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목적 : 본 연구는 국내 직업재활 연구를 대상으로 시대적 흐름에 따른 직업재활관련 연구의 양적변화와 연구주제 흐름 을 확인하여 국내 직업재활 패러다임의 변화를 확인하고자 하였다. 연구방법 : 본 연구는 2023년까지 한국교육학술정보원의 데이터베이스에 등록된 직업재활 관련 학술문헌 및 학위논문 총 1,531건을 대상으로 하였다. 수집된 자료에 대한 양적분석을 실시하고 초록이 존재하는 938건의 문헌에 대하여 형태소분석 및 전처리, 키워드빈도 분석, 토픽모델링 분석을 하였다. 토픽모델링을 시행하기 위해 디리클레 할당(LDA: Latent Dirichlet Allocation)알고리즘 중 깁스샘플링(Gibbs sampling)을 활용하여 키워드를 분류하였으며, 하이퍼파라 미터 튜닝(hyperparameter tuning)을 사용하여 통계학적으로 유의미한 토픽의 개수를 결정하였다. 논문의 수집은 Excel을, 일반적 연구동향분석은 SPSS를, 전처리, 키워드빈도, 토픽모델링, 토픽의 추세분석은 R을 사용하였다. 결과 : 문헌의 양적분석 결과 학술논문 904건, 학위논문 627건으로 학술논문의 수가 많았고, 학술논문은 한국직업재활학 회에서, 학위논문은 대구대학교에서 가장 많은 것으로 나타났다. 직업재활 연구 키워드의 빈도는 ‘직업’이 가장 높았 고, ‘장애인’, ‘직업재활’, ‘재활시설’, ‘필요’, ‘사회’, ‘지원’, ‘서비스’, ‘만족’ 순으로 나타났다. 토픽모델링을 통해 도출된 11개의 주요토픽 중 Topic 7 ‘산재근로자의 직업복귀’가 가장 많이 사용되었으며, Topic 6 ‘직업재활 서비스의 효과’가 가장 적게 사용된 것으로 조사되었다. 시대의 흐름에 따른 연구주제의 변화를 분석한 결과 Topic 2 ‘개인적 경험에 기반한 직업재활의 의미와 가치’와 Topic 6 ‘직업재활 서비스의 효과’, Topic 7 ‘산재근로자의 직업복귀’는 지속적으로 증가하는 것으로 나타난 반면, Topic 5 ‘경제적 자립을 위한 개인적, 사회적 노력’과 Topic 8 ‘장애인 고용 촉진을 위한 정책 및 제도개선’, Topic 9 ‘성공적인 취업 및 고용유지를 위한 직업훈련’은 감소하고 있는 것으로 나타났다. 결론 : 본 연구를 통해 직업재활은 ‘재활시설, 사회적 지원, 서비스, 프로그램 등을 통해 장애인의 고용과 만족을 이끌어 내는 것’으로 정의될 수 있음을 확인하였으며 이는 작업치료의 목표와 방향성과 다르지 않음을 확인하였다. 또한 직업재활연구의 양적 및 질적 변화는 국가의 법령과 제도의 제·개정과 밀접한 관련성이 있음을 확인하였다. 이를 통해 작업치료가 직업재활에서 전문 직무분야로 지속 발전시켜 나갈 뿐 아니라 직업재활 관련 제도 및 법령 제·개정 을 위한 기초자료로 사용되어 직업재활이 지속 활성화되기를 희망한다.

Objective : This study aimed to identify the quantitative changes and trends in research topics related to vocational rehabilitation in Korea over time, thereby examining shifts in the domestic vocational rehabilitation paradigm. Methods : The study analyzed a total of 1,531 academic and thesis publications related to vocational rehabilitation, which were registered in the database of the Korea Education and Research Information Service (KERIS) by 2023. Quantitative analysis was conducted on the collected data, and general frequency analysis and keyword analysis, and topic modeling were applied to 938 documents that contained abstracts. For topic modeling, the Latent Dirichlet Allocation (LDA) algorithm was used to classify keywords. Excel, SPSS, and R were used for analysis. Results : The quantitative analysis revealed 904 academic papers and 627 theses. The Korean Society of Vocational Rehabilitation had the highest number of academic publications, while Daegu University produced the most theses. In the keyword frequency analysis of vocational rehabilitation studies, "job" had the highest frequency, followed by "persons with disabilities", "vocational rehabilitation", "rehabilitation facilities", "needs", and "society". Among the 11 main topics derived from topic modeling, "Topic 7: Return to Work for Injured Workers" was the most commonly discussed. The analysis of changes in research topics over time showed that "Topic 2: The Meaning and Value of Vocational Rehabilitation Based on Personal Experience", "Topic 6: Effectiveness of Vocational Rehabilitation Services", and "Topic 7: Return to Work for Injured Workers" have been steadily increasing, whereas "Topic 5: Personal and Social Efforts for Economic Independence", "Topic 8: Policy and System Improvement to Promote Employment of Persons with Disabilities", and "Topic 9: Vocational Training for Successful Employment and Job Retention" have been decreasing. Conclusion : This study confirmed that vocational rehabilitation can be defined as "achieving employment and satisfaction for persons with disabilities through rehabilitation facilities, social support, services, and programs", aligning closely with the goals and directions of occupational therapy. It was also found that the quantitative and qualitative changes in vocational rehabilitation research are closely related to the enactment and revision of national laws and policies.

