본 연구는 주거정책 분야에서 여론을 수렴하기 위해 블로그의 활용 가능성을 고찰하고자 한다. 이를 위해 '행복주택'을 키워드로 관련 게시글을 수집하고 주요 키워드를 추출하여 키워드 분석과 단어 군집 분석을 통해 대중들의 인식을 파악하였다. 행복주택에 대한 사회적 논의가 확산된 2013년 5월부터 2021년 8월까지 블로그 게시글 137,002개를 분석 자료로 활용하였으며, 주요 정책과 자료 수집량을 고려하여 수집 기간을 3단계로 나누어 도출된 단어를 분석한 결과는 다음과 같다. 키워드 분석에서 전반적으로 행복주택의 위치, 세대수, 단지 및 주택 규모, 입주 가능 조건 등과 관련된 단어의 중요도가 높았다. 1단계에서는 정부 정책 시행, 2단계에서는 행복주택 신청 절차, 3단계에서는 모집공고, 입주 자격, 임대조건에 중요도가 각각 높은 것으로 나타났다. 군집 분석에서는 모든 단계에서 사업 진행, 신청 절차, 사업지역이 주요 주제로 도출되었다. 특히, 1단계에서는 정책 시행 및 추진방안, 2단계는 입주 자격 및 금융 지원, 3단계에서는 정책 시행 및 입주 자격이 주요한 주제로 도출되었다. 이러한 결과는 블로그를 통해 정책 관련 정보 공유 및 사회적 이슈 반영, 정책 전달 여부 평가, 대중의 정책 참여도 유추가 가능하며, 블로그를 여론 수렴 방법으로 활용할 가능성을 제시한 데에 의의가 있다.
Asmhan Tariq;Fatmah Bin Nakhi;Fatema Salah;Gabass Eltayeb;Ghada Jassem Abdulla;Noor Najim;Salma Ahmed Khedr;Sara Elkerdasy;Natheer Al-Rawi;Sausan Alkawas;Marwan Mohammed;Shishir Ram Shetty
Imaging Science in Dentistry
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제53권3호
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pp.193-198
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2023
Purpose: Artificial intelligence (AI) is poised to play a major role in medical diagnostics. Periodontal disease is one of the most common oral diseases. The early diagnosis of periodontal disease is essential for effective treatment and a favorable prognosis. This study aimed to assess the effectiveness of AI in diagnosing periodontal bone loss through radiographic analysis. Materials and Methods: A literature search involving 5 databases (PubMed, ScienceDirect, Scopus, Health and Medical Collection, Dentistry and Oral Sciences) was carried out. A specific combination of keywords was used to obtain the articles. The PRISMA guidelines were used to filter eligible articles. The study design, sample size, type of AI software, and the results of each eligible study were analyzed. The CASP diagnostic study checklist was used to evaluate the evidence strength score. Results: Seven articles were eligible for review according to the PRISMA guidelines. Out of the 7 eligible studies, 4 had strong CASP evidence strength scores (7-8/9). The remaining studies had intermediate CASP evidence strength scores (3.5-6.5/9). The highest area under the curve among the reported studies was 94%, the highest F1 score was 91%, and the highest specificity and sensitivity were 98.1% and 94%, respectively. Conclusion: AI-based detection of periodontal bone loss using radiographs is an efficient method. However, more clinical studies need to be conducted before this method is introduced into routine dental practice.
