텍스트마이닝을 이용한 고객 불만사항에 대한 사례연구

장지선 호서대학교 대학원 2012 국내석사

오늘날 많은 기업들이 비즈니스 현황을 파악하고 고객에 대한 이해를 높이는데 데이터마이닝을 이용하고 있다. 하지만, 실생활에서 만들어지는 데이터는 대부분이 비구조화 데이터이다. 최근 조사에 따르면 기업체 정보의 80%가 텍스트 문서 형태로 저장되어 지고 있다. 대용량의 텍스트 문서로부터 유용한 패턴을 찾기 위한 목적으로 문서에 대해서 통계와 기계 학습분야의 알고리즘방법을 적용하는 것을 텍스트마이닝이라고 한다. 본 연구에서는 텍스트마이닝 기법을 사용하여 설문조사를 통해 텍스트 문서로부터 의미 있는 연관규칙 및 패턴을 추출하여 유용하고 잠재적인 정보를 발견 하였다.따라서 기업에서 구조화된 데이터뿐만 아니라 비구조화 데이터까지도 함께 분석에 활용할 때 보다 더 유용하고 정확한 의사결정 정보를 획득할 수 있음을 보여주고자 한다.

재해경감활동관리체계(BCMS)기반 「중대재해처벌법」대응방안 도출 : 판례 텍스트마이닝 분석을 중심으로

최원준 숭실대학교 대학원 2025 국내석사

중대재해처벌법 시행 이후에도 추락·끼임·폭발 등 동일 유형의 중대재해 사고가 반복적으로 발생하고 있다는 사실은, 법적 규제가 현장의 위험관리 체계로 충분히 전환되지 못하고 있음을 시사한다. 특히 판례에 나타난 사고 경위와 법원의 판단을 살펴보면, 위험요인은 개별 작업자의 과실보다는 조직 차원의 관리체계 결함과 밀접하게 연관되어 있음을 확인할 수 있다. 이러한 문제의식에 기반하여 본 연구는 중대재해 판례를 분석 대상으로 삼아, 법적 의무 이행 수준과 조직의 재난관리 프로세스 간의 구조적 연계를 검토하고자 하였다. 분석 대상은 2022년부터 2025년까지 중대재해처벌법과 관련하여 확정된 판결 중 사고 원인과 경영책임자 판단 사유가 비교적 상세히 기술된 30건의 판례로 한정하였다. 판결문 원문을 중심으로 LLM(Large Language Model) 기반 텍스트마이닝을 수행하되, 분석의 일관성을 확보하기 위해 먼저 온톨로지에 근거한 위험요인 분류체계를 구축하였다. 이후 각 판례에 대해 LLM 위험점수, FMEA 기반 위험우선순위지수(RPN), 법적위험가중치, 형량점수를 산출하여 다차원적 위험 특성을 정량화하였다. 산출된 지표들은 Z-점수 방식으로 표준화하여 통합위험지표(TRI)로 통합하였으며, TRI 분포는 다섯 단계의 위험구간으로 구분하였다. 이 과정에서 위험구간은 단순한 통계적 분류가 아니라, 판례에 나타난 관리 실패의 구조적 특성을 해석하기 위한 분석 틀로 활용되었다. 나아가 이병림(2023)이 제시한 프로세스 접근법을 적용하여 중대재해처벌법상 14개 의무항목을 BCMS 및 PDCA 프로세스에 매핑하고, 위험구간별로 취약한 관리 단계의 특성을 비교하였다. 분석 결과, TRI가 높은 판례군에서는 위험성평가의 미실시, 재발방지 대책의 부재, 도급·용역·위탁 관리의 미흡이 동시에 나타나는 경향이 확인되었으며, 이는 특정 단계의 실패라기보다 실행·점검·개선 단계 전반에 걸친 구조적 결손으로 해석될 수 있다. 반면 TRI가 낮은 판례군에서는 계획 단계에서의 위험성평가 체계화와 안전보건 목표 및 조직책임의 명확화가 상대적으로 중요한 관리 과제로 도출되었다. 본 연구는 판례를 단순한 사법적 판단 자료가 아닌 관리 프로세스 분석이 가능한 위험 데이터로 재구성하고, BCMS 기반 PDCA 매핑을 통해 법적 의무 이행을 조직 운영 차원의 관리 문제로 확장하여 해석하였다는 점에서 의미를 가진다. 이를 통해 중대재해 예방을 위한 법·제도적 요구사항이 현장 관리체계로 전환되는 과정에 대한 분석적 틀을 제시한다.

빅데이터 분석을 통한 도시공원 이용특성 분석

허대겸 계명대학교 대학원 2021 국내석사

도시공원은 시민들의 건강·휴양 및 정서 생활을 위한 오픈스페이스로써 생태·사회·문화적으로 중요한 담당을 하고 있다. 도시에서 발생하는 환경문제에 관한 해결책으로 공원 및 녹지의 역할이 중요해지고 있으며, 공원에 대한 지속적인 확충과 관리에 대한 필요성이 강조되고 있다. 도시공원을 관리하고 유지하기 위해서는 공원을 이용하는 도시민들의 행태 파악이 중요하다. 본 연구는 도시공원 이용 행태를 파악하기 위하여 빅데이터 수집과 텍스트 마이닝 기법을 사용하였다. 기존 설문지 방식의 한계를 극복하고, 다양한 키워드와 행태특성을 분석하기 위해 빅데이터를 수집하였다. 대상지는 대구광역시 중구에 위치한 달성공원을 선정하였으며, 시간적 범위는 2017년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지로 설정하였다. 연도별·계절별 자료를 수집·분석하였으며, 자료 수집 대상은 네이버 블로그·카페, 다음 블로그·카페, SNS(Instagram, Facebook, twitter 등) 으로 설정하였다. 연구 결과는 다음 4가지로 첫째. 달성공원은 동물원을 관람하기 위한 이용객이 많을 것으로 판단된다. 동물원에 관련된 키워드가 많이 나타났으며, 다양한 동물들이 키워드로 나타났다. 둘째. 산책, 나들이, 소풍, 운동 등 여가생활에 관한 키워드가 많이 나타났다. 특히 봄과 가을에 소풍 키워드가 많이 나타났으며, 도보를 활용한 달성공원 내 산책, 나들이 등의 활동이 많을 것으로 판단된다. 셋째. 서문시장, 송해공원, 국채보상운동공원 등 다양한 대구명소가 달성공원과 함께 나타났다. 넷째. 벚꽃, 핑크뮬리, 갈대밭 등 특정 계절에 나타나는 키워드가 많이 나타났다. 벚꽃, 핑크뮬리 등은 공원을 이용하는 중요한 요소 중 하나 인 것으로 판단된다. 본 연구는 달성공원을 중심으로 빅데이터 분석을 실행하였으며, 도시공원의 특성과 행태특성을 파악하였다. 텍스트마이닝 분석결과에 따르면, 달성공원은 시민의 건강·휴양 및 정서적 함양에 많은 영향을 미치는 것으로 파악되었으며, 생태·사회·문화 등 복합적인 기능을 함축하고 있는 것으로 사료된다. 본 연구에서는 통하여 기존의 공원 이용 행태분석에서 오랫동안 사용되던 설문 방식에서 벗어나, 빅데이터 활용 및 텍스트 마이닝 기법을 통한 새로운 도시공원의 이용 행태분석을 시도하였다는 점에서 의미를 찾을 수 있다. 본 연구는 향후 빅데이터를 활용한 도시공원행태분석의 기초연구로써 활용 될 수 있을 것으로 사료된다. A city park plays important parts in ecological, social and cultural aspects as an open space for the health, recuperation, and emotional life of citizens. Parks and green belts play increasingly important roles as solutions to environmental issues in cities, and there is a growing emphasis on the need for the continuous expansion and management of parks. It is critical to figure out the behavior of citizens using a city park for its management and maintenance. This study employed the Big Data collection and text mining techniques to examine the behavior of using a city park among citizens. Big Data was collected to overcome the limitations of the old questionnaire approach and analyze various keywords and behavioral characteristics. Analyzed in the study was the Dalseong Park in Jung-gu, Daegu Metropolitan City. The research spanned from January 1, 2017 to December 31, 2019. Data by the year and season was collected from Naver blogs and cafes, Daum blogs and cafes, and SNS(Instagram, Facebook, Twitter, etc.) for analysis. The findings were as follows: first, it was estimated that the Dalseong Park had many visitors for the zoo. There were many keywords related to the zoo, and a variety of animals appeared in the keywords; second, there were many keywords about leisure life including walks, outings, picnics, and exercise. These keywords appeared a lot especially in spring and autumn. It was estimated that citizens engaged actively in walking-based activities such as walks and outings in the park; third, an array of Daegu's attractions appeared along with the Dalseong Park including the Seomun Market, Songhae Park, and Commemorative Park of National Debt Redemption Movement; and finally, many keywords were unique to certain seasons such as cherry blossoms, pink muhly and fields of reeds. Cherry blossoms and pink muhly seemed to be important elements for citizens to use the park. The present study conducted Big Data analysis of the Dalseong Park, examining the features and behavioral characteristics of a city park. According to text mining-based analysis results, the Dalseong Park had huge impacts on the health, recuperation, and emotional cultivation of citizens and performed complex functions involving ecology, society and culture. The study is significant in that it made an attempt at a new form of analysis for citizens' behavior of using a city park based on Big Data and text mining instead of the old questionnaire approach used in previous studies that analyzed citizens' behavior of using a park. Its findings will serve as basic data in future analyses of citizens' behavior of using a city park based on Big Data.

