시멘틱 네트워크 분석을 활용한 생태관광 활성화 방안에 관한 연구

지윤호,한장헌 대한관광경영학회 2019 觀光硏究 Vol.34 No.7

The purpose of study was to generate at the tourist’s perception of ecotourism by social big data. Data were gathered from Naver, Daum and Goggle as analysis social big data channels. This study used semantic network analysis methods. The 3,851 words were gathered related in keyword of ‘ecotourism’ for big data research through social network analysis. The search period was limited to three years from Jan. 1, 2016 to Dec. 31, 2018. Keywords for social network analysis were drawn by NodeXL through data mining for programs such as textom. As results, first, various keywords related in ecotourism such as ‘nature’, ‘trip’, ‘environment’, region‘’, ‘program’, ‘experience’, ‘composition’, ‘jeju’, host‘’, ‘tourist’, ‘taehwa river’, siheung‘’, tourist attraction‘’, ‘gimpo’, ‘event,‘ ’culture‘ were extracted. Second, as a result of cluster analysis, total three groups were formed. Confidently, this study discussed the implications of a marketing strategy for ecotourism as a result of the semantic network analysis study. Therefore, the activation of ecotourism, which is a typical tourism form of sustainable tourism, is expected to be an alternative to the Korean tourism industry, which is suffering from overtourism such as Jeju Island and Bukchon Hanok Village in Seoul. 본 연구는 빅데이터 분석 중 시멘틱 네트워크 분석(semantic network analysis)을 통하여 주요 포털사이트나 SNS상에서 나타난 생태관광에 관한 텍스트 간의 연결망을 통해 텍스트의 의미와 키워드를 구조적으로 파악하고자 한다. 본 연구에서는 네이버, 다음, 구글에서 나타난 생태관광과 관련한 키워드를 추출하여 관련 인식과 행태에 대해 통찰하고 미래 생태관광의 방향성과 발전 가능성을 논의하고자 한다. 이러한 생태관광에 대한 광범위한 자료를 분석함으로써 지속가능한 생태관광 정책의 수립 및 마케팅 프로그램 활용을 위한 기초자료를 제공하고자 한다. 연구결과, 생태관광 동반한 키워드는 ‘자연’, ‘여행’, ‘환경’, ‘지역’, ‘프로그램’, ‘체험’, ‘조성’, ‘제주’, ‘개최’, ‘관광객’, ‘진행’의 순으로 나타났다. 그리고, 클러스터 분석 결과, ‘제주 에코파티’, ‘생태관광 페스티벌’, ‘바라지 생태관광’ 등 생태관광의 주요 축제 및 이벤트로서 이와 관련된 키워드들이 중심적으로 3개의 군집으로 형성되었다. 결국 지속 가능한 관광의 대표적인 관광형태인 생태관광의 활성화는 현재 제주도, 서울 북촌한옥마을 등 오버투어리즘으로 몸살을 앓고 있는 한국 관광산업의 대안이 될 것으로 판단된다.

Is Text Mining on Trade Claim Studies Applicable? Focused on Chinese Cases of Arbitration and Litigation Applying the CISG

Cheon Yu,DongOh Choi,Yun-Seop Hwang 한국무역학회 2020 Journal of Korea trade Vol.24 No.8

Purpose – This is an exploratory study that aims to apply text mining techniques, which computationally extracts words from the large-scale text data, to legal documents to quantify trade claim contents and enables statistical analysis. Design/methodology – This is designed to verify the validity of the application of text mining techniques as a quantitative methodology for trade claim studies, that have relied mainly on a qualitative approach. The subjects are 81 cases of arbitration and court judgments from China published on the website of the UNCITRAL where the CISG was applied. Validation is performed by comparing the manually analyzed result with the automatically analyzed result. The manual analysis result is the cluster analysis wherein the researcher reads and codes the case. The automatic analysis result is an analysis applying text mining techniques to the result of the cluster analysis. Topic modeling and semantic network analysis are applied for the statistical approach. Findings – Results show that the results of cluster analysis and text mining results are consistent with each other and the internal validity is confirmed. And the degree centrality of words that play a key role in the topic is high as the between centrality of words that are useful for grasping the topic and the eigenvector centrality of the important words in the topic is high. This indicates that text mining techniques can be applied to research on content analysis of trade claims for statistical analysis. Originality/value – Firstly, the validity of the text mining technique in the study of trade claim cases is confirmed. Prior studies on trade claims have relied on traditional approach. Secondly, this study has an originality in that it is an attempt to quantitatively study the trade claim cases, whereas prior trade claim cases were mainly studied via qualitative methods. Lastly, this study shows that the use of the text mining can lower the barrier for acquiring information from a large amount of digitalized text.

