Earticle

초록

영어

Swimming is widely recognized as a popular recreational sport. However, drowning accidents frequently occur in indoor swimming pools located in apartments, hotels, and other facilities. Therefore, this study employs text mining techniques to analyze drowning accidents in swimming pools using data collected from social media, news articles, magazines, and academic papers. The purpose of the study is to identify keywords closely related to the causes and consequences of these accidents and to provide insights that can inform future technological research aimed at accident prevention. This study utilizes 102 social media videos and 30 news articles from the past five years to conduct keyword analysis and topic modeling. The results reveal three main themes: (1) child drowning accidents and rescue activities, (2) negligence and related legal responsibilities, and (3) child safety risks in swimming pools, water parks, and residential swimming facilities. Network analysis further indicates that keywords such as “water activity” and “investigation” serve as mediating nodes within the keyword network. These findings are expected to serve as valuable foundational data for future causal analyses of swimming pool drowning accidents and for developing technical solutions to enhance safety in swimming environments.

한국어

본 수영은 대중적인 생활체육으로 인식되고 있다. 하지만 아파트, 호텔 등에 설치된 실내수영장에서 종종익수사고가 발생하고 있다. 따라서 본 연구에서는 쇼셜미디어, 뉴스, 잡지, 학술논문에서 수집한 데이터를 대상으로 텍스트마이닝 기법을 활용하여 수영장 익수사고를 중심으로 키워드 분석을 수행하였다. 이를 통해 수영장에서 발생하는 사고의 원인, 결과와 밀접한 키워드를 분석하여 향후 사고예방을 위한 기술적 연구에 활용하는데 연구의 목적이 있다. 본 연구에서는 최근 5년간 소셜 미디어 동영상(102개)과 뉴스기사(30개)를 활용하여 키워드 및 토픽 모델링 분석을 수행하였다. 그 결과 첫째, 아동 익수 사고와 구조 활동, 둘째로 부주의와 그에 따른 법적 책임, 셋째, 수영장, 워터파크, 주거시설 내 수영시설에서의 아동 안전사고 위험으로 분류되었다. 네트워크 분석 결과는 ‘수영활동’과 ‘조사’와 같은 키워드가 매개 역할을 하는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 향후 수영장 익수사고의 인과관계 분석, 기술적 해결방안을 마련하는 기초자료로 활용성이 높을 것으로 판단된다.

목차

Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Literature Review
2.1 Swimming pool drowning accident in Korea
2.2 Text Mining
Ⅲ. Data and Methodology
3.1 Data Collection
3.2 Analysis Method
Ⅳ. Analysis Result
4.1 Keyword Frequency Analysis
4.2 Word Cloud
4.3 Topic Extraction
4.4 Centrality Analysis
4.5 Two-mode network between topics and keywords
Ⅴ. Conclusion
REFERENCES

저자

• Minh-Hoan Pham [ 팜민환 | Department of Maritime Transportation Systems, Graduate School, Mokpo National Maritime University ]
• Hwayoung Kim [ 김화영 | Division of Maritime Transportation, Mokpo National Maritime University ] Corresponding Author
• Ji-Hyeon Kim [ 김지현 | Department of Marine Sports and Leisure Convergence ]
• Jun-Ho Kim [ 김준호 | Division of Marine Mechatronics, ]
• Gyeong-Hyeon Kim [ 김경현 | Department of Marine Sports and Leisure Convergence ]
• Sung-Sam Hong [ 홍성삼 | Smart Safety Lab Co., Ltd ]
• Hong Jae Kim [ 김홍재 | College of Sport Science, Sungkyunkwan University ]

참고문헌