텍스트 마이닝을 이용한 소비자 상담 내용의 연구 : 자동차 보험 중심으로

이혜리 숭실대학교 정보과학대학원 2020 국내석사

The number of vehicles in the country continues to increase and traffic accidents remain high. 1372 According to the consumer counseling center, complaints of automobile insurance were the most complaints in 2016, 2017, and 2018, and the second highest coverage after cancer insurance. In this paper, we will analyze the cases of consumer counseling about automobile insurance through text mining techniques. To analyze auto insurance complaint counseling data, a total of three years of data from 2017 to 2019 were collected at the 1372 Consumer Center and classified into annual analysis data sets and quarterly data sets for the year. In common, major words were extracted and annual data sets derived related words to analyze annual complaints consultation, provide examples and guidelines, and quarterly data sets studied the causes of words with quarterly differences and compared and analyzed the differences. Text mining analysis uses python 3.6.5 and Jupyter environment. The summary of the study is as follows. First, in the analysis of the major frequency by year, the frequency of vehicles, accidents, and insurance was high when there were more than two characters, and when there wIn 2017, the frequency of words for insurers, employees in 2018, repairs, and subscriptions in 2019 was high. The correlation analysis showed that there were a lot of problems with insurance companies in 2017, complaints about compensation, repairs, and follow-up in 2018, and in 2011, employees of insurance companies handled cases without guidance to consumers. Second, the quarterly major frequency analysis results showed high frequency for accidents, insurance and vehicles in both the first, second and third quarters. In the first quarter, there were many subscriptions, and in the second quarter, and in the third quarter, there were many mistakes and rewards. Auto insurance complaints were found to be high in complaints about enrollment, negligence, compensation and follow-up. Consumer counseling can recognize consumer complaints and draw out problems and improvements. Companies can identify consumer complaints and set up countermeasures, statistics, and countermeasures. In addition to counseling on consumer complaints, there are many ways to use text mining analysis as well as reviews on product purchases. Therefore, it is hoped that text mining will be used to derive new insights in various areas as well. 우리나라의 차량 수는 계속해서 증가하고 있으며 교통사고도 높은 수치를 유지하고 있다. 1372 소비자 상담센터의 불만상담을 살펴보면 2016년, 2017년, 2018년 모두 자동차 보험이 가장 불만 사례가 많았으며 암보험 다음으로 가입률이 가장 높은 보험에 해당된다. 본 논문에서는 자동차 보험에 대한 소비자 상담 사례를 텍스트 마이닝 기법을 통하여 소비자들이 어떤 불만을 가지고 있는지 분석 해 보고자 한다. 자동차 보험 불만 상담 데이터를 분석하기 위해 1372 소비자 센터에서 2017년~2019년 총 3년 치의 데이터를 수집하였고 연도별 분석 데이터 셋과 연도의 분기별 데이터 셋으로 구별하였다. 공통적으로 주요 단어를 추출하고 연도별 데이터 셋은 연관단어를 도출하여 연도별 불만 상담을 분석하고 해당 사례와 가이드라인을 제시 하였으며 분기별 데이터 셋은 분기별 차이가 있는 단어의 원인을 연구하고 어떤 차이가 있었는지 비교 분석 하였다. 텍스트 마이닝 분석은 python3.6.5버전을 사용하였고 Jupyter 환경을 활용했다. 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫 번째로 연도 별 주요 빈도수 분석에서는 공통적으로 두 글자 이상일 때 차량, 사고, 보험의 빈도수가 높았고 세 글자 이상일 때 자동차, 보험사가 공통적으로 등장하였다. 2017년에는 보험사, 직원 2018년에는 수리, 가입 2019년에서는 가입, 접수, 상대방에 대한 단어의 빈도수가 높았다. 연관분석을 통해서는 2017년에는 대체적으로 보험사에 대한 문제가 많이 나타났고 2018년에는 보상, 수리, 후속 조치에 대한 불만이 많았으며 2019년에는 보험사 직원이 소비자에게 안내 없이 사건처리 하는 경우가 많았다. 두 번째로 분기별 주요 빈도수 분석 결과에서는 1, 2, 3분기 모두 사고, 보험, 차량에 대한 빈도수가 높았다. 1분기에는 다른 분기와는 달리 가입이 많이 등장하고 2분기에는 수리, 3분기에는 과실, 보상이 타 분기와 다르게 많이 등장하였다. 자동차 보험 불만상담에서는 가입이나, 과실, 보상, 후속 조치에 대한 불만상담이 높은 것으로 확인되었다. 소비자 상담은 소비자들의 불만을 인지하고 문제점과 개선안을 도출해낼 수 있으며 기업들은 소비자들의 불만을 확인하고 대응 방안과 통계, 대책을 세울 수 있다. 또한 텍스트 마이닝 분석은 소비자 불만 상담 외에도 상품 구매 후기, 영화 리뷰 등 활용할 수 있는 방안이 많다. 따라서 다양한 분야에서도 텍스트 마이닝을 활용하여 새로운 인사이트 도출에 사용되기를 바란다.

