• 지적과 국토정보
• /
• 제53권1호
• /
• pp.37-46
• /
• 2023

드론을 운용한 지적재조사사업이 활발히 진행됨에 따라 사업 추진현황에 대한 국민적 관심과 축적되는 드론영상 등 성과물의 활용과 관리의 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 연구에서는 기존 드론영상 관리 및 활용의 한계점을 해결하고 드론영상 기반의 3차원 지적정보를 제공하기 위해 3차원 공간정보 플랫폼을 구축하여 활용하는 방안을 제시하였다. 연구 대상지역은 2023년 2월에 지적공부 정리가 완료된 최신 지적재조사사업 완료 지구를 선정하였다. 이후 사용자의 공간적 제한을 해소하기 위한 웹기반 3차원 플랫폼을 연구에 적용하여 드론영상, 공간정보, 속성정보를 기반으로 플랫폼을 설계 및 구현하였다. 3차원 정보 기반의 지적재조사 성과물 가시화, 종전지적도와 확정지적도 성과 비교 등 주요 기능을 구현하였다. 본 연구에서 구축한 개방형 플랫폼을 통해 지적재조사 성과물에 대해 누구나 쉽게 활용할 수 있으며, 실제 사업 지구를 반영한 3차원 정보 기반의 체계적인 지적재조사 성과물 활용 및 공유를 기대할 수 있다. 또한, 분산된 성과물을 하나의 플랫폼에 통합하여 지속적인 관리방안을 제시하였다. 추후 전국을 대상으로 플랫폼을 구축하고, 지적재조사 행정시스템(바른땅)과 연계 서비스가 구축된다면 3차원 플랫폼의 활용성이 더욱 향상될 것으로 기대된다.

• 한국식생활문화학회지
• /
• 제22권4호
• /
• pp.492-497
• /
• 2007

본 연구는 2000에서 2004년까지 5년 동안 방송 3사와 신문 3사에서 비브리오에 관한 보도기사를 내용분석 하여 언론의 비브리오 관련 보도에 대한 실태를 파악하고, 이를 통해서 사회적 관심을 높이고자 하였다. 기존 비브리오에 관련된 연구는 생물학적 관점에서 균의 특성이나 방지 시스템 또는 예방에 관한 것이 대부분이므로 비브리오에 관한 언론의 보도를 좀 더 객관적ㆍ체계적으로 조명하고 이러한 보도에 따른 부정적 영향을 줄이기 위한 방안에 초점을 맞추는 것이 연구의 목적이라 할 수 있다. 본 연구의 주요 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 비브리오 관련보도기사는 방송이 신문보다 많았고, 여름철 5월에서 9월 사이에 집중적으로 보도되었다. 기사유형은 뉴스가 압도적으로 많았고, 지면은 사회면이 가장 많았다. 대부분의 기사는 40줄 이하로 짧았고, 전체기사 중에 23.6%는 유사보도였다. 유사보도를 긍정적인 면에서 해석을 한다면 비브리오에 국한된 보도 보다는 다양한 장르에서 폭넓은 정보를 전해 준다고 볼 수 있다. 기사제목에 비브리오라는 단어가 대부분 포함 되어 있고 주의보 발령, 감염자 입원치료, 감염자 사망 등을 집중적으로 부각하고 있다. 반면에 퇴치노력이나 예방조치 사항은 상대적으로 적게 다루고 있다. 따라서 비브리오는 혐오스러운 전염병으로 인식이 되어 외식업에는 상당히 부정적으로 작용하고 있다. 내용의 강도에서는 저강도와 고강도가 비슷했고, 방향은 대체적으로 부정적이었다. 정보원은 지자체 보건당국, 국립보건원과 감염자의 진료병원 등의 비중이 컸다. 보도의 중심은 상대적으로 생산과 유통 및 외식관련업계의 입장을 고려하는 보도기사가 미흡했다. 기사의 표현방식은 사실적이고, 자극적인 기사가 많았고, 전문적이고, 분석적이며, 심층적인 기사가 상대적으로 매우 적었다. 기사의 성격은 사실기사가 압도적으로 많은 반면에 기획이나 분석기사는 적었다. 감염자의 연령은 40대에서 60세 사이의 중장년층이 가장 많았고, 감염자의 성별은 남녀가 비슷했다. 그러나 성별을 구별할 수 없는 기사의 비중이 많았다. 매체별 기사의 특성분석 결과는 다음과 같다. 매체별 기사강도는 전반적으로 방송보도가 신문기사 보다 고강도로 나타났으며, 기사의 방향에 있어서도 방송이 신문보다 부정적인 면이 높게 분석되었다. 매체별 기사의 중심은 생산자의 입장에서는 방송보다 신문이 높게 나타났으며, 소비자의 입장에서는 방송이 신문보다 훨씬 높았다. 방송과 신문 모두 지자체 보건당국과 국립보건원, 감염자를 진료한 병원에서 정보를 얻는 것으로 분석되었다. 기사의 표현방식은 방송이 신문보다 더 자극적이고 혐오적인 표현이 많은 것으로 분석되었다. 기사의 성격에서는 신문과 방송 모두 사실기사가 91.5%로서 대부분을 차지했다. 유사보도에 있어서는 방송이 23.0%이고, 신문은 77.0%로서 신문이 훨씬 많았다. 유사보도를 긍정적인 측면에서 보았을 때 보다 폭넓은 정보를 제공해준다는 면이 있고, 방송보다는 신문이 더 많이 다루고 있음을 알 수 있다.

