• 산업융합연구
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• 제20권10호
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• pp.61-69
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• 2022

외상 후 성장 개념은 다양한 분야에서 사용되고 있다. 연구의 목적은 네트워크 분석을 활용하여 외상 후 성장의 지식구조를 확인하기 위함이다. 1996년에서 2018년 사이에 출판된 국외논문 중 외상 후 성장 키워드를 사용한 논문을 Web of Science에서 검색하여 1,780편의 논문에 1,659개의 키워드가 6,343회 등장하는 것을 확인할 수 있었으며, 최종 분석을 위한 총 322개의 키워드를 선택하였다. 가장 많이 등장한 키워드는 '외상 후 성장', '외상 후 스트레스 장애', '암', '트라우마' 순이었다. 총 322개의 노드 중 175개의 노드로 정리하여 '암, 만성/중증 질환 및 장애에서 외상 후 성장', '외상 후 성장 관련 심리적 변수 및 심리 치료', '죽음의 맥락에서 외상 후 성장', '외상 후 성장의 인지 메커니즘' 및 '대리 외상 후 성장'의 5개 그룹으로 나눌 수 있었다. 본 연구는 정량적 네트워크 분석을 통해 외상 후 성장의 지식 구조에 대한 체계적인 개요를 제공 하였다는데 의의가 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권6호
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• pp.287-294
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• 2022

본 연구의 목적은 코로나 19 발병 이후 비대면 사회가 지속됨에 따라 새롭게 각광받는 기술인 "메타버스"에 대한 소비자들의 인식을 빅데이터 분석을 통하여 알아보고자 함에 있다. 본 연구는 코로나19 이전과 이후로 나누어 메타버스에 대한 소비자의 인식을 분석하기 위해 텍스트 마이닝을 활용한 빅데이터 분석을 수행하였다. 단어 정제를 통하여 상위 30개의 키워드를 추출, 이를 토대로 각 키워드간의 연결망 분석, Concor분석을 통하여 시각화를 진행하였다. 분석을 진행한 결과 비대면 사회가 지속되며 메타버스가 트렌드로 급 부상하였다는 것을 확인하였다. 이전의 메타버스는 라이프 로깅의 한부분으로써 SNS 같은 텍스트 데이터에 치중되어 있었지만 이후, 가상현실 공간에 주목하기 시작하여 많은 플랫폼을 발생시키고 산업도 확대 되었다. 본 연구의 한계점은 포털사이트의 검색빈도를 통해 데이터를 수집하였기 때문에 익명성이 보장되어있어 데이터 수집 시 인구통계학적 특성이 반영되지 않았다는 점이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.1571-1576
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• 2022

코로나 바이러스의 발병 이후, 의료 산업은 침체기에 들어섰으며, 이에 대한 대응책으로 정부는 일시적으로 비대면 진료를 허용한 상태이다. 본 연구에서는, 이런 시대 흐름에 맞추어 의료 산업에 있어 현대인의 비대면 의학상담에 대한 관심도를 분석하고자 한다. 전문가에게 의학상담을 받을 수 있는 플랫폼인 지식인과, 유튜브 두가지 소셜 플랫폼에서 빅데이터를 수집해 연구를 진행했다. 전화 상담 상위 5개 키워드인 "내과", "일반의", "산경과", "정신건강의학과", "소아청소년과"와 더불어, "전문의", "의학상담", "건강정보" 총 8개의 검색어를 가지고 각 플랫폼으로부터 데이터 세트를 구축했다. 이후 크롤링 된 데이터를 바탕으로 형태소 분류, 질병 추출, 정규화 등 전처리 과정을 거쳤다. 단어 빈도수를 기준으로 한 워드 클라우드, 꺾은선 그래프, 분기별 그래프, 질병 등장 빈도별 막대 그래프 등으로 데이터 시각화를 하였다. 유튜브 데이터에 한해 감성 분류 모델을 구축하였고, GRU와 BERT 기반 모델의 성능을 비교하였다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권12호
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• pp.819-829
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• 2017

