Background: Regardless of countries, the myth that rain makes the body ache has been worded in various forms, and a number of studies have been reported to investigate this. However, these studies, which depended on the patient's experience or memory, had obvious limitations. Google Trends is a big data analysis service based on search terms and viewing videos provided by Google LLC, and attempts to use it in various fields are continuing. In this study, we endeavored to introduce the 'value as a research tool' of the Google Trends, that has emerged along with technological advancements, through research on 'whether toothaches really occur frequently on rainy days'. Methods: Keywords were selected as objectively as possible by applying web crawling and text mining techniques, and the keyword "bi" meaning rain in Korean was added to verify the reliability of Google Trends data. The correlation was statistically analyzed using precipitation and temperature data provided by the Korea Meteorological Agency and daily search volume data provided by Google Trends. Results: Keywords "chi-gwa", "chi-tong", and "chung-chi" were selected, which in Korean mean 'dental clinic', 'toothache', and 'tooth decay' respectively. A significant correlation was found between the amount of precipitation and the search volume of tooth decay. No correlation was found between precipitation and other keywords or other combinations. It was natural that a very significant correlation was found between the amount of precipitation, temperature, and the search volume of "bi". Conclusion: Rain seems to actually be a cause of toothache, and if objective keyword selection is premised, Google Trends is considered to be very useful as a research tool in the future.
급속한 전자상거래의 발전으로 인하여 온라인상으로 상품을 구매하고 그에 대한 평가를 작성하는 것이 일반적인 구매 패턴이 되었다. 구매자들의 상품평은 다른 잠재적인 소비자들의 상품 구입을 이끌어내는데 큰 동기가 된다. 하지만 온라인 쇼핑몰에서는 상품평의 성질에 부합하는 순위를 부여하지 않기 때문에, 사용자가 구입 결정을 위하여 수많은 상품평에 포함된 의견들을 효과적으로 검토하기는 쉽지 않다. 일반적으로 상품평은 감정적이며 주관적인 의견을 포함하고 있다. 그래서 이러한 상품평에 순위를 부여하는 방법은 일반 웹 검색과는 달라야 한다. 본 논문에서는 오피니언 마이닝 기술을 이용하여, 사용자의 의도에 따라 상품평 데이터에 대해 순위를 결정하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 사용자의 검색어뿐만 아니라 상품평 내에 주관적인 의견의 포함 여부 및 감정 극성의 엔트로피 등을 고려하여 상품평의 가치를 판단하였다. 또한 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 검증하였다.
