목적 본 연구의 목적은 텍스트 마이닝이라는 빅데이터 분석 기법 중 하나를 활용하여 노인장기요양보험에서 작업치료의 역할을 정량적으로 분석하는 것이다. 연구방법 신문기사 분석을 위해 2007~208년까지 기간 설정 후 "노인장기요양보험+작업치료"를 주제어로 수집하였다. Textom이라는 웹 크롤링(Web Crawling)을 활용해 국내 검색엔진 네이버에서 <네이버뉴스>의 데이터베이스를 활용하였다. 수집결과 노인장기요양보험+작업치료 검색에서 510편의 뉴스 데이터의 기사제목과 원문을 수집한 후 연도별 기사 빈도, 핵심어분석을 시행하였다. 연구결과 연도별 기사 발행 빈도를 살펴보면 2015년과 2017년 발행한 기사 수가 70편(13.7%)으로 가장 많았고, 핵심어 분석 상위 10개의 용어는 '치매'(344)가 가장 많았으며, 작업과 핵심어의 관례를 알아보면, 치매, 치료, 병원, 건강, 서비스, 재활, 시설, 제도, 등급, 어르신, 전문, 급여, 공단, 국민이 관련이 있는 것으로 나타났다. 결론 본 연구에서는 텍스트 마이닝 기법을 통해 11년간의 노인장기요양보험의 언론 보도 동향을 토대로 관련 핵심 키워드에서 치매와 재활에 대해 사회적 요구와 작업치료사의 역할을 보다 객관적으로 확인하였다는 점에서 의의가 있다. 이 결과를 바탕으로 다음 연구에서는 연도에 따른 다양한 분석방법을 통해 연구방법론을 보완하여야 할 것이다.
최근, 산재된 비정형 데이터 분석 등을 통한 빅데이터 활용에 대한 요구들이 증가하고 있으나, 아직까지 이에 대한 연구들이 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 수집된 웹 정보에서 개체들을 추출하여 이들 간의 관계를 집단지성 기술과 언어처리 기술을 통해 자동 분석해 냄으로써 문장단위의 의미기반 분석을 할 수 있는 기법을 제시한다. 이를 위해, 수집된 정보를 DBMS에 정형화된 형태로 저장한 후 형태소와 자질정보를 분석한다. 획득한 형태소 중 관심개체, 주변개체, 비관심 개체를 분류하고 개체간 속성인식기법을 이용하여 각 개체간의 관계를 정도, 범위, 성격 등으로 분석한다. 그 결과, 긍정 부정의 판단이 가능한 개체간의 관계성 도출기법을 제시함으로써, 특정 키워드를 대상으로 분석된 정보들의 연관도를 분석할 수 있었다. 이 연구를 통해, 최근 실시간 대용량 처리 시스템에 적합한 시스템을 설계하여 이를 부가가치가 높은 서비스에 적용할 수 있는 방법을 제시하였다.
본 연구에서는 E-GEN (Emergency medical-GEN) 자동심장충격기(AED: Automated External Defibrillator) 설치지점의 위치 및 세부정보 등록과 공간적 배치의 적정성 등에 대한 오류사항을 분석하여 접근성과 활용성을 고려한 효율적 운영을 위한 시 공간적인 데이터 기반의 앱이나 웹의 구축을 위한 개선방안을 제시하였다. 연구결과 첫째, 각 설치지점의 위치가 서로 균등적이지 않고 일부 지역에 밀집되어 있거나 AED 설치가 필요한 지역이 발생됨을 확인할 수 있었다. 둘째, AED의 실제 설치 위치정보와 속성정보 등 설치된 지점에 대한 정보의 입력 및 등록에 있어서 부정확한 점을 확인하였다. 셋째, 시설물 주 출입구 node와 대표 지번 node를 일직선으로 연결하도록 되어 있어 후문, 사잇길, 계단 등으로 연결되지 못하는 문제점이 발생하였다. 또한 AED 설치장소의 개방시간은 요일과 계절에 따라 다양하고 출입구는 별도 장소에 있는 관리소가 관리하고 있어 이에 대한 정보도 구축할 필요가 있는 것으로 나타났다. 따라서 이러한 문제점을 위한 개선방안으로 공간적 형평성과 접근성 향상을 위한 방안, 긴급시 정확한 거리와 시간을 실제 이동경로에 따라 제공해 주는 방안, 요일과 시간을 고려한 각각의 시설물에 대한 사용가능여부 방안에 대해 제시하였다.
