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.

동아시아의 ‘본류’에서 글로벌 차원으로 ‘지류’가 확장된 한류(Korean Wave)는 시기별, 권역별, 그리고 내용에 따라 발전 단계를 구분할 수 있 다. 한류의 발전 단계를 모두 4기(신한류 포함)로 구분한 유형 분류 틀에 따르면 본 연구의 대상 지역인 중남미권을 위시로 하는 非아시아권은 모 두 2000년대 후반 이후인 한류 2기에 속한다. 특히, 2020년 이후를 신 한류(K-culture)로 지칭되며 이 4기의 특징은 한류의 1기의 대표 콘텐츠 인 K-drama를 필두로, K-pop, K-movie, K-food, K-game 등 ‘K(S)’ 마크를 장착한 다양한 콘텐츠를 가지고 있는 토탈 브랜드(Total Brand) 형태로 진화했다. 기존의 연구물을 바탕으로 본고는 기존의 한류관련 연 구에 방법론적 차별화를 통해 對 중남미 한류 현상의 고찰을 목적으로 한다. 특히 본고는 중남미지역의 한류는 기존의 한류 발전 단계에 부합 하는가? 에 대한 연구 질문을 던지며, R 프로그램을 활용하여 워드 클라 우드(Word Cloud) 기법을 이용한 K-콘텐츠 관련 빅데이터 분석을 한 다. 텍스트 마이닝을 통한 빈도분석에 따르면 중남미 한류 태동기인 2010년 K-pop이 주요 ‘동력’이었으며 10년이 지난 현재도 K-pop의 비 중이 여전히 높다는 결과가 도출되었다. 따라서, 중남미지역은 한류 태동 기의 양상에서 크게 성장 및 확대되었다고 보기에는 다소 미흡하다. 즉 중남미지역의 한류는 K-contents의 다양화이기 보다는 K-pop과 관련된 음악 장르의 확산과 고착화의 양상으로 볼 수 있다.

본 연구는 최근 20년간(2001~2020) 소나무에 관한 주요 연구 주제 및 연구영역 분석을 통한 향후 연구 방향성을 파악하고자 하였다. 이를 위해 Python.3.9.0과 Textom를 활용하여 RISS와 Web of Science의 소나무 관련 총 3866편의 논문 제목과 키워드 데이터를 수집하고 분석을 실시하였다. 분석 결과, 국가별 총 논문 수는 일본 383편(46.8%), 한국 363편(44.4%), 중국 78편(9.5%)순으로 소나무 자생국가를 중심으로 한 관련 연구들이 활발히 진행되었다. 단어 빈도 및 TF-IDF, N-gram, CONCOR 분석을 통해 국내와 국외에서 소나무 관련 주요 연구 주제는 소나무재 선충으로 나타났으며, 사회 및 경제적 환경, 관련 정책 등 차이에 의해 국내와는 달리 국외에서는 '균근' 관련 연구가 주요 연구 영역으로 도출되었다. 또한 소나무 관련 연구는 일부 인문 사회학적인 연구들이 진행되었지만 주로 생태적인 측면에 집중되어 있는 것으로 나타 났다. 이에 소나무의 인문·사회학적 가치를 고려할 때 향후 연구에서는 이와 관련 후속연구가 필요할 것으로 판단된다.

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.

The purpose of this paper is to understand the key factors for efficient maintenance of rapidly aging facilities. Therefore, the safety inspection/diagnosis reports accumulated in the unstructured data were collected and preprocessed. Then, the analysis was performed using a text mining analysis method. The derived vulnerabilities of tunnel facilities can be used as elements of inspections that take into account the characteristics of individual facilities during regular inspections and daily inspections in the short term. In addition, if detailed specification information and other inspection results(safety, durability, and ease of use) are used for analysis, it provides a stepping stone for supporting preemptive maintenance decision-making in the long term.

국내에서 연구된 금융교육 유관 학술논문을 보다 객관적으로 이해하고자 논문 초록에서 추출된 키워드를 중심으로 주요 토픽을 추론하여 포괄적인 담론들을 알아보고자 한다. 연구의 효율성을 높이고 반복될 수 있는 후속과제 연구를 위하여 빅 데이터 분석기법(텍스트 마이닝 - LDA)을 활용하였고 주요토픽에 대한 단어들을 추출하였다. 총 208건의 유관된 학술 논문을 전 처리 한 후에 추출된 명사 32,523건 중 상위빈도 1,201건에 대하여 LDA 토픽모델링을 실시한 결과 16개의 토픽 군이 형성되었다. 최다 빈도의 단어는 “금융이해력” 이었고 다음은 “학생”, “금융소비자” 순이었는데 추론 된 토픽들의 공통적인 주요 요소에는 학교와 학생들에게 교육을 제공하거나 공급하는 과정에 관심을 가지고 있다는 것이었다. 핵심 텍스트와 토픽을 정의하면서 피교육자의 사회적 요구와 성인을 위한 금융교육 관심도가 미흡하여 향후 지속적인 연구영역 확대 가 필요하다는 시사점을 발견하게 되었다.

