Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | 김영재 | - |
dc.contributor.author | 김정수 | - |
dc.date.accessioned | 2022-02-22T01:45:12Z | - |
dc.date.available | 2022-02-22T01:45:12Z | - |
dc.date.issued | 2022. 2 | - |
dc.identifier.uri | http://hanyang.dcollection.net/common/orgView/200000592770 | en_US |
dc.identifier.uri | https://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/167684 | - |
dc.description.abstract | 본 연구는 검색어 NFT로 수집된 빅데이터를 LDA 토픽모델링을 활용하여 주요 키워드와 토픽을 파악하고 NFT의 주요 의제와 시사점을 도출하였다. 기존의 LDA 토픽모델링 기법을 정보 엔트로피를 통해 보완하는 연구 방법을 제안하였으며 제안된 방법을 통한 분석과 실증자료를 제공하였다. 검색어 NFT로 수집된 데이터를 LDA 토픽모델링으로 토픽을 산출하고 정보 엔트로피를 통해 선별하였다. 선별된 토픽의 시각화를 통한 분석과 토픽을 구성하는 키워드의 재분류를 통해 시사점을 도출하였다. NFT는 디지털 자산의 창작과 소유에 관한 권리와 정보를 자산과 함께 담아 블록체인으로 기록한 암호화폐이다. 블록체인, 암호화폐, 디지털 자산의 특성들과 대체불가능의 특성이 융합되어 있다. 이러한 특성으로 인하여 창작자들의 활동 방식에 영향를 주고 플랫폼의 변화를 예고하고 있다. 따라서 본 연구는 NFT의 특성으로 인한 영향과 현상을 실증적 분석을 통해 분석하고자 한다. NFT의 등장으로 영향을 받는 분야와 현상에 대한 면밀한 검토를 통해 그 동향을 분석함으로써 신사업 진출 및 정책 추진을 위한 기초 데이터를 제시한다. 또한 선행연구자들이 전망한 NFT의 가치와 역할에 대한 실증자료를 제시하여 NFT가 동반하는 환경 변화에 대한 대응 대책에 대한 시사점을 얻고자 한다. NFT는 웹 기술 발전 과정의 산출물이다. 웹 기술은 게시판과 같은 웹 1.0으로부터 시작하여 지금의 4차 산업혁명의 기술적 환경을 제공하고 있는 웹 2.0으로 발전하였고, 웹 3.0이라는 방향으로 발전을 도모하고 있다. 웹 3.0의 기술적 목표를 달성할 수 있게 만든 블록체인의 등장으로 비트코인(bitcoin)이라는 암호화폐가 등장하였으며 암호화폐의 ‘코인’을 ‘토큰’으로 한 개념 낮추면서 음악, 미술, 영상 등과 결합되어 NFT가 되었다. NFT는 블록체인의 특성인 탈중앙화에 의한 개인의 권리 보장이라는 역할과 함께 고유성과 희소성을 제공한다는 핵심가치를 가지고 있다. 그러나 도입 초기의 기술에 대한 분석과 동향은 오해의 소지나 과장으로 인하여 신뢰도가 떨어질 수 있다. 따라서 본 연구는 LDA 토픽모델링을 활용하여 NFT에 대한 실증자료를 확보하고, 문헌 연구와 자료 분석으로 도출한 NFT의 동향 분석 결과와 부합성을 확인하며 NFT의 활용 및 영향 분석에 대한 선제적 검증자료를 제공함으로써 신기술에 의해 변화가 예상되는 분야에 대한 기초자료를 제공하고 다음과 같은 시사점을 얻을 수 있었다. 첫째, NFT에 대하여 다양한 분야에서 관심을 보인다는 것을 파악할 수 있었고, 이를 통해 NFT 시장의 확장 가능성과 신규 시장에 대한 기대감이 높게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 둘째, 토픽모델링의 분석 결과에서 플랫폼과 창작자가 서로 다른 방향성을 가지고 있다는 분석 결과는 블록체인과 NFT 그리고 웹 3.0이 지향하는 발전 동향으로부터 영향을 받고 있다는 것을 의미한다. 탈중앙화에 의한 고유성과 희소성이 창작자에게 개인의 권리와 소유권을 보장한다는 NFT의 핵심가치에 대한 단초이며 NFT의 본질적 특성에 의해 발현되는 현상이라고 분석된다. 셋째, 토픽모델링의 결과가 문헌연구 및 자료 조사에 따른 내용과 포괄적으로 일치함을 확인할 수 있다. 최종적으로 선별된 토픽에 창작자와 관련된 키워드가 다수 포함되었다는 것은 NFT와 창작자의 연관관계가 높다는 것을 의미하고 창작물의 판매 방식의 변화에 따른 현상이며 기존 플랫폼이 변화하지 않을 수 없는 단서를 보여주고 있다. 방법론적으로는 토픽모델링만으로도 시장의 흐름을 파악할 수 있다는 것이다. 넷째, 암호화폐와 게임산업의 융합으로 콘텐츠 향유방식의 변화에 따른 소비활동과 생산활동이 전환되는 새로운 방식의 콘텐츠 등장으로, 신규 시장의 형성과 확장 가능성이 확연하게 드러나 보인다. 소비자에서 창작자로 향유자에서 투자자로 전환을 NFT와 블록체인이 주도하고 있다. 본 연구를 통해 NFT에 대한 연구자들에게는 선제적 검증자료를 제공하고 플랫폼과 창작자에게는 NFT가 가져올 장점을 활용하여 상생할 수 있는 방향과 대응 전략을 수립할 수 있는 기초자료를 제공하는 작은 도움이 되기를 희망한다. 핵심어 : NFT, 웹 3.0, 텍스트 마이닝, LDA 토픽모델링, 정보 엔트로피|NFT is a cryptocurrency that records the rights and information regarding the creation and ownership of digital assets together with the assets in a blockchain. Technically, it is a product of the web technology development process. With the advent of blockchain that made it possible to achieve the technical goals of Web 3.0, a cryptocurrency called bitcoin appeared. By lowering the concept of cryptocurrency ‘coin’ to ‘token’, it became NFT by combining music, art, and video. Therefore, it has the core value of providing uniqueness and rarity as well as the role of guaranteeing individual rights through decentralization by combining the characteristics of blockchain, cryptocurrency, and digital assets with the characteristics of irreplaceable. Therefore, this study secures empirical data