본 논문에서는 중국 인터넷 사이트에서 네티즌을 중심으로 논의되고 있는 반한감정을 한류의 대응현상으로 보고 이러한 현상을 야기하는 요인을 키워드를 중심으로 살펴보고 분석해보았다. 중국의 포탈사이트 티엔야논단(天涯论坛)에 게재되어 있는 반한감정과 관련된 34만개의 게시글을 분석하여 역사, 정치, 연예인으로 키워드 분류하여 정리하였다. 반한감정을 유도하는 주제로 가장 큰 비중을 차지하는 것이 정치관련 이슈(34%)였으며 특히 사드(고고 도미사일방어체계·THAAD)와 관련된 문제가 가장 자주 언급되었다. 이것은 중국 내 반한 감정이 단순히 미디어콘텐츠의 내용이나 연예인들로 인해서 야기된 것이라기보다는 중국의 정책과 밀접한 관련을 갖고 있음을 의미한다. 따라서 중국내 반한 감정을 극복하고 변화하는 미·중 국제 정세 속에서 양국과의 안정적인 관계를 유지하기 위한 대응책으로 중국 정부당국의 미디어 정책에 대한 한국의 미디어콘텐츠 제작진의 이해와 더불어 양질의 콘텐츠로 미디어 비즈니스를 리드할 것을 제안한다. 이를 위해서는 이미 성장한 중국미디어시장에 공동제작이나 합작을 통해서 우회적이지만 안정적인 접근을 시도하는 것이 필요하며, 무엇보다도 중국적 민족주의인 중화사상과 중국문화에 대한 밀도있는 이해와 더불어 중국문화의 대체제로서가 아니라 콘텐츠의 독립성과 우수성을 통해서 한국산 문화콘텐츠의 경쟁력과 정체성, 우수성을 확립하는 것이 필요하다.
주거환경에 대한 만족도는 주거지 선택 및 이주 등에 영향을 미치는 주요인으로, 도시에서의 삶의 질과 직접적으로 연결된다. 최근 온라인 부동산 서비스의 증가로 주거환경에 대한 사람들의 만족도를 쉽게 확인할 수 있으며, 사람들이 평가하는 내용을 바탕으로 주거환경 만족 요인에 대한 분석이 가능하다. 이는 기존에 활용되던 설문조사 등의 방식보다 더 많은 양의 평가를 효율적으로 활용할 수 있음을 의미한다. 본 연구는 서울특별시를 대상으로 온라인 부동산 서비스인 '직방'에서 수집된 약 3만여 건의 아파트 리뷰를 분석에 활용하였다. 리뷰에 포함된 추천 평점을 토대로, 아파트 리뷰를 긍정적, 부정적으로 분류하고, 딥 러닝 기반 자연어 처리 모델인 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)를 사용하여 리뷰를 자동으로 분류하는 모델을 개발하였다. 이후 SHAP(SHAPley Additive exPlanation)를 이용하여 분류에 중요한 역할을 하는 단어 토큰을 도출함으로 주거환경 만족도의 영향요인을 도출하였다. 더 나아가 Word2Vec을 이용하여 관련 키워드를 분석함으로써 주거환경에 대한 만족도 개선을 위한 우선 고려사항을 제시하였다. 본 연구는 거주자의 정성평가 자료인 아파트 리뷰 빅데이터와 딥러닝을 활용하여 주거환경에 대한 만족도를 긍정적, 부정적으로 자동 분류하는 모형을 제안하여 그 영향요인을 도출하는데 의의가 있다. 분석결과는 주거환경 만족도 향상을 위한 기초자료로 활용될 수 있으며 향후 아파트 단지 인근 주거환경 평가, 신규 단지 및 기반시설의 설계 및 평가 등에 활용될 수 있다.
최근 인공지능 기술의 발달에 따라 사용자의 편의성을 위한 기술이 많이 개발되고 있다. 그중 자율주행차에 대한 관심이 나날이 증가하고 있다. 현재 많은 자동차 기업에서 자율주행차 상용화를 목표로 하고 있다. 상용화를 뒷받침할 정부의 새롭고 합리적인 정책 수립의 기반을 조성하기 위하여 뉴스 기사 데이터를 통해 여론의 변화와 인식을 분석하고자 하였다. 따라서 본 논문에서는 최근 3년간 자율주행차와 유사한 용어가 언급된 뉴스 기사 데이터 35,891건을 수집하고, 네트워크 분석하였다. 분석결과, '자율주행', 'AI', '미래', '현대자동차', '자율주행차', '자동차', '산업', '전기차' 등의 주요 키워드가 도출되었다. 또한, 자율주행차 산업은 자동차 기업뿐만 아니라, 반도체 기업, 빅테크 기업 등 다양한 산업과 융합되며 더욱 빠르고 다양한 플랫폼과 서비스 산업으로 발전하고 있으며, 산업의 융복합에 주목하고 있는 것으로 나타났다. 여론의 변화와 인식을 지속적으로 확인하기 위해 SNS 데이터나 기술 트렌드의 지속적인 분석을 통한 인식 분석이 필요할 것으로 판단된다.
