Alcohol consumption among soldiers impairs health status, performance, and increases the risks of injuries and violence. This study examined drinking behaviors, health problems, and violence among enlisted soldiers at Adisorn military unit in Saraburi, Thailand. Data collection using self-reported questionnaires were distributed to 256 enlisted male soldiers in May 2017. Participants were age 20-22 (93%), Buddhists (98%), high school education or lower (93%). They purchased alcohol at their own expense (46.5%). For alcohol consumption, all were lifetime drinkers (100%). The current drinking patterns were different 28.5% were current drinkers, 65.5% are currently abstaining from drinking (64.5%), and 6.6% stopped drinking permanently. The top three alcohol beverages were beer (52.3%), brandy (25.0%), and hard liquor (19.5%). Problems related to alcohol were from lost balance/falls (6.7%), illness (10.2%), driving under the influence (19.5%), and accidents (24.2%). Violence from drinking in the past month was from fighting (28.1%). This study is the first to provide information about alcohol-related problems in enlisted male soldiers. There is the need to offer straightforward advice, brief counseling, and refer soldiers to receive treatment to prevent alcohol-related problems. Online social media and web-based programs were recommended as platforms to provide preventive alcohol message to the enlisted.
과거 10년은 웹의 발달로 인한 데이터가 폭발적으로 생성되었다. 데이터마이닝에서는 대용량의 데이터에서 무의미한 데이터를 구분하고 가치 있는 데이터를 추출하는 단계가 중요한 부분을 차지한다. 본 연구는 감성분석을 위한 재표현 방법과 속성선택 방법을 적용한 오피니언 마이닝 모델을 제안한다. 본 연구에서 사용한 재표현 방법은 백 오즈 워즈(Bag-of-words)와 Word embedding to vector(Word2vec)이다. 속성선택(Feature selection) 방법은 상관관계 기반 속성선택(Correlation based feature selection), 정보획득 속성선택(Information gain)을 사용했다. 본 연구에서 사용한 분류기는 로지스틱 회귀분석(Logistic regression), 인공신경망(Neural network), 나이브 베이지안 네트워크(naive Bayesian network), 랜덤포레스트(Random forest), 랜덤서브스페이스(Random subspace), 스태킹(Stacking)이다. 실증분석 결과, electronics, kitchen 데이터 셋에서는 백 오즈 워즈의 정보획득 속성선택의 로지스틱 회귀분석과 스태킹이 높은 성능을 나타냄을 확인했다. laptop, restaurant 데이터 셋은 Word2vec의 정보획득 속성선택을 적용한 랜덤포레스트가 가장 높은 성능을 나타내는 조합이라는 것을 확인했다. 다음과 같은 결과는 오피니언 마이닝 모델 구축에 있어서 모델의 성능을 향상시킬 수 있음을 나타낸다.
Journal of Construction Engineering and Project Management
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제1권3호
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pp.9-17
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2011
Web-based PMIS (Project Management Information System) has played significant role in construction management processes in Korea. As the use of web-based PMIS increases, regular quality assessment to identify user's requirements is necessary. However, there have been rare research efforts for quality assessment of web-based PMIS. This study aims to assess the quality of web-based PMIS, especially ASP-PMIS (Application Service Provider based PMIS) that is widely used in Korean construction industry. The assessment factors of ASP-PMIS quality were adopted from previous research and empirically confirmed using exploratory factor analysis. ISA (Importance-Satisfaction Analysis), which is a variation of original IPA (Importance-Performance Analysis), were selected for the assessment and analysis method in this research. A total of 253 completed questionnaires, composed of 23 assessment items, were collected from the ASP-PMIS users in Korea (construction managers and constructors), and they were used to analyse the quality of the systems. Some possible contributions of this research are: it introduces a simple and easy-to-use tool for assessing the quality of ASP-PMIS with a set of quality assessment factors that are selected from previous researches and empirically tested; it provides the quality assessment results of ASP-PMIS in Korea so that ASP-PMIS providers in Korea can understand the users' opinion on their systems; it also identified that the urgent factors that require immediate attention to improvement. However, further researches are to be required on the following areas: enhancing the quality assessment factors in terms of their relation to the success of ASP-PMIS and to the users' performance; assessing and analyzing the quality of individual ASP-PMIS; establishing continuous improvement systems institutionally and instrumentally.
