- 권한신청
- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구에서는 대한민국 정부가 지정한 국가전략기술 사업인 반도체, 이차전지, 바이오 산업에 대한 여론을 파악하고 여론의 변화와 주가 흐름의 연관성을 분석하기 위해 각 산업별 대표 기업에 대한 기사의 댓글을 분석하였다. 반도체 산업에서 ‘삼성전자’, ‘SK하이닉스’, 이차전지 산업에서 ‘삼성SDI’, ‘LG화학’, 바이오 산업에서 ‘삼성바이오로직스’, ‘셀트리온’을 선정하여 이를 제목에 포함하고 있는 2020년 1월 1일부터 2020년 12월 31일까지 발행된 네이버 뉴스 기사의 댓글 47,452개를 수집하고 분석하였다. 먼저, 해당 댓글을 긍정, 중립, 부정의 감성으로 나누고 각 감성 그룹에서의 시간의 흐름에 따른 댓글의 동적인 주제를 분석하여 각 산업별 여론의 트렌드를 파악하였다. 분석 결과 반도체 산업 분야의 경우 투자, 코로나19관련 이슈, 삼성전자라는 대기업에 대한 신뢰, 정부 정책 변화로 인한 타격에 대한 언급이 주제 토픽으로 나타났다. 이차전지 산업체의 경우 투자, 배터리, 기업 이슈에 대한 언급이 주제 토픽으로 나타났다. 바이오 산업체의 경우 투자, 코로나19 관련 이슈 및 기업 이슈에 대한 언급이 주제 토픽으로 나타났다. 다음으로, 댓글의 감성이 실제 주가와 연관성이 있는지를 알아보고자 각 대표 기업 별 주가의 변화와 댓글의 감성 점수 변화를 시각적 분석기법을 이용하여 비교 분석하였다. 분석 결과, 댓글의 감성 점수와 주가의 변화 흐름이 매우 유사하게 나타남을 통해 여론의 감성 점수 변화와 주가의 흐름에는 연관성이 있음을 확인하였다. 본 연구는 주가와의 연관성이 높은 뉴스 기사 댓글을 분석했다는 점, 수집 시기를 코로나19로 선정하여 코로나19라는 특수한 상황에서의 여론 트렌드 변화를 파악했다는 점, 국가전략기술제도에 속하는 산업 기업에 대한 여론을 분석하여 정부기관의 관련 정책 제정에 객관적인 근거를 제공하였다는 점에서 의의를 지닌다.
Abstract
In this study, we analyzed comments on news articles of representative companies of the three industries (i.e., semiconductor, secondary battery, and bio industries) that had been listed as national strategic technology projects of South Korea to identify public opinions towards them. In addition, we analyzed the relationship between changes in public opinion and stock price. ‘Samsung Electronics’ and ‘SK Hynix’ in the semiconductor industry, ‘Samsung SDI’ and ‘LG Chem’ in the secondary battery industry, and ‘Samsung Biologics’ and ‘Celltrion’ in the bio-industry were selected as the representative companies and 47,452 comments of news articles about the companies that had been published from January 1, 2020, to December 31, 2020, were collected from Naver News. The comments were grouped into positive, neutral, and negative emotions, and the dynamic topics of comments over time in each group were analyzed to identify the trends of public opinion in each industry. As a result, in the case of the semiconductor industry, investment, COVID-19 related issues, trust in large companies such as Samsung Electronics, and mention of the damage caused by changes in government policy were the topics. In the case of secondary battery industries, references to investment, battery, and corporate issues were the topics. In the case of bio-industries, references to investment, COVID-19 related issues, and corporate issues were the topics. Next, to understand whether the sentiment of the comments is related to the actual stock price, for each company, the changes in the stock price and the sentiment values of the comments were compared and analyzed using visual analytics. As a result, we found a clear relationship between the changes in the sentiment value of public opinion and the stock price through the similar patterns shown in the change graphs. This study analyzed comments on news articles that are highly related to stock price, identified changes in public opinion trends in the COVID-19 era, and provided objective feedback to government agencies’ policymaking.
