$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

텍스트 분석을 이용한 코로나19 관련 국내논문의 토픽 및 감성연구
Topic and Sentiment Analysis on COVID19 Research in Korea Using Text Analysis 원문보기

한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호, 2021 July 14, 2021년, pp.329 - 331  

허성민 (금오공과대학교 응용수학과) ,  양지연 (금오공과대학교 응용수학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

본 연구에서는 코로나19 관련 연구논문의 연구주제를 탐색하고 동향을 검토하고 있다. 또한 감성분석을 통해 부정적인 어조가 강한 경고가 되는 주제들을 알아본다. 잠재 디리슐레 할당(LDA)를 이용하여 총 8개의 토픽을 발견하 였고, 이를 구조적 토픽 모델링(STM)과 비교하여 비교적 안정적인 결과임을 확인하였다. 또한 k-means 군집 알고리즘을 통해 각 토픽별로 세부 연구주제를 발견하였고 주성분 분석을 이용하여 이를 시각적으로 표현하였다. 감성분석을 통해 각 토픽별 긍정적, 부정적인 단어들을 살펴보고 감성점수를 계산하여 연구논문의 주된 어조를 파악하였는데, 특히 생물 의학 관련, 국제적 역학관계, 심리적 영향과 관련된 연구에서 부정적인 어조가 강한 것으로 나타나 해당 부문에 대해서 주의와 관심이 요구된다. 향후 연구자들이 연구의 방향성을 탐색하고 정책결정자들이 연구지원 사업을 결정하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

관련 콘텐츠

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로