This study examine the manner by which media characteristics are reflected in text formation by-, focusing on book advertising on Instagram. By analyzing book advertising, i.e., a type of advertising text on Instagram, from a text-linguistic perspective, this study examines the textual characteristics of Instagram advertising texts and compares them with book advertisements in other media to identify the unique media characteristics of Instagram. Book advertising on Instagram can be categorized into three types: traditional, hide, and fan page. Differences in the structural characteristics and composition of linguistic and visual symbols are observed in each type. Compared with book advertisements in print and video media, the reversal technique due to page-type image exposure, direct exposure to the advertisement target, and intuitive advertisement-content organization can be regarded as examples that reflect the characteristics of Instagram as a medium. In particular, the structure of book advertisements comprising [thumbnail > text > conclusion] reveals the characteristics of the medium the most significantly. Additionally, various aspects such as the linear organization of verbal and visual symbols and hierarchical and complementary relationships, are observed, which are regarded as the characteristics of book advertisements on Instagram.

본 논문은 여씨춘추(呂氏春秋), 회남자(淮南子), 춘추번로(春秋繁露) 세 문헌 을 중심으로 디지털 인문학적 방법을 활용해 분석했다. 주로 텍스트 마이닝 기법을 적용, 세 문헌에 나타난 어휘의 빈도와 그 의미 관계망을 심층적으로 분석하고, 나아 가 각 텍스트의 목차 구조를 면밀히 검토하여 그 사상적 특징을 규명하고자 하였다. 특히 텍스트 마이닝 과정에서 분석의 정밀도를 높이기 위해, Jieba 도구를 활용하여 불용어(不用語)를 세심하게 제거하는 전처리 과정을 거쳤다. 분석 결과, 각 문헌의 핵심 사상과 그 연관성이 뚜렷하게 드러났으며, 이는 디지털 인문학적 접근이 고전 텍스트 연구에 새로운 시각을 제공할 수 있음을 보여준다.

This study aims to collect and analyze Common European Framework of Reference for Languages (CEFR)-related research in Korean language education to identify emerging trends. It examines 28 academic articles published in Korea from 2020 to 2024, using text mining and language network analysis methods. Term Frequency (TF) and Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) analyses revealed that studies on curriculum design and application in Korean language education appeared with high frequency. Semantic network analysis identified key research directions, such as comparing proficiency level systems in Korean curricula, proposing “mediation” activities based on CEFR, and evaluating CEFR as an assessment tool. Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling categorized the studies into three groups: (1) research directly analyzing CEFR, (2) research applying CEFR to overseas Korean language curriculum design, and (3) research comparing existing Korean curricula with CEFR. This study is significant as the first to analyze CEFR-related research trends in Korean language education. By employing objective data analysis tools such as text mining, it enhances the reliability of findings and provides valuable insights into recent research trends.

This study attempted to examine the relationship between traditional architecture and its corresponding modern architecture by using the dynamic characteristics of text linguistics. The study assumed that past and present buildings, which maintain some kind of relationship, were a single text, and explored its internal structure that generated continuous textuality. As a case study, the buildings by Wang Shu and Kuma Kengo was reinterpreted using the techniques of cohesive structure to analyze their continuity with each tradition. The results showed that both architects used a variety of strategies to inherit tradition, but there were also differences in applying expressive and semantic aspects. Wang Shu attempted a modern reinterpretation of its architectural expressions at various levels, while Kuma actively borrowed traditional materials, structures, and patterns allowing various alteration in their meanings. We found that some concepts of text linguistics could be applicable as a meaningful perspective for analyzing and evaluating modern architecture that inherits tradition. We hope that our approach will develop into a comprehensive methodology for architectural analysis through more diverse attempts in the future.

