뉴스기사 분석을 통한 사회이슈와 가격에 관한 연구– 조류인플루엔자와 달걀가격 중심으로 -

한무명초,김양석,이충권 (사)한국스마트미디어학회 2018 스마트미디어저널 Vol.7 No.1

Avian influenza (AI) is a very fast pandemic and has a serious impact on consumers and producers, especially in poultry farms. The AI outbreak, which occurred nationwide at the end of 2016, caused great damage to the laying hens. As a result, the prices of processed foods made from eggs as well as eggs have skyrocketed, and the press has posted many breaking news stories. The purpose of this study was to investigate the correlation between the keyword change and the egg price fluctuation in online news articles reflecting social issues. To this end, we analyzed 682 cases of AI-related online news articles for fourteen weeks from November 2016 in South Korea. The results of this study are expected to contribute to the understanding of the relationship between the actual prices of eggs and the keywords of news articles reflecting social issues. 조류인플루엔자는 전염 속도가 매우 빠르고 양계농장을 중심으로 생산자들과 소비자들에게 심각한 영향을 끼친다. 그중에서도 2016년 말에 전국적으로 발생한 조류인플루엔자는 좁은 공간에 밀집시켜 사육하는 산란계 농장에 큰 피해를 주었다. 이에 따라 달걀과 달걀을 재료로 하는 가공식품의 가격이 급등하였고 언론은 많은 속보성 뉴스기사를 게재하였다. 본 연구는 사회이슈를 반영한 온라인 뉴스기사의 키워드 변화와 달걀가격 변동과의 상관관계를 알아보고자 하였다. 이를 위하여 2016년 11월부터 14주 동안 한국에서 발생한 조류인플루엔자 관련 온라인 뉴스기사 682건과 같은 기간의 달걀가격 변화를 분석하였다. 본 연구의 결과는 사회이슈를 반영하는 뉴스기사의 키워드와 실물가격과의 관계를 이해하는 데 기여할 것으로 기대한다.

COVID-19 발생이 업종별 창업 및 폐업에미치는 인과 영향 분석

한무명초,김양석,노미진,손재익,Tazizur Rahman (사)한국스마트미디어학회 2022 스마트미디어저널 Vol.11 No.7

COVID-19가 유행하면서 전 세계는 예상치 못한 혼란에 빠졌다. 특히, 자영업자 수가 많은 한국 경제는 COVID-19로 인한 피해가 엄청나게 발생하고 있다. 본 연구는 COVID-19 발생으로 인한 업종별 창업 및 폐업의 인과 영향(Causal Impact)을 분석하는 것을 목적으로 한다. 본 연구를 수행하기 위하여 지방행정 인허가 데이터 개방 사이트에서 2010년부터 2020년까지 11년간 발생한 창업 및 폐업 데이터 190개 업종 8,321,224건의 데이터를 수집하여 분석하였다. 연구 결과 COVID-19의 발생으로 창업이 증가한 업종은 29개(증가율 313.14% ∼ 6.39%), 창업이 감소한 업종은 23개(감소율 70.62%∼11.27%), 폐업이 증가한 업종은 21개(증가율 157.55% ∼ 13.57%), 폐업이 감소한 업종은 18개(감소율 49.45% ∼ 12.91%)로 나타났다. COVID-19 발생으로 창업이 증가하면서 폐업이 감소한 업종은 소독업, 식품운반업, 건강기능식품일반판매업이었다. COVID-19 발생으로 창업이 감소하면서 폐업이 증가한 업종은 청소년게임제공업, 단란주점영업, 일반게임제공업이었다. 본 연구의 결과가 다양한 전염성 질병을 관리하는 실무자들에게 전염성 질병 발생 상황의 인과 영향을 파악하고 대응책을 마련하는 데 도움이 되기를 기대한다.

