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텍스트마이닝 방법론을 활용한 웨어러블 관련 키워드의 트렌드 분석 (Analyzing the Trend of Wearable Keywords us ing Text-mining Methodology)

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최초등록일 2025.07.13 최종저작일 2020.09
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텍스트마이닝 방법론을 활용한 웨어러블 관련 키워드의 트렌드 분석
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    • 🔍 웨어러블 기술의 장기적 트렌드를 체계적으로 분석한 연구
    • 📊 1992년부터 2019년까지의 광범위한 데이터를 활용한 심층 분석
    • 💡 IT 산업의 키워드 변화와 기술 동향을 이해할 수 있는 인사이트 제공

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    서지정보

    · 발행기관 : 한국디지털정책학회
    · 수록지 정보 : 디지털융복합연구 / 18권 / 9호 / 181 ~ 190페이지
    · 저자명 : 김민정

    초록

    본 연구는 신문기사로부터 수집한 웨어러블 관련 텍스트를 대상으로 텍스트마이닝을 수행하여 웨어러블 관련 키워드의 트렌드를 분석하였다. 이를 위해 1992년부터 2019년까지 신문기사 11,952건을 수집하여 빈도분석과 바이그램 분석을 적용하였다. 빈도분석 결과 삼성전자, LG전자, 애플이 최상위 빈도어로 추출되었으며 스마트워치, 스마트밴드가 기기 측면에서 지속적으로 등장하였음을 알 수 있었다. 또한 IT전시회가 매년 고빈도어로 나타났으며 차세대 기술 관련 키워드와 융합된 내용이 기사화되는 것을 볼 수 있었다. 바이그램 분석 결과, 세계-최초, 세계-최대 같은 단어 묶음이 지속적으로 등장하였으며 이슈나 이벤트가 발생할 때마다 관련된 새로운 단어 묶음이 도출됨을 확인할 수 있었다. 이러한 웨어러블 관련 키워드의 트렌드 추이 파악은 웨어러블 동향과 향후 방향성을 이해하는데 유용할 것이다.

    영어초록

    The purpose of this study is to analyze the trends of wearable keywords using text mining methodology. To this end, 11,952 newspaper articles were collected from 1992 to 2019, and frequency analysis and bi-gram analysis were applied. The frequency analysis showed that Samsung Electronics, LG Electronics, and Apple were extracted as the highest frequency words, and smart watches and smart bands continued to emerge as higher frequency in terms of devices. As a result of the analysis of the bi-gram, it was confirmed that the sequence of two adjacent words such as world-first and world-largest appeared continuously, and related new bi-gram words were derived whenever issues or events occurred. This trend of wearable keywords will be useful for understanding the wearable trend and future direction.

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