텍스트마이닝 기법을 활용한 레스토랑 고객의 감성분석에 관한 연구 : 외래관광객의 온라인 리뷰 빅데이터 중심으로

윤호민 경희대학교 대학원 2021 국내박사

Along with an advent of the 4th industrial revolution, paradigms in various domestic industries have changed, where in the field of ‘hospitality’ is experiencing diverse changes based on digital technologies comprising big data and artificial intelligence etc. In particular, consumers are writing and sharing their experiences of services they had received real-time in accordance with increasing access to internet via the popularization of smartphones by which the data thereof are increasing explosively. Such a vast amount of review data can play the important role over entire domain of consumers’ decision making, as well as the roles of delivery of information and recommenders wherein the positive reviews on services they had experienced increase the loyalty of consumers. In addition, the review data reflect diverse kinds of consumers’ emotions frankly expressed thus they can be exploited as resources to measure and improve consumers’ service experiences. A survey employing questionnaire is widely used to measure customers’ experiences through which diverse kinds of questions can be used for quantification of consumers’ experiences however it has disadvantages of measurement errors dependent on limitations of sampling and errors in memory of past experiences of respondents, terminologies in questions, and length of questions etc. On the contrary, the analysis using text mining techniques has an advantage of identifying psychological aspects of respondents realized by the broad collection of all written opinions in categories freely set by consumers which was difficult to identify through conducting quantitative studies despite disadvantages of selecting appropriate respondents and difficulty in measurement according to intended designs of the analysis. The present study intends to read the emotional factors of satisfaction and dissatisfaction of foreign tourists by using the left on-line reviews of restaurants, and to verify the presence of positive effects of sentiment polarity values of selection attributes upon overall level of customers’ satisfaction and differences in types of restaurants. To conduct the study, the data of on-line reviews on hotels and restaurants of customers were collected from the Review Community (TripAdvisor). The crawler was prepared by using Python to collect the data from corresponding community by which the profile information of customers, reviews written in English, and comprehensive scores thereof were collected. And then, the text mining techniques were exploited for the analysis of each text. The natural language processing technique was used to quantify the text data, and the frequency analysis on keywords per each type of restaurants was carried out. And then, the topic modeling technique was used to distinguish each sentence in reviews in terms of selection attributes of the foods, price, service, and atmosphere, and then the distinguished sentences were put into the sentiment analysis to determine the factors of satisfaction or dissatisfaction of tourists. Finally, the test of hypotheses was carried out by using techniques of statistical analysis on the effectual relationship between differences in sentiment polarity at each type of restaurants and degree of satisfaction of customers. The results obtained from the present study are summarized as in the following. First, the factors of satisfaction and dissatisfaction per each type of restaurants were compared to each other through conducting sentiment analysis on the on-line reviews left by tourists. Common terms used to express dissatisfaction of tourists comprised time, staff, wait, late, forget, missing, and wrong etc. The terms imply the degree of hospitality of employees in restaurants and management of waiting time of customers in restaurants could influence greatly on the degree of dissatisfaction of customers. In respect of each type of restaurants, the terms comprising expensive, quality, course, table, reservation, credit, card, glass, plate, table, lobby, cat, and taxi etc. appeared in fine dining restaurants, whereas the terms such as English, speak, language, queue, and busy etc. appeared in casual dining restaurants. The terms such as line, quick, fast, seating, parking, wrap, and dirty were frequently used in describing the quick and self-service restaurants. This suggests the factors of dissatisfaction vary according to each type of restaurants. Second, the demographic characteristics of customers were compared by using the results of sentiment analysis. Contrary to customers visiting restaurants who left many reviews on respective services and foods, the reviews on prices appeared relatively few, wherein the difference in scores of emotion on selection attributes between sex and age of customers appeared insignificant. Besides, the ratio of dissatisfaction on price and service appeared higher than that of foods and atmosphere of restaurants from the analysis of customers divided into groups of the satisfaction (positive) and dissatisfaction (negative) of selection attributes. This suggests the service of restaurants requires continuous awareness and management in that the failure in providing pertinent service could lead to the dissatisfaction of customers. Third, the differences in values of sentiment polarity