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이슈논문 사회적으로 이슈가 되고 있는 주제와 관련된 논문을 추천해 드립니다.

이번주 핵심 키워드

투자 및 육성지원이 지역내총생산에 미치는 영향에 관한 빅 데이터 실증분석

안동규 ( Dong-gyu An ) , 신충호 ( Choong-ho Shin )
산업진흥원|산업진흥연구  5권 3호, 2020 pp. 45-51 (총 7pages)
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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.

뉴스기사 빅테이터를 활용한 노인일자리 트렌드 분석: 2010-2019년

김영아 ( Kim Young-a ) , 박윤희 ( Park Yoon-he ) , 차수민 ( Cha Su-min ) , 이혜진 ( Lee Hye-jin )
4,500
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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.

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

유경원 ( Yoo Kyeongwon ) , 최동욱 ( Choi Dong Ook ) , 정지수 ( Jung Jisu )
한국소비자학회|소비자학연구  31권 1호, 2020 pp. 113-132 (총 20pages)
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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.

뉴트로 패션에 대한 소셜미디어 빅데이터 분석

성광숙 ( Sung¸ Kwang Sook )
4,500
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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.

빅데이터를 활용한 증명사진의 시대적 변화

김명관 ( Kim Myoung-gwan ) , 김유진 ( Kim Yoo-jin )
5,200
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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.
무료
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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.

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

고진현 ( Jinhyun Koh ) , 정유경 ( Yukyeong Chong )
관광경영학회|관광경영연구  96권 0호, 2020 pp. 71-91 (총 21pages)
6,100
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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.
7,000
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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.

주민 참여와 연계한 스마트 안전 도시를 위한 공간 빅데이터 전략 연구

최준영 ( Choi Junyoung ) , 이정윤 ( Lee Jungyoon ) , 안재성 ( Ahn Jaeseong )
5,300
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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.

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

박민준 ( Park Minjun )
한국중국언어학회|중국언어연구  90권 0호, 2020 pp. 287-325 (총 39pages)
7,900
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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.