정보기술과 교류기억시스템이 팀 성과에 미치는 영향

한무명초,이충권,차경진 한국경영정보학회 2016 Information systems review Vol.18 No.4

텍스트 마이닝 기법을 활용한 동남권 신공항 신문기사 분석

한무명초,김양석,이충권,Han, Mu Moung Cho,Kim, Yang Sok,Lee, Choong Kwon 한국스마트미디어학회 2017 스마트미디어저널 Vol.6 No.1

사회적 이슈는 정책의 방향을 결정하는 중요한 요인이며, 신문은 사회적 이슈를 반영하는 중요한 채널이다. 신문기사의 텍스트를 분석하는 것은 사회적 이슈를 이해하는 데 기여할 수 있지만, 대규모의 비정형 데이터인 뉴스를 수작업으로 분석하는 것은 매우 어렵다. 따라서 본 연구는 텍스트 분석기법과 연관분석 기법을 활용해 비정형 신문기사 내용을 정형화하여 사회적 이슈의 이해관계자들 간 관점 차이를 시스템적으로 분석하는 것을 목적으로 한다. 본 연구 수행을 위해 각 지역을 대표하는 신문사(조선일보, 중앙일보, 동아일보, 매일신문, 부산일보)를 선정한 후 기사 115건과 댓글 6,772건을 2주간 수집하여 분석하였다. 연구 결과 전국 일간지들은 해당 지역과 정치적인 관계에 초점을 맞춘 반면에, 지역 일간지들은 속해 있는 지자체를 대변하는 논조로 기사가 작성된 측면이 강하게 나타났다. Social issues are important factors that decide government policy and newspapers are critical channels that reflect them. Analysing news articles can contribute to understanding social issues, but it is very difficult to analyse the unstructured large volumes of news data manually. Therefore, this study aims to analyze the different views among stakeholders of a specific social issue by using text analysis, word cloud analysis and associative analysis methods, which systematically transform unstructured news data into structured one. We analyzed a total of 115 news articles and a total of 6,772 comments, collected from the selected newspapers (Chosun-Il-bo, Joongang-Il-bo, Donga-Il-bo, Maeil Newspaper, Busan-Il-bo) for two weeks. We found that there are significant differences in tone between newspapers. While nation-wide daily newspapers focus on political relations with local areas, local daily newspapers tend to write articles to represent local governments' interests.

제조 공정에서 센서와 머신러닝을 활용한 불량예측 방안에 대한 연구

한무명초,이충권,김양석 엘지씨엔에스 2019 Entrue Journal of Information Technology Vol.17 No.1

Predicting product defects is a very important issue in a manufacturing company because it is directly related to the profit of the company. The traditional way of identifying defectsive products is to identify them manually. This method is costly because of the high probability of human error and the need to rely on a large number of people. This study proposes a method to predict product defects in advance using sensor technology and machine learning techniques. The sensors were attached to critical pro-cessing areas of the production facility to collect data, such as pressure, speed, temperature, in real time. In order to determine whether the product is defective, we used sensor equipment to measure the weight of the product automatically, and coefficient of variation was used as a dependent variable. A predictive model was constructed by applying algorithms such as linear regres-sion, gradient boosted tree, and deep learning to the collected data. The analysis showed that deep learning outperforms other al-gorithms in predicting product defects. 제조회사에서 생산되는 제품의 불량을 예측하는 것은 기업의 이익과 직접적으로 관련되기 때문에 매우 중요한 문제로 간주한다. 불량품을 판별하는 전통적인 방법은 사람이 직접 수작업으로 불량품을 식별하는 것이다. 이런 방법은 인적 오류에 의한 오류 발생의 가능성이 크고 많은 사람에게 의존해야 하므로 비용이 많이 발생하며 이미 불량이 발생한 후 불량품을 찾는 사후 처방적인 방법이다. 본 연구는 센서 기술과 머신러닝 기법을 활용하여 제품의 불량을 사전에 예측할 방법을 제안한다. 센서는 생산 설비의 중요 처리 부위에 부착하여 압력, 속도, 온도 등의 품질에 영향을 미칠 수 있는 데이터를 실시간으로 수집하였다. 제품의 불량 여부를 판별하기 위해 제품의 무게를 자동으로 계측하는 센서 장비를 사용하였고, 무게의 변동계수(Coefficient of Variation)를 종속 변수로 사용하였다. 수집된 데이터에 Linear Regression, Gradient Boosted Tree, Deep Learning 등의 알고리즘을 적용하여 예측 모델을 구축하였다. 분석 결과 Deep Learning이 제품 불량 예측에서 가장 탁월한 성과를 보였다.

