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1소셜 빅데이터를 이용한 한국내의 대만음식 트렌드 분석: 블로그 텍스트 분석을 중심으로

저자 : 고진현 ( Jinhyun Koh ) , 정유경 ( Yukyeong Chong )

발행기관 : 관광경영학회 간행물 : 관광경영연구 96권 0호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 71-91 (21 pages)

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The purpose of this study is to analyze the trend of Taiwanese food in Korea using text mining analysis among social big data for blogs of representative portal site in Korea, and analyzed annual trends from 2015 to 2019. The frequency was analyzed by the collected data set of blogs searched for 'Taiwanese food', and 'Taiwan', 'Travel', and 'Food' were maintained high frequency steadily in the first ranking group. The main attribute of Taiwanese food is 'street food in the night market' as well. Since then, food-related words such as 'famous place for visit', 'local restaurants', 'tasty' and 'recommendation' have been frequently found in the second ranking group. Specific Taiwanese food appeared, especially 'Beef noodle', 'Mango bingsu(snow flakes with syrup)', 'Bubble tea', 'Taiwanese pancake', and 'Zippie(flat fried chicken) ' were recognized as the representative Taiwanese foods in Korea. These findings are expected to be valuable information for entering the Korean food market, which emphasizes the value for money and shows preferences for snack foods or sweet desserts.

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2웨이보에 투영된 역정(疫情) ― COVID-19 관련 키워드의 SNS 빅데이터 분석

저자 : 박민준 ( Park Minjun )

발행기관 : 한국중국언어학회 간행물 : 중국언어연구 90권 0호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 287-325 (39 pages)

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This paper investigates some of dominant linguistic and social trends of China in the context of COVID-19, through a comprehensive analysis of vocabulary usage patterns on Weibo, the biggest SNS platform in China. First, we introduce generative and informatic features of Weibo to highlight its distinctive characteristics from other media. Next, based on the actual utterances of 516 million Weibo users, we examined the individual linguistic expressions and collective mentality of Chinese people under COVID-19. In detail, we established COVID-19 Weibo big data which consists of 136,585 Weibos of 22,985,364 characters, and gave a qualitative and quantitative analysis from four different functional perspectives - information seeking, emotional release, citizenship behavior and social connection. In this analysis, we clearly demonstrated some widespread linguistic and cultural phenomena, such as the spread process of Chinese naming for COVID-19 and ‘GuanZhuangBingDu’ being widely used, broad textual tendency to avoid negative emotional expressions and prefer conceptual metaphors, and common types of social connections through hashtags.

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3주민 참여와 연계한 스마트 안전 도시를 위한 공간 빅데이터 전략 연구

저자 : 최준영 ( Choi Junyoung ) , 이정윤 ( Lee Jungyoon ) , 안재성 ( Ahn Jaeseong )

발행기관 : 국토지리학회(구 한국지리교육학회) 간행물 : 국토지리학회지 54권 2호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 165-177 (13 pages)

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UN의 신도시의제를 도시 빅데이터를 기반으로 측정 또는 모니터링하거나 구현하는 다양한 연구가 있어 왔다. 이 연구는 신도시의제 중 도시 안전과 관련한 내용을 측정 및 분석하고 정책에 반영할 수 있는 공간 빅데이터 플랫폼 기반의 분석프레임워크를 제안한다. 분석 프레임워크는 증거 기반 정책 수립을 위한 진단 및 분석도구로 공간 빅데이터 플랫폼을 활용하고 커뮤니티 맵핑 기법을 기반으로 주민 참여를 유도한다. 사례 연구에서는 청주시를 대상으로 보행자 안전을 위한 CCTV 입지를 선정하는데, 입지는 보행자 도로의 안전도를 공간 분석하여 결정하였다. 결과 해석 과정에서는 분석 결과를 일반 시민들이 평가하는 위험 지역과 비교하였다. 사례 연구에서는 주민 참여형 커뮤니티 맵핑과 공간 빅데이터 분석을 활용하는 증거 기반 정책 지원이 효과적으로 연계될 수 있음을 확인할 수 있었다. 향후, 이 연구 결과는 주민 참여가 보장되는 환경에서 증거 기반의 도시 정책을 수립하는데 공간 빅데이터 플랫폼을 활용하는 참조 모델로 활용될 수 있다.


