The purpose of this study is to analyze the recent incidence rates of Behçet's disease using big data. Big data for this study was used for academic purposes in the 2019 to 2022 rare disease patient statistics from the Korea Disease Control and Prevention Agency (public domain source). A total of 3,886 newly diagnosed patients with Behçet's disease in Koreans from 2019 to 2022 were analyzed. In this study, the incidence of Behçet's disease was analyzed according to gender and age, and the incidence in the total population was also analyzed. The incidence rates of Behçet's disease from 2019 to 2022 were compared and analyzed at 1-year intervals. The incidence rate in men was in the 30% range, and in women, it was in the 60% range. The incidence of Behçet's disease in individuals over their 50s, approaching the elderly age group, was 42%. In the younger age group under 30, it was 16%. In this study, when analyzing the 4-year average incidence of Behçet's disease by age group from 2019 to 2022, it was found to be most common in people in their 40s at 24% over the past four years, followed by 50s at 22%, 30s at 17%, 60s at 14%, 20s at 12%, and 10s and 70s at 3%, showing a wide age distribution. This suggests that Behçet's disease can occur at any age.

한류는 이제 단순한 문화 현상을 넘어, 세계적인 영향력을 가진 대한 민국의 주요한 관광자원으로 자리 잡았다. 본 연구는 소셜미디어를 통 해 수집한 한류관광 관련 키워드를 탐색 및 분석하고, 한류관광에 대한 활성화 방안을 제언하기 위해 진행되었다. 키워드 수집 기간은 2022년 9월 1일부터 2025년 8월 31일까지 약 3년간의 기간을 대상으로 수집 하였다. 분석 방법론은 빈도분석, 중심성 분석, CONCOR 분석을 적용 하여 단계별로 심층적인 분석을 진행하였다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 한류관광과 연관성이 높은 키워드는 관광, 한류, 한국, 글 로벌, 팬덤, 패스, 문화, 콘텐츠 등이 확인되었다. 둘째, 한류관광 관련 연결중심성 분석을 시행한 결과, 관광, 한류, 문화, 콘텐츠, 팬덤, 산업 등의 키워드가 높은 수치를 보였으며, 근접중심성 분석에서는 문화, 외 국인, 여행, 세계 등의 키워드가 높은 수치를 나타냈다. 셋째, CONCOR 분석 결과, 총 3개의 군집이 도출되었다. 중심군집은 ‘K-컬 쳐 체험 및 지역관광’, ‘글로벌 K-팝 및 팬덤경제’이며, 주변군집은 ‘케 데헌 및 K-교통’으로 구성되었다. 도출된 3가지 군집을 대상으로 ‘촬영 지 및 공연지 기반의 지역관광 루트 개발’ 등의 정책적 한류관광 활성 화 방안을 구체적으로 제언하였다.

섬 관광은 새로운 관광 트렌드로 주목받고 있으며, 힐링·생태·체류형 등 다양한 형태로 발전하고 있다. 인천은 우리나라에서 가장 많은 섬을 보유한 해양관광 중심지로서, 강화도·백령도·연평도·자월도·덕적도·이작 도·신도·영흥도 등 주요 도서들이 각기 다른 자연환경, 문화유산, 해양레 저 자원을 갖추고 있다. 이를 기반으로 인천시는 풍부한 관광 자원을 활 용해 ‘섬 관광벨트 조성 및 바다로 통하는 인천’ 프로젝트를 추진하고 있 다. 본 연구는 인천 섬 관광에 대한 인식과 트렌드를 파악하기 위해 수 행되었다. 이를 위해 소셜미디어와 SNS에서 인천 섬 관광 관련 키워드 를 수집·정제하고, 단계적인 분석 절차를 거쳐 연구를 진행하였다. 연구 결과, 첫째, ‘여행’, ‘공항’, ‘투어’, ‘시간’, ‘도착’, ‘일정’, ‘바다’, ‘추천’, ‘출발’, ‘방문’, ‘관광공사’, ‘체험’ 등의 키워드가 온라인상에서 활발하게 언급되었다. 둘째, ‘지역’, ‘지원’, ‘서울’, ‘사업’, ‘호텔’ 등의 키워드가 높은 연결중심성을 보였으며, ‘체험’, ‘시간’, ‘바다’, ‘거리’, ‘일정’, ‘추 천’ 등은 강한 근접중심성을 나타냈다. 셋째, CONCOR 분석 결과, ‘관광 계획 및 체류활동’, ‘관광상품 및 교통정보’, ‘관광정책 및 개발계획’ 등 을 포함한 총 5개의 군집이 도출되었다.