정부24 앱 사용자 리뷰 분석을 통한 문제 파악 및 개선방안

한무명초(MuMoungCho Han),노미진(Mijin Noh),김양석(YangSok Kim) 한국스마트미디어학회 2023 스마트미디어저널 Vol.12 No.11

4차 산업혁명과 코로나19 대유행의 영향으로 비대면 환경이 활성화되면서, 정부24 앱을 활용한 민원 서비스 이용량이 급증하고 있다. 따라서 공공 앱에 대한 사용자들의 불만과 개선 요구도 늘어나고 있으며 이에 대한 체계적인 관리가 필요하다. 본 연구의 목적은 정부24 앱 사용자의 불만 사항을 분석하여 민원인의 불만 현황을 파악하고 개선방안을 제시하는 것이다. 구글 플레이 스토어에서 2013년 5월 2일부터 2023년 6월 30일까지 데이터 6,344건을 수집하였으며, 이 중 평점이 1점이면서 ‘좋아요(thumbsUp)’를 1회 이상 받은 1,199건의 데이터를 토픽 모델 분석에 사용하였다. 분석 결과 ‘증명서 발급 문제’, ‘사이트 작동 및 UI 문제’, ‘사용자 아이디 관련 문제’, ‘업데이트 문제’, ‘공무원의 앱 관리 문제’, ‘예산 낭비 문제((별 한 개도 or 세금이) 아깝다)’, ‘비밀번호 관련 문제’라는 총 7개의 토픽을 추출하였다. 또한, 전체 토픽은 2021년까지 증가세를 보이다가 2022년에는 약간 감소하였으나 2023년에 다시 증가하는 추세를 보여 업데이트와 관리가 매우 시급하다. 본 연구의 결과가 현재 공공 앱의 문제점을 파악하여 앞으로 민원인이 만족하는 공공 앱 개발 및 관리에 도움이 되기를 기대한다. Fourth Industrial Revolution and COVID-19 pandemic have boosted the use of Government 24 app for public service complaints in the era of non-face-to-face interactions. there has been a growing influx of complaints and improvement demands from users of public apps. Furthermore, systematic management of public apps is deemed necessary. The aim of this study is to analyze the grievances of Government 24 app users, understand the current dissatisfaction among citizens, and propose potential improvements. Data were collected from the Google Play Store from May 2, 2013, to June 30, 2023, comprising a total of 6,344 records. Among these, 1,199 records with a rating of 1 and at least one 'thumbs-up' were used for topic modeling analysis. The analysis revealed seven topics: 'Issues with certificate issuance,' 'Website functionality and UI problems,' 'User ID-related issues,' 'Update problems,' 'Government employee app management issues,' 'Budget wastage concerns ((It's not worth even a single star) or (It's a waste of taxpayers' money)),' and 'Password-related problems.' Furthermore, the overall trend of these topics showed an increase until 2021, a slight decrease in 2022, but a resurgence in 2023, underscoring the urgency of updates and management. We hope that the results of this study will contribute to the development and management of public apps that satisfy citizens in the future.

뉴스기사 분석을 통한 사회이슈와 가격에 관한 연구 – 조류인플루엔자와 달걀가격 중심으로 -

한무명초(Mu Moung Cho Han),Yangsok Kim,이충권(Choong Kwon Lee) 한국스마트미디어학회 2018 스마트미디어저널 Vol.7 No.1

조류인플루엔자는 전염 속도가 매우 빠르고 양계농장을 중심으로 생산자들과 소비자들에게 심각한 영향을 끼친다. 그중에서도 2016년 말에 전국적으로 발생한 조류인플루엔자는 좁은 공간에 밀집시켜 사육하는 산란계 농장에 큰 피해를 주었다. 이에 따라 달걀과 달걀을 재료로 하는 가공식품의 가격이 급등하였고 언론은 많은 속보성 뉴스기사를 게재하였다. 본 연구는 사회이슈를 반영한 온라인 뉴스기사의 키워드 변화와 달걀가격 변동과의 상관관계를 알아보고자 하였다. 이를 위하여 2016년 11월부터 14주 동안 한국 에서 발생한 조류인플루엔자 관련 온라인 뉴스기사 682건과 같은 기간의 달걀가격 변화를 분석하였다. 본 연구의 결과는 사회이슈를 반영하는 뉴스기사의 키워드와 실물가격과의 관계를 이해하는 데 기여할 것으로 기대한다. Avian influenza (AI) is notorious for its rapid infection rate, and has a serious impact on consumers and producers alike, especially in poultry farms. The AI outbreak, which occurred nationwide at the end of 2016, devastated the livestock farming industries. As a result, the prices of eggs and egg products had skyrocketed, and the event was reported by the media with heavy emphasis. The purpose of this study was to investigate the correlation between the egg price fluctuation and the keyword changes in online news articles reflecting social issues. To this end, we analyzed 682 cases of AI-related online news articles for fourteen weeks from November 2016 in South Korea. The results of this study are expected to contribute to understanding the relationship between the actual price of eggs and the keywords from news articles related to social issues.

