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.

EU taxonomy requires to solve problems for safe management of radioactive waste and disposal of spent fuel, which is a precondition for growing demand for nuclear power plant. Currently, Korea manages about 18,000 tons of high-level radioactive waste at temporary storage facilities in nuclear power plant sites, but such temporary storage facilities are expected to become saturated sequentially from 2031. Therefore, it is necessary to secure a permanent disposal facility to safely treat high-level radioactive waste. In accordance with the second basic plan for high-level radioactive waste management in 2021, it is necessary to establish requirements for regulatory compliance for the site selection and site acquisition, investigation and evaluation, and construction for the establishment of a deep geological disposal facility. In this study, we analyzed the regulatory policies and cases of leading foreign countries related to deep geological disposal facilities for high-level radioactive waste disposal waste such as IAEA, USA, Sweden, and Finland using data analysis methodology. To analyze a large amount of textbased document data, text mining is applied as a major technology and a verification standard that secures validity and safety based on the regulatory laws described so far is developed to establish a regulatory base suitable for domestic deep geological disposal status. Based on the collected data, preprocessing and analysis with Python were performed. Keywords and their frequency were extracted from the data through keyword analysis. Through the measured frequency values, the contents of the objects and elements to be regulated in the statutory items were grasped. And through the frequency values of words co-occurring among different sections through the analysis of related words, the association was obtained, and the overall interpretation of the data was performed. The results of analyzing regulations of major foreign countries using text mining are visualized in charts and graphs. Word cloud can intuitively grasp the contents by extracting the main keywords of the contents of the regulations. Through the network connection graph, the relationship between related words can be visually structured to interpret data and identify the causal relationship between words. Based on the result data, it is possible to compare and analyze the factors to be supplemented by analyzing domestic nuclear safety case and regulations.

To investigate the national science and technology policy direction in the field of construction machinery, an analysis was conducted on projects selected as national research and development (R&D) initiatives by the government. Assuming that the project titles contain key keywords, text mining was employed to substantiate this assumption. Project information data spanning nine years from 2014 to 2022 was collected through the National Science & Technology Information Service (NTIS). To observe changes over time, the years were divided into three-year sections. To analyze research trends efficiently, keywords were categorized into groups: ‘equipment,’ ‘smart,’ and ‘eco-friendly.’ Based on the collected data, keyword frequency analysis, N-gram analysis, and topic modeling were performed. The research findings indicate that domestic government R&D in the construction machinery field primarily focuses on smart-related research and development. Specifically, investments in monitoring systems and autonomous operation technologies are increasing. This study holds significance in analyzing objective research trends through the utilization of big data analysis techniques and is expected to contribute to future research and development planning, strategic formulation, and project management.

본 연구는 국내 해양스포츠의 사회적 인식이 어떻게 형성되었는지를 알아보고자 수행되었다. 이를 위해 해양스포츠의 대표적 종목인 요트, 조정, 카누와 관련된 최근 10년간 국내 언론 보도기사의 키워드 및 토픽을 활용하여 빅데이터 분석 방법 중 텍스트 마이닝 분석을 실시하였으며, 도출된 결과는 다음과 같다. 첫째, TF 분석과 워드 클라우드 분석 결과 해양, 대회, 체험, 관광, 세계, 요트, 카누, 레 저, 참여등이 상위 키워드로 나타났다. 둘째, 의미연결망 분석 결과 요트는 해양, 산업, 대회, 레저, 관광, 보트, 시설, 사업 등과 상관관계가 나타났고, 조정은 대회, 충주 등과, 카누는 해양, 대회, 체험, 레저, 관광 등과 상관관계가 나타났다. 셋째, 토픽모델링 분석 결과 요트, 조 정, 카누가 엘리트 체육과 해양레저스포츠로서 인식이 형성된 것을 알 수 있었으나 시간의 변화에 따라 사회전반적인 쟁점과 의견의 흐 름 및 사회적 변화는 미미한 것으로 나타났다. 이상의 결과를 종합하면 요트와 카누는 엘리트 체육이라는 인식에서 해양레저스포츠로 점차 인식이 형성되어 해양레저산업에 중요한 요소로 활용되고 있다는 것을 알 수 있었으며, 조정은 엘리트 체육 중심의 사회적 인식이 크게 변하지 않아 해양레저스포츠로서 대중화가 아직은 미미한 것으로 사료된다.

