• 제목/요약/키워드: Medical blog

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머신러닝을 이용한 의료 및 광고 블로그 분류 (A Classification of Medical and Advertising Blogs Using Machine Learning)

  • 이기성;이종찬
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제19권11호
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    • pp.730-737
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    • 2018
  • 행복한 삶의 질을 목적으로 하는 의료소비자가 증가하면서 웹에 분산되어 있는 블로그의 의료 정보를 바탕으로 신뢰성 있는 의료 시설을 선택하고 고품질의 의료 서비스를 받음으로서, 시간과 비용을 절약할 수 있는 O2O 의료 마케팅 시장이 활성화 되고 있다. 인터넷, 모바일, SNS 등에서 증가하는 비정형 텍스트 데이터는 전문 의료 지식 이외에 작성자의 관심, 선호, 예상 등을 직간접적으로 반영하고 있기 때문에 의료정보의 신뢰성을 담보하기 어렵다. 본 연구에서는 빅데이터 및 MLP를 사용하여 의료정보 블로그를 분류 (의료블로그, 광고블로그)함으로서 사용자에게 보다 고품질의 의료정보 서비스를 제공하는 블로그 판단 시스템을 제안한다. 제안된 빅데이터 및 머신러닝 기술을 통해 인터넷상에 존재하는 국내의 다수 의료정보 블로그를 종합, 분석한 후 질환별 개인 맞춤형 건강정보 추천 시스템을 개발한다. 이를 통하여 사용자는 자신의 건강문제를 지속적으로 점검하고 가장 적절한 조치를 취함으로서 자신의 건강 상태를 유지하는 것이 가능할 것으로 기대된다.

의료정보 교육을 위한 웹기반 PBL 교수·학습 콘텐츠 개발 모형 (Web based PBL Teaching·Learning Development Model for Medical Education)

  • 주현재;박주희
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제10권10호
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    • pp.246-254
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    • 2010
  • 오늘날 국내외적으로 의료정보에 대한 관심과 요구가 나날이 증가함에 따라 의료현장에서 이를 전문적으로 취급하고 관리할 의료정보 전문가 양성이 중요한 현안이 되었다. 그러나 국내 대학에서는 아직까지 변화하는 의료정보 교육환경에 적합한 교수 학습 방법을 마련하지 못하고 있다. 이러한 상황에서 웹기반 PBL 수업이 대안이 될 수 있다. 본 논문에서는 의료정보 교육을 위해 웹 기반 PBL 교수 학습 콘텐츠 개발 모형을 제시하였다. 제시된 웹 기반 PBL 모형은 기존의 PBL에 LMS를 활용한 온라인 학습활동을 추가한 방식이며, 한 학기동안 수업에 적용한 결과 강의평가 객관식 점수가 4.64로 나타나 전년도의 강의식 수업 평가인 4.17보다 0.47점 더 향상되었고, 학생들의 서술적 평가 역시 매우 긍정적으로 나타났다. 또한 학습자 개인블로그의 댓글과 트랙백의 횟수를 조사한 결과 학습자간 상호작용이 활발히 이루어졌음을 확인할 수 있었다.

Funology Body : Funology와 '몸의 철학' 이론을 바탕으로 한 어플리케이션 분류 검색 체계 연구 (Funology Body : Classified Application System Based on Funology and Philosophy of the Human Body)

