• 대한한의학원전학회지
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• 제21권3호
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• pp.285-296
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• 2008

"The Golden Mirror of Medicine(醫宗金鑑)" is a very famous medical book. It was compiled by the medical officers of the Cheong(淸, Qing) Dynasty, especially headed by Ogyeom(吳謙, Wuqian). "The Elimination ＆amp; Supplement about the Famous Prescription Comments(刪補名醫方論)"that forms one part of "The Golden Mirror of Medicine(醫宗金鑑)", is a collection of famous notes about important prescriptions. Many parts of "The Elimination ＆amp; Supplement about the Famous Prescription Comments(刪補名醫方論)" were quoted from "The Famous Prescription Comments on Ancient and Modern Times(古今名醫方論)". The first part of the vol. Ⅱ of "The Elimination ＆amp; Supplement about the Famous Prescription Comments(刪補名醫方論)"mainly describes about the prescriptions of elevating Yanggi[升陽], which were invented by Igo(李杲, Ligao), a famous physician of the Geum(金, Jin) Dynasty. The treatments were five and three of them were quoted from "The Famous Prescription Comments on Ancient and Modern Times(古今名醫方論)". The basic rule of herbal combination of these prescriptions is a combination of herbs of strengthening-gi[補氣] and dispersing herbs[發散藥]. If the dispersing herbs[發散藥] is used with the herbs of strengthening-gi[補氣藥], they elevate Yanggi(陽氣) together.

• 정보관리학회지
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• 제30권3호
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• pp.157-181
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• 2013

최근 도서관에서 실시하는 이용자 만족도 조사, LibQUAL+ 평가 등을 통해 계량적 데이터뿐만 아니라 이용자의 직접적 견해를 담은 이용자 코멘트 데이터가 점점 더 많이 수집되고 있다. 이러한 질적 데이터는 이용자의 입장을 이해하고, 도서관 서비스의 환경 개선이 필요한 영역을 확인하며, 이용자 니즈의 우선순위를 파악하는 등 도서관 서비스 개선을 위한 전략 수립에 유용한 자료로써 활용될 수 있는 것이다. 따라서 이용자 코멘트 데이터는 그 내용이 분석되고, 분석 결과를 서비스 및 정책에 반영할 필요가 있다. 본 연구는 이용자 코멘트 데이터의 활용성을 높일 수 있는 기반을 제공하고자, LibQUAL+ 설문의 이용자 코멘트 분석을 중심으로 하여 실제 외국 도서관의 LibQUAL+ 설문 이용자 코멘트 분석 방법을 알아보고, 분석을 위해 사용된 질적 데이터 분석 소프트웨어 및 분류표 등 분석도구에 대해 살펴보았다. 또한, 대표적 질적 데이터 분석 소프트웨어와 외국에서 LibQUAL+ 이용자 코멘트 분석을 위해 개발된 분류표를 최근 국내 대학도서관에서 시행된 LibQUAL+ 설문의 이용자 코멘트 일부에 적용하여 분석해봄으로써 그 유용성을 확인하였다.

• 대한한의학원전학회지
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• 제20권1호
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• pp.65-74
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• 2007

"The Golden Mirror of Medicine(醫宗金鑑)" was compiled by the medical officers of the Qing government, headed by Wu-Qian(吳謙)."The Elimination &Supplement about the Famous Prescription Comments(刪補名醫方論)", a collection of notes written by famous scholars, is one part of "The Golden Mirror of Medicine(醫宗金鑑)" . Through the translation and comparative study of invigorative prescription(補氣方劑) in "The Elimination & Supplement about the Famous Prescription Comments(刪補名醫方論)" of "The Golden Mirror of Medicine(醫宗金鑑)" with "The Famous Prescription Comments on Ancient and Modem Times(古今名醫方論)" , we confirmed that many sentences of "The Famous Prescription Comments on Ancient and Modern Times(古今名醫方論)" were quoted, but that most of the text was not quoted as the same: it was revised and supplemented. In organization, invigoration prescriptions are placed at the head of the chapter, indicating their importance. In classification, prescriptions for reinforcing middle-jiao(中焦) and replenishing qi(補中益氣湯類 方劑) were usually included in the invigoration prescriptions(補氣方劑), which is explained in chapter II, thereby clearly distinguishing between treatments of deficiency of qi(氣虛) and combining it with the sinking of qi of middle-jiao(中氣下陷).

