• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.882-884
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• 2019

오늘날 정보화 시대에서는 온라인 쇼핑의 상품리뷰 등 대용량의 텍스트 문서가 존재하며 제품에 대한 정서적인 의견뿐만 아니라 제품 선호도 및 상품 비교와 같은 유용한 정보를 제공한다. 본 논문에서는 사용자가 작성한 상품 리뷰로부터 제품의 특성을 비교하는 비교의견을 추출하기 위해 적용한 다양한 텍스트 마이닝 기법의 비교 결과를 제시한다.

• Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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• v.8 no.3
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• pp.531-541
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• 2018

This study researched text mining and text network analysis to analyze the images of Nonghyup Insurance for consumers. With the recent development of social media, many texts are being produced and reproduced, and texts of social media provide important information to companies. Text mining and text network analysis are used in many studies to identify image of company and product. As a result of the text analysis, the positive image of the Nonghyup Insurance is safety and stability. Negative images of the Nonghyup Insurance is concern and anxiety. As a result of the textual network analysis, Centered mage of Nonghyup Insurance is safety and concern. This paper allows researchers to extract several lessons learned that are important for the text mining and text network analysis.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.26 no.3
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• pp.619-630
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• 2015

The purpose of this study is to provide basic information to develop a game strategy plan of a team in a future by identifying the patterns of attack and pass of national men's professional volleyball teams and extracting core key words related with volleyball game performance to evaluate game performance using 'social network analysis' and 'text mining'. As for the analysis result of 'social network analysis' with the whole data, group '0' (6 players) and group '1' (11 players) were partitioned. A point of view the degree centrality and betweenness centrality in 'social network analysis' results, we can know that the group '1' more active game performance than the group '0'. The significant result for two group (win and loss) obtained by 'text mining' according to two groups ('0' and '1') obtained by 'social network analysis' showed significant difference (p-value: 0.001). As for clustering of each network, group '0' had the tendency to score points through set player D and E. In group '1', the player K had the tendency to fail if he attack through 'dig'; players C and D have a good performance through 'set' play.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.26 no.6
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• pp.119-133
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• 2021

Research has been conducted in many fields to identify research trends using text mining, but in the field of emotional labor, no research has been conducted using text mining to identify research trends. This study uses text mining to deeply analyze 1,465 papers at the Korea Citation Index (KCI) from 2004 to 2019 containing the subject word 'emotional labor' to understand the trend of emotional labor researches. Topics were extracted by LDA analysis, and IDM analysis was performed to confirm the proportion and similarity of the topics. Through these methods, an integrated analysis of topics was conducted considering the usefulness of topics with high similarity. The research topics are divided into 11 categories in descending order: stress of emotional labor (12.2%), emotional labor and social support (12.0%), customer service workers' emotional labor (10.9%), emotional labor and resilience (10.2%), emotional labor strategy (9.2%), call center counselor's emotional labor (9.1%), results of emotional labor (9.0%), emotional labor and job exhaustion (7.9%), emotional intelligence (7.1%), preliminary care service workers' emotional labor (6.6%), emotional labor and organizational culture (5.9%). Through topic modeling and trend analysis, the research trend of emotional labor and the academic progress are analyzed to present the direction of emotional labor research, and it is expected that a practical strategy for emotional labor can be established.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.295-302
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• 2001

최근 대량의 텍스트 문서로부터 의미 있는 패턴이나 연관 규칙을 발견하기 위한 텍스트마이닝 기법에 대한 연구가 활발히 전개되고 있다. 하지만 비정형 텍스트 문서로부터 추출된 용어의 수는 불규칙적이고 일반적인 용어가 많이 추출되는 관계로 기존의 연관 규칙 탐사 방법을 사용하게 되면 무의미한 연관 규칙이 대량으로 생성되어 지식 정보를 효과적으로 검색하기 어렵다. 본 논문에서는 연관 규칙 탐사 기법을 이용하여 비감독학습 기법에 의해 대량의 문서를 효율적으로 분류하기 위한 대표 색인어 추출 기법을 제안하였다. 컴퓨터 분야의 논문을 대상으로 각 분야별 대표 색인어를 추출하여 유사한 문서끼리 분류하는 실험을 통해 제안된 방법의 효율성을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.97-100
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• 2004