This study conducted a big data analysis targeting the concept of "Ruralism," which is important in rural development, and the keywords "Rurality" and "Rural-amenity," which are similarly used. Keyword frequency analysis, key keyword analysis, network analysis, and emotional analysis were conducted by applying text mining techniques, which are methods of analyzing unstructured data online, to present basic data on the establishment of the concept of Ruralism for rural space maintenance. As a result of the study, conservation for Ruralism was the most important in the case of keyword frequency analysis, and differences between the Rurality and Rural-amenity keywords, which were used similarly to Ruralism, were identified through major keywords, indicating that Ruralism is a concept that has a more comprehensive range of rural areas than other concepts. In the case of the network, the network shown in Ruralism was prominent in improving the quality of life of invisible residents, and the last emotional analysis showed that it was necessary to prepare standards to overcome the possibility of preserving Ruralism and difficult policy directions. This study is meaningful in that it identifies online perceptions and looks at them from a macro perspective so as not to be confused by looking at keywords used similarly to Ruralism at a time when setting mid- to long-term policy directions is important.

목적 : 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 활용하여 치매 보조기기에 대한 국외 연구의 대상자, 적용 환경, 활 용된 보조기기 및 연구 목적에 대한 핵심 키워드를 추출 및 분석하여 치매 보조기기 관련 연구의 동향 을 파악하였다. 연구방법 : 국외 연구데이터베이스에서 1,126건의 연구를 수집하였으며, KH coder 3 프로그램을 이용하 여 11,366개의 단어를 추출하였다. 연구자가 추출된 단어를 검토하여 연구의 대상자, 보조기기가 적용 된 환경, 활용된 보조기기, 연구 목적과 관련된 키워드들을 추출 및 분류하였다. 이후, 추출된 키워드에 대하여 빈도분석을 실시하였으며, 동시출현단어 분석을 통해 연관어 네트워크를 생성하였다. 결과 : 빈도분석 결과, 가장 많이 연구된 대상자, 환경, 적용된 보조기기, 연구 목적 유형은 보호자, 집, 프 로그램/앱, 사회참여 및 상호작용 보조였다. 연관어 네트워크 생성 결과, 보호자는 정서 및 심리지지와 돌봄과 연관성을 보였으며 돌봄은 보조기기 유형 중 원격의료와 연관성을 보였다. 사회참여를 목적으로 하는 경우에는 프로그램/앱과 로봇과 연관성을 보였다. 결론 : 본 연구의 결과를 통해 치매 보조기기에 대한 국외 연구의 주 연구 대상자와 환경 및 활용 보조기 기, 연구 목적을 확인하였으며, 각 영역 간의 관계성을 확인하였다. 본 연구의 결과는 치매 보조기기 선 택에 대한 정보제공과 치매 보조기기 지원 정책에 대한 방향성을 제시해 줄 수 있을 것으로 기대된다.