Big Data Analysis of the Women Who Score Goal Sports Entertainment Program: Focusing on Text Mining and Semantic Network Analysis.

Hyun-Myung Kim,Kyung-Won Byun 한국인터넷방송통신학회 2023 International Journal of Internet, Broadcasting an Vol.15 No.1

The purpose of this study is to provide basic data on sports entertainment programs by collecting data on unstructured data generated by Naver and Google for SBS entertainment program ‘Women Who Score Goal’, which began regular broadcast in June 2021, and analyzing public perceptions through data mining, semantic matrix, and CONCOR analysis. Data collection was conducted using Textom, and 27,911 cases of data accumulated for 16 months from June 16, 2021 to October 15, 2022. For the collected data, 80 key keywords related to ‘Kick a Goal’ were derived through simple frequency and TF-IDF analysis through data mining. Semantic network analysis was conducted to analyze the relationship between the top 80 keywords analyzed through this process. The centrality was derived through the UCINET 6.0 program using NetDraw of UCINET 6.0, understanding the characteristics of the network, and visualizing the connection relationship between keywords to express it clearly. CONCOR analysis was conducted to derive a cluster of words with similar characteristics based on the semantic network. As a result of the analysis, it was analyzed as a ‘program’ cluster related to the broadcast content of 'Kick a Goal' and a ‘Soccer’ cluster, a sports event of ‘Kick a Goal’. In addition to the scenes about the game of the cast, it was analyzed as an ‘Everyday Life’ cluster about training and daily life, and a cluster about ‘Broadcast Manipulation’ that disappointed viewers with manipulation of the game content.

텍스트마이닝 및 그림 이미지 분석을 활용한 어린이들의 도시재생 인식 분석 : 천안시 어린이 도시재생 그림 공모전 사례를 중심으로

전은비 ( Jeon Eun-bi ),정연준 ( Jeong Yeon-jun ),이경환 ( Lee Kyung-hwan ) 한국도시재생학회 2024 도시재생 Vol.10 No.1

The purpose of this study is to analyze children's perceptions of urban regeneration through text mining and picture image analysis. For this purpose, we collected and analyzed the drawings and explanatory text submitted to the 2022 Cheonan Children's Urban Regeneration Drawing Contest. After refining the description of the picture, 50 major keywords were derived, the relationships between keywords were analyzed through semantic network analysis, sentiment analysis, and CONCOR analysis, and the picture was analyzed in connection with these. The main research results are summarized as follows. First, keywords such as parks, people, and friends were mentioned with high frequency. Second, as a result of semantic network analysis, the centrality of parks, friends, people, etc. was found to be high. Third, as a result of emotional analysis, 86.9% of all children felt positively about urban regeneration. Fourth, as a result of CONCOR analysis, four clusters were derived: surrounding people and places, daily life, region, rest and travel. Children perceived urban regeneration as focusing on the neighborhood in which they live, surrounding areas, friends, and neighbors, and expressed it as forming a basis for social activities through improvement of the physical environment. This differs from the perspective of adults, who recognize the importance of economic and physical regeneration. This study is significant in that it looks at urban regeneration from the perspective of children through text mining and picture image analysis.

언어 네트워크 분석을 활용한 한국어 쓰기 교육 연구-논증 텍스트에 나타난 핵심 어휘를 중심으로-

채윤미,길호현 이중언어학회 2020 이중언어학 Vol.78 No.-

The purpose of this study was to examine the use of linguistic elements in argumentative texts written by foreign Korean learners in comparison with texts of Korean native speakers, and to clarify their characteristics in terms of text genre. For this reason, after extracting key words that are judged to be statistically significant using text mining, we visualized the relational network between various key words and compared them. As a result of the language network analysis, we were able to compare the argument methods of the two groups, and also found the differences in the viewpoints to observe the situation. This is a result that shows that the genre knowledge of the argument text of foreign learners is insufficient compared to Korean speakers. Therefore, it can be seen that learning and training related to text genre and verbal expression are required in the field of Korean education. The contents of the process and results of this study can be used for genre-based writing education. 이 연구의 목적은 외국인 한국어 학습자가 생산한 논증 텍스트의 언어적 요소 사용 양상을 한국어 모어 화자의 텍스트와 비교하여 살펴보고, 텍스트 장르성의 관점에서 그 특징을 밝히는 것이다. 기존에 이루어졌던 텍스트 분석 방법과 차별화를 두어 데이터 처리 방식인 텍스트 마이닝을 통해 통계학적으로 유의미하다고 판단되는 핵심 어휘를 추출한 후, 핵심 어휘 간의 관계망을 시각화하여 비교 분석해 보았다. 언어 네트워크 분석 결과, 두 집단의 논증 방식을 비교할 수 있었으며, 사태를 바라보는 관점의 차이도 알 수 있었다. 이는 한국인 화자에 비해 외국인 학습자의 논증 텍스트에 대한 장르적 지식이 부족한 것을 보여주는 결과로, 한국어 교육 현장에서 텍스트 장르성과 언어적 표현 관계와 관련한 학습과 훈련이 요구된다는 것을 알 수 있다. 본 연구의 과정 및 결과에 대한 내용은 장르 기반 쓰기 교육에 활용될 수 있을 것이다.