Various studies have been performed to measure, monitor, and implement the sustainable development goals (SDGs) and new urban agenda (NUA) of the UN based on urban big data. This study proposes a spatial big data platformbased analysis framework that can measure and analyze indexes related to a safe city as an implementation of the SDGs and NUA and create the corresponding policies. This analysis framework utilizes the spatial big data platform as a diagnostic and analysis tool for evidence-based policy adoption and guarantees citizen participation by a community mapping technique. The case study carried out assessed the risk of pedestrians in Chungju city, Korea and selected CCTV locations, which were determined through the spatial data-based analysis of pedestrian road security. The results of the analysis were compared with the citizens’ opinions about dangerous areas. The results confirmed the feasibility of the analysis framework that links community mapping with the spatial big data platform and supports evidence-based policy adoption based on spatial big data. In the future, this analysis framework could be used as a reference framework for the adoption of evidence-based policies and the implementation of urban big data platforms guaranteeing citizen participation.

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4유튜브 과학 채널에 대한 이용실태 분석 및 채널 판별 예측 모형 평가 - 소셜 빅데이터 분석 및 머신 러닝 활용을 중심으로 -

저자 : 김형욱 ( Hyunguk Kim ) , 송진웅 ( Jinwoong Song )

발행기관 : 한국교육공학회 간행물 : 교육공학연구 36권 2호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 383-412 (30 pages)

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본 연구에서는 유튜브 과학 채널에 대한 대중들의 관심과 이용실태 및 특성을 알아보기 위하여 구독자 수와 동영상 수가 많은 두 개의 채널을 선정하고, 소셜 빅데이터 분석의 관점에서 연구를 수행하였다. 또한, 머신 러닝을 이용하여 유튜브 채널 판별에 대한 예측모형의 평가로 대중들의 반응에 대한 체계적인 탐색 가능성을 살펴보았다. 연구 결과, ‘1분과학’이 ‘과학쿠키’보다 조회수, 좋아요수, 싫어요수, 댓글수의 유튜브 지표에서 모두 평균이 높았다. 하지만, 조회수가 좋아요수로 귀결되는 추세선 분석 결과는 ‘과학쿠키’가 ‘1분과학’보다 높은 수준을 가지는 것으로 나타났다. 또한, 대중들이 많은 좋아요수를 통해 관심을 보인 동영상의 주제는 우주와 양자역학에 관련된 주제였다. 채널을 개설한 이후부터 분석한 댓글 추이도 위의 2가지 주제의 동영상이 주목을 받거나 업로드가 되었던 시기에 눈에 띄는 변화를 보였다. 머신 러닝을 이용한 유튜브 채널 판별의 예측 모형 분석결과는 SVM의 시그모이드형 커널 함수가 90.06%의 정확도를 보여 가장 성능이 우수한 모형이었다. 그리고 랜덤 포레스트 모형, 로지스틱 회귀분석도 각각 89.96%, 88.20%의 높은 정확도를 가진 것으로 나타났다. 의사결정 나무 모형과 knn 분석의 정확도는 앞선 모형들과 비교하였을 때 다소 낮은 편이었으나, 인공 신경망 모형은 다양한 조합의 활성 함수와 은닉 노드의 개수 변화에도 불구하고 모형의 성능이 개선되지 않았다. 본 연구의 결과를 토대로 빅데이터 분석과 머신 러닝을 활용하여 대중들의 관심사를 신속하게 파악하고 그 관심이 높아지고 있는 분야에 대한 교육이 이루어져야 할 것이다.