기업 경영에 있어서 고객의 소리(VOC)는 고객 만족도 향상 및 기업의사결정에 매우 중요한 정보이다. 이는 비단 기업뿐만 아니라 대고객, 대민원 업무를 처리하는 모든 조직에 있어서도 동일하다. 때문에 최근에는 기업뿐만 아니라 공공, 의료, 금융, 교육기관 등 거의 모든 조직이 VOC를 수집하여 활용하고 있다. 이러한 VOC는 방문, 전화, 우편, 인터넷게시판, SNS 등 다양한 채널을 통해 전달되지만, 막상 이를 제대로 활용하기는 쉽지 않다. 왜냐하면, 고객이 매우 감정적인 상태에서 고객의 주관적 의사를 음성 또는 문자로 표출하기 때문에 그 형식이나 내용이 정형화되어 있지 않고 저장하기도 어려우며 또한 저장하더라도 매우 방대한 분량의 비정형 데이터로 남기 때문이다. 본 연구는 이러한 비정형 VOC 데이터를 자동으로 분류하고 VOC의 유형과 극성을 판별할 수 있는 오피니언 마이닝 기반의 지능형 VOC 분석 시스템을 제안하였다. 또한 VOC 오피니언 분석의 기준이 되는 주제지향 감성사전 개발 프로세스와 각 단계를 구체적으로 제시하였다. 그리고 본 연구에서 제시한 시스템의 효용성을 검증하기 위하여 의료기관 홈페이지에서 수집한 4,300여건의 VOC 데이터를 이용하여 병원에 특화된 감성어휘와 감성극성값을 도출하여 감성사전을 구축하고 이를 통해 구현된 VOC분류 모형의 정확도를 비교하는 실험을 수행하였다. 그 결과 "칭찬, 친절함, 감사, 무사히, 잘해, 감동, 미소" 등의 어휘는 매우 높은 긍정 오피니언 값을 가지며, "퉁명, 뭡니까, 말하더군요, 무시하는" 등의 어휘들은 강한 부정의 극성값을 가지고 있음을 확인하였다. 또한 VOC의 오피니언 분류 임계값이 -0.50일 때 가장 높은 분류 예측정확도 77.8%를 검증함으로써 오피니언 마이닝 기반의 지능형 VOC 분석시스템의 유효성을 확인하였다. 그러므로 지능형 VOC 분석시스템을 통해 VOC의 실시간 자동 분류 및 대응 우선순위를 도출하여 고객 민원에 대해 신속히 대응한다면, VOC 전담 인력을 효율적으로 운용하면서도 고객 불만을 초기에 해소할 수 있는 긍정적 효과를 기대해 볼 수 있을 것이다. 또한 VOC 텍스트를 분석하고 활용할 수 있는 오피니언 마이닝 모형이라는 새로운 시도를 통해 향후 다양한 분석과 실용 프레임워크의 기틀을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 정책정보서비스의 활성화를 위해 정책정보 수요자의 요구를 파악하고 그 이용행태를 분석함으로써 향후 우리나라 정책정보서비스 발전방향을 모색하고자 하였다. 이를 위해 설문조사 및 면담분석방법을 통해 정책정보이용자의 요구 및 이용행태를 분석하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 정책정보이용목적은 연구과제 수행과 정책동향 파악이 가장 높게 나타났고, 입수경로는 인터넷이 가장 높게 나타났다. 둘째, 전자자료를 이용하는 비율이 높게 나타났고, 국내자료 이용비율이 높았으며, 해외 자료 중에서는 미국자료 이용률이 매우 높게 나타났다. 셋째, 이용하는 자료의 최신성에 있어서 최근 2-5년 사이에 생산된 자료를 많이 이용하고, 많이 활용하는 자료유형은 Web DB(학술지, 학술기사, 전자저널 및 전자형태의 논문 포함) 및 보고서로 나타났으며, 요구도도 가장 높게 나타났다. 넷째, 정책정보활용 효율성 고도화 방안에 대한 조사에서는 정부기관 소속 자료실간 협력, 정책정보 생산기관간 협력, 정책정보의 총체적 관리기관을 중심으로 한 국가정책정보의 총체적 수집이 매우 높게 나타났다.
