Purpose: This study examines the history of the evolution of MS analysis and intends to consider the future direction of technological development through the difference from the latest technology, SIFT-MS. Research design, data and methodology: A method of analysis will be described in detail at the below by SIFT-MS (Selected Ion Flow Mass Spectrometry), which is a technology developed by a company called SIFT Technologies. Results: The initial concept of mass spectrometry was begun in the late 1890s, and it continues to evolve even after the 21st century through the ripening stage of the 20th century. The development process of mass spectrometry by year has been described in detail in the Main text. Conclusions: Mass spectrometry, qualitative and quantitative analysis of substances plays a very important role in the research and medical fields. The development of these analytical methods is expected to continue in the future, and faster and more accurate qualitative analysis and mass spectrometry will be developed than the level currently reached. In addition, it is expected that hardware and software will be configured so that non-analysis experts can handle it easily, and it will be used as a technology that is more closely related to our lives.
Text data plays a significant role in understanding and analyzing trends in consumer, business, and social sectors. For text analysis, there must be a corpus that reflects specific domain knowledge. However, in the field of fashion, the professional corpus is insufficient. This study aims to develop a taxonomy and thesaurus that considers the specialty of fashion products. To this end, about 100,000 fashion vocabulary terms were collected by crawling text data from WSGN, Pantone, and online platforms; text subsequently was extracted through preprocessing with Python. The taxonomy was composed of items, silhouettes, details, styles, colors, textiles, and patterns/prints, which are seven attributes of clothes. The corpus was completed through processing synonyms of terms from fashion books such as dictionaries. Finally, 10,294 vocabulary words, including 1,956 standard Korean words, were classified in the taxonomy. All data was then developed into a web dictionary system. Quantitative and qualitative performance tests of the results were conducted through expert reviews. The performance of the thesaurus also was verified by comparing the results of text mining analysis through the previously developed corpus. This study contributes to achieving a text data standard and enables meaningful results of text mining analysis in the fashion field.
본 연구는 질적 연구를 시작하는 초보 연구자들을 위해 질적 연구의 기본적인 배경 학적 이론과 방법의 틀을 제시하고, 특수체육에서 질적 연구의 질을 평가하는 기준을 제시하는 데 있다. 첫째, 질적 연구의 기본이 되는 인식론의 이해를 설명하였다. 둘째, 질적 연구에서 가장 많이 활용되는 자료 수집 방법론을 제시하였다. 셋째, 질적 연구에서 자료 분석 방법과 타당성 확보의 근거를 제시하였다. 마지막으로, 특수체육 영역에서 활용되는 질적 연구 질의 평가 기준을 제시하였다. 국 내외 특수체육 분야에서 질적 연구의 숫자는 계속 늘어나고 있고 그 중요성 또한 계속 강조되고 있다. 질적 연구는 연구자들이 참여자들을 관찰, 이해, 분석 그리고 해석하는 과정을 요구하기 때문에 연구자의 역할은 대단히 중요하다. 따라서, 질적 연구를 처음 시작하는 연구자들은 질적 연구의 본질적인 이해와 연구 방법론의 습득이 요구된다. 또한, 지속적인 질적 연구의 질의 평가로 좀 더 깊이 있는 질적 연구의 결과물이 특수체육 분야에 적용돼야 할 것이다.
본 연구는 기존의 연구성과 분석의 한계를 극복하고 영향력이나 파급효과 등 질적 중심의 연구성과 분석을 위해 텍스트 마이닝, 인용 분석 등을 활용한 새로운 계량정보학적 분석지표를 제안하였다. 즉, 논문품질지수, 인용 영향력지수, 지식확산지수, 국제협력연구지수, 우수논문 생산지수 등 새로운 연구성과 분석지표를 제안하여 질적인 측면을 중심으로 한 연구성과 분석이 가능하도록 하였다. 그리고 제안된 지표를 활용하여 사례분석을 수행하여 그 가능성을 확인하였다.
Computational techniques for topic classification can support qualitative research by automatically applying labels in preparation for qualitative analyses. This paper presents an evaluation of supervised learning techniques applied to one such use case, namely, that of labeling emotions, instructions and information in suicide notes. We train a collection of one-versus-all binary support vector machine classifiers, using cost-sensitive learning to deal with class imbalance. The features investigated range from a simple bag-of-words and n-grams over stems, to information drawn from syntactic dependency analysis and WordNet synonym sets. The experimental results are complemented by an analysis of systematic errors in both the output of our system and the gold-standard annotations.
본 논문은 친환경 연료 중 하나인 수소 원료를 바탕으로 미래의 에너지 문제와 공해 문제를 해결할 수 있는 수소연료전지 기술 도메인에 대해 특허 분석을 실시했다. 특허분석은 현재 기술 수준과 미래 발전 방향을 발견할 수 있어 기술로드맵 수립에 많이 활용된다. 그러나 기존의 특허분석은 정성적인 분석 및 간단한 통계분석으로 현재의 기술 환경을 반영하지 않은 분석 결과를 제안할 수 없다. 현재의 기술 환경은 기술의 융복합으로 발전을 나타내고 있고, 발전 속도는 매우 가파르게 성장하여 정성적인 분석은 시대적 분석 요건에 옳지 않다. 그래서 본 논문은 현재의 기술환경을 반영한 지식상속성(Knowledge Persistence, KP) 기반의 주경로 분석과 텍스트마이닝 방법을 활용하여, 수소연로전지 기술도메인에서 핵심특허 발견, 중요 기술 발전, 유망기술을 조망한다.
