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국내외 특허데이터 분석을 통한 자연어처리의 의미분석 관련 기술동향 분석에 대한 연구 (A Study On Technical Trend Analysis Related to Semantic Analysis of NLP Through Domestic/Foreign Patent Data)

  • 현영근;한정현;채우리;이기현;이주연
    • 디지털융복합연구
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    • 제18권1호
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    • pp.137-146
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    • 2020
  • 자연어처리 기술은 사람이 말하는 언어를 기계적으로 분석해 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 만드는 것을 의미한다. 이것이 중요한 이유는 인공지능의 기본인 인간과 디바이스 간 커뮤니케이션을 위한 핵심기술이기 때문이다. 본 논문에서는 자연어처리, 특히 의미분석과 관련된 기술동향을 확인하기 위해 미국과 한국의 특허정보에 대해 분석하였으며, 본 연구를 통해 향후 자연어처리 관련 연구에 의미있는 정보제공을 그 목적으로 한다. 결론적으로, 국내 특허 수는 미국 대비 7.9% 수준이며, 주요 Keyword의 상이한 빈도는 기술적 방향성에 국가별로 차이가 있음을 확인하였다. 또한 상향 또는 하향 성향의 Keyword가 한국 대비 미국이 2배로 나타나 시대적 흐름을 상대적으로 더 반영한 것으로 분석되었다. 향후 연구에서는 실질적인 기술예측을 위해 상향 성향의 Keyword가 특허에서 어떻게 기술되고 있는지 구체적으로 분석하고자 한다.

텍스트 마이닝을 활용한 2017년 한국 대선 분석 (An Analysis of the 2017 Korean Presidential Election Using Text Mining)

  • 안은희;안정국
    • 한국융합학회논문지
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    • 제11권5호
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    • pp.199-207
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    • 2020
  • 최근 빅데이터 분석은 대량의 데이터로부터 미래를 예측하여 가치를 창출할 수 있어 다양한 분야에서 주목받고 있으며, 정치 캠페인 운영이나 결과 예측에도 활용되고 있다. 하지만 기존의 연구는 특정 SNS 데이터만을 분석하여 후보자들에 대한 정보를 취합하는데 한계가 있었다. 이에 본 연구는 2017년 한국 대선 후보별 뉴스와 댓글을 수집하여 뉴스 생성 추이, 토픽 추출, 감성 분석, 키워드 분석, 키워드 감성 분석을 하였다. 분석 결과, 대선 후보 간 다양한 토픽들이 생성되는 것을 확인하였으며, 후보별 이슈가 되는 중점 키워드와 이에 대한 유권자들의 호응도가 추출되었다. 본 연구는 포털 뉴스에서 생성되는 대선 캠페인에 대한 동향을 마이닝 할 수 있게 했다는 점과 감성 분석을 통해 대권주자들에 대한 유권자들의 관심과 의견들을 정량화하여 수치화한 것에 의의가 있다. 본 연구가 여론 수렴의 도구적 방법을 제시함으로써 이를 바탕으로 전략적인 행동 방안을 도출할 수 있을 것을 기대한다.

소셜 미디어 상에서의 인공지능 관련 사회적 여론에 대한 다 범주 감성 분석 (Multi-Category Sentiment Analysis for Social Opinion Related to Artificial Intelligence on Social Media)

