• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.105-122
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• 2019

텍스트 데이터가 특정 범주에 속하는지 판별하는 문장 분류에서, 문장의 특징을 어떻게 표현하고 어떤 특징을 선택할 것인가는 분류기의 성능에 많은 영향을 미친다. 특징 선택의 목적은 차원을 축소하여도 데이터를 잘 설명할 수 있는 방안을 찾아내는 것이다. 다양한 방법이 제시되어 왔으며 Fisher Score나 정보 이득(Information Gain) 알고리즘 등을 통해 특징을 선택 하거나 문맥의 의미와 통사론적 정보를 가지는 Word2Vec 모델로 학습된 단어들을 벡터로 표현하여 차원을 축소하는 방안이 활발하게 연구되었다. 사전에 정의된 단어의 긍정 및 부정 점수에 따라 단어의 임베딩을 수정하는 방법 또한 시도하였다. 본 연구는 문장 분류 문제에 대해 선택적 단어 제거를 수행하고 임베딩을 적용하여 문장 분류 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 텍스트 데이터에서 정보 이득 값이 낮은 단어들을 제거하고 단어 임베딩을 적용하는 방식과, 정보이득 값이 낮은 단어와 코사인 유사도가 높은 주변 단어를 추가로 선택하여 텍스트 데이터에서 제거하고 단어 임베딩을 재구성하는 방식이다. 본 연구에서 제안하는 방안을 수행함에 있어 데이터는 Amazon.com의 'Kindle' 제품에 대한 고객리뷰, IMDB의 영화리뷰, Yelp의 사용자 리뷰를 사용하였다. Amazon.com의 리뷰 데이터는 유용한 득표수가 5개 이상을 만족하고, 전체 득표 중 유용한 득표의 비율이 70% 이상인 리뷰에 대해 유용한 리뷰라고 판단하였다. Yelp의 경우는 유용한 득표수가 5개 이상인 리뷰 약 75만개 중 10만개를 무작위 추출하였다. 학습에 사용한 딥러닝 모델은 CNN, Attention-Based Bidirectional LSTM을 사용하였고, 단어 임베딩은 Word2Vec과 GloVe를 사용하였다. 단어 제거를 수행하지 않고 Word2Vec 및 GloVe 임베딩을 적용한 경우와 본 연구에서 제안하는 선택적으로 단어 제거를 수행하고 Word2Vec 임베딩을 적용한 경우를 비교하여 통계적 유의성을 검정하였다.

• Annals of Clinical Microbiology
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• 제21권4호
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• pp.86-91
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• 2018

배경: PANA RealTyper HPV kit (PANAGENE, Korea; PANA RealTyper)는 multiplex real-time PCR과 melting curve analysis를 이용하여 human papillomavirus (HPV)의 유전자형을 검출한다. 본 연구에서는 PANA Real Typer와 AdvanSure HPV GenoBlot assay (LG Life Sciences, Korea; AdvanSure assay)를 비교하였다. 방법: 자궁경부암 검진을 받은 환자에서 채취한 검체를 60개 수집하였다. AdvanSure assay와 PANA RealTyper는 고위험군 HPV 20종을 검출할 수 있다. 저위험군 HPV의 경우 AdvanSure assay는 15종을, PANA RealTyper는 2종의 유전자형을 구별할 수 있고 18종의 유전자형을 검출할 수 있다. 결과: 총 60개 중 40개 검체에서 54개의 고위험군 유전자형이 검출되었으며 18개 검체에서 20개의 저위험군 유전자형이 검출되었다. 고위험군에서 두 방법 간 일치율은 94.4-100%였다. PANA Real Typer에서만 양성으로 검출된 9개 유전자형 중 7개(HPV 16 (n=1), 39 (n=1), 52 (n=1), 58 (n=2), 68 (n=2))은 진양성으로 판별되었다. AdvanSure assay에서만 양성으로 나온 4개 유전자형 중 3개는 HPV 59였다. 저위험군에서 AdvanSure assay에서 검출된 19개 유전자형 중 HPV 6 2개, HPV 11 1개였다. HPV 6 중 한 개는 PANA RealTyper에서만 양성이었다. 결론: PANA RealTyper는 AdvanSure assay와 동등한 검출력을 보였으며, 임상 검사실에서 HPV 유전자형 검사에 유용하게 쓰일 수 있을 것으로 생각한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.493-500
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• 2021

