메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
연세대학교 사회복지연구소 한국사회복지조사연구 한국사회복지조사연구 제63권
발행연도
2019.1
수록면
5 - 34 (30page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

소셜 빅데이터 분석을 위한 가계부채 온톨로지 개발
구서정 ,  박정민 ,  송태민 외 1명 한국사회복지학회 학술대회 자료집 2019.10 학술대회자료
소셜 빅데이터 분석을 위한 가계부채 온톨로지 개발
구서정 ,  박정민 ,  유가환 외 1명 한국사회복지조사연구 2019.01 학술저널

초록· 키워드

오류제보하기
이 연구의 목표는 소셜 빅데이터 분석을 위한 가계부채 관련 온톨로지를 개발하는 것이다. 이를 위해 가계부채 관련 주제의 분류 및 용어체계를 개발하였고, 그를 소셜 빅데이터에 적용하여 적합성을 살펴보았다. 온톨로지의 개발은 Noy and McGuinness(2001)가 제시한 방법론에 기반하였고, 기존문헌과 280개 온라인 채널에서 수집된 약 4백만 건의 온라인 문서를 활용하였다. 연구진은 문헌검토를 바탕으로 인구사회경제적 특성, 위험요인, 채무 특성, 채무 결과 총 네 가지 최상위 도메인을 도출하였고, 각 도메인별로 소분류 및 핵심용어를 제시하였다. 소셜 빅데이터를 탐색한 결과 인구사회경제적 특성에서는 소득, 직장인, 가족, 자영업 등이, 위험요인에서는 금리, 부동산, 사기, 재테크 등의 빈도가 높았다. 채무 특성에서는 비우량, 우량, 억대, 모바일대출 등이, 채무 결과에서는 채무상환, 개인회생, 개인파산, 연체 등이 많았다. 감정 관련하여 긍정적 용어로 긍정, 실용성, 노력, 보장 등이, 부정적 용어로 무력감, 불호, 고통, 고민 등이 많았다. 이 연구는 가계부채 관련 온톨로지를 처음으로 제시하고, 소셜 빅데이터의 활용을 위한 사회복지 분야 연구방법의 영역을 확장하였다는데 큰 의의가 있다.
#social big data #ontology #personal debt #household debt #over-indebtedness

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0