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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
김남규 (국민대학교) 이동훈 (국민대학교) 최호창 (국민대학교) William Xiu Shun Wong (국민대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제42권 제2호
발행연도
2017.2
수록면
471 - 492 (22page)

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최근 데이터의 양 자체가 해결해야 할 문제의 일부분이 되는 빅데이터(Big Data) 분석에 대한 수요와 관심이 급증하고 있다. 빅데이터는 기존의 정형 데이터 뿐 아니라 이미지, 동영상, 로그 등 다양한 형태의 비정형 데이터 또한 포함하는 개념으로 사용되고 있으며, 다양한 유형의 데이터 중 특히 정보의 표현 및 전달을 위한 대표적 수단인 텍스트(Text) 분석에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 텍스트 분석은 일반적으로 문서 수집, 파싱(Parsing) 및 필터링(Filtering), 구조화, 빈도 분석 및 유사도 분석의 순서로 수행되며, 분석의 결과는 워드 클라우드(Word Cloud), 워드 네트워크(Word Network), 토픽 모델링(Topic Modeling), 문서 분류, 감성 분석 등의 형태로 나타나게 된다. 특히 최근 다양한 소셜미디어(Social Media)를 통해 급증하고 있는 텍스트 데이터로부터 주요 토픽을 파악하기 위한 수요가 증가함에 따라, 방대한 양의 비정형 텍스트 문서로부터 주요 토픽을 추출하고 각 토픽별 해당 문서를 묶어서 제공하는 토픽 모델링에 대한 연구 및 적용 사례가 다양한 분야에서 생성되고 있다. 이에 본 논문에서는 텍스트 분석 관련 주요 기술 및 연구 동향을 살펴보고, 토픽 모델링을 활용하여 다양한 분야의 문제를 해결한 연구 사례를 소개한다.
#Big Data #Data Mining #Text Analytics #Topic Modeling

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 텍스트 분석 관련 기술 및 연구 동향
Ⅲ. 토픽 모델링 활용 방법론
Ⅳ. 결론
References

참고문헌 (120)

참고문헌 신청
G. Salton, The SMART retrieval system? experiments in automatic document processing, Prentice-Hall, 1971. google schola G. Salton, A. Wong, and C. S. Yang, “A vector space model for automatic indexing,” Commun. ACM, vol. 18, no. 11, pp. 613-620, Nov. 1975. H. P. Luhn, “A statistical approach to mechanized encoding and searching of literary information,” IBM J. Res. Develop., vol. 1, no. 4, pp. 309-317, Oct. 1957. K. S. Jones, “A statistical interpretation of term specificity and its application in retrieval,” J. Documentation, vol. 28, no. 1, pp. 11-21, Jan. 1972. G. Salton and C. Buckley, “Term-weighting approaches in automatic text retrieval,” Inf. Process. & Management, vol. 24, no. 5, pp. 513-523, Dec. 1988.

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