Recently, with the development of technologies for the fourth industrial revolution, convergence and complex technology are being applied to aircraft, electronic home appliances and mobile devices, and the number of parts used is increasing. Increasing the number of parts and the application of convergence technologies such as HW (hardware) and SW (software) are increasing the No Defect Found (NDF) phenomenon in which the defect is not reproduced or the cause of the defect cannot be identified in the subsequent investigation systems after the discovery of the defect in the product. The NDF phenomenon is a major problem when dealing with complex technical systems, and its consequences may be manifested in decreased safety and dependability and increased life cycle costs. Until now, NDF-related prior studies have been mainly focused on the NDF cost estimation, the cause and impact analysis of NDF in qualitative terms. And there have been no specific methodologies or examples of a working-level perspective to reduce NDF. The purpose of this study is to present a practical methodology for reducing NDF phenomena through data mining methods using quantitative data accumulated in the enterprise. In this study, we performed a cluster analysis using market defects and design-related variables of mobile devices. And then, by analyzing the characteristics of groups with high NDF ratios, we presented improvement directions in terms of design and after service policies. This is significant in solving NDF problems from a practical perspective in the company.

본 연구는 데이터 마이닝 기반 의사결정 나무 분석을 적용해 Z세대 스포츠 소비 스타일을 탐색 하여 Z세대가 주도할 스포츠 소비 시장을 예측하기 위한 기초자료를 제공하고자 했다. 따라서 Z세대 중 만 19세 이상 남성 및 여성을 표본으로 선정해 본 조사를 실시했으며, 총 429명의 자료를 최종 분석에 사용했다. 자료처리는 SPSS statistics(ver. 21.0) 프로그램을 이용하여 빈도분석, 탐색적 요인분석, 재검사 신 뢰도 및 신뢰도 분석, 의사결정 나무 분석을 실시했다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 합리 효율성 지수가 높고, 심미적 소비 지수가 낮을 경우 여성 집단으로 분류될 확률이 96.8%로 나타났다. 반면에 합리 효율성과 가격 지향 지수가 낮을 경우 남성 집단으로 분류될 확률이 100%로 나타났다. 둘째, 브랜드 지향, 가격 지향, 합리 효율성 지수가 높을 경우 수도권 집단으로 분류될 확률이 97.3%로 나타났다. 앞서 제시한 결과와는 상반적으로 브랜드 지향, 기념 의례, 지위 상징 지수가 낮을 경우 이외 지역 집단으로 분 류될 확률이 82.1%로 나타났다. 셋째, 지위 상징, 유행 지향 지수가 높으며, 기능성 지수가 낮을 경우 일상 생활 및 패션 집단으로 분류될 확률이 77.6%로 나타났다. 이와 반대로 지위 상징 지수가 낮고, 소속감 유지, 소비 향유 지수가 높을 경우 운동 및 경기 집단으로 분류될 확률이 81.0%로 나타났다.

저작권법이 2011. 12. 2. 개정되어 공정이용 조항이 도입되었다. 이로써 저작물의 통상적인 이용 방법과 충돌하지 아니하고 저작권자의 정당한 이익을 부당하게 해치지 않는 경우에 해당하면 저작물을 이용할 수 있게 되었다. 공정이용 해당 여부를 판단하는 데에는 이용의 목적 및 성격, 저작물의 종류 및 용도, 이용된 부분이 저작물 전체에서 차지하는 비중과 그 중요성, 저작물의 이용이 그 저작물의 현재 시장 또는 가치나 잠재적인 시장 또는 가치에 미치는 영향 등을 고려하여야 한다. 미국 사례로서 선거운동에서 이용허락 없는 원음악저작물을 사용한 경우와 국내 사례로서 실제 골프코스를 화면에 재현하여 스크린 골프장 운영업체에 제공한 경우, 박람회에서 이용허락 없이 홍보 동영상을 재생한 경우, 방송사의 시험문제를 비판하기 위하여 대상 문항을 인터넷에 게시한 경우, 노동착취 행위를 알리는 과정에서 작가를 조롱하기 위하여 예술작품을 복제한 경우를 소개하고 이를 통해 실제 사례에서 위와 같은 판단 요소가 어떻게 고려되는지 살펴보았다. 한편 인공지능의 빅데이터 활용에도 공정이용조항이 적용될 수 있다. 공정이용조항은 저작권 제한 사유를 구체적⋅개별적으로 열거한 것이 아니라 일반적⋅포괄적으로 규정하고 있으므로, 인공지능과 같이 빠르게 발전하는 기술에 따른 다양한 저작물 이용 형태까지도 적시에 파악하여 저작권자와 이용자 또는 일반 공중 사이의 이익을 합리적으로 조율할 수 있다는 장점이 있다. 이때에는 위와 같은 법률상의 고려요소와 함께 저작권자의 권리 보호를 위한 합리적인 노력 내지 조치의 존부, 산재된 이득의 집적 효과, 그로 인한 이해당 사자들이 얻는 이익 또는 불이익의 정도 등을 종합적으로 고려하여야 한다. 그러나 공정이용조항은 인공지능의 빅데이터 활용을 가능하게 하는 임시적인 방편에 불과하다. 예측가능성을 제공하여 기술 발전을 도모하기 위해서는 텍스트 및 데이터 마이닝에 관한 입법적 조치가 요구된다. 입법 과정에서는 4차 산업혁명 시대에 있어 인공지능의 적극적 활용을 위한 제도적 장치 마련의 필요성이라는 측면과 함께, 산재된 저작권의 경미한 이용에서 비롯된 재산적 가치의 이전에 대한 보상의 필요성이라는 측면까지도 충분히 고려되어야 할 것이다.