  • 길태숙;장준호;주현선;권지은
    • 감성과학
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    • 제13권4호
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    • pp.635-646
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    • 2010
  • 본 논문에서는 Funology(퍼놀로지)와 몸의 체험 통해 형성된 언어개념 및 사고를 바탕으로 새로운 어플리케이션 분류 체계를 연구하고, 이를 Funology Body로 명명하였다. Funology Body는 크게 몸, 세계(환경), 디바이스 툴의 구성을 가진 분류 및 검색 체계이다. 몸은 신체의 부위에 따라 Brain, Eyes, Ears, Nose, Mouth, Hand, Torso, Feet, Heat로 구분할 수 있는데, 몸 부분의 개념과 관련된 앱을 연결시켜 분류체계를 구성함으로써 쉽고 직관적이며, 체험적인 검색을 가능하게 하였다. 봄의 구성 중 Brain은 사고와 관련된 어플리케이션을 포함할 수 있도록 Book, Account, Business, Memory, Education, Search, Aphorism로 하위분류되어 있으며, Eyes는 시각과 관련된 Video, Photography, Broadcast로, Ears는 청각과 관련된 Music, Instrument, Audio, Radio로, Nose는 후각과 관련된 Perfume, Smell로, Mouth는 먹을 것 및 의사소통과 관련된 Food, SNS, Chatting, Email, Blog로 Hand는 조작하고 만들고 장난치는 것과 관련된 Games, Kits, Editing으로 Torso는 내장을 보호하고 몸의 중심을 이루는 개념과 관련된 Health, Medical, Dance, Sport, Fashion, Testyuorself로 Feet는 이동하여 영토를 넓히는 개념과 관련된 Travel, Transportation, Map, Outdoor로, Heat는 감정과 관련된 Fear, Anger, Joy, Sadness, Acceptance, Disgust, Expectation, Surprise로 이루어져 있다. 그밖에 세계(환경)는 News, Time, Weather, Map, Fortune, Shop으로 디바이스 툴은 Interface, Utilities로 구성되어 있다. 직관적이고, 감각적인 재미를 줄 수 있다는 것뿐만 아니라 변화하는 어플리케이션 사용자의 태도와 취향을 유연성 있게 반영할 수 있다는 점에서 기존 분류체계와는 다른 Funology Body의 특정을 찾을 수 있다.

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오피니언 마이닝 알고리즘 기반 음성인식 인터뷰 모델의 설계 및 구현 (Design And Implementation of a Speech Recognition Interview Model based-on Opinion Mining Algorithm)

  • 김규호;김희민;이기영;임명재;김정래
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제12권1호
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    • pp.225-230
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    • 2012
  • 오피니언 마이닝은 기존의 데이터 마이닝 기술을 활용하여 웹 상에 개재된 블로그, 상품평등에 나타난 저자의 의견을 추출하는 분야로써 텍스트의 주제를 판단하는 것이 아닌 주제에 대한 저자의 태도를 판단하는 기술이다. 본 논문에서는 오피니언 마이닝 알고리즘과 공개된 음성인식 API을 사용하여 텍스트가 아닌 음성의 대한 데이터의 감정을 판단하기 위해 제안했다. 이 시스템은 공개된 Google Voice Recognition API와 주제어와 관련된 순위화 알고리즘, 개선된 극성 판단 알고리즘을 통하여 설계하고, 이를 바탕으로 음성인식 인터뷰 모델을 구현한다.

비정형 빅데이터를 이용한 COVID-19 주요 이슈 분석 (Analysis of Major COVID-19 Issues Using Unstructured Big Data)

  • 김진솔;신동훈;김희웅
    • 지식경영연구
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    • 제22권2호
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    • pp.145-165
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    • 2021
  • 2019년 12월 말, 전 세계를 혼란에 빠트린 코로나바이러스감염증-19(COVID-19)의 팬데믹이 시작되었다. 이러한 위기를 극복하고 피해를 최소화하기 위해 정부와 기관에서는 기존의 정책지원 효과를 극대화하고 변화하는 사회를 반영한 전방위적 대응책 마련이 필요하다. 사회적으로 부각되는 논제와 관심사항의 주제를 파악하기 위해, 본 연구는 소셜미디어의 빅데이터를 통해 코로나19와 관련된 주요 생각, 태도, 감정 등을 파악한다. 특히 정부의 대응에 관한 대중의 견해를 알기 위해 '정부 대응방향'을 기준으로 시기를 나누어 분석을 진행했다. 분석에 활용한 데이터는 네이버를 통해 2019년 12월 31일부터 2020년 12월 12일까지 수집되었다. 또한, 분석을 위해 텍스트마이닝 기법 중 TF-IDF 키워드 추출과 LDA 토픽모델링을 활용하였다. 그 결과, 8개의 코로나19 관련 주요 이슈가 도출되었으며, 이러한 이슈 사항과 주요 키워드를 기반으로 해당 분야에서의 코로나19 및 감염병 대응 정책 전략을 제시하였다. 본 연구는 코로나19 팬데믹과 같은 위기상황에 정부와 관련 기관이 국민의 필요와 요구에 따른 정확한 대응책을 마련하는 데 기초자료를 제공했다는 점에서 의의를 가진다.

