텍스톰

언어 = 한국어, 중국어, 영어 **텍스톰(Textom)**은 텍스트마이닝 기술을 이용한 빅데이터 분석 솔루션으로 웹 환경에서 데이터를 수집, 정제하며 매트릭스 데이터 생성까지 처리할 수 있는 솔루션이다. 한국어, 중국어, 영어 등 다양한 언어의 데이터 수집, 정제 및 분석을 지원하며, 네이버, 다음, 구글, 바이두, 트위터, 페이스북 외 특정 사이트를 포함한 다양한 수집 채널을 지원한다. 수집데이터뿐만 아니라 보유데이터까지 처리 가능한 1-way 및 2-way 정제/분석 방법을 제공한다. 분석결과를 SPSS, UCINet, NodeXL, NetMiner, Pajek, Gephi 등 다양한 통계 분석 프로그램에 적용할 수 있다. 설문 조사의 데이터 수집 어려움을 극복하기 위해 개발되었으며 포털 사이트 및 소셜 미디어와 같은 다양한 채널에서 대량의 데이터를 수집하고 컴퓨터화된 정제 프로세스를 통해 네트워크를 분석하므로 데이터마이닝에 대한 강점이 있다.
# 개발 배경
소셜미디어와 빅데이터 환경에서 급변하는 트렌드와 이슈에 대응하는 Social BI 전략의 실행을 지원할 수단이 필요하였다. 또한, 광고 및 PR 등의 마케팅에 비해 웹과 소셜미디어를 통한 커뮤니케이션은 투자대비 수익률(ROI)에 대한 측정이 어렵기 때문에 소비자와의 소통에 많은 역량을 투입하는 많은 기업과 기관들은 ROI 측정 수단을 간절히 원하고 있었다.
# 역사

## The SCRM 서비스 시작(텍스톰의 전신)
**2013년** \- 한국어 기반 텍스트 빅데이터 분석 기능 개발 \- 크롤러를 이용한 특정 사이트 데이터 수집 가능 \- 수집 데이터 및 보유 데이터 정제 기능 개발 \- 가정제 데이터 편집 및 저장 기능 개발 \- 사전 학습을 통한 불용어 처리 기능 개발 \- 1-mode, 2-mode 매트릭스 생성 기능 개발
## 텍스톰 1.0버전
**2014년 6월** \- 다국어 수집 기능 추가(영어, 중국어) \- TF-IDF 기능 추가 \- N-gram 기능 추가
## 텍스톰 1.5버전
**2015년 1월** \- 사용자 정의 사전 기능 추가 \- 전체 정제 및 타이틀 정제 기능 추가 \- 가정제 데이터 편집 기능 개선
## 텍스톰 2.0버전
**2015년 8월** \- 에고(Ego) 네트워크 시각화 기능 추가 \- 워드트리 시각화 기능 추가 \- 서베이 기능 추가 \- 정제모듈 추가(MeCab-ko) \- 개체명 인식 기능 추가
## 텍스톰 2.5버전
**2018년 1월** \- Customized Data 페이지 추가 \- News Data 채널 추가 \- Sentiment Analysis 기능 추가 \- Visualization_Upload Data 기능 추가 \- User Data 업로드 시 키워드 지정 기능 추가 \- 수집, 분석 처리 속도 향상
## 텍스톰 3.0버전
**2018년 12월** \- 수집 무료화 \- 분리정제 기능 추가 \- 키워드필터링 기능 추가 \- 중복제거 기능 추가 \- Window-Size 기능 추가 \- 분석품사 외국어, 숫자 추가 \- 감성분석의 추가분석 기능 추가
## 텍스톰 3.5버전
**2019년 