This study explores trends in skincare products for pregnant women using text mining to analyze consumer preferences for safety and functionality. Data were collected from Naver blogs, cafes, and Facebook between September 2023 and August 2024 and processed using the Textom platform. Through text mining and semantic network analysis, 50 significant keywords were selected, and centrality measurements such as degree and eigenvector centrality were applied to assess keyword importance. CONCOR analysis categorized these keywords into structural equivalence groups, revealing key consumer priorities, including ingredient safety, moisturizing properties, and product recommendations. The findings highlight the growing demand for dual-purpose skincare products suitable for both pregnant women and infants, as well as the increasing influence of consumer reviews in product selection. Academically, this research underscores the effectiveness of text mining in understanding niche consumer markets. However, the study's reliance on specific online platforms presents a limitation, as it may not fully represent broader consumer preferences. Future research should incorporate diverse data sources and quantitative analyses to further validate product efficacy and consumer satisfaction.

본 연구는 성인 발달장애인 35명과 일반 대학생 35명을 대상으로 텍 스트 단서 유형에 따른 등장인물의 감정추론 능력에 대하여 알아보고자 하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 두 집단 간 등장인물의 감정추 론 전체 점수에서 유의한 차이가 나타났다(p<.01). 둘째, 두 집단 간 텍 스트 단서 유형의 하위 항목별 등장인물의 감정추론 능력을 살펴본 결과 유의한 차이가 나타났다. 특히, 하위항목 중 ‘등장인물의 진술’에서 가장 큰 차이를 보였다. 또한, 텍스트 단서 유형의 하위 항목 중 '감정적인 어 휘' 과제에서 비유 표현이 포함된 문항에서 많은 오류가 나타났으며, ‘텍 스트 특성’에서 가장 낮은 평균이 나타났다. 따라서 성인 발달장애인은 텍스트 단서 유형에 따른 등장인물의 감정추론 능력에서 어려움을 겪고 있으며 단서 유형에 따라 감정추론 능력이 상이함을 확인할 수 있었다.

This study used text mining to analyze public interest and research trends related to the Nakdong River. We examined news articles (1990~2024) and academic publications (1960~2024) to understand the evolving relationship between societal concerns and scientific research. Main findings reveal growing public interest towards the Nakdong River, with initial focus on pollution related to the industrial development shifting to large-scale river modification projects and water quality issues. This increased awareness mirrored trends in research, where early emphasis on classic ecology and water quality expanded to include sociocultural, educational aspects and advanced methodologies. The study highlights a dynamic interplay between public discourse and scientific inquiry, with research priorities aligning with societal concerns like water pollution, algal blooms, and biodiversity loss, underscoring the need for integrated, multidisciplinary research that addresses emerging environmental challenges and promotes sustainable management of the Nakdong River ecosystem under climate change and other societal shifts.

본 연구의 목적은 그동안 한국 불교가 다문화 사회에서 이주민을 수용 하는 데에 어떠한 역할과 방향성을 제시하였는지에 대해서 연구적 성과 를 통해서 살펴보는 것이다. 이를 위하여 RISS에서 ‘불교’와 ‘다문화’를 키워드로 검색하여 국내 학술지에 등재된 연구 논문의 국문초록을 수집 하고 명사를 추출한 후 텍스트 마이닝 분석 방법 중 키워드 분석 방법과 언어 네트워크 분석을 실시하였다. 분석 결과, 불교와 다문화 관련 연구 들은 종교적 관점보다는 전통 한국 문화의 일부로서 불교적 요소를 기반 으로 하여, 이주민의 한국사회 통합을 모색하고자 하는 경향을 보였다. 특히 한국으로 유입한 이주민을 불교의 상생과 화합으로 포용하고자 하 는 것이 한국적 다문화를 실현하는 것으로 보았다. 이러한 연구적 성과 에도 불구하고, 한국 불교가 종교적 경계를 넘어서서, 한국사회문화 측면 에서 불교의 상생과 화합이 어떻게 구체화하여 실천할 것인지에 대한 논 의는 여전히 부족한 실정이었다. 따라서 향후 한국적 다문화를 실현하기 위한 학문적 논의가 구체적으로 진행될 필요가 있다.

