This study explores cross-national differences in consumer perception structures of a global bakery franchise by analyzing online review texts. For Paris Baguette, reviews from the United States, Canada, France, and Singapore were collected on Google Maps to understand how customers in different cultural contexts evaluate their experiences. Latent Dirichlet Allocation (LDA) was used to identify key experience-related topics in the reviews, and the proportions of these topics were compared across countries to identify similarities and differences in consumer perceptions. Then, Ordinary Least Squares (OLS) regression analyzed how topic prevalence affected overall ratings, while quadrant analysis identified country-specific managerial priorities. The results reveal both shared and unique evaluation patterns. Perceptions of staff hospitality were found to be universal criteria, whereas France emphasized product quality and Singapore paid more attention to the store environment. Negative service experiences were associated with significant declines in ratings, underscoring the importance of service management. By combining text mining with quantitative analysis, this study provides evidence for data-driven localization strategies and offers practical insights for managing customer experience in global foodservice franchises.

본 연구는 직원 리뷰 텍스트에 나타난 언어적 변화가 조직 평판 하락을 선행적으로 예측할 수 있는지 를 실증적으로 검증한다. ‘언어가 먼저 변한다’는 핵심 가설에 기반하여, 본 연구는 한국 상장기업을 대상 으로 한 대규모 직원 리뷰 데이터를 회사–월 단위 패널로 구성하고, 특정 시점의 언어적 및 정량적 정보만을 활용해 이후 시점의 조직 평판 하락 위험을 예측하는 조기경보 시스템(Early Warning System, EWS)을 구축하였다. 이는 조직 평판 변화가 이미 발생한 이후 이를 설명하는 기존 접근을 넘어, 변화 이전 단계에서 나타나는 미세한 언어 신호에 주목한다는 점에서 차별성을 갖는다. 분석은 자연어처리 기 반 언어 지표와 전통적 정량 지표를 결합한 예측 모형을 중심으로 수행되었다. 언어 지표는 리뷰 텍스트 에 내재된 시간적 지향성, 정서적 태도, 책임 귀인 방식과 같은 심리·인지적 특성을 포착하도록 설계되었 으며, 이를 통해 구성원의 기대 변화와 인식 전환을 조기에 감지하고자 하였다. 분석 결과, 특정 시점에서 관찰되는 언어적 패턴의 변화는 이후 시점의 조직 평판 하락 가능성과 일관되게 연결되는 것으로 나타났 다. 특히 미래에 대한 과도한 기대 표현, 체념적 태도를 반영하는 언어, 그리고 문제의 원인을 외부로 지속 적으로 귀인하는 언어는 평판 하락 위험을 조기에 포착하는 핵심 신호로 기능하였다. 이러한 예측 관계는 조직 고유의 특성을 통제한 이후에도 유지되어, 언어 기반 조기경보 모델의 일반화 가능성을 시사한다. 본 연구는 조직 진단과 평판 관리 연구에 있어, 재무 지표나 평점 변화와 같은 사후적 지표 중심의 접근을 넘어 언어적 신호를 활용한 선제적 예측의 가능성을 제시한다. 실무적으로는 HR 및 조직 담당자들이 직 원 리뷰 텍스트를 단순 만족도 측정이 아닌 위험 감지 도구로 활용할 수 있는 이론적·방법론적 기반을 제공한다.

본 연구는 18세기 불교가 대중화되고 염불 수행이 확산되는 사회적 배경 속에서, 대표적인 한글 언해본인 『염불보권문(念 佛普勸文)』에 사용된 목판 서체의 조형적 특징과 변화 양상을 살펴보고자 한다. 이를 위해 현존하는 여러 이본 중 서체 차이가 뚜렷한 1765 년 구월산 흥률사판과 1776년 합천 해인사판 두 판본을 선정하 여 비교·분석하였다. 분석은 자음과 모음의 형태, 초⸱중⸱종성 합 자 방식, 병서 및 이중모음 표기 등 서체 구성 요소를 중심으 로 수행하였다. 분석 결과, 두 판본 간 가장 두드러진 차이는 기필과 수필의 처리 방식에 있다. 흥률사판은 45도 기울기의 우상향 획이 강 하게 나타나지만, 해인사판은 획의 시작과 끝에 방필 기법이 활용되고, 우상향과 수평 획이 혼용되어 보다 다양한 서체 양 상을 띠었다. 이 두 판본은 약 11년의 간행 시차에도 불구하고 모두 18세기 중엽 범주에 속하여, 이 무렵의 한글 목판 서체의 이원적 경향을 살필 수 있다. 나아가 기존에 국문학적 관점에 집중되었던『염불보권문』에 대한 연구를 목판 서체 분석 영역으로 확장하였다는 데 의의가 있다. 이를 통해 18세기 불교 문화와 한글 서체 발달의 상호 연관성을 보다 깊이 이해할 수 있는 토대를 마련하였다.