In this study, we investigated the public interest in YouTube science channels, the condition of use and characteristics, and selected two channels with many subscribers and videos and conducted research from the perspective of social big data analysis. In addition, this study investigated the possibility of systematic exploration of the reaction of the public with the assessment of a model for predicting the classification of YouTube channels, using machine learning. As a result of the study, “One-Minute Science” had a higher average in YouTube Indices, such as the number of views, the number of likes, the number of dislikes, and the number of comments than “Science Cookie.” However, as a result of trend line analysis in which the number of views led to the number of likes, “Science Cookie” had higher levels than “One-Minute Science.” In addition, the topics of videos in which the public showed interests through the number of likes were topics related to space and quantum mechanics. As for the change of comments analyzed since the opening of the channels, when the videos with the above two topics drew attention or were uploaded, there was a noticeable change. As a result of analysis of the model for predicting the classification of YouTube channels, using machine learning, the sigmoid kernel function of SVM was the model with the best performance, showing the accuracy of 90.06%. In addition, it turned out that the random forest model and logistic regression analysis had a high accuracy of 89.96% and 88.20%, respectively. The accuracy of the decision tree model and KNN analysis was somewhat lower than the previous models; however, the performance of the artificial neural network model did not improve, in spite of active functions in various combinations and the change of the number of hidden nodes. Based on the results of this study, big data analysis and machine learning should be used to quickly understand the public's interests and provide education on areas where interest is increasing.

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5빅데이터를 활용한 증명사진의 시대적 변화

저자 : 김명관 ( Kim Myoung-gwan ) , 김유진 ( Kim Yoo-jin )

발행기관 : 대한전시디자인학회 간행물 : 전시디자인연구 33권 0호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 51-62 (12 pages)

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사진은 뛰어난 시각적 정보 전달 요소를 중심으로 다양한 산업분야에서 적용되어 활용되고 있다. 일상생활 분야 역시 사회적 흐름과 유행에 밀접한 관계를 갖고 전시 및 홍보를 위해 다양하게 활용되고 있다. 이처럼 사진은 우리에게 친근하고 밀접한 분야라고 할 수 있다. 일상생활 또는 산업 전반에서 다양하게 활용되는 사진 가운데에서 사진 산업의 근본이라고 할 수 있는 증명사진의 경우 좁게는 개인의 신원을 확인할 수 있도록 해주는 수단이다. 넓게는 대한민국 구성원의 기초정보를 제공하는 국가 최대 개인정보 데이터베이스라고 할 수 있다. 특히, 증명사진의 경우 본인의 신분을 증명하기 위한 목적으로 사용되는 주민등록증, 운전면허증, 여권과 같이 공인신분증에 사용되며, 전 국민이 촬영해야 하는 사진 산업의 핵심이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 ‘증명사진’이라는 키워드를 빅데이터를 통해 소비자 인식의 흐름을 분석하였다. 20년간 2년 주기와 5년 주기로 패러다임 변화를 분석하여 식별이라는 역할을 넘어 개인의 취향과 정체성을 드러내며 전시 측면과 여러 가지 방법으로 그 역할을 한다고 볼 수 있다는 결론을 도출하였다. 이렇게 알아본 증명사진의 패러다임 변화는 기업과 학회 등 사진 산업전체를 포함하여 다양한 미디어, 전시에 활용할 수 있는 유용한 자료로 제시될 것으로 기대한다.


Photography is applied and utilized in various industries centering on its excellent visual information delivery element. In the field of daily life as well, photography is closely related to the social trend and transitions and is used for exhibitions and publicity purposes. As such, photography is a familiar and intimate field to the general public. Identification photography can be considered as the basis of the photography industry among photography fields widely and diversely utilized daily and industry-wide. Broadly speaking, it is the largest personal information database of the nation that provides the basic information of residents of the Republic of Korea. This study analyzed the keyword, ‘identification photography’ via big data to examine the trend in consumer perception. The paradigm shifts were analyzed based on 2-year and 5-year cycles for a period of 20 years. Based on the analysis, the conclusion derived showed that identification photography exhibits personal taste and identity beyond the role of identification, and the role is fulfilled by various methods, including the sphere of an exhibition. The shifts in paradigms of identification photography identified thereof are expected to provide useful materials for the entire industry of photography, including companies and academic societies, in addition to the utilization for diverse media outlets and exhibitions.

