텍스톰

텍스톰
개발자	더아이엠씨
발표일	2013년
안정화 버전	4.5 / 2020년 9월
운영 체제	윈도우 / 매킨토시
언어	한국어, 중국어, 영어
종류	텍스트 빅데이터 수집, 정제 및 분석, 시각화 프로그램
라이선스	상용서비스
웹사이트	http://www.textom.co.kr

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[편집]

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[편집]

The SCRM 서비스 시작(텍스톰의 전신)[편집]

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[편집]

2014년 6월

- 다국어 수집 기능 추가(영어, 중국어)

- TF-IDF 기능 추가

- N-gram 기능 추가

텍스톰 1.5버전[편집]

2015년 1월

- 사용자 정의 사전 기능 추가

- 전체 정제 및 타이틀 정제 기능 추가

- 가정제 데이터 편집 기능 개선

텍스톰 2.0버전[편집]

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[편집]

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[편집]

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[편집]

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[편집]

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[편집]

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[편집]

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

특징[편집]

다국어 데이터 처리[편집]

텍스톰은 한글, 중국어, 영어 형태소 분석 및 자연어 처리 기술이 반영된 다국어 기반 솔루션이다. 현재 한국어, 중국어, 영어를 지원한다.

호환성 높은 데이터 결과 생성[편집]

텍스톰은 다양한 분석 프로그램(UCINet, NodeXL 등)에 대한 데이터 포맷을 지원한다. 1-mode, 2-mode 매트릭스와 유클리디언, 자카드, 코사인 값 등 다양한 형태의 값을 생성한다.

다채널 수집[편집]

텍스톰은 각종 웹 사이트, SNS 등 세분화된 채널에서 데이터 수집이 가능하므로 맞춤형 분석을 할 수 있다.

보유 데이터 처리[편집]

텍스톰은 수집 데이터를 처리하는 1-way와 업로드한 보유 데이터도 처리할 수 있는 2-way 정제 및 분석을 제공한다.

클라우드 서비스 제공[편집]

텍스톰은 웹 기반의 빅데이터 솔루션으로 데이터를 언제 어디서나 분석할 수 있다.

직관적인 시각화[편집]

텍스톰은 분석 값(Value)을 직관적으로 보여주고, 보고서 작성에 바로 사용 가능한 수준 높은 그래프와 차트를 제공한다.

주요 기능[편집]

수집[편집]

다양한 언어, 기간, 수집 채널 설정 가능
- 한국어, 중국어, 영어
- 네이버, 다음, 구글, 바이두, 트위터, 페이스북, 유튜브

저장[편집]

수집된 데이터의 정보 확인 및 저장 가능

정제[편집]

보유데이터 업로드를 통한 보유정제
적합한 형태소 분석기를 통한 정확한 정제
- 한국어(Espresso K, MeCab), 영어(NLTK), 중국어(CPC)
텍스트마이닝의 다양한 결과 추출
- Frequency, N-gram, TF-IDF, Degree Centrality, 개체명인식

매트릭스[편집]

매트릭스 데이터와 다양한 유사도 지수 제공
- 1-mode, 2-mode 매트릭스
- Frequency, Cosine coefficient, Correlation coefficient, Euclidean coefficient, Jaccard coefficient

시각화[편집]

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

같이 보기[편집]

텍스톰 활용 연구목록[편집]

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
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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 - 브랜드별 주요 마케팅 전략과의 연계성을 중심으로 -, 한국복식문화학회
이미나, 김동일 (2019), 나눔문화 및 재능기부에 대한 의미 : 빅 데이터 활용 연구, 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
김우경, 유지영 (2019), 텍스트 마이닝을 활용한 한국무용 연구주제 동향 분석, 한국엔터테인먼트산업학과논문지
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김병만 (2019), 빅데이터를 통해 바라본 유보통합의 사회적 인식 네트워크 분석, 교육혁신연구
유지영, 김지영, 백현순 (2019), 한국무형문화재 춤 연구의 계량서지학적 분석 : 서울지역 종목을 중심으로, 한국엔터테인먼트산업학과논문지
변대호 (2019), 한미간 스마트 물류를 대표하는 키워드 트렌드 비교연구, 국제e-비즈니스학회
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김새록, 김주연 (2019), 텍스트마이닝을 통한 국내 전시회의 관람 동기 분석 연구, 한국공간디자인학회논문집
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박상훈, 이희정 (2018), 소셜 빅데이터를 이용한 전통시장 활성화 요인 도출 연구 - 서울시 망원시장과 수유시장을 대상으로, 서울도시연구
전남희, 조원일 (2018), 유투브(You Tube)에 나타난 노인여가 프로그램의 영역별 대상과 기능적 요소 분석 : 레크리에이션, 치료레크리에이션, 놀이치료, 한국여가레크리에이션학회지
이아름, 이진화 (2018), 빅데이터를 활용한 골프웨어에 관한 인식 연구, 한국의류산업학회지
조윤희, 한장헌 (2018), 소셜 빅데이터를 활용한 외식 소비자들의 호텔 레스토랑 인식에 관한 연구, 외식경영연구
조성환 (2018), 키워드 네트워크 분석 방법을 활용한 블록체인 트렌드 분석에 관한 연구, 한국정보전자통신기술학회 논문지
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외부 링크[편집]

한국데이터사이언스학회 Archived 2018년 4월 21일 - 웨이백 머신