본 논문에서는 다각형 용기의 품질 향상을 위한 딥러닝 구조 개발을 제안한다. 딥러닝 구조는 convolution 층, bottleneck 층, fully connect 층, softmax 층 등으로 구성된다. Convolution 층은 입력 이미지 또는 이전 층의 특징 이미지를 여러 특징 필터와 convolution 3x3 연산하여 특징 이미지를 얻어 내는 층이다. Bottleneck 층은 convolution 층을 통해 추출된 특징 이미지상의 특징들 중에서 최적의 특징들만 선별하여 convolution 1x1 ReLU로 채널을 감소시키고convolution 3x3 ReLU를 실시한다. Bottleneck 층을 거친 후에 수행되는 global average pooling 연산과정은 convolution 층을 통해 추출된 특징 이미지의 특징들 중에서 최적의 특징들만 선별하여 특징 이미지의 크기를 감소시킨다. Fully connect 층은 6개의 fully connect layer를 거쳐 출력 데이터가 산출된다. Softmax 층은 입력층 노드의 값과 연산을 진행하려는 목표 노드 사이의 가중치와 곱을 하여 합하고 활성화 함수를 통해 0~1 사이의 값으로 변환한다. 학습이 완료된 후에 인식 과정에서는 학습 과정과 마찬가지로 카메라를 이용한 이미지 획득, 측정 위치 검출, 딥러닝을 활용한 비원형 유리병 분류 등을 수행하여 비원형 유리병을 분류한다. 제안된 다각형 용기의 품질 향상을 위한 딥러닝 구조의 성능을 평가하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과, 양품/불량 판별 정확도 99%로 세계최고 수준과 동일한 수준으로 산출되었다. 검사 소요 시간은 평균 1.7초로 비원형 머신비전 시스템을 사용하는 생산 공정의 가동 시간 기준 내로 산출되었다. 따라서 본 본문에서 제안한 다각형 용기의 품질 향상을 위한 딥러닝 구조의 성능의 그 효용성이 입증되었다.

• 환경생물
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• 제36권4호
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• pp.517-524
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• 2018

국내 시설 오이재배지에서 총채벌레류 방제를 위해 황색끈끈이트랩을 이용한 밀도 조사 및 생물검정을 통해 효율적 약제를 선발하였다. 총채벌레류 밀도 조사는 천안시 병천면 오이 시설재배지에서 2018년 4월 01일부터 8월 14일까지 약 3개월간 실시하였고, 그 결과 오이에 발생하는 총채벌레류는 꽃노랑총채벌레 (Frankliniella occidentalis), 대만총채벌레(F. intonsa), 오이총채벌레(Thrips palmi), 파총채벌레(T. tabaci), 볼록총채벌레 (Scirtothrips dorsalis), 좀머리총채벌레(Microcephalothrips abdominalis), 미나리총채벌레(T. nigropilosus) 등 총 7종이었고, 가장 많은 발생량을 보인 종은 꽃노랑총채벌레로 나타났다. 꽃노랑총채벌레의 약제저항성 발달을 알아보기 위해 10종 약제에 대하여 판별농도 (discriminating concentration; DC), 추천농도 (recommended concentration; RC), 배량농도 ($2{\times}$recommended concentration; $2{\times}RC$)를 설정하고 엽침지법을 이용하여 지역계통별 생물검정을 실시하였다. 생물검정 결과 emamectin benzoate EC (RC, $10.8{\mu}L\;L^{-1}$), chlorfenapyr EC (RC, $50.0{\mu}L\;L^{-1}$), spinetoram SC (RC, $25.0mg\;L^{-1}$), spinosad SC (RC, $50.0mg\;L^{-1}$)는 추천농도에서 90% 이상의 살충활성을 보였으나, cyantraniliprole EC(RC, $50.0{\mu}L\;L^{-1}$)과 neonicotinoid계통 4종 약제는 추천농도에서 모든 지역계통의 살충활성이 80% 미만이었고, cyantraniliprole EC는 배량농도에서 95% 이상의 살충활성을 보인 반면 neonicotinoid계통은 배량농도에서 다양한 살충활성을 보였다.