of selection attributes per each type of restaurants were compared. The value of sentiment polarity of selection attributes of foods, service, and atmosphere of fine dining restaurant appeared highest, whereas the highest value of sentiment polarity of selection attribute of price appeared in the quick and self-service restaurant. In respect of the appraisal of tourists on the high-class fine dining restaurants, they appeared satisfactory on foods, service, and atmosphere therein while they exhibited dissatisfaction on prices of restaurants. Fourth, the ANOVA tests per each type of restaurants were carried out to determine the presence of significant differences in values of sentiment polarity of selection attributes. The results revealed the presence of significant differences of all selection attributes per each type of restaurants. Fifth, the effect of sentiment polarity of selection attributes per each type of restaurants upon degree of satisfaction of customers was examined. Values of sentiment polarity of foods, price, service, and atmosphere of restaurants upon customers’ satisfaction were verified by conducting the Tobit regression analysis. The values of sentiment polarity of food, price, and service appeared with significant effect on customer’s satisfaction, whereas the effect of the value of sentiment polarity of atmosphere of restaurants appeared insignificant. This was concluded the preference to foods, price, and service than atmosphere of restaurants of practical tourists affected relatively more on the degrees of satisfaction. In the present study, the factors of satisfaction and dissatisfaction of tourists reflected in on-line reviews were analyzed and compared to each other by using the sentiment analysis of selection attributes per each type of restaurants based on the topic modeling technique, by which the study demonstrated the quantification of customers’ experiences was enabled through the information of text. Together with ordinary approaches that measured customers’ experiences by exploiting conventional surveys employing respective questionnaires, the study approach to text review also demonstrated that it could bring significant research results. Keywords selection attribute of restaurant, on-line review, big data, text mining, natural language processing, topic modeling, sentiment analysis 4차산업혁명이 도래하면서 국내 다양한 산업들의 패러다임이 변화하고 있고, Hospitality 분야에서도 빅데이터, 인공지능 등 디지털 기술을 기반으로 다양한 변화가 생기고 있다. 특히 스마트폰의 대중화 및 인터넷 접근성의 증가와 함께 소비자들은 서비스 경험을 실시간으로 온라인상 작성 및 공유하고 있고, 그 데이터의 양이 폭발적으로 증가하고 있다. 이러한 방대한 리뷰 데이터는 소비자 의사결정 전 영역에 걸쳐 중요한 영향력을 행사하고 있고, 정보 전달자와 추천인의 역할을 하는 한편, 긍정적으로 작성된 리뷰는 소비자의 충성도를 높이는 역할을 하고 있다. 또한 리뷰 데이터는 고객의 솔직하고 다양한 감성을 담고 있어 고객 서비스 경험을 측정하고 개선하는 소중한 자원으로 활용될 수 있다. 고객 경험을 측정하기 위해 설문조사 방식을 많이 활용하고 있는데, 설문방식의 경우 연구목적에 따라 다양한 설문을 통해 계량화 할 수 있다는 장점이 있으나, 샘플링의 한계와 응답자가 설문에 응답하면서 과거 기억의 오류 및 설문 용어ㆍ길이에 따라 측정 오류가 발생할 수 있다는 단점이 있다. 반면에 텍스트마이닝을 통한 분석은 사전에 연구자가 원하는 목적대로 설계하여 응답자 선정 후 측정하기 힘들다는 단점이 있으나, 고객이 자유롭게 작성한 모든 범주의 의견을 폭넓게 수집하여, 양적 연구에서 포착하기 힘들었던 심리적인 부분까지 밝힐 수 있다는 장점이 있다. 본 연구의 목적은 외래관광객이 남긴 온라인 레스토랑 리뷰를 활용하여 만족과 불만족 감정요인을 읽어내고, 선택속성별 감성극성값이 레스토랑 유형별로 차이가 있는지, 전체 고객만족에 긍정적인 영향을 미치는지 검증하고자 한다. 연구 주제를 해결하기 위해 호텔ㆍ레스토랑 리뷰 커뮤니티(TripAdvisor)에서 온라인 리뷰데이터를 수집하였다. 해당 커뮤니티에서 데이터를 수집하기 위해 Python을 활용하여 크롤러를 제작 후 고객 프로필 정보, 영문텍스트 리뷰, 종합평점 정보를 수집하였다. 그리고 텍스트를 분석하기 위하여 텍스트 마이닝 기법을 활용하였다. 텍스트 데이터를 계량화하기 위하여 자연어 처리(NLP) 기법을 사용하였고, 레스토랑 유형별 핵심 키워드 빈도분석을 실시하였다. 다음으로 리뷰별 문장을 음식ㆍ가격ㆍ서비스ㆍ분위기 선택속성별로 구분하기 위하여 토픽모델링 기법을 활용하였고, 이렇게 분류된 문장을 감성분석을 실시하여 외래관광객의 만족ㆍ불만족 요인을 심층 분석하였다. 마지막으로 레스토랑 유형별 감성극성값의 차이 및 고객만족에 미치는 영향관계에 관해 통계 분석을 통한 가설 검증을 실시하였다. 연구결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 외래관광객이 남긴 온라인 리뷰에 대하여 감성분석을 통하여 레스토랑 유형별로 만족요인과 불만족요인을 비교하였다. 레스토랑 공통 불만족 용어로 사용된 것은 time, staff, wait, late, forget, missing, wrong 등이다. 즉, 레스토랑 대기시간 관리와 종업원의 친절도가 고객 불만족에 큰 영향을 줄 수 있음을 나타낸다. 레스토랑 유형별로 보면 파인다이닝 불만족 용어로는 expensive, quality, course, table, reservation, credit, card, glass, plate, table, lobby, cat, taxi 등이 나타났고, 캐주얼다이닝의 경우는 english, speak, language, queue, busy 등이 나타났으며, 퀵ㆍ셀프서비스 레스토랑의 경우 line, quick, fast, seating, parking, wrap, dirty 등이 자주 사용되었다. 즉, 레스토랑 유형별로 주로 사용되는 불만족 요인 키워드가 차이가 있음을 알 수 있다. 둘째, 감성분석 결과를 활용하여 인구통계적 특성을 비교하였다. 레스토랑 방문 고객은 음식과 서비스에 대하여 많은 리뷰를 작성하는 반면 가격에 대해서는 그렇지 않은 것으로 나타났고, 선택속성별 감성점수는 성별과 연령에 따른 차이는 크지 않은 것으로 나타났다. 또한 선택속성별 만족(긍정) 그룹과 불만족(부정) 그룹으로 구분하여 불만족 그룹의 특성을 파악해 본 결과 가격과 서비스가 음식과 분위기에 비해 불만족 비율이 높은 것을 알 수 있다. 즉, 서비스 실패는 쉽게 불만족으로 연결될 수 있다는 점에서 지속 관리가 필요한 요소임을 알 수 있다. 셋째, 레스토랑 유형별로 선택속성별 감성극성값의 차이를 비교하였다. 음식, 서비스, 분위기 선택속성 감성극성값은 파인다이닝 레스토랑이 제일 높았고, 가격선택속성 감성극성값은 퀵ㆍ셀프서비스 레스토랑이 제일 높았다. 외래관광객이 고급 파인다이닝 레스토랑에 대한 평가시 음식, 서비스, 분위기는 대체적으로 만족하지만 비싼 가격으로 인해 가격에 대해서는 만족도가 낮은 것을 알 수 있다. 넷째, 레스토랑 유형별로 선택속성 감성극성값이 유의한 차이가 있는지 검증하기 위해 레스토랑 유형별 분산분석(ANOVA)을 실시하였다. 그 결과 레스토랑 유형별로 모든 선택속성이 유의한 차이를 보였다. 다섯째, 레스토랑 선택속성별 감성극성값이 고객만족에 영향을 미치는지 살펴보았다. 음식ㆍ가격ㆍ서비스ㆍ분위기 감성극성값이 고객만족에 영향을 미치는지 검증하기 위해 토빗-회귀분석을 실시하였다. 음식ㆍ가격ㆍ서비스 감성극성값은 고객만족도에 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났고, 분위기 감성극성값은 유의하지 않게 나타났다. 이는 실리를 중시여기는 외래관광객의 특성상 상대적으로 분위기 보다는 음식, 가격, 서비스 속성이 만족에 더 큰 영향을 미치기 때문으로 볼 수 있다. 본 연구는 토픽모델링에 기반한 선택속성별 감성분석을 활용하여 온라인 리뷰에 담긴 속성별 고객의 만족 및 불만족 요인을 심층적으로 분석하였고, 레스토랑 유형에 따라 비교한 연구로서, 텍스트 정보를 통해 고객의 경험을 계량화하여 파악할 수 있다는 것을 보여주었다. 기존 설문 조사를 통해 고객 경험을 측정하던 일반론적인 접근방식과 더불어 텍스트 리뷰를 통한 연구방식 또한 유의미한 결과를 가져올 수 있음을 보여주었다. 핵심어 : 레스토랑 선택속성, 온라인 리뷰, 빅데이터, 텍스트마이닝, 자연어 처리, 토픽모델링, 감성분석

