본 연구에서는 영화 관람 후 높은 평점을 매긴 집단과 낮은 평점을 매긴 집단 중 어느 집단이 영화에 대해 더 많은 이야기를 하는지, 즉 온라인 리뷰를 길게 작성하는지에 대해 알아보고자 하였다. 이를 위해 네이버 영화 API에서 제공하는 영화 평점과 리뷰 데이터를 수집하였고, 한국영화진흥위원회에서 제공하는 영화 손익분기점 데이터를 이용하여 영화를 흥행성공, 흥행부진, 흥행실패로 구분하여 영화 평점과 리뷰길이 간의 상관관계, 영화 개봉 전과 후, 흥행여부에 따른 리뷰길이의 특성, 마지막으로 영화 평점이 리뷰길이에 영향을 미치는가에 대한 회귀분석을 실시하여 제시하였다.
Opinion mining involves the analysis of customer opinions using product reviews and provides meaningful information including the polarity of the opinions. In opinion mining, feature extraction is important since the customers do not normally express their product opinions holistically but separately according to its individual features. However, previous research on feature-based opinion mining has not had good results due to drawbacks, such as selecting a feature considering only syntactical grammar information or treating features with similar meanings as different. To solve these problems, this paper proposes an enhanced feature extraction and refinement method called FEROM that effectively extracts correct features from review data by exploiting both grammatical properties and semantic characteristics of feature words and refines the features by recognizing and merging similar ones. A series of experiments performed on actual online review data demonstrated that FEROM is highly effective at extracting and refining features for analyzing customer review data and eventually contributes to accurate and functional opinion mining.
In commemoration of Vol. 30, Issue 1, our journal prepares four review articles and two original papers. The first review article provides guidelines for medical treatment for emergencies in an aircraft furing flight. This guideline addresses the resources and medical equipment available to physicians on board, common medical conditions, how to deal with them, including legal issues. The second review article covers historically meaningful animals that have contributed to aerospace research and the role of a veterinarian. The third one describes cardiovascular, musculoskeletal, and vestibular physiological effects of microgravity on the human body. As we are about to enter an aging society, the fourth review article introduces guidelines for safe overseas travel for senior passengers. The role of the aviation medical examiner is to maintain aircrew's health and to help them work long and healthy. In this regard, Choi et al. analyzed the physical examination data and sick leave data of an airline. Han et al. investigated the aerospace medical examination data of the Republic of Korea and suggested a solution to some common health problems of the crew.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제25권2호
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pp.53-72
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2018
This empirical study explored characteristics that affect the usefulness of online reviews, in the China e-commerce platform, and implemented multiple regressions to find factors that significantly influence on product sales, ultimately. Till now, prior studies have continuously revealed what factor affects usefulness of online review or product sales, only in respective terms. The point of our study is that we built two-level regression models, thereby being able to comprehensively analyze these two different targets. Before plunging into running regressions, we carefully collected 192,764 online review data for 200 products extracted from the Jingdong, the second biggest e-commerce platform in China. Also, we gathered "review sentimental scores" variable from each review and used that one as a core variable in our regression model, thus we were able to implement both quantitative and qualitative research. The evidences from the two-level regression models showed that the extent to which a product is experience good positively affects both usefulness of a review and product sales, again the usefulness of a review contributes to product sales in sequence. Also, the property of experience good has interaction effect on both for two-level regression models. Our main findings highlight the importance of role of online review to business performance of e-commerce firms.
SNS의 등장으로 인터넷 이용자들이 온라인에 남기는 텍스트의 양이 방대해지고 그 중요성이 강조되고있다. 특히 네이버의 영화 탭에서 볼 수 있는 영화 평점이나 리뷰는 실제로 관객들이 영화를 보기 전 해당 영화를 볼 것인지 결정하는 데 주요 요인이 되기도 한다. 본 연구는 실제 네이버 영화 리뷰 데이터를 가지고 평점을 예측하는 분석을 수행했다. 영화 리뷰 데이터를 분석하기 위해 평점의 분포를 통해 데이터 특성을 살펴보았고, 텍스트의 의미를 분석하기 위해 형태소 분석을 통한 한국어 자연어처리를 수행했다. 또한 평점 예측에 활용할 모델 선택을 위해 2-Class와 multi-Class 문제들에 대해 머신러닝과 딥러닝, 회귀와 분류 분석을 비교했으며, 오분류의 원인을 영화 리뷰 데이터 특성과 연관시켜 서술했다.