9월** \- 수집데이터 관리 기능 개선 \- 수집량 시각화 제공 \- 정제 단어 추천 \- 상세품사 형태소 분석 \- 형태소 분석 결과 미리보기 \- 감성분석 기본 학습데이터 제공 \- 키워드 기반 감성분석 추가 \- 엣지리스트 제공
## 텍스톰 4.0버전
**2020년 3월** \- 토픽분석 기능 개선 \- 감성분석 고도화 \- 시각화 개선 \- 수집 처리 속도 향상 \- 자동정제 기능 추가 \- 요금제 개편 \- 바로편집하기 기능 개선 \- 교육용 계정 제공
## 텍스톰 4.5버전
**2020년 9월** \- 키워드 미리보기 기능 제공 \- TEXTOM Edu (교육용) 오픈 \- 데이터 분석 속도 향상 \- 빅데이터 아카데미/ 데이터 수집 요청/ 텍스톰 구축 소개 메뉴 추가 \- 자동정제 기능 업그레이드 \- 감성/ 토픽분석 설명 버튼 \- 감성단어 빈도 분석 개선 \- 감성단어 워드클라우드 추가 \- LDA 토픽분석 정제데이터 다운로드 가능
## 텍스톰 5.0버전
**2021년 3월** \- 담론분석(Convergence analysis of iteration correlation) 기능 추가 \- 시계열 분석 기능 추가 \- 토픽단어 : 클러스터 유사단어 확인 제공 \- 감성분석 차트 고도화 \- TEXTOM Edu 사용자 편의성 향상 \- 형태소 분석기 성능 고도화
## 텍스톰 6.0버전

##### 2022년 3월
\- 2-mode 바로 선택하기 기능 추가 \- 사전기반 감성분석의 단어 포함 원문 제공 \- 문서기반 감성분석 모델 성능 제공 \- 중심성분석 기능 추가
## 택스톰 SV

### 2023년 8월
\- UI/UX 변경 \- 키워드 바로 편집 (정제) 기능 추가 \- 글로벌 영문 서비스 오픈 (24년 2월)
## 텍스톰 24

### 2024년 4월
\- 한 · 영 · 중 서비스 통합 \- UI/UX 변경 \- 학술 (RISS) 및 요청채널 수집 기능 추가 \- Mecab-IMC 형태소 분석기 제공 \- 버블차트 · 시계열 분석 꺾은 선형 그래프 / 추세선 시각화 제공
# 특징

## 다국어 데이터 처리
텍스톰은 한글, 중국어, 영어 형태소 분석 및 자연어 처리 기술이 반영된 다국어 기반 솔루션이다. 현재 한국어, 중국어, 영어를 지원한다.
## 호환성 높은 데이터 결과 생성
텍스톰은 다양한 분석 프로그램(UCINet, NodeXL 등)에 대한 데이터 포맷을 지원한다. **1-mode, 2-mode 매트릭스**와 유클리디언, 자카드, 코사인 값 등 다양한 형태의 값을 생성한다.
## 다채널 수집
텍스톰은 각종 웹 사이트, SNS 등 세분화된 채널에서 데이터 수집이 가능하므로 맞춤형 분석을 할 수 있다.
## 보유 데이터 처리
텍스톰은 수집 데이터를 처리하는 1-way와 업로드한 보유 데이터도 처리할 수 있는 2-way 정제 및 분석을 제공한다.
## 클라우드 서비스 제공
텍스톰은 웹 기반의 빅데이터 솔루션으로 데이터를 언제 어디서나 분석할 수 있다.
## 직관적인 시각화
텍스톰은 분석 값(Value)을 직관적으로 보여주고, 보고서 작성에 바로 사용 가능한 수준 높은 그래프와 차트를 제공한다.