데이터 마이닝을 활용한 지리교육의 연구 동향 분석: 텍스트 마이닝의 적용 가능성을 중심으로

이의한,배선학 한국지리학회 2019 한국지리학회지 Vol.8 No.3

The purpose of this study was to analyze the research trends by applying text mining techniques to keywords and abstracts of geography education articles published after 2000. Through the frequency analysis, the keywords in geography education were geography, learning, education, and region. In the topic analysis, topics such as curriculum, contents of learning, purpose of geography education, research subjects, and methods were derived. The analysis of the abstract produced meaningful results at a specific level, rather than the analysis of keywords. In the topic analysis, however, similar results were obtained in the keyword and abstract analysis. The results of this study suggest that data mining-based research trend analysis is highly applicable. 본 연구에서는 2000년 이후 게재된 지리교육 관련 논문을 대상으로 키워드와 초록을 대상으로 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 관련 연구의 동향을 분석하였다. 빈도 분석과 워드 네트워크 분석 결과 지리교육에서의 주요 단어는 지리, 학습, 교육, 지역이었다. 이는 지리교육 분야에서 지역과 학습이 중요하게 다루어지고 있다는 것을 의미한다. 다음으로 토픽 분석을 통하여 교육과정, 학습내용, 지리교육의 목적, 연구(학습) 대상, 방법 등의 주제를 도출하였는데 이는 지금까지 지리교육에서 중요시된 주제들이라 할 수 있겠다. 키워드를 대상으로 한 분석과 초록을 대상으로 한 분석 결과에서는 차이를 확인할 수 있었다. 초록을 대상으로 한 분석이 키워드를 대상으로 한 분석보다는 구체적인 수준에서 의미 있는 결과를 도출하는 것으로 나타났다. 다만, 토픽 분석에서는 키워드와 초록 분석에서 유사한 결과가 도출되었다. 연구 결과 데이터 마이닝 기반의 분석은 대량의 연구 정보가 생산되는 오늘날의 빅테이터 환경에서 그 활용 가능성이 큰 것으로 판단된다.

텍스트 마이닝을 활용한 금융업 세부 업종간 ESG 보고서 비교 분석

박수빈 ( Yong-kyu Lee ),이용규 ( Subeen Park ) 중앙대학교 국가정책연구소 2022 국가정책연구 Vol.36 No.1

인류사회의 지속가능한 발전을 위해 투자자들은 기업 경영 전반에 환경(E), 사회(S), 거버넌스 (G)이슈 관리 및 개선을 요구하게 되었다. 이런 기조에서 금융업은 ESG경영의 핵심 위치에 있어 이들의 ESG 경영이 더욱 조명을 받고 있다. 그 이유는 금융 기업은 자사의 ESG 수준 제고 활동과 더불어 투자자와 기업들에게 ESG 정보를 제공하여 ESG 활동을 제고하는 양면적 역할을 하기 때문이다. 본 연구에서는 은행, 보험, 증권 별 ESG 활동이 우수한 2개 기업을 선정 후 이들의 ESG 경영보고서를 대상으로 텍스트 마이닝(Text mining) 분석과 이를 바탕으로 의미연결망 분석(Semantic network analysis)을 수행하였다. 공통적으로 강조된 단어는 ‘리스크 관리’, ‘서비스 제공’, ‘임직원 대상’이었다. 또한, 세부 업종별 상이한 경영목적과 전략 등의 차이에 따라 강조되는 단어와 네트워크 그래프의 중심성이 다르게 나타남을 알 수 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 향후 금융업의 ESG 경영 활동의 방향성과 정부에게 주는 시사점을 논의하였다. For the sustainable development of human society, investors have come to demand the management and improvement of environmental, social, and governance issues throughout corporate management. In this stance, the financial industry is in a key position in ESG management, and their ESG management is drawing more attention. Because financial companies play a two-sided role in enhancing ESG activities by providing ESG information to investors and companies along with their ESG level improvement activities. In this study, two companies with excellent ESG activities by banks, insurance, and securities were selected and then text mining analysis and semantic network analysis were performed on their ESG management reports. The commonly emphasized words were 'risk management', 'service provision', and 'for employees'. In addition, it was found that the centrality of the emphasized word and network graph appeared differently according to the differences in different management purposes and strategies for each detailed industry. Based on these results, we discussed directions and implications of ESG management activities in the future financial business and government.