주민참여의 중요성이 인식되면서 도시계획에서도 주민과 함께 하는 계획으로 변화하고 있으며, 이에 따라 GIS도 주민과 같은 비전문가의 의사결정을 지원하기 위한 도구로 확대되어 활용되고 있다. 한편, 낙후된 도시를 정비하는 방법으로 새로이 등장하게 된 거점확산형 주거환경개선사업은 주민참여를 중심으로 이루어지며 커뮤니티를 재생시키는 것을 목적으로 한다. 하지만 현행 주민참여방식은 형식적 수단에 불과하다. 따라서 본 연구에서는 커뮤니티의 재생을 목적으로 하는 거점확산형 주거환경개선사업에서 능동적 주민참여를 이끌어 내고자 사업정보제공서비스, 주민의사반영 서비스, 쌍방향적 의견교환서비스, GIS 서비스를 제공하는 커뮤니티 재생을 위한 웹 기반 PPGIS 모델을 제안하였으며, 이를 프로토타입으로 개발하였다. 커뮤니티 재생을 위한 웹 기반 PPGIS 모델은 정책결정자, 전문가 그리고 주민이 서로의 생각을 교환하고 이해하는데 유용한 의사소통 도구가 되어 주민의 참여도를 높여 줄 것이라 기대된다.
Beebwa, Irene Evarist;Dida, Mussa Ally;Chacha, Musa;Nyakundi, David Onchonga;Marwa, Janeth
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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제9권4호
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pp.95-114
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2019
The digitization of traditional medical knowledge in Tanzania will greatly enhance its preservation and dissemination. This is especially important given the challenges facing the current methods of preserving and managing such knowledge. This study presents the requirements engineering approaches and requirements for a web-mobile application that would successfully digitize indigenous knowledge of phytomedicine and relevant practitioners licensing and registration processes. To establish the requirements of such a digital system application, the study sought the opinion of 224 stakeholders whose suggestions were used to analyze and model the requirements for designing such a web-mobile tool. The study was carried out in Arusha, Kagera and Dar es Salaam regions of Tanzania which involved ethnobotanical researchers, herb practitioners, curators from herbaria and registrar officers from Traditional and Alternatives Health Practice Council. Structured interview, survey, observation and document review were employed to find out the basic functional and non-functional requirements for possible designing and implementation a web-mobile application that would digitize indigenous knowledge of medicinal plants. The requirements were modelled using the use case and context diagrams. Finally, the study came up with a list of items for both functional and non-functional requirements that can be used as guidelines to develop a web-mobile application that will capture and document traditional medical knowledge of medicinal plants in Tanzania and, enabling relevant authorities to regulate and manage stakeholders.
Objectives: In this paper, the survey on internet usage patterns of health consumers was conducted and analyzed in order to determine internet health information assessment criteria for providing correct consumer health information on web-sites. Methods: By using a survey questionnaire with 16 questions on general information and 20 questions on internet health information, data were collected from September 16 to 25, 2005 from 476 participants through an internet web site, http://www.hp.go.kr. Frequency analysis, t-test, and multiple regression were used in order to analyze the difference in assessment criteria, factors influencing assessment criteria, factors influencing user satisfaction, etc. Results: General characteristics of the study population were: the persons over age 40 were the smallest age group; women were accounted for 74.2%; and the persons with average income were the largest income group; and the persons with average health status were the largest health group. Most widely used health information were: exercise, disease, and diet, in order. There was significant difference(p=.001) in importance of assessment criteria between the persons in medical institutions and the persons not in medical institutions. There was no significant difference in other assessment criteria. We also found that contents of websites and easy to use were more important factors than elucidation of information providers and information sources including speciality of information in quality assessment criteria of internet health information. Discussion and Conclusion: Results of this paper were compared with the previous studies from the literatures. Contrary to the previous studies in the literature, there was significant difference in importance of assessment criteria between the persons in medical institutions and the persons not in medical institutions. In order to apply the study results to develop health contents for consumer, there is a need for further upgrade the proposed assessment criteria based on expert opinion.