전세계적으로 기후 변화 문제가 심화되고 있으며, 화석연료의 사용 증가로 인한 다양한 문제들이 야기되 고 있다. 특히 탄소중립 정책이 가속화됨으로 재생에너지에 대한 관심이 증가하고 있는 추세이다. 이에 본 연구에 서는 SCOPUS DB를 활용하여 신재생에너지 연구 동향을 파악하였다. 초록 제공이 가능한 1,353개의 데이터를 확보하고 이를 분석할 수 잇도록 데이터 전처리를 수행하고 분석을 수행하였다. 토픽모델링 분석 결과 중요한 키워드로 renewable와 enegy로 나타났다. 이 외에도 electricity, solar, wind, 등이 중요한 키워드로 분석이 되었다. 본 연구 결과를 통해 신재생에너지 관련 기업의 실무자들이 신재생에너지 관련 연구동향을 실무에 활용 할 수 있을 것으로 기대한다.

The problem of climate change is intensifying around the world, and the increasing use of fossil fuels is causing a variety of problems. In particular, interest in renewable energy is increasing due to the acceleration of carbon neutrality policies. In this study, we utilized SCOPUS DB to identify trends in renewable energy research. We obtained 1,353 data for which abstracts were available and performed data preprocessing to analyze them. Topic modeling analysis showed that renewable and energy were the most important keywords. In addition, electricity, solar, wind, etc. were analyzed as important keywords. Through the results of this study, it is expected that practitioners of renewable energy-related companies can utilize the research trends related to renewable energy in practice.

본 연구는 2023 월드 베이스볼 클래식(WBC) 한국 야구 국가대표팀에 대한 전반적인 인식을 파악함으로써 한국 야구 국가대표 인식 변화에 따른 개선 방향과 WBC 대회 활성화를 위한 마케팅적 시사점을 제공하는데 목적이 있다. 이를 위해 빅데이터 일괄처리솔루션 텍스톰(TextoM)을 활용하여 텍스트마이닝, TF-IDF, 연결중심성, 의미연결망분석을 실시하였으며, 네이버(Naver), 다음(Daum), 구글(Google)에서 2023년 2월 8일부터~4월 21일까지 WBC 개막 전, 경기 기간, 폐막 후로 나누어 자료를 수집하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 키워드 분석결과 WBC 개막 전에는 한국 야구 국가대표팀의 정보, 전지훈련, 중계, WBC 경기 기간에는 WBC 참가국 및 참가 선수, 경기 일정, 경기 결과, WBC 폐막 후에는 WBC 대회 정보, 프로야구 개막, 경기력 부진 등과 관련된 키워드가 주를 이루고 있었다. 둘째, 네트워크 시각화 및 CONCOR 분석 결과 WBC 개막 전에는 WBC 한국 야구대표팀, WBC 경기 이슈, 전지훈련, WBC 해설로 총 4개의 그룹, WBC 경기 기간에는 WBC 한국 야구대표팀, WBC 경기 이슈, WBC 경기 결과, WBC 개막, 국가대표 은퇴로 총 5개의 그룹, WBC 폐막 후에는 WBC 한국 성적, WBC 부진, 아시안게임 준비, WBC 경기 이슈로 총 4개의 그룹으로 나타났다. 따라서 본 연구결과를 바탕으로 제시된 대중 인식 개선방안과 WBC 활성화 전략이 대중 인식 분석 연구 및 국내 스포츠산업의 발전을 위한 기초자료가 될 수 있기를 기대한다.