텍스트 마이닝을 이용한 온라인 리뷰의 호텔 선택속성 분석

김도경 부산대학교 대학원 2017 국내석사

With the development of social media, consumers are sharing and spreading information rapidly. Since hotel reviews affect hotel image and reputation, it is important to understand the value of customers in hotel reviews in order to consistently provide hotel quality, maintain brand loyalty and create new customers. Hotel companies need to check which selection attributes are meaningful and weighted in online reviews written by consumers. The purpose of this study is to refine data through text mining analysis, to find meaningful types and rules from unstructured documents, and to identify structural relationships between hotel selection attributes through network analysis. To accomplish the study purpose, collected hotel reviews using the data analysis tool R in the online travel community Tripadvisor, analyzed the text network using UCINET6, Netdraw, and visualized the obtained results. The results of this study are as follows: First, differences in hotel selection attributes were found by type of companion. Second, network analysis shows that the relationship between core attributes is different for each type of companion. Based on the results of the study, theoretical and practical implications for the hotel market segmentation and marketing strategy are suggested.

LDA 토픽모델링 기반 노인복지 정책 연구의 계량적 구조 분석 : PRISM 텍스트마이닝사례

유지성 경희대학교 테크노경영대학원 2025 국내석사

LDA 토픽모델링 기반 노인복지 정책 연구의 계량적 구조 분석 -PRISM 텍스트마이닝 사례- 경희대학교 테크노경영대학원 미래혁신경영학과 유 지 성 본 연구는 한국 사회의 급속한 고령화 추세 속에서 2015년부터 2025년까지 10년 간 축적된 노인정책 관련 연구보고서를 대상으로 텍스트마이닝 기법을 적용하여 정 책 담론의 구조와 변화 양상을 실증적으로 분석하고자 하였다. 고령화로 인한 사회 적 과제는 복지, 건강, 소득, 돌봄 등 다양한 영역에 걸쳐 있으며, 대한 정책 대응 은 정권별로 상이한 기조를 보여왔다. 본 연구는 키워드 빈도분석, 연관어 네트워크 분석, LDA 토픽모델링을 연계 적용하여, 각 정부의 정책 방향이 학술 담론에 어떻 게 반영되었는지를 계량적으로 검토하였다. 분석 대상은 정책연구포털(PRISM)에 등재된 138건의 연구보고서이며, 제목, 초록, 목차, 주제어 항목에서 데이터를 수집하였다. 분석 결과, 박근혜 정부 시기에는 ‘시설’, ‘일자리’, ‘요양’ 등 복지 전달체계와 인프라 중심의 키워드가 두드러졌으며, 문재인 정부에서는 ‘돌봄’, ‘치매’, ‘지역사회’가 중심 키워드로 나타나 지역사회 통합돌봄 정책의 확산을 반영하였다. 윤석열 정부 시기에는 ‘사회참여’, ‘고립’, ‘심리적 지원’ 등 개인 삶의 질과 관련된 주제가 부각되었으나, 정권이 강조한 연금개혁, 재정 지속가능성과 같은 제도적 키워드는 상대적으로 낮은 중심성을 보였다. 결과는 정책과 연구 간의 연계와 간극이 공존하고 있음을 시사하며, 향후 정책 언어 구조의 전환과 텍스트 기반 모니터링 체계 구축의 필요성을 제기한다. 본 연구는 정권별 정책 담론을 계량적으로 구조화하고, 노인정책의 이론적 전환과 실천 간 괴리를 실증적으로 밝힘으로써 정책학적·방법론적 의의를 가진다.