  • 이상원;최창욱;김동성;여운영;김종우
    • 지능정보연구
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    • 제24권4호
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    • pp.51-66
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    • 2018
  • 인공지능 기술의 비약적인 발전으로 인하여, 사용자의 편의성 증대를 목적으로 다양한 분야에서 관련된 제품과 서비스들의 개발이 이루어지고 있다. 이러한 기술의 발전에는 긍정적인 파급 효과에 대한 기대감이 존재하나, 향후 발생 가능한 부정적인 측면에 대한 논의도 활발히 이루어지고 있다. 예를 들어, 인공지능 기술 기반의 자율주행 자동차의 경우 안정성의 향상이라는 측면에서 많은 관심을 받고 있으나, 트롤리 딜레마, 시스템 보안 문제 등의 사회적 이슈 또한 활발히 논의되고 있다. 이에 따라, 인공지능 관련 기술의 발전과 사회적 수용을 위해서는 사회적으로 논의되는 주요 관련 이슈들에 대한 확인과 효과적인 분석이 요구된다. 이를 위해, 본 연구에서는 '이세돌 vs 알파고' 시점인 2016년 3월을 포함하여 2016년 1월부터 2017년 12월까지 2년 동안의 인공지능과 관련된 사회적인 이슈들을 파악하고 온라인상에서 발생되는 사회적 여론에 대하여 다 범주 감성을 분석하고자 한다. 이를 위하여 국내 대표적인 포털 사이트에서 인공지능 관련 뉴스의 수와 관련된 뉴스 제목, 뉴스의 댓글을 웹 크롤링(Web Crawling) 하였다. 사회적 여론에 대한 다 범주 감성 분석은 논의되는 이슈들의 중요성을 고려하여 단순 긍정 또는 부정이 아닌, 분노, 혐오, 두려움, 행복, 중립, 슬픔, 놀라움의 7가지 다 범주 감성으로 분석하였다. 분석 결과, 대부분의 이벤트 기간에 대하여 1위 감성은 '행복'으로 나타났지만 각 키워드에 대하여 나오는 감성이 상이함을 볼 수 있었다. 또한 2016년 상반기, 하반기, 2017년 상반기, 하반기로 나누어 보았을 때 시간이 지남에 따라 '분노'의 감성이 낮아짐을 확인하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 인공지능과 관련하여 현재 논의되고 있는 다양한 이슈와 동향 파악이 가능하며, 이에 대한 대응 방안 마련에 활용이 가능할 것이다. 향후 감성 분석기의 성능 향상과 댓글에 대한 공감 및 비공감도의 가중치를 추가하여 분석한다면 사회적 여론을 보다 세밀하게 파악 할 수 있을 것이다.

기업 채용공고의 캐치프레이즈가 20, 30대의 입사 지원에 미치는 영향 분석 (A Study on the Effect of Catchphrases in Corporate Job Postings on Job Applications from Individuals in Their 20s and 30s)

  • 황민재;김승인
    • 산업진흥연구
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    • 제9권3호
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    • pp.205-212
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    • 2024
  • 본 연구는 최근 Z세대의 사회 참여가 가속화되고 경영 환경이 변화하는 상황에서, 기업의 채용공고문에 사용된 캐치프레이즈가 입사 지원에 미치는 영향을 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 국내외 기업들의 채용공고문에 사용된 캐치프레이즈의 사례연구를 실시하고, 대중에게 널리 알려진 공공기관인 '한국전력공사'의 채용공고문에 '일반문구', '친환경', '직원복지', '사회 이슈(평등)'의 트렌드 키워드와 관련된 네 가지 캐치프레이즈를 적용하여 제작하였다. 온라인 설문 조사를 통해 채용 공고의 캐치프레이즈가 입사 지원에 미치는 영향을 분석하였는데 그 결과 응답자의 83%가 채용공고문의 캐치프레이즈가 입사 지원에 긍정적 효과를 끼친다는 결과를 도출하였으며, 심층 인터뷰를 통해 실제 구직자 등이 인지하는 채용공고의 디자인 요소 및 캐치프레이즈의 중요성을 확인하였다. 결론적으로 본 연구는 채용공고의 캐치프레이즈가 기업과 구직자 간의 원활한 커뮤니케이션을 촉진하고, 기업 이미지 홍보 활동 강화에 미치는 영향을 분석하여 향후 기업이 채용 시 연령, 직무에 따라 채용공고문의 캐치프레이즈를 효과적으로 활용할 수 있는 방안을 모색하고자 한다.