스마트 관광 활성화를 위한 트립어드바이저 애플리케이션 리뷰 분석 : 토픽 모델링을 중심으로

이유나,한무명초,유선영,소미기,김양석,노미진 (사)한국스마트미디어학회 2023 스마트미디어저널 Vol.12 No.8

The development of information and communication technology and the improvement of the development and dissemination of smart devices have caused changes in the form of tourism, and the concept of smart tourism has since emerged. In this regard, researches related to smart tourism has been conducted in various fields such as policy implementation and surveys, but there is a lack of research on application reviews. This study collects Trip Advisor application review data in the Google Play Store to identify usage of the application and user satisfaction through Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling. The analysis results in four topics, two of which are positive and the other two are negative. We found that users were satisfied with the application's recommendation system, but were dissatisfied when the filters they set during search were not applied or that reviews were not published after updates of the application. We suggest more categories can be added to the application to provide users with different experiences. In addition, it is expected that user satisfaction can be improved by identifying problems within the application, including the filter function, and checking the application environment and resolving the error occurring during the application usage.

모바일 앱 업데이트에 따른 사용자 반응에 관한 연구 : 모바일거래시스템 리뷰 분석을 중심으로

김남은,노미진,한무명초,김양석 글로벌경영학회 2023 글로벌경영학회지 Vol.20 No.6

최근 스마트 기기의 보급이 급증하면서 증권, 교육, 제조 등 다양한 분야에 걸쳐서 모바일 인터넷 기반의 앱 시장이 활성화되었다. 일반적으로 모바일 앱 서비스 제공 업체들은 사용자의 신규 요구사항 및 문제점을 해결하고자 소프트웨어를 업데이트하는데, 업데이트에 따른 사용자의 반응을 분석하는 것은 성공적인 유지보수를 위해 중요하다. 본 연구에서는 사용자 리뷰에 토픽 모델링 기법을 적용하여 사용자 반응을 분석하는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 최근 사용자들의 많은 관심을 받는 모바일거래시스템 (Mobile Trading System; MTS)의 사용자 리뷰를 수집ㆍ분석하여 앱의 업데이트에 따른 영향을 분석하고자 하였다. 먼저 Google Play Store에서 제공하는 MTS 앱 중에서 리뷰 개수가 가장 많은 ‘키움증권 영웅문S’을 선정하여 리뷰 데이터를 수집한 후 Latent Dirichlet Allocation (LDA) 토픽 모델링 기법을 사용하여 토픽을 추출한 뒤 앱 업데이트 전, 후 토픽의 변화 추이를 분석하였다. 분석 결과 앱 업데이트 후 리뷰에서 가장 큰 비중을 차지하는 접속 오류 토픽은 점점 안정화된 추세를 보였다. 그러나 사용자 인증 토픽은 앱 업데이트 후 다양한 불만이 증가하는 것을 알 수 있어 이에 대한 적극적인 대응을 취할 채널을 제공하는 것이 필요하다. 또한 MTS 앱의 경우 화면 구성 방식이 사용자에게 매우 중요하여 사용자가 설정한 화면이 초기화가 되었을 때 불만을 토로하는 경우가 많이 발생하였다. 따라서 사용자 인터페이스를 일관되게 유지할 방안이 필요한 것을 알 수 있었다. With the rapid adoption of smart devices inrecent times, the mobile internet-based app market has witnessed significantgrowth across various sectors such as securities, education, and manufacturing.Generally, providers of mobile app services strive to address users' new demandsand challenges by updating their software. Analyzing user responses to updatesis crucial for successful maintenance. In this study, we propose a method toanalyze user reactions using topic modeling techniques applied to user reviews.To achieve this, from the Mobile Trading Systems (MTS) available on the Google Play Store, we selected "Kiwoom Securities Hero Moon S" due to itshighest number of reviews to gather review data. We employed the Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling technique to extract topics from thereviews and analyzed the trend of topic changes before and after app updates.The analysis revealed that the topic of connection errors, which dominated post-update reviews, showed a gradually stabilizing trend. However, the user authentication topic indicated an increase in diverse complaints after the app update, highlighting the need to actively address these issues. Additionally,in the case of MTS, the screen layout is very crucial to users, and numerous complaints arose when users' configured screens were reset. Therefore, it is evident that maintaining a consistent user interface is essential for usersatisfaction.