on NFT by utilizing LDA topic modeling, confirms consistency with the trend analysis result of NFT derived from literature research and data analysis, and preemptively verifies data on the use and impact of NFT. It was intended to provide basic data for areas that are expected to be changed by new technologies by providing. However, the analysis and trend of technology in the early stage of introduction may be unreliable due to misunderstanding or exaggeration. Therefore, this study uses LDA topic modeling to secure empirical data on NFT, confirming the consistency with the trend analysis results of NFT derived from literature research and data analysis, by providing preemptive verification data on the use and impact analysis of NFT. It was intended to provide basic data on areas that are expected to be changed by new technologies. The implications of the analysis results are as follows. First, it was possible to understand that there is interest in NFT in various fields, and through this, it was possible to confirm the possibility of the NFT market. Second, in the analysis result of topic modeling, the analysis result that the platform and the creator have different directions. It means that NFT and Web 3.0 are being influenced by the development trend. The uniqueness and scarcity of decentralization are the beginning of the core value of NFT that guarantees individual rights and ownership to creators. This is to faithfully present empirical data on previous studies of NFT. Third, it can be confirmed that the results of topic modeling are comprehensively consistent with the contents of literature research and data research. The fact that a number of keywords related to creators were included in the finally selected topic, it means that the relationship between NFT and creator is high. The point is that it is possible to grasp the market trend only by topic modeling. Fourth, analysis using topic modeling identifies the topic through keywords composing the calculated topic and analyzed to identify trends. Even the same keyword can be analyzed differently depending on the point of view. Therefore, an approach from various perspectives is required and an objective complementary device is needed. Fifth, it seems necessary to analyze topic modeling by time period and to compare and analyze the results again. However, in the case of early technology such as NFT, the period is short and comparative analysis is not possible. Its value is recognized as a methodology that provides basic data to research for trend analysis. Through this study, we provide preemptive verification data to researchers on NFT and I hope that it will be of little help to the platform and creators by providing basic data to establish a direction and response strategy for coexistence by utilizing the advantages of NFT. | - |
dc.publisher | 한양대학교 | - |
dc.title | NFT(Non-Fungible Token)에 대한 빅데이터 분석 - 토픽모델링 중심으로 | - |
dc.title.alternative | Big Data Analysis for NFT(Non-Fungible Token) - Focusing on Topic Modeling | - |
dc.type | Theses | - |
dc.contributor.googleauthor | 김정수 | - |
dc.contributor.alternativeauthor | Kim Jeong Soo | - |
dc.sector.campus | E | - |
dc.sector.daehak | 융합산업대학원 | - |
dc.sector.department | 문화콘텐츠학과 | - |
dc.description.degree | Master | - |
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