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          패싯분석을 활용한 지방의회 공적토론에 대한 자동분석 방법의 시론적 연구

          이태헌 ( Taihun Lee ),홍순구 ( Soon-goo Hong ),정하영 ( Hayeong Jeong ) 한국정책학회 2020 韓國政策學會報 Vol.29 No.1

          본 연구의 목적은 패싯분석(facet analysis) 기법을 활용하여 부산진구의회 의사결정과정에 나타난 발언목적, 논증성격, 갈등원인을 분석하여 지방의회 의사결정과정의 개선을 위한 정책적 함의를 제시하는데 있다. 이를 위해 제7대 부산진구 기초의회 회의록(298건)에 기록된 발언(115,017건)을 대상으로 발언목적, 논증성격, 갈등원인을 파악하기 위한 패싯 프레임워크를 작성하고 LSTM(Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 분석하였다. 분석결과 발언의 48%가 사회적 기능에 대한 것으로 정책의 사회적 기능을 행정적 기능과 경제적 기능 보다 중요하게 다루고 있었다. 그 과정에서 측정 불가능한 증거기반(24%) 발언이 측정 가능한 증거기반 발언(11%)에 비해 13% 많이 나타났다. 갈등을 나타내는 발언은 규칙에 관한 논쟁이 23%, 원리적인 논쟁이 4%로 나타났다. 지역사회 중요문제 측정과 우선 순위 결정을 위한 지역사회담론 형성의 중요과정인 원리적 논쟁의 부족은 의회의 담론형성기능이 약화되었다는 점을 시사한다. 본 연구는 의회와 시민사회 간의 의사소통을 원활하게 하고 의회참여자가 논의과정의 파악을 수월하게 패싯분석 프레임워크를 제시함으로써 공적토론의 질적 속성을 다양한 측면에서 분석할 수 있는 가능성을 제시하고 있다. The purpose of this study is to propose a methodology for automatically analyzing the nature of remark contents to easily identify the process of public debate such as minutes of local assembly meetings by utilizing a facet analysis. For this purpose, a facet framework was first proposed to analyze the three attributes―i.e., the purpose of remark, the nature of argumentation, and the cause of conflict―on 115,017 remarks recorded in 298 minutes of the 7th local basic assembly of Busanjin-gu of Korea. Then, this study randomly extracted 33 minutes to construct a training set for learning, and drew the results through data preprocessing and machine learning. The results of a facet analysis, which utilized an LSTM (Long Short Term Memory) algorithm, were as follows. First, the three attributes such as the purpose of remark were identified with around 62% accuracy, as a result of machine learning conducted 100 times. Second, the facet framework proposed in this study showed the possibility of analyzing the qualitative attributes of public debate in various aspects. The contribution of this study is to induce further research by suggesting a facet analysis framework that can automatically analyze the attributes of remark contents.

        • KCI등재

          코퍼스 분석을 활용한 지역재생정책 연구 - 감천문화마을 관광활성화를 위한 정책제언 -

          이태헌(Lee, Taihun),정하영(Jeong, Hayeong),이새미(Lee, Sae-Mi) 한국지역사회학회 2020 지역사회연구 Vol.28 No.1