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6빅데이터를 활용한 개인회생 및 개인파산 실적 예측 - 검색지수와 신청건수의 관계 분석 -

저자 : 유경원 ( Yoo Kyeongwon ) , 최동욱 ( Choi Dong Ook ) , 정지수 ( Jung Jisu )

발행기관 : 한국소비자학회 간행물 : 소비자학연구 31권 1호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 113-132 (20 pages)

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가계부채가 지속적으로 증가하고 있는 가운데 최근 들어 금융소비자들의 개인회생 및 개인파산 등 채무조정제도 이용이 늘어나고 있다. 하지만 이와 같은 개인 채무조정제도의 이용은 채무자들이 한계적인 상황에 다다랐다는 사실을 나타낼 뿐 실제 이들의 경제적 어려움은 이전에 발생한 것이다. 즉 개인회생 및 개인파산 신청은 통상 개인들의 채무상환 문제가 나타나고 어느 정도 시간이 흐른 뒤에 발생하는 후행적 성격이 있다. 따라서 현재의 한계채무자들의 채무조정제도 이용 증가는 사전적으로 발생한 경제·사회적 어려움의 결과일 가능성이 높다. 본 연구는 후행적 성격의 개인회생이나 파산의 신청 실적을 검색자료와 같은 빅데이터를 이용, 이들이 개인회생이나 개인파산 신청건수를 예측하는데 추가적인 정보를 제공하는지를 시계열분석을 활용하여 파악한다. 그동안 개인회생이나 개인파산과 같은 개인채무조정과 관련된 기존 연구들이 법·제도적인 연구이거나 채무자들의 경제·사회적 특성을 밝히는 실증연구가 주를 이룬 반면 이와 같은 빅데이터를 활용한 연구는 미흡한 실정이었다. 본 연구에서는 개인회생, 개인파산에 대한 검색기록과 같은 빅데이터가 실제 채무조정 신청 실적을 예측함에 있어 사전적인 정보를 제공할 수 있음을 다양한 실증분석 방법을 이용하여 검토하였다. 구글 검색지수와 실제 개인파산 및 개인회생 신청건수를 이용하여 시계열분석을 수행한 결과 개인파산 검색지수와 달리 개인회생 검색지수는 현재의 개인회생 신청건수를 예측하는데 추가적인 정보를 갖고 있는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구를 기반으로 향후 속보성 있는 빅데이터 활용을 통해 개인회생 신청건수 예측이 가능하고 이에 따라 적절한 금융소비자 보호정책 수립이 가능할 것으로 보인다.


Recently individual debtor rehabilitation applications and personal bankruptcy filings have been increasing. While the amount of household debt has been ever increasing in Korea, it causes some concerns on the soundness of household financial conditions. Individual debtor rehabilitation and personal bankruptcy would be considered as some kinds of indicators that show the soundness of households financial health and the applications and filings would be increased after the people face the serious financial problems and defaults. Thus recent increases in these filings would be due to the increases in the past financial distress that marginal debtors had experienced before. This paper argues that the big data such as the search records on these programs are useful to forecast on the applications and filings and provides some empirical evidences for the argument. Based on the various time series analysis the search record indices of Google Trends on the individual debtor rehabilitation applications provide some additional information on the forecasting the actual applications while we cannot find the same result on the personal bankruptcy filings. Thus we argue that the big data such as the search record indices on the applications can be a useful indicators for judgement on the soundness of the household debts and helpful for providing consumer protection policy.

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7개인정보 규제요인과 빅데이터 활용간의 관계에서 가명정보 결합의 매개효과 및 조절효과

저자 : 김상광 ( Kim Sang-gwang )

발행기관 : 한국정보화진흥원 간행물 : 정보화정책 27권 3호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 82-111 (30 pages)