• 암석학회지
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• 제28권1호
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• pp.1-13
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• 2019

길이 및 간격-누적빈도 도표를 통하여 도출한 파라미터를 이용하여 쥬라기 거창화강암에서 발달하는 결의 특성을 분석하였다. 3개 면 및 3개 결의 평가는 (1~2) 경사각(${\alpha}^{\circ}$및 ${\beta}^{\circ}$), (3) 교차각(${\alpha}-{\beta}^{\circ}$), (4) 지수차(${\lambda}_S-{\lambda}_L$), (5~12) 선의 길이(oa, ob, ol, os, ss', ll', ls' 및 sl'), (13~15) 길이 비(ol/os, ss'/ll' 및 ll'/sl'), (16) 평균길이((ss'+ll')/2), (17~23) 면적(${\Delta}oaa^{\prime}$, ${\Delta}obb^{\prime}$, ${\Delta}oaa_a^{\prime}$, ${\Delta}obb_a^{\prime}$, ${\Delta}ll^{\prime}s^{\prime}$, ${\Delta}ss^{\prime}l^{\prime}$ 및 ⏢$ll^{\prime}ss^{\prime}$) 및 (24~25) 면적차(${\Delta}obb^{\prime}-{\Delta}oaa^{\prime}$ 및 ${\Delta}obb_a^{\prime}-{\Delta}oaa_a^{\prime}$)와 같은 25개 파라미터를 이용하여 수행하였다. 첫째로, 11개 파라미터(그룹 I: No. 1, 3~4, 7, 9~10, 13, 15~16, 20 및 25), 3개 파라미터(그룹 II: No. 5, 8 및 17) 그리고 2개 파라미터(그룹 III: No. 12 및 22)의 값은 각각 H(3번 결) < G(2번 결) < R(1번 결), R < G < H 및 G < H < R의 순서이다. 반면에, 상기한 3개 그룹에 속하는 파라미터의 값은 3개 면에 대하여 역순을 보여준다. 둘째로, 3개 면 및 3개 결에 대한 종합도를 작성하였다. 관계도로부터, 길이와 간격과 관련된 두 도표가 형성하는 분포형을 도출하였다. 간격과 관련된 도표는 일번 면(G1 & H1, R') 및 3번 결(H1 & H2, H)의 도면에서 상향만곡을 보여준다. 반면에, 길이와 관련된 도표는 하향 만곡을 보여준다. 이들 두 도표는 상부구간에서 볼록렌즈의 형태를 취한다. 더불어, 두 도표는 하부구간에서 서로 교차한다. 3개 면($H^{\prime}{\rightarrow}G^{\prime}{\rightarrow}R^{\prime}$) 그리고 3개 결($R{\rightarrow}G{\rightarrow}H$) 사이의 두 도표가 형성하는 전반적인 형태는 역순을 보여준다. 마지막으로, 이러한 유형의 상관성 분석은 3개 채석면의 판별에 유용하다.

• 대한감각통합치료학회지
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• 제19권1호
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• pp.69-82
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• 2021

목적 : 본 연구는 발달성협응장애(Developmental Coordination Disorder; DCD)에 관한 국내 연구동향 및 DCD의 선별이나 중재에 관한 연구결과를 고찰하여 향후 관련 종사자들이 연구를 설계하거나 중재결과를 효과적으로 제시할 수 있도록 기본정보를 제공하고자 한다. 연구방법 : 체계적 고찰방법을 사용하여 1990년 1월부터 2020년 12월까지 국내에서 발행된 논문들 중 발달성협응장애와 관련된 논문을 검색하였다. 검색어는 국내의 연구현황을 확인하기 위해 '발달성협응장애', '발달협응', '발달적 협응'으로 선정하였다. 검색원은 한국교육학술정보원과 한국학술정보, 구글학술검색을 사용하였다. 검색된 4,878개의 논문 중 중복되어 검색된 논문과 배제기준에 해당되는 논문을 제외한 총 17편의 논문이 분석에 사용되었다. 선정된 논문은 DCD연구 중 평가와 중재접근을 분석하기 위하여 Wilson(2005)이 제시한 개념적 모델을 이용하였다. 결과 : 선정된 연구의 질적수준을 분석한 결과에 따르면 두 집단간의 비무작위 연구인 level II가 70%를 차지하였다. 연구설계 시대상 아동의 DCD 유무를 판별하기 위해 Movement Assessment Battery for Children test(MABC)와 MABC Second Edition(MABC-2)(72%)가 운동발달 평가도구로 주로 사용되었다. 중재연구 중 역동체계접근을 적용한 논문은 47%으로 가장 높았으며, 정상발달기술접근의 논문과 인지적 신경과학을 적용한 논문은 각각 18%이었고, 신경발달이론을 적용한 논문은 11%이었다. 정상발달기술접근과 일반적 능력접근을 병행한 논문은 6%로 가장 낮은 사용을 보였다. 이들 논문은 주로 DCD아동들의 운동특성이나 운동(체육)프로그램의 중재효과에 관한 것이었다. 결론 : 국내에서 진행된 DCD관련 연구는 대부분 DCD의 움직임 특성을 설명하거나 운동 중재프로그램의 효과성을 설명한 연구가 주류를 이루었다. 향후 DCD 연구에서는 국내 실정에 적합한 평가도구들의 타당성에 관한 연구와 재활 분야에서 사용하고 있는 다양한 중재접근의 효과를 입증하여 DCD 아동의 운동협응을 향상시키기 위한 시도가 필요하다.

