• Archives of Plastic Surgery
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• 제47권1호
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• pp.3-8
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• 2020

Genital lymphedema (GL) is an uncommon and disabling disease that manifests as enlargement of the genital region resulting from the disturbance of lymphatic drainage. Although conservative treatment such as decompression is typically the first-line approach, surgical intervention has been shown to be effective in certain cases. This study aimed to systematically review studies evaluating available surgical alternatives for the treatment of male GL. A systematic search strategy using keyword and subject headings was applied to PubMed, Scopus, EMBASE, and Cochrane Library in May 2019. Studies investigating various surgical techniques to treat penile and scrotal lymphedema were included. The potential risk of bias of included trials was evaluated using the methodological index for non-randomized studies (MINORS). In total, 13 studies met the inclusion criteria, nine of which were determined to be high-quality. The average MINORS score was 12.45 for studies involving excision and 14 for studies involving lymphovenous anastomosis (LVA). The most common reason for a low score was a failure to describe the inclusion criteria. Recurrence of lymphedema during follow-up was reported in four studies involving excision and in no studies involving LVA. In general, the quality of the included literature was considered to be fair. Although surgical intervention might not always prevent the recurrence of lymphedema, all of the studies reported improved quality of life after the procedure. This study could be used as the basis for evidence-based guidelines to be applied in clinical practice for managing male GL.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제30권1호
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• pp.123-149
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• 2021

Purpose The purpose of this study is to define the anti-ESG activities of companies recognized by media by reflecting ESG recently attracted attention. This study extracts keywords for ESG controversies through association rule mining. Design/methodology/approach A research framework is designed to extract keywords for ESG controversies as follows: 1) From DeepSearch DB, we collect 23,837 articles on anti-ESG activities exposed to 130 media from 2013 to 2018 of 294 listed companies with ESG ratings 2) We set keywords related to environment, social, and governance, and delete or merge them with other keywords based on the support, confidence, and lift derived from association rule mining. 3) We illustrate the importance of keywords and the relevance between keywords through density, degree centrality, and closeness centrality on network analysis. Findings We identify a total of 26 keywords for ESG controversies. 'Gapjil' records the highest frequency, followed by 'corruption', 'bribery', and 'collusion'. Out of the 26 keywords, 16 are related to governance, 8 to social, and 2 to environment. The keywords ranked high are mostly related to the responsibility of shareholders within corporate governance. ESG controversies associated with social issues are often related to unfair trade. As a result of confidence analysis, the keywords related to social and governance are clustered and the probability of mutual occurrence between keywords is high within each group. In particular, in the case of "owner's arrest", it is caused by "bribery" and "misappropriation" with an 80% confidence level. The result of network analysis shows that 'corruption' is located in the center, which is the most likely to occur alone, and is highly related to 'breach of duty', 'embezzlement', and 'bribery'.

• 한국IT서비스학회지
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• 제23권1호
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• pp.55-79
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• 2024

Korea, which is expected to enter a super-aged society in 2025, is facing the most worrisome crisis worldwide. Efforts are urgently required to examine problems and countermeasures from various angles and to improve the shortcomings. In this regard, from a new viewpoint, we intend to derive useful implications by applying the recent natural language processing techniques to online articles. More specifically, we derive three research questions: First, what topics are being reported in the online media and what is the public's response to them? Second, what is the relationship between these aging-related topics and individual happiness factors? Third, what are the strategic directions and implications for benchmarking discussed to solve the problem of population aging? To find answers to these, we collect Naver portal articles related to population aging and their classification categories, comments, and number of comments, including other numerical data. From the data, we firstly derive 33 topics with a semi-supervised BERTopic by reflecting article classification information that was not used in previous studies, conducting sentiment analysis of comments on them with a current open-source large language model. We also examine the relationship between the derived topics and personal happiness factors extended to Alderfer's ERG dimension, carrying out additional 3~4-gram keyword frequency analysis, trend analysis, text network analysis based on 3~4-gram keywords, etc. Through this multifaceted approach, we present diverse fresh insights from practical and theoretical perspectives.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.1-23
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• 2013