본 논문에서는 음성인식 기술의 현황을 소개하고 기본적인 음성인식 기술과 알고리즘을 먼저 알아본 뒤에, 음성인식 기술에 필요한 API의 코드 흐름에 대해 설명을 할 것이다. 음성인식 API중에 가장 유명한 검색엔진을 가진 구글, 네이버 다음 카카오 각각의 Application Programming Interface(API)를 안드로이드 스튜디오 툴을 이용하여 음성인식이 가능한 앱을 만든다. 그런 뒤 성별, 나이별, 지역별에 따라 사람들의 표준어, 방언에 대한 음성인식 실험을 하여 음성 인식 정확도를 표로 정리한다. 방언에 대한 실험 지역으로는 방언의 정도가 심한 경상도, 충청도, 전라도 방언에 대해 실험하였고, 표준화된 방언를 기준으로 비교 실험을 진행하였다. 결과적으로 나온 문장에 따라 띄어쓰기, 받침, 조사, 단어를 기반으로 문장의 정확성을 확인하여 각각의 오류의 개수를 숫자로 표현하였다. 결과적으로 방언과 표준어의 음성 인식률에 따라 각각의 API의 장점에 대해서 소개하고, 어떤 상황에서 가장 효율적으로 사용할지에 대해 기본적인 틀을 마련하고자 한다.

• 한국기록관리학회지
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• 제24권2호
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• pp.65-88
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• 2024

본 연구는 인공지능의 하위분야인 자연어 처리(NLP)의 개체명 인식(NER)을 통하여 기록에 내재된 메타데이터 값과 기술 정보를 추출하는 방안에 대한 시험적 연구이다. 연구 대상은 1960~1970년대에 생산된 구로공단 수기 기록물(약 1,200 쪽, 8만여 단어)을 대상으로 하였다. 디지털화를 포함하는 전처리 과정과 함께 기록 텍스트에 대해서 구글의 BERT 언어모델에 기반하여 구현되어 공개된 언어 API를 사용하여 개체명을 인식하였다. 그 결과로 구로공단의 과거 기록에 포함된 173개의 인명과 314개의 조직 및 기관 개체명을 추출할 수 있었고, 이는 기록의 내용에 대한 직접적인 검색어로 사용될 수 있다고 기대된다. 그리고 자연어 처리의 이론적 방법론을 반·비정형의 텍스트로 이루어진 실제 기록물에 적용할 때 발생하는 문제점을 파악하여 해결 방안과 고려해야 할 시사점을 제시했다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권12호
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• pp.39-47
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• 2017

한국 문화의 역사, 전통과 관련된 디지털 웹 문서가 증가하게 되었다. 하지만 창작자 또는 전통 문화와 관련된 소재를 찾는 사용자들은 정보를 검색해도 결과가 충분하지 않았으며 원하는 정보를 얻지 못하는 경우가 나타나고 있다. 이런 효과적인 정보를 접하기 위해서는 문서 분류가 필요하다. 과거에 문서 분류는 작업자가 수작업으로 문서 분류하여 시간과 비용이 많이 소비하는 어려움이 있었지만, 최근 기계학습 기반으로 한 자동 문서 분류를 통해 효율적인 문서 분류가 이루어진다. 이에 본 논문은 전통문화 콘텐츠를 체계적인 분류체계로 구성한 한민족정보문화마당 데이터를 기반으로 전통문화 콘텐츠 자동 텍스트 분류 모델을 개발한다. 본 연구는 한민족정보문화마당 텍스트 데이터에 대해 단어 빈도수를 추출하기 위해 TF-IDF모델, Bag-of-Words 모델, TF-IDF/Bag-of-Words를 결합한 모델을 적용하여 각각 SVM 분류 알고리즘을 사용하여 전통문화 콘텐츠 자동 텍스트 분류 모델을 개발하여 성능평가를 확인하였다.