조건부 수강료환급형 온라인교육서비스에 대한 소비자 경험 연구

추예린 서울대학교 대학원 2021 국내석사

사업자가 제시한 일정 조건을 달성하면 수강료를 환급해주는 온라인교육서비스 시장이 확대되고 있다. 코로나19의 영향으로 집에 머무르는 시간이 길어짐에 따라 개인의 능력향상을 위한 자기개발 목적의 온라인교육서비스와 새로운 흥미발견을 위한 자기계발 목적의 다양한 온라인교육서비스에의 수요과 공급이 모두 증하고 있다. 이에 따라 교육과 관련된 소비를 통해 자아실현을 목적으로 하고 있는 학생소비자 및 2030세대의 경제적 부담을 줄이자는 취지의 새로운 판매촉진이 적용된 서비스가 등장하게 된 것이다. 이러한 조건부 수강료환급형 온라인교육서비스는 소비자에게 열심히 수강하고자 하는 동기부여적 요소로 기능하는 동시에 환급조건이라는 추가과업을 수행해야하는 부담으로도 여겨지고 있다. 이에 본 연구에서는 조건부 수강료환급형 온라인교육서비스에 대한 소비자의 반응을 다차원적으로 살펴보고 반응이 형성되는 과정까지를 분석해 관련 시장의 소비자학적 연구의 가능성을 모색하였다. 본 연구에서는 데이터 마이닝을 통해 조건부 수강료환급형 온라인교육서비스에 대한 소비자의 반응을 인지적 및 감정적 차원으로 나눠 살펴보았다. 먼저, 텍스트 마이닝을 활용하여 조건부 수강료환급형 온라인교육서비스에 대한 소비자의 만족, 편익으로 통용되는 인지적 반응을 도출해냈다. 여러 인지적 반응을 의미있는 단위로 군집하여 소비자가 인식하는 속성을 분류하였다. 또한 오피니언 마이닝을 통해 소비자의 감정적 반응을 분석하였다. 문서수준의 감정분석이 어떤 요소에 대한 감정 평가인지를 알아내기 어렵다는 점을 보완하기 위해 텍스트 마이닝의 결과인 속성을 기준으로 토픽 속성별 감성분석을 추가 실시하였다. 긍정 및 부정의 반응을 도출함으로써 어떠한 과정으로부터 이러한 인지 및 감정 반응을 경험하게 되는지 살펴보고자 22명의 연구참여자를 대상으로 심층면접을 진행하였다. 심층면접을 활용하여 근거이론기법을 통해 조건부 수강료환급형 온라인교육서비스에 대한 소비자의 경험을 구체적으로 살펴보았다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 조건부 수강료 환급형 온라인교육 서비스에 대한 소비자의 인지적 반응은 ‘수강생 요인’, ‘교수자 요인’, ‘콘텐츠 요인’, ‘환급시스템 요인’이라는 속성으로 구성되었다. 수강생 요인과 관련된 소비자의 인지적 반응으로는 조건부 수강료환급형에 대한 동기와 관련된 내용이 주로 언급되었다. 교수자 요인에서는 온라인교육서비스의 비대면성의 한계와 이점이 동시에 나타났으며 콘텐츠 요인에서는 강의 및 학습자료 즉, 교재에 대한 전문성과 효율성이라는 특성을 잘 활용하는 것으로 보여졌다. 환급시스템 요인에서는 환급을 받기 위한 대가성 후기 및 환급조건 달성에 대한 어려움이 주로 표현되었다. 둘째, 조건부 수강료환급형 온라인교육서비스에 대한 소비자의 감정적반응은 웹사이트별 상이하게 나타났음을 오피니언 마이닝을 통해 확인하였다. 문서수준의 감정분석 결과, 네이버의 후기글에서는 97.89%의 긍정적 반응을, 트위터의 99.31%의 부정적 반응을 보였다. 추가로 문서수준의 감정분석의 한계를 보완하기 위해 실시한 토픽수준의 감정분석 결과는 네이버와 트위터의 웹사이트 이용자 및 주요 콘텐츠 특성의 차이로부터 특정지어졌다. 즉, 네이버는 정보성 글의 문장구성이 많아 긍정어의 비율이 높았고, 트위터는 감성표현 중심의 문장구성이 다수 존재하여 부정어 비율이 높게 도출되었다. 셋째, 조건부 수강료환급형 온라인교육서비스에 대한 소비자의 인지적 및 감정적 반응을 살펴본 결과 소비자가 어떠한 과정을 통해 일련의 긍정 및 부정의 반응을 나타내는지 살펴볼 당위성이 발견되었다. 따라서 22명의 연구 참여자를 심층면접하고 근거이론을 활용하여 질적연구를 수행하였다. 그 결과 조건부 수강료환급형 온라인교육서비스를 구매 및 이용하는 소비자는 높은 보상성이 존재하고, 보상을 위한 환급조건의 강제성이 있는 온라인교육서비스의 편리성을 전제로 구매의 유인을 경험하게 되는 것으로 나타났다. 이때, 소비자가 개인적으로 과거 온라인교육서비스 수강 경험과 환급 판매촉진에 대한 이해도에 따라 구매 및 이용의 전 과정에서 경험하는 스트레스 상황이 다양하게 진행됨을 알 수 있었다. 온라인교육을 수강하면서뿐만 아니라 환급을 받는 과정에서까지의 스트레스 상황이 두드러지는 중심현상으로 발현되었으며 여러 스트레스 요소에 대한 적절한 상호작용전략을 위해 활용하는 대응자원인 중재적 조건으로는 자기신뢰, 자기일치감, 금전적 동기부여의 정도가 작용하였다. 상호작용 전략에는 스트레스를 어느 정도 수용하고 스스로 극복해낼 수 있는 유형으로 ‘긍정적 재해석’이 있었고, 그 외에는 구매 및 이용 과정에서의 스트레스 상황을 긍정적인 기회로 활용할 수는 없었던 소비자의 전략들로 ‘환급을 위한 편법 사용’, ‘정보전달 방식에 대한 불만표출’, ‘환급체계에 대한 보완 기대’가 나타났다. 이러한 상호작용의 결과로서 소비자는 ‘배가된 성공감’, ‘후회감’, ‘실망감’, ‘가중된 실패감’을 경험하는 것이 확인되었다. 본 연구를 바탕으로는 다음과 같은 제언을 할 수 있다. 첫째, 본 연구에서 활용한 텍스트 데이터의 특성이 매우 상이했다. 따라서, 특성이 유사한 커뮤니티에서의 텍스트 데이터 분석 결과를 살펴보는 것도 의미가 있을 것이다. 둘째, 본연구는 조건부 수강료환급형 온라인교육서비스에 대한 소비자의 감정적 반응을 2차원으로 나눠 살펴보았는데 소비자가 경험하는 감정의 차원이 다양할 것으로 유추된다. 따라서, 긍정적 감정으로는 기쁨, 성취감, 자신감 등, 부정적 감정으로는 후회, 실망, 불안 등의 구체적인 소비자 감정을 보다 다양하게 반영하여 오피니언 마이닝 연구가 수행되어야 할 것이다. 마지막으로, 본 연구는 조건부 수강료환급형 온라인교육서비스에 대한 전반적인 경험을 모두 살펴보고자 실시한 질적연구에서 교육시장의 분야를 수험생활뿐만 아니라 취미 및 운동과 관련된 온라인클래스 분야도 함께 분석하였다. 그러나 분야별 심층면접의 질적연구 분석을 실시한다면 교육분야별 특성이 보다 두드러진 조건부 수강료환급형 온라인교육서비스에 대한 후속 연구가 활발히 진행될 수 있을 것이다. 주요어 : 조건부수강료환급, 온라인교육서비스, 소비자경험, 텍스트마이닝, 오피니언마이닝, 질적연구 학 번 : 2019-29010 The online education service market, which refunds tuition fees when certain conditions proposed by businesses, is expanding. As the effects of coronavirus prolong the time spent at home, the demand and supply for online education services for self-development purposes and various online education services for new interests are increasing. As a result, a new sales promotion has emerged to reduce the economic burden on student consumers and 2030 generations aiming at self-realization through education-related consumption. These conditional fee-refundable online education services are also considered a burden for consumers to perform additional tasks, such as refund conditions, while functioning as motivational factors that they want to work hard on. Thus, in this study, consumers' responses to conditional tuition-refundable online education services were multidimensional and analyzed to find the possibility of consumerical research in related markets. In this study, consumers' responses to conditional tuition-refundable online education services were divided into cognitive and emotional dimensions through data mining. First, we used text mining to derive cognitive responses to consumers' satisfaction and benefits with conditional fee-refundable online education services. Several cognitive responses were grouped into meaningful units to classify the attributes recognized by consumers. In addition, the emotional response of consumers was analyzed through opinion mining. To compensate for the difficulty of determining which elements a document-level emotional analysis is for, we further conducted an emotional analysis by topic attributes based on attributes that are the result of text mining. An in-depth interview was conducted with 22 study participants to examine what processes lead to these cognitive and emotional responses by eliciting positive and negative responses. Using in-depth interviews, consumers' experiences in conditional tuition-refundable online education services were examined in detail through evidence theory techniques. The results of this study are as follows. First, consumers' cognitive responses to conditional fee-refundable online education services consisted of attributes such as 'student factors', 'teacher factors', 'content factors', and 'refund system factors'. The consumer's cognitive response to student factors was mainly related to motivations for conditional tuition refund types. In the teaching factor, the limitations and benefits of the non-interface of online education services were simultaneously shown, and in the content factor, the characteristics of lecture and learning materials, namely expertise and efficiency in teaching materials were well utilized. In the refund system factors, difficulties in achieving the reimbursement conditions and consideration for refund were mainly expressed. Second, opinion mining confirmed that consumers' emotional responses to conditional tuition-refundable online education services differed by website. According to document-level emotional analysis, 97.89 percent of Naver's reviews showed positive responses and 99.31 percent of Twitter's responses. In addition, the topic-level emotional analysis results, which were conducted to supplement the limitations of document-level emotional analysis, were specified from differences in website users and key content characteristics of Naver and Twitter. In other words, Naver had a high percentage of positive words due to the large number of sentence compositions information-based articles, and Twitter had a high percentage of negative words due to the presence of many sentence compositions centered on emotional expressions. Third, looking at consumers' cognitive and emotional responses to conditional fee-refundable online education services found justification for looking at what processes consumers exhibit a series of positive and negative responses. Therefore, 22 study participants were interviewed in depth and qualitative studies were conducted using evidence theory. As a result, consumers who purchase and use conditional tuition-refundable online education services experience the inducement of purchase on the premise of the convenience of online education services that have high compensation and compulsory reimbursement conditions for compensation. At this time, it could be seen that the stress situations experienced in the entire process of purchasing and using were varied according to consumers' personal experience in taking online education services and their understanding of promotion of refund sales. Stress situations not only during online training but also through the process of receiving refunds have become prominent, and the degree of self-trust, self-consistency, and monetary motivation, which is a response resource used for proper interaction strategies for various stress factors. Interaction strategies included positive reinterpretation of stress to some extent and self-overcoming, and other consumer strategies that could not be used as positive opportunities in purchasing and using the stress situation were "use expedient for refund", "disapproval of information delivery", and "expectation for refund system". As a result of this interaction, it has been confirmed that consumers experience 'double success', 'regret', 'disappointment', and 'weighted failure'. Based on this study, the following suggestions can be made: First, the characteristics of textual data utilized in this study were very different. Therefore, it would also be meaningful to look at the results of textual data analysis in communities with similar characteristics. Second, this study looked at the emotional responses of consumers to conditional tuition-refundable online education services in two dimensions, and it is inferred that the emotions that consumers experience will vary. Therefore, opinion mining research should be conducted in a more diverse way, reflecting specific consumer emotions such as joy, fulfillment, confidence, and negative emotions such as regret, disappointment, and anxiety. Finally, in a qualitative study conducted to examine the overall experience of conditional tuition-refundable online education services, the field of the education market was analyzed as well as the field of online classes related to hobbies and sports. However, conducting a qualitative research analysis of in-depth interviews by sector could lead to active follow-up research on conditional fee-refundable online education services with more distinctive characteristics in the field of education.