This study aims to understand the overall perception of the South Korean national baseball team in the 2023 World Baseball Classic (WBC) and provide insights for improving public perception and marketing strategies for the WBC tournament. Using the TextoM big data processing solution, various analyses were conducted on data collected from Naver, Daum, and Google during different WBC phases. The research findings are as follows: Firstly, keyword analysis revealed that before the WBC opening, the predominant keywords revolved around information about the South Korean national baseball team, training, broadcasting, while during the WBC tournament, the focus shifted to participating countries, players, match schedules, and results. After the WBC's conclusion, keywords were related to tournament information, the start of the professional baseball season, and team performance issues. Secondly, network visualization and CONCOR analysis unveiled distinct groupings during different phases. Prior to the WBC opening, there were four groups comprising the South Korean national baseball team, WBC match issues, training, and commentary. During the WBC tournament, five groups emerged, including the South Korean national baseball team, WBC match issues, match results, WBC opening, and national team retirements. After the WBC's conclusion, four groups surfaced, involving the South Korean team's performance, downturn, Asian Games preparation, and match issues. Based on these results, this study aims to contribute to public perception analysis research and the development of the domestic sports industry by suggesting improvements in public perception and WBC activation strategies.

본 연구는 도박중독의 경제적, 사회적 문제가 코로나19 사태를 전후한 뉴스 내용에서 어떠 한 변화를 보이는지 비교 분석하였다. 이를 위해 텍스톰(TEXTOM) 뉴스 텍스트 분석을 이용 하여 코로나19 발병전인 2017년부터 2019년까지, 그리고 코로나19 발병후인 2020년부터 2022년까지 3년 단위로 뉴스 기사 내용들을 추출 하여 비교 분석하였다. 본 연구결과 첫째, 2020년부터 2022년 구간에는 이전 구간보다 도박중독 관련 기사 건수가 감소하였으며, 도박 중독과 관련하여 의보건 환경 변화가 있는 연도의 경우 언급된 글 건수가 감소하였다. 둘째, 키워드 분석결과 도박중독 환경이 오프라인에서 온라인 중심으로 변화되었다. 이러한 연구결 과를 토대로 향후 도박중독 문제에 대한 실천적, 정책적 전략을 제안하였다.

The purpose of this study was, in response to the emergence of gambling addiction problem as a economic and social problem, to compare and analyze the media reports on this matter over the time. For the purpose, the media reports were extracted for two years of 2017-2019 and 2020-2022, respectively, using news big data analysis service of TEXTOM and analyzed. The results are as follows. First, the reports on the gambling addiction increased significantly in 2020-2022 compared to previous period, and this was more prominent in the years when there were a problem related to gambling addiction or changes in environment or characteristics. Second, the related word analysis showed that the main group of gambling addiction shifted from adult to adolescent and the main setting had been changed from offline to online. The practical and political strategies to deal with the problem of increasing in gambling addiction for illegal online gambling addiction were proposed.

본 연구에서는 2020년 정부에서 발표한 “인공지능시대 교육정책방향과 핵심과제”에서 제시한 3대 정책 추진 방향을 확인하고, ’20∼’22년 발표된 인공지능 교육 관련 정부 정책 자료들로부터 키워드를 추출해 방향과 핵심 과제가 정책으로 어떻게 반영되고 있는지 분석하였다. 텍스트 마이닝 빈도 분석 결과 정부가 추진하는 다양한 정책 방향을 확인하였고, 매트릭스 데이터에서 핵심 추진과제로 설정된 교육의 방향을 분석하였다. 토픽 분석 결 과 인공지능 분야의 인재 양성을 위한 다양한 형태의 교육활동을 확인하였고, 개정 교육과정이 적용되기 전 다 양한 콘텐츠가 개발되고 있는 것도 확인하였다. 최종적으로 정부의 정책 방향은 ’25년 개정 교육과정을 본격적으 로 적용하는 동시에 인공지능 교육 정책을 고도화, 활성화하고 현장에 자연스럽게 안착하도록 하는 쪽으로 움직 일 것이며 교육과정이 적용되는 시기가 점점 다가올수록 현장 안착과 관련된 정책과 과제들이 점점 더 많이 등 장할 것으로 예측할 수 있었다.

In this study, We confirmed the three major policy directions presented in “Educational Policy Direction and Core Tasks in the Age of Artificial Intelligence” announced by the government in 2020, and analyzed how the direction and key tasks are reflected in the policy from keywords selected from government policy data related to artificial intelligence education published between '20 and '22. It was extracted and analyzed how the direction and key tasks are reflected in the policy. As a result of text mining and the topic analysis, the direction of education set was analyzed and various types of activities for nurturing talents in the field of artificial intelligence were confirmed. Ultimately, the government's policy direction is to apply the '25 revised curriculum in earnest, while advancing and activating the AI education policy and allowing it to settle naturally in the field. It could be predicted that related policies and tasks would appear more and more.