• 한국의류학회지
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• 제32권12호
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• pp.1915-1926
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• 2008

국가와 산업의 이미지가 제품 평가에 영향을 미치고 있다는 것은 주지의 사실이지만, 그러한 영향력의 경로가 되는 매체에 관한 연구는 부족하다. 본 연구는 미국의 대중매체에 드러난 한국의 패션산업 이미지가 한국의 패션제품을 평가하는데 영향을 미칠 것이라는 기본 가정하에, 한국 패션산업의 어떤 측면이 독자들에게 부각되고 있는지를 규명하고자 하였다. 미국의 명성 있는 패션전문 일간지인 WWD(Women's Wear Daily)를 선택하여 한국 패션산업과 관련된 내용분석을 시도하였다. 1998년 1월 1일부터 2008년 6월 30일까지 게재된 기사 중 "Korean" 이라는 단어를 포함한 기사를 우선적으로 검색하고 패션분야와 관련된 기사 총 329개를 최종적으로 선택하여 분석하였다. 섬유공급망 관리 상의 역할별로 분석 범주를 설정하고, 한국 패션산업이 공급망 상에서 어떤 역할을 담당하는 주체로 부각되고 있는지 살펴 보았다. 그 결과, 한국의 패션산업은 섬유와 원단공급업자, 혹은 의류제조업자로서의 역할을 담당하는 것으로 인식되는 경우가 많았다. 이는 역사적으로 한국이 미국의 패션산업의 주요 소싱국가였던 이력을 반영하는 결과이다. 디자인, 브랜딩, 마케팅, 소매유통업을 담당하는 역할자로서 한국 패션산업을 바라보는 관점은 상대적으로 미약하였다. 또한, 한국 패션산업은 패션에 관심이 많고 세계의 유명 고가 브랜드 제품을 소비할 수 있는 의미 있는 시장을 보유하고 있는 것으로 높게 인식되고 있는 반면 한국 패션산업은 거시 경제의 환경 변화에 따라 경기변동을 펴는 취약점이 있음이 부각되기도 하였다.

• 정신신체의학
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• 제25권1호
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• pp.19-26
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• 2017

연구목적 본 연구는 그 동안 국내에서 진행된 폐쇄 기술 스포츠 종목의 인지불안과 경기 수행력의 관계를 종합적으로 분석하는데 목적을 두었다. 방법 본 연구에서 분석된 선정 연구는 1980년부터 2015년까지 국내에서 발표된 학술지 논문과 학위논문으로 설정하였다. 자료 수집을 위해 학술연구정보서비스(RISS), 한국학술정보(KISS), 국회도서관(NAL) 등을 이용하였으며, 검색을 위한 주요 사용 단어는 '골프', '양궁', '사격', '불안', '수행력' 그리고 '경기력' 이었다. 결과 최종 선정된 연구는 총 10편이었다. 폐쇄 스포츠 종목 선수들의 인지불안은 수행력의 부정적 영향을 미치는 것으로 나타났다(ESr=-.198). 성별에 따른 메타분석 결과, 남자선수(r=-.31)가 여자선수(r=-.05)에 비해 더 많은 인지불안을 가지고 있는 것으로 나타났다. 결론 본 연구는 폐쇄스포츠 종목 선수들의 인지불안과 수행력의 관계가 있다는 것을 시사하고 있다. 스포츠 선수의 심리적 측면과 관련된 향후 연구에서는 불안과 수행력의 관계에 대한 심층적인 결과를 제시해야 할 필요성이 있다.