• Korean Journal of Acupuncture
• /
• 제40권4호
• /
• pp.141-148
• /
• 2023

Objectives : The purpose of this study is to investigate on the application of the yttrium aluminum garnet (YAG) lasers for acupoints irradiation. Methods : We conducted a systematic search for peer-reviewed studies published from inception to November 2023, in the following electronic databases: PubMed, Scopus, and Web of Science in English, Science ON, Oriental Medicine Advanced Searching Integrated System (OASIS) and Research Information Sharing Service (RISS) in Korean, and China National Knowledge Infrastructure (CNKI) and Wanfang in Chinese, and Japan Science Technology Information Aggregator, Electronic (J-STAGE) and Citation Information by NII (CiNii) in Japanese. Inclusion criteria were original articles including clinical and experimental studies related with YAG lasers for acupoints including Ashi or meridian sinews. Results : Among the 8 selected studies, there were 7 studies on human subjects and 1 study on animals, 7 studies on Nd:YAG (1,064 nm) laser, and 1 study on Er:YAG (2,940 nm) laser. A total of 16 acupoints were used, 15 of which were in the face and 1 of which was located in the foot. In addition, there were two studies using Ashi. 4 studies looked at the effect of pain relief, 2 studies looked at safety, 1 study looked at changes in blood flow, and 1 study looked at the effect of skin care. There were no reported adverse events, and the YAG laser was confirmed to be safe and effective in pain relief, beautifying the skin, and increasing blood flow. Conclusions : We suggest that high intensity YAG lasers can be applied to laser acupuncture or laser moxibustion. YAG lasers are considered to be worth using for various clinical indications of Korean medicine because of photobiomodulation effects, analgesic action, and deep penetration depth. Further scientific research and clinical evidences should be warranted.

• 지역연구
• /
• 제39권4호
• /
• pp.91-110
• /
• 2023

본 연구의 목적은 신문기사를 통해 건설 이후 약 34년 동안 1기 신도시의 도시 성장 과정에서 발생한 도시 이슈를 탐색하는 것이다. 이를 위해, 웹크롤링 기법을 활용하여 1기 신도시 관련 신문기사를 수집하고, 텍스트마이닝 기법을 토대로 내용분석을 진행하였다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 1기 신도시 건설 초기에는 생활인프라, 부동산, 교통, 도시개발 및 정비, 안전, 주택 공급의 6개 부문에서 이슈가 다양하게 나타났으나, 점차 부동산과 도시개발 및 정비로 좁혀졌다. 둘째, 신도시 건설단계 및 도시 안정화 단계에서는 '서울시'를 중심으로 한 네트워크 구조가 유지되었는데, 이는 1기 신도시가 지리적으로 서울 근교에 건설되면서 발생한 이슈에 대해 서울과 비교하는 기사가 다수 나타났기 때문으로 볼 수 있다. 셋째, 도시 노후화에 대한 이슈는 준공 후 10년부터 나타났으며, 준공 후 30년의 시점부터는 도시 노후화에 따른 도시 재정비에 대한 논의가 본격화되었다. 본 연구는 1기 신도시의 도시 성장 과정 전반에서 발생한 이슈를 탐색하였으며, 1기 신도시 재정비 방안 마련에 기초자료로써 활용될 수 있다는 데에 연구의 의의가 있다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제10권2호
• /
• pp.499-503
• /
• 2024

