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도시재생정책에 대한 감성분석: 감천문화마을 방문객 리뷰를 중심으로 -
분야 자연과학 > 생물
저자 홍순구 유승의 안순재
발행기관 한국데이터정보과학회
간행물정보 한국데이터정보과학회지 2019년, 한국데이터정보과학회지 제30권 제6호, 1233page~1244page(총12page)
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목차
부제 : Sentimatal analysis on urban regeneration policy: Focused on reviews of Gamcheon culture village
요약
1. 서론
2. 선행연구
3. 연구방법론
4. 연구결과
5. 결론 및 향후연구
References
Abstract
 
 
국문초록
본 연구는 감천문화마을을 방문한 국내관광객들의 댓글을 이용한 감성분석을 통해 정부가 추진하고 있는 도시재생 정책에 대한 평가의 지능화를 목적으로 한다. 이를 위해 구글 지역리뷰 41,496건의 댓글을 수집 후 형태소, 음절, 그리고 자소를 결합한 Multi-channel CNN 모델을 활용하여 분석하였다. Multi-channel CNN 모델의 정확도는 86.68%로 단일로 구성된 모델들보다 높은 정확도를 보였다. 감성분석의 결과 긍정과 부정 비율이 8:2로, 감천문화마을의 도시재생정책에 대해 긍정 감성이 높게 나타났다. 또한 각각의 긍정문장과 부정문장을 분류하고 TF-IDF가중치 모델을 활용하여 긍정과 부정의 감성을 발생시킨 주요 요인들을 도출하였다. 본 연구의 공헌도로 학술적으로는 감성분석을 적용한 정책평가를 제시하였다는 점에서 향후 후속 연구를 유발할 것으로 예상된다. 실무적으로는 정부정책의 새로운 평가 방법으로서 방문객들의 댓글을 분석하여 정부사업의 성공여부를 판별할 수 있는 기초자료로 활용할 수 있다.
 
 
영문초록
This study conducted a sentiment analysis using comments from domestic tourists who visited the Gamcheon Culture Village to evaluate the government’s urban regeneration project automatically and efficiently. For this purpose, 41,496 comments from the local review from Google Map were collected and analyzed using a Multi-Channel CNN model that combines morphemes, syllables, and phonemes. The accuracy of the Multi-Channel CNN model was 85.72 percent, which is higher than the accuracy seen in Single-Channel CNN model. In the sentiment analysis, the ratio between the positive and negative responses was eight to two, indicating overall positive opinion regarding the urban regeneration project that is taking place in the Gamcheon Culture Village. Furthermore, the main factors that generated the positive and negative sentiments were extracted by classifying each positive and negative sentence using the TF-IDF weighted model. This study has an academic contribution in that the suggestion of policy evaluation through the application of a sentiment analysis will induce future studies. Practically, this study suggested an analysis of the visitors’ comments as a new method of evaluating government policies, which can be fundamental data that can determine the success of other government projects in the future.
 
 
감성분석, 도시재생정책, 감천문화마을, 빅데이터 분석, 정책평가, TF-IDF 가중치모델, policy evaluation, Big data analysis, TF-IDF weighted model, sentimental analysis, urban regeneration policy, Gamcheon culture village
 
 
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