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최근 빅데이터 활용의 영향요인으로 개인정보 규제요인과 가명정보 결합이 핵심 정책수단으로 등장하고 있다. 본 연구는 개인정보 규제요인과 빅데이터 활용의 관계에서 제3의 변수로서 가명정보 결합의 매개효과 및 조절효과를 실증분석하였다. 분석결과, 첫째, 개인정보 규제요인 중 개인정보 정의, 개인정보 동의, 법령위반 처벌강도 요인이, 그리고 가명정보결합요인 중 결합 비식별성, 결합 가명정보 표준화, 결합 책임성이 빅데이터의 활용에 정(+)의 유의한 관계를 보였다. 둘째, 가명정보결합 요인 중 결합 비식별성, 결합 가명정보 표준화, 결합 책임성이 개인정보 규제요인과 빅데이터 활용과의 관계에서 정(+)의 매개효과를 보였다. 셋째, 개인정보 규제요인과 빅데이터 활용과의 관계에서 가명정보 결합기관 유형인 자유형, 중개형, 지정형의 순서에 따라 조절효과가 다를 것이라는 가설은 기각되었다. 이상의 분석결과를 기반으로 개인정보 보호와 빅데이터 활용이 조화를 이루는 ‘착한규제’의 정책대안을 제시하였다.


Recently, increasing use of big data have caused regulation factors of personal information and combination of pseudonymized information to emerge as key policy measures. Therefore, this study empirically analyzed the mediating effect and moderating effect of pseudonymized information combination as the third variable in the relationship between regulation factors of personal information and big data utilization. The analysis showed the following results: First, among personal information regulation factors, definition regulation, consent regulation, supervisory authority regulation, and punishment intensity regulation showed a positive(+) relationship with the big data utilization, while among pseudonymized information combination factors, non-identification of combination, standardization of combined pseudonymized information, and responsibility of combination were also found to be in a positive relationship with the use of big data. Second, among the factors of pseudonymized information combination, non-identification of combination, standardization of combined pseudonymized information, and responsibility of combination showed a positive(+) mediating effect in relation to regulation factors of personal information and big data utilization. Third, in the relationship between personal information regulation factors and big data utilization, the moderating effect hypothesis that each combination institution type of pseudonymized information (free-type, intermediary-type, and designated-type) would play a different role as a moderator was rejected. Based on the results of the empirical research, policy alternatives of ’Good Regulation’ were proposed, which would maintain balance between protection of personal information and big data utilization.

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8뉴트로 패션에 대한 소셜미디어 빅데이터 분석

저자 : 성광숙 ( Sung¸ Kwang Sook )

발행기관 : 한국일러스아트학회 간행물 : 조형미디어학 23권 2호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 10-18 (9 pages)

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최근 몇 년 사이 뉴트로(Newtro)는 패션업계의 메가 트랜드로 자리매김하고 있다. 이에 본 연구는 소셜미디어를 통해 축적된 빅데이터를 텍스트마이닝 기법을 통해 뉴트로 패션에 대한 반응을 분석하였으며, 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 뉴트로 패션에 대해, 최근 3년 간 수집된 소셜미디어의 게시글은 총 6.878 건이며, 추출된 키워드는 총 122.101 개이다. 이중 공출현빈도 230 회 이상을 기준으로 63개의 주요 키워드를 선정하였다. 2000 회 이상의 상위 키워드로는 ‘뉴트로’(11.113 회)가 가장 많고, 이어 ‘패션’(8.983 회), ‘레트로’(3.223 회), ‘스타일’(2.234 회), ‘트랜드’(2.111 회)등이 영향력이 가장 큰 텍스트로 나타났다. 둘째, 뉴트로 패션에 대한 주요 키워드 간의 네트워크 연결중심성 분석 결과, ‘뉴트로’(11.113 회)와 ‘패션’(8.983 회)이 연결된 노드수가 압도적으로 많고, 다음으로 ‘레트로’(3.223 회), ‘스타일’(2.234 회), ‘트렌드’(2.111 회)등이 영향력이 큰 텍스트로 나타나, 뉴트로에 대한 소셜미디어의 반응 탐구에 중요한 요인이 되는 것으로 판단된다. 셋째, CONCOR 분석을 통해 뉴트로 패션에 대한 주요 키워드들 간의 구조적 등위성을 갖는 어휘들을 재배치하여 군집화하고, 네트워크 의미연결망 시각화를 통해 그룹화하여 4개의 군집을 도출하였다. 1그룹은 27개의 텍스트로서 ‘뉴트로 감성의 다양한 패션 제품들’, 2그룹은 4개 텍스트로서 ‘뉴트로 패션 브랜드’, 3그룹은 26개 텍스츠로서 ‘뉴트로 문화 현상과 뉴트로 콘셉트의 시장’, 4그룹은 6개 텍스츠로서 ‘뉴트로 대세 패션 제품들’로 명명하였다. 넷째. 도출된 4개의 그룹을 내용분석하여 논의한 결과, 1그룹, ‘뉴트로 감성의 다양한 패션 제품들’은 뉴트로 감성 관련 텍스트, 뉴트로 스타일 관련 텍스트, 뉴트로 패션아이템 관련 텍스트, 뉴트로 패션 이슈 관련 텍스트 등으로 구성되어 있다.


