리뷰 데이터 기반 "어벤져스"와 "저스티스리그" 평점 원인 분석

본 연구에서는 코믹스를 기반으로 제작한 히어로물 영화인 「더 어벤져스(2012)」와 「저스티스 리그(2017)」의 리뷰 댓글 분석을 통해 엇갈린 흥행성적을 분석한다. 이를 위해 전세계 최대 영화 사이트인 IMDB에서 각 2000여개의 리뷰를 크롤링하였다. 수집한 리뷰들을 일련의 전처리 과정을 거친 뒤 빈도 분석과 공기어 분석을 실시하였다. 그 결과 두 영화의 자체적으로 분류한 7개 카테고리의 영화속성 단어가 평점구간에 따라서 차이가 있음을 확인할 수 있었다.

유튜브 댓글 크롤링을 통한 오징어 게임의 언어권별 반응비교

스마트폰의 발전과 함께 유튜브 또한 엄청난 발전을 이루었다. 이는 한국가에 국한되지 않는다. 수많은 국적의 사람들은 스마트폰을 통해 영상을 보고 의견을 남긴다. 이렇게 유튜브 댓글은 범국가적 소통의 창구가 되었다. 또한 넷플릭스와 같은 OTT 서비스는 자국 컨텐츠를 자국에서만 소비하는 것이 아닌, 여러나라에서도 쉽사리 접할수 있게 만들었다. 따라서 넷플릭스의 대표작이라고 할수 있는 오징어게임의 리뷰영상에 달려있는 댓글의 크롤링을 통하여, 빈도분석과, 공기어 의미연결망 분석을 통하여 언어권별 반응을 비교해 보고자 한다.

인터넷 기사 분석을 통한 제과제품의 트렌드 확인

최근 포켓몬빵은 품귀현상이 일어날 만큼 큰 인기를 얻었다. 제과시장은 큰 기복이 없다는 특징을 가지는데, 그 와중에 포켓몬빵과 같이 큰 인기를 얻거나 매출 변동이 전년대비 큰 폭으로 상승하는 제품들이 종종 등장한다. 이에 본 연구에서는 빅카인즈를 이용해 2018-2020년까지의 전년대비 매출변동이 큰 제품의 기사 약 8,000개를 수집하고 키워드, 빈도, 중심성 분석을 통해 매출에 큰 영향을 준 원인을 파악하고자 한다. 이를 통해 인기를 얻은 제품의 특성이나 마케팅 전략을 찾아낼 수 있을 것으로 기대한다.

국내 언론보도 기사의 공기어 분석 및 토픽모델링 분석을 활용한 코로나 19 이후 대학교 인식 변화 분석

코로나 19로 인해 우리 사회는 급격한 변화를 이루었다. 본 연구에서는 빅카인즈에서 대학과 업무협약, 대학과 대학생활 키워드를 통해 크롤링한 기사들의 공기어 분석으로 코로나 전후의 달라진 대학교에 대한 인식을 고찰하였다. 본 연구의 공기어 분석 과정에서는 확연한 결과를 얻기 위하여 세부적으로 공간과 진로의 변화 양상을 분석하였다.

한국 드라마/영화의 세계적 흥행 이유 분석 - 리뷰 분석을 중심으로 -

최근 세계적인 인기를 구가하는 K-문화를 보게 되면 흔히 말하는 '국뽕'이 생겨난다. 그 중에서도 급부상하고 있는 한국 드라마 및 영화 작품들의 흥행 요인을 리뷰 반응 분석을 통해 정량적으로, 그리고 정성적으로 알아보고자 한다. 본 연구는 한국 넷플릭스 시리즈인 '오징어게임', '지금 우리 학교는'과 해외 넷플릭스 시리즈의 단어 빈도, 공기어 분석과 Gephi 시각화를 통해 한국 드라마 및 영화가 세계적으로 흥행하는 요인을 설명하고자 한다.

대통령 선거 기간 신문사 사설 분석을 통한 각 신문사별 정치적 성향 분석

한국에 존재하는 신문사의 정치적 성향이 존재하는지, 존재한다면 어떤 성향을 가지는지를 기존 신문사별 정치 성향 분류에 기반하여 분석한다. 18, 19, 20대 대선 기간의 사설을 빅카인즈에서 수집하고, Komoran을 통해 형태소 분석을 진행한 뒤 키워드 분석과 Word2Vec 분석을 수행한다. 각 신문사의 성향을 파악하기 위해 언급 편향도, 거리 편향도, 합성 편향도를 새롭게 정의하며 이를 통한 정량적 분석 결과를 제시한다.

GPT-PLATO: 대규모 언어모델을 활용한 철학 온톨로지 생성

철학 분야에는 SEP, IEP 등 학술 전문가들이 구축한 디지털 문서고가 존재한다. 하지만 특정 개념어에 대한 문서가 존재하지 않거나, 새로운 아이디어와 관련된 주제를 찾아야 하는 상황에서는 기존 문서고를 사용하기 어렵다. 따라서 GPT-PLATO를 통해 개념에 대한 간략한 설명문 및 관련 개념 주제들로 구성된 철학 온톨로지를 생성하여 디지털 문서고에 존재하지 않는 철학 개념에 대해서도 전반적인 정보를 전달하려 한다.