초록
본 연구는 코로나바이러스감염증-19 (이하 코로나19)로 인해 생겨난 코로나19 반시민성 주제와 코로나19 혐오 정서를 파악하기 위해 소셜 미디어 중 하나인 트위터의 코로나19 관련 게시물을 분석하였다. 2019년 12월 1일부터 2021년 8월 31일까지 21개월 동안 작성된 코로나19 관련 혐오 대상별(지역, 공공시설 혐오, 특정 인구 집단 혐오, 종교 혐오) 게시물 수집 및 전처리를 진행하여 총 63,802개의 게시물을 분석하였다. 혐오 대상별 빈도 분석, 다이나믹 토픽 모델링, 키워드 동시 출현 네트워크 분석 기법을 통하여 혐오 대상별 반시민성 주제와 혐오 키워드를 파악하였다. 첫째, 빈도 분석 결과, 지역, 공공시설 혐오는 상대적으로 증가하는 추세를 보이고 특정 인구 집단과 종교 혐오는 상대적으로 감소하는 추세를 확인할 수 있었다. 둘째, 다이나믹 토픽 모델링 분석 결과, 지역, 공공시설 혐오는 ‘대구, 경북지방 혐오’, ‘지역 간 혐오’, ‘공공시설 혐오’로 나타났고, 특정 인구 집단 혐오는 ‘중국 혐오’, ‘바이러스 전파자’, ‘실외(야외)활동 제재’로 나타났으며, 종교 혐오는 ‘신천지’, ‘기독교’, ‘종교 내 감염’, ‘방역 의무 거부’, ‘확진자 동선 비난’으로 나타났다. 셋째, 키워드 동시 출현 네트워크 분석 결과, 지역, 공공시설 혐오(코로나, 대구, 확진자, 신천지, 경북, 지역), 특정 인구 집단 혐오(코로나바이러스, 우한폐렴, 우한, 중국, 중국인, 사람, 입국, 금지), 종교 혐오(신천지, 코로나, 교회, 대구, 확진자, 감염) 등을 핵심 키워드로 확인할 수 있었다. 본 연구는 소셜 미디어를 활용한 국내 코로나19 혐오 대상 및 키워드 파악을 통해 코로나19 관련한 대중의 반시민성 여론을 파악하고자 하였다. 특히 기존의 선행연구에서 시도하지 않았던 주제인 코로나19 관련 혐오에 데이터 마이닝 기법을 이용하여 소셜 미디어에서 표출하는 대중의 반시민성 주제와 혐오 정서 탐색은 대중들의 여론을 파악하는 것이 의의가 있다. 더불어 본 연구 결과는 포스트 코로나 시대를 대비하는 문화적 소통 방안의 제도 및 정책 수립 기여를 위한 기본 자료에 기초할 수 있다는 점에서 실질적 함의를 시사한다.
Abstract
This study aims to understand topics of incivility related to COVID-19 from analyzing Twitter posts including COVID-19-related hate speech. To achieve the goal, a total of 63,802 tweets that were created between December 1st, 2019, and August 31st, 2021, covering three targets of hate speech including region and public facilities, groups of people, and religion were analyzed. Frequency analysis, dynamic topic modeling, and keyword co-occurrence network analysis were used to explore topics and keywords. 1) Results of frequency analysis revealed that hate against regions and public facilities showed a relatively increasing trend while hate against specific groups of people and religion showed a relatively decreasing trend. 2) Results of dynamic topic modeling analysis showed keywords of each of the three targets of hate speech. Keywords of the region and public facilities included “Daegu, Gyeongbuk local hate”, “interregional hate”, and “public facility hate”; groups of people included “China hate”, “virus spreaders”, and “outdoor activity sanctions”; and religion included “Shincheonji”, “Christianity”, “religious infection”, “refusal of quarantine”, and “places visited by confirmed cases”. 3) Similarly, results of keyword co-occurrence network analysis revealed keywords of three targets: region and public facilities (Corona, Daegu, confirmed cases, Shincheonji, Gyeongbuk, region); specific groups of people (Coronavirus, Wuhan pneumonia, Wuhan, China, Chinese, People, Entry, Banned); and religion (Corona, Church, Daegu, confirmed cases, infection). This study attempted to grasp the public’s anti-citizenship public opinion related to COVID-19 by identifying domestic COVID-19 hate targets and keywords using social media. In particular, it is meaningful to grasp public opinion on incivility topics and hate emotions expressed on social media using data mining techniques for hate-related to COVID-19, which has not been attempted in previous studies. In addition, the results of this study suggest practical implications in that they can be based on basic data for contributing to the establishment of systems and policies for cultural communication measures in preparation for the post-COVID-19 era.
