타나는 기후변화 인식변화를 분석하기 위해, 주요 소셜미디어를 중심으로 2019년 3월 1일부터 2022년 2월 28일까지 총 3개년의 데이터를 수집하였다. 데이터를 가공하여 기후변화 연관어, 기후변화에 대한 감성어 등과 기후변화 대응 주체별 움직임을 포착하였다. 분석결과, 기후변화가 기후위기로 인식되는 상황에서 부정적인 인식이 지배적이었으나, 긍정적인 인식도 일정부분 상존하는 것으로 나타나, 기후변화에 대한 대응책이 긍정적인 인식을 이끌었음을 유추할 수 있다. 본 연구결과는 기후변화에 대한 국민적 인식변화를 포착하고, 주요주체에 대한 국민적 관심도의 변화를 포착함으로써, 사회적 문제를 해결하기 위한 기업의 전략과 정부의 정책을 수립하는 데 국민적 인식을 검토할 수 있는 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.233-244
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• 2022

최근 기업경영과 관련되어 가장 주목받고 있는 것은 ESG(Environmental, Social, Governance) 일 것이다. ESG 경영을 선언한 많은 기업들이 있지만, KT는 2021년 본격적인 ESG 경영을 선언하며 지속가능경영의 전략을 이해관계자들과 공유하고 있다. 또한 KT는 국내 ICT 업계 최초로 ESG 채권을 발행하며 ESG 경영을 강화하고 있다. 코로나19로 정보기술산업이 더욱 중요해진 시점에서 본 연구는 KT의 ESG 경영 목표와 전략의 사례를 환경, 사회, 지배구조 영역으로 구분하여 살펴보고자 하였다. KT는 환경 영역에서 '환경경영', '환경대응', '에너지 자원', '친환경 프로젝트'를 통해 환경 건전성 달성을 목표로 하고 있었다. 또한 사회 영역에서 '사회공헌', '동반성장', '인권경영' 등을 통해 진정성 있는 사회적 가치 창출을 추구하였다. 마지막으로 지배구조 영역에서는 '윤리·컴플라이언스', '리스크 관리' 등을 통해 경제적 신뢰성을 추구하기 위한 투명한 기업 경영 체계를 지향하고 있었다. 특히 KT는 디지털 플랫폼 기업이라는 특징을 기반으로 AI, BigData 기술을 활용하여 환경, 사회문제를 해결하기 위한 전략을 추진하며 KT만의 ESG 경영을 도모하고 있었다. 본 연구는 화두로 떠오른 ESG 경영과 관련해 KT의 ESG 경영 사례를 통해 ESG전략 수립과 ESG 경영 발전방향에 대한 시사점을 도출하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.347-373
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• 2023

최근 기업의 지속가능한 성장을 이끄는 ESG(Environmental, Social, and Governance) 관리의 중요성이 강조되고 있다. 이에, 본 연구는 기업과 일반 대중 간의 ESG에 대한 인식 차이를 실증적으로 밝히고, ESG 정책의 시행을 방해하는 부정적인 여론과 그 배경을 규명하는 것을 목표로 한다. 이를 위해, LDA(Latent Dirichlet Allocation) 토픽모델링, JST(Joint Sentiment Topic Modeling) 및 의미연결망분석 기법을 사용하여 지속가능경영보고서와 소셜미디어에서의 주요 키워드와 토픽, 그리고 그 연결관계를 분석하였다. 또한, ChatGPT를 활용하여, 텍스트마이닝 분석의 결과를 보완하였다. 분석 결과, 기업과 일반 대중 간 ESG에 대한 인식과 중요도에 상당한 차이가 있음을 확인하였다. 구체적으로, 기업들은 위기 관리, 투명한 지배구조, 윤리적 경영 등에 집중하여 신뢰를 구축하려 했으나, '그린워싱', '중대재해', '불매운동' 등과 같은 부정적 키워드가 자주 소셜네트워크에서 등장하여, 많은 대중들이 기업의 ESG 이슈 처리에 대해 의심하고 있음을 확인하였다. 본 연구는 기업, 정부 기관, 고객 및 투자자를 위한 ESG 전략수립에 도움이 될 수 있는 가이드라인을 제공한다는 점에서 의의가 있다.