사물인터넷(IoT), 빅데이터(Big data), 인공지능(AI), 사이버물리시스템(CPS) 등 4차 산업혁명을 견인하는 기술들이 발전/보편화되고 있다. 이 기술들을 응용하여 다양한 산업 현장에서 생산성, 경제성, 안전성 등을 향상하고자 하는 요구가 확산되고 있다. 디지털트윈은 이러한 요구를 충족시키기 위한 중요한 기술 트렌드로서, 그리고 한국판 뉴딜의 10 대 과제 중 하나로 주목 받고 있다. 본 연구에서 구글 웹 검색기를 사용하여 논문, 매거진, 보고서, 기타 문헌을 탐색하였다. 디지털트윈 응용분야에서 공간정보의 기여 내용(또는 역할)을 조사하기 위해 디지털트윈의 정의·국내외 기업별 기술동향, 제조업·플랜트·스마트시티에서 요구되는 디지털트윈의 구성 요소와 디지털트윈 구동을 위한 핵심기술을 조사하였다. 그리고 공간 관련 키워드인 Geospatial Information, Geospatial data, Location, Map, Geodata와 디지털 트윈 간 연계 문장이나 낱말을 탐색하여 공간정보의 기여내용을 정리하였다. 조사 결과, 공간정보는 단순히 사물-사물-사람-프로세스-데이터-제품을 연결하는 매개체로서의 역할 제공뿐만 아니라 신뢰성 높은 의사결정지원·연계융합·위치정보제공·프레임워크 등의 역할을 수행함으로 디지털트윈의 활용 가치 극대화에 기여할 수 있을 것으로 나타났다.
오늘날 웹의 발전으로 우리는 각종 언론 매체를 통해 온라인 기사를 쉽게 접하게 된다. 온라인 기사를 쉽게 접할 수 있게 된 만큼 거짓 정보를 진실로 위장한 가짜뉴스 또한 빈번하게 찾아볼 수 있다. 가짜뉴스가 전 세계적으로 대두되면서 국내에서도 가짜뉴스를 탐지하기 위한 팩트 체크 서비스가 제공되고 있으나, 이는 전문가 기반의 수동 탐지 방법을 기반으로 하며 가짜뉴스 탐지를 자동화하는 기술에 대한 연구가 계속해서 활발하게 이루어지고 있다. 기존 연구는 기사 작성에 사용된 문맥의 특성이나, 기사 제목과 기사 본문의 내용 비교를 통한 탐지 방법이 가장 많이 사용되고 있으나, 이러한 시도는 조작의 정밀도가 높아졌을 때 탐지가 어려워질 수 있다는 한계를 가진다. 따라서 본 논문에서는 기사 조작의 발달에 따른 영향을 받지 않기 위하여 기사의 진위 여부를 판단할 수 있는 검증기사를 함께 사용하는 방법을 제안한다. 또한 가짜뉴스 탐지 정확도를 개선시킬 수 있도록 실험에 사용되는 기사와 검증기사를 문서 요약 모델을 통해 요약하는 과정을 추가했다. 본 논문에서는 제안 알고리즘을 검증하기 위해 문서 요약 기법 검증, 검증기사 검색 기법 검증, 그리고 최종적인 제안 알고리즘의 가짜뉴스 탐지 정확도 검증을 진행하였다. 본 연구에서 제안한 알고리즘은 다양한 언론 매체에 적용하여 기사가 온라인으로 확산되기 이전에 진위 여부를 판단하는 방법으로 유용하게 사용될 수 있다.
본 연구의 목적은 노인 헬스케어앱 시장의 변화 추이를 텍스트 마이닝 분석을 통해 살펴보고 노인 헬스케어앱 활성화를 위한 기초자료를 제시하고자 한다. 데이터 수집은 네이버, 다음, 블로그 웹, 까페를 대상으로 이루어졌으며, 연구방법은 빅데이터 분석 프로그램인 텍스톰(Textom)과 Ucinet6를 이용하여 텍스트마이닝, TF-IDF(Term frequency-inverse document frequency), 감성분석, 의미연결망분석을 실시하였다. 워드 클라우드를 실시한 결과 빈도 순으로 현장교육, 헬스케어, 전신재활운동기구, 서비스, 운동 등으로 나타났으며, TF-IDF 순위로는 현장교육, 헬스케어, 재활운동기구, 서비스, 건강 순으로 나타났다. 노인 스포츠 어플리케이션에 대한 감성분석을 실시한 결과 긍정비율로 81.3%, 부정비율이 18.7%로 나타났으며, 헬스케어앱 정보격차 해소, 융복합 헬스케어기술, 확산매체, 노인헬스케어앱 산업, 사회적 배경, 콘텐츠로 총 6개의 범주가 최종적으로 도출되었다. 결론적으로 노인 헬스케어앱이 노인들에게 수용 및 활용되기 위해 확산 인프라가 잘 갖추어져 있어야 하며, 융복합 기술의 적극적인 도입과 노인도 쉽게 사용할 수 있는 콘텐츠 개발을 통해 헬스케어 앱의 효과를 극대화하여야 한다.