This study investigates how clothing hygiene has been covered and framed in Korean news articles published between January 1, 1960, and August 31, 2025. A total of 437 articles were collected from the official websites and digital archives of four major daily newspapers (KyungHyang, The Dong-A Ilbo, The Chosun Daily, and The JoongAng). Term frequency (TF), term frequency-inverse document frequency (TF-IDF), and n-gram analyses were conducted in R and complemented with qualitative keyword-in-context reading. Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling (k=5) was also performed to identify major topics and their trends across periods. Findings indicate a recurring configuration in which (1) risk visibility shapes problem framing, (2) solution-oriented innovations in technologies, products, and services are proposed, (3) reporting expands to include consumer-oriented information on choosing and using solutions, and (4) governance through rules, certification, and third-party verification legitimizes claims and reallocates responsibility. Early coverage focused on household practices—laundering, drying, and sunlight disinfection—to manage humidity, odor, mold, and skin diseases. From the 1980s onward, functional and antibacterial textiles and institutional interventions (e.g., scrutiny of laundry services and regulatory or certification schemes) became more prominent. In the 2010s and from 2020 to August 2025, appliance-centered solutions —garment care appliances, dryers, and washing machines—dominated, with growing emphasis on smart, AI-enabled functions, alongside debates over sterilization claims and chemical safety. Overall, responsibility shifted from individual households toward a broader socio-technical network of firms, service providers, certifiers, regulators, and consumers.

본 연구는 ESG 교육과 평생교육의 연계성을 텍스트마이닝으로 실증 분석하고 통합교육 프레임워크 를 탐색한다. 2016~2025년 상반기 국내 학술 DB 372편을 대상으로 TF-IDF, 네트워크분석, LDA 토 픽모델링을 적용하였다. 연구결과, 평생교육 키워드는 23.1% 논문에 출현(명시적 연계 제한적)이지만 매개중심성 3위(0.145)로 ESG 영역(환경·사회·지배구조)을 연결하는 중개 허브 역할을 확인하였다. 4 개 토픽 중 평생교육 통합(18.5%)이 독립 도출되었다. 키워드 네트워크는 기업교육(57.3%) 중심 속 평생교육의 지역사회 연계 가능성을 보여준다. 공식·비공식 학습 융합, 학습자중심 시스템, 지역 네트 워크, 지속가능성 역량을 핵심으로 하는 미래지향적 통합 프레임워크를 제안한다. 초기 단계이나 개념 적으로 견고한 연계성을 확인, 지속가능 교육 생태계 정책 통합을 제언한다.

농업 분야 컴퓨터 비전(Computer Vision) 기술 확산으로 고품질 학습 데이터 확보가 필수적이나, 기존의 수동 데이터 구축 방식은 많은 시간과 비용이 소요되는 한계가 있다. 이에 본 연구는 최신 멀티모달 파운데이션 모델인 SAM3(Segment Anything Model 3)를 기반으로 반자동 어노테이션 시스템을 개발하였다. 제안 시스템은 (1) 텍스트 프롬프트 기반 객체 인 식, (2) SAM3 기반 정밀 마스크 생성 및 학습 가능한 폴리곤 좌표 변환, (3) 사용자 검증의 3단계로 구성되며 GUI로 구현 되었다. 600장 이미지 평가 결과, SAM3는 92.9%의 매칭률 과 0.790의 평균 정밀도(mAP)를 달성하였으며, 데이터셋 구 축 시간을 수동 작업 대비 96~98% 단축시켰다. 이는 SAM+ CLIP, Grounding DINO+SAM 등 기존 파운데이션 모델 대 비 정확도와 효율성 모든 면에서 월등한 성능이다. 본 연구는 파운데이션 모델의 제로샷 성능을 활용해 농업 데이터 레이블 링 효율을 개선하고 관련 AI 연구 가속화에 기여할 것으로 기 대된다.