• 한국조경학회지
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• 제51권2호
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• pp.94-102
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• 2023

1981년 ICOMOS-IFLA 국제 역사 정원 위원회에서 제정한 플로렌스 헌장에서는 역사정원을 식물이 주를 이루는 건축적 구성으로 이를 영원히 변하지 않도록 유지하고자 하는 예술가와 장인의 욕구사이에 존재하는 끊임없는 균형으로 보았다. 이처럼 정원의 주된 구성요소인 수목은 계절의 순환에 따라 생성과 소명을 반복하기 때문에 지속적인 관리가 필요하다. 이에 따라 우리나라 궁궐에서도 수목의 모습을 유지하기 위한 관리는 필수불가결한 요소였을 것이다. 다만 과거 궁궐의 수목관리 기법을 고증하는 것은 매우 중요한 일이지만 역사적 기록 부재와 일제강점기로 인해 명맥이 단절됨에 따라 연구가 어려운 실정이다. 또한 일반적으로 궁궐의 수목은 관리를 하지 않았다는 견해에 따라 궁궐 수목 관리 기법에 관한 연구는 지금까지 수행되지 않았다. 본 연구는 근대에 촬영된 사진을 토대로 전문가 인터뷰를 통해 과거 궁궐의 수목관리 판단 여부를 밝히는데 목적을 두었다. 근대기에 촬영된 사진을 활용하여 전문가에게 심층 인터뷰를 통해 수종의 식별과 전정여부를 파악한 내용을 토대로 결과는 다음과 같다. 첫째, 사진을 통해 수목의 수형과 잎 형태 식별이 가능함을 확인하였으며 정지·전정 등에 의해서 생기는 현상을 관찰함으로써 근대기 궁궐의 수목관리 시행 여부를 추정할 수 있었다. 둘째, 4개 분야에서 8명의 전문가들에게 심층 인터뷰를 한 결과 수종 식별, 전정여부 및 목적, 방법 등의 관리여부의 판별이 가능하였으며 집단별 의견의 차이가 크게 발생하지 않고 근거를 명확하게 제시하였다. 셋째, 궁궐 수목의 관리 유형은 수형관리, 수목의 위해 요인 제거, 하층식생관리가 주된 것으로 판단하였으며 존덕정, 관람정 등의 사진을 통해 촬영 시점인 일제강점기 이전에도 수목의 관리가 이루어졌음을 확인하였다. 촬영된 사진을 토대로 전문가 인터뷰를 거쳐 일제강점기 이전 수목관리 여부 추정이 가능하였다. 그러나 당시 시대 상황에 따라 자체적으로 수행된 것인지 일제에 의해 수행된 것인지는 사료의 부족으로 규명하지 못하였다. 하지만, 과거 궁궐의 수목관리를 하지 않았다는 견해를 수집된 자료를 통해 반박할 수 있는 근거자료를 마련하였으며 이를 뒷받침하는 전문가 의견을 종합하여 여부를 판단하였다. 또한 일반적인 정지·전정 이론을 토대로 전문가 의견에 대한 실증적인 검토를 실시하여 연구결과에 신뢰성을 확보하였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.385-392
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• 2023