방송 프로그램은 자체 방송 송출 외에도 인터넷 다시 보기, OTT, IPTV 서비스 등 다양한 매체에 제공되고 있다. 이 경우 콘텐츠 특성을 잘 나타내는 검색용 키워드 제공은 필수적이다. 방송사에서는 제작 단계, 아카이브 단계 등에서 주요 키워드를 수동으로 입력하는 방법을 주로 사용한다. 이 방식은 양적으로는 핵심 메타데이터 확보에 부족하고, 내용 면에서도 타 매체 서비스에서 콘텐츠 추천과 검색에 한계를 드러낸다. 본 연구는 EBS에서 개발한 DTV 자막방송 서버를 통해 사전 아카이빙 된 폐쇄형 자막 데이터를 활용하여 다수의 메타데이터를 확보하는 방법을 구현했다. 먼저 구글의 자연어 처리 AI 기술을 적용하여 핵심 메타데이터를 자동으로 추출하였다. 다음 단계는 핵심 연구 내용으로 우선순위와 콘텐츠 특성을 반영하여 핵심 메타데이터를 찾는 방법을 제안한다. 차별화된 메타데이터 가중치를 구하는 기술로는 TF-IDF 계산법을 응용하여 중요도를 분류했다. 실험 결과 성공적인 가중치 데이터를 얻었다. 이 연구로 확보한 문자열 메타데이터는 추후 문자열 유사도 측정 연구와 결합하면 타 매체에 제공하는 콘텐츠 서비스에서 정교한 콘텐츠 추천용 메타데이터를 확보하는 기반이 된다.

• 한국산업보건학회지
• /
• 제34권3호
• /
• pp.202-213
• /
• 2024

Introduction: Acknowledging the global issue of diseases potentially caused by overwork, this study aims to develop an AI model to help workers understand the connection between cerebrocardiovascular diseases and their work environment. Materials and methods: The model was trained using medical and legal expertise along with data from the 2021 occupational disease adjudication certificate by the Industrial Accident Compensation Insurance and Prevention Service. The Polyglot-ko-5.8B model, which is effective for processing Korean, was utilized. Model performance was evaluated through accuracy, precision, sensitivity, and F1-score metrics. Results: The model trained on a comprehensive dataset, including expert knowledge and actual case data, outperformed the others with respective accuracy, precision, sensitivity, and F1-scores of 0.91, 0.89, 0.84, and 0.87. However, it still had limitations in responding to certain scenarios. Discussion: The comprehensive model proved most effective in diagnosing work-related cerebrocardiovascular diseases, highlighting the significance of integrating actual case data in AI model development. Despite its efficacy, the model showed limitations in handling diverse cases and offering health management solutions. Conclusion: The study succeeded in creating an AI model to discern the link between work factors and cerebrocardiovascular diseases, showcasing the highest efficacy with the comprehensively trained model. Future enhancements towards a template-based approach and the development of a user-friendly chatbot webUI for workers are recommended to address the model's current limitations.

• 지능정보연구
• /
• 제23권2호
• /
• pp.39-70
• /
• 2017

최근 여론조사 분야에서 데이터에 기반을 둔 분석 기법이 널리 활용되고 있다. 기업에서는 최근 출시된 제품에 대한 선호도를 조사하기 위해 기존의 설문조사나 전문가의 의견을 단순 취합하는 것이 아니라, 온라인상에 존재하는 다양한 종류의 데이터를 수집하고 분석하여 제품에 대한 대중의 기호를 정확히 파악할 수 있는 방안을 필요로 한다. 기존의 주요 방안에서는 먼저 해당 분야에 대한 감성사전을 구축한다. 전문가들은 수집된 텍스트 문서들로부터 빈도가 높은 단어들을 정리하여 긍정, 부정, 중립을 판단한다. 특정 제품의 선호를 판별하기 위해, 제품에 대한 사용 후기 글을 수집하여 문장을 추출하고, 감성사전을 이용하여 문장들의 긍정, 부정, 중립을 판단하여 최종적으로 긍정과 부정인 문장의 개수를 통해 제품에 대한 선호도를 측정한다. 그리고 제품에 대한 긍 부정 내용을 자동으로 요약하여 제공한다. 이것은 문장들의 감성점수를 산출하여, 긍정과 부정점수가 높은 문장들을 추출한다. 본 연구에서는 일반 대중이 생산한 문서 속에 숨겨져 있는 토픽을 추출하여 주어진 제품의 선호도를 조사하고, 토픽의 긍 부정 내용을 요약하여 보여주는 제품 평판 마이닝 알고리즘을 제안한다. 기존 방식과 다르게, 토픽을 활용하여 쉽고 빠르게 감성사전을 구축할 수 있으며 추출된 토픽을 정제하여 제품의 선호도와 요약 결과의 정확도를 높인다. 실험을 통해, K5, SM5, 아반떼 등의 국내에서 생산된 자동차의 수많은 후기 글들을 수집하였고, 실험 자동차의 긍 부정 비율, 긍 부정 내용 요약, 통계 검정을 실시하여 제안방안의 효용성을 입증하였다.

