국민의 해양안전문화 수준을 객관적으로 측정하고 해양안전문화 확산을 위한 자료로 활용하고자 2018년에 해양안전문화지수를 개발하였다. 안전문화지수를 산출하는 방법은 안전문화에 영향을 줄 만한 이슈를 포함해야 하고 현 실태를 측정할 수 있는 문항으로 구성되어야 한다. 또한, 사회적·경제적 변화에 따라 지속적인 검증과 보완이 요구된다. 해양 전문가에 의해 설계된 설문 문항이 국민의 관심사와 요구를 잘 반영하고 있는지 확인하기 위해 915명의 해양안전 관련 제안 내용을 분석하였다. 비정형 데이터인 해양안전 제안 내용을 분석하기 위해 텍스트 마이닝 기법을 활용하였으며, 네트워크 분석과 토픽 모델링을 수행하였다. 해양안전 제안을 분석한 결과 ‘교육’, ‘홍보’, ‘안전수칙’, ‘의식’, ‘전문 인력’, ‘시스템’에 관한 내용이 주를 이루었다. 해양안전 제안 사항이 2019년 설문 문항에 반영되도록 18개의 문항을 수정·보완하였고, 설문 문항의 신뢰도를 분석한 결과 내적 일관성은 0.895로 높게 평가되었으며 전년 대비 향상되었다. 해양 관련 전문가뿐만 아니라 국민의 요구사항까지 반영한 개선된 설문 문항으로 해양안전문화지수를 도출함으로써 해양안전문화 확산을 위한 정책 수립에 더 기여할 것으로 기대된다.

The objective of this study was to review and evaluate the growing subject of food tourism research, and thus identify the trend of food tourism research. Using a Text mining technique, this paper discovered the trends of the literature on food tourism that was published from 2004 to 2018. The study reviewed 201 articles that include the words ‘food’ and ‘tourism’ in their abstracts in the KCI database. The Wordscloud analysis results presented that the research subjects were predominantly ‘Festival’, ‘Region’, ‘Culture’, ‘Tourist’, but there was a slight difference in frequency according to the time period. Based on the main path analysis, we extracted the meaningful paths between the cited references published domestically, resulting in a total of 12 networks from 2004 to 2018. The Text network analysis indicated that the words with high centrality showed similarities and differences in the food tourism literature according to the time period, displaying them in a sociogram, a visualization tool. This study has implications that it offers a new perspective of comprehending the overall flow of relevant research.

The latest issue is the smart factory. In order to implement this smart factory, the most fundamental element is to establish product specifications for factors affecting the product, obtain useful data to analyzed and predicted, and maintain safety. But most manufacturers have many errors. Therefore, the purpose of this study is to verify factors of product through statistical techniques and to study the process control and safety.

SOLAS에서는 국제 항해에 종사하는 총톤수 500톤 이상의 선박에 대하여 2018년 7월 1일 이후 도래하는 최초 검사까지 ECDIS 를 설치해야 한다고 규정하고 있다. 새로운 주요 항해 장비로 ECDIS가 탑재되면서 ECDIS 사용에 관련한 다양한 사고가 발생하고 있다. MAIB, BSU, BEAmer, DMAIB, DSB에서 발행한 12가지의 사고보고서에는 항해사의 운용 미숙과 ECDS 시스템의 사고 원인으로 분석하였고, 사고 원인과 관련된 단어들을 정량적으로 분석하기 위해 R-프로그램을 사용하여 텍스트를 분석하였다. 도출 빈도에 따른 단어의 중요도를 나타내기 위해 텍스트 마이닝 기법인 단어 구름, 단어 연관성, 단어 가중치의 방법을 사용하였다. 단어 구름은 사용된 단어들의 빈도 수를 구름 형태로 나타내는 방법으로써 N-gram 모델을 적용하였다. N-gram 모델 중 Uni-gram 분석 결과 ECDIS 단어, Bi-gram 분석 결과는 Safety Contour 단어의 사용 빈도가 가장 많았다. Bi-gram 분석을 기반으로 사고 원인 단어를 항해사와 ECDIS 시스템으로 구분하고, 연관된 단어들을 단어 연관성으로 나타내었다. 마지막으로 항해사와 ECDIS 시스템에 연관된 단어들을 단어 말뭉치로 구성한 후 단어 가중치를 적용하여 연도별 말뭉치 빈도 변화를 분석하였다. 추세선 그래프로 말뭉치 변화 경향을 분석한 결과, 항해사 말뭉치는 최근으로 올수록 감소하였으며 반대로 ECDIS 시스템 말뭉치는 점점 증가함을 나타내었다.

