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빅데이터 분석을 통한 신종감염병 중요 요인 도출
A Study on deduction of important factors for new infectious diseases through big data analysis

  • 간행물
    산업융합연구(구 대한산업경영학회지) KCI 등재 바로가기
  • 권호(발행년)
    제19권 제3호 (2021.06) 바로가기
  • 페이지
    pp.35-40
  • 저자
    서경도
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A395900

원문정보

초록

한국어
본 연구는 신종감염병에 대한 텍스트 데이터를 수집하고, 이를 분석하여 신종감염병에서 중요한 요인을 도출하고자 하였다. 이를 위해 네이버 뉴스 데이터베이스의 기사를 직접 크롤링하고, 이를 전처리 하여, 데이터 분석에 활용하였다. 또한 빅카인즈를 활용하여 추가적인 분석을 실시하였다. 우선순위 분석결과, 코로나, 전염병, 방역, 백신, 발생, 바이러스, 감염, 개발 순으로 그 중요도가 나타났다. 근접중심성 분석 결과 정부, 사망, 계획 순으로 그 중요도가 나타났으며, 빅카인즈 분석결과는 코로나 19, 질병관리 본부 등이 중요한 것으로 나타났다. 본 연구의 결과를 토대로 신종감염병에 대한 대국민 인식 제고 및 방역, 백신 및 치료제 개발 등에 정부의 정책적인 지원이 필요하다고 할 수 있다.
영어
This study attempted to derive important factors of emerging infectious diseases by collecting and analyzing text data onto emerging infectious diseases. For this purpose, articles in the Naver News database were directly crawled, pre-processed, and used for data analysis. In addition, additional analysis was performed using Big Kinds. As a result of the priority analysis , the importance was shown in the order of corona, infectious disease, quarantine, vaccine, outbreak, virus, infection, and development. As a result of the proximity centrality analysis, the importance was shown in the order of government, death, and plan, and the analysis result of Big Kinds showed that Covid-19 and the Korea Centers for Disease Control and Prevention were important. Based on the results of this study , it can be said that the government's policy support is needed to raise public awareness of new infectious diseases, prevent disease, and develop vaccines and treatments.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
2.1 감염병
2.2 텍스트마이닝
2.3 선행연구
3. 연구방법 및 절차
4. 분석결과
4.1 우선순위 도출 결과
4.2 근접 중심성 결과
4.3 빅카인즈 활용 결과
5. 결론
ACKNOWLEDGMENTS
REFERENCES

저자

  • 서경도 [ Kyung-Do Suh | 금오공과대학교 산학협력단 교수 ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

    간행물 정보

    • 간행물
      산업융합연구(구 대한산업경영학회지) [Journal of Industrial Convergence]
    • 간기
      월간
    • pISSN
      2635-8875
    • 수록기간
      2003~2026
    • 등재여부
      KCI 등재
    • 십진분류
      KDC 323 DDC 338