모병제 전환 논의에 대한 사회연결망 분석(SNA) : 정책네트워크와 담론적 제도주의 관점을 중심으로

홍재화 국방대학교 국방대학교 국방관리대학원 2026 국내석사

대한민국은 세계 최저 수준의 출산율과 급격한 병역자원 감소로 인해 징병제 유지의 현실적 한계에 직면하고 있다. 동시에 병역의 공정성, 성평등, 병역 회피 논란 등으로 병역제도의 정당성과 신뢰성이 흔들리고 있으며, 대통령 선거 주기 마다 반복되는 모병제 논의는 실질적 제도 변화로 이어지지 못한 채 정치적 쟁점으로 소모되어 왔다. 이러한 상황은 “왜 모병제 전환 논의는 반복적으로 좌절되는가?”라는 근본적 질문을 제기한다. 본 연구는 이 문제에 대한 해답을 찾기 위해 병역제도 전환 논의의 담론적· 구조적 과정을 담론적 제도주의와 정책네트워크 이론의 결합 틀 속에서 실증적 으로 분석하였다. 연구는 1998년부터 2025년까지 여섯 개 정부 시기를 대상으로 하여, 한국언론진흥재단의 빅카인즈(BIG KINDS)와 텍스톰(Textom) 데이터를 활용하였다. 텍스트마이닝(TF-IDF, 감성분석)과 사회연결망 분석(SNA)을 결합 하여 언론보도와 포털·SNS 담론의 구조, 정서, 네트워크 변화를 시계열적으로 추적하였다. 분석 결과, 지난 27년간의 병역제도 담론은 제도 운영 중심기 → 정치 쟁점화 단계 → 사회적 형평성 확장기라는 세 단계로 발전하였다. 초기 담론(김대중· 노무현 정부 시기)은 병역특례·복무기간 조정 등 행정 효율성 중심의 논의가 주를 이루었고, 중기(이명박·박근혜 정부)는 모병제 논의가 정치 공약화되며 병역제도의 정치화가 심화되었다. 후기(문재인·윤석열 정부)에 이르러서는 젠더, 세대, 안보가 교차하는 사회적 가치 담론으로 확장되었다. 언론 담론은 정책 타당성과 정치 경쟁 중심으로, 포털·SNS 담론은 형평성 과 성평등 등 사회적 가치 중심으로 전개되어 매체 간 인식 격차가 드러났다. 감성분석 결과, ‘거부감·불안감·두려움’ 등 부정정서가 모병제 논의 전반에서 우세하게 나타났으며, 이는 제도 전환에 대한 국민의 정서적 저항이 여전히 높음 을 시사한다. 네트워크 분석 결과, 정책행위자 관계망은 초기의 폐쇄적 ‘정책공동체 (policy community)’ 유형에서 시민사회·언론·전문가가 결합된 개방적인 ‘이슈 네트워크(issue network)’형태로 점진적으로 전환되었으나, 정책 결정권이 여전히 중앙정부에 집중되어 ‘담론–실행 간 괴리’가 구조적으로 지속되고 있음이 확인되었다. 이러한 분석 결과를 바탕으로, 본 연구는 병역제도 전환을 위한 네 가지 정책 제언을 도출하였다. 첫째, 단순 자문기구가 아닌 토론·비판·검증이 가능한 ‘미래 병역제도 공론화위원회(가칭)’와 같은 실질적 숙의 기반의 공론장을 제도화가 필요하다. 둘째, ‘학습적 거버넌스(learning governance)’로의 전환이 요구된다. 정부는 여론을 정책 자원으로 활용하고, 여론 데이터를 실시간으로 분석·반영하는 피드백 체계를 통해 담론을 정책으로 전환해야 한다. 셋째, 병력 규모 축소와 재정 부담 증가에 대비한 자원 배분·보상체계의 사회적 합의가 선행되어야 한다. 넷째, 징·모 혼합형 병역제를 기반으로 한 단계적 이행 로드맵을 설정함으로써, 제도 안정성과 사회적 수용성을 병행적으로 확보해야 한다. 아울러 정책적 시사점으로는 부정 정서를 완화하고 정책 수용성을 높이기 위한 정서 기반 정책소통 전략, 언론과 온라인의 상이한 담론 구조를 고려한 플랫폼 맞춤형 여론 대응 체계, 병역이슈의 정치 주기성을 고려한 정책 타이밍 관리 의 중요성을 제시하였다. 학문적으로는 병역제도를 사회적 담론과 정책네트워크 의 상호작용 속에서 분석함으로써, 기존 제도 중심 연구를 넘어선 새로운 설명 틀을 제시하였다. 또한 텍스트마이닝과 사회연결망 분석을 결합한 정성-정량 통합 접근을 통해 병역제도 담론의 장기적 변화 과정을 실증적으로 규명하여, 제도 변화 연구의 이론적·방법론적 확장 가능성을 제시하였다. 결론적으로, 본 연구는 병역제도 전환 논의를 사회적 담론과 정책네트워크 의 상호작용으로 실증 분석함으로써, 제도 변화의 사회적 기반과 정책 실행의 구조적 조건을 동시에 규명하였다. 병역제도 개혁은 단기간의 결단이 아니라 지속적인 담론의 축적과 협력적 네트워크의 성숙을 통해 이루어지는 점진적 제도 개혁 과정임을 확인하였으며, 이러한 결과는 향후 국방정책과 사회제도 연구 전반에 유의미한 학문적·정책적 함의를 제시한다. * 키워드 : 병역제도, 모병제, 징병제, 담론적 제도주의, 정책 네트워크, 텍스트마이닝, 사회연결망 분석(SNA)

