• 한국웰니스학회지
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• 제7권2호
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• pp.113-121
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• 2012

This study chose the academic journals related with e-sports for analysis among the top tier journals of National Research Foundation of Korea from 2006 to 2011 to check the academic trend Beginning in 2006, the first study of e-sports was published in the journal related with e-sports. So, the studies from 2006 to 2011 were chosen for analysis. Using Research Information Sharing Service(RISS), the keyword 'e-sports' was searched. By virtue of this process, total 27 studies were selected as final analysis. So, the academic trends are as follows. In Korea, the studies related with e-sports have started from the beginning of 2000s with internet and then it spread out via cable TV. And then from the middle of 2000s, e-sports was discussed seriously. The early subject of the studies usually focused on the measurement of e-sports based on the strategic elements as a product. After that, game addiction and violent tendency which were one of the biggest issues were raised as a constant problem and it became the academic studies of user behavior. E-sports became a recreation culture of teenagers so it has been in charge of the role of exit and the problems related with it have continuously appeared. So, the academic studies tend to have departmentalization like immersion, addiction, sociality, self-regulation and etc. But, there was a tendency that the similar contents were repeated in the view point of subject and method while the subjects were departmentalized. So, for the systematic study of e-sports, development of the unique subject, study method and verification process should be conducted continuously.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권7호
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• pp.19-27
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• 2023

소셜 리뷰를 수집하는 과정에서 주어진 검색어와 상관없는 노이즈 리뷰가 검색 결과에 다수 포함될 수 있으며, 이들을 필터링하기 위해 기계 학습이 이용될 수 있다. 그러나 분석하고자 하는 대상의 리뷰 수가 부족한 경우, 학습 데이터 부족으로 인한 정확도 저하 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 리뷰 수가 부족한 플레이스를 대상으로 노이즈 리뷰 필터링의 정확도를 높이기 위한 지도 학습 방법을 소개한다. 제안 방법에서는 개별 플레이스 단위로 학습을 수행하지 않고, 특성이 유사한 여러 플레이스를 그룹으로 묶어 학습을 수행한다. 학습을 통해 얻은 분류기는 그룹에 속한 임의의 플레이스에 공통으로 적용함으로써 학습 데이터 부족 문제를 해결하고자 하였다. 제안 방법의 검증을 위해, LSTM과 BERT를 이용하여 노이즈 리뷰 필터링 모델을 구현하고, 온라인에서 수집된 실제 데이터를 활용한 실험을 통해 필터링 정확도를 체크하였다. 실험 결과, 제안 방법의 정확도는 평균 92.4% 수준이었으며, 리뷰 수가 100개 미만인 플레이스를 대상으로 할 경우 87.5%의 정확도를 제공하였다.

• 한국의료질향상학회지
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• 제29권2호
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• pp.15-31
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• 2023

Purpose: This study aimed to identify the characteristics of patient safety incidents (PSIs) related to nursing and to provide primary data for preventing the recurrence of similar incidents. Methods: This secondary analysis study included damage claims rulings filed for clinical negligence from 2014 to 2018 that contained the keyword 'nurse'. It excluded judgments irrelevant to nursing care and in which clinical negligence or causal damages were overruled. A total of 93 cases were analyzed. The characteristics of PSIs were derived through descriptive statistics, and two instances of nursing-related PSIs were examined by qualitative content analysis focusing on root causes. Results: The analysis of PSIs related to nursing suggested that the medical institutions where the PSIs occurred most frequently were hospitals, and the most common types of PSIs were medication, surgery, and treatment/procedure, in that order. In addition, it indicated that nursing-related PSIs occurred most frequently in general wards during the day shift, with the most common related nursing practice being managing potential risk factors. The qualitative analysis showed that careless monitoring and institutional inertia were causes of PSIs. Conclusion: To prevent nursing-related PSIs, nurses need to individually monitor and assess patient conditions. In addition, support should be accompanied by the improvement in the systems in place aimed at preventing the recurrence of nursing-related PSIs at the institutional and national level, such as securing appropriate nursing personnel and improving labor conditions.