한국우주과학회 태양우주환경분과에서는 국내 우주환경 관측 자료 활용도를 높이고, 분야 간 융합 연구 기회를 모색하기 위해 국내 연구소와 대학에서 활용 중인 태양, 자기권, 전리권/고층대기 자료 현황을 조사하였다. 자료는 관측 방식에 따라 지상과 위성 자료로 분류하였고, 개발 또는 활용 중인 모델 정보도 포함한다. 이 논문에서는 조사 결과를 바탕으로 극지연구소와 한국천문연구원에서 운영하는 전리권/고층대기관측기 현황과 자료 설명 및 활용 방법 등을 소개한다. 극지연구소에서는 남극 장보고과학기지와 세종과학기지, 그리고 북극 다산과학기지에 전천 카메라, 페브리-페로 간섭계, 이오노존데 등을 설치해 운영 중이다. 한국천문연구원은 보현산천문대 전천카메라와 충남 계룡대 VHF(Very High Frequency)/유성 레이더를 운영하고 있으며, 국내 40여 개 GNSS(Global Navigation Satellite System) 관측소에서 수집한 자료를 사용해 전리권 전자밀도 정보(total electron content)를 산출하고 있다. 또한 보현산천문대와 탐라 KVN천문대에 GNSS 신틸레이션 수신기를 설치해 전리권 교란을 관측하고 있다. 현재 관측 자료들은 웹 페이지나 FTP, 또는 요청을 통해 이용할 수 있다. 이 밖에 논문에 담지 않은 기타 전리권/고층대기 분야 자료 현황은 한국우주과학회 홈페이지에서 다운로드할 수 있다(http://ksss.or.kr/). 이 논문을 통해 우주과학 연구자들이 우주과학 자료에 대한 장기적이고 연속적인 관리의 중요성을 인식하고, 국내에서 생산 중인 자료의 활용도와 신뢰도를 높이는 데 이바지할 수 있길 기대한다. 더불어 국내 관측 자료의 활용을 극대화하기 위한 새로운 데이터 공유 체계에 관한 논의를 시작하는 계기가 되길 바란다.
대체 불가능 토큰 (NFT: non-fungible Token)은 분할할 수 없다는 고유한 특징을 가지고 있다. 현재 NFT는 디지털 콘텐츠에 대한 소유권 증명 이상의 용도가 명확하지 않고, 토큰의 유동성이 거의 없으며, 이로 인한 가격의 예측이 어렵다. 현실에서의 부동산은 대개 가격이 매우 높은 특징으로 인해 투자 진입장벽이 매우 높다. 현물 부동산을 NFT 화하고, FT (fungible token)으로 분할하면 유동성의 증가, 접근성의 증가에 따른 투자자 커뮤니티 볼륨의 증가를 기대할 수 있다. 본 논문은 일반 투자자들이 개별적으로 구매하기 어려운 현물 부동산을 대량의 FT로 분할하고 이를 Black Litterman 모델 기반의 Portfolio 투자 인터페이스를 통해 투자할 수 있는 시스템을 설계하고 구현하였다. 이를 위해, 현물 부동산을 담보로 페깅하고, 보안적으로 안전한 블록체인인 NFT로 발행한다. 상시 변경되는 부동산 가격을 모니터링하기 위한 오라클을 사용하여, 외부 부동산 정보를 블록체인에 반영할 수 있도록 하였다. 현물 부동산 가격을 그대로 유지하고 있는 NFT를 낮은 가격의 대량 FT로 분할함으로써, 큰 유동성을 제공하고 가격 변동성 제한을 두었다. 이를 통해, 높은 가격으로 인해 투자하기 어려웠던 일반 소액 투자자들이 쉽게 투자할 수 있도록 하였다. 또한 소액 투자로 여러 개의 복수 현물 부동산에 투자하기 위한 효과적인 포트폴리오 구성을 위한 자산 포트폴리오 인터페이스를 구현하였다. 이는 Black Litterman 모델을 활용하여, 다수의 현물 부동산 NFT에 대한 투자 비율을 최적화할 수 있는 목적을 가진다. 전체 시스템은 Solidity 언어로 작성한 smart contract, Flask 웹 프레임워크, 공공데이터포털의 "국토교통부_아파트매매 실거래자료 Open API"를 활용하였다.