창업교육을 효과적으로 지원하기 위해서는 기존 창업교육의 동향을 살펴볼 필요가 있 다. 본 연구에서는 소셜 빅데이터를 활용하여 창업교육에 관한 데이터를 수집·분석함으로 써 대학생 창업교육의 동향을 파악하소, 정책적 대안을 제시하였다. 창업교육의 트렌드를 분석하기 위해 소셜 빅 데이터를 수집하여 현황을 파악하고 주요 토픽을 도출하였다. 이를 위해 TEXTOM을 활용하여 구글, 네이버, 다음 등의 주요 포털 사 이트 내 2018년부터 2022년 8월 말까지의 창업교육 관련 소셜 빅데이터를 수집하였다. 수 집된 데이터는 텍스트 마이닝 과정을 통해 정제된 단어를 도출하였고 이를 바탕으로 빈도 분석 및 중심성 분석, N-gram 분석, 매트릭스 분석, 토픽 분석 등을 수행하였다. 창업교육 내 상위 키워드를 분석한 결과, 개발, 기술 등의 단어가 가장 많이 등장하였으 며, 연구소, 대학이 상위권에 등장하면서 창업교육이 학계와 연구계를 중심으로 활성화되 어 있음을 확인하였다. 정보, 사업, 정책, 지원 등의 키워드를 통해 창업교육정보에 대한 관심과, 사업 및 정책적 지원에 대한 데이터가 많이 형성되어 있음을 알 수 있었다. 창업 교육의 감성분석 결과, 긍정적인 의견이 74.62%를 차지하였다. CONCOR 분석을 통해 담 론을 분석한 결과 크게 센터를 중심으로 공동연구에 관한 담론, 대학 중심의 학술적 창업 교육 활동, 국내 산업체 단위의 기술개발 협력 활동, 세계경제에 관한 국제적 학술교류에 관한 담론이 주요 담론으로 도출되었다. 네트워크 분석을 통해 대학이 가장 활발한 창업 교육 활동을 수행하고 있음을 알 수 있었다. 이러한 연구 결과는 창업교육 내 핵심 키워드를 살펴보고 현재 창업교육 내 형성된 담 론과 주제를 살펴봄으로써 향후 창업교육의 주요 쟁점을 예측하는데 유용한 자료로 사용 될 수 있을 것으로 보인다. 정책적 대안으로 (1)글로벌 창업교육의 활성화, (2)대학생 관 심분야별 창업특화프로그램 운영, (3)창업교육 방식의 전환, (4)창업교육 인프라 조성, (5)창업교육 연계 거버넌스 구축 등을 제시하였다.

In order to effectively support start-up education, it is necessary to look at the trends of existing start-up education. In this study, by collecting and analyzing data on start-up education using social big data, the trend of start-up education for college students was identified and policy alternatives were suggested. In order to analyze the trend of start-up education, social big data were collected to grasp the current status and derive major topics. To this end, TEXTOM was used to collect social big data related to start-up education from 2018 to the end of August 2022 in major portal sites such as Google, Naver, and Daum. The collected data derived purified words through the text mining process, and based on this, frequency analysis and centrality analysis, N-gram analysis, matrix analysis, and topic analysis were performed. As a result of analyzing the top keywords in start-up education, it was confirmed that words such as development and technology appeared the most, and as research institutes and universities appeared in the top, start-up education was activated around academia and research circles. Keywords such as information, business, policy, and support showed that interest in start-up education information and data on business and policy support were formed. As a result of the emotional analysis of start-up education, positive opinions accounted for 74.62%, and evaluations such as excellent, growing, good, and solid were derived. As a result of analyzing the discourse through CONCOR analysis, the discourse on joint research centered on the center, academic start-up education activities centered on universities, technology development cooperation activities at the domestic industry level, and international academic exchanges on the global economy were drawn as major discourses. Through network analysis, it can be seen that universities are carrying out the most active start-up education activities. These research results are expected to be useful data for predicting major issues of start-up education in the future by examining key keywords in start-up education and examining the discourse and topics formed in current start-up education. As a policy alternative, (1) revitalization of global start-up education, (2) start-up specialized programs and convergence education, (3) conversion of start-up education methods, and (4) creation of start-up education infrastructure, (5) establishment of governance linked to start-up education were suggested.