텍스트 마이닝을 활용한 ‘Z세대’ 관련 뉴스데이터 의미연결망 분석

강주연,이이든,김지수 미래를 여는 청소년학회 2020 미래청소년학회지 Vol.17 No.2

The purpose of this study is to determine the semantic structure built in relation to Generation Z by extracting and analyzing news data containing Generation Z keywords from the portal site Naver. To this end, data including Generation Z keywords was collected from Naver News Data for a total of nine years from 2010 to 2019. Based on the 8,678 pieces of collected data, primary and secondary refining and pre-processing were conducted. Python 3.6.5 was used for the data collection, TEXTOM and UCINET were applied for data analysis and visualization. The results of this study are as follows. First, from 2010 to 2019, the number of search results for Generation Z revealed an increasing tendency. Second, The top words for Generation Z news data search results are 'millennial', 'brand', 'digital', 'consumer', 'video', 'trend', 'birth', 'content', 'fashion', and 'marketing' in that order. Words describing the emergence and characteristics of Generation Z and words related to consumption were dominant. Third, according to the results of the connection-centered analysis, the words with the highest centrality index among the key words of Generation Z are 'millenial', 'brand', 'digital', and 'youtube’. Fourth, A total of four groups were formed in the semantic network analysis of the Generation Z search results. By determining the structure and connectivity of the semantic connection network, Group 1 was named as the overall characteristics of Generation Z, Group 2 was the communication between Generation Z and companies, Group 3 was Generation Z and youth, and Group 4 was communication platforms of Generation Z. In summary, through analysis of news data related to Generation Z, various semantic connection networks for Generation Z could be identified and various implications could be drawn. 본 연구는 포털 사이트 네이버에서 Z세대 키워드가 포함된 뉴스데이터를 추출하고 분석하여 Z세대와 관련하여 구축된 의미구조를 확인하는데 목적을 둔다. 이를 위해 2010년부터 2019년까지 총 9년 동안 네이버 뉴스데이터에서 Z세대 키워드가 포함된 데이터를 수집하였다. 수집된 8,678건의 데이터를 바탕으로 1차, 2차 정제 과정 및 전처리과정을 실시하였고 연결 중심성을 확인하고 의미연결망을 분석하였다. 데이터 수집은 Python 3.6.5, 데이터 분석과 시각화는 TEXTOM, UCINET6를 사용하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 2010년부터 2019년까지 지속해서 뉴스데이터 검색결과는 증가 추세를 보였다. 둘째, Z세대 뉴스데이터 검색결과에 관한 상위 단어는 ‘밀레니얼’, ‘브랜드’, ‘디지털’, ‘소비’, ‘영상’, ‘트렌드’, ‘출생’, ‘콘텐츠’, ‘패션’, ‘마케팅’ 순으로 Z세대의 등장 및 특성을 설명하는 단어와 소비와 관련된 단어들이 주를 이루었다. 셋째, 연결 중심성 분석 결과 Z세대 핵심 단어 중 중심성 지수가 가장 높은 단어는 ‘밀레니얼’, ‘브랜드’, ‘디지털’, ‘유튜브’ 순으로 나타났다. 넷째, Z세대 검색 결과에 대한 의미연결망 분석에서는 총 4개의 그룹이 형성되었다. 의미연결망의 구조와 연결성을 확인하여 그룹1은 Z세대의 전반적 특성, 그룹2는 Z세대와 기업, 그룹3은 Z세대와 청소년, 그룹4는 Z세대의 소통 플랫폼으로 명명하였다. 종합해보면 Z세대 관련 뉴스데이터 분석을 통해 Z세대에 대한 다양한 의미연결 구조망을 확인할 수 있었으며 이와 관련한 다각적인 시사점을 도출할 수 있었다.

