(1) 국내문헌
강범일⋅송민⋅조화순 (2013), “토픽 모델링을 이용한 신문 자료의 오피니언 마이닝에 대한 연구”,
｢한국문헌정보학회지｣, 제47권, 제4호, pp. 315-334.
강승식 (2002), ｢한국어 형태소 분석과 정보검색｣, 서울, 홍릉과학출판사.
강진숙 (2006), ““교육위기” 담론의 의미와 주체구성 방식 연구”, ｢한국언론정보학보｣, 제33권, pp. 7-52.
경향신문, 후쿠시마 원전서 폭발…대표적 발암물질 ‘세슘’ 검출, 2011.03.12.
권선필 (2008), “컴퓨터 활용 질적자료 분석을 통한 행정-정치-경영 담론 분석”, ｢한국행정학보｣, 제42권, 제1호, pp. 345-364.
매경이코노미, “온라인 커뮤니티 이대로 좋은가]커뮤니티 춘추전국시대-디시⋅아고라 대신 일베⋅
뽐뿌가 대세”, 2013.08.24.
박성원⋅황윤하⋅조규진⋅서지영⋅송민 (2014), ｢한국인의 미래 인식, 사회분위기, 미래 적응력 조사 (2차년도)｣ (조사연구 2014-06-03), 과학기술정책연구원, 서울.
박자현⋅송민 (2013), “토픽모델링을 활용한 국내 문헌정보학 연구동향 분석”, ｢정보관리학회지｣, 제30권, 제1호, pp. 7-32.
박희제 (2005), “한국인의 과학기술자에 대한 인식분석: 세대, 성, 전공계열의 영향을 중심으로”, ｢ 기술혁신연구｣, 제13권, 제1호, pp. 1-23.
배정환⋅손지은⋅송민 (2013), “텍스트 마이닝을 이용한 2012년 한국대선 관련 트위터 분석”, ｢지 능정보연구｣, 제19권, 제3호, pp. 141-156.
배정환⋅한남기⋅송민 (2014), “토픽 모델링을 이용한 트위터 이슈 트래킹 시스템”, ｢지능정보연 구｣, 제20권, 제2호, pp. 109-122.
연합뉴스, 부산NGO “서병수시장 고리1호기 폐쇄 공약 지켜달라”, 2015.05.21.
왕재선⋅김서용 (2013), “후쿠시마 원전사고 이후 원자력 수용성 및 인식구조 변화에 대한 탐색적 분석”, ｢한국행정학보｣, 제47권, 제2호, pp. 395-424.
이세민⋅김영욱 (2012), “과학 커뮤니케이션 담론 변화에 따른 참여자간 상호지향성 연구”, ｢한국 언론학보｣, 제56권, 제1호, pp. 31-57.
이영희 (2007), “기술의 사회적 통제와 수용”, ｢경제와사회｣, 제73호, pp. 246-268.
정다미⋅김재석⋅김기남⋅허종욱⋅온병원⋅강미정 (2013), “사회문제 해결형 기술수요 발굴을 위 한 키워드 추출 시스템 제안”, ｢지능정보연구｣, 제19권, 제3호, pp. 1-23.
주간경향, 한국원전은 일본원전보다 안전한가, 2011.04.05.
중앙일보, 후쿠시마보다 좋다 큰소리치던 고리원전 결국, 2012.03.14.
진상현 (2014), “원자력 전문가와 일반인의 인식 격차 분석”, ｢한국정책과학학회보｣, 제18권, 제4호,
pp. 149-173.
최성철⋅김홍빈⋅윤장혁 (2012), “기술로드맵핑을 위한 특허정보의 SAO기반 텍스트 마이닝 접근 방법”, ｢기술혁신연구｣, 제20권, 제1호, pp. 199-234.
최현도 (2014), “과학기술혁신정책 이슈와 학술연구 간의 상호관계연구: 2008-2011년 주요 일간지와 학술지에 대한 질적내용분석을 중심으로”, ｢기술혁신학회지｣, 제17권, 제4호, pp. 763-785.