본 연구는 포스트코로나 시대에 그 필요성과 상용화 가능성이 큰 대학생 진로상담 챗봇 설계를 위한 전초 작업에 해당된다. 학령 인구의 급감 과 더불어 최근 5년간 대학을 자퇴하는 학생 수가 꾸준히 증가하고 있으며 특히, 코로나 팬데믹으로 인한 원격 수업 등으로 인해 그 수는 더 늘어 날 것으로 보인다. 위기 시대에 대학은 ‘등록경영(enrollment management)’ 의 차원에서 보다 수요자 중심의 교육 서비스와 행정을 위한 해법 마련에 부심하고 있는 상황에서 캘리포니아 주립대학 등에서는 AI 기반의 개인화된 챗봇 및 카운슬링 챗봇을 통해 사용자 만족도를 제고하고 있 다. 진로문제는 대학생 고민의 매우 큰 비중을 차지하고 있으며 문제 해결 방안 설계시 현재 대학생인 모바일 네이티브 세대들의 관심 키워드와 접근성을 고려해야 한다. 본 연구에서는 대학생 진로상담의 Q&A가 행해지는 대표적인 소셜미디어 중의 하나인 네이버 지식인에서 ‘대학생 진로상담’을 키워드로 했 을 때 검색되는 질의문 텍스트를 크롤링한 후 빈도 분석을 통해 대학생 진로상담 챗봇설계를 위한 선택지 키워드를 도출하고 실험적인 맥락 분 석과 감성 분석을 행하였다. 향후 연구에서는 텍스트 마이닝으로 도출된 소셜 데이터를 기반으로 진로 및 경력 컨설턴트의 도메인 지식과 결합 하여 체계적인 진로상담 온톨로지(ontology)를 구축해야 한다. 또한 현실에서 실용적인 챗봇으로 기능하기 위해서는 내용과 맥락에 맞는 복합적 인 감성 분석을 행하야 하며 온톨로지를 이용하여 쿼리-정보 매핑 후보를 추출하는 단계, 질의자의 쿼리에 대한 적합한 정보를 인출하는 시스템 이 선행돼야 한다.

This study intends to design for the college student career counseling chatbot that is highly necessary in the post-corona era. Along with the sharp decline in the school-age population, the number of students dropping out of college has been steadily increasing over the past five years, and the number is expected to increase further due to the coronavirus pandemic. In the era of crisis, universities are struggling to come up with solutions for more learner-centered educational services and 'enrollment management'. In one of the California State Universities(CSUCI), for example, it improves students satisfaction through AI-based personalized chatbots and counseling services. Career issues occupy a very large proportion of college students' concerns, and when designing a solution to the problem, their searching keywords and their accessibility of the mobile native generation should be considered. In this study, based on the texts extracted in QnAs section of Naver, Korea’s number one search engine, we design Talkabot for college students career counseling. It combines with rule based keywords matching and dialogs responding to texts based on the context analysis and sentiment analysis. In future research, based on the social data derived from text mining, it is necessary to build a systematic career counseling ontology by combining it with the domain knowledge of career consultants. In order to function as a practical chatbot in the real world, more complex sentiment analysis, for example with Google cloud API should be required. More importantly, we should establish an ontology-based query-information mapping in the career counseling chatbot.

텍스트 마이닝을 활용한 주가 방향 예측 연구에서는 대부분 뉴스, SNS 데이터를 사용하고 있다. 하지만 뉴스, SNS 데이터로부터 기업에 대한 솔직하고 생생한 정보는 얻기 어렵다는 약점이 존재한다. 본 논문에서는 실제 근무 경험 이 있는 내부 직원의 기업 리뷰를 반영하여, 종업원 만족도를 활용한 주가의 방향성을 예측하는 문제를 다룬다. 머신러 닝 모델별 성능평가를 통해 예측 정확도를 비교, 분석한 결과 종업원의 기업 리뷰 데이터를 추가로 이용한 주가 방향 예측 모델은 그렇지 않은 모델 대비 뛰어난 분류 성과를 보였다. 본 연구는 금융 공학에 자연어처리기술을 활용한 융합 연구로서 주가 예측 분야에서 종업원 만족도를 활용한 기존에 없던 새로운 방법론을 추구하였다. 실무적으로 주가 방향 예측 분야에 유용한 정보를 제공할 것으로 기대된다.

Most of the stock price prediction research using text mining uses news and SNS data. However, there is a weakness that it is difficult to get honest and vivid information about companies from them. This paper deals with the problem of the prediction for the direction of stock price by doing text mining the online company reviews of internal staff indicating employee satisfaction. The comparative analysis of the prediction models for the direction of stock price showed the prediction model, which adds internal employee reviews, has better performance than those that did not. This paper presents the convergence study using natural language processing in financial engineering. In the field of stock price prediction, This paper pursued a new methodology that used employee satisfaction. In practice, it is expected to provide useful information in the field of forecasting stock price direction.

