최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기Journal of the Korean Data & Information Science Society = 한국데이터정보과학회지, v.26 no.3, 2015년, pp.619 - 630
강병욱 ((주)엠소프트테크놀러지) , 허만규 (동의대학교 분자생물학과) , 최승배 (동의대학교 데이터정보학과)
The purpose of this study is to provide basic information to develop a game strategy plan of a team in a future by identifying the patterns of attack and pass of national men's professional volleyball teams and extracting core key words related with volleyball game performance to evaluate game perfo...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
---|---|---|
텍스트마이닝은 어떤 절차로 분석을 수행하는가? | ‘텍스트마이닝’은 비정형화된 대규모 텍스트 데이터로부터 유용한 패턴 및 관계를 발견, 추출하는 과정이다. 텍스트마이닝은 (1) ‘데이터 수집과정’, (2) ‘용어 추출과정’, (3) ‘정보 추출과정’ (4) ‘정보 분석과정’의 4단계의 절차를 거친다. 먼저 ‘데이터 수집과정’은 ‘텍스트마이닝’의 첫 번째 단계로서 비정형 대규모 텍스트 데이터를 수집하는 단계이다. | |
사회네트워크분석은 무엇을 말하는가? | 이 때문에 많은 주목을 받고 있는 분야가 ‘사회 미디어 분석’이고, ‘사회네트워크분석’과 ‘텍스트마이닝’이 대표적인 기술이다. ‘사회네트워크분석’은 사회네트워크 서비스를 통하여 연결된 또는 연결되지 않은 개인 (또는 기관)으로 구성된 사회적 구조 (점과 선으로 구성된 망)에 대한 사회과학적·통계학적 분석방법이다 (Huh, 2010). ‘사회네트워크 분석’을 통해 보이지 않는 인적 네트워크 관계의 유형과 개인 (또는 기관)의 역할 등을 파악하고, 관계의 유형에 따라 어떠한 효과가 나타나는 지를 알아볼 수 있다. | |
사회 미디어 분석 분야가 주목받고 있는 이유는 무엇인가? | 본 연구에서 관심 있는 데이터는 비정형화된 텍스트 데이터로서 사회네트워크 서비스뿐만 아니라 이메일과 메시지 등 많은 방법을 통해서 얻어질 수 있다. 이 때문에 많은 주목을 받고 있는 분야가 ‘사회 미디어 분석’이고, ‘사회네트워크분석’과 ‘텍스트마이닝’이 대표적인 기술이다. |
Cho, J. S. (2012). Inflow and outflow analysis of double majors using social network analysis. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 23, 693-701.
Cho, J. S. (2014). Analysis of employee's characteristic using data visualization. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 25, 727-736.
Cho (2012)는 ‘사회네트워크분석’을 이용하여 학과별 복수전공자들의 유입과 유출에 대한 특성을 분석하였고, Cho (2014)는 개인특성 변수들이 취업여부에 미치는 효과를 분석하기 위해서 ‘사회네트워크분석’의 연결망 구조로 시각화하였다.
그리고 Won과 Choi (2014)는 통계학 관련 국내 학술지들이 어떠한 수준의 영향력을 가지고 있는지를 다양한 KCI 인용지수를 이용하여 비교하였고, 상호인용 빈도를 활용하여 학술지 간 관련성을 알아보기 위해 ‘사회네트워크분석’ 관점에서 조망하였다.
Choi, S. B., Kang, C. W., Choi, H. J. and Kang, B. W. (2011). Social network analysis for a soccer game. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 22, 1053-1063.
사회네트워크분석’과 관련된 연구로 Choi 등 (2011)은 축구팀 내에서 각 선수들의 역할에 대한 수행실태를 평가하고, 향후 경기에서 팀의 경기 전략을 수립하는데 기초자료로 활용하기 위해 ‘사회네트워크 분석’을 수행하였다.
