• 치위생과학회지
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• 제14권3호
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• pp.390-396
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• 2014

본 연구는 우리나라 여대생의 치열궁의 크기 및 형태와 교합유형을 조사하고 이들의 관련성을 알아보고자 치위생과 여학생 210명을 대상으로 실시하였다. 수집된 자료는 PASW 18.0 프로그램을 이용하여 통계분석하였으며, 결과는 다음과 같다. 치열궁의 크기 및 형태와 교합을 산술평균 및 빈도를 분석한 결과 상악의 견치 간 폭경은 34.38 mm, 제1대구치 폭경은 52.05 mm였으며, 견치 장경은 8.60 mm, 제1대구치장경은 28.69 mm였다. 하악은 견치 간 폭경이 26.42 mm, 제1대구치 폭경이 44.83 mm였으며, 장경은 견치가 5.54 mm, 제1대구치가 24.38 mm였다. 치열궁의 형태는 상악에서 정상이 29.0%, 협착이 60.5%, 공극이 10.5%였으며, 하악은 정상이 29.0%, 협착이 55.7%, 공극이 15.2%였다. 교합은 정상이 16.7%였으며, I급 부정교합이 55.7%로 가장 많았고, II급은 20.5%, III급은 7.1%였다. 치열궁의 형태와 교합에 따른 치열궁의 크기를 비교한 결과 하악의 제1대구치 폭경이 치열궁의 형태가 공극인 경우에 45.95로 가장 컸으며, 정상이 44.73, 협착이 44.58을 기록하였다(p=0.032). 치열궁 형태와 교합관계는 상 하악 모두 I, II, III급 부정교합에서 협착이 71.8%, 76.7%, 60.0%와 69.2%, 60.5%, 60.0%로 가장 높았다(p<0.001). 이상의 결과를 종합해보면 과거에 비해 여러 원인으로 치열궁의 장 폭경이 줄어들고 있으며, 협착으로 인한 부정교합이 증가하고 있다. 따라서 정기적인 치과검진과 구강악습관의 관리가 필요할 것으로 보인다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.111-136
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• 2018

지식베이스를 구축하는 작업은 도메인 전문가가 온톨로지 스키마를 이해한 뒤, 직접 지식을 정제하는 수작업이 요구되는 만큼 비용이 많이 드는 활동이다. 이에, 도메인 전문가 없이 다양한 웹 환경으로부터 질의에 대한 답변 정보를 추출하기 위한 자동화된 시스템의 연구개발의 필요성이 제기되고 있다. 기존의 정보 추출 관련 연구들은 웹에 존재하는 다양한 형태의 문서 중 학습데이터와 상이한 형태의 문서에서는 정보를 효과적으로 추출하기 어렵다는 한계점이 존재한다. 또한, 기계 독해와 관련된 연구들은 문서에 정답이 있는 경우를 가정하고 질의에 대한 답변정보를 추출하는 경우로서, 문서의 정답포함 여부를 보장할 수 없는 실제 웹의 비정형 문서로부터의 정보추출에서는 낮은 성능을 보인다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 지식베이스 확장을 위하여 웹에 존재하는 멀티소스 비정형 문서로부터 질의에 대한 정보를 추출하기 위한 시스템의 개발 방법론을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안한 방법론은 "주어(Subject)-서술어(Predicate)"로 구분된 질의에 대하여 위키피디아, 네이버 백과사전, 네이버 뉴스 3개 웹 소스로부터 수집된 비정형 문서로부터 관련 정보를 추출하며, 제안된 방법론을 적용한 시스템의 성능평가를 위하여, Wu and Weld(2007)의 모델을 베이스라인 모델로 선정하여 성능을 비교분석 하였다. 연구결과 제안된 모델이 베이스라인 모델에 비해, 위키피디아, 네이버 백과사전, 네이버 뉴스 등 다양한 형태의 문서에서 정보를 효과적으로 추출하는 강건한 모델임을 입증하였다. 본 연구의 결과는 현업 지식베이스 관리자에게 지식베이스 확장을 위한 웹에서 질의에 대한 답변정보를 추출하기 위한 시스템 개발의 지침서로서 실무적인 시사점을 제공함과 동시에, 추후 다양한 형태의 질의응답 시스템 및 정보추출 연구로의 확장에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.53-77
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• 2012

