• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.38 no.2
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• pp.153-172
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• 2021

This study is to create a deep learning based classification model to examine the characteristics of panic disorder and to classify the panic disorder tendency literature by the panic disorder corpus constructed for the present study. For this purpose, 5,884 documents of the panic disorder corpus collected from social media were directly annotated based on the mental disease diagnosis manual and were classified into panic disorder-prone and non-panic-disorder documents. Then, TF-IDF scores were calculated and word co-occurrence analysis was performed to analyze the lexical characteristics of the corpus. In addition, the co-occurrence between the symptom frequency measurement and the annotated symptom was calculated to analyze the characteristics of panic disorder symptoms and the relationship between symptoms. We also conducted the performance evaluation for a deep learning based classification model. Three pre-trained models, BERT multi-lingual, KoBERT, and KcBERT, were adopted for classification model, and KcBERT showed the best performance among them. This study demonstrated that it can help early diagnosis and treatment of people suffering from related symptoms by examining the characteristics of panic disorder and expand the field of mental illness research to social media.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.51 no.4
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• pp.101-119
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• 2020

The study aims to understand major topics and concerns of gender identity-related questions expressed by the users of the NAVER social Q&A site. To achieve this goal, we analyzed 2,120 questions created from 2010 to 2018 using natural language- and information retrieval-based methods. Results indicated that the major topics discussed by the users include interpersonal relationships, doubts about gender identity, sexual orientation, feelings and relationships, and concerns about gender identity. In addition, users mainly expressed concerns regarding general issues of gender identity; sexual orientation; negative cognition about gender identity; confession, coming-out, homosexuality; future, heterosexual relationships, military enlistment; and causes of gender identity confusion. The present study effectively derives information needs from real-world concerns about sexual identity by employing topic modeling techniques, and by comparing the advantages of exact match and tf-idf-based information retrieval methods extends methodology of Library and Information Science. Further, it has contributed to the academic maturity of the study of information behavior by observing the information needs or information-seeking behaviors of online community users with specific interests.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.377-379
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• 2003

본 논문은 문서검 색을 위한 온톨러지(Ontology)의 반자동 구축방안을 제시한다. 이를 위하여 우리는 다른 단어들과 특히 많은 관련이 있는 단어를 허브 단어(hub word)라고 정의하며 경제분야에 특정적인 온톨러지의 구축을 위하여 TREC 문서집합의 Wall Street Journal 문서들을 분석하였다. 문서집합 내의 모든 단어들의 tf, idf 값를 이용하여 허브 단어를 결정짓고 이렇게 선택된 허브 단어들을 중심으로 온톨러지를 구축하였다. 우리는 허브 단어와 다른 단어들간의 관계를 문서로부터 자동으로 추출하고 그 정보를 이용하여 온톨러지를 확장해나간다. 제안된 온톨러지는 전통적인 문서 검색의 인덱스 파일과 같은 역할을 하게 되며, 간단한 역파일(inverted file) 구조보다 더 많은 의미정보(semantic information)를 제공할 수 있다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.8
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• pp.560-569
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• 2001

지식 기반 정보검색 시스템에서의 질의 확장은 단어간의 의미 관계를 고려한 지식베이스를 필요로 한다. 기존의 단순 마이닝 기법은 사용자의 선호도를 고려하지 않은 채 연관 단어를 추출하므로 재현율은 향상되나 정확도는 저하된다. 본 논문에서는 단어간의 의미 관게를 고려한 연관 단어 중에서 사용자가 선호하는 연관 단어만을 포함하는 정확도가 향상된 최적화된 연관 단어 지식베이스 구축을 위한 방법을 제안한다. 이를 위해 컴퓨터 분야의 웹문서를 8개의 클래스로 분류하고, 각 클래스별 웹문서에서 명사를 추출한다. 추출된 명사를 대상으로 Apriori 알고리즘을 이용하여 연관 단어를 추출하고, 유전자 알고리즘을 이용하여 사용자가 선호하지 않은 연관 단어를 지식베이스의 구축 대상에서 제외시킨다. 본 논문에서 제안된 Apriori 알고리즘과 유전자 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 Apriori 알고리즘은 상호 정보량과 Rocchio 알고리즘과 비교하며, 유전자 알고리즘은 TF.IDF를 이용한 단어 정제 방법과 비교한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.168-172
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• 2007

