• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.711-713
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• 2013

페이스북, 트위터, 등의 소셜 네트워크의 확산으로 전 세계의 다양한 인적정보를 접할 수 있다. 과학기술 분야에서도 많은 인적정보가 있지만 과학기술자 정보가 체계적으로 정리되지 않아 협력 연구 파트너, 등 업무에 적합한 연구자를 찾기 어려운 문제점이 있다. 이런 문제점을 해결하고자 학술문헌 저자를 중심으로 과학기술 전거데이터를 구축하고 있다. 이 논문에서는 1994년부터 2012년까지 수집한 해외 학술논문 저자명 전거데이터를 구축하기 위하여 수백만건의 학술논문에서 저자 식별 요소를 추출한다. 저자 식별요소는 한글, 영문, 한문(일본어 포함)을 대상으로 저자명, 소속기관명, 학술지명, 발행년도, 키워드, 공저자와 공저자 소속기관, 등이 있다. 이 언어별 식별정보를 기반으로 해외 학술논문 정보에서 저자 식별 정보를 추출하여 데이터베이스를 구축하였다. 향후, 이 추출된 정보를 기반으로 저자 식별 정보를 클러스터링하고 수정, 편집하여 연구자에 대한 학술정보 활동내역을 정리할 예정이다. 구축될 해외 학술논문 전거 데이터는 연구 협력 파트너 찾기, 과제 심사위원 추천, 등 연구자 정보의 활용도를 높여 연구자 커뮤니티를 활성화시키는데 유용하게 사용될 수 있다.

• 정보관리학회지
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• 제39권2호
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• pp.111-129
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• 2022

불면증은 최근 5년 새 환자가 20% 이상 증가하고 있는 현대 사회의 만성적인 질병이다. 수면이 부족할 경우 나타나는 개인 및 사회적 문제가 심각하고 불면증의 유발 요인이 복합적으로 작용하고 있어서 진단 및 치료가 중요한 질환이다. 본 연구는 자유롭게 의견을 표출하는 소셜 미디어 'Reddit'의 불면증 커뮤니티인 'insomnia'를 대상으로 5,699개의 데이터를 수집하였고 이를 국제수면장애분류 ICSD-3 기준과 정신의학과 전문의의 자문을 받은 가이드라인을 바탕으로 불면증 경향 문헌과 비경향 문헌으로 태깅하여 불면증 말뭉치를 구축하였다. 구축된 불면증 말뭉치를 학습데이터로 하여 5개의 딥러닝 언어모델(BERT, RoBERTa, ALBERT, ELECTRA, XLNet)을 훈련시켰고 성능 평가 결과 RoBERTa가 정확도, 정밀도, 재현율, F1점수에서 가장 높은 성능을 보였다. 불면증 소셜 데이터를 심층적으로 분석하기 위해 기존에 많이 사용되었던 LDA의 약점을 보완하며 새롭게 등장한 BERTopic 방법을 사용하여 토픽 모델링을 진행하였다. 계층적 클러스터링 분석 결과 8개의 주제군('부정적 감정', '조언 및 도움과 감사', '불면증 관련 질병', '수면제', '운동 및 식습관', '신체적 특징', '활동적 특징', '환경적 특징')을 확인할 수 있었다. 이용자들은 불면증 커뮤니티에서 부정 감정을 표현하고 도움과 조언을 구하는 모습을 보였다. 또한, 불면증과 관련된 질병들을 언급하고 수면제 사용에 대한 담론을 나누며 운동 및 식습관에 관한 관심을 표현하고 있었다. 발견된 불면증 관련 특징으로는 호흡, 임신, 심장 등의 신체적 특징과 좀비, 수면 경련, 그로기상태 등의 활동적 특징, 햇빛, 담요, 온도, 낮잠 등의 환경적 특징이 확인되었다.