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글 수 429
발행년 : 2016 
구분 : 국내학술지 
학술지명 : 디지털융복합연구 
관련링크 : http://www.riss.kr/link?id=A102553048 



SNS 데이터 분석을 기반으로 인공지능에 대한 인식 변화 비교 분석



  • 저자명
    윤유동  ,양영욱  ,임희석  연구자관계분석
  •  학술지명
    디지털융복합연구(Journal of Digital Convergence)
  •  권호사항
    Vol.14 No.12 [2016] 
  •  발행처
    한국디지털정책학회 
  •  발행처 URL
    http://www.policy.or.kr
  •  자료유형
    학술저널
  •  수록면
    173-182(10쪽)
  •  언어
    Korean
  •  발행년도
    2016년
  •  주제어
    SNS 데이터  , 텍스트 마이닝  , 오피니언 마이닝  , 인공지능  , 연도별 키워드  , SNS Data  , Text Mining  , Opinion Mining  , Artificial Intelligence  , Annual Key-words 


  • 초록
  • 인공지능은 현재의 컴퓨팅시스템 성능한계를 극복하고 컴퓨팅 환경을 발전시켜 다양한 분야의 기술 발전을 위한 핵심 기술로서 주목받고 있다. 이에 세계 국가들은 물론이고, 국내에서도 인터넷 기업을 중심으로 사업화 기술 개발이 이루어지고 있다. 정부 역시 인공지능 기술 개발을 위해 다양한 지원을 아끼지 않고 있으며, 이에 따른 기술 의 발전으로 인공지능에 대한 관심이 증폭되고 있다. 그러나 긍정적인 시각과 부정적인 시각이 공존하고 있는 인공 지능 분야에서 사람들의 의견을 분석하는 연구는 매우 부족한 실정이다. 이에 따라 본 연구에서는 텍스트 마이닝 기 법을 활용하여 SNS (Social Networking Service)에서 수집된 인공지능에 대한 사람들의 의견 데이터를 연도별로 비교 분석하여 수집된 데이터에 대한 긍정, 부정 여부와 함께 연도별 키워드를 확인하였다. 분석 결과, 국내 인공지능 분 야의 연도별 키워드를 확인하였으며, 시간의 흐름에 따라 인공지능에 대해 부정적인 의견이 증가하는 것을 확인하였 다. 그리고 이러한 비교분석 결과를 기반으로 인공지능 분야의 흐름에 대해 예측할 수 있었다.


  • 목차
  • 요약
  • Abstract
  • 1. 서론
  • 2. 관련 연구
  • 2.1 SNS Analysis
  • 2.2 Opinion Mining
  • 3. 연구 방법
  • 3.1 Research Courses
  • 3.2 Data Collection by SNS
  • 3.3 Data Preprocessing
  • 3.4 Data Analysis
  • 4. 연구 결과
  • 4.1 Noun Extraction
  • 4.2 Word Cloud
  • 4.3 Opinion Mining
  • 5. 결론 및 제언
  • REFERENCES
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