본 연구에서는 소셜미디어 콘텐츠를 소프트웨어 시스템을 이용하거나 정성적으로 분석함으로써 L-글루타민산나트륨에 대한 소비자 인식도를 조사하고자 하였다. 첫 번째로, 1년 (2013.7~2014.6)의 기간 동안 네이버와 카페에서 작성된 글들을 수집하였으며, 수집한 문서들을 무료 텍스트 분석 소프트웨어인 TONK를 사용하여 분석하였다. 블로그와 카페에서 작성된 글들은 주로 L-글루타민산나트륨의 사용과 관련된 음식점 후기 및 MSG (L-글루타민산나트륨)-무첨가 제품에 대한 홍보 내용을 담은 글들로 파악되었으며, 기타 L-글루타민산나트륨의 안전성 또는 식품첨가물 제거법에 대한 내용으로 파악되었다. 두 번째로, 네이버 트렌드 검색 서비스를 이용하여 L-글루타민산나트륨에 대한 검색량 증가 구간에 발생한 언론보도 사건을 조사하였다. PC 검색량의 경우 총 5개 증가 구간 중 3개의 구간에서, 모바일 검색량의 총 9개 증가 구간 중 6개의 구간에서 시사 프로그램에서 L-글루타민산나트륨에 대해 보도한 것으로 나타났다. 나머지 구간에서는 일간지나 TV 뉴스로 기사를 보도한 구간들로 나타났다. 세 번째로 식품의약품안전처의 L-글루타민산나트륨의 안전성 발표를 보도한 연합뉴스의 댓글을 분석하였다. 공감수 100개 이상인 댓글의 내용을 분석한 결과, L-글루타민산나트륨의 안전성, 질 낮은 재료의 사용 지적, MSG (L-글루타민산나트륨) 과다사용에 대한 우려, 정부 불신을 표현하는 댓글들이 파악되었다. 시판 제품들의 표시사항을 분석한 결과, 일일섭취허용량을 설정할 필요가 없을 정도로 안전한 식품첨가물임에도 불구하고 L-글루타민산나트륨을 첨가하지 않은 제품들은 L-글루타민산나트륨 무첨가라는 표시를 강조하고 있는 것으로 조사되었다. 이는 국가기관, 교육청과 지방자치단체에서 MSG 미사용을 원칙으로 제도를 운용하고 있어 이러한 정책이 산업계와 소비자 인식에 영향을 미쳤을 가능성도 고려해볼 수 있다. 본 연구 결과 소비자들은 대체로 소셜 미디어를 이용하여 검색하거나 관련 제품을 구매하고자 할 때 L-글루타민산나트륨을 사용하지 않는 것이 좋다는 인식을 하게 될 가능성이 있는 것으로 파악되며, L-글루타민산나트륨의 과다 사용에 관심이 있는 것으로 나타났다. TV 시사 프로그램에서 방송하거나 일간지 또는 TV 뉴스에서 기사를 보도할 경우 네이버 검색량이 증가하였으며, 검색량 증가구간은 PC 환경에서보다는 모바일 환경에서 더욱 증가하는 것으로 나타났다. 따라서 L-글루타민산나트륨과 관련한 커뮤니케이션 수단으로 소비자들이 관심있어 하는 방송프로그램, 뉴스 프로그램 등 언론을 활용하고, PC보다는 모바일을 통하여 소비자에게 접근한다면 효과적으로 소비자에게 정보를 전달할 수 있을 것이다.
본 연구는 Web기반의 CAD를 이용한 지리정보시스템으로 시스템 설계자, 운영자, 이용자에게 보다 편리하고 다양한 기능을 제공하기 위해 이루어 졌다. 시스템 구현은 공간자료를 이용하여 HTML, Java Script, ASP, Whip ActiveX Control로 사용자 인터페이스를 구현하였으며 다음과 같은 특징을 갖는다. 첫째, 시스템 설계자는 기존의 Web과 CAD에 대한 기초적인 지식만 있으면 구축이 가능하도록 하였다. 이를 위해 시스템구조는 2계층(2-Tier)으로 단순화하였다. 위치정보는 DWF를 이용한 파일시스템으로 구축하였으며, 속성정보는 확장성을 고려하여 DBMS를 이용하였다. 둘째, 시스템 운영자에게는 고가의 공간엔진을 구입하지 않고도 기존의 Web 방식만으로도 지리정보시스템을 독립적으로 구동할 수 있도록 함으로서 경제성을 갖도록 하였다. 셋째, 인터넷 이용자에게는 고차원적 GIS 기능은 없애고 표현과 검색 기능 중심으로 간략 명료하게 설계하였다. 주요기능은 정보검색, 지도조작, 인쇄 기능 등으로 하며, 필요에 따라 손쉽게 기능추가가 가능하도록 하였다. 이상과 같이 구현된 시스템은 기존 문자나 이미지 중심 방식보다 벡터 방식을 이용하므로 용량이 적을 뿐만 아니라 속도가 매우 빠르다. 또한, 이러한 시스템은 도시의 주요 상권 관광 홍보에 이용할 수 있을 뿐만 아니라 지자체에서 보유하고 있는 벡터지도를 이용할 경우 적은 비용으로 손쉽게 시스템을 구현할 수 있다. 또한, 민간 인터넷 시장에도 적용할 수 있을 것이다.