코로나-19의 특징과 전파위험 걱정이 스마트 러닝 수용에 미치는 영향: ISSM과 HBM의 통합 모형 적용을 중심으로

표규진,김양석,노미진,한무명초,손재익,Pyo, GyuJin,Kim, Yang Sok,Noh, Mijin,Han, Mu Moung Cho,Rahman, Tazizur,Son, Jaeik 한국디지털정책학회 2021 디지털융복합연구 Vol.19 No.7

코로나-19가 확산하면서 비대면 학습을 할 수 있는 스마트 러닝에 관한 관심이 증가하고 있다. 본 연구는 스마트 러닝의 개념에 대한 이해와 스마트 러닝에 관련된 선행연구를 살펴보고, 코로나-19에 대한 사용자의 생각과 스마트러닝 시스템의 정보 품질 및 시스템 품질이 사용자의 수용에 어떻게 영향을 미치는지 분석한 실증연구이다. 본 연구는 코로나-19에 대한 지각된 민감성과 심각성이 전파위험 걱정을 매개로 하여 스마트 러닝에 대한 만족과 사용에 대한 영향력을 살펴보았고, 콘텐츠 품질과 상호작용 품질로 구성된 정보 품질과 시스템 접근성과 기능성으로 구성된 시스템 품질이 사용자 만족을 매개로 하여 스마트 러닝 사용에 미치는 영향력을 살펴보았다. 제안된 모형을 검증하기 위해 스마트 러닝 사용 경험이 있는 사용자 334명을 대상으로 설문을 실시하였고, Smart PLS 3.0을 이용하여 분석을 수행하였다. 분석 결과에 따르면 정보 품질과 시스템 품질 중에서 기능성만 스마트 러닝의 만족에 양(+)의 영향을 미쳤고, 만족은 사용 행동에 양(+)에 영향을 미쳤다. 그러나 시스템 품질 중 접근성은 만족에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났으며 전파위험 걱정은 만족에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 코로나-19와 같은 새로운 감염병의 위기상황 속에서 학생들의 학습을 지원하기 위한 스마트 러닝을 연구할 때에 연구자들에게 의미 있는 가이드 라인을 제공할 수 있을 뿐만 아니라 교육기관과 스마트 러닝 관련 업체들에게도 유용한 시사점을 제공할 수 있을 것이다. As COVID-19 spreads, people's interest in smart learning that can do non-face-to-face learning is increasing nowadays. In this study, we aim to empirically analyze how users' thoughts on COVID-19 and the information quality and system quality of smart learning systems affect users' acceptance of smart learning and examine the effect of perceived sensitivity and severity of COVID-19 on the satisfaction and use of smart learning through concerns about the risk of transmission. In addition, we examined the influence of information quality composed of content quality and interaction quality and system quality composed of system accessibility and functionality on the use of smart learning through user satisfaction. To verify the validity of the proposed model, we conducted a survey on 334 users with experience in using smart learning, and performed the analysis using Smart PLS 3.0. According to the analysis results, among information quality and system quality, only functionality has a positive (+) effect on the satisfaction of smart learning, and satisfaction has a positive (+) effect on the usage behavior. However, it is found that accessibility among system quality do not affect satisfaction, and concern about the risk of transmission has a negative effect on satisfaction. This study can provide meaningful guidelines to researchers when researching smart learning to support students' learning in a pandemic situation of a new infectious disease, such as COVID-19. It will also be able to provide useful implications for educational institutions and companies related to smart learning.