하인리히의 법칙에 근거한 준해양사고는 사고를 미리 방지할 수 있는 수단으로서 매우 중요하다. 이에 본 연구에서는 정성적 데이터가 주를 이루는 정박 중 발생한 준해양사고에 대해 다양한 통계 분석 방법을 활용하여 정량적 결과를 도출하고자 하였다. 이를 위해 다양한 해운회사로부터 준해양사고 자료를 수집하여 분석에 쉽도록 재분류하였고, 텍스트마이닝 분석기법을 활용하여 1차 분석하여 주요 키워드를 도출하였다. 도출된 키워드는 전문가 집단의 검증을 거쳐 의미 있는 단어만 선택되었고, 시계열 및 군집 분석을 시행하여 정박 중 발생할 수 있는 준해양사고를 예측하였다. 이를 통해, 데이터 분석기술을 활용하면 정성적 준해양사고 자료를 정량화된 데이터 전환과 통계적 분석이 가능함을 확인할 수 있었다. 또한, 발생 가능한 준해양사고의 경향을 파악함으로써 원인과 예방 대책에 대한 정보 제공도 가능함을 확인할 수 있었다.
Objectives : In this paper, we investigated the applicability of text mining to Korean Medical Classics and suggest that researchers of Medical Classics utilize this methodology. Methods : We applied text mining to the Huangdi's internal classic, a seminal text of Korean Medicine, and visualized networks which represent connectivity of terms and documents based on vector similarity. Then we compared this outcome to the prior knowledge generated through conventional qualitative analysis and examined whether our methodology could accurately reflect the keyword of documents, clusters of terms, and relationships between documents. Results : In the term network, we confirmed that Qi played a key role in the term network and that the theory development based on relativity between Yin and Yang was reflected. In the document network, Suwen and Lingshu are quite distinct from each other due to their differences in description form and topic. Also, Suwen showed high similarity between adjacent chapters. Conclusions : This study revealed that text mining method could yield a significant discovery which corresponds to prior knowledge about Huangdi's internal classic. Text mining can be used in a variety of research fields covering medical classics, literatures, and medical records. In addition, visualization tools can also be utilized for educational purposes.
BF인증을 도입하여 운영한 이래 2020년 2월까지 총 6,432건의 인증서 발급이 있었고, 그 중 교육연구시설은 건축물 6,237건 중 1,091건(예비인증 754건, 본인증 337건)으로 약 20%의 BF인증을 취득하였다. BF인증 건축물 평가지표 3개 항목 매개시설, 내부시설, 위생시설 중점적으로 정성평가를 실시하고, 그 도출 결과를 Text Mining 분석 통해 주요 키워드를 도출한다. 도출된 결과 매개시설의 경우 접근로에 대한 문제점이 발생되었으며, 내부시설의 계단에 대한 평가사항 중 사용자에 대한 평가지표 마련이 필요하다는 결과를 알 수 있었다. 마지막으로 위생시설의 경우 주민 개발시설에 설치되는 화장실에 대한 개선이 필요한 것을 알 수 있었다. 도출된 결과를 바탕으로 학교시설 BF인증에 필요한 평가지표가 별로도 마련되어야할 것이다.
최근 경제적 사회적 부가가치를 창출할 수 있는 유망분야를 선정하여 국가 전략 및 정책 수립 시 반영하기 위해 미래 핵심 이슈를 발견하고 트렌드를 분석하는 것에 대한 관심이 급증하고 있다. 기존에는 미래의 핵심 기술이나 이슈를 발견하고 트렌드 분석을 통해 미래유망분야를 선정하는 연구를 위해 문헌 조사 또는 전문가 평가와 같은 정성적 연구방법이 사용되어 왔다. 그러나 이 연구방법은 대량의 정보로부터 결과를 도출하는데 많은 시간과 비용이 소요될 뿐만 아니라 전문가의 주관적인 가치가 반영될 가능성이 존재한다. 이와 같은 한계점을 보완하고자 최근 국토교통, 안전, 정보통신기술 등 다양한 분야에서 미래유망분야를 선정하기 위하여 정성적 연구방법에 텍스트 마이닝과 같은 정량적 연구방법을 상호 보완적으로 활용하는 방식으로 트렌드 분석을 수행하는 연구 방법론의 패러다임 변화가 시도되고 있다. 본 연구는 항공산업 전반적인 분야에 빅데이터 분석 방법인 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 항공 분야의 연구동향을 파악하고 미래유망분야를 전망하였다. 텍스트 마이닝 기법 중하나인 토픽 분석을 이용하여 항공산업 전반적인 분야의 문서 집합 내 잠재된 토픽을 추출하고, 연도별로 핵심 토픽의 추이를 분석하였다. 분석 결과 항공산업의 미래유망분야로 항공안전정책, 항공운임(저가항공), 그리고 친환경 고연비 연료가 도출되었다. 본 연구결과는 분석 대상을 논문에 한정하여 수행하였다는 한계점이 존재하나, 항공산업 분야의 핵심 이슈를 도출하기 위하여 텍스트 마이닝 기반의 트렌드 분석에 대한 활용가능성을 제시하고, 미래유망분야를 선정하기 위한 정량적인 분석 방법론의 전형을 마련하였다는 점에서 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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