중심성 척도의 종류로 어떤 특정 노드에 연결된 노드들 수를 파악하는 연결중심성, 어떤 특정 노드에 다른 노드들이 얼마나 가깝게 있는 지를 파악하는 근접중심성 (closeness centrality) 그리고 어떤 노드들이 다른 노드들에 대해서 얼마나 중계 역할을 하는 지를 파악하는 매개중심성 (betweenness centrality) 등이 있다 (Choi 등, 2011).
Choi, S. B. (2013). Characteristic analysis for moving in and moving out of departments - Focused on the D university example -. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 24, 105-115.
Huh, M. H. (2010). Introduction to social network analysis utilizing R, Free Academy, Paju.
연구뿐만 아니라 Kim (2007), Huh (2010), Son (2010) 등이 집필한 ‘사회네트워크분석’과 관련된 서적들이 있다.
Jung, K. H. (2010). A study of foresight method based on text mining and complexity network analysis, Korea Institute of S&T Evaluation and Planning, Seoul.
Jung (2010)은 ‘텍스트마이닝’과 ‘네트워크분석’을 활용한 미래예측 방법 연구라는 주제로 정성적인 방법에 의해 작성된 제 3회 과학기술예측조사 (대조군)의 기술들과 정량적인 방법 (텍스트마이닝)에 의한 과학기술 미래비전 (실험군)의 기술들을 비교 분석하였다.
Kang, B. S. (2010). Performance improvement methods for new customer recommendations using degree centrality of social network. Journal of the Korean Data Analysis, 12, 1511-1521.
Kang (2010)은 사회연결망 연결중심성 (degree centrality)을 활용한 신규고객 상품추천방법의 추천 정확성 향상 방안에 대한 연구를 수행하였다.
Kim, G. H. and Park, C. (2015). Analysis of English abstracts in Journal of the Korean Data & Information Science Society using topic models and social network analysis. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 26, 151-159.
Kim, Y. H. (2007). Social network analysis, Parkyeungsa, Seoul.
연구뿐만 아니라 Kim (2007), Huh (2010), Son (2010) 등이 집필한 ‘사회네트워크분석’과 관련된 서적들이 있다.
Oh, H. S., Cho, S. K., Kang, C. W. and Lim, D. S. (2010). Fashion company's claim data analysis using text mining. Journal of the Korean Data Analysis Society, 12, 297-305.
Oh 등 (2010)은 ’텍스트마이닝’을 이용한 Claim Data 분석에 관한 연구를 하였고, Oh와 Jin (2012)은 ‘텍스트마이닝’을 이용한 쇼핑몰 구매후기 분석에 관한 연구를 수행하였다.
Oh, S. W. and Jin, S. H. (2012). A study on analysis of internet shopping mall customers' reviews by text mining. Journal of the Korean Data Analysis Society, 14, 125-137.
Oh 등 (2010)은 ’텍스트마이닝’을 이용한 Claim Data 분석에 관한 연구를 하였고, Oh와 Jin (2012)은 ‘텍스트마이닝’을 이용한 쇼핑몰 구매후기 분석에 관한 연구를 수행하였다.
Park, H. W. and Lee, Y. O. (2009). A mixed text analysis of user comments on a portal site : The 'BBK scandal' in the 2007 presidential election of south Korea. Journal of the Korean Data Analysis Society, 11, 731-744.
텍스트마이닝’과 관련된 연구로 Park와 Lee (2009)는 복합적 텍스트 분석을 이용한 포털 댓글에 관한 연구를 수행하였다.
SAS Korea. (2010). Optgraphic procedure for SNA, SAS Software Korea Ltd.
Son, D. W. (2010). Social network analysis, Parkyeungsa, Seoul.
연구뿐만 아니라 Kim (2007), Huh (2010), Son (2010) 등이 집필한 ‘사회네트워크분석’과 관련된 서적들이 있다.
Won, D. K. and Choi, K. H. (2014). Network analysis and comparing citation index of statistics journals. Journal of the Korean Data Analysis Society, 25, 317-325.
*원문 PDF 파일 및 링크정보가 존재하지 않을 경우 KISTI DDS 시스템에서 제공하는 원문복사서비스를 사용할 수 있습니다.
오픈액세스 학술지에 출판된 논문
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.