본 연구는 최근 예당저수지의 방문객 증가로 인해 현재 많은 개별사업이 이루어짐에도 불구하고 예당저수지의 체계적인 경관관리 방향 부재의 문제점을 해결하고자 진행되었다. 예당저수지의 경관관리 방향 제시를 위해 예당저수지 방문객이 남긴 블로그 리뷰를 텍스트 마이닝 방법으로 분석하였다. 이후 분석된 경관인식을 바탕으로 예당저수지의 경관관리 방향을 제시하였다. 예당저수지의 경관관리 방향은 형태소 측면, 경관유형 측면, 시각자원관리 측면, 경관과 이용행태 측면을 고려하여 자연성, 경관대상, 시각이미지, 조망점, 이용행태 총 5가지 측면에 대한 경관관리 방향을 제시하였다. 추가적으로 예당저수지의 체계적인 경관관리를 위해 경관관리 우선대상을 선정했다. 텍스트 마이닝 결과 키워드 출현빈도가 높은 곳일수록 방문객의 관심이 높기 때문에 경관관리가 우선적으로 이루어져야 하는 공간으로 보았다. 경관관리 우선대상 선정은 추후 예당저수지를 경관관리 하는데 있어 기초자료로 활용될 수 있을 것이다. 연구를 통해 블로그 데이터를 텍스트 마이닝하여 방문객들이 남긴 리뷰로 예당저수지의 경관인식과 경관관리 방향을 도출할 수 있었다. 연구과정에서 최근은 물론 오래전에 예당저수지를 다녀간 방문객의 경관인식 또한 조사할 수 있었다. 텍스트 마이닝은 텍스트 데이터를 분석하는 방법이기 때문에 데이터만 존재한다면 시간과 공간에 관계없이 과거의 데이터를 분석이 가능한 장점이 있다. 다만 도출된 키워드를 활용해 경관인식을 분석하는 과정에서 연구자의 주관적 분석이 이루어지기 때문에 결과의 객관성이 떨어질 수 있다는 한계점이 있었다. 따라서 통계적으로 유의성을 검증하거나 분석결과에 대해 뒷받침을 할 수 있는 추가적인 분석 과정이 필요하다. 또 본 연구에서는 조사기간에 대해 시계열 분석을 시행하지 않았으므로 향후 연구에서 시계열 분석을 통한 예당저수지의 경관인식 변화를 분석해 볼 필요성이 있다.

국민의 해양안전문화 수준을 객관적으로 측정하고 해양안전문화 확산을 위한 자료로 활용하고자 2018년에 해양안전문화지수를 개발하였다. 안전문화지수를 산출하는 방법은 안전문화에 영향을 줄 만한 이슈를 포함해야 하고 현 실태를 측정할 수 있는 문항으로 구성되어야 한다. 또한, 사회적·경제적 변화에 따라 지속적인 검증과 보완이 요구된다. 해양 전문가에 의해 설계된 설문 문항이 국민의 관심사와 요구를 잘 반영하고 있는지 확인하기 위해 915명의 해양안전 관련 제안 내용을 분석하였다. 비정형 데이터인 해양안전 제안 내용을 분석하기 위해 텍스트 마이닝 기법을 활용하였으며, 네트워크 분석과 토픽 모델링을 수행하였다. 해양안전 제안을 분석한 결과 ‘교육’, ‘홍보’, ‘안전수칙’, ‘의식’, ‘전문 인력’, ‘시스템’에 관한 내용이 주를 이루었다. 해양안전 제안 사항이 2019년 설문 문항에 반영되도록 18개의 문항을 수정·보완하였고, 설문 문항의 신뢰도를 분석한 결과 내적 일관성은 0.895로 높게 평가되었으며 전년 대비 향상되었다. 해양 관련 전문가뿐만 아니라 국민의 요구사항까지 반영한 개선된 설문 문항으로 해양안전문화지수를 도출함으로써 해양안전문화 확산을 위한 정책 수립에 더 기여할 것으로 기대된다.