융합 R&D가 추구해야 할 바람직한 방향은 이종 기술 간의 결합에 의한 맹목적인 신기술 창출이 아니라, 당면한 주요 문제를 해결함으로써 사회적 니즈를 충족시킬 수 있는 기술을 개발하는 것이다. 이와 같은 사회문제 해결형 기술 R&D를 촉진하기 위해서는 우선 우리 사회에서 주요 쟁점이 되고 있는 문제들을 선별해야 한다. 그런데 우선적이고 중요한 사회문제를 분별하기 위해 전문가 설문조사나 여론조사 등 기존의 사회과학 방법론을 사용하는 것은 참여자의 선입견이 개입될 수 있고 비용이 많이 소요된다는 한계를 지닌다. 기존의 사회과학 방법론이 지닌 문제점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 사회적 이슈를 다루고 있는 대용량의 뉴스기사를 수집하고 통계적인 기법을 통하여 사회문제를 나타내는 키워드를 추출하는 시스템의 개발을 제안한다. 2009년부터 최근까지 3년 동안 10개 주요 언론사에서 생산한 약 백 30만 건의 뉴스기사에서 사회문제를 다루는 기사를 식별하고, 한글 형태소 분석, 확률기반의 토픽 모델링을 통해 사회문제 키워드를 추출한다. 또한 키워드만으로는 정확한 사회문제를 파악하기 쉽지 않기 때문에 사회문제와 연관된 키워드와 문장을 찾아서 연결하는 매칭 알고리즘을 제안하다. 마지막으로 사회문제 키워드 비주얼라이제이션 시스템을 통해 시계열에 따른 사회문제 키워드를 일목요연하게 보여줌으로써 사회문제를 쉽게 파악할 수 있도록 하였다. 특히 본 논문에서는 생성확률모델 기반의 새로운 매칭 알고리즘을 제안한다. 대용량 뉴스기사로부터 Latent Dirichlet Allocation(LDA)와 같은 토픽 모델 방법론을 사용하여 자동으로 토픽 클러스터 세트를 추출할 수 있다. 각 토픽 클러스터는 연관성 있는 단어들과 확률값으로 구성된다. 그리고 도메인 전문가는 토픽 클러스터를 분석하여, 각 토픽 클러스터의 레이블을 결정하게 된다. 이를 테면, 토픽 1 = {(실업, 0.4), (해고, 0.3), (회사, 0.3)}에서 토픽 단어들은 실업문제와 관련있으며, 도메인 전문가는 토픽 1을 실업문제로 레이블링 하게 되고, 이러한 토픽 레이블은 사회문제 키워드로 정의한다. 그러나 이와 같이 자동으로 생성된 사회문제 키워드를 분석하여 현재 우리 사회에서 어떤 문제가 발생하고 있고, 시급히 해결해야 될 문제가 무엇인지를 파악하기란 쉽지 않다. 따라서 제안된 매칭 알고리즘을 사용하여 사회문제 키워드를 요약(summarization)하는 방법론을 제시한다. 우선, 각 뉴스기사를 문단(paragraph) 단위로 세그먼트 하여 뉴스기사 대신에 문단 세트(A set of paragraphs)를 가지게 된다. 매칭 알고리즘은 각 토픽 클러스터에 대한 각 문단의 확률값을 측정하게된다. 이때 토픽 클러스터의 단어들과 확률값을 이용하여 토픽과 문단이 얼마나 연관성이 있는지를 계산하게 된다. 이러한 과정을 통해 각 토픽은 가장 연관성이 있는 문단들을 매칭할 수 있게 된다. 이러한 매칭 프로세스를 통해 사회문제 키워드와 연관된 문단들을 검토함으로써 실제 우리 사회에서 해당 사회문제 키워드와 관련해서 구체적으로 어떤 사건과 이슈가 발생하는 지를 쉽게 파악할 수 있게 된다. 또한 매칭 프로세스와 더불어 사회문제 키워드 가시화를 통해 사회문제 수요를 파악하려는 전문가들은 웹 브라우저를 통해 편리하게 특정 시간에 발생한 사회문제가 무엇이며, 구체적인 내용은 무엇인지를 파악할 수 있으며, 시간 순서에 따른 사회이슈의 변동 추이와 그 원인을 알 수 있게 된다. 개발된 시스템을 통해 최근 3년 동안 국내에서 발생했던 다양한 사회문제들을 파악하였고 개발된 알고리즘에 대한 평가를 수행하였다(본 논문에서 제안한 프로토타입 시스템은 http://dslab.snu.ac.kr/demo.html에서 이용 가능함. 단, 구글크롬, IE8.0 이상 웹 브라우저 사용 권장).