• 정신신체의학
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• 제25권1호
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• pp.3-11
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• 2017

연구목적 소위 '행동증상 아형 전두측두엽 치매 표현형모사 증후군(behavioral variant frontotemporal dementia phenocopy syndrome)' 환자들은 일차성 정신장애와 감별이 힘들고, 기존의 치료 약물에 대한 반응도 회의적이어서, 오진의 위험과 법적 문제의 유발 가능성이 높으므로, 이러한 양상을 보이는 환자군에 대한 지속적인 관심과 연구가 필요함을 환기 시키기 위해서 본 연구를 시행하였다. 방법 2000년 부터 2016년 까지 발행된 영문 학술지에 게재된 논문을 인터넷에서 'frontotemporal', 'phenocopy', 'behavioral'과 같은 단어의 조합으로 검색하여 찾은 참고문헌을 정리, 고찰하였다. 또한 저자가 직접 경험한 두 증례를 간략히 기술하였다. 결과 환자의 행동 증상은 가족과 지역사회에 큰 영향을 끼치므로 행동증상 아형 전두측두엽 치매에서 정확한 진단이 중요하다. 그러나, 행동증상 아형 전두측두엽 치매에서 현재까지 질병 수정 치료법은 개발되지 않았으며, 현재의 약물학적 치료는 특수한 증상에 도움이 될 뿐이고, 적절한 정신의학적 치료에도 불구하고 점진적인 퇴행이 진행된다. 상당수의 '행동증상 아형 전두측두엽 치매 의심(possible bvFTD)' 환자에서 임상적으로 '행동증상 아형 전두측두엽 치매 가능(probable bvFTD)'으로 진행되지 않으며, 인지기능이나 사회적 기능이 저하되지 않고, 활동 기능의 저하를 보이지 않으며, 생존기간이 조금 더 길고, 수년에 걸쳐서 정상적인 뇌영상화 검사 소견을 보인다. 결론 환전두측두엽 치매 및 일차성 정신장애 환자에서 보이는 전형적인 임상적 양상이나 경과, 뇌영상화 검사를 포함한 진단적 평가와는 다른 비전형적인 소견을 보이는 환자군들은 생각보다 많으며, 정신의학과 의사들이 이에 대한 의학적 지식과 판별 능력이 발전되면, 그 발견의 비율은 훨씬 더 높아질 것이다. 그러나, 현재로서는 이러한 비전형적인 환자군의 정체에 대해서는 이견이 많으며, 향후 적극적인 연구가 행해져야할 분야이다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권3호
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• pp.183-187
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• 2017

스마트폰 사용자들은 텍스트를 쉽게 읽고 빠르게 입력하기를 원한다. 이런 흐름에 따라 사용자들은 채팅 용어에서부터 전문 분야, 뉴스 기사에 이르기까지 여러 단어로 이루어진 어휘를 축약한 약어를 많이 사용한다. 그러므로 약어를 모아 데이터를 구축한다면 정보 검색과 추천 시스템 등에 유용하게 사용될 수 있다. 하지만 약어는 새로운 콘텐츠가 등장할 때마다 계속해서 생겨나기 때문에 수동으로 모으는 일은 쉽지 않으므로, 약어를 자동으로 생성하는 방법이 필요하다. 기존 연구들은 약어를 자동으로 생성하기 위해 규칙 기반 방법을 사용하였으나, 불규칙한 약어들은 생성할 수 없다는 한계점이 있다. 또한 규칙에 의해 생성된 후보 약어들 중에서 올바른 약어를 결정해야하는 문제도 발생한다. 따라서 본 논문에서는 이런 한계점을 극복하기 위해 시퀀스 투 시퀀스 학습 방법을 사용하여 약어를 자동으로 생성한다. 시퀀스투 시퀀스 학습 방법은 심층 신경망으로 기존의 규칙 기반 방법으로 생성할 수 없던 불규칙한 약어들을 생성할 수 있다. 게다가 후보 약어들 중 올바른 약어를 결정할 문제가 발생하지 않기 때문에 자동으로 약어를 생성하는 문제에 적합하다. 본 논문에서는 제안한 방법을 평가한 결과, 기존의 연구에서 생성할 수 없던 불규칙적인 약어를 생성하여 제안한 모델이 효과적임을 증명하였다.