Earticle

초록

영어

The purpose of the paper is to suggest government policies that are practically helpful to small business owners in pandemic situations such as COVID-19. To this end, keyword frequency analysis and word cloud analysis of text mining analysis were performed by crawling news articles centered on the keywords "COVID-19 Support for Small Businesses", "The Impact of Small Businesses by Response System to COVID-19 Infectious Diseases", and "COVID-19 Small Business Economic Policy", and major issues were identified through LDA topic modeling analysis. As a result of conducting LDA topic modeling, the support policy for small business owners formed a topic label with government cash and financial support, and the impact of small business owners according to the COVID-19 infectious disease response system formed a topic label with a government-led quarantine system and an individual-led quarantine system, and the COVID-19 economic policy formed a topic label with a policy for small business owners to acquire economic crisis and self-sustainability. Focusing on the organized topic label, it was intended to provide basic data for small business owners to understand the damage reduction policy for small business owners and the policy for enhancing market competitiveness in the future pandemic situation.

한국어

본 논문은 COVID-19와 같은 팬데믹 상황에서 소상공인에게 실질적으로 도움이 되는 정부 정책을 제언하는데 목적 이 있다. 이를 위해 ‘COVID-19 소상공인 지원’, ‘COVID-19 감염병 대응체계에 따른 소상공인 영향’, ‘COVID-19 소상공 인 경제정책’ 키워드를 중심으로 뉴스 기사를 크롤링하여 텍스트 마이닝 분석의 키워드 빈도분석과 워드클라우드 분석을 수 행하였고, LDA 토픽 모델링 분석을 통해 주요 이슈를 파악하였다. LDA 토픽 모델링을 수행한 결과 소상공인 지원 정책은 정 부의 현금성 지원과 금융지원으로 토픽 레이블을 구성하였고, COVID-19 감염병 대응체계에 따른 소상공인 영향은 정부 주 도의 방역체계와 개인 주도의 방역체계로 토픽 레이블을 구성하였으며, COVID-19 경제정책은 경제위기와 자생력을 갖추기 위한 소상공인 정책으로 토픽 레이블을 구성하였다. 구성한 토픽레이블을 중심으로 향후 팬데믹 상황에서 소상공인 피해 감면정책과 소상공인이 시장경쟁력 제고 정책에 대해 파악할 수 있는 기초자료를 제공하고자 하였다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 선행연구
2.1 COVID-19 전후 소상공인 지원 정책
2.2 LDA(Latent Dirichlet Allocation)기반 토픽 모델링
2.3 LDA 토픽 모델링을 활용한 COVID-19와 소상공인 동향 분석에 관한 선행연구
3. 연구방법 및 연구절차
3.1 연구절차
3.2 데이터 수집과 전처리
4. 데이터분석 및 결과
4.1 단어 빈도 분석
4.2 LDA 토픽 모델링 결과
4.3 논의
5. 결론
REFERENCES

키워드

저자

• 서경도 [ Kyung-Do Suh | 금오공과대학교 산학협력단 교수 ]
• 최정일 [ Jung-il Choi | 대구과학대학교 경찰경호행정학과 조교수 ]
• 최판암 [ Pan-Am Choi | 경남대학교 경호보안학과 교수 ]
• 정재림 [ Jaerim Jung | 남서울대학교 가상현실학과 조교수 ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

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• 간행물명

  산업융합연구(구 대한산업경영학회지) [Journal of Industrial Convergence]

• 간기

  월간

• pISSN

  2635-8875

• 수록기간

  2003~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 323 DDC 338