The purpose of this study was to analyze English subject-specific descriptions through text mining, examine their alignment to the curriculum achievement standards, and ultimately support students’ educational growth. We collected English subject-specific descriptions for 1,030 tenth-graders from general high schools in City A, and keywords and contexts were extracted using TF, TF-IDF, phi coefficient analysis, and trigram analysis. The results revealed that the subject-specific descriptions frequently neglected the following aspects of learning and instruction in curriculum achievement standards: familiar and general themes, conversation and listening skills, language use across different types of information, and proper email writing. Although descriptions are intended to reflect students’ actual achievement levels, those for lower achievement levels (i.e., D and E) were often overstated. Improvements are necessary to ensure closer alignment between the descriptions and the curriculum achievement standards, with particular emphasis on the accurate representation of lower achievement levels. Based on the findings, we discussed potential improvement strategies for educational authorities to consider and implement.

목적: 본 연구는 특수교육지원센터에서 근무하는 작업치료사의 직무 경험에 대해 알아보고 특수교육지원센터에 서의 작업치료사의 역할을 정립하고자 한다. 연구방법: 본 연구는 특수교육지원센터에 근무하는 작업치료사 5명을 대상으로 포커스 그룹 인터뷰를 진행하였 다. 작업치료사의 평균 임상 경력은 11년이고, 특수교육지원센터 근무 경력은 11년이었다. 특수교육지원센터 내 작업치료사의 역할에 대해 그룹으로 자유롭게 토의를 진행하였고, 모든 토의 내용은 클로버 노트로 녹음하여 텍스트 스크립트를 완성하였다. 현상학적 분석 방법으로 Giorgi 연구절차에 따라 5명의 연구자가 함께 중요의미 단위를 분석하였다. 아울러 텍스트 마이닝 분석을 위해 Python을 사용하였다. 결과: 특수교육지원센터에서 근무하는 작업치료사가 수행하고 있는 직무에 대한 의미단위 18개와 구성요소 7개를 도출하였다. 이로부터 다시 총 3개의 작업치료사의 직무를 최종 도출하였고, 직무에는 치료지원, 치료대상자 진단평가, 행정업무가 있었다. 결론: 본 연구결과를 통해 특수교육지원센터에서 근무하는 작업치료사의 직무역할을 정립하고 이를 토대로 특수교육지원센터에서 근무하는 작업치료사의 업무 매뉴얼을 개발하는데 기초자료로 활용하고자 한다.

본 연구는 화장품산업에서 중요한 역할을 담당하는 감성 요소를 마케팅의 주요 수단인 광고에 서 찾고자 화장품 광고를 분석대상으로 삼았다. 광고의 핵심적인 구성 요소인 이미지와 카피 사이의 결속 과 강조 현상을 중심으로 유럽의 화장품 광고에 나타난 소구 전략들을 분석하였다. 분석을 통해 우선 화장 품광고에 나타나는 보완적 결속, 강조적 결속, 반복적 결속 등 이미지와 카피의 결속 유형을 파악할 수 있 었다. 다음으로 화장품 광고의 강조적 특징을 강조의 전략적 차원에서 다양하게 분류하였다. 이러한 분석 을 바탕으로 기능성 화장품 광고에서 강조되는 신뢰, 기대, 기쁨 등의 감성소구의 요소들을 발견하였으며, 이들이 갖는 궁극적인 감성 소구 전략도 파악할 수 있었다.

디지털 전환(Digital Transformation) 시기에 인사 데이터를 활용한 전략적 인사 의사결정이 중요해졌 으며 이를 지원할 People Analytics(PA)에 대한 수요와 관심이 증가하고 있다. 본 논문은 PA를 수행하기 위해 필요한 역량이 무엇인지 텍스트 마이닝과 선행 연구를 통해 알아본다. 선행 연구에서는 반구조화 인터뷰와 문헌 연구를 통해 연역적 연구 방법으로 PA 필요 역량을 제시한 반면 본 연구에서는 텍스트마 이닝 기법을 적용하여 귀납적 방법을 활용했다. 이를 통해 선행 연구를 보완함으로써 일반화 가능성을 높이고자 했다. 링크드인(LinkedIn) PA 채용공고 데이터를 활용해 분석한 결과, 주요 역량이 다섯 가지가 도출되었다. 첫째, 비즈니스 및 인적 통찰력(Business and People Acumen), 둘째, 데이터 분석(Data Analysis), 셋째, 의사소통(Communication), 넷째, 문제 해결력(Problem Solving), 다섯째, 상호 작용 (Interpersonal)까지 다섯 가지 PA 필요 역량이다. 다섯 가지 역량은 기존 연역적 분석으로 도출된 결과를 지지 및 보완한다고 할 수 있다. 이를 통해 기존 연구에 방법론적인 새로움을 더한다고 할 수 있고, 동시 에 실무 측면에서는 채용과 육성 관점에서 어떤 역량을 주요하게 봐야 하는지를 제시했다고 볼 수 있다.