디지털 인문학 기법을 활용한 시기별/언론사별 박근혜-최순실 게이트 보도 분석

저희 4조는 국가의 가장 주요한 정보 제공자인 언론사들의 박근혜-최순실 게이트에 대한 보도 경향을 분석하였습니다. 구체적으로 동아일보, 중앙일보, 경향신문 3개 언론사의 2016.09.20부터 2022.05.14까지의 최순실 관련 기사의 키워드를 수집하여 의미연결망을 구성하고 분석하였으며, 특정 키워드에 대한 중심성 분석 등을 통해 언론사별 보도 경향에 대한 3가지 문제를 제기하였습니다. 분석에 사용된 시각자료가 많지만 포스터에 다 수록하지 못하여 발표 동영상 링크를 QR코드로 첨부하였습니다.

신문기사를 이용한 세대별 키워드 및 특성 분석

- 베이비붐 세대, X세대, Y세대, Z세대 중심으로

BERT 모델을 통한 식민지 시기 출판물 복자 추론

#BERT 모델, 식민지시기 출판물 검열, 복자 복원, 개벽, 삼천리

본 연구에서는 식민지 시기에 검열된 복자를 복원, 추출하기 위한 적절한 BERT 모델을 Github에 공개되어있는 한국어 기반 BERT 모델을 채택하였다. 그리고 이 한국어 기반 BERT 모델을 127억개 Token(70GB)의 한국어 텍스트 데이터를 사용하여 사전훈련(Pre-training) 과정을 수행시켰다. 이렇게 사전훈련 과정을 마친 한국어 기반 BERT 모델을 미세조정(Fine-tuning)하여 3가지 Fine-tuned 모델을 생성하여 ‘개벽’과 ‘삼천리’에 적용해 본다.

의미 네트워크 분석을 통한 BTS 음악의 차별성 이해

우리 팀은 BTS의 흥행 비결이 그들의 가사 속에 있다고 생각했다. 노래의 가사는 아티스트가 전달하고자 하는 주제의식을 담고 있고, 이는 곧 그들의 정체성과 연결되기 때문이다. 이에 ‘BTS의 노래 가사와 다른 곡들의 가사 키워드를 뽑아 이들 사이의 관계를 비교해봄으로써 BTS만의 차별성을 찾아낼 수 있을 것이다’라는 가설을 세웠다.

가설 증명 과정은 크게 네 가지로 구분되는데, 다음과 같다.첫째, BTS 곡과 빌보드 TOP 10 곡 가사의 키워드를 추출해 세계적으로 흥행한 곡들 사이의 유사점과 차이점을 비교한다. 둘째, BTS 전 곡 가사의 키워드를 추출해 의미 네트워크 분석을 함으로써 BTS 노래의 특성을 파악한다. 셋째, BTS 활동 당시 같은 시기 ‘남자 아이돌 그룹’들의 타이틀 곡과의 연결망 분석을 통해 BTS가 여타 남자 아이돌 그룹과 차별화 부분을 파악한다. 넷째, BTS와 연관된 뉴스 기사의 사회문화적 키워드를 추출해 중심 노드를 파악한다. 이러한 과정을 거쳐 BTS의 음악이 어떤 면에서 여타 그룹과 차별화 지점을 갖는지 분석하고 이들 가사의 특징을 알아보고자 한다.

대중가요 가사의 시대별, 장르별 의미 분석

본 연구는 대중가요 장르의 발달과정과 어휘 사용 방식 파악을 목적하여 1964년부터 2020년까지의 인기 대중가요 가사에 사용된 명사와 형용사를 중심으로 어휘의 사용 빈도와 그 어휘가 장르별, 시대별로 사용된 의미를 분석 및 Gephi를 이용하여 시각화했다. 연구 데이터로는 대상 연도별 멜론 차트 상위권 곡을 사용하였으며 시대 및 장르별 단어 빈도수 분석 데이터와 시대 및 장르 별 공기어 분석데이터를 시각화하였다. 이를 통해 시대별 대중 정서의 변화와 시대별로 장르가 어떻게 발전해오는지 제시하였으며 다른 대중문화 연구 혹은 사회 연구의 흥미로운 시작이 될 수 있다고 제안한다.

<난중일기>와 <선조실록>에 드러난 원균과 이순신의 갈등구조

<신화 속 영웅들의 콘텐츠적 재귀>에서는 ‘헤라클레스’라는 가상의 인물을 주제로 한 애니메이션, 영화 신화 3가지의 컨텐츠를 대상으로 해당 컨텐츠에서 ‘헤라클레스’라는 인물이 어떤 식으로 표현되고 그렇게 표현된 이유에 대한 연구를 진행했다. 해당 연구의 아이디어를 차용하여, 신화 속 가상의 인물이 아닌 실제 역사적 인물을 대상으로 연구를 진행하였다.

동일한 역사적 인물들과 사건들에 대해 서로 다른 서술자가 기록을 작성했을 때 어떠한 차이가 나타나고, 이는 작성자의 관점 사건 및 인물에 대한 인식과 얼마나 큰 연관성을 가지는지를 탐색하는 것이 본 연구의 목적이다.