[목적] 본 연구는 온라인 플랫폼 상에서 다양하게 생성되는 골프 레슨 콘텐츠와 관련한 소비자 인식과 트렌드를 파 악하기 위해 빅데이터 분석을 실시하였다. [방법] 이를 위해 텍스톰(Textom)을 이용하여 `골프 레슨'을 주요 키워드 한 네이버, 다음의 텍스트 데이터를 2018년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지 총 2년의 연구 기간을 설정하여 수집 하였다. 이를 정제한 데이터를 토대로 텍스트 마이닝 분석을 실시하고, Ucinet6를 적용해 의미연결망 분석을 시행하 였다. [결과] 상위 출현빈도 키워드 중 ‘프로’, ‘연습’, ‘아카데미’가 주요 키워드로 확인되었으며 CONCOR(군집) 분석 시, 총 4개 군집 유형(‘레슨 정보’, ‘레슨 상품’, ‘레슨 장소 및 시설’, ‘레슨 영상’)의 특성이 나타났다. [결론] 본 연구를 통해 골프 레슨과 관련한 소비자 인식, 트렌드에 대한 기초자료를 제공함으로써 골프 레슨 콘텐츠 생산 및 서비스 제공에 있어 전략적 방향성을 제시할 수 있을 것이다.

[Purpose] This study conducted big data analysis to identify consumer perceptions and trends related to golf lesson contents generated on the online platform. [Method] For this purpose, collected text data that related to the 'Golf Lesson' keyword using Textom, a total of 2 years from January 1, 2018 to December 31, 2019. Text mining analysis was performed using the refined data, and semantic network analysis was performed using Ucinet6. [Result] Among the top frequency keywords, 'Pro', 'Practice', and 'Academy' were identified as the main keywords. In the CONCOR analysis, appeared as four types ('Lesson Information', 'Lesson Products', 'Lesson Places & Facilitities', 'Lesson Videos') [Conclusion] This study suggests the strategic direction in producing golf lesson contents and providing services by providing basic data on consumer perceptions and trends related to golf lesson.

기술의 발전은 많은 변화를 가져오고 있다. 한국의 경제성장과 더불어 국내 기업들이 과거와는 다르게 해외로의 진출이 활발해지고 있다. 최근에는 한류에 힘입어 동남아 시장을 중심으로 대기업 외에도 많은 중소 및 중견기업들이 진출하고 있다. 본 연구에서는 기업의 해외 진출 전략 동향을 파악하고자, 외국의 학술 데이터베이스인 scopus 활용하 였다. 해외진출 전략이라는 단어를 제목으로 검색을 하고 이를 통해 총 153개의 논문의 초록을 확보하였다. 확보된 초 록 논문을 전처리를 통해 분석에 가능한 데이터로 만들고 KoNLP를 활용하여 분석을 수행하였다. 분석결과 중요한 키 워드가 10개 도출이 되었다. 본 연구의 결과는 기업들이 해외 진출에 대한 연구 동향을 파악하는데 목적이 있으며, 이를 통해 연구자들에게 해외 진출 전략의 동향을 제공하는데 그 목적이 있다. 이 연구는 향후 해외진출 전략에 대한 연구를 위한 가이드라인을 제공할 것으로 기대된다.

Advances in technology are bringing a lot of change.. Due to Korea's economic growth, domestic companies are expanding overseas unlike in the past.. Recently, many small and medium-sized companies, in addition to large companies, are making inroads in Southeast Asian markets thanks to the Korean Wave. This study used the international academic database scopus to identify trends in the company's overseas expansion strategy. A search was conducted under the title of the word overseas advancement strategy, which secured a total of 153 papers. Abstracts of the research paper were refined for analysis and then analyzed using KoNLP package. As a result, 10 important keywords were derived. The purpose of this study is to identify the research trends of companies in overseas market through these results. This study provides a guideline for future research on overseas expansion strategies.

본 연구에서는 한국의 스포츠 지도자 중에서 축구국가대표팀 감독중에서 외국인 감독의 리더십 유형을 살펴보 고자 한다. 이를 위해 감독의 재임기간 동안의 뉴스 기사들을 크롤링하고 이를 분석하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 성공한 스포츠 지도자들이 갖추고 있는 리더십의 유형이 있는 것으로 나타났다. 둘째, 실패한 스포츠 지도 자들이 갖추고 있는 리더십의 유형이 있는 것으로 나타났다. 본 연구 결과에서 나타난 리더십 유형 및 특성은 지도자들 이 갖추어야 할 효과적인 리더십을 규명하여, 선수들을 지도하는데 있어 필요한 리더십이 무엇인지를 파악하고 이를 통해 선수들을 지도하고 성과를 창출하는데 활용이 가능하다는 점에서 실무적 차원의 시사점이 있다.

