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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
방한솔 (국방대학교) 이근영 (국군) 문호석 (국방대학교)
저널정보
한국경영과학회 한국경영과학회 학술대회논문집 한국경영과학회 2019년 춘계공동학술대회 논문집 [3개 학회 공동주최]
발행연도
2019.4
수록면
3,497 - 3,502 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2019

텍스트마이닝을 이용하여 텍스트의 주요 토픽을 시계열적으로 표현하는 방법론 연구
방한솔 ,  문호석 한국데이터정보과학회지 2019.11 학술저널
텍스트마이닝을 이용한 뉴스 언론보도 분석 방법론 연구
방한솔 ,  이근영 ,  문호석 한국경영과학회 학술대회논문집 2019.04 학술대회자료
텍스트마이닝을 이용한 뉴스 언론보도 분석 방법론 연구
방한솔 ,  이근영 ,  문호석 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2019.04 학술대회자료
텍스트마이닝을 이용하여 뉴스 언론보도의 주요 토픽을 시계열적으로 표현하는 방법론 비교 연구
방한솔 2019.01 학위논문

초록· 키워드

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본 연구는 언론보도를 텍스트마이닝으로 분석하여 보다 객관적으로 토픽을 추출하고 시계열로 표현하는 방법에 대한 연구이다. 본 연구에서는 일정 기간 뉴스 기사에서 토픽 모델링을 할 때 토픽 수 및 대표단어 선정 시 필요한 객관성을 갖춘 방법을 제시하였다. 또한 ‘기사량 정규화 방법’을 제시하여 시기별 토픽에 대한 단순 관심도 뿐 아니라 토픽간 상대적 관심도를 비교할 수 있었다. 이후 토픽들을 군집화하고 주요 사건들과의 연관성을 확인하였다. 본 연구결과는 기존의 토픽 모델링에 연구자의 주관이 상당 부분 포함되었던 단점을 보완하고, 텍스트 정보를 객관적 · 정량적으로 확인하는 데 기여할 것으로 기대한다. 사례로는 2018년 네이버 정치 분야 뉴스 33만여 건 중 제목에 ‘북핵’을 포함한 700여 건을 활용하였다.

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구 방법
3. 연구 결과
4. 결론 및 토의
References

참고문헌 (0)

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