• 정보과학회 논문지
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• 제44권8호
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• pp.782-790
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• 2017

인기 검색어 리스트는 현재 가장 인기 있는 검색어의 순위를 보여주는 서비스로서 네이버와 같은 포털사이트가 제공한다. 이 리스트에서의 순위 변화는 특정 검색어에 대한 사람들의 관심의 변화를 반영한다. 본 논문은 인기 검색어의 순위 변화를 예측하기 위해 시계열 모델링 프레임워크를 제안한다. 제안한 프레임워크는 과거 순위와 기계학습 모델이 적용되었고, 여기서 해결해야 할 두 가지 문제점이 있다. 첫째, 과거 순위 데이터를 분석한 결과, 70% 이상의 검색어가 리스트에서 소멸 후 재출현하는 현상을 보였다. 소멸 후의 순위는 손실 값으로 볼 수 있으며, 이를 해결하기 위해서 다양한 처리 방법을 적용하였다. 둘째, 과거 순위 데이터는 시계열 데이터이므로 최적 윈도우 크기를 계산하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 최적 윈도우 크기는 동일한 검색어들이 서로 다른 두 시점에서 내용상 의미가 달라지는 최단 소멸기간으로 볼 수 있음을 밝혔다. 성능 평가를 위해서 4가지의 기계학습 기법과 2년 동안 수집한 네이버, 다음, 네이트의 인기 검색어 리스트 데이터를 사용하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.1608-1614
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• 2009

이러닝 문제은행기반 출제시스템에서 많은 학습자들은 난이도에 따른 자동 출제 문제들을 기반으로 스스로를 진단함으로써 자기 주도적으로 학습을 진행한다. 이러한 방식에서 학습자들의 효율적인 자기 주도적 학습 진행을 위해서는 정당한 방법으로 출제되는 문제가 무엇보다 중요하다. 본 논문에서는 효율적인 자기 진단 평가를 위해, 평가의 종류에 따라 난이도뿐만 아니라 학습 범위와 문제의 키워드를 함께 고려하는 새로운 방법의 문제 출제 알고리즘을 제시한다. 이는 기존의 난이도만을 고려한 자동 출제 방식에 비해 자기 주도적 학습자에게 보다 효과적인 학습 진단 방법을 제공할 수 있다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제25권
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• pp.51-82
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• 1993

Effective indexing systems are required to enhance the performance of full-text retrieval systems. The result of the analysis of index terms selected by human indexers without a newspaper thesaurus indicates that controlled indexing language is necessary for effective and consistent indexing of newspaper articles. In this paper, basic principles are established for keyword selection from Korean newspapers and significant problems identified in the process of developing a newspaper thesaurus are discussed in depth.

• 대한인간공학회지
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• 제36권4호
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• pp.325-341
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• 2017

Objective: The purpose of this study is to suggest the guidelines of operation phases to minimize injuries and musculoskeletal disorders in manual material handling (MMH) tasks through literature reviews. The guidelines are presented as the preparing phase, lifting phase, carrying phase, and lowering phase. Also, we summarized the non-numerical general guidelines for MMH tasks. Background: Manual material handling is still a main cause to musculoskeletal disorders. Method: Procedures of a literature review are classified into database selection, keyword search, title review, abstract review related to literature selection, guideline review and arrangement. A total 48 papers and books were analyzed in detail by title and abstract reviews. Results: In the preparing phase, we suggested the basic conditions in MMH, preparing procedure, clothing and protective equipment, and education. In the lifting and carrying phases, we recommended maximal acceptable weight by frequency and body posture. In the lowering phase, we suggested the lowest weight and safety body postures. Finally, we recommended general guidelines and guideline items for MMH. General guidelines are presented to suggest worker selection, technical education, and work design parts. Conclusion: We suggested the guidelines on the four operation phases of MMH tasks such as preparing, lifting, carrying, and lowering phases. Application: The findings of this study can be utilized as guidelines for proactive recommendations according to workers in MMH tasks.

