• Asia Marketing Journal
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• v.4 no.1
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• pp.25-54
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• 2002

본 연구는 개인주의-집단주의 문화 개념을 도입하여, 타인의 의견이나 집단규범이 내포된 합의정보와 제품의 속성이 나타난 속성정보가 불일치한 상황에 접했을 때 개인의 문화지향성에 따라 정보의 수용과정에 차이가 있는지를 탐구하였다. 본 연구는 접근성-진단성 프레임웍에 근거하여 정보의 수용과정 모델을 개발하고 이를 중국 및 한국의 개별소비자차원에서 검증하였다. 본 연구의 실증분석 결과, 소비자의 개인주의-집단주의 성향에 따라 불일치 정보의 수용과정이 다르게 나타났다. 집단주의 성향의 소비자들은 합의정보의 합의성 지각수준을 높게 지각할수록 합의정보의 집단자아 접근성과 집단동조 진단성 수준이 증가하여 집단의견수용의도가 높아지는 것으로 밝혀졌으며, 속성정보의 속성성 지각수준을 높게 지각할수록 속성정보의 개인자아 접근성과 개인화가치 진단성이 증가하여 개인의견반영의도가 높아지는 것으로 나타났다. 한편, 개인주의성향의 소비자들은 속성정보의 속성성 수준을 높게 지각할수록 개인화가치 진단성 수준이 높아져 개인의견반영의도가 높아지며, 합의정보의 합의성 수준을 높게 지각할수록 집단자아 접근성 수준이 높아져 집단의견수용의도가 높아지는 것으로 나타났다.

• Journal of agricultural medicine and community health
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• v.24 no.2
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• pp.315-329
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• 1999

Recently, dissatisfaction with aspects of health care has been complemented by directly at complaints such as informal, formal and litigation. But some people take action and other not in spite of feeling of dissatisfaction. This study was to investigate an accounts of patient's disagreement with doctor's care from a community sample, and make a distinction between felt disagreement and disagreement actions. This study was done in six hundred forty residents in Sungjoo County of Kyungbuk Province and Nonman city of Chungnam Province. The questionnaires of interview included sociodemographic data, health status data, a nature of patient's disagreement with doctor and actions taken following or during the disagreement episode. Approximately sixteen percent of sample reported a disagreement, and nine percent reported action taken following or during the disagreement episode. Age, educational attainment, income and area were significantly related with experience of disagreement episode in univariate analysis. In people who experienced the disagreement episode, nearly forty-one percent reported on disagreement about the diagnosis related, twenty-eight percent reported doctor-patients relationship related, twenty percent reported treatment related, and eleven percent reported prescription drug related. In people who experienced actions taken following or during the disagreement episode, nearly fifty-four percent acted as 'sought a second opinion or visit other doctor', thirty-six percent acted as 'verbally challenged the doctor', thirty-two percent acted as 'stopped prescribed treatment or medication', twenty-nine percent acted as 'made repeat visits to the same doctor', twenty-five percent acted as 'eventually left and changed doctor'. Results of multivariate analysis, age, marital status, have or haven't chronic disease, and general satisfaction with health service were significantly related with experience of disagreement episode and marital status was significantly related with experience of actions taken following or during the disagreement episode. This study is experimental and exploratory trial about a relationship between patient's disagreement with doctor and actions taken following or during the disagreement episode in some community of Korea. We find that patient's disagreement with doctor and actions taken following or during the disagreement episode is latent in our community. We suggest that the relationship between felt disagreement and disagreement action is more complicated and worthy of further study.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.239-242
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• 2007

