• 대한본초학회지
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• 제38권6호
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• pp.61-71
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• 2023

Objectives : This study aimed to find out the future direction of accreditation system of Extramural herbal dispensaries (EHD) by comparing the current criteria of EHD and the existing Korea good manufacturing practice (GMP) regulations. Methods : Among the accreditation criteria of EHD, criteria of general herbal medicine was compared with the pharmaceutical GMP of Korea. The regulations of the accreditation of EHD and the regulations of KGMP were compared and organized with similar things based on the index of KGMP. All criteria from both were extracted for each element, classified into key-words and evaluated by dividing them into the same, similar one and no-matching. Results : Among the 189 criteria of KGMP, 77 criteria were consistent with the accreditation of EHD, and 15 criteria were similar. Based on the accreditation of EHD, 70.4% of the criteria were consistent or similar to KGMP. There were a total of 27 key-words only in the GMP criteria and not in the EHD one. Hence, a total of 25 key-words only in the EHD criteria and not in the GMP one. There were 12 similar key-words, and among them, there were 4 key-words in which accreditation of EHD was more specific than the KGMP. Conclusions : The criteria of general herbal medicine in EHD showed a similar or equivalent level of accreditation criteria compared to that of pharmaceutical GMP in Korea, and it ts believed that it should be considered at the current level to reflect the characteristics of herbal medicine.

• Journal of health informatics and statistics
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• 제43권4호
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• pp.274-281
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• 2018

Objectives: The purpose of this study is to comprehensively compare the trends of health administration and health policy in the field of health care using the semantic network analysis in the inaugural address of the Ministry of Health and Welfare of each regime in Korea. Methods: This study used a language network analysis method that uses Korean Key Words In Context (KrKwic) program and NetMiner program in sequence. The analysis was conducted by Minister Hwa-joong Kim during the Moo-hyun Roh government, Minister Jae-hee Jeon during the Myung-bak Lee government, Minister Young Jin of Geun-hye Park government and Government Jae-in Moon's inaugural address of Neung-Hoo Park Minister, respectively. Results: The key words differentiated by each regime are that the Moo-hyun Roh Government's Minister Hwa-joong Kim had high connection centrality values in the words 'balanced development', 'comprehensive' and 'reform'. Minister Jae-Hee Jeon of Myung-bak Lee Government had high connection centrality values in the words 'poverty' and 'return'. In the case of Minister Young Jin of Geun-hye Park Government had high connection centrality values in the words 'demand', 'Customized' and 'Life cycle'. In the case of Minister Neung-Hoo Park of Jae In Moon Government had high connection centrality values in the words 'Welfare state', 'Embracing' and 'Soundness'. Conclusions: If the role of health administration in the health care field and the health care policies are constantly changed according to the policies of each regime, it is inconsistent and it is difficult to approach from the long term perspective for public health promotion. In the future, health policy should be developed and implemented with a long-term perspective and consistency based on the consensus and participation of the people with less influence on the change and direction of each government's policies.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권11호
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• pp.1236-1243
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• 2017

본 논문은 기존의 TextRank 알고리즘에 상호정보량 척도를 결합하여 군집 기반에서 키워드 추출하는 LSI-based ClusterTextRank 기법과 추출된 키워드를 Latent Semantic Indexing(LSI)을 이용한 연관망 구축 기법을 제안한다. 제안 기법은 문서집합을 단어-문서 행렬로 표현하고, 이를 LSI를 이용하여 저차원의 개념 공간으로 차원을 축소한다. 그 다음 k-means 군집화 알고리즘을 이용하여 여러 군집으로 나누고, 각 군집에 포함된 단어들을 최대신장트리 그래프로 표현한 후 이에 근거한 군집 정보량을 고려하여 키워드를 추출한다. 그리고나서 추출된 키워드들 간에 유사도를 LSI 기법을 통해 구한 단어-개념 행렬을 이용하여 계산한 후, 이를 키워드 연관망으로 활용한다. 제안 기법의 성능을 평가하기 위해 여행 관련 블로그 데이터를 이용하였으며, 제안 기법이 기존 TextRank 알고리즘보다 키워드 추출의 정확도가 약 14% 가량 개선됨을 보인다.