지능형 컴퓨팅의 등장으로 빅데이터를 활용한 패션 브랜드 의미 마이닝과 가치 홍보에 초점을 맞춘 새로운 연구 트렌드가 등장하였다. 본 연구의 목적은 인기 여성복 브랜드 5개를 대상으로 다양한 종류의 의류에 대한 소비자 감성 트렌드를 조사하는 것이다. 유니클로, 에이치스타일, 베로모다, 피스버드, 온리. 이를 위해 총 93,550건의 소비자 평가를 수집하고, 키스멧 감성 분석 엔진을 활용하여 의류 유형별 감성 극성도를 분석하였 다. 그 결과, 브랜드에 따라 감정 극성이 크게 다르다는 것을 알 수 있었으며, HSTYLE 후드티, ONLY 니트웨 어, 피스버드 순면, 유니클로 니트가 각각 소비자들에게 가장 강한 긍정적 감정을 불러일으켰다. 또한 이번 연 구에서는 각 브랜드에서 가장 인기 있는 의류 유형과 착용 효과를 밝혀 패션 기업이 효과적인 마케팅 전략을 수립하고 제품 제공을 강화하는 데 중요한 인사이트를 제공했다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 게임 업계에서 는 감성 분석을 적용하여 다양한 게임 브랜드, 장르, 게임 플레이에 대한 플레이어의 감정 반응을 이해하고 게임 프로모션 전략과 제품 디자인 개발에 도움을 줄 수 있다. 전반적으로 이 연구 결과는 디자인 분야에서 빅데이터의 잠재력을 입증하고 업계에서 경쟁 우위를 확보하기 위해 빅데이터를 활용하는 것이 중요하다는 점을 강조할 수 있다.

본 연구의 목적은 텍스트 마이닝과 소셜 네트워크 분석을 활용한 소비자 맞음새 평가의 주요 특징을 규명하는 것이다. 이를 위해 SNS에서 수집된 소비자의 2,000여건의 의복 맞음새 평가 후기로부터 의복 맞음새 관련된 텍스트 데이터를 추출하고 의미연결망 분석과 CONCOR 분석을 수행하였다. 연구 결과, '팬츠'와 '스커트'가 많은 맞음새평가 어를 공유하며 다양한 형태로 평가되는 것을 확인하였고 의복의 길이가 가장 많이 평가되었다. 인체부위 중 '허리'는 다양한 의복의 맞음새를 평가하는 가장 중요한 부분이며 의복 맞음새평가어 중 '넓은', '큰', '와이드한', '긴' 등이 가장 많이 사용되는 것으로 나타났다. 본 연구는 소비자 맞음새 평가에 사용된 언어의 구조적 관계와 의미를 구체적으로 규명하고 의복 맞음새의 향상을 위한 실증적 기초 자료를 제공하는데 의의가 있다.

In this study, text mining was conducted on the product names of skirts, pants, shirts/ blouses, and dresses to analyze the characteristics of keywords appearing in online shopping product names. As a result of frequency analysis, the number of keywords that appeared 0.5% or more for each item was around 30, and the number of keywords that appeared 0.1% or more was around 150. The cumulative distribution rate of 150 terms was around 80%. Accordingly, information on 150 key terms was analyzed, from which item, clothing composition, and material information were the found to be the most important types of information (ranking in the top five of all items). In addition, fit and style information for skirts and pants and length information for skirts and dresses were also considered important information. Keywords representing clothing composition information were: banding, high waist, and split for skirts and pants; and V-neck, tie, long sleeves, and puff for shirts/blouses and dresses. It was possible to identify the current design characteristics preferred by consumers from this information. However, there were also problems with terminology that hindered the connection between sellers and consumers. The most common problems were the use of various terms with the same meaning and irregular use of Korean and English terms. However, as a result of using co-appearance frequency analysis, it can be interpreted that there is little intention for product exposure, so it is recommended to avoid it.