In recent years, Newtro has established itself as a mega trend in the fashion industry. This study analyzed the response to Newtro Fashion through text mining techniques for the big data accumulated through social media, and the research results are as follows. First, about Newtro Fashion, the total number of social media posts collected in the last three years is 6.878, and the extracted keywords are 122.101. Among them, 63 major keywords were selected based on the frequency of co-occurrence over 230 times. ‘Newtro’ (11.113 times) is the most popular keyword over 2000 times, followed by ‘Fashion’(8.983 times), ‘Retro’ (3.223 times), ‘Style’(2.234 times), and ‘Trend’(2.111 times), appeared as the text with the greatest influence. Second, the analysis result of network degree centrality between major keywords for Newtro Fashion, the number of nodes connected with ‘Newtro’(11.113 times) and ‘Fashion’(8.983 times) is overwhelmingly followed by ‘Retro’ (3.223 times), ‘Style’(2.234 times), and ‘Trend’(2.111 times) It appears as an influential text. It seems to be an important factor in exploring the reaction of social media to Newtro. Third, through the CONCOR analysis, vocabulary with structural equivalence between key keywords for Newtro fashion was rearranged and clustered, and four clusters were derived by grouping through network semantic network visualization. Fourth, the result of discussion by analyzing the contents of the 4 groups, ‘Various fashion products of Newtro sensibility’ is composed of text related to Newtro sensibility, text related to Newtro style, text related to Newtro fashion item, and text related to Newtro fashion issue.

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9뉴스기사 빅테이터를 활용한 노인일자리 트렌드 분석: 2010-2019년

저자 : 김영아 ( Kim Young-a ) , 박윤희 ( Park Yoon-he ) , 차수민 ( Cha Su-min ) , 이혜진 ( Lee Hye-jin )

발행기관 : 대한고령친화산업학회(구 한국고령친화건강정책학회) 간행물 : 대한고령친화산업학회지 12권 1호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 13-20 (8 pages)

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목적 : 노인일자리에 대한 연구는 고령화 시대를 맞이한 사회의 관심사만큼이나 많은 연구가 진행되고 있으나 빅데이터를 사용한 분석연구는 진행되고 있지 않다. 본 연구의 목적은 노인일자리에 관한 뉴스기사를 빅데이터 기술을 사용하여 자료를 수집, 분석하고 이를 시각화하여 최근 10년간의 노인일자리 트렌드를 파악하고자 한다. 연구방법 : 노인일자리에 따른 웹 사이트 네이버 검색 횟수 통계치를 확인하고 최근 10년간의 뉴스기사 분석을 위해 2010~2019년까지의 기간을 설정 후, 노인일자리를 주제로 웹 그롤링 도구인 Textom(http://textom.co.kr)을 통해 네이버의 뉴스 데이터베이스를 활용하였다. 수집 결과 926건을 기사 제목과 원문을 수집하였으며, 그중 중복된 기사는 제외하였다. 연구결과 : 네이버 데이터랩 검색어 검색을 통한 빅데이터 키워드 노인일자리로 분석한 결과 노인 일자리 단어의 네이버 검색 횟수는 꾸준히 증가하는 추세에 있으며, 노인일자리 관련 뉴스의 제목과 기사에는 사회활동지원사업이 가장 많은 키워드를 차지하였다. 개체명에서는 보건복지부가 압도적으로 많았으며, 텍스트 시각화는 워드클라우드, 네트워크 그래프, 에고 네트워크를 통해 시각화 하였다. 결론 : 연구 결과 사회활동지원사업을 통해 노인들의 일자리 사업이 활발히 진행되는 것을 확인 할 수 있었으며, 노인일자리 사업에 지속적인 관심과 지원이 필요하며, 노인 일자리의 세부 유형 및 종류와 관련된 트렌드 분석이 필요할 것으로 사료된다. 본 연구가 향후 시행될 다양한 빅데이터 연구의 기초자료로써 활용될 것을 기대한다.


