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 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.

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.

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.

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 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.

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.

본 연구는 스포츠클럽 관련 언론보도 기사를 대상으로 텍스트마이닝 기법을 적용하여, 정책·제도의 주요 현황을 분석하고, 그 결과를 바탕으 로 정책 개선 방향을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 텍스톰과 Ucinet 6을 활용하여 2018년 1월부터 2025년 6월까지 ‘공공스포츠클 럽’, ‘등록스포츠클럽’, ‘지정스포츠클럽’ 관련 언론보도 기사를 수집하고, 이를 분석하여 스포츠클럽 정책·제도의 주요 현황과 이에 따른 문제점을 도출하였다. 구체적으로 텍스트마이닝, 의미연결망 분석, TF-IDF, CONCOR 분석을 수행하였다. 분석 결과, ‘스포츠’, ‘클럽’, ‘공공’, ‘선수’, ‘체육’, ‘등록’, ‘시설’, ‘대회’, ‘지정’ 등이 높은 출현 빈도를 나타냈다. 또한, ‘지 역 공공 협력 기반 스포츠클럽’, ‘전문선수 육성을 위한 지정스포츠클럽’, ‘학생 대상 스포츠클럽대회 활성화’, ‘특정 종목에 편중된 전문선수 등록’ 등 총 4개의 유형이 도출되었다. 따라서, 스포츠클럽의 공공성과 자립성 을 강화하고, 지역 기반의 지속 가능한 운영체계를 구축하기 위해서는 지역 스포츠 거버넌스 체계 확립, 지역사회 내 스포츠클럽 기능 강화, 등 록스포츠클럽의 제도적 사각지대 해소 등이 필요하다.

목적 : 본 연구는 장애아동을 대상으로 수행된 보조기술 및 보조공학기기 관련 국내 학술연구의 구조적 특성과 연구 경향 을 체계적으로 분석하고, 이를 통해 향후 연구 및 임상적 적용에 대한 시사점을 도출하는 것을 목적으로 한다. 연구방법 : 2020년부터 2025년까지 KCI 등재 학술지에 수록된 장애아동 보조공학 관련 논문 135편을 대상으로, 네트워크 텍스트 분석 기법을 활용하였다. NetMiner 4.0 프로그램을 통해 주요 주제어 간의 연결 중심성과 응집 구조를 분석하였으 며, 중심 구조 분석에서는 연결 중심성 지수를, 응집 구조 분석에서는 커뮤니티 분석 및 Modularity 지수를 적용하였다. 결과 : 분석 결과, ‘보조기술’, ‘언어중재’, ‘연구방법’, ‘사법적 개입’, ‘지역사회’ 등의 주제어가 높은 연결 중심성을 보이며 전체 네트워크의 중심을 형성하였다. 응집 구조 분석을 통해 총 5개의 주요 주제어 군집이 도출되었으며, 각각은 통합교 육과 임상중재, 보조기기의 물리적 특성, 제도 및 환경적 요인, 가족 및 심리사회적 지원, 인지적 장애 대상자의 중재 등 다양한 실천 및 학문적 접근을 반영하고 있었다. 결론 : 국내 보조기술 관련 연구는 단순한 기기 중심의 논의에서 벗어나, 기능 회복, 사회참여, 제도적 지원, 가족 중심 접근 등으로 다층화되고 있으며, 이는 작업치료 및 재활 전문 영역에서 보조공학의 적용 가능성을 확장하고 있음을 보여 준다. 향후 연구는 사용자 맞춤형 설계뿐 아니라, 환경 및 심리사회적 요소를 포함한 통합적 모델의 실증적 검증과 다학 제적 협력을 기반으로 한 정책적·임상적 연계 강화가 요구된다.

최근 디지털 전환과 나노·광학 기술의 융합이 가속화되면서 화상(이미지·광학) 분야 연구가 증가하고 있다. 그럼에도 불구하고 국내 연구 흐름을 계량적으로 조망한 분석은 드문 실정이다 본 연구는 2014–2024년 11년간 한국화상학회지에 게재된 167편논문 초록을 대상으로 텍스트마이닝을 수행하여 국내 화상 연구의 흐름을 정량적으로 파악하였다. 분석은 불용어 제거·표제어 변환을 거친 키워드 전처리, 키 워드 빈도 분석, LDA 토픽 모델링과 의미망 분석을 통해 수행되었다. 연구는 크게 6개의 토픽(광학 코팅 및 성능 최적화, 나노 소재 기반 광학 장치 개발, 광학 특성 측정 및 분석 기술, 이미지 처리 및 디스플레이 기 술, 유기 고분자 기반 신소재 및 반응 연구, 기능성 재료 및 에너지 응용)으로 수행되었다. 각 토픽의 핵심 키 워드는 동시출현빈도 기반의 의미망 분석을 통해 핵심 키워드간 관계를 살펴보았다. 본 연구는 국내 화상 분 야의 세부 연구축과 성장 영역을 데이터 기반으로 제시하여 향후 연구 로드맵 수립에 기여한다.

해상에서의 안전한 의사소통은 선박 운항의 핵심 요소로, 국제해사기구(IMO)는 SMCP(Standard Marine Communication Phrases)를 제정하여 선내외 교신에서 활용할 수 있도록 하였다. SMCP를 포함한 해사영어는 효과적이고 정확한 의사소통을 위해 일반 영어와는 다 른 문법적, 어휘적, 구조적 특성을 반영하고 있으며, 간결성과 명확성에 초점이 맞추어져 표준화되어 있다. 이러한 맥락에서 본 연구는 상 용 LLM 모델의 해사영어 활용 능력을 PHP Text Similarity 알고리즘과 BERT 기반 모델을 활용하여 평가하였다. 먼저 ChatGPT, Google Gemini, Meta LLaMA 3 70B Instruct 모델을 대상으로 SMCP 기반 문장 구성, 용어 정의, 빈칸 채우기 문제를 포함한 총 60문항을 활용하여 성능을 비교 분석하였다. 이후 해사고등학교 학생들의 시험 결과와 LLM 모델의 결과를 비교하여, LLM이 실제 해기사 교육 수준과 비교 했을 때 어느 정도의 해사영어 이해 및 문장 구성 능력을 갖추었는지 평가하였다. 대체적으로 LLM 모델들은 높은 정답률을 보였으나, 표 준화된 문구를 정확하게 활용하거나 관용적으로 사용되는 해사영어 표현을 이해하고 적용하는 데 한계점이 있음을 확인하였다. 본 연구 는 해기교육기관 및 실무 현장에서 상용 LLM 모델의 해사영어 활용 가능성을 평가하는 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대되며, 향 후 보다 정교한 모델을 대상으로 추가연구가 필요하다.

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.

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.

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.