This study applied the text frequency method to analyze the crops prevalent during the Chosunwangjoshilrok dynasty, and categorized the results by each king. Contemporary perception of grains was observed by examining the staple crop types. Staple species were examined using the word cloud and semantic network analysis. Totally, 101,842 types of crop consumption were recorded during the Chosunwangjoshilrok period. Of these, 51,337 (50.4%) were grains, 50,407 (49.5%) were beans, and 98 (0.1%) were seeds. Rice was the most frequently consumed grain (37.1%), followed by pii (11.9%), millet (11.3%), barley (4.5%), proso (0.8%), wheat (0.6%), buckwheat (0.1%), and adlay (0.05%). Grain chronological frequency in the Choseon dynasty was determined to be 15,520 cases in the 15th century (30.2%), 11,201 cases in the 18th century (21.8%), 9,421 cases in the 17th century (18.4%), 9,113 cases in the 16th century (17.8%), and 6,082 cases in the 19th century (11.8%). Interest in grain amongst the 27 kings of Choseon was evaluated based on the frequency of records. The 15th century King Sejong recorded the maximum interest with 13,363 cases (13.1%), followed by King Jungjo (8,501 cases in the 18th century; 8.4%), King Sungjong (7,776 cases in the 15th century; 7.6%).

민원은 도시를 관리하는 데 있어 고려해야 할 요소 중 하나이다. 마찬가지로, 도시공원은 도시민들의 생활과 밀접한 존재로서 정책적으로도 중요한 위치에 있다. 도시공원에서 행정의 대응을 개선하기 위해서는 도시민들의 도시공원 민원을 파악하고 관리해야 한다. 본 연구에서는 충청남도 아산시의 도시공원에 대한 전자민원을 분석하여 인식과 문제점들을 도출하고 해결 및 관리방안을 제안하고자 한다. 또한, 전자민원에 대한 일련의 분석과정에 대해서도 논하고자 한다. 아산시의 도시공원 민원을 분석하기 위해 텍스트 마이닝과 소셜 네트워크 분석을 사용했으며, 키워드의 출현빈도, 네트워크, 클러스터를 활용하였다. 향후 본 연구에서 제시된 연구 방법을 통해 지역별 민원에 대해서 분석한다면 지자체의 민원 행정에 대한 대응을 할 수 있을 것이다. 또한 민원에 대한 우선순위 결정과 해결 방안을 제시할 수 있을 것으로 사료된다.

전세계적으로 대퇴사 시대를 겪으며 조직 구성원을 유지하는 것이 실무 및 현장의 중요한 주제가 되었 다. 본 연구는 텍스트 마이닝 분석 방법의 일환인 토픽 모델링 및 키워드 네트워크 분석을 활용하여 국내 외 다양한 기업 구성원의 퇴사 원인을 밝히고 조직이 인재를 유지할 수 있는 전략을 제시하고자 한다. 기업은 조직의 성장을 위하여 필요한 인재를 유지하기 위한 노력을 지속하고 있으나 평생 고용의 개념이 사라진 오늘날 구성원들의 퇴사가 빈번하다. 그리고 생산가능인구 감소에 따라 기업에 조직 구성원 유입 이 제한될 것으로 예측할 때 인재 유지 주제와 관련한 연구의 중요성은 더욱 강조된다. 또한 COVID-19 팬데믹을 경험하며 구성원들의 일에 대한 관점이 변화함에 따라 이에 대응하여 기업의 인재 유지를 가능 하게 하는 주요 요소를 밝혀내는 것이 매우 중요하다. 본 연구는 국내외 소셜 미디어 서비스인 잡플래닛 과 글래스도어의 데이터를 토픽 모델링 분석하여 조직 구성원들이 인식하는 기업의 주요 장단점을 살펴봤다. 그리고 키워드 네트워크 분석을 통해 해당 요인을 시각화하여 조직에서 인재를 유지하는 요인을 규명하였다. 본 연구는 방대한 양의 데이터를 텍스트 마이닝 기법으로 분석하여 국내 기존 연구에서 아직 다루지 못한 대퇴사 시대의 주요 원인을 밝혔다는 점에서 이론적 함의를 갖는다. 또한 본 연구 결과를 바탕으로 최근 현장 및 학계에서 중요하게 대두되는 대퇴사 시대의 인재 유지 대응 전략을 제시한다는 점에서 실무적 의의가 있다.