본 연구는 웹툰 IP 기반의 게임의 성공과 실폐 사례를 분석하고 안정적인 웹툰의 게임화를 위 해 웹툰 장르별 특성에 맞는 텍스트 기반 게임 유형을 제안한다. 로맨스, 판타지, 액션, 스릴러, 드라마, 코미디 등 다양한 웹툰 장르와 인터랙티브 소설, RPG, 턴제 전투게임, 텍스트 어드벤처 등 게임 장르를 매칭하여 각 장르의 핵심 요소를 게임 메커니즘으로 전환하는 방안을 제시한 다. 또한 텍스트 기반 게임의 장점으로 상상력 자극, 깊이 있는 스토리텔링, 상호작용성 증대 등을 언급하며, 이를 통해 웹툰 IP의 확장과 팬 참여 촉진 가능성을 탐구한다.

현재 존재하는 인공지능 기반 음악 생성에 관한 여러 모델과 연구는 수동 텍스트(Text) 기반 음악 생성에 대해 다루고 있다. 본 논문은 사용자의 편의성을 높이고, 창의적인 음악 생성 과정 을 더욱 원활하게 할 수 있도록 텍스트(TEXT) 프롬프트(Prompt) 자동화를 통한 음악 생성시 스템 방안을 제안한다. 그 방안으로 음원 파일을 통해 수집한 음악 분석 및 데이터화와 가사 정보에서 추출한 키워드를 기반한 장르, 가수, 앨범 등의 정보가 포함된 데이터셋(Dataset)을 구축 후, 파이썬(Python)의 자연어 처리 방법인 Konlpy를 사용하여 가사 데이터를 토큰화하고, TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) 벡터화를 통해 중요한 단어를 추 출한다. 또한, MFCC, 템포 등의 특징 데이터셋을 통하여 모델을 통한 감정을 예측하고, CNN 모델 및 Chatgpt를 활용한 텍스트 프롬프트를 자동생성하는 방법을 구현하여, MusicGen 모델 을 사용한 자동화 생성 프롬프트 기반 음악을 생성한다. 본 텍스트 프롬프트 자동 생성 화를 통한 음악 생성 연구의 결과는 음악 데이터 분석 및 생성 분야에 기여될 것으로 기대한다.

The increase in the global sugar-free trend and interest in sugar-free products has resulted in most consumers becoming more interested in products with low or no sugar content. This study explored consumer perceptions of sugar-free products through text network analysis using big data. After collecting the texts, 50 key words were extracted through frequency analysis and TF-IDF analysis. Subsequently, they were categorized into four clusters using degree centrality analysis, social network analysis, and CONCOR analysis, to arrive at the implications. The limitations of the study were then listed.

The changing media landscape has diversified how and what is discussed about fashion. This study aims to examine expert discussions about fashion shows on social media from the perspective of fashion criticism. To achieve this goal objectively, a text mining program, Leximancer, was used. In total, 58 videos were collected from the panel discussion section of Showstudio from S/S 21 to S/S 24, and the results of text mining on 24,080 collected texts after refinement are detailed here. First, the researchers examined the frequency of keywords by season. This revealed that in 2021–2022, digital transformation, diversity, and fashion films are now commonly used to promote fashion collections, often replacing traditional catwalk shows. From 2023, sustainability and virtuality appeared more frequently, and fashion brands focused on storytelling to communicate seasonal concepts. In S/S 2024, the rise of luxury brand keywords and an increased focus on consumption has been evident. This suggests that it is influenced by social and cultural phenomena. Second, the overall keywords were analyzed and categorized into five concepts: formal descriptions and explanations of the collection’s outfits, sociocultural evaluations of fashion shows and designers, assessments of the commerciality and sustainability of the current fashion industry, interpretations of fashion presentations, and discussions of the role of fashion shows in the future. The significance of this study lies in its identification of the specificity of contemporary fashion criticism and its objective approach to critical research.