소유역의 배수시설물 설계를 위한 확률강우량 결정에는 일반적으로 건설교통부 (2000)에 의해 제시된 강우강도식을 이용하며, 강우의 지속시간이 10분이하인 경우에도 통상 제시된 강우강도식의 지속시간 최소단위인 10분을 그대로 적용하는 것이 일반적이다. 따라서 도달시간이 수 분 정도인 도로 배수시설물의 경우에는 상대적으로 과대설계가 될 가능성이 크다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하고자 모포마 분포를 시자료에 적용하여 분단위 연최대치 강우계열을 구성하고 이를 빈도해석하여 확률강우량을 추정하였다. 1분단위 강우자료(MMR 자료)를 이용하여 빈도해석을 수행한 결과 기존 건설교통부 (2000)에 의해 제시된 강우강도식은 분단위로 내삽할 수 없음을 확인하였다. 60분 집성자료를 모포마 분포에 적용하여 추정한 지속시간별 분단위 연최대치 강우계열은 관측된 분단위 연최대치 강우계열의 특성을 적절히 설명할 수 있는 것으로 파악되었다. 따라서 모포마 분포를 이용하는 경우 시단위자료를 이용하여 1분단위 자료의 특성 재현이 가능한 것으로 판단된다. 60분 집성자료와 시단위 자료를 이용하여 모포마 분포에 각각 적용하여 IDF 관계를 유도한 경우 그 차이는 매우 미미한 것으로 나타났다. 아울러 사용된 자기상관함수에 따른 차이도 미미한 것으로 확인되었다. 따라서 모포마 분포는 시단위 자료로 부터 60분 이하의 지속시간에 대한 연최대치 강우계열을 적절히 재현할 수 있는 방법인 것으로 판단된다.

• Journal of agricultural medicine and community health
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• v.38 no.1
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• pp.1-13
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• 2013

Objectives: This study is to investigate the prevalence and related factors of metabolic syndrome among Korean adults aged 20 years and above. Methods: From the database of the $5^{th}$ Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES V) conducted in 2010, data of 5,670 adults who responded to all the questionnaires of health interview and had metabolic syndrome in the health examination were included in this analysis. SAS 9.2 was used for statistical analysis with complex sample survey modules and commands. Results: The prevalence rate of metabolic syndrome based on the criteria proposed by International Diabetes Federation (IDF) was 18.8%. The prevalence of metabolic syndrome in each group was: 20.7% of women, 43.1% among elderly over 70 years old, 40.6% of the divorced or the separated, 27.6% of recipients of economic support from the government, 23.6% of people who had alcohol dependency problem, and 43.7% of overweight or obese adults. Independent risk factors based on the multiple logistic regression analysis revealed that prevalence of metabolic syndrome was associated with female (odds ratio 1.59 [95% confidence interval 1.20-2.11]), age (50s 3.95 [2.11-7.37], 60s 5.62 [2.98-10.61], 70s 10.56 [5.25-21.25]), high school education (0.52 [0.37-0.74]), clerk occupation (2.14 [1.27-3.60]), divorced marital status (1.72 [1.15-2.59]), alcohol dependency (1.86 [1.16-2.98]), higher BMI (14.08 [10.60-18.70]). Conclusions: The metabolic syndrome is prevalent among Korean adult population according to IDF criteria. Several demographic characteristics and potentially modifiable factors are associated with metabolic syndrome. Identification of this high-risk group and management of these modifiable factors are warranted to reduce the prevalence of metabolic syndrome.

• Journal of Cadastre & Land InformatiX
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• v.48 no.2
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• pp.79-98
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• 2018

The purpose of this study is to suggest a model analysing spatio-temporal characteristics of the civil complaints for the officially assessed land price based on big data mining. Specifically, in this study, the underlying reasons for the civil complaints were found from the spatio-temporal perspectives, rather than the institutional factors, and a model was suggested monitoring a trend of the occurrence of such complaints. The official documents of 6,481 civil complaints for the officially assessed land price in the district of Jung-gu of Incheon Metropolitan City over the period from 2006 to 2015 along with their temporal and spatial poperties were collected and used for the analysis. Frequencies of major key words were examined by using a text mining method. Correlations among mafor key words were studied through the social network analysis. By calculating term frequency(TF) and term frequency-inverse document frequency(TF-IDF), which correspond to the weighted value of key words, I identified the major key words for the occurrence of the civil complaint for the officially assessed land price. Then the spatio-temporal characteristics of the civil complaints were examined by analysing hot spot based on the statistics of Getis-Ord $Gi^*$. It was found that the characteristic of civil complaints for the officially assessed land price were changing, forming a cluster that is linked spatio-temporally. Using text mining and social network analysis method, we could find out that the occurrence reason of civil complaints for the officially assessed land price could be identified quantitatively based on natural language. TF and TF-IDF, the weighted averages of key words, can be used as main explanatory variables to analyze spatio-temporal characteristics of civil complaints for the officially assessed land price since these statistics are different over time across different regions.