본 연구는 경향신문, 한겨레, 동아일보 세 개의 신문기사가 가지고 있는 내용 및 논조에 어떠한 차이가 있는지를 객관적인 데이터를 통해 제시하고자 시행되었다. 본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 신문기사의 키워드 단순빈도 분석과 Clustering, Classification 결과를 분석하여 제시하였으며, 경제, 문화 국제, 사회, 정치 및 사설 분야에서의 신문사 간 차이점을 분석하고자 하였다. 신문기사의 문단을 분석단위로 하여 각 신문사의 특성을 파악하였고, 키워드 네트워크로 키워드들 간의 관계를 시각화하여 신문사별 특성을 객관적으로 볼 수 있도록 제시하였다. 신문기사의 수집은 신문기사 데이터베이스 시스템인 KINDS에서 2008년부터 2012년까지 해당 주제로 주제어 검색을 하여 총 3,026개의 수집을 하였다. 수집된 신문기사들은 불용어 제거와 형태소 분석을 위해 Java로 구현된 Lucene Korean 모듈을 이용하여 자연어 처리를 하였다. 신문기사의 내용 및 논조를 파악하기 위해 경향신문, 한겨레, 동아일보가 정해진 기간 내에 일어난 특정 사건에 대해 언급하는 단어의 빈도 상위 10위를 제시하여 분석하였고, 키워드들 간 코사인 유사도를 분석하여 네트워크 지도를 만들었으며 단어들의 네트워크를 통해 Clustering 결과를 분석하였다. 신문사들마다의 논조를 확인하기 위해 Supervised Learning 기법을 활용하여 각각의 논조에 대해 분류하였으며, 마지막으로는 분류 성능 평가를 위해 정확률과 재현률, F-value를 측정하여 제시하였다. 본 연구를 통해 문화 전반, 경제 전반, 정치분야의 통합진보당 이슈에 대한 신문기사들에 전반적인 내용과 논조에 차이를 보이고 있음을 알 수 있었고, 사회분야의 4대강 사업에 대한 긍정-부정 논조에 차이가 있음을 발견할 수 있었다. 본 연구는 지금까지 연구되어왔던 한글 신문기사의 코딩 및 담화분석 방법에서 벗어나, 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 다량의 데이터를 분석하였음에 의미가 있다. 향후 지속적인 연구를 통해 분류 성능을 보다 높인다면, 사람들이 뉴스를 접할 때 그 뉴스의 특정 논조 성향에 대해 우선적으로 파악하여 객관성을 유지한 채 정보에 접근할 수 있도록 도와주는 신뢰성 있는 툴을 만들 수 있을 것이라 기대한다.

• 마케팅과학연구
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• 제18권2호
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• pp.65-88
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• 2008

본 연구는 중국 프랜차이즈 시스템에 참여하는 본부와 가맹점 사이의 신뢰에 영향을 미치는 요인에 대해서 규명하고자 하였다. 중국의 외식 프랜차이즈 산업 가맹점을 조사대상으로 한 실증분석 결과, 프랜차이즈 시스템에서는 신뢰의 형성이 매우 중요하며, 이를 위하여 본부의 가맹점에 대한 지원의 강화, 양자 간의 원활한 커뮤니케이션, 가맹점의 과거결과에 대한 만족의 증진, 양자 간의 갈등 예방 및 해소가 필요하며, 이러한 본부의 가맹점에 대한 지원과 원활한 커뮤니케이션이 가맹점의 과거결과에 대한 만족을 증가시킬 수 있고, 원활한 커뮤니케이션이 양자 간의 갈등을 감소시킬 수 있는 것으로 나타났다.