• 디지털융복합연구
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• 제19권8호
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• pp.33-42
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• 2021

스마트폰 기반의 관광 플랫폼들이 활성화되면서 리뷰 데이터를 활용한 정책 수립 및 서비스 고도화가 다양한 분야에서 이루어지고 있다. 관광 리뷰 데이터를 활용한 선행연구들의 경우 국내 관광객 중심의 연구가 대다수 수행되었으며, 외국인 관광객 연구의 경우 일부 언어로 수집된 데이터와 텍스트 마이닝 기법에 한정하여 연구가 수행되었다. 이에 본 연구에서는 온라인 리뷰 사이트를 통해 '대구 명소' 키워드를 지정하여 외국인들이 작성한 리뷰 데이터 3,515건을 수집하였다. 그리고 LDA 기반의 토픽모델링을 수행하여 관광 토픽을 도출하였으며, 각 토픽별 전역 및 국지적 공간 분석을 수행한 점이 선행연구와 차별성이라 할 수 있다. 분석 결과 전역적 공간 자기상관이 존재하며, 외국인들이 주로 방문하는 관광지들이 국지적으로 결집되어 있음을 확인하였다. 또한 대다수 토픽에서 중구를 중심으로 핫스팟이 도출되었으며, 분석 결과를 바탕으로 지자체 외국인 관광정책 수립 및 토픽모델링 기반의 공간분석 연구의 기초연구로 활용되길 기대하며, 본 연구의 한계점 또한 제시하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제34권4호
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• pp.283-303
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• 2007

최근 방대한 양의 음악데이타를 효율적으로 저장하고 검색하기 위한 방법의 필요성이 증대되고 있다. 현재 음악 데이타 검색에서 가장 일반적으로 쓰이는 방법은 텍스트 기반의 검색 방법이다. 그러나 이러한 방법은 사용자가 키워드를 기억하지 못할 경우 검색이 어려울 뿐만 아니라 키워드와 정확하게 일치하는 정보만 검색해 주기 때문에 유사한 내용을 가진 정보를 검색하기에 부적절하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 내용 기반 인덱싱 방법(Content-Based Indexing Method)을 사용하여 사용자가 부정확한 멜로디(Humming)로 질의하였을 경우라도 원하는 음악을 효율적으로 찾아주는 허밍 질의처리 시스템(Query-By-Humming System)을 설계한다. 이를 위해 방대한 음악 데이타베이스에서 한 음악을 대표하는 의미 있는 멜로디를 추출하여 인덱싱하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 이러한 의미 있는 멜로디를 사용자가 자주 질의할 가능성이 높은 멜로디로서 하나의 음악에서 여러 번 나타나는 반면 멜로디와 긴 쉼표 후에 시작되는 쉼표 단위 멜로디로 정의한다. 실험을 통해 사용자들이 이들 멜로디를 자주 질의한다는 가정을 증명하였다. 본 논문은 성능 향상을 위한 3가지 방법을 제안한다. 첫 번째는 검색속도를 높이기 위해 인덱스에 저장할 멜로디를 문자열 형태로 변환한다. 이때 사용되는 문자 변환 방법은 허밍에 포함된 에러를 허용한 방법으로써 검색 결과의 정확도를 높일 수 있다. 두 번째는 사용자가 자주 질의할 가능성이 높은 의미 있는 멜로디를 인덱싱 하여 검색 속도를 높이고자 한다. 이를 위해 신뢰도가 높은 의미 있는 멜로디를 생성하는 빈번 멜로디 추출 알고리즘과 쉼표 단위 멜로디 추출 방법을 제안한다. 세 번째로는 정확도를 향상시키기 위한 3단계 검색 방법을 제안한다. 이는 데이타베이스 접근을 최소화하여 정확한 검색 결과를 얻기 위하여 제안되었다. 또한 기존 허밍 질의 처리 시스템의 대표적인 인덱싱 방법으로 제안되었던 N-gram 방법과의 성능 비교를 통해 본 논문이 제안하는 방법의 성능이 보다 더 향상되었음을 검증하였다.