• 한국조경학회지
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• 제44권5호
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• pp.1-11
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• 2016

최근 정원과 정원설계에 대한 사회적 관심이 급증하고 있다. 하지만 '정원'이라는 용어의 사용범위가 엄청나게 넓고 복잡하며, 그에 따른 정원에 관한 개념 정립에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 따라서, 본 연구에서는 광범위한 문헌연구와 빅데이터 분석을 통해 정원의 시대적 의미를 파악하고, 그 변화 패턴을 설명하고자 하였다. 과거 정원은 내 집 마당과 뜰과 같이 사적인 영역부터 집 밖의 들까지 광범위하였지만, 경제개발 이후 주거환경이 변하여 주로 사적인 영역에 정원이 조성되면서 범위가 축소되었다. 또, 자연과 사람의 상호작용을 위한 공간으로서 역할을 하는, 정원과 성격이 비슷한 도시공원의 도입으로 인해 정원과 공원의 경계가 모호해지고, 정원의 개념에 혼란이 시작되었다. 결국 정원은 인간을 대상으로 하고, 정원의 정의는 자연과학, 사회학 및 문화학 등 여러 분야의 총합으로 다양하게 이해될 수밖에 없다. 정원의 시대적 정의에 대해 논의하는 것은 정원의 개념적 범위를 파악하여 정원과 관련된 연구에 시사점을 줄 수 있으며, 이 연구에 사용된 빅데이터를 활용한 연구는 다른 유사한 연구, 특히 조경분야의 의미론 연구의 방법으로 기여할 수 있다.

• 융합정보논문지
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• 제9권2호
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• pp.23-33
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• 2019

연구 개발 활동은 다양한 기술 정보의 조사 분석 및 기술 보고서 작성 활동들로 구성된다. 연구 개발 활동이 구체화되면서 이전 단계에 작성된, 또는 이전의 유사 프로젝트에서 작성된 관련 기술 문서를 참조하는 일이 많이 발생한다. 본 논문에서는 연구자가 원하는 이전 산출물의 효율적인 재사용을 가능하게 하는 재사용 추천 프레임워크인 RTRF(research task based reuse recommendation framework)를 제안한다. 제안하는 프레임워크는 기존의 유사어 기반 검색 및 재사용에 추가하여 태스크 유사도를 기반으로, 개발자의 연구와 비슷한 흐름을 가지고 있는 다른 개발자가 재사용한 문서를 추천해주어 개발자에게 필요할 수 있는 정보를 제공한다. 사례연구는 연구자들이 기존 문서를 재사용하여 기술동향보고서를 작성하는 과정에서의 효율성을 보이기 위해 수행하였다. RTRF를 이용하여 재사용을 수행하는 경우, RTRF를 이용하지 않는 경우와 비교했을 때 다른 단계의 문서 및 다른 연구분야의 문서를 더 빈번하게 재사용하는 것을 알 수 있었다. 본 논문에서 제안하는 RTRF는 개발자가 저장소에 저장되어 있는 방대한 양의 R&D 문서들 중에서 원하는 문서를 효율적으로 재사용하는 것에 큰 기여를 한다.

• 융합정보논문지
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• 제12권2호
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• pp.116-126
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• 2022

그동안 상표정보 활용과 관련한 여러 연구가 진행되었고 상표정보가 비즈니스 트렌드를 볼 수 있는 좋은 데이터임을 증명하였다. 본 연구는 상표정보를 활용하여 코로나-19 전후의 트렌드 변화를 분석하고자 한다. 상표정보로 상품류, 유사군 코드, 지정상품정보를 활용하여 코로나-19 전후의 변화를 비교하고 통계적으로 유의미한 차이가 있는지 확인하였다. 활용한 상표정보 중에 코로나-19 전후로 지정상품명을 활용한 트렌드의 변화가 유의미한 차이를 나타냈다. 결과의 검증을 위해 코로나-19 전후의 지정상품명에 사용된 키워드의 변화를 구글 트렌드의 키워드의 검색 노출빈도와 비교하였다. 지정상품명칭에서 추출된 상위 8개 키워드 중 '온라인, 항균, 방역, 밀키트, 가상'의 구글 트렌드 검색 노출 빈도는 증가추세이고, '마스크, 비말' 은 증가추세는 아니지만, 코로나-19시점에 급격히 증가하였으며 코로나-19 이후에도 이전에 비해 높은 수준을 나타냈다. '무인' 의 노출 빈도는 코로나-19 전후로 큰 차이는 없지만 꾸준히 높은 수준을 유지하여 코로나 이전부터 관련 비즈니스가 활발하였으며, 대중의 관심이 높은 키워드로 해석할 수있다. 본 연구는 세가지 상표정보를 활용하여 비즈니스 트렌드에 활용 가능성이 있는 정보를 구체적으로 확인하였다 점에서 학문적 성과가 있다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.47-73
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• 2020

