중국 전기자동차 디자인의 빅데이터 텍스트 마이닝(Mining) 분석 -중국 시장을 중심으로- (Big Data Text Mining Analysis of Chinese Electric Vehicle Design -Focusing on the Chinese Market-)

서지정보

· 발행기관 : 한국일러스아트학회
· 수록지 정보 : 조형미디어학 / 23권 / 4호 / 69 ~ 77페이지
· 저자명 : 손뢰, 이상영

초록

본 연구는 인터넷 매체에서 나타난 ‘중국의 전기자동차’에 관한 빅데이터를 활용한 연구로, 중국의 전기자동차 디자인을 위한 기초적 정보를 수집하여 디자인 방향 설정을 위한 기초자료의 제공을 목적으로 진행되었다. ‘중국 전기자동차 디자인’이라는 키워드를 통해 텍스트 데이터 마이닝을 실시하였으며, 데이터에 대한 정제와 추출을 진행해 원모델 매트릭스(1-Model Matrix)를 형성했다. Ucinet을 이용하여 고빈도 키워드의 중심도를 측정하고, 이 매트릭스를 통해 고빈도 어휘의 네트워크 공출현을 구현했다. 그리고 고빈도 어휘에 대해 CONCOR 분석을 진행해 결과를 도출했으며, 고빈도 어휘의 군집화를 하였다. 연구 결과 및 내용은 다음과 같다. 첫째, 최근 3년간 한국의 대표적인 인터넷 매체에서 수집한 텍스트 정보는 전체 8,467건이었으며, 그중에서 키워드를 추출했다. 이 가운데 출현 빈도 360회를 기준으로 모두 70개의 고빈도 키워드를 선정했다. 둘째, 중국 전기자동차 디자인에 대한 고빈도 키워드에 대해 중심도 값을 계산하고, 이 결과를 바탕으로 네트워크 시각화를 통해 고빈도 어휘 간의 상호관계를 살펴보았다. 셋째, 각각의 키워드를 결합하여 조합화된 CONCOR 분석을 진행하여 4개의 어휘군을 형성했으며, 이 어휘군들은 각각 ‘중국 전기자동차 디자인 관련 이슈’, ‘미래 친환경 자동차 발전 전략’, ‘중국 전기자동차 브랜드’, ‘모터쇼의 콘셉트카 발표’의 4그룹으로 나누었다. 빅데이터 텍스트 마이닝(Mining) 분석 기법을 활용해 인터넷 매체를 심층 발굴하고 빅데이터 분석을 진행함으로써 중국 전기자동차 디자인의 흐름을 파악할 수 있을 뿐 아니라 동시에 중국 전기자동차 디자인을 위한 기초적인 자료로 활용되기를 기대한다.

영어초록

In this study, text data was searched on the Korean Internet using "Chinese electric vehicle design" as a keyword, and the data was refined to form a 1-model matrix. Ucinet is used to measure the centrality of high-frequency keywords, and the co-occurrence of high-frequency vocabulary networks is realized through a matrix. Perform CONCOR analysis on high-frequency words and get the results, so as to cluster high-frequency words. Use big data analysis to investigate people's overall understanding of Chinese electric vehicle design in order to grasp the process and background of China's electric vehicle design in the future. The research results and content are as follows. First of all, in the past three years, Korean online media has collected 8,467 messages and selected 70 high-frequency keywords based on 360 occurrence frequencies. Second, measure the centrality of high-frequency keywords designed for Chinese electric vehicles, visualize the high-frequency vocabulary network based on the results, and observe the relationship between high-frequency vocabulary. Third, the combined CONCOR analysis is performed by combining each keyword to form 4 word clusters. They are ‘Related Issues of Chinese Electric Vehicle Design’, ‘Future Environmentally Friendly Vehicle Development Strategy’, ‘Chinese Electric Vehicle Brand’ and ‘Release of Concept Cars at Auto Shows’. Use big data text mining and analysis methods to deeply analyze network media for big data analysis. It can not only grasp the development trend of Chinese electric vehicle design, but also provide basic information for Chinese electric vehicle design.

참고자료

· 없음