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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김성연 (인천대학교)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제22권 제7호
발행연도
2022.7
수록면
30 - 45 (16page)

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본 연구에서는 텍스트마이닝을 활용해 한국과 미국의 온라인 뉴스와 포럼에서 산업수학과 관련한 이슈를 파악하고, 그 결과를 비교 분석하였다. 이를 위해 한국의 주요 포털 사이트인 네이버의 뉴스 기사, 클리앙의 게시글과 댓글, 그리고 미국의 New York Times와 CNN의 뉴스 기사, Reddit의 게시글과 댓글에서 산업수학과 관련한 텍스트 데이터를 수집하여 구조적 토픽모델링 분석을 수행하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 한국의 뉴스는 산업수학의 필요성과 정부의 지원 측면에 대해, 미국에서는 산업수학이 활용되는 다양한 분야에 대해 다루는 것으로 나타났다. 둘째, 한국에서는 온라인 뉴스와 포럼에서 각기 다른 주제로 동일한 개수의 이슈가 나타났지만, 미국에서는 온라인 포럼보다 뉴스 기사에서 더 많은 이슈를 다루고 있는 것으로 나타났다. 이를 토대로 한국에서 산업수학이 정착하는 데 있어 연구자들에게는 학술적, 그리고 정부에는 실무적 시사점을 제시하였다.
#미국 #산업수학 #온라인 뉴스 #온라인 포럼 #토픽모델링 #한국 #US #Industrial Mathematics #Online News #Online Forum #Topic Modeling #Korea

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 연구방법
Ⅳ. 연구결과
Ⅴ. 결론 및 제언
참고문헌

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