전 세계 선박 통행량의 증가에 따른 선박 충돌 사고의 증가는 큰 경제적, 환경적, 물리적 및 인간적 손해를 가져왔다. 선박 사고의 원인은 선원의 판단 오류나 부주의, 항로의 복잡성, 기상 조건, 선박의 기술적 결함 등 다양한 요인이 겹쳐 작용하여 사고를 유발하기 때문에 문장의 깊은 의미와 문맥 정보를 고려할 수 있는 방법론이 필요하다. 따라서, 본 연구는 부산해심 지역에서의 최근 20년 동안의 선박 충돌사고 데이터를 포함하고 있는 해양안전심판 재결서를 SentenceBERT 모델을 활용해 분석하였다. 분석 결과 사고의 주요 원인이 될 수 있는 키워드가 도출되었으며, 특정 키워드 출현 빈도를 바탕으로 군집 분석을 시행하고 시각화하였다. 추후 사고의 원인을 미리 파악함으로써, 이를 통해 선박 충돌 사고의 예방 및 사고 대응 전략 개발의 기초 자료로써 활용하고자 한다.
본 논문은 여러 산업 분야에서 범용적으로 활용될 수 있는 NFT(Non-Fungible Token)에 대해 토픽 모델링 기법을 활용하여 최근의 NFT 산업 동향에 대한 분석 결과를 제시한다. 본 연구에서는 산업 동향을 파악하기 위해 특허 데이터를 활용하였으며, NFT 표준안이 처음으로 발표되었던 2017년부터 2023년 10월까지 특허정보검색서비스 키프리스에 등록된 NFT 관련 국내·외 특허 각각 371건, 454건의 특허 데이터를 수집하였다. 다음으로 전처리 작업에서 불용어, 표제어를 제거 후 명사 단어만을 추출하였고, 분석 방법으론 빈도수에 따른 상위 50개의 단어를 나열하고, 단어마다 계산된 TF-IDF 값을 같이 확인하여 산업 동향의 핵심 키워드를 도출하였다. 다음으로, LDA 알고리즘을 활용해 국내·외 별로 특허 데이터에서 잠재된 4개의 주요 주제를 도출하였다. 도출한 주제별로 내용을 분석하고, 실제 NFT 산업사례를 근거로 들어 NFT 산업 동향 분석내용을 제시하였다. 선행연구에서는 논문 데이터를 통해 학술적 관점에서 동향을 제시하였다면 본 연구는 현장 실무에 기반을 둔 데이터를 활용하여 실용적인 동향 내용을 제공했다는 점에서 의의가 있으며, NFT 산업계 관련자들이 시장 현황 파악 및 새로운 아이템 창출을 위한 참고용으로 활용될 것으로 기대한다.
본 연구는 현재의 심각한 저출산 문제의 해결방안 중 두 가지 주요정책인 육아휴직과 아동수당의 비정형 데이터를 활용하여 비교분석하고 이를 토대로 관련 대응 정책의 향후 방향과 시사점을 모색하였다. 수집 키워드는 "저출산+육아휴직", "저출산+아동수당"으로 하였으며, 자료분석은 텍스트 빈도분석, 중심성 분석, 네트워크 시각화, CONCOR 분석 순으로 진행하였다. 분석 결과 첫째, 육아휴직은 아동수당 보다 다각적이고 체계적인 논의들이 데이터 분석상 나타남으로써 저출산 대응 정책에 있어 현실적이고 실질적인 정책임을 알 수 있었다. 둘째, 아동수당은 데이터 분석상 아동수당을 포함한 현금지원급여제도에 대한 정보와 관심도는 높은 것으로 나타났으나 그 이외의 특이점이나 적극적인 논의는 이루어지지 않았다. 향후 개선방안으로 두 정책 모두 기존 제도의 활용에 있어 첫째, 육아휴직은 제도의 확산을 위한 근로환경과 사각지대의 개선이 필요하며, 둘째 아동수당은 지급에 있어 획일적이고 편중된 것에서 벗어난 형식의 변화가 모색되어야 하며, 수급연령 확대를 제안하였다.
