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학술저널
저자정보
김현희 (동덕여자대학교) 조진남 (동덕여자대학교)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제32권 제1호
발행연도
2021.1
수록면
123 - 134 (12page)
DOI
10.7465/jkdi.2021.32.1.123

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본 연구에서는 1974년에서 2008년까지 진행된 KBS 한민족방송 가족 찾기 프로그램으로 발송된 재중동포 서신 8만 여통에 대하여 데이터베이스를 구축하고 서신의 내용을 분석하였다. 서신을 스캔하여 이미지 파일로 생성한 다음, 태그를 사용하여 서신 내용을 요약하여 서신 이미지를 저장하였다. 태그를 기반으로 검색이 가능하며 검색된 서신에 대한 발송지, 발송자, 발송일 정보와 태그를 저장하여 분석에 활용할 수 있도록 하였다. 데이터베이스 구축 시 서신의 주제를 분류하기 위해서 정치, 경제, 문화, 생활 등의 대분류를 정의하였으며, 각 대분류 내에서 구체적 내용을 파악하기 위해 토픽 모델링을 실시하였고 해당 주제에서 중요한 키워드를 찾기 위해서 나이브 베이즈 알고리즘으로 서신 분류 모델을 생성하고 설명가능 인공지능 기술의 하나인 로컬 대리 분석을 적용하여 해당 분야로 분류하게 된 핵심 키워드들을 추출하였다. 정치 분야의 서신 내용으로는 남북 관계, 한국 정부에 대한 요청 등의 주제를 찾아내었고, 경제 분야의 서신 내용으로는 물품 요청 및 국어사전, 일한사전 등과 같은 구체적인 요청 품목을 찾아내었다. 많은 빅데이터 연구가 다양한 학문 분야에서 융합 연구로 이루어지고 있는 반면, 인문학 분야에서 적용된 예는 드물다. 본 연구는 인문학 연구에도 빅데이터 분석에서 활용되는 다양한 분석 기법을 적용하여 성공적으로 결과를 도출할 수 있다는 것을 보여줌으로써 인문학 분야에서의 빅데이터 기반 연구가 의미가 있음을 보여준다.
#로컬 대리 분석 #서신 데이터베이스 #설명가능 인공지능 #토픽 모델링 #Correspondence database #explainable AI #local surrogate analysis #topic modeling

목차

요약
1. 서론
2. 서신 데이터베이스 구축
3. 서신 발송지 분포 및 출신지 분석
4. 태그를 활용한 서신 내용 분석
5. 결론 및 향후 연구
References
Abstract

참고문헌 (11)

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방한솔 / 2019 / 텍스트마이닝을 이용하여 텍스트의 주요 토픽을 시계열적으로 표현하는 방법론 연구 / 한국데이터정보과학회지 30(6):1259~1276 dbpia Blei, D. M. / 2003 / Latent dirichlet allocation / Journal of Machine Learning Research 3:993~1022 google schola Gunning, D. / 2019 / XAI-Explainable artificial intelligence / Sci. Robot 4:eaay712 google schola Kim, H. / 2017 / A machine learning approach to classification of case reports on adverse drug reactions using text mining of expert opinions / Lecture Notes in Electronic Engineering 474:1072~1077 google schola 김현희 / 2016 / 키워드 네트워크의 클릭 분석을 이용한 특허 데이터 분석 / 한국데이터정보과학회지 27(5):1273~1284 dbpia

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