토픽모델링과 의미네트워크분석을 이용한 설교내용 분석: Y교회 L목사 2016년 설교를 중심으로

임병학(Byung-Hak Leem) 한국로고스경영학회 2020 로고스경영연구 Vol.18 No.1

기계학습과 자연어처리에 기반을 둔 텍스트 마이닝의 발전으로 다양한 대용량의 빅데이터 분석이 가능해 졌다. 텍스트 마이닝 이전엔 정성적 연구방법에 의해 토픽과 같은 내용 분석을 수작업에 의해 시간 소모적인 연구를 해왔지만, 텍스트 마이닝의 발전의 도움으로 텍스트와 같은 비정형화된 데이터를 자동화된 방법에 의해 효율적으로 정성적 연구를 수행할 수 있게 되었다. 이에 본 연구의 목적은 텍스트 마이닝 방법을 이용하여 설교내용분석 시간을 단출시킬 수 있는 방법을 제시하는데 있다. 이를 위해서 본 연구 범위를 대형교회인 Y교회 L목사의 2016년도 10개월간의 설교 내용을 기반으로 하여, 텍스트 마이닝 기반 토픽 모델링과 의미 네트워크 분석으로 자주 사용한 단어빈도, 설교 토픽, 영향력이 있고 중심적인 단어 식별, 핵심단어 추이 등을 분석하는 방법론을 제안하였다. 본 연구의 의의는 설교내용분석 시간을 줄여 줄 수 있는 대안과 동시에 기존의 정성적 방법에 정량적 방법을 혼합한 연구방법론이라는 점에 있다. Advances in text mining based on machine learning and natural language processing have made it possible to analyze large amounts of big data. Prior to text mining, qualitative research studying topic modeling like content analysis manually has been a time-consuming, but with the development of text mining, we can perform efficiently qualitative research using unstructured data by automated methods. Therefore, the purpose of this study is to suggest a method that can shorten the time to analyze sermon contents by using text mining method. To this end, the scope of this study was based on the 10-month preaching of Rev. L, a large church, in 2016. Using text mining-based topic modeling and semantic network analysis, this study examined word frequency, sermon topics, and words centrality used in the sermon and then proposed a methodology for analyzing identification and trend of key words. The significance of this study is that it is a research methodology that combines quantitative methods with existing qualitative methods, as well as an alternative that can reduce the time to analyze sermon contents.

텍스트마이닝과 언어네트워크 분석을 활용한 수능 문항 분석: 국어 영역 작문 문항을 중심으로

권태현(Kwon Taehyun),김승현(Kim Seunghyun) 한국문화융합학회 2021 문화와 융합 Vol.43 No.4

이 연구에서는 1994학년도부터 2020학년도까지 출제된 수능 국어 영역의 작문 문항을 대상으로 하여, 텍스트마이닝과 언어네트워크 분석을 통해 작문 문항의 특성 및 경향을 분석하고자 하였다. 분석은 전체 시기뿐 아니라 언어 영역이 국어 영역으로 변화한 2014년을 기준으로 이전과이후로 구분하여 시기별 핵심어를 추출하고 네트워크 분석을 통해 연결 관계에 차이가 있는지를확인하였다. 텍스트마이닝의 핵심어 빈도 분석 결과 언어 영역에서 국어 영역으로 전환되면서‘학생’, ‘작문’, ‘독자’와 같은 핵심어들이 강조되었다. 언어네트워크 분석 결과 언어 영역 시기에는 ‘제목’, ‘주제’, ‘수정’ 등이, 국어 영역 시기에는 ‘독자’, ‘수정’, ‘예상’ 등을 비롯하여 ‘과제’, ‘글쓰기’ 등 핵심어의 중심성 수치가 높았다. 분석 결과 수능 작문 문항은 쓰기 맥락과 글쓰기의실제가 강화되는 방향으로 변화해 왔으며, 국어 영역 시기로 오면서 이전에 비해 정형화된 형태를나타내고 있음을 확인하였다. 이를 바탕으로 교육 환경의 변화에 대응하면서 쓰기 능력을 타당하게 평가할 수 있는 문항 출제 방안에 대한 연구가 필요함을 제안하였다. This study aimed to analyze the characteristics and trends of the Korean-language writing items in the CSAT between 1994 and 2020. The analysis was conducted via text mining and semantic network analysis. The analysis was conducted by dividing the sample space into a “before” and “after” designation - this not only applied to the entire period, but 2014 as well (when ‘Language’ changed to the ‘Korean language’). Key words for each period were extracted, and language network analysis was conducted in order to determine whether there were any differences in their connections. The results of the analysis indicate that the writing items have changed via a strengthening of the writing context and of practical writing. In addition, it was confirmed that the form was ‘fixed’ when compared to when it became orientated as ‘Korean language’ instead. Based on these findings, it has been suggested that a study on designing exam questions that can adequately evaluate writing ability while responding to changes in the educational environment is needed.