전자상거래의 지능형 RSS 도입을 위한 이슈 분석과 지능형 RSS 프레임워크의 제안 (Issues of Applying Intelligent RSS Framework to Electronic Commerce)

  • 박상언;강주영;김우주
    • 한국전자거래학회지
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    • 제12권2호
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    • pp.269-290
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    • 2007
  • RSS는 향후 IT와 관련된 전 분야의 변화를 주도할 것으로 기대되는 웹 2.0의 핵심적인 요소이다. 뉴스, 블로그, 멀티미디어, 의학, 학술 등 다양한 분야에서 웹 콘텐츠의 지속적인 배포를 위해 활발히 사용되고 있으며, 전자상거래에서도 향후 효과적인 마케팅 수단이 될 것으로 예측되고 있다. 본 논문에서는 현재 국내 쇼핑몰에서 활용되고 있는 RSS의 문제점들을 분석하고, 이로부터 RSS의 효과적인 전자상거래 적용을 위한 요구사항들을 제안하였다. 그리고, 요구사항의 구현과 관련된 다양한 이슈들과 해결책을 제시한 후, 이를 기반으로 전자상거래를 위한 지능형 RSS 프레임워크를 제안하였다. 제시된 프레임워크에서 RSS 정보의 의미 해석을 위해서는 RSS 기반의 정보 제공자와 RSS 리더기 사이에 형식적 상호운용성과 의미적 상호운용성이 보장되어야 한다. 본 논문에서는 시맨틱 웹을 이용해 이와 같은 상호운용성을 구현하는 방안을 제시하였다.

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빅데이터를 활용한 젠트리피케이션 상권의 장소성 분류와 특성 분석 -서울시 14개 주요상권을 중심으로- (Classifying and Characterizing the Types of Gentrified Commercial Districts Based on Sense of Place Using Big Data: Focusing on 14 Districts in Seoul)

  • 김영재;박인권
    • 지역연구
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    • 제39권1호
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    • pp.3-20
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    • 2023
  • 본 연구는 젠트리피케이션이 발생한 상권의 장소성을 파악하여 상권의 확장과 쇠퇴 속에서 장소성의 구체적인 모습을 유형화하고 유형별 특징을 분석하는 것을 목적으로 한다. 소셜 미디어를 통해 수집된 대용량 문서를 활용하여 위계적 군집분석을 시행하였으며, 지역별 장소성을 인지적 차원의 <경험>과 실재적 차원의 <상권특성>으로 구분하여 상권 군집별 특성을 확인하였다. 이를 위해 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation: LDA) 토픽모델링 기법과 서울시 우리마을가게 상권분석서비스를 통해 수집된 상권별 매출액 통계자료를 활용하였다. 분석 결과 서울시 젠트리피케이션 상권은 고유한 특성을 가진 '연극 상권', '전통문화 상권', '여성 미용 상권', '고급음식점 및 의료서비스 상권', '트렌디 상권'으로 분류되는 것으로 나타났다. 연구의 결과를 바탕으로 보다 효율적이고 지역별 특색에 맞는 상업정책들을 시행할 수 있을 것으로 기대한다.

