• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.307-310
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• 2020

본 논문에서 이슈 키워드 추출을 위해 텍스트 마이닝(Text Mining) 기술을 요구한다. 사회적 이슈 키워드를 추출하기 위해 키워드 수집 모델이 되는 사이트에서 크롤링(crawling)을 수행한 뒤, 형태소 단위 의미있는 단어를 수집하기 위해 형태소 분석(morphological analysis)을 수행한다. 한국어 형태소 분석을 위해 파이썬의 코엔엘파이(KoNLPy) 패키지를 활용한다. 형태소 분석을 통해 나뉘어진 단어에서 통계를 내어 이슈 키워드 추출한다. 이슈 키워드를 뒷받침할 연관 단어를 분석하기 위해 단어 임베딩(Word Embedding)을 수행한다. 단어 임베딩 수행을 위해 Word2Vec 모델 중 Skip-Gram 방법론을 적용하여 연관 단어를 분석하도록 개발하였다. 웹 소켓(Web Socket) 통신을 통한 채팅 프로그램의 상단에 분석한 이슈 키워드와 연관 단어를 출력하도록 개발하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.139-140
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• 2022

최근 소셜 네트워크 서비스 시장이 급속히 성장함에 따라 SNS 사용자 또한 지속적으로 증가하고 있다. 그러나, 광고성 게시물도 함께 증가함에 따라 해시태그 기반 검색의 정확도가 감소하는 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 SNS 검색 활동의 정확도와 효율성을 개선하기 위하여 SNS 해시태그 기반 재검색 시스템을 제안한다. 제안 시스템을 적용하면 SNS 사용자의 검색 활동의 정확도와 효율성이 증가할 것으로 기대된다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.18 no.2
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• pp.373-378
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• 2023

Untypical symptoms and lack of diagnostic records make it difficult for even medical specialists to detect rare diseases. Thus, it takes a lot of time and money from the onset of symptoms to an accurate diagnosis, which seriously results in physical, mental, and economic pressure on patients. In this paper, we propose and implement an early detection assistance system for rare diseases using web crawling and text mining, which can suggest the names of suspected rare diseases so that medical staffs can easily recall the disease names and make a final diagnosis of the rare diseases.