• Asia pacific journal of information systems
• /
• 제17권4호
• /
• pp.187-206
• /
• 2007

The development of computer and information technology has been combined with the information superhighway internet infrastructure, so information widely spreads not only in special fields but also in the daily lives of people. Information ubiquity influences the traditional way of transaction, and leads a new E-commerce which distinguishes from the existing E-commerce. Not only goods as physical but also service as non-physical come into E-commerce. As the scale of E-Commerce is being enlarged as well. It keeps people from finding information they want. Recommender systems are now becoming the main tools for E-Commerce to mitigate the information overload. Recommender systems can be defined as systems for suggesting some Items(goods or service) considering customers' interests or tastes. They are being used by E-commerce web sites to suggest products to their customers who want to find something for them and to provide them with information to help them decide which to purchase. There are several approaches of recommending goods to customer in recommender system but in this study, the main subject is focused on collaborative filtering technique. This study presents a possibility of pre-evaluation for the prediction performance of customer's preference in collaborative filtering before the process of customer's preference prediction. Pre-evaluation for the prediction performance of each customer having low performance is classified by using the statistical features of ratings rated by each customer is conducted before the prediction process. In this study, MovieLens 100K dataset is used to analyze the accuracy of classification. The classification criteria are set by using the training sets divided 80% from the 100K dataset. In the process of classification, the customers are divided into two groups, classified group and non classified group. To compare the prediction performance of classified group and non classified group, the prediction process runs the 20% test set through the Neighborhood Based Collaborative Filtering Algorithm and Correspondence Mean Algorithm. The prediction errors from those prediction algorithm are allocated to each customer and compared with each user's error. Research hypothesis : Two research hypotheses are formulated in this study to test the accuracy of the classification criterion as follows. Hypothesis 1: The estimation accuracy of groups classified according to the standard deviation of each user's ratings has significant difference. To test the Hypothesis 1, the standard deviation is calculated for each user in training set which is divided 80% from MovieLens 100K dataset. Four groups are classified according to the quartile of the each user's standard deviations. It is compared to test the estimation errors of each group which results from test set are significantly different. Hypothesis 2: The estimation accuracy of groups that are classified according to the distribution of each user's ratings have significant differences. To test the Hypothesis 2, the distributions of each user's ratings are compared with the distribution of ratings of all customers in training set which is divided 80% from MovieLens 100K dataset. It assumes that the customers whose ratings' distribution are different from that of all customers would have low performance, so six types of different distributions are set to be compared. The test groups are classified into fit group or non-fit group according to the each type of different distribution assumed. The degrees in accordance with each type of distribution and each customer's distributions are tested by the test of ${\chi}^2$ goodness-of-fit and classified two groups for testing the difference of the mean of errors. Also, the degree of goodness-of-fit with the distribution of each user's ratings and the average distribution of the ratings in the training set are closely related to the prediction errors from those prediction algorithms. Through this study, the customers who have lower performance of prediction than the rest in the system are classified by those two criteria, which are set by statistical features of customers ratings in the training set, before the prediction process.