This study investigates changes in consumer perceptions of eco-friendly fashion using big data analysis and derives strategic directions based on the frequency of related keywords. Data were collected on "eco-friendly fashion" from blogs, online communities, and web documents on portal sites (Naver, Daum, and Google) and analyzed using text mining and Ucinet6 across the pre-pandemic (2017–2019), mid-pandemic (2020–2022), and post-pandemic (2023–2025) phases. The seven most frequent keywords—“eco-friendly,” “fashion,” “brand,” “product,” “material,” “clothing,” and “production”—remained consistently within the top ten across all phases. In Phase 2, new keywords such as “mask,” “fabric,” “upcycling,” and “certification” emerged, reflecting pandemic and sustainability-related concerns, while the terms “protection,” “value,” “ethics,” “Patagonia,” and “practice” emerged in Phase 3, emphasizing ethical and practical engagement in sustainability. The keywords whose rankings changed—"sustainability" and "recycling"—appeared more frequently than before COVID-19 pandemic, and the rankings of "sustainability," "environment," and "utilization" continued to rise. This can be interpreted as a heightened awareness of the importance of using sustainable materials and protecting the environment. CONCOR cluster analysis identified four key categories in each period: (1) interest in and campaigns for eco-friendly fashion Phase 1, (2) sustainable materials and certification trends Phase 2, and (3) technology, ethical consumption, and upcycling practices Phase 3. Overall, the findings suggest that consumer awareness and engagement in eco-friendly and sustainable fashion have significantly increased, with the industry shifting toward ethical and practical sustainability practices.

This study investigates representations of motherhood in Korean language textbooks for female marriage immigrants, focusing on The Exciting Korean Language and The Accurate Korean Language, which are widely used in multicultural family centers. Drawing on Sadker and Sadker’s (2003) framework of “Stereotyping” and “Imbalance and selectivity“, this study analyzed illustrations and texts. Findings revealed that mothers were consistently depicted as the primary agents of childcare, education, and household management, with such topics concentrated in dialogues between female characters. Additionally, textual portrayals emphasize devotion and self-sacrifice, whereas marriage-migrant mothers are often depicted as dependent, unlike Korean mothers. The study highlights the need for future textbook development to address learner needs within their structural contexts and include more diverse and non-traditional representations of motherhood (e.g., scenes that emphasize experience-sharing and mutual support among mothers from minority backgrounds.

Jeans, emblematic of enduring fashion appeal, serve as a barometer of societal trends. This study explores the evolving landscape of meta trend analysis in the fashion industry, acknowledging the need for methodologies tailored to the vast amounts of data available through social media. By focusing on jeans, a quintessential fashion staple, the research applies text mining techniques, specifically TF-IDF analysis, to examine design style changes over a decade. Methodologically rigorous, the study meticulously curates and analyzes Naver blog posts spanning from 2013 to 2022, filtering out content unrelated to design. Morpheme analysis isolates pertinent nouns, facilitating comprehensive TF-IDF examinations. Design elements—fit, color, material, detail, and rise length—are methodically dissected, revealing notable shifts over time. The skinny fit, once dominant, diminished in prevalence by 2022, contrasting with the ascendant popularity of the wide fit. Noteworthy trends emerge in color preferences, with black and white prevailing alongside a burgeoning interest in light blue. Elasticity appears as a key material characteristic that remains consistent throughout the study period. Moreover, temporal fluctuations in detailing, such as tears and decorative stitching, underscore the dynamic nature of fashion. This research makes a unique contribution to the literature on the intersection of fashion and big data, emphasizing design perspectives amid the prevalence of consumer-focused analyses. Its practical implications extend to informing online fashion product development and prioritizing design elements that resonate with contemporary consumer preferences.