• 한국도서관정보학회지
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• 제40권3호
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• pp.367-387
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• 2009

유사 문헌 검색 시스템은 추출된 색인어 중에서 어떤 것을 선택하는가에 따라 검색 결과에 많은 차이점이 발생한다. 본 연구에서는 추출된 후보 색인어의 선정의 오류를 최소한으로 하는 방법을 제공한다. 본 연구에서는 유사문헌에서 추출된 후보 색인어들을 이용하여 인접한 단어들의 정보와 추출된 키워드 주제어 정보를 이용하였다. 그리고 관련 저자들 정보와 검색 결과의 재순위화 방법을 이용하여 보다 정확도가 높은 유사 문헌 검색 시스템을 개발하였다. 본 논문에서는 과학기술 학회마을 데이터베이스를 이용하여 실험하였다. 실험과 사용자 평가를 통해서 유사 문헌 검색 시스템의 성능을 입증하였다.

• Child Health Nursing Research
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• 제27권1호
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• pp.34-42
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• 2021

Purpose: The purpose of this study was to identify the supportive care needs of parents of preterm children in South Korea using text data from a portal site. Methods: In total, 628 online newspaper articles and 1,966 social network service posts published between January 1 and December 31, 2019 were analyzed. The procedures in this study were conducted in the following order: keyword selection, data collection, morpheme analysis, keyword analysis, and topic modeling. Results: The term "yirundung-yi", which is a native Korean word referring to premature infants, was confirmed to be a useful term for parents. The following four topics were identified as the supportive care needs of parents of preterm children: 1) a vague fear of caring for a baby upon imminent neonatal intensive care unit discharge, 2) real-world difficulties encountered while caring for preterm children, 3) concerns about growth and development problems, and 4) anxiety about possible complications. Conclusion: Supportive care interventions for parents of preterm children should include general parenting methods for babies. A team composed of multidisciplinary experts must support the individual growth and development of preterm children and manage the complications of prematurity using highly accessible media.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권6호
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• pp.1418-1432
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• 1997

일반적인 내용기반 화상 검색 기법은 검색 인덱스로서 칼라와 텍스쳐를 사용하며, 칼라기법인 칼라히스토그램과 칼라쌍 검색 기법은 공간정보와 텍스트가 부족하다. 따라서 본 논문은 칼라공간과 키워드를 결합한 내용 기반 화상 검색시스템을 설계하고 구현하였다. 화상검색을 위한 전처리기에서는 기존의 HSI(Hue, Saturation, Intensity) 좌표계를 사용하였고, 화상으로부터 색채 영역과 비색채영역을 검출해 내었다. 화상의 크시는 200*N 또는 N*200으로 정규화하고 256칼라로 변환시킨다. 칼라 공간으로 칼라 선택을 결정하기 위해서는 배경과 색채를 위한 2개의 칼라히스토그램을 사용한다. 공간정보는 최대 엔트로피 이산화를 사용함으로써 얻어진다. 키워드는 화상의 종류, 칼라, 모양, 위치, 크기를 선택 가능하도록 했으며, 입력되는 색채에 대해서는 한국 공업 규격의 유채색과 무채색 15가지 색으로 제한하였다. 화상검색 방법은 유사도 검색의 특징 키로 사용하였고, 화상 검색시 특정 성분의 가중치에 따른 검색을 위해 사용자는 질의어 입력시 칼라공간 ${\alpha}(%),\;키워드\;{\beta}(%)$등의 가중치를 화상 내용 특징에 따라 그 값을 조절하여 부여할 수 있는 방안을 개발하였다. 질의 화상에 대한 칼라공간, 키워드와 같은 추출된 특징중 하나의 특징으로 검색 실험한 결과는 가중치를 부여하여 실험한 결과보다 검색 효율이 낮았으며 가중치를 부여한 경우 측정된 파라메타의 평균치는 Precision(0.858), Recall(0.936), RT(1), MT(0)를 보임으로써 칼라공간, 키워드 내용기반 화상 검색 시스템들 보다 높은 검색 효율을 입증해 보였다.