This paper investigates different types of leadership found in foreign coaches in charge of the Korean national soccer team. To that end, news articles published during the tenure of those coaches were crawled for analysis. The analysis highlighted the following results. First, successful sports leaders showed their own specific types of leadership. Second, failed sports leaders showed specific types of leadership. The findings have the following implications. The leadership established based on the analysis results have practical implications in that they suggest the types of effectiveness leadership that are required of sports leaders in managing and leading athletes whilst generating tangible results and performance.

The purpose of this study is to analysis of changing destination image about tourism destination regeneration by using text mining. For this, this study collected data containing ’Jeonju hanok village’ keywords from blogs, news and webpages on Naver, Daum, Twitter and Facebook during twelve years, 2007 through 2018. Data were collected by using TEXTOM, a data collecting and processing program and from those data, density, degree centrality were analyzed by utilizing packaged NetDraw along with UCINET. As a result of the analysis, the amount of positive data increased steeply after the urban regeneration. it was found that the Image of tourism destination regeneration was improved. Based on the results of this analysis, the following implications are suggested. this study has expanded methodologies used in the tourism field. The main limitation of this study is that the subject of the research was limited to blogs and cafés based on the Korean portal site Naver, Daum and Google. This online data collects in targeting only Korean, it can’t generalize too much except other target. Second, It is difficult to generalize as the research is conducted around Jeonju Hanok Village. In future research, it is deemed necessary to check the change in perception caused by the tourism regeneration more comprehensively.

Located in the core area of Jongno, Iksun-dong is a city-style hanok area, which has recently been transformed into a homey hanok atmosphere through cafes and other forms of hanok reconstruction. In particular, the Iksung-dong Gentrification phenomenon shows the typical characteristics of gentrification occurred in Seoul recently. The characteristic of this is that the space for the local residents is a space for outsiders, There is a difference from the reservation, There are also cases where missed times for policy responses are appropriate. In order to regulate the rate of change of the place-sex change process, it is necessary to analyze the factor affecting the speed according to the timing of the gentrification, and to discuss the policy to properly protect and win the neighborhood store. In this research, for finding speed of gentrification, using text-mining analysis which is a method of big data

Casino industry has been getting attention worldwide, in particular, in terms of tourism promotion and economic benefit. The purpose of this study was investigate the changing perceptions about hotel casino by the general public, using social network analysis. Textom was used to collect text data from Naver search engines over the period of 2012-2016. A total of 96,532 words were accumulated for the analysis. The analysis focused on the relationships among the words selected. Semantic network analysis and CONCOR analysis provided some interesting results and implications. The general public tended to positively perceive hotel casino as both leisure activity and travel destination rather than having negative mind on it. In summary, casino is a part of leisure culture. As time went, this tendency became stronger. Some implications related to casino policy stem from the result: development of standardized casino program and aggressive promotion of positive functions of casino. These policies are expected to contribute to building up the foundation of positive perception about casino as leisure.

The purpose of this study is to analysis of changing perception about awareness of Korea tourism by using big data of social media. For this, this study collected data containing「tourism」, 「travel」keywords from blogs, news and webpages on Naver and Facebook during five years, 2013 through 2017. Data were collected by using TEXTOM, a data collecting and processing program and from those data, density, degree centrality were analyzed by utilizing packaged NetDraw along with UCINET. As a result of the analysis, it was found that the web visibility of Korean tourist destinations was high. In addition, the result showed that the web visibility was also high for tourism types such as tourism week, family trip, overseas trip and free-style trip.

Camping has been getting attention worldwide, in particular, in terms of tourism promotion and economic benefit. The purpose of this study was investigate the changing perceptions about Camping by the general public, using social network analysis. Textom was used to collect text data from Naver, Daum, and Google search engines over the period of 2010-2014. A total of 578,187 words were accumulated for the analysis. The analysis focused on the relationships among the words selected. Semantic network analysis and CONCOR analysis provided some interesting results and implications. The general public tended to positively perceive camping as both leisure activity and travel destination. In summary, camping is a part of leisure culture. As time went, this tendency became stronger. Some implications related to camping policy stem from the result: development of standardized camping program and aggressive promotion of positive functions of camping. These policies are expected to contribute to building up the foundation of positive perception about camping as leisure.