본 연구는 지역의 환경·사회·풍습 등에 적응하면서 오랫동안 형성시켜온 유형·무형의 농업자원을 보전하기 위해 시행되고 있는 국가중요농업유산(KIAHS)에 대한 방문객의 인식을 파악함으로써 농업유산지역의 자원과 행태 등의 이용 특성을 도출하고 지속가능한 발전 방향을 제시하는 것에 연구의 목적이 있다. 이에 KIAHS제도 도입 시점부터 현재까지의 블로그 및 카페 데이터 수집과 분석을 토대로 특성을 고찰한 내용은 다음과 같다. 첫째, 상위 키워드 분석을 통해 농업유산지역이 무형의 특성을 보유한 공간이라는 것을 방문객이 인지하고 있는 것으로 나타났으며, 여행의 목적이 역사문화적 가치로 인해 발생되고 있음을 알 수 있었다. 둘째, 키워드 연결망 분석 결과 농업유산지역과 대표자원이 연결되고 있어, 지역의 대표자원이 방문객 인식에 영향을 미치는 중요한 요소임을 알 수 있었다. 셋째, 시계열적 관점에서 살펴본 결과 농업 유산제도 시행목적에 정합한 키워드가 다수 도출되었으나, 세계중요농업유산(GIAHS) 등재 이후에 집중적으로 등장하여 KIAHS 인식 확대 방안이 요구됨을 확인할 수 있었다. 또한, 감성분석을 통해 제도에 대한 이해와 인식 확대 등을 위한 홍보가 필요한 것을 알 수 있었다. KIAHS는 역사성과 대표성을 보유한 곳으로 지식, 문화, 경관 등 다양한 관점에서 접근할 필요가 있으며, 추가적으로 세부적인 지역별 특성에 대한 고찰을 진행한다면 지역의 대표자원 인식을 근거로 지역 활력화 방안을 마련할 수 있을 것으로 판단된다.

본 연구는 1980년부터 2022년까지 국내에서 출판된 조경 시공 분야 관련 논문들을 대상으로 텍스트 마이닝 기반의 핵심 단어 분석 프로그램인 VOSviewer를 이용하여 연구 경향을 분석하였다. 연구 결과 첫째, ‘조경 시공’과 관련된 연구논문은 총 226편이며, 연평균 5.8편이 발표되었다. 이는 1980년대 이후 조경학 관련 학회 수의 증가 및 다양화, 조경 산업 확대에 따른 조경 시공, 공법, 재료 등의 연구 기회와 필요성 증가 등에 따라 점진적으로 증가하는 경향을 보인 것으로 사료된다. 둘째, 조경 시공과 관련된 동시 출현 빈도가 높은 핵심 단어를 분석한 결과, Plant, Management, Improvement, Species 등의 순으로 나타났다. 또한, 연관성이 높은 핵심 단어 간의 네트워크를 분석한 결과, ‘사후관리, 기능개선’, ‘식생, 생육환경’, ‘공간, 이용성’, ‘시공성, 경제성’ 등 4개 주제로 연구 영역이 분류되었다. 셋째, ‘조경 시공’과 관련된 주요 연구영역별로 시간의 흐름에 기반하여 연구 경향 변화를 분석한 결과, 시대 변화에 따라 점차 다양한 주제를 포용하는 경향을 보였으나, 4차 산업혁명 시대에 걸맞도록 첨단 스마트 기술을 접목한 조경 시공·유지관리 기술 및 기후변화를 고려한 소재, 공법 개발 등에 대한 연구가 활발히 이루어져야 할 것이다. 본 연구는 조경 시공 분야에 대해 국내에서 최초로 빅데이터 기반의 서지 분석을 통해 연구 경향을 분석하였다는 점에서 의미가 있으며, 조경 산업의 사회적 패러다임과 기술 트랜드 변화 추이를 고려하여 조경 시공 분야의 발전적인 연구방향 도출을 위한 기초자료로 활용될 수 있다.