• 지능정보연구
• /
• 제21권2호
• /
• pp.49-67
• /
• 2015

최근 다양한 분야에서 빅데이터의 활용과 분석에 대한 중요성이 대두됨에 따라, 뉴스기사와 댓글과 같은 비정형 데이터의 자연어 처리 기술에 기반한 감성 분석에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만, 한국어는 영어와는 달리 자연어 처리가 어려운 교착어로써 정보화나 정보시스템에의 활용이 미흡한 실정이다. 이에 본 연구는 감성 분석에 활용이 가능한 감성어 사전을 집단지성으로 구축하였고, 누구나 연구와 실무에 사용하도록 API서비스 플랫폼을 개방하였다(www.openhangul.com). 집단지성의 활용을 위해 국내 최대 대학생 소셜네트워크 사이트에서 대학생들을 대상으로 단어마다 긍정, 중립, 부정에 대한 투표를 진행하였다. 그리고 집단지성의 효율성을 높이기 위해 감성을 '정의'가 아닌 '분류'하는 방식인 폭소노미의 '사람들에 의한 분류법'이라는 개념을 적용하였다. 총 517,178(+)의 국어사전 단어 중 불용어 형태를 제외한 후 감성 표현이 가능한 명사, 형용사, 동사, 부사를 우선 순위로 하여, 현재까지 총 35,000(+)번의 단어에 대한 투표를 진행하였다. 본 연구의 감성어 사전은 집단지성의 참여자가 누적됨에 따라 신뢰도가 높아지도록 설계하여, 시간을 축으로 사람들이 단어에 대해 인지하는 감성의 변화도 섬세하게 반영하는 장점이 있다. 따라서 본 연구는 앞으로도 감성어 사전 구축을 위한 투표를 계속 진행할 예정이며, 현재 제공하고 있는 감성어 사전, 기본형 추출, 카테고리 추출 외에도 다양한 자연어 처리에 응용이 가능한 API들도 제공할 계획이다. 기존의 연구들이 감성 분석이나 감성어 사전의 구축과 활용에 대한 방안을 제안하는 것에만 한정되어 있는 것과는 달리, 본 연구는 집단지성을 실제로 활용하여 연구와 실무에 활용이 가능한 자원을 구축하여 개방하여 공유한다는 차별성을 가지고 있다. 더 나아가, 집단지성과 폭소노미의 특성을 결합하여 한글 감성어 사전을 구축한 새로운 시도가 향후 한글 자연어 처리의 발전에 있어 다양한 분야들의 융합적인 연구와 실무적인 참여를 이끌어 개방적 협업의 새로운 방향과 시사점을 제시 할 수 있을 것이라 기대한다.

• Journal of Hospice and Palliative Care
• /
• 제15권1호
• /
• pp.10-17
• /
• 2012

목적: 완화의료를 위해서는 완화의료 대상자에 대한 판단을 하고 완화의료를 직접 시행하거나 완화의료에 자문/의뢰하는 의료인의 역할이 중요하다. 이에 본 연구는 한국의 암환자를 주로 진료하는 의사들의 완화의료에 대한 인식과 완화의료 의뢰 시 장애요인에 대해 알아보았다. 방법: 2010년 5월부터 6월까지 암환자를 주로 진료하는 전문의 477명을 대상으로 무기명 자기 기입식 웹 설문 조사를 수행하였다. 결과: 총 128명(26.8%)이 응답하였고, 설문에 응답한 모든 의사들은 말기암환자에게 완화의료가 필요하다고 생각하는 것으로 조사되었다. 80% 이상의 응답자들이 '3차 의료기관 및 암센터는 완화의료 서비스를 제공해야 한다.', '진행 암환자는 항암 화학요법을 받는 중이더라도 완화의료를 받아야 한다.', '말기암환자의 치료에는 여러 과의 협력이 필요하다.'에 동의하였다. 완화의료 수행능력에 대해서는 58% 이상이 자신이 하고 있는 신체 증상 조절 및 정신증상 조절, 말기암환자 가족의 정서적 지지에 만족한다고 응답하였으나 전반적인 말기암환자 및 임종 환자 관리 서비스는 64%에서 '만족스럽지 않다'고 응답하였다. 응답자 중 34명(26.6%)은 '자신의 말기암환자를 완화의료팀으로 자문'하거나 '의뢰한 경험이 없는 것'으로 나타났고 완화의료 의뢰의 장애 요인으로 '환자나 보호자의 거부'가 61명(47.7%)으로 가장 많았으며 다음으로 '믿고 의뢰할 수 있는 완화의료팀이 없어서'라고 응답한 의사가 59명(46.1%)으로 많았다. 결론: 본 연구에서 대부분의 암환자를 주로 진료하는 의사들은 말기암환자의 완화의료 시행에 대해 긍정적 인식을 가지고 있지만 실제 말기암환자 진료에 있어 다학제 간 협력이나 임종관리까지 충분한 완화의료의 제공은 이뤄지지 않는 것으로 나타났다. 효율적이고 수준 높은 말기암환자의 관리를 위해서 보다 적극적인 완화 의료 자문이나 의뢰가 시행되어야 할 것으로 생각된다.