인터넷상에서 존재하는 많은 데이터베이스들 중 현실적으로 유용한 정보를 가지고 있는 것은 텍스트 데이타베이스이다. 텍스트 마이닝 기법에서 비구조적인 특징을 가진 텍스트 데이타로부터 유용한 정보를 분석하고 추출하여 연관된 패턴을 탐색하는 과정은 중요한 연구과제이다. 이에 본 논문은 인터넷에서 저장된 텍스트 데이터를 가지고 기존 텍스트 마이닝 기법 중 연관탐색 기법을 적용하여 사용자 중심의 연관된 패턴을 찾아서 의미있는 정보를 얻고자 한다. 탐색하기 위해 먼저 전처리 작업으로 용어의 객체를 추출하고. 추출된 각 객체들은 대용량 데이터에서 시간적, 공간적면에서 효율적인 연관탐색 기법인 NFP-Algorithm(N-most interesting k-itemsets Using FP-tree and FP-Growth)을 적용시켜서 의미있는 정보를 추출했다. 또한 Apriori계 Algorithm, FP-Algorithm, NFP-Algorithm을 비교하여 NFP-Algorithm이 시간적면에서 효율적임을 보여주었다.

• Cartoon and Animation Studies
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• s.44
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• pp.285-306
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• 2016

With the increase use of smartphones, users can consume contents such as webtoon, webnovel and TV drama directly provided by the producers. In this Direct-to-Consumer era, webdrama services from the portal websites are increasing rapidly. Webdramas such as , , and can be analyzed in real time using responses such as unique users, likes, and comments. The analyses used in this research were Social Media Big Data Mining Method and Opinion Mining Method. Specific key words from webdrama can be extracted and viewers positive, neutral or negative emotion can be predicted from the words. The analyses of popular webdramas showed that the established K-Pop Idol member appearance and servicing portal site greatly influence the views, traffics, comments, and likes. Also, 'Mobile TV' proved the effectiveness as another platform other than television. Mobile targeted contents and robust business models still to be developed and identified. Overcoming these few tasks, Korea will be proven to be a webdrama content powerhouse.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.17-20
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• 2011

축구 비디오를 분석하고 이를 팀 전략 수립에 활용하는 축구 비디오 분석관의 역할이 강조됨에 따라, 축구 비디오에서 주요 이벤트의 탐지와 같은 절차적 기능에서 부터 고수준의 해석 방법에 이르는 다양한 기능들이 요구된다. 본 논문에서는 축구 웹 캐스트에서 실시간으로 제공하는 텍스트 정보를 기반으로 메타데이터 키워드 매칭을 통하여 축구 경기의 다양한 속성들을 추출하고 텍스트 마이닝의 대표적 해석 기법인 연관규칙 마이닝을 사용함으로써 축구 경기의 전략 수립이 가능한 고수준의 해석 방법을 소개한다. 실제 2010년 월드컵의 스페인 경기를 중계한 웹 캐스트의 텍스트 정보를 대상으로 제안된 방법론의 타당성을 검증한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.01a
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• pp.259-261
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• 2016

본 연구는 교양교육에 대한 학습 수요자의 요구와 현재 편성되어 있는 교양교육 교과목들에 대한 차이를 알아본다. 학습 수요자의 다양한 생각들을 SNS를 통해 데이터를 수집하고, 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 유용한 정보를 발견하고 시각화 분석을 통해 학습자의 요구를 제시한다. 분석 결과로는 학습자는 교수자와 상호작용 잘되는 수업 방식, 학습자가 참여할 수 있는 수업, 자기주도 학습을 선호하였다. 또한 교양교육 교과목 개설로서는 취업에 필요한 외국어, 자격증 취득이 가능한 과목, 실생활에 적용할 수 있는 실용적인 과목들을 요구하여 실제 균형에 맞게 개설된 교과목과는 차이를 보임을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2019.05a
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• pp.325-326
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• 2019

This paper proposes an intelligent word cloud by improving the existing method of representing word cloud by examining the frequency of nouns with text mining technique. In this paper, we propose a method to visually show word clouds focused on other parts, such as verbs, by effectively adding newly-coined words and the like to a dictionary that extracts noun words in text mining. In the experiment, the KoNLP package was used for extracting the frequency of existing nouns, and 80 new words that were not supported were added manually by examining frequency.