Recently, young people wearing hanbok are highly visible in the palace and in Hanok Village. However, there is much controversy regarding whether the hanbok the young people are wearing is traditional. Young people in Korea are exposed to hanbok through a variety of ways such as school education, games, webtoons, television shows, and movies. In this study, we presented teenagers with illustrations of hanbok to see which they preferred and which if any they recognized as traditional. The study respondents most preferred the hanbok from the 18th century, but they considered the hanbok from the 20th century to be the traditional style. We next used text mining to analyze the students’ freely written, open-ended responses regarding the hanbok they preferred and the one they considered traditional. The hanbok from the 18th century, the one the teenagers preferred, was a sexy, cool style related to gisaeng that emphasized the waist, whereas the hanbok they believed was traditional, the 20th-century hanbok, was simple, neat, comfortable, and plain. Among the young people’s responses regarding which hanbok was traditional, the text mining extracted the following repeated words related to both the 18th- and 20th-century hanbok: “dramas,” “mass media,” “historical dramas,” and “movies.” For the 18th-century hanbok only, we extracted “webtoons” and “Hanok Village,” and for only the 20th-century hanbok, we extracted “textbooks.”

우제목은 짝수 개의 발굽을 갖는 포유동물로 다양한 종이 전 세계적으로 광범위하게 서식하고 있다. 최근 국내에서는 멧돼지, 고라니와 같은 야생 우제목 동물에 의한 농작물 피해, 로드킬 등의 급증과 산양, 사향노루 등 일부 종의 개체수 급감으로 사회적 관심을 받고 있다. 그러나 이러한 사회적 관심에도 불구하고 우제목 관련 국내 연구는 매우 부족하며, 국내 우제목의 연구 동향 분석도 이루어지지 않아 실질적인 문제점을 파악하는데 어려움이 있다. 최근 연구 동향 분석에 있어 텍스트마이닝과 동시출현단어분석은 연구 문헌들에서 나타나는 주요 단어들을 추출하고 단어들 간의 연관성을 정량화하는데 활용되고 있으며, 연구 주제의 분류에 있어 객관성을 증가시킨다. 본 연구에서는 텍스트마이닝과 동시출현단어분석을 통해 한국, 중국, 일본 3국의 우제목 연구 논문을 분석하고 국가별 연구 주제를 비교하여, 국내 우제목 연구에서의 부족한 점과 향후 필요한 점을 알아보고자 하였다. 각 국가별로 우제목과 관련된 연구 논문을 검색하여 수집한 665편의 논문들에 대한 텍스트마이닝 결과, 총 199개 단어가 추출되었다. 추출된 단어들에 대한 동시출현단어분석 결과 3개의 단어군이 형성되었다. 각 단어군에 포함된 단어들을 살펴본 결과, 단어군1은 “서식 환경/생태”, 단어군2는 “질병”, 단어군3은 “보전유전학/분자생태”와 관련 있는 것으로 판단된다. 국가별로 각 단어군의 비율을 살펴본 결과, 중국과 일본은 비교적 고른 단어군 비율을 나타낸 반면, 한국은 “질병”과 관련된 단어군2의 비율이 69%로 상당히 큰 편중을 나타내었다. 연도에 따른 각 단어군별 단어수 회귀 분석 결과에서도 중국과 일본은 3개의 단어군에 해당하는 단어수가 시간 경과에 따라 비교적 고르게 증가하였지만, 한국은 단어군2의 증가율이 나머지 단어군의 5배 이상을 나타냈다. 국내 우제목 연구는 중국과 일본에 비해 질병과 관련된 연구 위주로 진행된 것으로 판단되며, 서식 특성, 행동, 분자생태를 포함한 연구는 매우 적게 수행된 것으로 판단된다. 향후 국내 야생 우제목 동물에 의한 피해 조절과 멸종위기종 보호를 위한 합리적인 정책 수립을 위해, 야생 우제목에 대한 생태 연구를 집중적으로 실시하여 기초생태 자료를 축적시켜 나가야 할 것이다.

