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연구 대상은 미국기업, 독일기업, 한국기업의 영문 편지로 하며 독일기업과 한국기업의 경우 독일어와 한국어 편지를 추가한다. R 프로그램에서 토픽 모델링을 사용할 때 특수 문자처리에 ...
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CEO 편지 텍스트마이닝 – 전문 텍스트종류 연구
한글로보기https://www.riss.kr/link?id=G3751436
- 저자
- 발행기관
-
발행연도
2018년
-
작성언어
Korean
-
주제어
CEO 편지 ; 텍스트 마이닝 ; CEO’s Letter ; Text Mining ; Topic Modelling ; Professional text sort ; Theme ; 토픽 모델링 ; 전문 텍스트종류 ; 주제
-
자료형태
한국연구재단(NRF)
-
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부가정보
국문 초록 (Abstract)
연구 대상은 미국기업, 독일기업, 한국기업의 영문 편지로 하며 독일기업과 한국기업의 경우 독일어와 한국어 편지를 추가한다. R 프로그램에서 토픽 모델링을 사용할 때 특수 문자처리에 다소 어려움이 있기 때문에, 우선 영문 편지로 작업을 하고 이를 참고로 처리 가능한 범위 내에서 독일어 편지와 한국어 편지를 다루려고 한다. 대상 기업은 미국의 경우 Dow Jones 30, S&P500에 속한 기업 중에서, 독일의 경우 Dax30, Mdax, Sdax, Tecdax에 속한 기업 중에서, 한국의 경우 Kospi200과 Kosdaq50에 속한 기업 중에서 각 나라 별로 100개 기업을 선정할 것이다. 2016년도 작성된 CEO 편지를 기준으로 삼는다.
수집된 자료는 R 프로그램 중 텍스트 마이닝 프로그램인 tm-package와 주제 추출 프로그램인 topicmodels-package를 통해, 정제과정을 거쳐 주제 추출에 이르게 된다. 크게는 CEO 편지 공통 주제를 찾아내지만, 각 나라 별로 혹은 기업 별로 차별화가 필요할 시 이에 대한 처리가 가능하기 때문에 CEO 편지를 좀 더 다각적으로 이해할 수 있다.
수집된 자료는 R 프로그램 중 텍스트 마이닝 프로그램인 tm-package와 주제 추출 프로그램인 topicmodels-package를 통해, 정제과정을 거쳐 주제 추출에 이르게 된다. 크게는 CEO 편지 공통 주제를 찾아내지만, 각 나라 별로 혹은 기업 별로 차별화가 필요할 시 이에 대한 처리가 가능하기 때문에 CEO 편지를 좀 더 다각적으로 이해할 수 있다.
연구 대상은 미국기업, 독일기업, 한국기업의 영문 편지로 하며 독일기업과 한국기업의 경우 독일어와 한국어 편지를 추가한다. R 프로그램에서 토픽 모델링을 사용할 때 특수 문자처리에 다소 어려움이 있기 때문에, 우선 영문 편지로 작업을 하고 이를 참고로 처리 가능한 범위 내에서 독일어 편지와 한국어 편지를 다루려고 한다. 대상 기업은 미국의 경우 Dow Jones 30, S&P500에 속한 기업 중에서, 독일의 경우 Dax30, Mdax, Sdax, Tecdax에 속한 기업 중에서, 한국의 경우 Kospi200과 Kosdaq50에 속한 기업 중에서 각 나라 별로 100개 기업을 선정할 것이다. 2016년도 작성된 CEO 편지를 기준으로 삼는다.
수집된 자료는 R 프로그램 중 텍스트 마이닝 프로그램인 tm-package와 주제 추출 프로그램인 topicmodels-package를 통해, 정제과정을 거쳐 주제 추출에 이르게 된다. 크게는 CEO 편지 공통 주제를 찾아내지만, 각 나라 별로 혹은 기업 별로 차별화가 필요할 시 이에 대한 처리가 가능하기 때문에 CEO 편지를 좀 더 다각적으로 이해할 수 있다.
분석정보
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