• The Journal of the Korean life insurance medical association
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• v.26
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• pp.13-20
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• 2007

대사증후군은 비만, 이상지혈증, 고혈압, 당뇨병이나 내당능 장애가 동반되어 나타나는 증후군이다. 근래 들어 우리나라도 점차 비만 인구가 증가함에 따라 대사증후군의 유병률이 빠르게 증가하는 추세를 보여. 대사증후군에 대한 간단한 개념 정리를 하였다. 먼저 대사증후군의 정의와 진단기준을 살펴보았다. 1998년 대사증후군을 명명하고 진안기준을 제시한 WHO 진단기준, NCEP-ATP III 진단기준, 인슐린 저항성 증후군의 진단기준을 살펴보고, 기타 인종에 따른 허리 둘레 기준 및 IDF 정의를 살펴 보았다. 또한 대사증후군과 관련된 여러 인자들도 다시 확인해보고, AHA/NHLBI 진단 기준도 살펴 보았다. 우리나라는 대부분 연구에서 NCEP-ATP III 기준을 적용하고 있는데, 그 내용은 복부 비만 허리둘레 남자 102cm 이상, 여자 88cm 이상, 중성 지방 150mg/dl 이상, HDL-콜레스테롤 남자 40mg/dl 미만, 여자 50mg/dl 미만, 혈압 130/85 mmHg 이상, 공복 혈당 110mg/dl 이상이다. 복부 비만의 경우는 2000년 제정된 WHO 서태평양 지역 기준인 남자 90cm, 여자 80cm 이상으로 적용하고 있다. 다음 치료의 기본 개념을 간단히 언급 하였는데, 가장 중요한 치료는 우선적으로 생활 습관의 개선을 꼽을 수 있으며, 기타 약물요법 및 인슐린 저항성 개선제 등이 있다. 우리나라 에서도 심혈관계 질환과 당뇨병이 점차 사망 원인의 우위를 차지 하고 있으므로 대사증후군을 초기에 진단하고 관리하는 노력이 매우 필요할 것으로 생각되며, 생명보험사도 대사증후군을 하나의 증후군으로 인식하여 대사증후군의 전반적인 이해가 필요할 것으로 생각된다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.17 no.6
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• pp.133-141
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• 2016

Recent web services provide tagging function to users, and let them express the topic of the contents of their articles. Moreover, we can extract context information like emotion of the writer efficiently by using tags attached to the articles or images. And we are able to better understand article than traditional algorithm. (eg. TF-IDF) Therefore, if we use tags in recommendation system, we can recommend high quality resources to the users. This study proposes a recommendation method that provide web resources (articles, users) through simple algorithm based on related tag set extracted from the article. Through the experiments, we show that the result was satisfactory, and we measure the satisfaction of users.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.355-355
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• 2021

극한 폭염사상은 지난 20세기 이후 점점 더 빈번하게 발생하고 있으며, 더 광범위한 지역에서 발생하고 있다. 이러한 폭염사상은 다가오는 지구 온난화 시대에서 그 강도가 더 강해지고 지속기간이 길어질 것으로 예상되고 있다. 본 연구에서는 극한강우에 대한 강우강도-지속기간-빈도(intensity-duration-frequency, IDF)곡선의 개념을 폭염사상에 적용하여 미래의 극심한 폭염사상에 대한 발생확률, 강도 및 지속날짜(heat wave intensity-persistence day-frequency, HPF) 간의 관계를 확인해보고자 한다. 또한 해당 모델의 불확실성은 베이지안 기법을 이용하여 분석하였다. 우리나라 6개 주요 지역(대관령, 서울, 대전, 대구, 광주, 부산)에 대해 16개의 미래 일 최대 기온 앙상블 자료를 이용하여 비정상성 HPF곡선을 적용하였다. 미래 극한 폭염 앙상블 결과를 분석한 결과, 2050년을 기준으로 지속기간 2일에 대해 극한 폭염의 강도가 RCP 4.5 이하 시나리오 기준 1.23 ~ 1.69 ℃ 범위에서 상승할 가능성이 높은 것으로 나타났으며, RCP 8.5 이하 시나리오 기준의 경우 1.15 ~ 1.96 ℃ 범위로 나타났다. 또한 HPF 모델의 매개변수 추정으로 인한 불확실성의 경우, 다양한 기후 모델의 변동성으로 인한 불확실성보다 크게 나타났다. 모델의 매개변수 추정에 따른 불확실성을 반영한 결과, 2010~2050년에 해당하는 폭염의 강도에 대한 delta change의 95% 신뢰구간은 RCP 4.5 이하에서 0.53 ~ 4.94 ℃, RCP 8.5 이하에서 0.89 ~ 5.57 ℃로 나타났다.