KTX 차량은 수많은 기계, 전기 장치 및 부품들로 구성되어 있는 하나의 시스템으로 차량의 유지보수에는 상당히 많은 전문성과 유지보수 작업자들의 경험을 필요로 한다. 차량 고장발생 시 유지보수자의 지식과 경험에 따라 문제 해결의 시간과 작업의 질적 차이가 발생하며 그에 따른 차량의 가용율이 달라진다. 일반적으로 문제해결은 고장 매뉴얼을 기반으로 하지만 경험이 많고 능숙한 전문가의 경우는 이와 더불어 개인의 노하우를 접목하여 신속하게 진단하고 조치를 취한다. 이러한 지식은 암묵지 형태로 존재하기 때문에 후임자에게 완전히 전수되기 어려우며, 이를 위해 사례기반의 철도차량 전문가시스템을 개발하여 데이터화된 지식으로 바꾸려고 하는 연구들이 있어왔다. 하지만, 간선에 가장 많이 투입되고 있는 KTX 차량에 대한 연구나 텍스트의 특징을 추출하여 유사사례를 검색하는 시스템 개발은 아직 미비하다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 차량 유지보수 전문가들의 노하우를 통해 수행된 고장들에 대한 진단과 조치 이력을 문제 해결의 사례로 활용하여 새롭게 발생하는 고장에 대한 조치가이드를 제공하는 지능형 조치지원시스템을 제안하고자 한다. 이를 위하여, 2015년부터 2017년동안 생성된 차량고장 데이터를 수집하여 사례베이스를 구축하였고, 차원축소 기법인 비음수 행렬 인수분해(NMF), 잠재의미분석(LSA), Doc2Vec을 통해 고장의 특징을 추출하여 벡터 간의 코사인 거리를 측정하는 방식으로 유사 사례를 검색하였으며, 위의 알고리즘에 의해 제안된 조치내역들 간 성능을 비교하였다. 분석결과, 고장 내역의 키워드가 적은 경우의 유사 사례 검색과 조치 제안은 코사인 유사도를 직접 적용하는 경우에도 좋은 성능을 낸다는 것을 알 수 있었고 차원 축소 기법들의 성능 비교를 통해 문맥적 의미를 보존하는 차원 축소 방식 중 Doc2Vec을 적용하는 것이 가장 좋은 성능을 나타낸다는 것을 알 수 있었다. 텍스트 마이닝 기술은 여러 분야에서 활용을 위한 연구들이 이루어지고 있는 추세이나, 본 연구에서 활용하고자 하는 분야처럼 전문적인 용어들이 다수이고 데이터에 대한 접근이 제한적인 환경에서 이러한 텍스트 데이터를 활용한 연구는 아직 부족한 실정이다. 본 연구는 이러한 관점에서 키워드 기반의 사례 검색을 보완하고자 텍스트 마이닝 기법을 접목하여 고장의 특징을 추출하는 방식으로 사례를 검색해 조치를 제안하는 지능형 진단시스템을 제시하였다는 데에 의의가 있다. 이를 통해 현장에서 바로 사용 가능한 진단시스템을 단계적으로 개발하는데 기초자료로써 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제17권3호
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• pp.131-146
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• 2011