Web2.0의 등장과 함께 급속히 발전해온 온라인 포럼, 블로그, 트위터, 페이스북과 같은 소셜 미디어 서비스는 소비자와 소비자간의 의사소통을 넘어 이제 기업과 소비자 사이의 새로운 커뮤니케이션 매체로도 인식되고 있다. 때문에 기업뿐만 아니라 수많은 기관, 조직 등에서도 소셜미디어를 활용하여 소비자와 적극적인 의사소통을 전개하고 있으며, 나아가 소셜 미디어 콘텐츠에 담겨있는 소비자 고객들의 의견, 관심, 불만, 평판 등을 분석하고 이해하며 비즈니스에 적용하기 위해 이를 적극 분석하는 단계로 진화하고 있다. 이러한 연구의 한 분야로서 비정형 텍스트 콘텐츠와 같은 빅 데이터에서 저자의 감성이나 의견 등을 추출하는 오피니언 마이닝과 감성분석 기법이 소셜미디어 콘텐츠 분석에도 활발히 이용되고 있으며, 이미 여러 연구에서 이를 위한 방법론, 테크닉, 툴 등을 제시하고 있다. 그러나 아직 대량의 소셜미디어 데이터를 수집하여 언어처리를 거치고 의미를 해석하여 비즈니스 인사이트를 도출하는 전반의 과정을 제시한 연구가 많지 않으며, 그 결과를 의사결정자들이 쉽게 이해할 수 있는 시각화 기법으로 풀어내는 것 또한 드문 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 소셜미디어 콘텐츠의 오피니언 마이닝을 위한 실무적인 분석방법을 제시하고 이를 통해 기업의사결정을 지원할 수 있는 시각화된 결과물을 제시하고자 하였다. 이를 위해 한국 인스턴트 식품 1위 기업의 대표 상품인 N-라면을 사례 연구의 대상으로 실제 블로그 데이터와 뉴스를 수집/분석하고 결과를 도출하였다. 또한 이런 과정에서 프리웨어 오픈 소스 R을 이용함으로써 비용부담 없이 어떤 조직에서도 적용할 수 있는 레퍼런스를 구현하였다. 그러므로 저자들은 본 연구의 분석방법과 결과물들이 식품산업뿐만 아니라 타 산업에서도 바로 적용 가능한 실용적 가이드와 참조자료가 될 것으로 기대한다.
The proliferation of health misinformation gained momentum amidst the outbreak of the novel coronavirus disease 2019 (COVID-19). People stuck in their homes, without work pressure, regardless of health concerns towards personal, family, or peer groups, consistently demanded information. People became engaged with misinformation while attempting to find health information content. This study used the content analysis method and analyzed 1,154 misinformation stories from four prominent signatories of the International Fact-Checking Network during the pandemic. The study finds the five main categories of misinformation related to the COVID-19 pandemic. These are 1) the severity of the virus, 2) cure, prevention, and treatment, 3) myths and rumors about vaccines, 4) health authorities' guidelines, and 5) personal and social impacts. Various sub-categories supported the content characteristics of these categories. The study also analyzed the emotional valence of health misinformation. It was found that misinformation containing negative sentiments got higher engagement during the pandemic. Positive and neutral sentiment misinformation has less reach. Surprise, fear, and anger/aggressive emotions highly affected people during the pandemic; in general, people and social media users warning people to safeguard themselves from COVID-19 and creating a confusing state were found as the primary motivation behind the propagation of misinformation. The present study offers valuable perspectives on the mechanisms underlying the spread of health-related misinformation amidst the COVID-19 outbreak. It highlights the significance of discerning the accuracy of information and the feelings it conveys in minimizing the adverse effects on the well-being of public health.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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