본 연구에서는 복잡한 도심의 구조로 인한 미세먼지 농도의 강화 가능성에 대하여 데이터 마이닝 기술과 군집분석을 이용해 조사하였다. 데이터 마이닝 분석에서 미세먼지 농도와 서울지역 도시용도 데이터 사이에는 유의한 상관관계를 보이지 않았다. 그러나 전국 공공데이터를 기반으로 한 군집분석에서는 건물의 높이(층수)에서 특히 PM10과 강한 상관관계가 나타났다. 단일 케노피 모델(Single Canopy Model) 및 미기상 도시모델링 프로그램(ENVI-Met.4)을 사용한 모델링 분석을 실시하여 도시지역에서 모사된 대기 대류가 건물 분포 및 높이 유형의 배열에 따라 다양한 난류의 패턴을 구현함을 확인하였 다. 도시 건물의 복잡한 구조는 대류활동을 제어하여 정체상태를 유도하고 지표 부근의 미세먼지 강화가능성을 초래 하였다. 따라서 도심 구조와 형태에 따른 열환경의 변화로 인한 정체 효과는 미세먼지 산정에 있어서 반드시 고려되어야 한다. 복잡한 도시지역의 미세먼지 잔류확률에 대한 정보를 제공하기 위해서는 대기정체 현상이 중요한 의미로 해석될 수 있다.

매년 해양활동이 증가하며 해양사고 발생빈도가 높아지고 있다. 이에 따라 해양안전을 위한 각종 연구 활동과 정책이 실행되고 있다. 하지만 이러한 노력에도 불구하고 매년 해양사고가 증가하고 있어 이들의 실효성에 대한 문제가 제기되고 있다. 문헌연구 결과에 따르면, 통계연보를 활용한 선행연구는 통계제공항목 간 비교를 통해 두드러지는 항목에 대한 예방책을 제시하고 있다. 2000년대 이후에는 대형 해양사고가 반복적으로 발생하면서 '사고대응'에 대한 사례연구(case study)가 진행되고 있다. 국내 해양안전을 위한 정책수립 연구과정에서 통계연보나 사고사례를 주 자료로 활용하고 있으나 현재 자료는 사후결과 요약정도의 수준이다. 따라서 본 연구에서는 해양 사고 사례분석 및 개선방안 관련 문헌연구를 통해 현행 해양관련 연구와 정책의 한계를 탐색하였다. 또한 자료 활용 한계를 개선하기 위한 방안의 일환으로 선박사고 상황보고서 속성분석, 텍스트 마이닝을 통해 해양사고 정보 분류체계인 온톨로지(ontology)를 수정 보완하였다. 해당 항목은 ‘신고자, 신고수단, 구조세력, 대응 조치사항, 대응취약성, 적재물, 유류유출경위, 피해유형, 사고처리결과’이며, 이 항목 들은 분류체계 표준용어를 활용해 향후 지속적으로 수집 활용할 수 있다. 마지막으로 온톨로지를 실질적으로 활용하기 위한 데이터 수집 및 품질확보 방안을 제시했다. 결과적으로 현재 해양안전이 직면한 문제를 명확히 파악하고 ‘품질이 확보된 충분한 정보’를 활용한다면 보다 다양한 연구와 실효성 있는 정책 실현이 가능할 것이다.

본 연구는 소셜 네트워크 서비스 중 한 유형인 플리커를 이용하여 궤적 데이터를 생성하고, 서울을 방문한 관광객의 이동 특성을 분석하였다. 연구에는 2015년 1월 1일 부터 2017년 12월 31일까지 서울을 방문한 1,476명 관광객이 게시한 플리커 사진 39,157건을 활용하였다. 연구기간 내 서울을 방문한 관광객은 1회 방문시 평균 5.12일을 체류하며, 약 1.27회 방문한 것으로 나타났다. 서울방문 관광객의 첫 방문지는 종로･남산, 신촌･홍대, 이태원 순으로 나타났으며, 주 목적지는 종로･남산이며 주로 인접 지역으로 이동하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 활용한 데이터와 방법론은 관광행태 분석을 효율화하고, 다각적 분석을 가능하게 하는데 기여할 것으로 판단된다.