카롤리병은 섬유낭성 간질환이다. 상염색체 열성 장애로 담관의 선천적 다발성 확장이 특징이다. 카롤리병을 진단하는 방법으로 전산화단층촬영, 자기공명영상 검사, 담관 조영술, 초음파 검사가 있다. 전산화단층촬영검사는 섬유다낭성 간 질환을 감지하고 구별하는데 필수적이며, 간 내 담관의 확장을 판별하는 데 유용하다. 하지만 조영제를 사용함으로써 일어날 수 있는 부작용에 대한 인지가 필요하다. 자기공명영상검사는 대표적으로 자기공명담췌관조영술 방법을 이용한다. 비침습적 검사로 환자의 고통을 경감할 수 있고, 담췌관부의 해부학적 구조와 병변 유무를 쉽고 빠르게 관찰이 가능하다. 담관 조영술은 비대해진 담관 전체에 걸친 여러 낭성 확장을 직접 시각화할 수 있는 효과적인 진단 방법이다. 하지만 이 시술 또한 침습적인 시술이므로 진단이 아닌 치료 목적으로 권장된다. 초음파 검사는 전산화단층촬영과 유사한 소견을 확인할 수 있다. 간동맥 뿌리는 기존의 그레이 스케일 초음파에서 증명하기 쉽지 않다. 하지만 관 내 혈관 뿌리를 가진 확장된 담관을 묘사할 수 있을 뿐만 아니라 관 내 색상 도플러 신호를 쉽게 식별할 수 있다는 점에서 임상적 가치를 갖고 있다. 최근엔 영상진단의 발전으로 전산화단층촬영 검사, 자기공명영상 검사, 담관 조영술, 초음파 검사 등으로 조기 진단이 가능해졌다. 조기 진단을 통해 치료 후에 장기적인 예후가 개선될 수 있도록 영상 진단 발전에 더욱 기여하고자 각 검사별 카롤리병에 대하여 어떠한 양상이 나타나는지 고찰하였다

• 자원환경지질
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• 제51권3호
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• pp.213-222
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• 2018

카자흐스탄 듀셈바이지역에서 변성퇴적암을 모암으로 발달한 연-아연 광화대가 확인되었다. 이 광화대에서 채취된 암추시료의 암석학적 특징, 변질지수(Alteration Index) 및 광석의 산화-환원 민감도(Redox-sensitive)를 퇴적분기형(SEDEX-type) 광상과 대비하였다. 광화작용은 습곡과 단층에 의해 규제되며 주로 흑연질천매암의 엽리를 따라 발달한다. 주요 광석광물은 황철석, 자류철석, 섬아연석 및 방연석이며, 세립질 석영과 함께 산점상 또는 층상으로 발달되어 있다. 광화대의 연변부는 전반적으로 견운모 및 녹니석을 수반하는 광역변성작용의 특징을 보인다. 모암을 관입한 마츄빈 화강암류 인근에서 열수작용에 의한 각력화와 망상의 석영-방해석 맥에 수반되는 연-아연 광화작용이 확인된다. 광화작용은 광석광물의 산출형태, 공생광물, 화학조성 및 동위원소 특성에 의해 세 가지 유형으로 구분된다. 광화 제1유형은 엽층리가 잘 발달된 모암 내에 미립의 황철석, 자황철석 및 섬아연석이 엽층리에 평행하게 단속적으로 배태되는 특징을 가지며, 지구화학적 분석결과 퇴적분기형 광화작용의 초기 단계 특징과 유사하다. 광화 제2유형은 광역변성작용에 의해 모암에 형성된 엽리에 평행하게 광석광물이 농집되어 나타나며, 석영 및 백운모(${\pm}$ 흑운모)와 공생하는 특징을 보인다. 광화 제3유형은 열수각력대 내에 발달하며, 모암의 엽리면과 각력 사이의 열극에 규제되어 층상, 망상 및 세맥상의 형태로 발달하는 특징을 가진다. 듀셈바이 연-아연 광화대의 모암은 유사한 변성정도를 나타내고, 명확한 변질대의 분대 현상이 관찰되지 않는다. 또한 광화 제1유형, 제2유형 및 제3유형 모두 유사한 희토류원소(REEs) 패턴을 나타내므로 동일한 기원에 의해 형성된 것으로 해석된다. 광화대에서 산출되는 황화광물은 제한된 범위의 황 동위원소 값(제2유형: ${\delta}^{34}S=-13.3{\sim}-11.7$‰, 제3유형: ${\delta}^{34}S=-13.9{\sim}-8.2$‰)을 가지며, 동위원소 지질온도계 적용 결과, 제2유형($T=251{\pm}38^{\circ}C{\sim}277{\pm}40^{\circ}C$)과 제3유형($T=360{\pm}2^{\circ}C$, $537{\pm}29^{\circ}C$)이 각각 다른 온도 범위로 나타났다. 이는 각각 모암의 변성작용과 마츄빈 화강암류의 관입에 의한 영향을 반영하는 것으로 추정된다. Th-Zr-Sc을 이용한 퇴적환경 분석 및 V/Mo 값을 이용한 산화-환원 민감도 검토 결과, 열수퇴적물은 침전 후 환원환경을 겪었으며 이후 변성작용과 화성암체의 관입에 의한 영향을 받은 것을 지시한다. 또한, 주성분을 이용한 SEDEX 지수를 산출하여 퇴적분기형 광상 판별도에 도시해본 결과 원지성 광화대에 대비된다. 따라서 듀셈바이 연-아연 광화대는 퇴적암을 모암으로 발달하는 층상 퇴적분기형 광상의 원지성 광화대에 해당하는 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.113-125
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• 2013