People write reviews of numerous products or services on the Internet, in their blogs or community bulletin boards. These unstructured data contain important emotions and opinions about the author's product or service, which can provide important information for future product design or marketing. However, this text-based information cannot be evaluated quantitatively, and thus they are difficult to apply to mathematical models or optimization problems for product design and improvement. Therefore, this study proposes a method to quantitatively extract user’s opinion or preference about a specific product or service by utilizing a lot of text-based information existing on the Internet or online. The extracted unstructured text information is decomposed into basic unit words, and positive rate is evaluated by using existing emotional dictionaries and additional lists proposed in this study. This can be a way to effectively utilize unstructured text data, which is being generated and stored in vast quantities, in product or service design. Finally, to verify the effectiveness of the proposed method, a case study was conducted using movie review data retrieved from a portal website. By comparing the positive rates calculated by the proposed framework with user ratings for movies, a guideline on text mining based evaluation of unstructured data is provided.

빅데이터 분석을 통한 기업 경영환경에 대한 이해와 통찰을 구하고자 하는 요구가 산업 및 기업 경영 전반에 증가하고 있다. 이러한 사회적 요구에 따라 산업의 이해와 기업 경영의 이해를 위하여 기업의 경영실적 및 향후 계획을 포괄적으로 담고 있는 기업공시정보를 활용한 연구가 주목을 받고 있다. 이러한 기업공시정보는 대표적인 비정형 데이터로써 텍스트마이닝 방법론을 적용하여 그 범위와 수준에 대한 다양한 접근을 통하여 산업 수준 및 기업 수준에서 다양한 활용이 가능하다. 그러나 아직은 이러한 기업공시자료를 활용한 산업 및 기업 레벨에서 적용가능한 수준의 분석모델이 부족한 것으로 파악된다. 따라서 본 연구에서는 실제 활용 가능한 공개데이터를 활용한 산업 및 기업 수준의 분석모델을 제안하고자 한다. 미국상장기업의 공시자료인 미국 SEC EDGAR 자료를 기반으로 텍스트마이닝 알고리즘을 적용하여 산업 및 기업 수준의 경영주제(토픽)에 대한 추이분석이 가능한 모델을 제안하고자한다. SEC EDGAR의 10-K 문서를 대상으로 LDA 토픽 모델링을 통하여 산업 수준에서 전체 산업의 주제분야 분류를 파악하였고, 산업간 비교 측면에서 소프트웨어 산업과 하드웨어 산업 분야의 사례를 통해 최근 20년간의 토픽추이를 비교분석 하였다. 또한 최근 20년간의 기업의 경영주제 변화를 소프트웨어 산업에 속한 2개 기업을 중심으로 살펴보았다. 이를 통해 산업 및 기업 수준에서의 경영주제의 추이 변화를 파악하여 쇠퇴 및 성장 추세에 있는 경영주제를 확인 할 수 있었다. 한편 word2vec 워드 임베딩 모델과 주성분분석을 통한 차원 축약을 통해 소프트웨어 산업분야의 기업 및 특정 제품(혹은 서비스)에 대한 매핑을 통해 유사한 경영주제(토픽)를 가지는 기업 및 제품(서비스)을 사례를 통해 파악하였으며, 이를 시간적 흐름에 따른 변화 양상도 관찰할 수 있었다. 본 연구의 목적이 공개데이터를 활용한 산업 및 기업 수준의 분석모델을 개발하기 위한 방법론을 제안한 측면에서, 해외 데이터를 사용하여 산업의 경영주제 변화 추이, 기업의 경영주제 변화 추이를 거시적으로 조망할 수 있는 실무적인 방법론의 제안에서 의의가 있을 수 있다. 한편 기업의 기술경영전략 측면에서 기업의 경영토픽의 잦은 변화, 경영주제의 변화의 속도 등 다양한 변화 양상의 차이에 따른 기업의 매출 등의 경영성과와의 연관성 분석, 실제 기업의 제품포트폴리오의 구성에 따른 기업 간의 경쟁상황 등을 파악하는 미시적 모델 제안을 위한 추가 연구가 요구된다.

