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비정형 텍스트 테이터 분석을 위한 워드클라우드 기법에 관한 연구
A Study on Word Cloud Techniques for Analysis of Unstructured Text Data 원문보기

Journal of the convergence on culture technology : JCCT = 문화기술의 융합, v.6 no.4, 2020년, pp.715 - 720  

이원조 (울산과학대학교 안전및산업경영공학과)

초록
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빅데이터 분석에서 텍스트 데이터는 대부분 비정형이고 대용량으로 분석 기법이 정립되지 않아 분석에 어려움이 많았다. 따라서 텍스트 데이터 분석 기법의 하나인 빅데이터 워드클라우드 기법의 실무 적용시 문제점과 유용성 검증을 통한 상용화 가능성을 위해 본 연구를 수행하였다. 본 논문에서는 R 프로그램 워드클라우드 기법을 이용하여 "대통령 UN연설문"을 시각화 분석을 하고 이 기법의 한계와 문제점을 도출한다. 그리고 이를 해결하기 위한 개선된 모델을 제안하여 워드클라우드 기법의 실무 적용에 대한 효율적인 방안을 제시한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In Big data analysis, text data is mostly unstructured and large-capacity, so analysis was difficult because analysis techniques were not established. Therefore, this study was conducted for the possibility of commercialization through verification of usefulness and problems when applying the big da...

주제어

#빅데이터   #비정형 데이터   #텍스트 분석   #워드클라우드   #R 프로그램   #시각화  

표/그림 (14)

AI 본문요약
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제안 방법

  • 제안된 모델에서는 분석자가 R 프로그램 사용과 휴리스틱(Heuristics) 후처리 정제를 반복하면서 부적격 값은 제거하고 한글 사전에 없는 데이터는 추가한다. 그리고 후처리가 완료된 데이터로 워드클라우드 시각화 분석을 통해 그 결과를 해석하고 정보화한다[1][2][15][16].
  • 따라서 본 연구에서는 비정형 텍스트 데이터 분석을 위한 데이터 수집 후 수작업 전처리를 하고 R 프로그램과 휴리스틱 후처리 정제 기법을 사용한 비정형 데이터 정제 모델을 제안하고 이 정제 모델을 적용한 분석 사례로 “대통령 UN연설문” 텍스트 문서를 R 프로그램 워드클라우드 기법을 사용하여 시각화 분석하여 핵심 이슈를 추출하는 과정을 보여주고 있다.
  • 따라서 본 연구에서는 비정형 텍스트 데이터 분석을 위한 데이터 수집 후 수작업 전처리를 하고 R 프로그램과 휴리스틱 후처리 정제 기법을 사용한 비정형 데이터 정제 모델을 제안하고 이 정제 모델을 적용한 분석 사례로 “대통령 UN연설문” 텍스트 문서를 R 프로그램 워드클라우드 기법을 사용하여 시각화 분석하여 핵심 이슈를 추출하는 과정을 보여주고 있다. 따라서 워드클라우드 기법을 이용하여 주요 이슈를 시각화하여 분석하는 과정에서 발생하는 문제점을 도출하고 이에 대한 해법으로 새로운 데이터 정제 모델을 제안하여 워드클라우드 기법의 실무 적용에 대한 효율적인 방안을 제시한다[1][2][4][6][8].
  • 워드클라우드 작성을 위한 대상 문서는 청와대 홈페이지에서 “대통령 UN 연설문”을 대상으로 R 프로그램에서 워드클라우드를 작성하는 방법에 대해서 구현하고 그 결 과를 분석한다.
  • 따라서 다음 그림 1은 기존 비정형 데이터 정제과정이고 그림 2는 제안된 비정형 데이터 정제과정을 보여준다. 제안된 모델에서는 분석자가 R 프로그램 사용과 휴리스틱(Heuristics) 후처리 정제를 반복하면서 부적격 값은 제거하고 한글 사전에 없는 데이터는 추가한다. 그리고 후처리가 완료된 데이터로 워드클라우드 시각화 분석을 통해 그 결과를 해석하고 정보화한다[1][2][15][16].