Korean Customer Attitudes Towards SNS Shopping

  • Cho, Young-Sang;Heo, Jeong-Yoon;Youn, Myoung-Kil
    • 유통과학연구
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    • 제10권8호
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    • pp.7-14
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    • 2012
  • As a new format of retailing, social shopping on SNS has rapidly grown in recent. Although there is much literature associated with customer behaviours in the academic world, little attention has been paid to identifying the shopping patterns of SNS shoppers. This paper will, thus, identify how perceived value has an impact on the buying intention of SNS shoppers, after illustrating what kind of factor influences the formation process of perceived value in the Korean marketplace. Given that SNS shoppers are for the most part 20s as well as 30s, the authors handed out questionnaires to them. Furthermore, based on literature review results, the conceptualised research model was developed. Despite lack of literature, the authors developed five constructs like price reduction, quantity- and time-limited message, product ranges, information-sharing, and required number of shoppers. The researchers made a considerable effort to identify the relationship between research concepts and each variable, based on a few research analysis methods such as frequency analysis, the Varimax rotation technique used orthogonal rotation, Cronbach's Alpha, PCA (Principle Component Analysis), and the like. Amongst the 5 variables used to measure the degree of influences on the perceived value as a social shopping characteristic, it has been evident that price cut, required minimum shoppers, product variety, and information-sharing have a positive impact on the perceived value formation processes of SNS customers. Also, this research implies that SNS retailers can differentiate themselves from other retailers by differently using the above factors. From a practitioner's point of view, these factors should be strategically used to increase the social shopping opportunities of SNS users. It is, furthermore, evident that the perceived value formed by the above 4 factors have played an important role in the buying decision process of SNS customers. In a sense, whether customers are aware of higher price cut rates, information-sharing, required minimum shoppers, and product variety has a positive impact on making buying decisions. From a retailer's point of view, online shopping mall operators are able to use blog as well as twitter to improve the buying intention as a marketing tool of social network, because the business activities provided by social shopping retailers, like the rapid, accurate responses to customer requirements, the provision of a variety of information, and the communications between customers are closely related to buying intentions. There are a few research limitations to conduct this empirical research. It was not easy to review prior papers, due to its lack. In spite of the increasing number of SNS shoppers in Korea, little research attention has been paid to this kind of research topic by academicians, because buying products or services through SNS is in its infancy. With regard to research populations, it would be difficult to generalise the research findings in Korea, owing to unbalanced respondent distribution. Considering the above research limitations as well as the growth of social shopping, many authors should pay considerable attention to SNS-related issues in the future, and develop the more sophisticated criteria to measure the characteristics of SNS shoppers.

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빅데이터 분석을 통한 문학치료의 대중적 인지도 분석 - 국문학과 통계학의 융합적 측면 (The Analysis of Public Awareness about Literary Therapy by Utilizing Big Data Analysis - The aspects of convergence literature and statistics)

  • 최경호;박정혜
    • 디지털융복합연구
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    • 제13권4호
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    • pp.395-404
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    • 2015
  • 본 연구에서는 빅데이터(big data)를 활용한 분석을 통해 문학치료에 대한 일반인들의 인식을 고찰하는 것으로 문학치료의 객관적인 인지도를 탐색하였다. '문학치료'에 대한 온라인상의 소셜 네트워크 서비스(SNS)자료에 대해 빅데이터 관점에서의 분석을 통한 의미정보 도출을 목적으로 텍스트 마이닝과 관련된 오피니언 마이닝 기법을 활용하여 문학치료와 관계된 키워드의 내용분석을 주요 연구방법으로 하였다. '문학치료'를 중점적으로 파악하면서,'독서치료'를 함께 비교 분석하였다. 연구 조사 기간은 2014년 10월 10일부터 2014년 11월 10일까지 30일 동안 블로그와 트위터 등의 소셜 네트워크 서비스(SNS)자료를 검색대상으로 하였다. 연구 분석 결과에 따라 문학치료 지평의 확산과 문학치료 지형의 구조적 조화, 문학치료 인식의 축을 견고하게 하는 것이 필요하다는 결론을 내릴 수 있다. 본 연구는 문학치료에 대한 일반인들의 인지도를 탐색하고 이에 관련한 문학치료의 활성화를 위한 대안을 제시할 수 있다는 점에서 의의를 찾을 수 있다.