본 연구는 SNS를 통해 사용자들이 표현하는 감성을 공간적으로 어떻게 나타낼 수 있는지를 연구하고자 하였다. 이를 위해 트윗데이터를 이용하여 현대인이 느끼는 스트레스라는 현상의 시도별 차이를 분석하였다. 트윗데이터는 2014년 7월 12일부터 2015년 7월 21일까지 총 503,737건의 데이터를 다운받고, 이 가운데 광고와 뉴스를 제외한 332,328건을 분석대상으로 하였다. 트윗데이터 분석을 위해 트윗의 텍스트를 형태소로 구분하고, 스트레스에 대한 토픽을 파악하기 위해 LDA알고리즘을 기반으로 하는 토픽모델링을 실시하였으며, 그 결과 15개의 토픽이 생성되었다. 15개의 토픽에는 스트레스 원인관련 “성격”, “학업”, “직무”, “가정”, “SNS사용” 토픽이 포함되었으며, 스트레스 결과에는 “질병”, “심리적상태”, “두피 및 탈모” 토픽이 포함되었다. 스트레스 해소방법 주제에는 “그림”, “게임”, “운동 및 문화생활”, “음식섭취”, “노래 등”의 토픽이 포함되었다. 트윗데이타의 분석대상 332,328 건 가운데 거주지역이 명확히 기재된 경우는 1,035개에 불과하여 거주지역 유추모델을 통해 시도별로 34,641개의 트윗에 위치를 부여하였다. 토픽모델링 결과를 시도별로 분석하여 시도별 최대 개수와 최소 개수 토픽명을 확인하고, 토픽을 스트레스 원인, 결과, 해소방법 3가지 주제로 구분하여 시도별로 어떤 토픽에 높은 관심을 가지고 있는지를 비교하였다. 본 논문은 스트레스라는 사회적 병리현상에 대해 사람들의 느낌과 이를 표현하는 방법, 이들의 지역차를 규명했다는데 의의가 있으며 비가시적 감성적 현상을 지도화하여 공간데이터의 장을 확장시켰다는데 의의가 있다.

최근 기술융합의 핵심현상으로 사물인터넷이 대두되면서 사물인터넷의 기술트 렌드 및 기술융합에 관해 많은 연구들이 진행되고 있다. 그러나 기존 연구들의 대부분이 사물인터넷 기술 동향에 대한 정성적 연구에 그치고 있어 기술융합의 구체적 양상을 파악하기 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 특허 데이터를 기술의 대용데이터로 간주하고, 동시 분류분석과 텍스트마이닝을 바탕으로 사물인터넷 융합 네트워크를 구축하고 융합의 특성을 분석하였다. 본 연구에서는 먼저 문헌연구를 통해 사물인터넷의 융합을 일으키는 주요 기술 군을 디바이스, 네트워크, 플랫폼, 서비스 네 가지로 정의한 후, “Internet of Things” 키워드 를 중심으로 미국 특허청에서 수집된 923개 특허의 클래스를 네 가지 기술군에 할당하여 이 들 간 관계를 파악하였다. 대부분의 클래스 및 키워드가 디바이스에 관련되어 있으므로, 본 연구에서는 융합 현상을 디바이스 융합과 전체 융합으로 나누어 기술융합 양상을 파악하였다. 디바이스 중심의 사물인터넷 기술을 분석한 결과 센서 디바이스를 비롯한 헬스케어 디바 이스, 냉장 및 냉동 장치, 에너지관리 디바이스, 로봇, 임베디드 등이 주요 융합 그룹으로 도 출되었다. 전체 기술을 대상으로 분석한 결과 사물인터넷 요소기술을 중심으로 스마트 헬스 케어, 스마트 홈, 무인자동차 등 사물인터넷의 다양한 응용영역들이 기술융합을 이루고 있는 것으로 파악되었다. 본 연구 결과는 사물인터넷 기술융합 활성화를 위한 정책 및 전략 수립 에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

