University Reputation Assessment through AR-KNU Expansion

기존의 대학 평판도 평가 연구는 높은 비용과 감성의 편차가 발생하는 문제점을 지닌다. 따라서 이 논문에서는 이전 연구의 감성 사전 확장을 통한 대학 평판도 평가를 제안한다. 이를 위해, 우선 풍부한 데이터를 이용하여 기존의 감성 사전을 확장하고 군집화를 이용해 주제를 추출한다. 이러한 정보를 이용하여 대학의 평판도를 평가하고 추이를 분석한다. 연구 결과를 활용하여 기존의 설문 조사 기반 대학평가의 문제점을 개선할 수 있으며, 데이터의 크기와 대학 평판도의 관계를 파악할 수 있다. 또한, 주제별 대학평판의 개선을 위한 기초 자료로 활용될 수 있다.