• Korean Journal of Acupuncture
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• 제25권2호
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• pp.95-105
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• 2008

Objectives : This study is to establish the appropriate assessment of causalities from adverse events (AEs) which are related to acupuncture treatment. Methods : We assessed thirty AEs which were caused in the early phase trial on concomitant use of acupuncture and herbal medicines. We scored each AE on the questionnaire in Naranjo and SNU algorithm scale which are for drug causality assessment in pharmacoepidemiology. Results : In Naranjo scale, there were consistencies among the evaluators qualitatively with "Probable", "Possible" degree. In reliability test, parameters, such as, gamma and kendall's tau-b revealed the degrees of 73%, and 32%, respectively. There were disaccordant tendency in SNU algorithm scale. Conclusion : A new algorithm which reflects acupuncture properties should be developed and elucidated.

• 경영과정보연구
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• 제36권4호
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• pp.129-148
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• 2017

기존 전시회 정보 제공 서비스는 전시회가 열리는 장소 주변의 관광지를 추천한다. 이러한 위치기반 추천의 경우 전시회의 내용과 관련이 없는 관광지를 추천할 수 있다는 한계점이 있다. 전시회 내용과 관련된 관광지를 관람객에게 추천함으로써 전시회에서 획득한 지식을 관광지에서 경험하는 데에 도움을 줄 필요가 있다. 전시회 큐레이터들이 전시회 내용과 관련된 관광지를 일일이 찾아 추천하는 방법이 있지만, 수작업이다 보니 큐레이터가 가지고 있는 배경지식의 범위 내에서만 추천이 가능하다는 한계점이 있다. 수작업에 따른 오류가 있을 수도 있기 때문에 자동화된 방법이 필요하다. 본 연구에서는 언어자원 빅데이터를 활용하여 전시회 내용과 관련된 관광지를 자동으로 추천하는 방법을 제안한다. 언어자원으로는 한국관광공사 LOD(Linked Open Data), 위키피디아, 국립국어원 사전 등을 활용했다. 단일 컴퓨터로는 이러한 대용량 언어자원을 효율적으로 처리하기 어렵기 때문에, 클라우드 컴퓨팅 프레임워크인 아파치 스파크(Apache Spark)에 기반하여 구현했다. 사용자가 웹브라우저를 통해 전시회 정보를 열람하면 본 알고리즘에 의해 추천된 관광지들을 같이 보여주는 웹인터페이스도 구현했다(http://bike.snu.ac.kr/WARP). 주요 전시회에 대한 관광지 추천 정확도에 대해 전문가 평가를 진행했다. 기존 방법에 비해 본 논문에서 제안한 방법의 정확도가 더 높았다. 본 연구를 활용하면 전시회 큐레이터의 수작업을 줄여줄 수 있고 전시회 관람자들을 관광지로 자연스럽게 유도할 수 있기 때문에, 전시산업과 관광산업 모두에게 도움이 될 수 있다.