텍스트마이닝을 활용한 Covid-19 기간 동안의 항공산업 관련 키워드 트렌드 분석 (Keyword trends analysis related to the aviation industry during the Covid-19 period using text mining)

서지정보

· 발행기관 : 한국산업정보학회
· 수록지 정보 : 한국산업정보학회논문지 / 27권 / 2호 / 115 ~ 128페이지
· 저자명 : 최동현, 송보미, 박다현, 이성우

초록

본 연구는 Covid-19 팬데믹이 항공산업에 미친 영향과 동향을 살펴보고자 국내 뉴스 기사 데이터를 활용하여 키워드 트렌드 분석을 진행하였다. 데이터 수집을 위하여 Covid-19 발생 기준으로 전, 후 각 6개월의 기간을 나누어 ‘항공사’ 키워드를 중심으로 관련 기사들을 추출하였다. 이후 기간별 동시 출현 빈도를 파악한 후 LDA 기법을 이용하여 토픽 모델링을 진행하였으며, Covid-19의 진행 동향과 토픽 패턴과의 관계 분석을 통해 상황에 따른 주요 토픽을 도출하였다. 이러한 결과를 활용하여 Covid-19와 같이 범세계적으로 영향을 주는 전염병이 발생할 경우 그 추이에 따라 항공산업에 미치는 영향을 예측할 수 있는 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

영어초록

The purpose of this study is to conduct keyword trend analysis using articles data on the impact of Covid-19 in the aviation in dustry. In this study, related articles were extracted centering on the keyword "Airline" by dividing the period of 6months before and after Covid-19 occurrence. After that, Topic modeling(LDA) was performed. Through this, The main topic was extracted in the event of an epidemic such as Covid-19, It is expected to be used as primary data to predict the aviation industry's impact when occurrence like Covid-19

참고자료

· 없음