본 연구는 중소벤처기업부가 추진하는 정책사업인 로컬콘텐츠 중점대 학을 중심으로, 최근 2년간 온라인에서 형성된 담론의 구조와 사회적 수 용 양상을 소셜 빅데이터 분석을 통해 규명하는 데 목적이 있다. 이를 위해 네이버와 다음의 블로그, 뉴스, 웹문서 등 다양한 채널에서 수집한 데이터를 기반으로 텍스트 마이닝(단어빈도, TF-IDF, N-gram), 개체명 인식, 2-mode 매트릭스 분석, 감성 분석, CONCOR 분석, LDA 토픽모 델링 및 의미기반 클러스터링을 수행하였다. 분석 결과, ‘대학’, ‘콘텐츠’, ‘창업’, ‘지역’, ‘지원’ 등 핵심어를 중심으로 한 의미구조가 형성되어 있 었으며, 담론은 대체로 긍정적 정서를 포함하고 있었다. 또한 대학, 지역 기관, 중소기업 간 협력 네트워크가 주체별로 상이한 양상을 보이며 다 층적 실행 구조를 보여주었다. 본 연구는 로컬콘텐츠 중점대학의 사회적 인식과 정책적 함의를 담론 기반으로 조망함으로써, 향후 제도 설계 및 지역혁신전략 수립에 기초자료를 제공하고자 한다.

본 연구는 정원문화의 확산과 농촌이주에 대한 대중의 인식을 빅데이터 기반으로 분석하여 농촌공간의 사회적·정서적 가치에 대한 시사점을 도출하고자 하였다. 최근 치유농업, 정신건강 증진, 농촌 정주 촉진 등 국가적 정책 흐름 속에서 정원과 농촌 이주가 어떻게 디지털 공간에서 담론화되고 있는지를 탐색하였다. 네이버와 다음의 블로그 및 카페로부터 2015년 7월부터 2024년까지 수집된 비정형 데이터를 대상으로 텍스트마이닝 기법을 적용하였다. 분석 방법으 로는 키워드 빈도분석, TF-IDF, N-gram 연결망 분석, Louvain 클러스터링, 감성분석을 활용하였 다. 분석 결과 귀농귀촌은 ‘교육’, ‘지원’, ‘주택’ 등의 제도적 기반에 대한 관심이 강하게 나타났 으며, 귀촌정원은 ‘꽃’, ‘전원주택’, ‘텃밭’ 등 정서적 만족과 자연 친화적 주거 환경에 대한 수요를 보여주었다. 농촌정원은 ‘체험’, ‘마을’, ‘자연’ 등 공동체 기반의 참여형 콘텐츠로 인식되 고 있었다. 클러스터 분석에서는 정책수혜형, 감성치유형, 공동체정착형, 예술창작형 등 다층적 인 귀농 및 정원 유형이 도출되었으며, 감성분석 결과 전체 텍스트의 80% 이상이 긍정적 감정을 나타내었다. 본 연구는 농촌 정원과 귀농귀촌 활동이 단순한 공간 활용이나 이주를 넘어 정서적 공감, 정책적 수혜, 문화적 창작의 플랫폼으로 기능하고 있음을 보여준다. 연구 결과는 향후 정원산업 진흥, 치유농업 활성화, 농촌 정주 정책 수립을 위한 기초자료로 활용될 수 있다.