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권11호
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• pp.5321-5334
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• 2019

Data mining technology is frequently used in identifying the intention of users over a variety of information contexts. Since relevant terms are mainly hidden in text data, it is necessary to extract them. Quantification is required in order to interpret user preference in association with other structured data. This paper proposes rating and comments mining to identify user priority and obtain improved ratings. Structured data (location and rating) and unstructured data (comments) are collected and priority is derived by analyzing statistics and employing TF-IDF. In addition, the improved ratings are generated by applying priority categories based on materialized ratings through Sentiment-Oriented Point-wise Mutual Information (SO-PMI)-based emotion analysis. In this paper, an experiment was carried out by collecting ratings and comments on "place" and by applying them. We confirmed that the proposed mining method is 1.2 times better than the conventional methods that do not reflect priorities and that the performance is improved to almost 2 times when the number to be predicted is small.

• International Journal of Contents
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• 제9권2호
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• pp.22-26
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• 2013

Comparing online and paper-based environment for report submission and correction, the former supersedes to the latter, since (1) the turn-around time becomes shorter, (2) teaching opportunity increases, and (3) as a consequence, the student's achievement level becomes higher in the online environment. In this paper, we propose an annotation tool GABA for PDF document in order to reduce correction time by the teachers and to facilitate instruction to students. In a usual class, the same or similar assignments are given to the students. Then it is often the case that many students make similar mistakes. A teacher can register and classify common correction comments to GABA. Report correction time becomes significantly shorter by reusing the registered comments. GABA also provides various support functions in order to assist efficient checking of numerous report files such as (1) sorting of frequently-used comments, (2) similarity-based file sorting, and (3) cross tabulation of comments using category and weight.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제31권9호
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• pp.1525-1534
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• 2018

Objective: The aim of this study was to examine the use of outcome-based observations within Assured Dairy Farm scheme (ADF), Soil Association Organic Standards (SA), and cross compliance (CC) farm assessment reports. Methods: A total of 449 ADF reports, 37 SA reports and 26 CC reports were analyzed and their objective comments categorized as either resource-based or outcome-based. Results: A mean of 61.0% of ADF questions were responded to with comments, in comparison to 25.0% of SA and, 21.0% of CC report questions. The SA and CC reports had significantly more outcome-based comments than the ADF (p<0.001). The assessors' tendency of choosing resource-based approach was revealed in the questionnaire results. Conclusion: Generally, the comments were comprehensive and contained professional judgements. Large numbers of comments provided in the ADF reports were mostly compliant and resource-based evidence, which serves as proof of assessment rather than aiding the certifying process. The inclusion of specific welfare outcome measures in the SA inspection likely increased the use of outcome-based comments in the reports, irrespective of whether the farm achieved compliance with a given standards. The CC scheme, on the other hand, focused on providing outcome-based evidence to justify noncompliant decisions.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제53권3호
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• pp.1013-1019
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• 2021

This paper reviewed the temporal changes in the public opinions on nuclear energy in Korea with a big data analysis of nuclear energy-related articles and their comments posted on the portal site NAVER. All articles that included at least one of "nuclear energy," "nuclear power plant (NPP)," "nuclear power phase-out," or "anti-nuclear" in their titles or main text were extracted from those posted on NAVER in January 2010-December 2019. First, we performed annual word frequency analysis to identify what words had appeared most frequently in the articles. For that period, the most frequent words were "NPP," "nuclear energy," and "energy." In addition, "safety" has remained in the upper ranks since the Fukushima NPP accident. Then, we performed sentiment analysis of the pre-processed articles. The sentiment analysis showed that positive-tone articles have been reported more frequently than negativetone over the entire analysis period. Last, we performed sentiment analysis of the comments on the articles to examine the public's intention regarding nuclear issues. The analysis showed that the number of negative comments to articles each month-irrespective of positive or negative tone-was always larger than that of positive comments over the entire analysis period.

