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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Younha Kim (My Paul School) Jun Kwon Hwangbo (My Paul School)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제28권 제3호
발행연도
2024.3
수록면
356 - 359 (4page)
DOI
10.6109/jkiice.2024.28.3.356

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This research aimed to analyze drug-related news articles from 2021 to 2023 using topic modeling techniques to understand the main themes and trends during this period. The article data were collected from the news data analysis system, Big Kinds. The research process included data preprocessing, Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling, and interpretation of the results. After conducting topic modeling and visualization, the analysis of the topics revealed that there was not a significant difference in the themes of drug-related articles between 2021 and 2022. However, in 2023, new topics emerged, such as the explosive increase in articles related to drug offenders and the prevention of drug use among adolescents.

목차

ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구 방법
Ⅲ. 연구 결과
Ⅳ. 연도별 마약 관련 기사 동향 분석
Ⅴ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (7)

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