          본 논문은 빅데이터 분석 기술을 도시재생정책의 평가 및 수립에 접목하기 위한 탐색적 연구로 감천문화마을의 관광활성화를 위한 정책제언을 목적으로 한다. 이를 위해 구글맵에 게시된 감천문화마을에 대한 리뷰 텍스트 전부인 총 1,503건을 웹 스크래핑(Wep scraping)을 통해 수집하였다. 이 중 텍스트를 포함하고 있지 않거나, 한국어, 중국어, 영어 이외의 언어로 작성된 리뷰 98건을 제외한 1,405건을 분석 데이터로 활용하였다. 이후, 비정형 텍스트를 자연어 처리하는 과정인 형태소 분석을 거쳐 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) 값을 추출하는 코퍼스 분석을 실시하였다. 분석결과에 관광산업의 체험경제 이론을 접목하여 관광정책에 대한 시사점을 제시하였다. 체험경제이론에 따른 텍스트 분류를 통해 알 수 있는 감천문화마을 관광서비스의 핵심적인 한계점은 오락적 체험요소가 사진, 벽화, 어린왕자 등 공공예술작품을 중심으로 나타난 점이다. 이와 같이 공공예술 작품이 중심이 되는 관광 컨텐츠는 지역에 방문객을 유입시키는 중요한 요인이 되지만 직접적인 수익을 발생시키지 않는다는 문제를 내포하고 있다. 수익을 창출하는 컨텐츠의 키워드가 나타나지 않는 사실을 통해 현재의 감천문화마을 관광서비스가 지역주민의 이익을 창출하는 단계로 발돋움하지 못하고 있는 문제의 원인을 알 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 연령별, 국가별, 지역별 방문객의 특성을 파악하고 산업관점의 서비스 마련과 마케팅 대상을 구체화 하는 과정이 필요하다. 마케팅 대상을 구체화 하여 특화된 서비스를 점차 늘려 감으로써 현재 자영업의 밀집 수준의 관광서비스를 탈피하고 체계적인 지역관광산업이 성장해 갈 수 있다. 본 연구는 지역 거버넌스를 통하여 지역재생정책을 개선하기 위한 논의에서 하나의 사례로 감천문화마을재생을 위한 향후의 정책 방향을 검토하였다. 이 과정에서 코퍼스 분석 방법론이 공공정책수립의 기초자료를 제공해 줄 수 있음을 본 탐색적 연구를 통해 밝혔다. 본 연구는 설문 등 기존의 조사방법론이 가졌던 한계를 넘어 관광정책검토에 있어서 빅데이터의 분석을 통해 방문객의 관광체험에 따른 핵심인식을 집약한 결과를 도출한 초기연구로서 의의를 가진다. The activation of big data analysis is useful in various fields, such as marketing and demand forecasting of companies, but there are a few studies, in the policy evaluation of public institutions. This research is an exploratory study intended to integrate big data analysis technology into the evaluation of urban revitalization policies, and the research aims to propose policies for tourism facilitation in Gamcheon Culture Village. To this end, a total of 1,503 review texts, posted on Google Maps, on Gamcheon Culture Village were collected through web scraping. Among them, 1,405 cases were used as analytical data—except for 98 reviews written in languages other than Korean, Chinese, or English. Thereafter, to extract TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) values, corpus analysis was performed after carrying out morpheme analysis. The implications for tourism policies were presented by grafting the experience economic theory of the tourism industry onto the results of the corpus analysis. This study is meaningful, as it is an initial study that derived the result that aggregated the core perceptions of visitors according to their tourism experiences through the big data analysis of tourism policy reviews beyond the limitations of existing survey methods.

        • KCI등재

          민원 분석을 위한 텍스트 마이닝 기법 연구

          김현종(Kim HyunJong),이태헌(Lee TaiHun),유승의(Ryu SeungEui),김나랑(Kim NaRang) 한국산업정보학회 2018 한국산업정보학회논문지 Vol.23 No.3

          정부 및 공공기관에 있어 시민의 직접적인 요구사항이 담겨 있는 민원은 정책 개발을 위한 중요한 데이터로 활용이 가능하다. 그러나 민원 데이터는 비정형 텍스트로 작성되어 있는 특성으로 인해 일반적인 텍스트 마이닝 기법으로는 시민의 요구사항을 정확히 도출하기 어려웠다. 이에 본 연구에서는 민원 데이터 분석을 위한 텍스트 마이닝 기법을 개선하여, 시민의 요구사항을 도출할 수 있는 방법을 제시하고자 하였다. 새로운 텍스트 마이닝 기법은 공기어구조맵의 원리에 착안하여 연관성 분석을 2단계로 실시하여 핵심주제어를 기반으로 1차 연관 단어 와 2차 연관 단어로 구조화하였다. 분석을 위해 2016년 1년간 부산시 민원게시판에 올라온 3004건을 활용하였다. 분석 결과는 빈도수와 핵심주제어를 가지고 연관성 분석만으로는 찾을 수 없었던 민원 상의 문제를 본연구에서 제시한 계층적 연관성 분석을 이용하여 시민의 요구사항을 더욱 정확하게 파악할 수 있었다. 본 연구는 민원 데이터에서 시민의 요구사항을 도출하기 용이한 방법을 제안하였다는 학문적 기여점이 있으며, 행정기관에서 민원 데이터를 통해 정책 개발에 활용할 수 있다는 실무적 기여점이 있다. For government and public institutions, civil complaints containing direct requirements of citizens can be utilized as important data in developing policies. However, it is difficult to draw accurate requirements using text mining methods since the nature of the complaint text is unstructured. In this study, a new method is proposed that draws the exact requirements of citizens, improving the previous text mining in analyzing the data of civil complaints. The new text-mining method is based on the principle of Co-Occurrences Structure Map, and it is structured by two-step association analysis, so that it consists of the first-order related word and a second-order related word based on the core subject word. For the analysis, 3,004 cases posted on the electronic bulletin board of Busan City for the year 2016 are used. This study’s academic contribution suggests a method deriving the requirements of citizens from the civil affairs data. As a practical contribution, it also enables policy development using civil service data.

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