Objective : As for the research on the jobs for the elderly, as many studies have been conducted as the interests of society in the age of aging, analytical research using big data has not been conducted. The purpose of this study is to collect and analyze data using the big data technology for news articles about the elderly jobs, and visualize them to grasp the trend of the elderly jobs in the last 10 years. Methods : We used Naver's news database through texttom, a web-rolling tool, by setting the longest period from 2010 to 2019 to check the statistics of the number of Naver searches on the website according to the jobs of the elderly and to analyze the news articles of the past 10 years. As a result of collection, 926 titles and original texts were collected, and duplicate articles were excluded. Results : Analyzing data related to elderly jobs, indicated that searches on naver these keywords is steadily increasing. An analysis of news and article titles revealed that elderly job related news and social activity support projects were the most common keywords. Additionally, the contributor 'Ministry of Health and Welfare' was in a large part of the data set. Text visualization was done by word clouds, network graphs and ego network. Conclusion : This study suggests that job services for the elderly are progressing, especially through 'social activity support projects'. We therefore conclude that constant attention and support for elderly jobs related projects is required and that it is necessary to analyze trends related to the types of senior jobs. It is expected that this study will be used as a basis for various big data studies to be conducted in the future.

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10투자 및 육성지원이 지역내총생산에 미치는 영향에 관한 빅 데이터 실증분석

저자 : 안동규 ( Dong-gyu An ) , 신충호 ( Choong-ho Shin )

발행기관 : 산업진흥원 간행물 : 산업진흥연구 5권 3호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 45-51 (7 pages)

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본 연구는 빅데이터를 활용하여 투자 및 육성지원이 지역내총생산에 미치는 영향력을 다중회귀분석을 이용하여 분석하였다. 지역내총생산(GRDP)은 각 지역의 생산규모·지출수준·소득수준·산업구조 등을 집약적으로 내포하고 있는 지수로써, 지역경제 분석 및 국가의 정책수립에 활용하는 중요한 자료이다. 국가의 주요 국정과제를 올바르게 수행하기 위해서는 지역경제를 정확히 파악하는 것이 선행되어야 하는데, 이로 인해 최근 지역내총생산에 대한 관심이 급격히 증가하고 있다. 특히 해외투자는 투자유치국의 경제에 미치는 영향력이 상당하여, 이에 대한 많은 실증분석이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 해외투자 및 국내육성지원이 지역내총생산에 미치는 영향력을 상관분석과 다중회귀분석을 실시하였으며, 그 결과 전체적으로 투자와 지원이 지역내총생산에 긍정적인 영향을 미친다는 결론을 도출하였다.


This study analyzed the influence of investment and fostering support on gross regional product by utilizing big data using multiple regression analysis. Gross regional product (GRDP) is an index that intensively contains the production scale, expenditure level, income level, and industrial structure of each region, and is an important data used for regional economic analysis and national policy establishment. In order to properly carry out the country's major national tasks, it is necessary to accurately grasp the regional economy, and as a result, interest in regional gross domestic product is rapidly increasing. In particular, foreign investment has a significant impact on the economy of the host country, and many empirical analyzes are being conducted. In this study, correlation analysis and multiple regression analysis were conducted to examine the influence of foreign investment and domestic development support on gross regional product, and as a result, it was concluded that investment and support as a whole had a positive effect on gross regional product.

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