정보기술의 발전과 인터넷 사용의 증가로 이용가능한 정보들의 양이 폭발적으로 증가한다. 콘텐츠 추천 시스템은 사용자가 원하지 않는 정보를 필터링하고 유용한 정보를 추천하는 서비스를 제공한다. 기존의 추천 시스템은 데이터마이닝 기법으로 웹 접속 기록 및 유형과 사용자가 요구하는 정보를 서비스 제공자 측면에서 분석하여 콘텐츠를 제공한다. 사용자의 선호도와 생활패턴 등의 사용자 측면에서의 정보들의 표현이 어려웠기 때문에 제한된 서비스를 제공할 수 밖에 없었다. 시맨틱 웹 기술은 이미지, 문서 등의 모든 객체를 대상으로 목적에 맞는 정보를 수집, 가공, 응용할 수 있도록 데이터 간에 잘 정의된 의미 있는 관계를 만들 수 있다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 환경에서 개인화 프로파일을 동적으로 갱신하여 반영할 수 있는 콘텐츠 추천 검색 시스템을 제안한다. 개인화 프로파일은 프로파일의 특징을 담고 있는 컬렉터, 다양한 컬렉터들로부터 프로파일을 수집하는 수집기, 프로파일 특성에 기반한 고유의 프로파일 컬렉터를 해석하는 해석기로 구성된다. 개인화 모듈은 콘텐츠 추천 서버에서 개인화 프로파일과 주기적으로 동기화할 수 있도록 도와준다. 추천 콘텐츠로 음악을 선택하여 서비스 시나리오에 따라 개인화 프로파일이 콘텐츠 추천 서버에 전달되어 사용자의 선호도와 생활패턴이 반영된 추천리스트를 제공하는지 실험한다.
Purpose: The clivus is a region in the anterior section of the occipital bone that is commonly imaged on large-volume cone-beam computed tomography (CBCT). There have been several reports of incidental clivus variations and certain pathological entities that have been attributed to the variations. This study aimed to evaluate the effects of these variations within the scope of dentistry. Materials and Methods: Medical databases (PubMed, Scopus, and Web of Science) were searched using a controlled vocabulary (clival anomalies, cone-beam CT, canalis basilaris medianus, fossa navicularis magna, clival variation). The search was limited to English language, humans, and studies published in the last 25 years. The articles were exported into RefWorks® and duplicates were removed. The remaining articles were screened and reviewed for supporting information on variations of the clivus on CBCT imaging. Results: Canalis basilaris medianus and fossa navicularis magna were the most common anomalies noted. Many of these variations were asymptomatic, with most patients unaware of the anomaly. In certain cases, associated pathologies ranged from developmental (Tornwaldt cyst), to acquired (recurrent meningitis). While no distinct pathognomonic aspects were noted, there were unique patterns of radiographic diagnosis and treatment modalities. Most patients had a normal course of follow-up. Conclusion: Interpretation of CBCT volumes is a skill every dentist must possess. When reviewing large-volume CBCT scans, the clinician should be able to distinguish pathology from normal anatomic variations within the skull base. The majority of clivus variations are asymptomatic and will remain undetected unless incidentally noted on radiographic examinations.
본 연구에서는 소셜미디어 콘텐츠를 소프트웨어 시스템을 이용하거나 정성적으로 분석함으로써 삭카린나트륨에 대한 소비자 인식도를 조사하고자 하였다. 첫 번째로, 1년(2013.7~2014.6)의 기간 동안 네이버와 카페에서 작성된 글들을 수집하였으며, 수집된 글들은 무료 텍스트 분석 소프트웨어인 TONK를 사용하여 분석되었다. 블로그와 카페에서 작성된 글들은 주로 삭카린나트륨을 사용하지 않은 제품에 대한 것으로 파악되었으며, 기타 높은 단맛과 낮은 열량을 보이는 삭카린나트륨의 특성, 식품첨가물 제거법에 대한 내용이 있는 것으로 파악되었다. 두 번째로, 네이버 트렌드 검색 서비스를 이용하여 삭카린나트륨에 대한 검색량 증가 구간에 발생한 언론보도 사건을 조사하였다. PC 검색량의 경우 총 11개 증가 구간 중 6개의 구간에서, 모바일 검색량의 총 12개 증가 구간 중 8개의 구간에서 뉴스에서 삭카린나트륨 사용허용 품목 확대에 대해 보도한 것으로 나타났다. 세 번째로 식품의약품안전처의 삭카린나트륨 사용 허용품목 확대 발표를 보도한 연합뉴스의 댓글을 분석하였다. 공감수 100개 이상인 댓글의 내용을 분석 결과 정부 불신을 비판하는 댓글들이 가장 많았으며, 그 외 관련 제품의 가격 비판 댓글과 기업 불신을 드러내는 댓글들이 파악되었다. 시판 제품들의 표시사항 분석 결과, 삭카린나트륨을 첨가하지 않은 제품들은 삭카린나트륨 무첨가라는 표시를 강조하고 있는 것으로 조사되었다. 본 연구 결과 소비자들은 삭카린나트륨의 사용 확대에 관심이 있으며, 사용 확대 보도시에 검색량이 증가하였다. 따라서, 매체들은 삭카린나트륨 사용 확대에 관하여 보도를 할 때에 과학적인 근거에 바탕하여 확대배경이나 적정 섭취량 등을 함께 알리는 것이 소비자의 올바른 인식에 도움을 줄 것이다.