오늘의 글로벌 네트워크 비즈니스 환경에서 비서직 종사자들에게 신속 정확한 정보수집 능력과 올바른 판단력은 그 어느 때보다 필요한 역량으로 중시되고 있다. 비서직 업무 수행에 필요한 대부분의 지식은 체험지 혹은 경험지이기 때문에 비서가 주어진 문제를 해결하기 위해서 과거의 비슷한 사례를 참고하는 방법은 매우 타당한 것이며, 경험이나 선례를 적용함으로서 실패할 요인을 줄이고 문제 해결의 질을 높이는 동시에 시간을 단축시킬 수 있다. 본 연구에서는 비서 업무 수행 시 특정 문제 해결에 필요한 정보를 사례기반 추론에 근거하여 현재 문제와 가장 유사한 과거의 사례를 추천하는 시스템(COKRS : Case-based reasoning Office Knowledge Recommender System, 이하 COKRS)을 설계하고 프로토타입을 구축함을 목적으로 한다. 본 연구 결과인 COKRS는 비서직에서 뿐만 아니라 일반 사무영역에서의 지식관리 목적으로도 확대 이용 될 수 있을 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.420-426
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• 2020

본 연구에서는 효율적인 함정 시운전을 위하여 빅데이터 기법인 워드 클라우드를 활용하여 한미 해군의 시운전 목적과 주안점을 다각적으로 파악하여 다음과 같은 결과를 도출하였다. 첫째, 한미 해군 시운전 종목을 키워드 클렌징을 통해 추출된 단어를 비교한 결과 한국 해군은 시운전을 단일 장비에 대한 시험의 개념으로 수행하며, 미 해군은 시스템에 초점을 둔 통합 시운전을 진행한다는 것을 알 수 있었다. 둘째, 한미 해군 시운전 연관도 분석 결과 약 66.6%가 유사한 항목으로 분석되었으며, 그중 2종목 이상 중복된 종목이 112종목이었다. 한국 해군 시운전 종목 252종목 대비 44%가 중복된 종목으로 미 해군 시운전 종목으로 통합시 89종목(전체 35%)이 축소 가능하다고 분석되었다. 함정은 여러 장비가 동시 다발적으로 작동하는 복합 시스템이다. 현재 한국 해군 시운전과 같이 개별 장비의 기능, 성능 확인에 중점을 두고 수행하는 것은 시운전 대상이 지나치게 많아져 시운전 기간이 증가하게 된다. 또한, 그로 인한 일정 및 평가비용 증가로 필요한 예산이 필연적으로 증가한다. 향후 미 해군의 시운전과 같이 통합 시스템적인 평가를 통한 효율적이면서 정확한 시운전을 위하여 추가적인 연구가 필요하다고 판단된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.640-649
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• 2018

본 연구는 빅데이터 분석방법 중 하나인 웹마이닝을 이용하여 사이클웨어의 요구성능 및 착용 현황 및 소비자 감성을 분석하였다. 이를 위해 네이버 카페인 '자전거로 출퇴근하는 사람들'을 대상으로 2006년~2017년 기간 동안 사이클웨어와 관련 있는 게시글과 댓글을 R 패키지를 사용하여 크롤링하였다. 수집된 데이터는 데이터 전처리 과정을 거쳐 선별된 15,321건의 문서를 데이터를 분석에 사용하였다. 추출된 데이터에서 텍스트는 한국어형태소분석기(KoNLP)를 사용하여 키워드를 추출한 후 TDM(Term Document Matrix)과 co-occurrence matrix로 변환하여 키워드별 출현 빈도수와 키워드 간 관계를 계산하였다. 사이클웨어에서 가장 출현빈도수가 높았던 키워드는 '타이츠'로 전문적인 사이클웨어에 대한 높은 관심을 나타내었으나 몸에 달라붙어 착용 시 민망하다는 의견이 많았다. 사이클웨어 '구매'와 관련하여 '가격', '사이즈', '브랜드' 등과 관련이 많았으며 '가격'과 관련하여 '저가'와 '가성비'에 대한 출현빈도수가 높았다. 이것은 최근 고가의 브랜드보다는 가격대비 성능을 만족시키는 실용적인 제품들이 선호되는 경향을 나타내주었다. 사이클웨어에서 소재의 흡한속건성이나 패드의 기능성, 불편함 등에 대한 소재나 디자인 등에 대한 개선이 요구되었다. 이처럼 웹마이닝을 이용하여 사이클웨어에 대한 소비자의 의견을 분석할 수 있었으며 기존의 설문조사와도 유사한 결과를 보여주었다. 그러므로 웹마이닝을 이용하여 소비자의 의견이나 요구사항을 실시간으로 분석하여 제품개발에 반영할 수 있는 객관적 지표로 사용할 수 있을 것으로 기대된다.