이 연구는 텍스트마이닝 방법을 활용하여 팡팡의 우한일기 텍스트를 해체, 조합 하고 페어클로프의 비판적 담론 분석(Critical Discourse Analysis) 모형을 적용, 우 한일기의 담론 구조와 양상을 분석하였다. 분석 결과, 우한일기 ‘제목+본문’ 구조 에서 정보성 담론과 의견과 주장 담론을 선택적 배치하였다. ‘武汉’, ‘疫情’ 등 단어와 ‘愤怒, ‘武汉人’, ‘医生朋友’, ‘极左’ 등 단어가 핵심어로 선정되었다. 담론적 실천은 1. ‘우한 봉쇄 상황’ 정보성 담론, 2.‘우한 지역의 코로나 상황’ 정보성 담론, 3.‘대응 실패 책임론’ 의견, 주장의 담론, 4.‘봉쇄된 시민의 일상과 비극’ 정보와 주장 혼합 담론, 5. ‘반대 의견자의 공격’ 상호텍스트성 담론이 도출되었다. 반대 의견의 ‘极左’ 담론은 텍스트 밖에서 ‘증오와 갈등’ 담론으로 탈·접합되었다.

황해는 지정학적으로 한국, 중국, 북한 사이 해역에 위치하고 있으며, 최근 해양공간 이용이 확대되어 사회적·경제적 가치가 증가하고 있다. 또한 기후변화로 인한 해양환경 변화, 대기오염물질 이동 등 한·중 공동 대응 및 협력의 필요성이 증가되고 있다. 본 연구 에서는 황해(Yellow Sea) 키워드의 연구논문을 대상으로 핵심주제(Topic)을 도출하고, 저자 네트워크 분석을 수행하여 연구동향을 탐색하 였다. 연구대상으로 1984년부터 2021년 사이에 게재된 Web of Science DataBase의 황해 관련 연구논문을 추출하고, 한중 어업협정, 해양환 경공동조사 등 한국과 중국의 주요 이벤트를 중심으로 4개의 시기로 구분하였다. 연구방법으로 텍스트 마이닝(Text Mining)의 일종인 토픽 모델링(Topic Modeling)을 활용하여 Topic을 도출하였다. 또한 저자 네트워크를 분석하여 해당 분야의 주요 연구 그룹(Community)과 연구자 및 연구기관의 영향력을 파악하고 시사점을 제시하였다. 분석결과 황해 연구논문의 핵심주제는 1기 퇴적물, 해양생물, 2기 산성화, 미세먼 지, 3기 수산양식, 지진, 4기 탄소요인, 해양생태계 등으로 변화하였고, 시기별로 핵심 연구자를 중심의 연구자 그룹이 증가하였다. 연구결 과를 토대로 황해 관련 연구 동향과 주요 연구자 및 연구기관을 파악함으로써 향후 한국과 중국 간의 황해 연구협력에 기여하고자 한다.

Species distribution model (SDM) is used to preserve biodiversity and climate change impact. To evaluate biodiversity, various studies are being conducted to utilize and apply SDM. However, there is insufficient research to provide useful information by identifying the current status and recent trends of SDM research and discussing implications for future research. This study analyzed the trends and flow of academic papers, in the use of SDM, published in academic journals in South Korea and provides basic information that can be used for related research in the future. The current state and trends of SDM research were presented using philological methods and text-mining. The papers on SDM have been published 148 times between 1998 and 2023 with 115 (77.7%) papers published since 2015. MaxEnt model was the most widely used, and plant was the main target species. Most of the publications were related to species distribution and evaluation, and climate change. In text mining, the term ‘Climate change’ emerged as the most frequent keyword and most studies seem to consider biodiversity changes caused by climate change as a topic. In the future, the use of SDM requires several considerations such as selecting the models that are most suitable for various conditions, ensemble models, development of quantitative input variables, and improving the collection system of field survey data. Promoting these methods could help SDM serve as valuable scientific tools for addressing national policy issues like biodiversity conservation and climate change.