한국지적학회 발행기관 내 간행물
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자연어처리 기반 지적분야 연구 뉴스 민원 데이터 비교 분석 Natural Language Processing-Based Comparative Analysis of Research, News, and Complaints Data in the Cadastre Domain 이기훈(Lee, Ki Hoon) pp.83~97 (15pages)
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| 한국어초록 본 연구는 자연어처리 기반으로 지적 분야의 연구 논문, 뉴스, 민원 데이터 간 차이를 분석해 주요 시사점을 도출하였다. 이를 위해 학술연구정보서비스(RISS)에서 국문 초록을 수집하고, 한국언론진흥재단의 빅카인즈(Big Kinds)에서 뉴스 데이터를, 국민권익위원회의 민원 빅데이터에서 민원 데이터를 확보하였다. 분석은 TF-IDF 기반 키워드 추출 및 빈도 분석, SBERT를 활용한 의미적 유사도 분석을 통해 진행되었다. 그 결과, 연구 논문과 민원 간의 평균 유사도가 가장 높아 실제 행정 민원과 연구 간의 연관성이 확인되었으며, 연구와 뉴스 간 유사도는 가장 낮아 연구 성과가 사회적 논의로 즉각 반영되지는 않는 경향이 나타났다. 본 연구는 지적 분야에서 세 데이터 간 간극을 정량적으로 분석함으로써 정책 결정자가 연구 결과를 효과적으로 활용할 수 있는 기반 자료를 제공할 것으로 기대된다. |
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