# 주요 기능
567x567픽셀
## 수집
* **다양한 언어, 기간, 수집 채널** 설정 가능 * 언어 : 한국어, 중국어, 영어 * 수집 채널 : 네이버, 다음, 구글, 바이두, CNKI, 시나 웨이보, 위챗, 샤오홍슈, 유튜브, 야후, Quorra, Reddit
## 저장
* 수집된 데이터의 정보 확인 및 **저장** 가능
## 정제
* 보유데이터 업로드를 통한 **보유정제** * 적합한 **형태소 분석기**를 통한 정확한 정제 ** 한국어(Espresso K, MeCab), 영어(NLTK), 중국어(CPC) * 텍스트마이닝의 **다양한 결과 추출** ** Frequency, N-gram, TF-IDF, Degree Centrality, 개체명인식
## 매트릭스
* **매트릭스 데이터**와 다양한 유사도 지수 제공 ** 1-mode, 2-mode 매트릭스 ** Frequency, Cosine coefficient, Correlation coefficient, Euclidean coefficient, Jaccard coefficient
## 시각화
* TF ** 워드 클라우드, 바차트, 에고네트워크 * N-gram ** 네트워크 그래프, 네트워크 워드트리, 1-way 워드트리 * Topic modeling(토픽 모델) *클러스터링 * 개체명인식 *매트릭스 차트 *감성분석 **단어별/문서별 감성 파이 차트, 감성분석 워드 클라우드
# 텍스톰 활용 연구목록
*장호찬, 박민경 (2020), Social media, media and urban transformation in the context of overtourism, International Journal of Tourism Cities *최지은 (2020), 키워드 네트워크 분석을 활용한 영유아 놀이 관련 연구동향 분석, 학습지중심교과교육학회 *김샛별, 채정현 (2020), 2015 개정 고등학교 가정 교과서의 ‘생활문화’ 핵심개념 단원 분석, 학습지중심교과교육학회 *서원석, 이강훈, 김석우 (2020), 유아교육재정에 대한 키워드 네트워크 분석: 빅데이터를 중심으로, 학습지중심교과교육학회 *유효인, 문가영 (2020), 빅데이터를 통해 바라본 유아 창의성과 놀이에 대한 사회적 인식 네트워크 분석 연구, 학습지중심교과교육학회 *안효선, 박민정 (2019), 패션 크리에이티브 디렉터 변화에 따른 디자인 연관 이슈 비교- 구찌 컬렉션에 대한 소셜미디어 게시글 분석을 중심으로 -, 한국의류산업학회지 *이우승, 전상환 (2019), 빅데이터를 활용한 스포츠산업 연구개발(R&D;) 사업의 트렌드 분석 , 한국스포츠학회 *주소희, 이경은 (2019), 빅데이터를 활용한 조현병 인식에 관한 연구, 한국정신건강사회복지학회 *강지연, 김수경, 노승국 (2019), 간호사의 직장 내 괴롭힘 관련 온라인 뉴스기사 댓글에 대한 토픽 모델링 분석, 한국간호과학회 *이강훈 (2019), 빅데이터를 통해 살펴본 유아기 놀이성 증진 방향 탐색, 교육혁신연구 *김미숙, 전상완 (2019), 문재인 정부의 남북체육정책에 대한 국내 언론 보도의 의미구조 분석, 한국스포츠학회 *이건우, 유구종 (2019), 유아코딩로봇활동을 통한 협동적 문제해결학습 절차모형 구안, 한국열린유아교육학회 *박성희, 이자원 (2019), 대통령 유엔총회 기조연설문 평화레토릭 비교분석 - 박근혜 대통령과 문재인 대통령 연설을 중심으로 -, 한국수사학회 *백승헌, 김기탁 (2019), 빅데이터를 활용한 사회적 이슈와 소비행동 연구, 한국엔터테인먼트산업학과논문지 *이후희, 황순영 (2019), 키워드 네트워크 분석을 통한 장애대학생 프로그램의 국내 연구동향 분석, 인하대학교 교육연구소 *유지영, 김미경 (2019), 한국 전통춤과 K-pop 댄스의 융합 : 2018 MMA 방탄소년단 ‘IDOL’ 유튜브 댓글 분석, 한국엔터테인먼트산업학과논문지 *서호준 (2019), 우리나라 국방정책의 핵심이슈 도출 -『2018 국방백서』에 대한 텍스트 네트워크 분석의 적용 -, 한국군사문제연구원 *강은미 (2019), 빅데이터 분석을 활용한 SPA브랜드 인식변화에 관한 연구, 한국디자인문화학회지 *강현철, 이창근, 손민수 (2019), 키워드 네트워크분석을 활용한 