최근 인공지능(AI) 기술이 급격하게 발전되고 있으며, 이를 활용한 산업이 점차 확대되고 있다. 또한 사회과학 연구분야에서 도 인공지능기술의 텍스트 마이닝을 활용한 분석연구가 활발하게 전개되고 있다. 해양수산부에서 소관하는 법률은 125여개로 해양환 경, 수산, 선박, 어촌, 항만 등 다양한 분야에서 제정되었다. 해양수산부 법률을 대상으로 한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 양적으로 꾸준하게 증가하고 있다. 이 연구는 해양수산부 법률 관련 연구논문을 대상으로 텍스트 마이닝을 적용하여 국내 연구동향을 분석하였 다. 연구방법으로 첫째 텍스트 마이닝의 일종인 토픽 모델링을 수행하여 잠재된 토픽을 파악하였다. 둘째 특정 법률을 주제로 다룬 연 구논문의 동시출현 네트워크 분석을 수행하여 주요 주제를 도출하였다. 마지막으로 저자 네트워크 분석을 수행하여 저자 간 사회 연결 망을 탐색하였다. 분석결과 시기에 따라 핵심 토픽의 변화를 확인하였으며, 선박안전법, 해양환경관리법 등 법률별 주요 주제를 탐색하 였다. 또한 저자 네트워크 분석하여 핵심 연구자를 도출하고, 저자 간 공동연구 성향을 파악하였다. 이를 통해 해양수산부 법률 관련 연구주제의 변화를 탐색하였으며, 향후 연구주제의 다양화와 해양수산 분야 연구의 양적 증가와 질적 성장을 기대한다.

우리나라에서 소비자라는 용어가 최초로 사용된 시점을 정확히 파악하기는 어렵지만 과거 신문기사를 통해 1800년대 후반에 이미 사용하였음을 알 수 있다. 본 연구는 소비자 관련 키워드의 트렌드를 분석하고 자 100년간의 신문기사를 수집하여 텍스트마이닝 분석을 수행하였다. 연대별로 소비자 관련 이슈가 무엇 이었고 어떤 사건과 연관성을 갖는지 실증적으로 탐구하는데 초점을 두었다. 분석 대상은 1920년부터 2019년까지 신문기사에 등장한 소비자 관련 기사 31,085건이며 분석 방법으로는 빈도분석과 네트워크분 석을 사용하였다. 분석 결과, 연대별로 최빈 단어 결과에서 차이가 뚜렷하게 나타났다. 이는 연대별 시대상 황과 그에 따른 소비자 관련 이슈가 연관되어 있기 때문인 것으로 판단된다. 다음으로 연대별 최빈 단어 결과를 바탕으로 소비자 개념의 변화 시기를 구분하였다. 본 연구는 100년이라는 기간 동안의 기사를 대상으로 분석함으로써 소비자 관련 키워드와 우리나라 근현대사의 역사적 사건들과 연관성을 파악하였 다는 데에 의의가 있다.

정보통신기술의 급격한 발전에 따라 우리는 디지털 기술사용역량, 정보관리능력, 커뮤니케이션, 컴퓨터 및 매체의 사용능력을 함양해야 하는 디지털 환경에 처했다. 본 논문에서는 현재 중국의 디지털 리터러시에 대한 사회적 인식을 토대로 미래의 트렌트를 찾고자 관련 빅데이터를 수집하여 분석하였다. 이에 따라 실증분석을 위해 Textom을 이용, 2015년~2020년까지의 중국 인터넷 채널에서 디지털 리터러시를 주 제어로 자료를 수집하였으며, 텍스트 마이닝을(빈도분석, TF-IDF분석, 연결중심성분 석) 진행하고, 네트워크 분석(CONCOR)을 수행하였다. 분석결과는 첫째, 중국의 디 지털 리터러시가 정부의 선도를 바탕으로 안정적으로 추진되고 있음을 알 수 있었 다. 둘째, 국가교육 관점에서 디지털 리터러시의 접근역량, 비판적 이해 역량, 사회적 참여 역량 등에 관한 교육과정을 구축할 필요가 있음을 확인하였다.