지난 50년 동안 혁신 분야는 학문의 정착과 진화의 시기를 지나왔다. 시간이 흐름에 따라 연구 주제의 범위가 확장되고 다양해지고 있으며, 양적 측면에서도 증가 추세를보이고 있다. 혁신 분야와 같이 다학제적인 분야에서 새로운 연구 주제를 탐색하고, 기존 연구의 흐름을 파악하는데 있어 연구 현황 및 동향에 대한 포괄적인 이해는 필수적이다. 본 연구에서는 텍스트 마이닝 기법을 이용해 2000년부터 2015년까지의 국외 혁신 분야의 연구 현황 및 동향을 거시적인 관점에서 분석하였다. 분석 결과, 혁신 분야에서는 전통적인 주제와최근에 주목받고 있는 주제를 중심으로 연구가 이루어지고 있었으며, 일부 전통적인 주제에서 학문의 분화 현상이 나타났다. 연구 결과는 지난 16년 동안 혁신 분야에서 나타난 연구 주제의 현황 및 동향에 대한 이해를 도모할 것이며, 연구자들에게 새로운 패러다임이 정착하고진화해가는 과정을 학술적 관점에서 통찰할 수 있는 기회를 제공할 것이다.

The increasing interests on patents have led many individuals and companies to apply for many patents in various areas. Applied patents are stored in the forms of electronic documents. The search and categorization for these documents are issues of major fields in data mining. Especially, the keyword extraction by which we retrieve the representative keywords is important. Most of techniques for it is based on vector space model. But this model is simply based on frequency of terms in documents, gives them weights based on their frequency and selects the keywords according to the order of weights. However, this model has the limit that it cannot reflect the relations between keywords. This paper proposes the advanced way to extract the more representative keywords by overcoming this limit. In this way, the proposed model firstly prepares the candidate set using the vector model, then makes the graph which represents the relation in the pair of candidate keywords in the set and selects the keywords based on this relationship graph.

We identified research trends for freshwater exotic species in South Korea using text mining methods in conjunction with bibliometric analysis. We searched scientific and common names of freshwater exotic species as searching keywords including 1 mammal species, 3 amphibian-reptile species, 11 fish species, 2 aquatic plant species. A total of 245 articles including research articles and abstracts of conference proceedings published by 56 academic societies and institutes were collected from scientific article databases. The search keywords used were the common names for the exotic species. The 20th century (1900’s) saw the number of articles increase; however, during the early 21st century (2000’s) the number of published articles decreased slowly. The number of articles focusing on physiological and embryological research was significantly greater than taxonomic and ecological studies. Rainbow trout and Nile tilapia were the main research topic, specifically physiological and embryological research associated with the aquaculture of these species. Ecological studies were only conducted on the distribution and effect of large-mouth bass and nutria. The ecological risk associated with freshwater exotic species has been expressed yet the scientific information might be insufficient to remove doubt about ecological issues as expressed by interested by individuals and policy makers due to bias in research topics with respect to freshwater exotic species. The research topics of freshwater exotic species would have to diversify to effectively manage freshwater exotic species.

Technology-oriented national R&D programs produce intellectual property as their final result. Patents, as typical industrial intellectual property, are therefore considered an important factor when evaluating the outcome of R&D programs. Among the main components of patent evaluation, in particular, the patent right quality is a key component constituting patent value, together with marketability and usability. Current approaches for patent right quality evaluation rely mostly on intrinsic knowledge of patent attorneys, and the recent rapid increase of national R&D patents is making expert-based evaluation costly and time-consuming. Therefore, this study defines a hierarchy of patent right quality and then proposes how to quantify the evaluation process of patent right quality by combining text mining and regression analysis. This study will contribute to understanding of the systemic view of the patent right quality evaluation, as well as be an efficient aid for evaluating patents in R&D program assessment processes.