Seo, Yoon Kyung;Kim, Sang Hyuk;Ahn, Young Sook;Choi, Go-Eun;Choi, Young Sil;Baik, Hangi;Sun, Bo Min;Kim, Hyun Jin;Choi, Byung Sook;Lee, Sahng Woon;Park, Raejin
천문학회보
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제45권1호
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pp.56.1-56.1
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2020
한국의 고문헌 중에는 다양한 고천문 기록들이 한문 형태로 존재하며, 이를 학술적으로 활용하기 위해서는 전문 번역가 투입에 따른 많은 비용과 시간이 요구된다. 이에 인공신경망 기계학습에 의한 인공지능 번역기를 개발하여 비록 초벌 번역 수준일지라도 문장 형태의 한문을 한글로 자동번역해 주는 학술 도구를 소개하고자 한다. 이 자동번역기는 한국천문연구원이 한국정보화진흥원이 주관하는 2019년도 Information and Communication Technology 기반 공공서비스 촉진사업에 한국고전번역원과 공동 참여하여 개발 완료한 것이다. 이 연구는 고천문 도메인에 특화된 인공지능 기계학습용 데이터인 천문 고전 코퍼스를 구축하여 이를 기반으로 천문 고전 특화 자동번역 모델을 개발하고 번역 서비스하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 구축되는 시스템은 크게 세 가지이다. 첫째, 로그인이 필요 없이 누구나 웹 접속을 통해 사용이 가능한 클라우드 기반의 고문헌 자동번역 대국민서비스 시스템이다. 둘째, 참여 기관별로 구축된 코퍼스와 도메인 특화된 번역 모델의 생성 및 관리할 수 있는 클라우드 기반의 대기관 서비스 플랫폼 구축이다. 셋째, 개발된 자동번역 Applied Programmable Interface를 활용한 한국천문연구원 내 자체 서비스가 가능한 AITHA 시스템이다. 연구 결과로서 먼저 구축된 천문 고전 코퍼스 60,760건에 대한 샘플링 검수 결과는 품질 순도 99.9% 이상이다. 아울러 도출된 천문 고전 특화 번역 모델 총 20개 중 대표 모델에 대한 성능 평가 결과는 기계 번역 텍스트 품질 평가 알고리즘인 Bilingual Evaluation Understudy 평가에서 40.02점이며, 전문가에 의한 휴먼 평가에서 5.0 만점 중 4.05점이다. 이는 당초 연구 목표로 삼았던 초벌 번역 수준에 충분하며, 현재 개발된 시스템들은 자체 시험 운영 중이다. 이 연구는 특수 고문헌에 해당되는 고천문 기록들의 번역 장벽을 낮춰 관련 연구자들의 학술적 접근 및 다양한 연구에 도움을 줄 수 있다는 점에서 의의가 있다. 또한 고천문 분야가 인공지능 자동번역 확산 플랫폼 시범의 첫 케이스로써 추후 타 학문 분야 참여 시 시너지 효과도 기대해 볼 수 있다. 고문헌 자동번역기는 점차 더 많은 학습 데이터와 학습량이 쌓일수록 더 좋은 학술 도구로 진화할 것이다.
본 연구는 소비자들이 상권에 대하여 수행하는 웹 탐색 활동과 감성평가를 반영하는 데이터인 지역구 연관감성어휘를 기반으로 서울시 내 대형 상업 공간으로 정의할 수 있는 각 지역구 간의 연관 감성 네트워크에 대하여 소셜 네트워크 분석을 수행하였다. 나아가 도출한 소셜 네트워크 지표를 지역구 공공 데이터와 결합하여 보다 다각적 측면을 고려한 지역구 상권의 매출액에 영향을 미치는 요인들을 검증하였고 그 영향력의 변화 또한 확인해 보았다. 정적 데이터로 표현되는 공공 데이터만을 통해 구성된 모형으로도 높은 설명력을 가지는 것을 확인할 수 있었으나, 소셜 네트워크 분석 결과로 도출된 네트워크 지표와 결합된 모형에서는 그 설명력이 더욱 향상된 것이 확인되었다. 공공 데이터에 대한 회귀 분석 결과, 투입된 22개의 요인들 중 '골목 상권 수,' '1인당 거주면적,' '주거환경만족도,' '거래증감률,' '3년 이상 생존율'의 5개의 요인이 지역구 상권 매출액에 유의한 영향을 미치는 것이 확인되었다. 이후 공공 데이터와 네트워크 지표 결합 모형에서 투입된 지표들은 '에고 네트워크의 밀도,' '연결 중심성,' '근접 중심성,' '매개 중심성,' '아이겐벡터 중심성'이며, 이 중 '연결 중심성'과 '아이겐벡터 중심성'이 매출액에 유의한 영향을 미치며 모형 내에서 가장 높은 영향력을 보유한 것이 확인되었다. 본 연구는 각 상권이 소비자가 원하는 감성을 고려한 도시 전략 계획 수립과 이행의 실증적 근거로 활용될 수 있을 것이며, 상권에 진입하거나 재창업하는 자영업자나 잠재 창업자를 바탕으로 지역구 상권이 보유한 감성과 그 관계 구조를 고려한 상권 진입 방향성을 제공할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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