박사과정생 연구기록

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GitHub — 주요 프로젝트 (tsarkr)

다음은 GitHub 계정 tsarkr의 주요 저장소입니다. 각 링크의 README를 참고하면 설치 및 사용법을 확인할 수 있습니다.

shortener_11e — PHP 기반 URL 단축기(11e.kr). 간단한 리다이렉트 및 통계 기능 제공.
k-heritage — 국가유산 채널 댓글 텍스트 마이닝 및 분석 파이프라인.
redditgo — 한국어·중국어·일본어 Reddit 데이터 수집 및 감성 분석 도구.
kci_scrape — KCI 논문 메타데이터 스크래핑 및 공저 네트워크 시각화 스크립트.
K-D-H — K-pop 관련 데이터 분석 및 실험 프로젝트.
docent — 연구에서 재사용하는 유틸리티 도구와 로더 모음.
darkstar — Rust 기반 온톨로지 관리 툴(프로토타입).

원하시면 특정 저장소의 요약이나 사용 예시, README 주요 내용을 더 추가해드리겠습니다.

English — GitHub project highlights

shortener_11e — PHP-based URL shortener powering 11e.kr; simple redirect and demo analytics.
k-heritage — YouTube comment text-mining and analysis pipeline for the K-Heritage channel.
redditgo — Reddit data collection and multilingual sentiment analysis toolkit (KR/JP/CN).
kci_scrape — Scrapers for KCI metadata and co-authorship network visualization scripts.
K-D-H — K-pop related analysis and experimental datasets.
docent — Utility libraries and data loaders shared across research projects.
darkstar — Rust-based ontology management prototype for scripted and web workflows. layout: default —

Visualizing “Korea” on YouTube

Explore the Interactive Dashboard

This project offers an in-depth analysis of YouTube videos resulting from searches for “Korea.” It visualizes key trends, popular topics, and viewer engagement to uncover how Korea is represented and perceived on the global stage.

Overview

목적: “Korea” 검색 결과로 나오는 동영상의 주제, 발행자 유형, 조회수/좋아요 분포, 시간에 따른 트렌드를 시각화하여 대외 이미지와 담론을 분석합니다.
데이터: YouTube Data API로 수집한 메타데이터(제목, 설명, 업로더, 날짜, 조회수, 좋아요, 댓글 수) 및 댓글 텍스트(선택적 수집).
방법: 토픽 모델링, 키워드 추출, 시계열 분석 및 대시보드(Streamlit)를 통한 상호작용적 탐색.
주요 결과(예시): 특정 기간에 관광/한류 관련 영상의 도달률 증가, 국가 이미지 관련 키워드 분포, 해외 업로더의 관점 차이 등.
기술스택: Python, pandas, scikit-learn, gensim, Streamlit, YouTube Data API.

English summary

Purpose: Visualize topics, uploader types, view/like distributions, and temporal trends for videos returned by the search term “Korea” to analyze international representations and discourse.
Data: Metadata from the YouTube Data API (title, description, uploader, publish date, views, likes, comment counts) and optional comment text collection.
Methods: Topic modeling, keyword extraction, time-series analysis, and an interactive Streamlit dashboard for exploration.
Example findings: Periodic increases in tourism/K-pop related reach, keyword distributions related to national image, and differences in perspective between domestic and overseas uploaders.
Tech stack: Python, pandas, scikit-learn, gensim, Streamlit, YouTube Data API.

Shortener 11e

Short URL service

Shortener 11e is a URL shortening service initially developed with ChatGPT and enhanced with GitHub Copilot. It provides a service that converts long URLs into shorter, memorable links.

Features

간단한 단축 URL 생성 및 리다이렉트
커스텀 키 지정(중복 검사 포함)
간단한 방문 통계(클릭 수, 생성일)
보안: 입력 URL 검증 및 악성 URL 차단(기본 수준)

Tech / Deployment

구현: (예) Flask 또는 FastAPI 기반 API, SQLite 또는 간단한 Key-Value 스토어
배포: Heroku, Netlify Functions, 또는 간단한 VPS에 컨테이너 배포 가능

English summary

Shortener 11e is a lightweight URL shortening service that creates short redirects for long URLs.
Features: short URL creation and redirect, custom key support with collision checks, basic visit statistics (click counts, creation date), and basic URL validation/security checks.

English tech notes

Implementation: Example implementations use Flask or FastAPI with SQLite or a simple key-value store.
Deployment: Can be deployed to Heroku, Netlify Functions, or a containerized VPS for a simple demo or production use.

K-Heritage

Comment Analysis of the K-heritage.tv YouTube Channel

텍스트마이닝을 이용한 국가유산채널 영상콘텐츠 수용자 반응 분석.pdf

Project Notes

목적: 국가유산 채널의 댓글을 통해 시청자 반응(감성, 관심사, 피드백 유형)을 파악합니다.
데이터: 채널 영상별 댓글 수집 및 전처리(불용어 제거, 형태소 분석 등).
분석기법: 감성분석, 토픽모델링, 빈도 기반 키워드 분석.
산출물: 논문 및 리포트, 재현 가능한 분석 파이프라인(스크립트 포함).

English summary

Purpose: Analyze audience reactions (sentiment, interests, feedback types) from comments on the national heritage channel.
Data: Collected and preprocessed comments per video (stopword removal, morphological analysis).
Methods: Sentiment analysis, topic modeling, and frequency-based keyword analysis.
Deliverables: Academic paper and reports, along with reproducible analysis pipelines and scripts.

RedditGo

RedditGo is a project that gathers posts and comments from Korean, Chinese, and Japanese communities on Reddit,
providing a multifaceted analysis of sentiment changes during the COVID-19 pandemic.

Multi-language Support: Focused on Korean, Chinese, and Japanese sentiment analysis
Sentiment Shift Detection: Compares pre-/post-data to track emotional trends
Extensibility: Easily integrate additional languages or modules for enhanced functionality

Notes

데이터 수집: Reddit API(PRAW 등)로 서브레딧별 게시글/댓글 수집 및 언어별 필터링
전처리: 언어별 토크나이저/형태소분석기(예: KoNLPy, Jieba, MeCab) 적용
분석: 시계열 감성 추적, 이벤트 기반 변화 탐지(예: 주요 뉴스·정책 발표 전후)
확장 아이디어: 시각화 대시보드, 경향 알림(임계값 기반), 추가 언어 지원

English notes

Data collection: Use Reddit API (PRAW or equivalent) to collect posts and comments per subreddit with language filtering.
Preprocessing: Apply language-specific tokenizers and morphological analyzers (e.g., KoNLPy, Jieba, MeCab).
Analysis: Track sentiment time series and detect event-driven changes (e.g., before/after major news or policy announcements).
Extensions: Visualization dashboards, trend alerts (threshold-based), and support for additional languages.

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