This study aims to explore the public perception of sports welfare by employing big data analysis techniques and to analyze it through a multi-layered lens grounded in Bronfenbrenner’s ecological systems theory. To this end, text mining software Textom and Ucinet 6 were utilized to examine online textual data related to “sports welfare” collected from May 2017 to February 2025. frequency analysis, TF-IDF analysis, degree centrality analysis, and CONCOR analysis were conducted. The results identified keywords such as “physical education.” “fitness.” “citizens.” “society.” “support.” “disability.” “voucher.” “university.” and “center.” as having high co-occurrence with sports welfare. CONCOR analysis revealed six major clusters: National Fitness 100 Service, Sports Voucher Program, Health Programs at Public Sports Centers, Community-Based Sports Welfare Environment, Training of Sports Welfare Professionals, and Support System Centered on the Korea Sports Promotion Foundation. This study suggests that the level of individual sports welfare can be enhanced through dynamic and interactive relationships between the individual and various environmental systems. Furthermore, to realize sustainable sports welfare, it is essential to develop long-term national strategies that holistically integrate all levels of the ecological systems from the micro system to the chrono system.

중앙버스전용차로는 일반 도로 대비 높은 교통량과 반복적인 축하중이 작용하는 구간으로, 정차 및 출발 과정에서 발생 하는 국부적인 응력 집중으로 인해 포장 파손이 빈번하게 발생한다. 그러나 기존 도로 설계에서는 정적인 교통량을 기준 으로 축하중을 산정하여, 실제 교통 환경에서의 버스 유형별 차이, 재차 인원, 시간대별 하중 변화 등 동적인 요소를 충 분히 반영하지 못하는 한계가 존재한다. 이에 본 연구에서는 대중교통 빅데이터를 활용하여 중앙버스전용차로의 버스 유 형 및 시간대별 재차 인원을 반영한 새로운 축하중 산정 모델을 개발하였다. 이를 위해 서울시 열린 데이터 광장의 교통 정보를 활용하여 버스 유형 및 시간대별 재차 인원 데이터를 수집하고, 카카오맵 및 네이버 로드뷰 데이터를 이용해 결 측치를 보완하여 데이터셋을 구축하였다. 구축된 데이터셋을 활용하여 기존 ESAL(Equivalent Single Axle Load) 방식과 비교 분석한 결과, 새로운 축하중 모델에서는 기존 방식 대비 평균 111.8% 높은 축하중이 산정되었으며, 일부 구간에서 는 최대 128.9%까지 차이가 발생하는 것으로 나타났다. 이는 기존 포장 설계가 중앙버스전용차로의 실질적인 교통 하중 을 충분히 반영하지 못하고 있음을 시사하며, 추가적으로 버스 중하중의 가·감속의 영향을 고려한다면, 시간대별·노선별 실시간 축하중 변화를 보다 정밀하게 분석할 수 있으며, 이를 통해 과소 산정된 설계 하중을 보완하고 포장 공용성을 향 상시킬 수 있는 최적의 설계 및 유지보수 전략 수립이 가능할 것으로 기대된다.