• 한국의류학회지
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• 제36권1호
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• pp.27-35
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• 2012

This study locates typical Korean fashion images in domestic and foreign fashion journals to advance Korea's international image in contemporary global fashion markets. The investigation of the frequency of articles and their types (so as to inquire into interest in Korean fashion in the global fashion markets) showed that for the appearance frequency of domestic articles studied, a good number of articles were published in the first half of 2008 and in 2009. In the case of foreign articles, the number of them increased from the second half of 2008 and the majority of articles were shown in the first half of 2010. Second, the investigation of the appearance features by article type studied in order to understand how Korean fashion played a role in the world's markets. The majority of articles were related to fashion brands that entered Chinese market in fashion brand articles in the case of domestic articles; however, many foreign articles introduced designers that participated in global fashion collections in Paris and New York. Third, as a result of analyzing typical key words by article type in order to find key words which could enhance Korea's fashion national image representing, we could confirm that 'Korean designers' can be a typical key words to represent Korean fashion. The key word most exposed in both domestic and foreign articles was 'designer Lie Sang Bong' and only his articles contained the content about influential Korean design materials.

• 한국사회복지학
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• 제68권2호
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• pp.185-211
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• 2016

이 연구는 "한국사회복지학회"의 학회지에 1979년 창간호에서부터 2015년까지 게재된 논문들의 키워드를 분석함으로써 국내 사회복지학의 동향을 살펴보고자 한 연구이다. 전체시기에 대한 분석과 더불어 이를 두 시기로 나눈 분석을 병행함으로써 연구의 동향을 밝혀보게 된다. 연구의 가닥은 크게 셋으로 나뉜다. 첫째는 연구방법의 동향으로서, 질적, 양적 및 문헌연구의 비중이 시기별로 변화된 양상을 개관한다. 둘째는 연구주제의 동향으로서, 시기별 키워드 출현빈도의 추이를 분석한다. 셋째는 지적구조의 동향으로서, 키워드들의 중심성 지수의 변화를 살펴본 후에, 이들 사이의 관계를 분석해주는 패스파인더 알고리즘 및 네트워크 구조를 도식적으로 구현해주는 노드엑셀 프로그램 등을 활용하여 사회복지학 지적 구조의 흐름을 밝힌다. 끝으로, 이러한 분석결과들에 내포된 함의를 검토해 본다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권12호
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• pp.173-182
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• 2016

인공지능은 현재의 컴퓨팅시스템 성능한계를 극복하고 컴퓨팅 환경을 발전시켜 다양한 분야의 기술 발전을 위한 핵심 기술로서 주목받고 있다. 이에 세계 국가들은 물론이고, 국내에서도 인터넷 기업을 중심으로 사업화 기술개발이 이루어지고 있다. 정부 역시 인공지능 기술 개발을 위해 다양한 지원을 아끼지 않고 있으며, 이에 따른 기술의 발전으로 인공지능에 대한 관심이 증폭되고 있다. 그러나 긍정적인 시각과 부정적인 시각이 공존하고 있는 인공지능 분야에서 사람들의 의견을 분석하는 연구는 매우 부족한 실정이다. 이에 따라 본 연구에서는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 SNS (Social Networking Service)에서 수집된 인공지능에 대한 사람들의 의견 데이터를 연도별로 비교 분석하여 수집된 데이터에 대한 긍정, 부정 여부와 함께 연도별 키워드를 확인하였다. 분석 결과, 국내 인공지능 분야의 연도별 키워드를 확인하였으며, 시간의 흐름에 따라 인공지능에 대해 부정적인 의견이 증가하는 것을 확인하였다. 그리고 이러한 비교분석 결과를 기반으로 인공지능 분야의 흐름에 대해 예측할 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.137-145
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• 2013

최근 대부분의 모바일 단말기는 LCD 터치 화면에 소프트 키보드를 장착한다. 그러나 소프트 키보드의 터치화면의 크기가 작기 때문에, 인접키가 실수로 눌러지고, 한 키를 여러 키 입력에 중복 사용함에 따라 사용자의 키 입력 오류가 많이 발생한다. 본 논문에서는 사용자가 텍스트를 입력하는 동안 적절한 어휘를 추천하여 키 입력 오류를 쉽게 수정하도록 돕는 알고리즘을 제안하고 MissLess 소프트 키보드를 구현한 내용에 대해 기술한다. 3개의 간단한 테스트 셋을 작성하여 MissLess 키보드의 추천 성능을 평가한 결과 다소 차이가 있지만 90%에 달하는 추천 성능을 얻었다. 그러나 추천 워드가 4개인 것을 고려하면 추천 성능을 해석할 필요가 있다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제9권4호
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• pp.602-620
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• 2013