초록
의견 검색은 사용자의 정보 요구에 주제적으로 연관되면서도 의견이 포함되어 있는 정보를 검색하는 태스크이다. 본 연구는 효과적인 의견 검색을 위해 사용자 정보 요구를 표현하는 방법과 이 요구를 만족시킬만한 여러 의견 자질들을 효과적으로 결합할 수 있는 방법에 대하여 실험을 통해 분석하였다. 본 실험에서는 추론 네트워크 모델을 기본 검색 모델로 사용하였고, Blogs06 컬렉션과 100개의 TREC 토픽에 대해 실험을 수행하였다. 실험 결과, 가상의 ‘의견’ 개념을 설정하여 효과적으로 의견 검색의 정보 요구를 표현할 수 있었으며, 극히 소량의 일반 의견 단어집만을 사용했는데도 동일한 환경에서 기존 모델과 견줄 만한 의견 검색 성능을 달성할 수 있었다.
Abstract
Opinion retrieval is to retrieve items which are relevant to the user information need topically and include opinion about the topic. This paper aims to find a method to represent user information need for effective opinion retrieval and to analyze the combination methods for opinion features through various experiments. The experiments are carried out in the inference network framework using the Blogs06 collection and 100 TREC test topics. The results show that our suggested representation method based on hidden ‘opinion’ concept is effective, and the compact model with very small opinion lexicon shows the comparable performance to the previous model on the same test data set.
초록
본 연구는 시청자가 사운드 자료의 주제를 파악하는 과정과 사운드의 특성을 이해하기 위한 인지적 정보처리 모형을 구성하였다. 이후 사건관련유발전위(event related potentials, ERP)의 두뇌의 전후측에 걸쳐서 발현하는 N400, P600 구성요소들을 인지적 정보처리 모형의 언어적 표상에 접목시켜 사운드 요약을 생성하는 방안을 제안하기 위해서 연구 가설들을 수립하였다. 뇌파 실험을 통해서 연구 가설들을 검증한 결과, P600이 사운드 요약의 핵심 구성 요소로 나타났다. 본 연구 결과는 분류 알고리즘 설계에 적용되어 내용 기반 메타데이터 즉, 일반적인 또는 개인화된 미디어 요약(사운드 요약, 비디오 스킴)을 생성하는 데에 활용될 수 있을 것이다.
Abstract
This study constructed a cognitive model of information processing to understand the topic of a sound material and its characteristics. It then proposed methods to generate sound summaries, by incorporating anterior-posterior N400/P600 components of event-related potential (ERP) response, into the language representation of the cognitive model of information processing. For this end, research hypotheses were established and verified them through ERP experiments, finding that P600 is crucial in screening topic-relevant shots from topic-irrelevant shots. The results of this study can be applied to the design of classification algorithm, which can then be used to generate the content-based metadata, such as generic or personalized sound summaries and video skims.
초록
본 연구는 높은 접근성과 간결성으로 인해 방대한 양의 텍스트를 생산하는 트위터 데이터를 분석하여 토픽의 변화 시점 및 패턴을 파악하였다. 먼저 특정 상품명에 관한 키워드를 추출한 후, 동시출현단어분석(Co-word Analysis)을 이용하여 노드와 에지를 통해 토픽과 관련 키워드를 직관적으로 파악 가능한 네트워크로 표현하였다. 이후 네트워크 분석 결과를 검증하기 위해 출현빈도 기반의 시계열 분석과 LDA 토픽 모델링을 실시하였다. 또한 트위터 상의 토픽 변화와 언론 기사 검색결과를 비교한 결과, 트위터는 언론 뉴스에 즉각적으로 반응하며 부정적 이슈를 빠르게 확산시키는 것을 확인하였다. 이를 통해 기업은 대중의 부정적 의견을 신속하게 파악하고 이에 대한 즉각적인 의사결정 및 대응을 위한 도구로 본 연구방법을 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
Abstract
This study identified topic shifts and patterns over time by analyzing an enormous amount of Twitter data whose characteristics are high accessibility and briefness. First, we extracted keywords for a certain product and used them for representing the topic network allows for intuitive understanding of keywords associated with topics by nodes and edges by co-word analysis. We conducted temporal analysis of term co-occurrence as well as topic modeling to examine the results of network analysis. In addition, the results of comparing topic shifts on Twitter with the corresponding retrieval results from newspapers confirm that Twitter makes immediate responses to news media and spreads the negative issues out quickly. Our findings may suggest that companies utilize the proposed technique to identify public’s negative opinions as quickly as possible and to apply for the timely decision making and effective responses to their customers.