This study investigates how fashion intellectual property (IP) discourse has been represented and disseminated through podcasts as a medium of cultural communication. Specifically, it analyzes 40 episodes of the podcast Fashionably IP, produced by the European IP law firm HGF between 2022 and August 2025. Using a combined methodology of Leximancer-based text mining and qualitative content analysis, it identifies three key thematic axes in the discourse: trademark protection, legal applicability of design and copyright, and cultural and legal significance of brand identity. First, trademarks are closely linked to brand identity and are repeatedly highlighted through cases involving counterfeits and registration disputes. Second, design rights are influenced by the hybrid nature of fashion design, which combines utility and artistic expression. Third, the branding concept is interpreted beyond its legal function, serving as a narrative resource that reinforces the ethical legitimacy of creators’ rights within consumer culture. The study elucidates the diffusion of legal awareness through cultural communication, demonstrating how legal discourse extends beyond institutional frameworks to social empathy and ethical reflection. Ultimately, it provides a new framework for interpreting fashion copyright and design rights in the digital era, emphasizing how cultural communication channels such as podcasts can democratize legal knowledge and raise public awareness of creators’ rights.

This study compared the discourse structure of ‘Plant-based milk’ between A (2015~2017) and B (2022~2024) using Korean web texts. After applying uniform preprocessing to sources from Naver, Daum, and Google, the frequency, centralities, and the structural properties of the network on the top-30 nodes were investigated. The QAP correlation was calculated on a weighted co-occurrence adjacency matrix constructed from the 17-node intersection and assessed structural reconfiguration via CONCOR. The hub formed by milk, plant-based, and protein persisted while the edges and density increased from 240 to 266 and from 0.276 to 0.306, respectively. QAP yielded r=0.793 and p=0.001, indicating significant similarity in network-wide tie-strength patterns. In addition, CONCOR showed the foregrounding of segmented product lines and market, use, and menu contexts implying a reallocation of the periphery.

This study investigated the thematic and lexical characteristics of high-difficulty English reading items—commonly referred to as killer questions—in the Korean College Scholastic Ability Test (CSAT) between 2018 and 2025. Using text mining methods, including Latent Dirichlet Allocation (LDA) and CEFR-based lexical profiling, the analysis reveals that these items disproportionately addressed abstract, academic topics such as cultural heritage, moral dilemmas, and cognitive science. Lexical analysis further indicated that over 30% of the words used are at the C1 level or above, reflecting substantial vocabulary demands. These findings point to a misalignment with the national curriculum, which is designed to target B1–B2 proficiency with more familiar and accessible topics. The combined challenge of abstract themes and advanced vocabulary raises concerns about the construct validity and fairness of these items, suggesting that they may measure background knowledge or test-taking strategies rather than genuine English reading proficiency. The study concludes by calling for evidence-based item development and closer alignment with curricular goals to ensure valid and equitable high-stakes language assessment.

본 연구는 MTS가 피부개선에 미친 영향에 관한 기존 연구들을 분석하여, 근거 체계를 구축하고, 주요 키워드 간 관계와 역할 및 패턴 등을 구조적으로 분석하고자 텍스트마이닝과 토픽모델링 및 단어네트워크 분석을 실시하였다. 관련 선행연구들은 MTS와 관련된 핵심 키워드와 연관 키워드를 혼합하여 전자도서관에서 검색하였으 며, 결론 부분의 Text를 수집하여 분석에 사용하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫 째, '피부', '효과', '실험', '관리', '개선' 등의 어휘가 주요 개념으로 확인되었다. 둘째, TF-IDF 분석에서 높은 가중치의 키워드들은 MTS의 피부 개선 효과에 관한 과학적 실험 기반 논의를 시사했다. 셋째, LDA 분석 결과, ‘과학적 검증 중심’과 ‘피부 개선 효과 중심’의 토픽2개로 나뉘었다. 넷째, 단어 네트워크에서 '피부'를 중심으로 '주름', '효과', '실험' 등이 강하게 연결되었고, '여성'과 '모공' 노드는 MTS가 여성 안면 부위 에 주로 적용됨을 나타냈다. 본 텍스트마이닝 기법은 유사 의료 미용 시술 분석에도 적용 가능하며, 향후 시계열 분석과 감성 분석을 통해 MTS 효과의 변화와 대상자 반응을 심층 탐색할 필요가 있다.