본 연구는 지난 12년간의 우주위험 관련 언론기사의 토픽모델링 분석을 통해 우주위험별 언론 보도 현황을 알 아보기 위한 목적으로 수행되었다. 빅카인즈(BIGKinds)의 뉴스 플랫폼에서 2010년부터 2021년까지의 태양폭풍, 인공우 주물체, 자연우주물체에 대한 우주위험 기사를 각각 1200여건 이상 수집하였으며, 키워드 분석, 잠재적 디리클레 할당 모형(LDA) 분석을 수행하였다. 그 결과 태양폭풍 관련 기사는 3개의 토픽인 태양폭발이 인공위성에 미치는 영향, 우주 전파센터를 중심으로 태양폭발이 우리나라 전파 통신에 미치는 영향, 항공종사자와 우주방사선의 관계로 요약되었다. 인공우주물체 관련 기사의 경우 3개의 토픽으로 인공위성과 우주정거장이 우주쓰레기로부터 위협을 받거나 그 자체가 우주쓰레기가 될 수 있다는 토픽, 영화를 통한 우주쓰레기와 인류의 관계에 대한 토픽, 우주쓰레기 추적·감시 및 처리 를 위한 우주강국들의 노력이라는 토픽으로 요약되었다. 자연우주물체 관련 기사는 2개의 토픽으로 국제 우주기관의 근 지구소행성에 대한 추적·감시와 충돌 대책과 소행성과 혜성 충돌을 중심으로 공룡과 포유류의 진화 및 멸종 원인으로 요약되었다. 이로부터 2010년부터 현재까지 국내 언론은 우주위험을 사회, 문화 등 다양한 영역에서 총 8개의 주제로 대중들에게 그 위험성과 경각심을 전하는 역할을 하고 있음을 확인하였으며, 이러한 결과를 기반으로 우주위험에 대한 교육방법과 교육정책의 필요성을 제언하였다.

소셜 네트워크는 우리 일상 생활의 필수적인 부분이 되었다. 소셜 미디어 정보에 대한 정서 분석은 소셜 네 트워킹 사이트에 대한 사람들의 견해, 태도, 감정을 이해하는 데 도움이 된다. 전통적인 정서 분석은 주로 텍 스트에 의존한다. 스마트폰이 등장하면서 문자뿐만 아니라 이미지 등 네트워크 상의 정보도 점차 다양해지고 있다. 많은 경우 이미지가 감정을 독립적으로 표현하기 보다는 텍스트를 향상시킬 수 있다는 것이 밝혀졌습 니다. 우리는 새로운 이미지 텍스트 정서 분석 모델(LSTM-VAA)을 제안한다. 구체적으로 이 모델은 사진 정보 를 직접 입력으로 가져가지 않고 VGG16 네트워크를 사용하여 이미지 특징을 추출한 다음 시각적 측면 주의 를 생성하고 문서의 핵심 문장에 더 높은 가중치를 부여하고 시각적 측면 주의를 기반으로 문서 표현을 얻 는다. 또한, 우리는 LSTM 네트워크를 사용하여 텍스트 감성을 추출하고 텍스트만을 기반으로 문서 표현을 얻 는다. 마지막으로, 우리는 두 분류 결과 그룹을 통합하여 최종 분류 레이블을 얻는다. 옐프 레스토랑 리뷰 데 이터 세트에서, 우리의 모델은 감정 분류를 위한 시각 주의 보조 텍스트로 시각 정보를 사용하는 것의 효과 를 검증하는 BiGRU-m VGG보다 18.92% 높은 62.08%의 정확도를 달성한다. 비스타넷 모델보다 0.32% 높아 비스타넷 모델의 이미지가 텍스트를 완전히 커버할 수 없는 결함을 LSTM 모델이 효과적으로 보완할 수 있 음을 입증했다.