텍스트마이닝 기반 디지털 리터러시 함양을 위한 미술교육 연구 동향 분석

김지민 이화여자대학교 교육대학원 2024 국내석사

The 2022 revised curriculum emphasizes digital literacy as a critical competency for future generations. As digital technology becomes integral to daily life, there is an increasing need to cultivate societal members who possess a sound understanding of digital technologies, demonstrate the ability to utilize them, and exhibit a critically receptive attitude. Moreover, digital literacy has become an essential competency. Particularly, as digital images are rapidly emerging as a major communication tool in the digital society, it is expected that digital literacy education will become more important in the art curriculum, which aims to learn visual interactions. Consequently, it is necessary to conduct in-depth research on digital literacy education in art education to foster individuals who will lead the digital society with ethical values and responsibility. The objectives of this study were to identify the trends in art education studies aimed at fostering digital literacy using text mining analysis techniques and to suggest future research directions. To achieve these objectives, this study explored the theoretical background through a literature review on digital literacy and digital literacy in art education in South Korea and other countries and examined the literature related to text mining analysis techniques. Then, this study was carried out based on various theoretical considerations. The subjects of the study were academic papers and theses on art education aimed at fostering digital literacy. The articles were selected through a five-step process, and their abstracts were analyzed using text mining programs R (ver. 4.4.0) and RStudio (ver. 2023.12.1). This study identified the trends in art education research for fostering digital literature by synthesizing Word Frequency Analysis results, Co-occurrence Analysis results, and the analysis results of LDA Topic Modeling. This study also proposed directions for future research. The results of this study can be summarized as follows. First, art education research has been conducted not only to enhance digital literacy skills but also to educate digital citizenship as a member of a digital society. As digital transformation expands the scope of communication within the digital environment, the necessity for appropriate attitudes in the online domain is becoming increasingly apparent. Therefore, it is becoming important to educate attitudes of respect and consideration for others, including digital ethics, to facilitate smooth interactions in the digital environment. It is significant that art education research is addressing digital citizenship education, which enables individuals to understand, create, and utilize digital images to positively impact society, beyond the functional education of using digital technology to create visuals. Second, this study confirmed the need for art education research to enhance digital literacy competence in a balanced manner across various topics. The text mining analysis results revealed that the majority of art education studies on digital literacy were focused on the composition and implementation of lesson plans and the development of classroom programs for practical application. To effectively operate digital literacy education within the art curriculum, it is necessary to conduct diverse studies that consider various educational factors, such as the educational system, educational goals, teaching methods, and evaluation. Third, it is imperative to devise and apply a standardized digital literacy education program tailored to the art curriculum, enabling digital literacy education to be implemented progressively according to the learners’ age within the art curriculum. Independent analysis of datasets from elementary, middle, and high school students revealed that the emphasis on digital literacy education varied by age. In other words, digital literacy and aesthetic competencies required at each age group were different. However, despite the increasing importance of digital literacy education, the art curriculum still lacks a standardized educational system. Therefore, it is necessary to develop and share an art-specific digital literacy educational framework that considers the specifics of the art discipline and the developmental stages of each grade level, allowing for a systematic approach to digital literacy education according to the learners’ age. The significance of this study lies in its identification of the overall trends in digital literacy-related art education research using text mining techniques and the provision of implications for future research. As the importance of enhancing digital literacy competence is being emphasized due to the digital transformation, I hope that the results of this study will serve as meaningful baseline data for future research on art education aimed at fostering digital literacy. 2022 개정 교육과정에서는 미래 세대 역량으로 디지털 소양을 강조하고 있다. 디지털이 생활화됨에 따라 디지털에 대한 올바른 지식, 기술 활용, 비판적 수용의 태도를 함양한 사회 구성원 양성의 필요성이 증가했고 디지털 소양은 필수적 역량이 되었다. 특히 디지털 이미지는 디지털 사회의 주요 소통 도구로 급격히 부상하고 있어 시각적 상호작용 학습을 목적으로 하는 미술 교과 내 디지털 리터러시 교육이 더욱 중요해질 것으로 보인다. 따라서 윤리적 가치관과 책임감으로 디지털 사회를 이끌어갈 인재 양성을 위해 미술교육 내 디지털 리터러시 교육에 대한 심도 있는 연구가 필요한 상황이다. 본 연구의 목적은 텍스트마이닝 분석 기법을 활용하여 디지털 리터러시 함양을 위한 미술교육 연구의 동향을 파악하고 향후 연구 방향성을 제언함에 있다. 이를 위해 먼저 디지털 리터러시와 미술교육에서의 디지털 리터러시에 관한 국내외 선행 연구 분석 통해 이론적 배경을 탐구하였고 텍스트마이닝 분석 기법과 관련된 문헌자료를 조사하였다. 이후 다양한 이론적 고찰을 바탕으로 본 연구를 수행하였다. 연구 대상은 디지털 리터러시 증진을 위해 수행된 미술교육 연구의 국내 학술논문 및 학위논문이며, 텍스트마이닝 프로그램인 R(4.4.0 ver)과 RStudio(2023.12.1 ver)를 활용하여 5단계를 거쳐 최종 선정된 연구 문헌의 초록을 분석하였다. 이후 단어 빈도 분석, 동시 출현 단어 분석, 토픽 모델링의 분석 결과를 종합하여 디지털 리터러시 함양을 위한 미술교육 연구의 흐름을 파악하였으며 향후 연구 방향성을 제안하였다. 본 연구 결과를 정리하면 첫째, 미술 교과에서는 디지털 활용 능력을 넘어 디지털 사회의 일원으로서 갖춰야 할 디지털 시민성에 관한 미술교육 연구도 이루어지고 있었다. 디지털 대전환으로 디지털 환경 내 의사소통이 확대됨에 따라 온라인 공간에서 올바른 태도를 갖춰야 할 필요성이 커지고 있다. 이에 디지털 환경에서 다른 사람과 원활하게 상호작용 할 수 있도록 디지털 윤리를 포함한 타인에 대한 존중과 배려의 태도를 교육하는 것이 중요해지고 있다. 이러한 상황에서 미술교육 연구가 디지털 기술을 활용하여 시각물을 생성하는 기능적 교육을 넘어, 디지털 이미지를 올바르게 이해하고 생성하고 활용하여 사회에 긍정적 영향을 미칠 수 있도록 하는 디지털 시민성 교육까지 함께 이루어지고 있다는 점에서 그 의의가 크다. 둘째, 디지털 리터러시 역량 향상을 위한 미술교육 연구가 다양한 주제를 다루며 균형 있게 수행되어야 할 필요성이 있음을 확인하였다. 텍스트마이닝 분석 결과, 대다수의 디지털 리터러시 관련 미술교육 연구는 수업 지도안을 구성하고 운영한 연구였으며 실제 교육 현장의 적용을 목적으로 한 수업 프로그램 개발과 관련이 있었다. 미술 교과 내 디지털 리터러시 교육이 효과적으로 운영되기 위해서는 교육체제, 교육 목표, 교수 방법, 평가 등 여러 교육 요소를 고려한 다양한 연구가 이루어질 필요가 있다. 셋째, 미술 교과 내 디지털 리터러시 교육이 학습자 연령에 따라 단계적으로 이루어질 수 있도록 미술 교과만의 디지털 리터러시 교육 표준 체계를 마련하고 적용해야 할 필요성이 보인다. 초·중·고 연령별 데이터를 독립적으로 분석한 결과 연령에 따라 디지털 리터러시 교육의 강조점이 다름을 발견하였다. 이를 통해 연령에 따라 요구되는 디지털 리터러시 및 미적 역량의 차이가 있음을 유추할 수 있다. 그러나 디지털 리터러시 교육의 중요성이 높아지고 있음에도 불구하고, 미술 교과 내 디지털 리터러시 교육 표준 체계가 아직 마련되지 않은 상황이다. 따라서 학습자의 연령에 맞춰 체계적인 디지털 리터러시 교육이 이루어질 수 있도록 미술 교과의 특수성과 학년별 발달단계를 고려한 미술 교과만의 디지털 리터러시 교육 프레임워크를 개발하고 공유해야 할 것이다. 본 연구는 텍스트마이닝 기법을 활용하여 디지털 리터러시 관련 미술교육 연구의 전반적인 동향을 파악하고 향후 연구에 시사점을 제공했다는 점에서 의의가 있다. 디지털 대전환으로 디지털 리터러시 역량 증진의 중요성이 강조되고 있는 시점에서 본 연구의 결과가 향후 디지털 리터러시 함양을 위한 미술교육을 연구함에 있어 의미 있는 자료가 되길 기대한다.