Many previous research studies on extractive text summarization consider a subset of words in a document as keywords and use a sentence ranking function that ranks sentences based on their similarities with the list of extracted keywords. But the use of key concepts in automatic text summarization task has received less attention in literature on summarization. The proposed work uses key concepts identified from a document for creating a summary of the document. We view single-word or multi-word keyphrases of a document as the important concepts that a document elaborates on. Our work is based on the hypothesis that an extract is an elaboration of the important concepts to some permissible extent and it is controlled by the given summary length restriction. In other words, our method of text summarization chooses a subset of sentences from a document that maximizes the important concepts in the final summary. To allow diverse information in the summary, for each important concept, we select one sentence that is the best possible elaboration of the concept. Accordingly, the most important concept will contribute first to the summary, then to the second best concept, and so on. To prove the effectiveness of our proposed summarization method, we have compared it to some state-of-the art summarization systems and the results show that the proposed method outperforms the existing systems to which it is compared.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.43-57
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• 2015

본 논문에서는 개념망을 이용한 효율적인 정보검색을 위한 방법을 제안한다. 본 논문은 일반적인 개념망을 기반으로 시스템을 설계하였기 때문에 온톨로지와 접근 방식은 같지만 사용자가 보다 효율적으로 정보검색을 하고자 하는 객체와 개념사이의 협업 관계를 구축하여 사용할 수 있도록 개념망을 제안한다. 제안한 시스템은 다음과 같다. 첫 번째, 입력 키워드 중심의 키워드 개념망과 전문가 그룹이 추천한 전문가 개념망 그리고 테마 개념망 이러한 세 종류의 개념을 이용하여 협업적 검색을 하며, 이를 기반으로 사용자가 원하는 정보를 검색할 수 있는 효율적인 검색 시스템을 제안한다. 그리고 전문가 개념과 키워드 개념이 결합되어 키워드의 빈도 및 카테고리의 빈도를 제공함으로써, 사용자가 입력한 검색어와 관련된 키워드를 추천하는 역할을 할 수 있다. 그리고 테마 개념망을 이용하여 사용자의 관심 테마에서 사용되는 키워드 또는 카테고리를 알려주는 기능도 제공한다. 두 번째, 사용자가 입력한 키워드가 없을 경우 2차 검색을 통해 입력 키워드와 관련 있는 키워드를 제공해줌으로써 관련키워드를 이용하여 검색의 목적달성이 가능하다. 세 번째, 이러한 정보들은 대부분 분산되어 관리되고 있기 때문에 이렇게 분산되어 관리되는 정보는 표현방식이 다를 뿐만 아니라 시간에 따라 정보가 변하게 된다. 따라서 분산된 정보의 효율적 데이터 접근 및 통합을 위해 XMDR(eXtended Mata-Data Registry)을 이용하였고, 본 논문에서는 분산된 데이터를 통합하기 위한 기법 및 검색 시스템을 제시한다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제30권4호
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• pp.93-112
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• 2018

제1차부터 2009개정 교육과정까지 교육과정의 변천에 따른 식생활 영역의 변화를 살펴보기 위하여 핵심 교육 내용, 내용 특성, 식생활 영역의 비중을 분석하였다. 텍스트 마이닝 기법을 이용한 워드 크라우드 분석을 통하여 가정교과서 40권에 기술된 식생활 영역의 내용으로부터 핵심단어를 추출하였고, 식생활 영역의 비중은 전체 가정교과서에서 식생활 영역에 해당하는 면수의 비율로 계산하였다. 전 교육과정에 걸쳐 가장 많이 등장하는 주요 핵심단어는 '식품'·'음식'·'식사'였다. 제1, 2차 교육과정에서는 식재료와 조미료, 식품에 함유된 '비타민', '단백질' 등의 영양소가 주요 핵심단어로 추출되었고, 제3차 교육과정부터 '영양'·'섭취'·'필요' 제6차 교육 과정에서 '분량', 제7차 교육과정부터 '식단'·'청소년' 등이 핵심단어로 등장했다. 식생활 영역이 가정교과에서 차지하는 비중은 평균 24.3%였으며, 제6차(29.7%) 및 제7차(31.8%) 교육과정에서 가장 높았고 2009개정 교육과정에서는 15.2%로 크게 감소했다. 아울러 식생활 영역의 구성을 살펴보면 제2차와 3차 교육과정에서 10개를 상회하던 식생활영역의 중영역의 수가 2009개정 교육과정에서는 중영역이 없어지고 소영역 2개로 축소되었다. 1차부터 2009개정 교육과정까지 식생활영역의 교육내용은 점진적으로 구체화되고 시대적 요구와 변화를 반영하고 있었다. 다만 2009개정 교육과정에서 식생활 영역의 비중이 대폭 축소되면서 교과서에 관련내용에 대한 정보와 설명이 부족하여 식생활 교육에 대한 질적 저하가 우려된다.