본 연구는 빅데이터 분석을 통해 지방자치단체의 스포츠도시 구현 노 력을 살펴보고자 스포츠도시에 대한 사회적 인식과 현상을 파악하는 데 목적이 있다. 이를 위해 텍스톰과 Ucinet 6을 활용하여 2021년 6월부터 2024년 6월까지 '스포츠도시'와 관련된 텍스트 자료를 통해 키워드와 토 픽을 분석하였다. 구체적으로 텍스트마이닝, 의미연결망 분석, TF-IDF, CONCOR 분석을 통해 실시하였다. 분석 결과, 첫째 '스포츠', '도시', ' 대회', '체육', '개최', '국제', '전국', '선수', '세계', '조성' 순으로 빈도 가 높게 나타났다. 둘째 ‘국제 스포츠이벤트 개최’, ‘전국대회 유치 및 개 최를 통한 도시 위상 제고’, ‘시민을 위한 생활체육 인프라 조성’, ‘스포 츠도시를 통한 지자체의 지역 경제발전’ 등 4개의 그룹이 형성되었다. 따라서, 지자체는 지역 특성을 고려하고 주민의 의견을 적극적으로 반영 하며, 지역 경제 활성화에 기여하는 스포츠도시 구현에 앞장서야 할 것 이다. 마지막으로, 지역주민의 스포츠 참여가 일상이 되도록 양질의 스포 츠 프로그램을 제공해야 할 것이다.

본 연구는 국내 주요 항만에 정박 중인 선박들의 이산화탄소 배출 특성을 항만별, 선박 유형별로 배출 현황을 파악하여 향후 배출 저감 정책 수립에 필요한 기초 자료를 제공하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 항만운영정보시스템 데이터를 활용하여 2019년부터 2023년까지 최근 5년간의 정박 선박 데이터를 수집, 분석하였다. 연구 결과, 탱커선과 화물선이 전체 탄소 배출량의 대부분을 차지하며, 부산항, 울산항, 광양항 등 주요 무역항에서 배출량이 높게 나타났다. 특히, 탱커선은 정박 중 화물 가열 및 증기 구동 펌프 사용 등으로 인해 타 선종에 비해 발전기 사용이 많아 높은 배출 특성을 보였다. 이러한 결과는 항만 내 육상전원공급장치(AMP)의 설치 확대가 필요 함을 시사하며, 특히 탱커선이 접안하는 선석을 우선적으로 AMP 설치 대상으로 선정하는 것이 효과적일 것으로 판단된다. 본 연구는 국 내 항만에서 정박 선박의 이산화탄소 배출 특성을 체계적으로 파악하여 효율적인 배출 저감 전략을 수립하는 데 기여할 것으로 기대된 다.

조선시대의 혁신적인 지도자였던 정조대왕의 업적과 수원화성의 역 사적 의미를 재조명하고, 현대적으로 계승하기 위하여 시작된 수원화성 문화제는 다채로운 축제 프로그램과 고유한 문화적 유산으로 인해 우 리나라 대표 문화관광축제로 자리매김하였다. 본 연구는 수원화성문화 제를 대상으로 온라인에서 수집한 키워드의 분석을 통해 포괄적인 인 식과 동향을 탐색하기 위해 진행되었다. 연구 결과, 첫째, 축제, 정조대 왕, 능행차, 수원시, 경기도, 화성행궁, 다양한, 세계유산축전, 힐링폴 링, 공연, 가을, 미디어아트 등의 키워드가 온라인 상에서 자주 언급되 고 있었다. 둘째, 중심성 분석 결과, 빈도분석의 결과와는 일부 차이가 있는 것으로 나타났다. 셋째, CONCOR 분석 결과, 총 6개의 수원화성 문화제 관련 키워드가 군집되었으며, 다양한 의미를 내포하고 있는 것 으로 나타났다.

This study investigates using Conditional Tabular Generative Adversarial Networks (CT-GAN) to generate synthetic data for turnover prediction in large employment datasets. The effectiveness of CT-GAN is compared with Adaptive Synthetic Sampling (ADASYN), Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE), and Random Oversampling (ROS) using Logistic Regression (LR), Linear Discriminant Analysis (LDA), Random Forest (RF), and Extreme Learning Machines (ELM), evaluated with AUC and F1-scores. Results show that GAN-based techniques, especially CT-GAN, outperform traditional methods in addressing data imbalance, highlighting the need for advanced oversampling methods to improve classification accuracy in imbalanced datasets.