대상 데이터

  • 일정한 규격이나 형태를 지닌 숫자 데이터(numeric data)와 달리 그림이나 영상, 문서처럼 형태와 구조가 다른 구조화 되지 않은 데이터를 말한다. 비정형 데이터의 사례로는 책, 잡지, 문서의료 기록, 음성 정보, 영상 정보와 같은 전통적인 데이터 이외에 이메일, 트위터, 블로그처럼 모바일 기기와 온라인에서 생성되는 데이터가 있다. 이들 텍스트 데이터 분석 중에서 인터넷 검색어 분석은 검색어를 중심으로 사용자들의 관심사를 분석할 수 있도록 지원해주는 많은 사이트 들이 있다.

이론/모형

  • 따라서 이번 연구의 실험에서 사용된 비정형 텍스트 데이터 분석 방법은 R 프로그램 워드클라우드 기법을 사용하고 빅데이터 분석에 사용되는 한글사전은 KoNLP를 사용하였으며, 검증을 위한 소스프로그램은 “모두를 위한 R데이터분석”의 워드클라우드 기법 프로그램을 사용하였다[1][3][5][11][12].
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참고문헌 (16)

  1. J. Lee, D. Yun, S. O, C. Lee, A Big Data Analysis of Civel Complaint Texts Using R Language, KIICE, vol.24, no.1, pp. 323-325, 2020. 

  2. M. Chi , S. Lin, S. Chen, C. Lin, T. Lee, Morphab1e word Clouds for Time-Varying Text Data Visualization, IEEE, vol.21, no.12, pp. 1415-1426, 10.1109/TVCG.2015.2440241, 2015. 

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  3. Kumar, P. Thakur, K. Gupta, and A. Pal, Text mining approach to analyse the relation between obesity and breast cancer data, ILNS, 2015. 

  4. M. Han, Y. Kim, C. Lee, Analysis of News Regarding New southeastem Airport Using Text Mining Techniques, Smart Media Journal, Vol. 6, No. 1, 2017. 

  5. Sungeun Kim, Keywords "4 major rivers" seen through big data analysis, Korea Water Resources Association, 2017. 

  6. Jiapei Li, Seong Yoon Shin, Hyun Chang Lee, Text Mining and Visualization of Papers Reviews Using R Language, Korea Information and Communication Society, vol.15 no.3, pp. 170-174, 10.6109/jicce.2017.15.3.170, 2017. 

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  7. I. Lee, N. Young, Unstructured data analysis and visualization, Korean Psychology Association, vol.31, no.2, pp. 499-518, 10.24230/ksiop.31.2.201805.499, 2018. 

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  8. Y. Noh, S. Bae, Analysis of unstructured data for Korean traffic broadcast reports applying text mining, vol.17, no.3, pp. 87-97, 10.12815/kits.2018.17.3.87, 2018. 

  9. Dongnyeok Sim, Research on ICT issue detection and analysis methodology using text data, 2020. 

  10. Software Engineering Center Webzine Materials, Big data purification process, 2020. 

  11. Giseop Noh, 2018, An Analysis on Internet Information using Real Time Search Words, JCCT, vol. 4, No. 4, pp. 337-341 

  12. Jongyong LEE, A Study on Tourism Analysis in Uijeongbu Region Using Big Data, JCCT, vol. 6, No. 1, pp. 413-419, 2020. 

  13. Sunghuk Moon, Big data environment analysis and research on ways to secure global competitiveness, JCCT, vol. 5 No. 2, pp. 361-367. 

  14. Web Mining, IT Glossary, Korea Information and Communication Technology Association. 

  15. text mining, Biochemistry Encyclopedia. 

  16. Sejong Oh, R data analysis for everyone, R data analysis for everyone, Hanbit Media, 2019. 

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