• 지식경영연구
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• 제22권2호
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• pp.1-17
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• 2021

본 연구에서는 한국과 미국의 대표적인 거래소인 빗썸과 코인베이스의 비트코인 가격을 ARIMA와 순환 신경망(Recurrent Neural Network)을 이용해 예측하고, 이후 각 국가의 뉴스 기사를 이용해 분리 학습에 기반한 separated RNN 모형을 제안한다. separated RNN 모형은 학습 데이터를 가격의 추세 변화 점을 기준으로 분리해 학습시킨 후, 추세 변화점 별 뉴스 데이터를 활용해 용어 기반 사전을 구축한다. 이후 용어 기반 사전과 평가 데이터 기간의 뉴스 데이터를 이용해 예측할 데이터의 가격 추세 변화 점을 찾아낸 후, 매칭되는 모형을 적용해 예측 결과를 산출한다. 2017년 5월 22일부터 2020년 9월 16일까지의 가격 데이터를 사용해 분석한 결과, 제안된 separated RNN을 이용해 예측한 결과가 한국과 미국의 비트코인 가격 예측 모두에서 순환 신경망(RNN)을 이용해 예측한 결과보다 높은 예측 성과를 보였다. 본 연구는 시계열 예측 기법의 한계를 뉴스 데이터를 이용한 추세 변화 점 탐색을 통해 극복할 수 있고, 성과 향상을 위한 추후 다양한 시계열 예측 기법 및 추세 변화 점 탐색을 위한 다양한 텍스트 마이닝 기법을 적용해볼 필요가 있음을 시사한다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제26권3호
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• pp.171-185
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• 2017

Purpose Recently, there has been an increase in attempts to analyze social phenomena, consumption trends, and consumption behavior through a vast amount of customer data such as web search traffic information and social buzz information in various fields such as flu prediction and real estate price prediction. Internet portal service providers such as google and naver are disclosing web search traffic information of online users as services such as google trends and naver trends. Academic and industry are paying attention to research on information search behavior and utilization of online users based on the web search traffic information. Although there are many studies predicting social phenomena, consumption trends, political polls, etc. based on web search traffic information, it is hard to find the research to explain and predict tourism demand and establish tourism policy using it. In this study, we try to use web search traffic information to explain the tourism demand for major cities in Gangwon-do, the representative tourist area in Korea, and to develop a nowcasting model for the demand. Design/methodology/approach In the first step, the literature review on travel demand and web search traffic was conducted in parallel in two directions. In the second stage, we conducted a qualitative research to confirm the information retrieval behavior of the traveler. In the next step, we extracted the representative tourist cities of Gangwon-do and confirmed which keywords were used for the search. In the fourth step, we collected tourist demand data to be used as a dependent variable and collected web search traffic information of each keyword to be used as an independent variable. In the fifth step, we set up a time series benchmark model, and added the web search traffic information to this model to confirm whether the prediction model improved. In the last stage, we analyze the prediction models that are finally selected as optimal and confirm whether the influence of the keywords on the prediction of travel demand. Findings This study has developed a tourism demand forecasting model of Gangwon-do, a representative tourist destination in Korea, by expanding and applying web search traffic information to tourism demand forecasting. We compared the existing time series model with the benchmarking model and confirmed the superiority of the proposed model. In addition, this study also confirms that web search traffic information has a positive correlation with travel demand and precedes it by one or two months, thereby asserting its suitability as a prediction model. Furthermore, by deriving search keywords that have a significant effect on tourism demand forecast for each city, representative characteristics of each region can be selected.