초록
XML 웹 문서 포맷은 문헌 내에 내용뿐만 아니라 의미 있는 논리적인 구조 정보를 포함할 수 있어, 검색에서 문서의 내용 뿐만 아니라 구조로 접근하는 것을 제공한다. 그래서 본 연구의 목적은 XML 검색에 있어 내용 검색에 추가적인 요소로 사용된 구조적인 제한이 얼마나 유용한지를 실험하기 위해 내용만으로 검색한 결과와 내용과 구조적인 제한을 가지고 검색한 결과간의 성능을 비교하였다. 이 실험은 자체 개발된 단말노드 언어모델기반의 XML 검색시스템을 사용하였고 INEX 2005의 ad-hoc트랙에 참여하여 모든 실험방법과 INEX 2005의 실험 문헌 집단을 사용하였다.
Abstract
XML documents format on the Web provides a mechanism to impose their content and logical structure information. Therefore, an XML processor provides access to their content and strucure. The purpose of this study is to investigate the usefulness of structural hints in the leaf node language model-based XML document retrieval. In order to this purpose, this experiment tested the performances of the leaf node language model-based XML retrieval system to compare the queries for a topic containing only content-only constraints and both content constrains and structure constraints. A newly designed and implemented leaf node language model-based XML retrieval system was used. And we participated in the ad-hoc track of INEX 2005 and conducted an experiment using a large-scale XML test collection provided by INEX 2005.
초록
많은 연구들 가운데 살펴볼 가치가 있는 대상을 찾아 제시해주는 문헌기반 발견의 접근법은 연구자들에게 매우 유용할 것이다. 문헌기반 발견 연구의 대표 이론인 Swanson의 ABC 모델은 기존에 검증되지 않은 개체들의 관계를 연구할 것을 제안해 준다. 본 연구는 Swanson의 ABC 모델에 인용 정보를 고려하여 유의한 관계에 있는 개체들을 더 효율적으로 찾아내고자 하였다. 수집 논문들의 참고문헌 목록에서 인용 정보를 확인하고 논문의 표제와 초록을 대상으로 텍스트 마이닝 기법으로 중요한 단어들을 추출하였다. Swanson의 연구들 중 어유와 레이노드 질병 및 증상의 관계를 재현하였으며 기존의 접근법으로 확인되는 개체들과 어떤 차이가 있는지 분석하였다.
Abstract
It is useful to find something valuable for researching through literature based discovery. Swanson’s ABC model, known as literature based discovery, suggests the relationship between entities undiscovered yet. This study tries to find the valid relationship between entities by referring to citation which connects articles on similar topic. We collect citation from references in articles, and extract important concepts in titles and abstracts through text mining techniques. We reproduce the relationship between fish oil and Raynaud’s disease, which is known as one of Swanson’s works, and compare the results with entities identified from traditional approach.
초록
본 연구는 과학영재학교 재학생을 대상으로 심층면담을 실시하여 정보요구와 정보이용행태를 분석하는데 목적이 있다. 선행연구를 바탕으로 연구를 설계하고, 전국 8개의 과학영재학교 중 6개 학교에 재학 중인 10명의 학생들을 대상으로 반구조화된 면담을 진행하여 정보요구와 정보이용행태 전반을 탐색하였다. 과학영재학교 학생들의 정보요구를 교과 활동과 교과 외 활동 영역으로 확인할 수 있었고, 학생들의 주요 관심 주제인 수업 및 학습, 연구 활동에서의 정보이용행태를 ISP 모형 기반으로 살펴보았다. 정보 이용의 전 과정에서 선호정보원을 파악하고, 이를 종합하여 과학영재학교 학생들의 정보이용행태의 특이점과 시사점을 논의하였다. 본 연구는 영재학교 도서관 연구를 위한 기초자료로 사용되며, 과학 주제 분야에 심화적인 관심과 재능이 있는 학생들을 위한 서비스를 제공하기 위한 자료로도 활용할 수 있는 점에서 그 의의를 찾을 수 있다.