최근 데이터의 양이 많아지고 다양해짐에 따라서 데이터를 활용하기 위한 데이터 마이닝에 관한 관심이 중대되고 있다. 데이터 분석을 위한 수집 데이터에는 수집 과정에서 분석가가 원치 않은 데이터 잡음이 발생하는 경우가 있고 그 데이터가 다른 데이터들과 같은 가중치로 데이터 마이닝에 반영되는 경우 예상과 다른 결과를 얻을 수 있다. 따라서 데이터 분석 시 데이터와 전문가 의견이 고려된 데이터 엔트로피(Entropy)를 사용하여 잡음 데이터를 다를 필요가 있다. 본 논문에서는 전문가의견을 이용한 전문가 의견 목록을 만들고 이를 데이터와 비교하여 유사한 정도에 따라 각 데이터에 가중치를 부여한다. 그리고 이 데이터를 활용한 의사결정나무(Decision Tree)를 사용하여 기존 데이터를 이용한 의사결정나무 보다 데이터 잡음의 영향을 줄이는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 학습자의 학습 활동에서 수집된 학습 행위 데이터를 사용하여 실험하였다.

• The Journal of Bigdata
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• v.1 no.2
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• pp.21-34
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• 2016

There are various investment strategy reports available online, prepared by many financial analysts. If the correlation between the title of the report and analyst forecast can be found, we can tell from the title whether analyst' forecast will be reliable or not. The objective of this study is to see the correlation between the title of analyst investment strategy report and the actual result of forecast by using the Text Mining technique. The result of actual analysis showed that "strong buy and sell call" appeared in the title lead the higher accuracy of analyst forecast and fulfillment ratio. The results that potential investors can get better information by reading the title of the analyst report. We hope that this study could be the basis for new methodologies in this area.

• Communications of Mathematical Education
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• v.16
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• pp.219-243
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• 2003

현재 진행되고 있는 제7차 수학교육과정에서 고등학교의 통계부분은 많은 변화가 일어나고 있다. 이 시점에서 고등학교 의 통계영역에 대해 고찰 해보는 것은 의미 있는 일이라 사료된다. 여기에서는 제7차 수학교육과정에서의 고등학교 통계영역의 지도와 개선방안에 관한 교사의 의견조사 및 분석을 주제로 하여 먼저 제7차 교육과정의 주요내용에 대해 살펴보고 고등학교 통계부분의 제6차 교육과정과 제7차 교육과정을 비교 해 보면서 아울러 주요 외국의 고등학교 통계 교육과정에 대해 살펴보고 현재 진행중인 제7차 수학교육과정에서의 고등학교 통계부분에 대한 현직 수학과 교사들에 대한 설문조사를 통해 설문결과를 살펴보고 설문결과에 대한 분석 및 지도방향을 고찰해보고, 결론에서는 지금까지의 연구를 통해 현재 우리나라의 고등학교 통계교육에 대한 문제점과 개선점에 대한 본인의 의견을 서술하고자 한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.17 no.9
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• pp.39-47
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• 2012

The opinion of user on a certain product is expressed in positive/negative sentiments for specific features of it. In some cases, they are expressed for a holistic part of homogeneous specific features, or expressed for product itself. Therefore, in the area of opinion mining, name of opinion features to be extracted are specific feature names, holonyms for theses specific features, and product names. However, when the opinion target is described with product name or holonym, sometimes it may not match feature name of opinion sentence to true opinion target intended by the reviewer. In this paper, we present a method to extract opinion targets from opinion sentences. Most importantly, we propose a method to extract true target from the feature names mismatched to a intended target. First, we extract candidate opinion pairs using dependency relation between words, and then select feature names frequently mismatched to opinion target. Each selected opinion feature name is replaced to a specific feature intended by the reviewer. Finally, in order to extract relevant opinion features from the whole candidate opinion pairs including modified opinion feature names, candidate opinion pairs are rearranged by the order of user's interest.