본 연구는 새로운 표준과 규칙의 제정이 이루어지고 또한 향후 예고되어 있음으로 큰 변화의 과정을 거치고 있는 목록학에 있어 그동안 연구가 거의 없었던 해외 연구들의 최근 동향과 지적 구조를 규명하고자 하였다. 이를 위해 2010년 이후 14년간 발행된 논문 680편을 수집한 후, 이로부터 전처리를 거쳐 추출한 1,942개의 저자 키워드를 분석해보았다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 해외 목록학 연구는 2017년 이후 주목할만한 성장세를 보이고 있었다. 둘째, 상위빈도 연구주제는 편목, 메타데이터, RDA, 대학도서관, 전거 제어, 링크드 데이터, FRBR, 목록, LCSH, 도서관, 온라인목록이었다. 셋째, 연구주제들은 크게 도서관 목록의 전통적인 부분과 관련된 것과 최근 들어 더욱 활발하게 논의가 진행되고 있는 주제인 전거제어와 협동편목, RDA, 링크드데이터와 관련된 2개의 군집으로 나눌 수 있었고, 이를 14개 소군집으로 세분하여 분석하였다. 넷째, 키워드 군집 14개의 성장지수와 표준 성과지수를 살펴본 결과, 하나의 군집을 제외하고는 학문 분야의 성장의 측면에서 모두 성장을 나타내는 수치를 보여주었다. 본 연구는 향후 국내 학계와 현장을 위한 목록의 발전 양상 예측하기 위한 기초자료 및 관련 교육에 유용하게 활용될 수 있다는 점에서 그 의의가 있다.
한국이 빠르게 고령화 사회에서 고령사회로 진입함에 따라 성공적인 노화, 노후 생활이 개인뿐만 아니라 사회적으로도 관심을 받고 있다. 이에 본 연구는 노인의 행복과 불행 관련된 신문 기사를 통해 전체적인 이해와 더불어 제안을 하기 위한 목적으로 연구를 진행했다. 노인의 행복과 불행에 관련된 기존 연구는 연구대상의 특성상 인터뷰 혹은 인터뷰를 동반한 설문조사의 방법론을 사용해 영향요인을 재확인하거나, 단일효과를 검증하는데 머물렀다. 또한 노인의 행복과 불행에 영향을 미치는 중요한 요인 파악과 더불어 정부, 기업, 가정 및 기타 사회 복지기관으로 분류하여 실증적인 행복 증진, 불행 경감 방안을 제시한 연구가 이루어지지 않았다. 따라서 본 연구는 Alderfer의 ERG 이론을 기반으로 검색어를 선정해 18년간(수집 기간: 2001. 08~2018. 02) 온라인 신문기사를 총 211,309건(행복: 200,246건, 불행: 11,063건)을 수집하여 연구를 진행했다. 분석결과 행복 관련 토픽은 연금, 사회 인프라, 건강, 공동체, 복지, 문화생활, 성공적인 노후, 봉사, 종교, 귀농으로 도출되었고, 불행 관련 토픽은 노인 우울, 복지 부족, 종교 의지, 질병, 은퇴 후 소득, 문화, 봉사, 역사적 사건, 예술, 가족 단절로 나타났다. 추가로 토픽 네트워크 분석을 통하여 각 토픽의 키워드 사이의 네트워크를 시각화했다. 따라서 본 연구는 결과를 통한 실현 가능한 제안을 했다는 점을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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