Abstract
This study aims to analyze students’ information needs and information-seeking behavior at science schools for gifted through in-depth interviews. The research design was conducted based on previous studies. Through in-depth interviews, this study examined ten students from six out of eight science schools for the gifted in Korea for information needs and overall information-seeking behavior. The results showed the information needs of students at science schools for gifted in the areas of curricular and extracurricular activities as well as the information-seeking behavior in teaching, learning, and research activities, which were the main topics of interest to students based on the ISP model. Based on these results, we identified the preferred information sources in the information-seeking process and discussed the peculiarities and implications of students’ information-seeking behavior. The research is meaningful as it can be used as a basis for further research on the science school for gifted library and as a resource for providing services for students with deep interests and talents in science subject areas.
초록
본 연구는 공공도서관에서 운영하는 프로그램의 성과를 로직모델을 기반으로 개발된 평가 프레임워크를 적용하여 측정하고자 하였다. 성과 측정을 위해 서울 소재 한 공공도서관에서 운영하는 여러 프로그램 중 어린이 독서 프로그램을 선정하였다. 성과 측정 과정은 어린이 독서 프로그램의 계획, 진행, 평가 등의 업무 과정 일체를 분석하여 로직 모델을 구현하였으며 이에 의거하여 예상되는 성과를 측정하였다. 데이터는 KOLAS를 통해 회원정보, 서지정보, 대출정보 등을 수집하였고, 프로그램 운영 현황에 대한 데이터는 프로그램 진행 후 작성된 보고서에서 추출하였다. 측정 결과 어린이 독서 프로그램에 참여한 회원들의 대출빈도가 상승하였고, 프로그램의 주제에 따라 대출 장서의 주제가 변화하는 것을 볼 수 있었다. 본 연구를 통해 독서 프로그램이 갖는 효과와 의미를 확인할 수 있었으며, 성과평가가 도서관에서 운영하는 타 프로그램 및 도서관 업무 등의 효과성을 측정하는데 유용한 도구가 될 수 있음을 보여주었다.
Abstract
The purpose of this study is to measure the outcomes of a program provided by a public library using the evaluation framework based on Logic Model. A reading program for children which was operated by a public library in Seoul was selected. The outcome evaluation was started with the analysis of the reading program process including planning, operation, and evaluation. Based on the analysis, a logic model framework for outcome evaluation was developed. For evaluation, user, bibliography, and circulation data were collected from the library KOLAS system. Additionally, the participant information were extracted from the final report drafted after the program. The research results show that the number of circulation of program participants was increased after the program. In addition, the range of reading topic was expanded. These findings indicate that the reading program is an effective program for promoting children’s reading habit and that outcome evaluation might be a valid tool to measure the effectiveness of public library programs.
초록
본 연구는 학교교육 및 교과연계와 도서관의 자원 활용을 아우르는 협력모델로 이벤트 체험과 컬렉션 체험의 융합 프로그램인 이벤트컬렉션 프로그램의 효과와 활용방안을 모색하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 양적 및 질적 데이터를 이용하여 다각적으로 분석한 결과, 이벤트컬렉션 프로그램의 효과로 학생들의 독서와 도서관의 역할 인식에 긍정적인 영향을 미치고 있음을 확인하였다. 본 연구는 이벤트컬렉션이 주제분류에 의한 자료배열로서는 제공할 수 없는 특정 관심분야와 관련된 다양한 자료를 제시함으로써 학생들에게 새로운 지식 발견 및 그 깊이와 범위의 확장을 통한 지식의 구조화를 지원하고, 전시이벤트 형식의 체험마케팅 요소를 통해 독서자료와 학생의 상호작용 및 공유와 참여를 촉진함으로써 자기주도적 독서에 효과적인 도구임을 제안하였다는 데에 의의가 있다.
Abstract
This study explores the effectiveness and applications of event collection programs, which are integrated programs with event experience and collection experience as a cooperation model that combines school education and library resources as course-related materials. For the purpose, a triangulated analysis with both quantitative and qualitative data was conducted. As a result, This study examined an event collection program’s effectiveness which were positive effects on the participated students’ reading and perceptions on the roles of their school libraries. The event collection supported the students to self-construct their knowledge by exploring information with the provision of a collection with various materials on a topic, which would be hardly provided within the traditional library subject classification, and that the event collection program could be a useful tool for self-directed reading due to its promotion of interaction, sharing, and participation among materials and the participated students by functional factors of experiential marketing.