접경지역 이슈와 동향 탐색, 한국지적정보학회지 *김지연, 이규혜 (2019), 의미 네트워크 분석을 활용한 세탁전문점에 대한 소비자 인식 연구, 복식문화학회 *정권혁, 전익기 (2019), 텍스트 마이닝 기법을 활용한 프로야구 인식변화에 관한 빅데이터 분석, 한국체육과학회지 *이나영, 최정환 (2019), 빅데이터 분석을 통한 밀키트에 대한 소비자 인식 조사, 한국외식산업학회지 *이미나, 유숙경 (2019), 행복 및 안녕감 의미에 대한 빅 데이터 활용 기초연구, 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지 *강주연, 이이든 (2019), 텍스트 마이닝을 활용한 ‘청소년상담1388’ 빅데이터 분석: 2011~2018 네이버 지식iN을 중심으로, 한국청소년상담복지개발원 *한기향 (2019), 빅데이터 분석을 활용한 하이서울패션쇼에 대한 소비자 인식 조사, 한국패션비즈니스학회 *김정민, 구아름 (2019), 대학 비교과 교육과정 인식 및 제고 방안 연구, 한국국제문화교류학회 *오형근 (2019), 빅데이터 분석을 통한 태권도 인식변화 연구, 한국체육정책학회 *황욱선 (2019), 빅데이터에 의한 철도관광 소비자 관심트랜드 분석, 한국호텔리조트학회 *손용훈, 김용진 (2019), 인터넷 뉴스 데이터 텍스트 분석을 통해 본 우리나라 농촌다움에 대한 이미지 연구, 한국농촌계획학회 *한기향 (2019), 빅데이터를 이용한 패션인플루언서에 대한 소비자 견해 분석, 디지털콘텐츠학회논문지 *유구종, 김세헌 (2019), 영유아교육기관의 가정연계 디지털 운영관리 인터페이스 모형개발, 한국열린유아교육학회 학술대회 논문짐 *박재상 (2019), 쌍용자동차 사태와 한국 언론의 정권별 보도태도 분석 - 텍스트마이닝 분석을 통해, 한국방송학회 학술대회 논문집 *김두환, 박호정 (2019), 빅데이터와 텍스트마이닝 기법을 활용한 군사보안정책 탐구, 한국융합보안학회 *김은이 (2019), 문재인 정부의 청년 일자리 대책 관련 신문 기사의 키워드 분석 : 〈조선일보〉와 〈한겨례〉 기사의 의미 연결망 분석을 중심으로, 경북대학교 사회과학연구원 *유구종, 김은아 (2019), 아동 놀권리에 대한 신문기사 형태소 및 감성 분석, 한국열린육아교육학회 *김미성, 서유빈, 김현정, 이혜련 (2019), 언어네트워크분석을 통한 지역특화컨벤션 육성 사업 비교 - 대구와 부산 사례를 중심으로 -, 한국관광학회 *지윤호, 한장헌 (2019), 시멘틱 네트워크 분석을 활용한 생태관광 활성화 방안에 관한 연구, 대한관광경영학회 *오현주, 김형란 (2019), 빅데이터 분석결과를 반영한 중국어 자기소개 교육 방향 고찰, 동아인문학회 *문주영 (2019), SNS 빅데이터 분석을 통한 ‘비서’인식 연구, 한국비서학회 *허준석, 이은정 (2019), 빅데이터를 이용한 패션 브랜드 평가 변화 추이 분석 - 구찌 브랜드를 중심으로 -, 한국복식문화학회 *지윤호, 한장헌 (2019), 빅데이터 분석을 통한 다크투어리즘 인식 규명 연구, 한국관광레저학회 *박경원 (2019), 빅데이터 분석을 통한 ‘성수동’에 대한 인식 조사, 한국상품문화디자인학회 *김정현, 이진우 (2019), 언어 네트워크 분석을 통한 현대자동차의 기업 문화마케팅 변화 연구, 한국예술경영학회 *박리나, 황해익, 이강훈 (2019), 유아기 인성교육에 대한 키워드 네트워크 분석: 빅데이터를 활용하여, 한국열린육아교육학회 *신진영 (2019), 빅데이터를 활용한 한국 언론에서 형성된 인도 이미지 연구(2009년-2019년) - 네트워크 분석을 통한 뉴스 이슈를 중심으로 -, 한국외국어대학교 인도연구소 *김용회, 한창근 (2019), ‘수저계급’ 관련 웹 뉴스 기사에 대한 의미연결망 분석, 한국사회복지학회 *이소미 (2019), 빅데이터 분석을 통한 팜파티 방향 탐색에 관한 연구, 한국조리학회 *이근명 (2019), 소셜 빅데이터를 활용한 사회복지 네트워크 분석, 비판과 대안을 위한 사회복지학회 *허준석, 이은정 (2019), 패션 브랜드 연관 키워드 변화 추이에 관한 빅데이터 기반 탐색적 연구 - 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