• 경영정보학연구
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• 제20권2호
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• pp.139-161
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• 2018

한국이 빠르게 고령화 사회에서 고령사회로 진입함에 따라 성공적인 노화, 노후 생활이 개인뿐만 아니라 사회적으로도 관심을 받고 있다. 이에 본 연구는 노인의 행복과 불행 관련된 신문 기사를 통해 전체적인 이해와 더불어 제안을 하기 위한 목적으로 연구를 진행했다. 노인의 행복과 불행에 관련된 기존 연구는 연구대상의 특성상 인터뷰 혹은 인터뷰를 동반한 설문조사의 방법론을 사용해 영향요인을 재확인하거나, 단일효과를 검증하는데 머물렀다. 또한 노인의 행복과 불행에 영향을 미치는 중요한 요인 파악과 더불어 정부, 기업, 가정 및 기타 사회 복지기관으로 분류하여 실증적인 행복 증진, 불행 경감 방안을 제시한 연구가 이루어지지 않았다. 따라서 본 연구는 Alderfer의 ERG 이론을 기반으로 검색어를 선정해 18년간(수집 기간: 2001. 08~2018. 02) 온라인 신문기사를 총 211,309건(행복: 200,246건, 불행: 11,063건)을 수집하여 연구를 진행했다. 분석결과 행복 관련 토픽은 연금, 사회 인프라, 건강, 공동체, 복지, 문화생활, 성공적인 노후, 봉사, 종교, 귀농으로 도출되었고, 불행 관련 토픽은 노인 우울, 복지 부족, 종교 의지, 질병, 은퇴 후 소득, 문화, 봉사, 역사적 사건, 예술, 가족 단절로 나타났다. 추가로 토픽 네트워크 분석을 통하여 각 토픽의 키워드 사이의 네트워크를 시각화했다. 따라서 본 연구는 결과를 통한 실현 가능한 제안을 했다는 점을 시사한다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.113-129
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• 2015

장소 브랜딩은 특정 장소에 대한 의미 부여를 통해 장소성의 정체성 및 공동가치를 생성하며 가치 창출을 하는데 중요한 활동이며, 장소 브랜드에 대한 이미지 파악을 통해 이루어진다. 이에 마케팅, 건축학, 도시건설학 등 여러 분야에서는 인상적인 장소 브랜드의 이미지를 구축하기 위하여 많은 노력을 기울이고 있다. 하지만 설문조사를 포함한 대면조사 방법은 대부분 주관적인 작업이며 측정에 많은 인력 또는 고도의 전문 인력이 소요되어 고비용을 발생시키므로 보다 객관적이면서도 비용효과적인 브랜드 이미지 조사 방법이 필요하다. 이에 본 논문은 텍스트마이닝을 통하여 장소 브랜드의 이미지 강도를 객관적이고 저비용으로 얻는 방법을 찾는 것을 목적으로 한다. 제안하는 방법은 장소 브랜드 이미지를 구성하고 있는 요인과 그 키워드들을 관련 웹문서에서 추출하며, 추출된 정보를 통해 특정 장소의 브랜드 이미지 강도를 측정하는 방법이다. 성능은 안홀트 방법에서 평가에 사용하는 전세계 50개 도시 이미지 인덱스 순위와의 일치도로 검증하였다. 성능 비교를 위해 임의로 순위를 매기는 방법, 안홀트의 설문방식대로 일반인이 평가하는 방법, 본 논문의 방법을 사용하되 안홀트의 방법으로 학습한 것으로 유의한 것으로 추정되는 평가 항목만을 반영하는 방법과 비교하였다. 그 결과 제안된 방법론은 정확성, 비용효율성, 적시성, 확장성, 그리고 신뢰성 측면에서 우수함을 보일 수 있었다. 따라서 본 연구에서 제안한 방법론은 안홀트 방식에 상호 보완적으로 사용될 수 있을 것이다. 향후에는 장소 브랜드 이미지를 형성하는 속성 별로 등장횟수를 계산 한 후에 장소 브랜드에 대한 태도, 연상, 그리고 브랜드 자산과의 인과관계를 자동으로 파악할 수 있는 부분까지 구현하고 실증적 실험을 할 예정이다.