• 한국전자거래학회지
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• 제17권1호
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• pp.173-187
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• 2012

뉴스 이용 경로가 오프라인 신문에서 온라인 뉴스 매체로 이동하면서, 새로운 여론 형성의 기제로 대두된 댓글에 대한 연구가 많이 이루어져왔다. 댓글에 대한 연구는 주로 댓글의 품질이나 영향력 유무, 여론 형성 기능 등을 중심으로 이루어져왔다. 그런데, 댓글의 여론 형성 기능에 대한 연구 외에, 정치적 민감도가 높은 이슈에 대한 매체별 논조와 개인의 정치성향에 따른 연구는 찾아보기 힘들다. 특히, 이용자의 사회정체성과 정치성향이 그들의 매체선택과 해당 매체에서 접하는 댓글에 대한 인식에 어떠한 영향을 미치는지에 관한 연구는 거의 없었던 것으로 보인다. 이에 본 연구는, 이용자들이 온라인 뉴스 매체와 자신의 정치성향이 유사한 정도에 따라 해당 댓글의 신뢰도, 영향도 등을 다르게 평가하는지에 대해 사회 정체성 이론의 관점에서 살펴보았다. 이를 위해 '개인과 온라인 뉴스 매체 간 정치성향의 유사성'을 독립 변수로 놓고 '댓글에 대한 일반적인 인식'과 '정치성향이 각기 다른 매체의 댓글에 대한 인식'을 종속 변수로 하여 양 변수의 관계를 분석하였다. 동 연구는 댓글 읽기에 초점을 두고 처음으로 정치성향에 따른 매체 이용 패턴과 댓글에 대한 인식을 연구하여 분석했다는 데 학문적 의미를 찾을 수 있을 것이다. 또한, 온라인 뉴스 매체별 댓글 인식의 차이는 댓글 읽기의 중요성과 공론장으로서의 댓글이 유효함을 증명한데 그 의미가 있다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제4권2호
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• pp.35-45
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• 2019

욕설과 비속어를 포함한 악성 댓글에 대한 피해는 최근 언론에 나오는 연애인의 자살뿐만 아니라 사회 전반에서 다양한 형태로 증가하고 있다. 이 논문에서는 양방향 장단기 메모리 신경망 모델을 이용하여 욕설을 검출하는 기법을 제시하였다. 웹 크룰러를 통해 웹상의 댓글을 수집하고, 영어나 특수문자 등의 사용하지 않은 글에 대해 불용어 처리를 하였다. 불용어 처리된 댓글에 대해 문장의 전·후 관계를 고려한 양방향 장단기 메모리 신경망 모델을 적용하여 욕설 여부를 판단하고 검출하였다. 양방향 장단기 메모리 신경망을 사용하기 위해 검출된 댓글에 대해 형태소 분석과 벡터화 과정을 거쳤으며 각 단어들에 욕설 해당 여부를 라벨링하여 진행하였다. 실험 결과 정제하고 수집된 총 9,288개의 댓글에 대해 88.79%의 성능을 나타내었다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권12호
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• pp.197-206
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• 2018

온라인 악성댓글에 대한 폐해는 지속적으로 증가하고 있다. 많은 선행 연구들은 악성댓글에 대한 중화가 핵심적인 선행 요인임을 확인해왔다. 중화는 이론적으로 일곱개의 다차원 개념으로 구성되어 있으며 일탈행위의 종류에 따라 중화요인의 유의성이 다르게 나타난다. 본 연구는 일탈행위 연구에서 다차원의 중화 기술 요인들을 실증한 것과는 다르게 악성 댓글 연구에서는 중화기술을 단일 차원으로 살펴보았다는 사실에 주목한다. 한편, 일탈행위에 대한 중재자의 역할은 일탈행위 억제에 기여할 수 있지만 악성댓글 연구에서의 중재 의도에 대한 연구는 상대적으로 부족한 상황이다. 상호보완적인 두 개의 연구로 구성된 본 연구는 악성댓글 작성의도와 중재 의도에 대한 관련 요인들을 발견하고자 하였다. 연구결과, 본 연구는 악성댓글 작성자가 비난자에 대한 비난과 책임의 부정 중화기술을 활용 한다는 것을 발견하였다. 또한, 상대방과의 정서적 공감이 악성댓글 중재 의도에 중요한 영향을 준다는 사실을 발견하였다.