본 연구의 목적은 텍스트마이닝 기법을 활용하여 국내 과학기술인력개발 연구의 시기별 연구동향, 주 요 키워드, 연구주제와 학문영역을 파악하며 향후 실무적 및 정책적 기초자료를 제공하는데 있다. 이를 위해 국내 학술논문 및 학위논문 총 182편의 초록을 대상으로 구글 코랩을 이용하여 키워드 빈도분석, 토픽모델링을 실시하였다. 그 결과, 첫째, 1994년부터 과학기술 인재개발 분야 연구가 시작되어 2010년대 중반 이후 급격히 증가하다 2020년대 초반에 감소하는 추세임을 확인할 수 있었다. 둘째, 과학기술인력개 발 연구의 주요 키워드는 ‘교육’, ‘혁신’, ‘직무’, ‘경력’, ‘몰입’ 등이 높은 빈도로 나타났다. 셋째, 토픽모델링 결과, 연구주제는 ① 대학에서의 학업 경험, ② 기업의 조직 특성과 개인 경력·역량 개발, ③ 대학의 글쓰기·교양 기반 기초 역량교육, ④ 과학기술인력의 직무 몰입과 경력 이동, ⑤ 리더십·신뢰 기반의 조직혁신 역량으로 다섯 가지로 구분되었다. 이 연구결과는 과학기술인력개발은 개인, 조직, 사회적 차원에서 상호 적으로 연결되어 발전함을 보여준다. 본 연구는 과학기술인력 대상 HRD 전 분야(ID, CD, OD)를 대상으로 한 종합적인 연구동향 분석이라 는 점에서 의의가 있다. 정책·실무적으로 대학의 기초역량 교육 강화, 재직자의 직무전환 및 경력개발 프 로그램 확대, 조직의 직무몰입 및 조직문화 개선, 리더십 기반의 혁신역량 강화가 필요함을 시사하며, 학 문적으로는 텍스트마이닝 기법이 과학기술인력개발 분야 전반의 연구동향을 효과적으로 파악할 수 있는 방법임을 확인하였다.

This study investigates how consumer perceptions of travel luggage changed from 2022 to 2024 using text mining and network analysis of online text data. Following the COVID-19 pandemic, the rapid recovery of travel demand influenced lifestyle patterns and consumer expectations, including travel bag preferences. In 2022, key terms such as “COVID-19,” “safety,” “mini,” “size,” and “price” reflected a strong interest in compact, affordable bag suitable for domestic and short-term travel. Moreover, practicality and hygiene-related features, such as waterproof and antibacterial materials, were emphasized. In 2023, with the resurgence of international travel, consumer interests expanded to include “durability,” “brand,” “lightweight,” and “design.” And travel luggage began to be perceived not only as a functional item but also as a means of personal expression and a fashion item. In 2024, perceptions became even more diverse, focusing on usability keywords like “storage,” “interior,” and “convenience,” as well as trust-based terms such as “purchase,” “review,” and “promotion.” Security concerns also increased, as evidenced by terms like “skimming” and “pickpocketing.” These findings reveal that consumers consider multiple value types—functionality, design, brand identity, user trust, and security—when purchasing travel bag. According to the study, brands should develop multidimensional strategies that reflect consumers’ evolving language and emotional needs and employ tailored content, such as functional information, trend-driven narratives, influencer reviews, and security tips, to enhance consumer trust and satisfaction.

This study maps domestic versus international trajectories in metaverse‑game research via text mining of 203 papers published in 2020–2024 (Korean text: 125; international: 78). We applied structural-equivalence (CONCOR) analysis and estimated topics via latent Dirichlet allocation (LDA). The top‑100 terms are visualized using word clouds. International keywords are led by systematic, technology, and rehabilitation/treatment, reflecting a strong emphasis on technological trends and clinical applications, whereas Korean studies foreground content and development alongside education and UX/immersion. Topic modeling yields four overseas themes (therapy/rehabilitation; mental health; digital accessibility; and education–entertainment convergence) and five Korean themes (technology & systems; UX/interface; healthcare & welfare; content; and platform). International work is dominated by literature studies (61/78; 78.2%), whereas Korean research centers on surveys and development (44 each; 35% apiece), with several case studies (20%). On the basis of these findings, we recommend more controlled experiments and meta‑analyses for Korean papers, and greater prototyping and field testing for international ones, in addition to stronger multidisciplinary collaboration.