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대한핵의학기술학회 투고 논문 분류 (Classification of submitted KSNMT dissertation)

  • 한동찬;이혁;홍건철;안병호;최성욱
    • 핵의학기술
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    • 제21권1호
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    • pp.65-69
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    • 2017
  • 1977년 첫걸음을 시작한 대한핵의학기술학회의 영상관련 학술활동은 1985년 창간호를 발간하며 비로소 학회지의 형식을 갖추게 되었다. 지금까지 학회지에 게재된 방사분과 논문을 세부분야 별로 분류하여 연구논문의 동향을 알아보고자 한다. 1985년부터 2016년 상반기까지 학회지에 수록된 논문을 제출형식 별, 검사장비 별, 검사분야 별로 분류하고 엑셀(Microsoft Office 2010)프로그램을 이용하여 데이터베이스화 하였다. 이 자료를 통해 각 연도별 학회지 게재 논문 수, 세부분야별(detail) 제출 논문 수, 그리고 시대별 핵심어(keyword) 분포 등을 분석하였다. 학회지에 게재된 논문은 방사분과 1151편, 방사분과와 임상분과 두 분과의 공통주제 28편이였다. 방사분과 연대별 게재 논문 수는 1980년대 46, 1990년대 149, 2000년대 467, 2010~2016년 상반기까지 517편이였다. 제출형식별 논문 수는 원저 571, 초록 529, 심포지움 31, 특강25, 종설 11, 흥미영상 7, 포스터 3, 증례보고 2편이였다. 이중 심포지움과 특강 56편을 제외한 논문에서 검사장비 별 논문 수는 PET 319, Planar 302, SPECT 172, 방사성의약품 113, 방호 및 안전관리 103, 골밀도 28, 기타 86편이였다. 검사분야별 논문 수는 종양학 201, 장비 179, 심혈관 및 순환계 102, 환경안전 82, 골격계 76, 신경 핵의학 66, 정도관리 61, 비뇨 생식기계 56, 내분비계 49, 소화기계 44, 치료 34, 산업안전 24, 분자영상 15, 감염 및 염증 9, 호흡기계 9, 소아 핵의학 8, 기타 108편 이였다. 시대별 가장 많이 기재된 키워드(keyword)는 1999~2005년 PET, 2006~2016년 PET/CT였다. 보다 다양한 분야의 논문제출을 권장하기 위해서 대한핵의학기술학회에 게재된 논문뿐만 아니라 다양한 형태의 자료들을 데이터베이스화 하는 과정이 필요 할 것이다. 또한 많은 회원들이 영향력지표(Impact factor)가 높은 논문을 발표 할 수 있도록 대한핵의학기술학회 홈페이지를 통한 빅 데이터 자료제공 등과 같은 학회차원의 기술적, 제도적 보완과 함께 연구자 개인의 지속적인 노력과 다 기관 간의 협력하는 노력이 필요 할 것이다.

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양자 간 대화 상황에서의 화자인식을 위한 문장 시퀀싱 방법을 통한 자동 말투 인식 (Automatic Speech Style Recognition Through Sentence Sequencing for Speaker Recognition in Bilateral Dialogue Situations)

  • 강가람;권오병
    • 지능정보연구
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    • 제27권2호
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    • pp.17-32
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    • 2021
  • 화자인식은 자동 음성시스템에서 중요한 기능을 담당하며, 최근 휴대용 기기의 발전 및 음성 기술, 오디오 콘텐츠 분야 등이 계속해서 확장됨에 따라 화자인식 기술의 중요성은 더구나 부각 되고 있다. 이전의 화자인식 연구는 음성 파일을 기반으로 화자가 누구인지 자동으로 판정 및 정확도 향상을 위한 목표를 가지고 진행되었다. 한편 말투는 중요한 사회언어학적 소재로 사용자의 사회적 환경과 밀접하게 관련되어 있다. 추가로 화자의 말투에 사용되는 종결어미는 문장의 유형을 결정하거나 화자의 의도, 심리적 태도 또는 청자에 대한 관계 등의 기능과 정보를 가지고 있다. 이처럼 종결어미의 활용형태는 화자의 특성에 따라 다양한 개연성이 있어 특정 미확인 화자의 종결어미의 종류와 분포는 해당 화자를 인식하는 것에 도움이 될 것으로 보인다. 기존 텍스트 기반의 화자인식에서 말투를 고려한 연구가 적었으며 음성 신호를 기반으로 한 화자인식 기법에 말투 정보를 추가한다면 화자인식의 정확도를 더욱 높일 수 있을 것이다. 따라서 본 연구의 목적은 한국어 화자인식의 정확도를 개선하기 위해 종결어미로 표현되는 말투(speech style) 정보를 활용한 방법을 제안하는 것이다. 이를 위해 특정인의 발화 내용에서 등장하는 종결어미의 종류와 빈도를 활용하여 벡터값을 생성하는 문장 시퀀싱이라는 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안한 방법의 우수성을 평가하기 위해 드라마 대본으로 학습 및 성능평가를 수행하였다. 본 연구에서 제안한 방법은 향후 실존하는 한국어 음성인식 서비스의 성능 향상을 위한 수단으로 사용될 수 있으며 지능형 대화 시스템 및 각종 음성 기반 서비스에 활용될 것을 기대한다.