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[학술논문] 소셜 빅데이터를 활용한 북한 관련 위협인식 요인 예측

본 연구는 국내의 온라인 뉴스 사이트, 블로그, 카페, 소셜 네트워크 서비스, 게시판 등 인터넷을 통해 수집된 소셜 빅데이터를 네트워크 분석과 데이터마이닝의 의사결정나무 분석기법을 적용하여 분석함으로써 한국의 북한 관련 위협인식 요인에 대한 예측모형을 개발하고자 하였다. 네트워크분석(network analysis)과 감성분석(opinion mining)에서 북한관련 감정은 위협, 찬양, 합의 3개의 분류가 가능한 것으로 나타났다. 북한관련 정책의 위협에 가장 영향력이 높은 경우는 ‘종북요인’이 낮고‘보수요인’이 높고 ‘진보요인’ 높은 조합으로 나타났다. 북한관련 국가안보의 위협에 가장 영향력이 높은 경우는 ‘NLL요인’이 높고

#북한 #소셜빅데이터 #네트워크분석 #데이터마이닝 #위협예측 #송태민 #송주영

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본 연구는 국내의 온라인 뉴스 사이트, 블로그, 카페, 소셜 네트워크 서비스, 게시판 등 인터넷을 통해 수집된 소셜 빅데이터를 네트워크 분석과 데이터마이닝의 의사결정나무 분석기법을 적용하여 분석함으로써 한국의 북한 관련 위협인식 요인에 대한 예측모형을 개발하고자 하였다. 네트워크분석(network analysis)과 감성분석(opinion mining)에서 북한관련 감정은 위협, 찬양, 합의 3개의 분류가 가능한 것으로 나타났다. 북한관련 정책의 위협에 가장 영향력이 높은 경우는 ‘종북요인’이 낮고‘보수요인’이 높고 ‘진보요인’ 높은 조합으로 나타났다. 북한관련 국가안보의 위협에 가장 영향력이 높은 경우는 ‘NLL요인’이 높고

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