This study performed an interdisciplinary research on action movies released from 1930 to 2009 based on the Internet Movie Database (iMDB). It targeted synopses and keyword tags of 799 movies and found there were major recurrent themes of “Rescue,” “Revenge,” “Chase,” “Thwart,” “Abduct,” “Escape,” “Sacrifice,” “Thieve,” “Betray,” and “(Dis-)inform.” The results show that fight scenes have increased their use of guns and martial arts since WWII; heroes have changed from groups to individuals; and background locations have changed from large scale outdoor towns and war zones, to more confined areas such as buildings and cars, though the variety of locations has increased to include multiple cities and countries.

본 연구는 빅데이터를 활용하여 감사 시 유의해서 살펴보아야 할 ITS 관련 정책이슈 탐색방법 개발 및 적용을 목적으 로 한다. 이를 위해 본 연구에서는 William Dunn이 제안한 경계분석을 이론적 토대로 하여, 여기에 감사원 감사실무 프 로세스를 접목한 감사이슈 분석 틀을 제안했다. 그리고 이 분석 틀을 전산으로 구현하기 위해 메타문제를 추정하는 개념 이 경계분석과 유사한 텍스트마이닝 기법을 응용했다. 텍스트마이닝의 구체적 모형은 David Blei가 제안한 Latent Dirichlet Allocation(LDA) 모형을 기반으로 하는 비대칭-대칭 혼합 어휘소 기반 LDA를 응용했다. 사례분석 결과, 경찰청 에서 운영하는 도시교통정보시스템의 교통정보 수집률 저조와 국토교통부의 첨단교통관리시스템과의 중복 문제, 디지털 운행기록계의 주행거리 조작 등이 주요 이슈로 도출됐다.

With requiring circumspections using big data, this study attempts to develop and apply the search method for audit issues relating to the ITS policy or program. For the foregoing, the auditing process of the board of audit and inspection was converged with the theoretical frame of boundary analysis proposed by William Dunn as an analysis tool for audit issues. Moreover, we apply the text mining technique in order to computerize the analysis tool, which is similar to the boundary analysis in the concept of approaching meta-problems. For the text mining analysis, specific model we applied the antisymmetry-symmetry compound lexeme-based LDA model based on the Latent Dirichlet Allocation(LDA) methodologies proposed by David Blei. The several prime issues were founded through a case analysis as follows: lack of collection of traffic information by the urban traffic information system, which is operated by the National Police Agency, the overlapping problems between the Ministry of Land, Infrastructure and Transport and the Advanced Traffic Management System and fabrication of the mileage on digital tachograph.

코로나19의 확산으로 ‘가상관광’이 주목받고 있다. 포털 뉴스를 대상으로 ‘가상관광’을 키워드로 검색하여 데이터 마이닝 기법인 로그오즈비 분석, 명사 빈도분석, 의미망 분석을 통해 추이와 방향성을 고찰하였다. 그 결과, 코로나19 이전부터 ‘체험’과 ‘기술’기반의 ‘가상관광’에 주목하고 있었으며, ‘콘텐츠의 다양성 확보’에서 코로나19 이 후 ‘지역 경제의 회복을 위한 사업’으로 바뀌었다는 점과 ‘온라인’ 기반의 ‘상호작용’이 가능한 ‘가상현실’ ‘확장현실’ 등의 정보통신기술 의존성이 커졌다는 점을 명확히 할 수 있었다. 메타버스 등 ‘가상공간’에 대한 수요가 확대되고 있으므로 정부는 조사결과에 기초한 지원계획과 정책을 수립하고, 지자체와 기업은 AISAS(Attension, Interest, Search, Action, Share)에 주목하여 차별적 콘텐츠를 기획・제작하며, 대학과 연구기관은 콘텐츠에 맞는 기술을 개발하여 적용, 평가, 실용화함으로써 경제적, 체계적, 순환적 구조가 이루어질 수 있도록 해야 한다.

The outbreak of the Covid 19 increased the interest on the ‘Virtual Tourism. In this research the key word related to “Virtual Tourism” was collected through the search engine and was analyzed through the data mining method such as Log-odds ratio, Frequency, and network analysis. It is clear that the information and communication dependency increased in the field of “Virtual Tourism” after Covid 19 and also the trend have changed from “securement of the contents diversity” to “project related to economic recovery.” Since the demands for the “Virtual Reality” such as metaverse is increasing, there should be an economic and circular structure in which the government establishing a related policy and the funding plan based on the research, local government and the private companies planning and producing discriminate contents focusing on AISAS(Attension, Interest, Search, Action, Share) aand the research institutions and universities developing, applying, assessing and commercializing the technology.