• Journal of Digital Convergence
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• v.18 no.7
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• pp.93-99
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• 2020

Text mining is one of the big data analysis methods that extracts meaningful information from atypical large-scale text data. In this study, text mining was used to monitor citizens' opinions on the policies and systems being implemented. We collected 5,108 newspaper articles and 748 online cafe posts related to 'Gyeonggi Lacal Currency' and performed frequency analysis, TF-IDF analysis, association analysis, and word tree visualization analysis. As a result, many articles related to the purpose of introducing local currency, the benefits provided, and the method of use. However, the contents related to the actual use of local currency were written in the online cafe posts. In order to revitalize local currency, the news was involved in the promotion of local currency as an informant. Online cafe posts consisted of the opinions of citizens who are local currency users. SNS and text mining are expected to effectively activate various policies as well as local currency.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2011.05b
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• pp.655-658
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• 2011

기초의학 강의 요원의 부족은 교육에 대한 부담과 연구활동 위축이라는 이중고를 초래하고 있다. 기초의학 강의의 효율성을 높이기 위하여 다양한 연구 및 해결책이 제시되어 왔으며, 통합강의 역시 그 대안의 하나로서 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 새롭게 부각되고 있는 기초의학 통합강의에 대한 가상강의(cyber lecture) 적용의 실효성과 타당성을 설문조사와 교과목 운영의 경험을 중심으로 분석하였다. 설문조사에 대해 학생들은 가상강의의 내용, 난이도, 진행 및 멀티미디어 컨텐츠 등에 대해 대체로 만족스러운 의견을 제시하였다. 또한 가상강의가 통합강의 운영을 보완해주는데 효율적일 것이라는 의견과 더불어, 향후 통합강의에서 가상강의의 비중을 학대할 필요성에 대해서도 찬성의견이 반대의견보다 지배적임을 알 수 있었다. 뿐만 아니라, 통합강의 실습의 일부분을 가상강의에서 운영하는 방안에 대해서도 대체로 긍정적이었다. 통계분석 결과, 가상강의에 대해 긍정적이거나 부정적인 의견들은 기초신경학 통합강의 성적이 우수한 학생과 보통이하인 학생들 사이에 유의한 차이를 보이지 않았으나 (${\chi}^2$ 검증 결과), 성적이 우수한 학생일수록 가상강의의 효율성에 대해 긍정적이라는 경향은 알 수 있었다(Spearman 등위상관계수를 산출한 결과). 본 연구결과를 통해 제시된 개선방안과 축적된 경험을 바탕으로 점차 가상강의의 비중을 높이고 강의교수들 간의 유기적 협조가 이루어진다면 가상강의는 향후 기초의학 통합강의 운영의 새로운 패러다임(paradigm)이 될 것으로 사료된다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.7 no.2
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• pp.149-156
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• 2021

Text mining is one of the useful tools to discover public opinion and perception regarding political issues from big data. It is very common that users of social media express their opinion with newly-coined words such as slang and emoji. However, those new words are not effectively captured by traditional text mining methods that process text data using a language dictionary. In this study, we propose effective methods to extract newly-coined words that connote the political stance and opinion of users. With various text mining techniques, I attempt to discover the context and the political meaning of the new words.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.25 no.1
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• pp.109-140
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• 2008

The primary objective of this paper investigates whether asymmetric volatility phenomenon is caused by differences of opinion among investors and analyses information availability has an effect on asymmetric volatility. The empirical test period covers recent 6 years from January 4, 2000 to December 29, 2005. Five portfolios have been formed according to information availability(volume and market value). For the purpose of this study, We use TGARCH model, TGARCH-M model and adjusted model which include trading volume as a proxy differences of opinion among investors. The results are summarized as follows ; First, adjusted model analysis shows that asymmetric volatility phenomenon is disappeared or asymmetric coefficient and ratio is decreased than basis model. Second, portfolio analysis shows that the higher volume and market value, the more prominent asymmetric volatility phenomenon. And adjusted model analysis shows the higher volume and market value, the more decrease asymmetric ratio. Over all, assertion that differences of opinion among investors has caused asymmetric volatility phenomenon is regarded as reasonable. And, We see that information availability have great effect on asymmetric volatility phenomenon. We think that theses results can also occur opinion adjustment of optimistic investors. Namely, asymmetric volatility phenomenon can occur difference of information authenticity.