한국전력 홈페이지, http://home.kepco.co.kr/kepco/KE/I/htmlView/KEIAHP00107.do?menuCd=F N0102020702
KBS, 고리원전 또 비리 적발…13명 기소, 2013.04.12.
KINGS 홈페이지, http://www.k-ings.ac.kr/web/kor/ings01;jsessionid=F021E8104DC2B6DF945F 815B232222C0
(2) 국외문헌
Ansolabehere, S., and Hersh, E. (2012), “Validation: what big data reveal about survey misreporting and the real electorate”, Political Analysis, Vol. 20, No. 4, pp. 437-459.
Barry, S. (2014), “Using social media to discover public values, interests, and perceptions about cattle grazing on park lands”, Environmental Management, Vol. 53, No. 2, pp. 454-464.
Blei, D. M. (2012), “Probabilistic topic models”, Communications of the ACM, Vol. 55, No. 4, pp. 77-84.
Blei, D. M., Ng, A. Y., and Jordan, M. I. (2003), “Latent dirichlet allocation”, The Journal of Machine Learning Research, Vol. 3, pp. 993-1022.
Blendon, R. J., Hyams, T. S. and Benson, J. M. (1993), “Bridging the Gap between Expert and Public Views on Health Care Reform”, JAMA, Vol. 269, No. 19, pp. 2573-2578.
Boyd, D., and Crawford, K. (2012), “Critical questions for big data”, Information, Communication and Society, Vol. 15, No. 5, pp. 662-679.
Geels, F. W. (2004), “From sectoral systems of innovation to socio-technical systems insights about dynamics and change from sociology and institutional theory”, Research Policy, Vol. 33, No, 6-7, pp. 897-920.
Godin, B., & Lane, J. P. (2013), “Pushes and pulls: Hi(s)tory of the demand pull model of innovation”, Science, Technology & Human Values, Vol. 38, No. 5, pp. 621-654.
Griffiths, T. L. and Steyvers, M. (2004), “Finding scientific topics”, Proceedings of the National Academy of Sciences, Vol. 101 (suppl 1), pp. 5228-5235.
Hayenhjelm, M. (2006), “Asymmetries in Risk Communication”, Risk Management, Vol. 8, No. 1, pp. 1-15.
Joss, S. and Durant, J. (1995), Public participation in science: The role of consensus conferences
in Europe, London: Trustees of the Science Museum. About Technoscientific Controversies? The Case of the Italian Public Debate on Nuclear Power”, Public Understanding of Science, Published online before print.
Neuman, W. R., Guggenheim, L., Jang, S. M., and Bae S. Y. (2014), “The dynamics of public analysis in research, New York: Routledge.
Schuluf, B., Hattie, J., and Dixon, R. (2008), “Factors affecting responses to Likert type questionnaires: introduction of the ImpExp, a new comprehensive model”, Social Psychology of Education, Vol. 11, No. 1, pp. 59-78.
Song, Y., Huang, J., Councill, I. G., Li, J., and Giles, C. L. (2007), “Efficient topic-based unsupervised
name disambiguation”, Proceedings of the 7th ACM/IEEE-CS Joint Conference on Digital Libraries, pp. 342-351.
Song, M., and Kim, S. Y. (2013), “Detecting the knowledge structure of bioinformatics by mining full-text collections”, Scientometrics, Vol. 96, pp. 183-201.
Zhao, W., Jiang, J., Weng, J., He, J., Lim, E.-P., Yan, H., et al. (2011), “Comparing twitter and traditional media using topic models”, In P. Clough, C. Foley, C. Gurrin, G. F. Jones, W.
Kraaij, H. Lee, & V. Mudoch (Eds.), Advances in information retrieval, Vol. 6611, pp.
338-349, Springer Berlin Heidelberg.
□ 투고일: 2015. 09. 02 / 수정일: 2015. 11. 14 / 게재확정일: 2015. 11. 26