Background: Most antipsychotic drugs studies have been mainly conducted on side effects, randomized clinical trials, utilization rates, and trends. But there have been few studies on the influencing factors in elderly patients. The purpose of this study was to analyze the influencing factors on the outpatient prescription of antipsychotic drugs in the elderly patients. Methods: Active ingredients of antipsychotic drugs in Korea were selected according to the Korean Pharmaceutical Information Center (KPIC)'s classification. Data source was Korean Health Insurance Review and Assessment Service (HIRA) claims data in 2020 and target patient group was the elderly patient group. We extracted patients who have been prescribed one or more antipsychotic drugs and visited only one medical institution. Data were analyzed using descriptive statistics, chi-square, t-test, negative binomial regression. Results: A number of outpatients were 245,197 and prescriptions were 1,379,092. Most characteristics of patients were 75-85 year's old, female, health insurance type, no disease (dementia, schizophrenia), atypical drugs, cci score (>2) and characteristics of medical institution were neurology in specialty, rural region, general hospitals. Results of regression showed that patient's characteristics and medical center characteristics had significant effect on the outpatient prescription of antipsychotic drugs in the elderly patients. Conclusion: This study suggests that national policy of antipsychotic drugs in the elderly patients, with the consideration of the patients' and medical institutions' characteristics, is needed.
본 연구는 국내 1인 가구수가 증가함에 따라 중소규모 공동주택에 대한 정책적 관심이 높아지는 가운데, 해당 사업 유형의 사업주들이 대비하기 가장 어려운 리스크로 건축심의가 지적되고 있다. 본 연구는 B도시의 25개 중소규모 공동주택 프로젝트에 대해 다차원 분석방법을 적용하여 건축심의 의견의 경향과 비정형데이터로서 건축심의 의견의 특성을 분석하였다. 대응분석 및 MDS 분석을 실시한 결과, 선행연구와 동일하게 B도시의 건축심의 의견은 주로 상위분류에서 '구조'와 '계획'에 관련된 키워드가 주를 이루었다. 즉, 모든 키워드의 출현빈도수 대비 각 상위분류의 빈도수의 합은, 선행연구의 직접분류결과는 '구조' 40%, '계획' 27%이며, 본 연구의 분석결과는 '구조' 44%, '계획' 39%인 것으로 나타났다. MDS모델의 적합도는 34.4%로 비교적 낮은 편이나, 대응분석을 통해 확인한 결과 건축심의의 비정형적 자료의 특성에 기인한 것으로 확인하였다. 또한, 본 연구에서 분석한 건축심의 의견과 같은 비정형적 데이터는 심의위원의 주관과 지자체별 양식에 따라 다양한 데이터의 조합과 출현이 이루어지며, 주로 언급되는 단어와 전혀 다른 키워드가 등장할 수 있어 첨도가 낮고 왜도가 높은 확률분포적 특성을 파악할 수 있었다. 본 연구는 일부 한계점이 있으나, 비정형 데이터로서 건축심의 의견의 특징을 도출해내었으며 추후 세부분석을 위한 기초 연구로서 활용 될 수 있을 것이다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제18권1호
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pp.55-60
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2020
As personalized customer services create a society that emphasizes the personality of an individual, the number of product reviews and quantity of user data generated by users on the internet in mobile shopping apps and sites are increasing. Such product review data are classified as unstructured data. Unstructured data have the potential to be transformed into information that companies and users can employ, using appropriate processing and analyses. However, existing systems do not reflect the detailed information they collect, such as user characteristics, purchase preference, or purchase priority while analyzing review data. Thus, it is challenging to provide customized recommendations for various users. Therefore, in this study, we have developed a product recommendation system that takes into account the user's priority, which they select, when searching for and purchasing a product. The recommendation system then displays the results to the user by processing and analyzing their preferences. Since the user's preference is considered, the user can obtain results that are more relevant.
개방, 공유, 참여를 특징으로 하는 웹 2.0 시대로 들어서면서 인터넷 사용자들의 데이터 생산 및 공유가 쉬워졌다. 이에 따른 데이터의 기하급수적인 증가와 함께 디지털 정보의 대부분인 비정형적 데이터(Unstructured Data)의 양도 증가하고 있다. 인터넷에서 정해진 형식 없이 자연어 형태로 만들어진 비정형 데이터 중, 특정 상품들에 대해 개인이 평가한 리뷰들은 해당 기업이나 해당 상품에 관심이 있는 잠재적 고객에게 필요한 데이터이다. 많은 양의 리뷰 데이터에서 상품에 대한 유용한 정보를 얻기 위해서는 데이터 수집, 저장, 전처리, 분석, 및 결론 도출의 과정이 필요하다. 따라서 본 연구는 R을 이용한 텍스트 마이닝(Text Mining) 기법을 사용하여 텍스트 형식의 비정형 데이터에서 자연어 처리 기술 및 문서 처리 기술을 적용하여 정형화된 데이터 값을 도출하는 방법에 대해 소개한다. 또한, 도출된 정형화된 리뷰 정보를 데이터 마이닝 기법에 적용하여 목적에 맞게 맞춤화된 리뷰 정보를 도출시키는 방안을 제시하고자 한다.
International Journal of Air-Conditioning and Refrigeration
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제15권3호
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pp.85-100
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2007
This study presents a short overview of the researches in connection to the fin-and-tube heat exchangers with and without the influence of dehumidification. Contents of this review article include the data reduction method, performance data, updated correlations, and the influence of hydrophilic coating for various enhanced fin patterns. This study emphasizes on the experimental researches. Performance of both sensible cooling and dehumidifying conditions are reported in this review article.
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