• 대한지구과학교육학회지
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• 제13권3호
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• pp.226-237
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• 2020

본 연구의 목적은 연구제목에서 추출한 키워드를 중심으로 네트워크 분석을 활용하여 기후변화 교육 관련 연구동향을 분석하는 것이다. 이를 위하여 2015년부터 2020년 11월까지 한국연구재단(KCI) 등재(후보)지에 게재된 기후변화 교육 관련 논문의 연도별, 학습지별 동향을 파악하고, 논문에 제시된 키워드에 대한 네트워크 분석을 실시하였다. 분석절차는 분석 대상 선정, 키워드 추출과 정제, 키워드 네트워크 분석 및 시각화의 과정으로 진행되었다. 자료처리는 Textom 분석 프로그램, Ucinet 6.0, NetDraw 프로그램을 활용하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 2011년부터 2020년 사이 총 62편의 기후변화 교육 관련 논문이 게재되었으며, 학술지는 '에너지기후변화 교육'에서 가장 많은 기후변화 교육 관련 논문이 게재된 것으로 나타났다. 둘째, 키워드 '프로그램' 키워드가 가장 높은 빈도를 보였으며, 그 다음으로 '에너지', '분석', '초등학교', '초등학생', '개발', '영향' 등이 높은 빈도를 보였다. 셋째, 연결정도 중심성 분석결과 '프로그램', '초등학생', '초등학교' 지수가 가장 높게 나타났으며, 가장 큰 군집은 '교수·학습 프로그램 개발과 효과'가 형성되었다. 본 연구는 전반적인 기후변화 교육 관련 연구동향을 탐색하고, 향후 연구주제에 대한 방향성을 파악하였다는 데 의의가 있다.

• 대한통합의학회지
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• 제11권2호
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• pp.37-47
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• 2023

Purpose : This study aimed to identify factors that influence selection of occupational therapy as a college major by freshmen. Methods : A survey was conducted on 308 freshmen majoring in occupational therapy from March 2022 to September 2022. The questionnaire consisted of five items about general characteristics, two about the choice of college and major, three about the timing of major selection, three about information acquisition, and one about the university application process. Results : While choosing a university, 37% of the students primarily considered the available choice of majors, whereas 41% considered the college application period. Employment rate was another important factor that was considered when choosing a department. Most students learned about occupational therapy through research on physical therapy and primarily gathered information by searching on "Naver and blogs." Among the descriptions of occupational therapy, the most interesting keyword was "hospital" (54 %). Conclusion : This study investigated the factors that influenced the college major selection by new students in the department of occupational therapy. This study provides meaningful basic data that can be referred to when promoting the department of occupational therapy. A limitation of this study is that a high percentage of students from Gyeongnam were included, and hence, further research that investigates according to region is needed. Moreover, detailed investigations on factors related to university applications in each region are required. It is also necessary to investigate the relationship between the characteristics of freshmen and the determining factors of the department and the admission process.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제2권3호
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• pp.29-39
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• 2014

In recent years, several studies have proposed making use of the Twitter micro-blogging service to track various trends in online media and discussion. In this study, we specifically examine the use of Twitter to track discussions of food safety in the Korean language. Given the irregularity of keyword use in most tweets, we focus on optimistic machine-learning and feature set selection to classify collected tweets. We build the classifier model using Naive Bayes & Naive Bayes Multinomial, Support Vector Machine, and Decision Tree Algorithms, all of which show good performance. To select an optimum feature set, we construct a basic feature set as a standard for performance comparison, so that further test feature sets can be evaluated. Experiments show that precision and F-measure performance are best when using a Naive Bayes Multinomial classifier model with a test feature set defined by extracting Substantive, Predicate, Modifier, and Interjection parts of speech.