논문에서는 6,000만개 웹 페이지의 색인 데이터에 대해 일 600만 질의를 처리하는 대용량 웹 검색 시스템을 위해 구현된 계층적 캐슁 기법을 소개한다. 논문에서 설명된 시스템 구조 및 알고리즘은 실제 상용 웹 검색 엔진에서 구현되고 운영 결과를 통해 그 유용성이 입증된 것들로서, 구현된 시스템과 유사성을 가지는 대용량 데이터 처리 시스템에 적용 가능할 것이다. 본 논문에서는 기존에 많이 소개되지 않았던 웹 검색 엔진의 운영 절차 및 웹 질의 처리 시스템에 대한 기술적 내용이 기술되었으며, 기술된 내용을 통해 웹 검색 엔진에 대해 보다 정확한 이해가 가능해 질 것이다.
Lee, Jae-Joon;Moon, Dae-Sik;Kim, Sang Chul;Pak, Mina
천문학회보
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제40권1호
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pp.56.2-56.2
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2015
The KMTNet Supernovae Project utilizes the large $2^{\circ}{\times}2^{\circ}$ field of view of the three KMTNet telescopes to search and monitor supernovae, especially early ones, and other optical transients. A key component of the project is to build a data pipeline with a descent latency and an early alerting system that can handle the large volume of the data in an efficient and a prompt way, while minimizing false alarms, which casts a significant challenge to the software development. Here we present the current status of their development. The pipeline utilizes a difference image analysis technique to discover candidate transient sources after making correction of image distortion. In the early phase of the program, final selection of transient sources from candidates will mainly rely on multi-filter, multi-epoch and multi-site screening as well as human inspection, and an interactive web-based system is being developed for this purpose. Eventually, machine learning algorithms, based on the training set collected in the early phase, will be used to select true transient sources from candidates.
인터넷이나 기업체 안에서 생성되는 문서의 수가 빠르게 증가하고 있고 이에 따라 효율적인 문서 검색 서비스의 중요성도 함께 커지고 있다. 이런 검색 환경에서 사용자의 검색 질의를 미리 예측할 수 없기 때문에 문서 내의 키워드를 자동 추출하여 색인어로 사용하는 전문검색(full-text search)이 일반적으로 적용된다. 전문검색을 위해 생성된 색인 파일의 크기는 문서 수 증가로 대용량화 되고, 이런 대용량 색인에 대한 다중 키워드 질의 처리에는 과도한 디스크 비용이 초래될 수 있다. 논문에서는 이런 비용 문제를 해결하기 위해 대용량 문서의 전문검색 시스템에서 다중 키워드 질의를 효율적으로 처리할 수 있게 하는 색인 파일 구조 및 관리 기법을 제안한다. 제안된 방법은 다중 키워드 검색에 적합한 것으로 알려진 역파일을 기본 색인 구조로 하며, 질의 처리의 조인 연산과 랭킹 연산에 적합하도록 색인 파일을 계층화한다. 이를 바탕으로 다중 키워드 질의를 구성할 확률이 높은 키워드 쌍에 대한 조인 연산 결과를 주기억장치 공간에 동적으로 저장함으로써 디스크 사용량을 크게 줄일 수 있다. 논문에서는 제안된 기법의 우수성을 보이기 위해 디스크 비용 모델에 기반한 성능 비교도 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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