기업 경영에 있어서 고객의 소리(VOC)는 고객 만족도 향상 및 기업의사결정에 매우 중요한 정보이다. 이는 비단 기업뿐만 아니라 대고객, 대민원 업무를 처리하는 모든 조직에 있어서도 동일하다. 때문에 최근에는 기업뿐만 아니라 공공, 의료, 금융, 교육기관 등 거의 모든 조직이 VOC를 수집하여 활용하고 있다. 이러한 VOC는 방문, 전화, 우편, 인터넷게시판, SNS 등 다양한 채널을 통해 전달되지만, 막상 이를 제대로 활용하기는 쉽지 않다. 왜냐하면, 고객이 매우 감정적인 상태에서 고객의 주관적 의사를 음성 또는 문자로 표출하기 때문에 그 형식이나 내용이 정형화되어 있지 않고 저장하기도 어려우며 또한 저장하더라도 매우 방대한 분량의 비정형 데이터로 남기 때문이다. 본 연구는 이러한 비정형 VOC 데이터를 자동으로 분류하고 VOC의 유형과 극성을 판별할 수 있는 오피니언 마이닝 기반의 지능형 VOC 분석 시스템을 제안하였다. 또한 VOC 오피니언 분석의 기준이 되는 주제지향 감성사전 개발 프로세스와 각 단계를 구체적으로 제시하였다. 그리고 본 연구에서 제시한 시스템의 효용성을 검증하기 위하여 의료기관 홈페이지에서 수집한 4,300여건의 VOC 데이터를 이용하여 병원에 특화된 감성어휘와 감성극성값을 도출하여 감성사전을 구축하고 이를 통해 구현된 VOC분류 모형의 정확도를 비교하는 실험을 수행하였다. 그 결과 "칭찬, 친절함, 감사, 무사히, 잘해, 감동, 미소" 등의 어휘는 매우 높은 긍정 오피니언 값을 가지며, "퉁명, 뭡니까, 말하더군요, 무시하는" 등의 어휘들은 강한 부정의 극성값을 가지고 있음을 확인하였다. 또한 VOC의 오피니언 분류 임계값이 -0.50일 때 가장 높은 분류 예측정확도 77.8%를 검증함으로써 오피니언 마이닝 기반의 지능형 VOC 분석시스템의 유효성을 확인하였다. 그러므로 지능형 VOC 분석시스템을 통해 VOC의 실시간 자동 분류 및 대응 우선순위를 도출하여 고객 민원에 대해 신속히 대응한다면, VOC 전담 인력을 효율적으로 운용하면서도 고객 불만을 초기에 해소할 수 있는 긍정적 효과를 기대해 볼 수 있을 것이다. 또한 VOC 텍스트를 분석하고 활용할 수 있는 오피니언 마이닝 모형이라는 새로운 시도를 통해 향후 다양한 분석과 실용 프레임워크의 기틀을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.