• 대한간호학회지
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• 제53권4호
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• pp.439-452
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• 2023

Purpose: This study aimed to derive considerations for the enactment of nursing law by analyzing the trends and social perceptions of nursing law mentioned in major daily newspapers, cafes, and blogs. Methods: Main texts and comments that included nursing law as a keyword were collected from major daily news and online postings from January 2021 to August 2022. The data collected through web crawling were analyzed using a TousFlux program used for big data analysis. Results: During the period of study, the awareness level around nursing law enactment increased. In particular, public concern over nursing law enactment intensified due to the two political parties' policy pledges related to nursing law in January 2022 and the failure to introduce the nursing law to the national assembly judiciary committee in May 2022. Except in December 2021, public perception of nursing law enactment was generally favorable, with public opinion tilting more in favor of than against enactment. Conclusion: Public opinion should be considered when drafting and implementing the nursing law to make it easier for the people to understand what the law constitutes. In addition, it is necessary to pay attention to and continuously promote the relationship between medical care and nursing in the nursing law system of developed nations. Lastly, nursing law enactment can enhance nurses' retention intention and provide a sense of efficacy to medical services.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.107-115
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• 2014

최근 소셜 미디어 사용의 증가, 산업간 융합의 확대, 다양한 스마트 기기의 보급을 통한 인터넷의 이용이 증가하면서 수많은 데이터를 발생시키고 있다. 이들 데이터들은 크기가 매우 크고, 형식이 다양하며, 순환속도가 매우 빨라 기존의 데이터 처리기술만으로는 관리와 분석이 어려운 실정이다. 즉, 수십 테라에 이르는 데이터의 폭증 및 데이터의 다양화에 따라 빠르게 분석하는 기술이 미흡하며, 이러한 문제점들을 해결하기 위한 새로운 기술적 방안이 절실히 요구되고 있다. 이러한 빅데이터의 처리기술에 대한 많은 연구가 최근 활성화 되고 있으며, 본 연구에서는 이러한 관점에서 빅데이터 플랫폼의 효과적인 인덱싱 엔진의 설계 및 구현에 관하여 기술한다. 즉, 기존의 데이터 처리기술의 범위를 초과하는 대규모의 데이터 집합을 효율적으로 관리하고, 인덱싱을 통한 검색속도의 향상으로 데이터 분석 시 소요되는 시간 단축을 연구목표로 한다. 본 연구의 실험을 위해서는 대규모 SNMP(Simple Network Management Prtocool) 로그 데이터를 사용하였으며, 효율적 데이터의 인덱싱을 통한 빠른 검색으로 데이터 분석시의 시간을 최대한 단축하고자 하였다. 또한 분석된 데이터의 표현의 가시화를 통하여 사용자의 데이터 분석에도 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.20-29
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• 2021

본 연구는 신문 기사에서의 드론과 범죄에 관한 이슈를 탐색하는 데 목적이 있다. 한국언론재단의 온라인 뉴스 아카이브인 빅카인즈에서 1990년 1월 1일부터 2021년 5월 1일 기간 동안 11개 중앙지와 28개의 지역 종합지의 '드론'과 '범죄' 조건에 맞는 1,213건의 신문기사를 수집하였다. 그중 117개의 핵심 키워드를 대상으로 키워드빈도, 중심성분석, 네트워크 구조 구축, CONCOR 분석, 밀도 매트릭스 분석을 수행하였다. 분석결과, 주요 이슈는 8개로 분류되었으며 신문 기사 속의 드론과 범죄에 관한 보도 분석을 통해 국민의 사생활 보호와 불법 촬영 예방, 항행 안전 확보, 사회적 치안 유지와 해결, 테러와 전쟁 등에 관한 정부의 정책 수립과 사회적 문제점들이 중점적으로 논의되었음을 확인할 수 있었다. 본 연구는 드론과 범죄에 관련한 인문사회학적 연구 분야의 확장을 시도하며, 구체적으로 드론 관련 범죄에 대한 현황과 대책을 정책적 함의와 언론적 함의로 제언하였다.

• 전기학회논문지
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• 제65권3호
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• pp.469-476
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• 2016

Relational Database Management Systems have become de facto database model among most developers and users since the inception of Data Science. From IoT devices, sensors, social media and other sources, data is generated in structured, semi-structured and unstructured formats, in huge volumes, thereby the difficulty of data management greatly increases. Organizations that collect large amounts of data are increasingly turning to non relational databases - NoSQL databases. In this paper, through experiments with real field data, we demonstrate that MongoDB, a document-based NoSQL database, is a better alternative for building a Telco Subscriber Data Management System which hitherto is mainly built with Relational Database Management Systems. We compare the existing system in various phases of data flow with our proposed system powered by MongoDB. We show how various workloads at some phases of the existing system were either completely removed or significantly simplified on the new system. Based on experiment results, using MongoDB for managing telco subscriber data turned out to offer performance better than the existing system built with MSSQL Server.