국내를 비롯하여 전 세계적으로 우울증 환자 수가 매년 증가하는 추세이다. 그러나 대다수의 정신질환 환자들은 자신이 질병을 앓고 있다는 사실을 인식하지 못해서 적절한 치료가 이루어지지 않고 있다. 우울 증상이 방치되면 자살과 불안, 기타 심리적인 문제로 발전될 수 있기에 우울증의 조기 발견과 치료는 정신건강 증진에 있어 매우 중요하다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 연구에서는 한국어 소셜 미디어 텍스트를 활용한 딥러닝 기반의 우울 경향 모델을 제시하였다. 네이버 지식인, 네이버 블로그, 하이닥, 트위터에서 데이터수집을 한 뒤 DSM-5 주요 우울 장애 진단 기준을 활용하여 우울 증상 개수에 따라 클래스를 구분하여 주석을 달았다. 이후 구축한 말뭉치의 클래스 별 특성을 살펴보고자 TF-IDF 분석과 동시 출현 단어 분석을 실시하였다. 또한, 다양한 텍스트 특징을 활용하여 우울 경향 분류 모델을 생성하기 위해 단어 임베딩과 사전 기반 감성 분석, LDA 토픽 모델링을 수행하였다. 이를 통해 문헌 별로 임베딩된 텍스트와 감성 점수, 토픽 번호를 산출하여 텍스트 특징으로 사용하였다. 그 결과 임베딩된 텍스트에 문서의 감성 점수와 토픽을 모두 결합하여 KorBERT 알고리즘을 기반으로 우울 경향을 분류하였을 때 가장 높은 정확률인 83.28%를 달성하는 것을 확인하였다. 본 연구는 다양한 텍스트 특징을 활용하여 보다 성능이 개선된 한국어 우울 경향 분류 모델을 구축함에 따라, 한국 온라인 커뮤니티 이용자 중 잠재적인 우울증 환자를 조기에 발견해 빠른 치료 및 예방이 가능하도록 하여 한국 사회의 정신건강 증진에 도움을 줄 수 있는 기반을 마련했다는 점에서 의의를 지닌다.
Purpose: This study investigated the linking words of nurse which were presented together with nurse on phrase, clauses or sentence of documents or conversations in the Internet portals and social media. Methods: The linking words with nurse were calculated by the number of presentation on conversations or documents, in Google, Daum, Naver, Twitter and Facebook. The changes of characteristics and the trend of yearly changes of major linking words of nurse were investigated by the type of media. In order to identify the meaning of the words, clustering of the collected linking words by categories was analysed and the characteristics of each cluster were classified. Results: A total number of reviewed linking words was 17,399,711 and the most frequently presenting words were hospital, work and person. The words related to people were the most highly presented and the next were those of emotion, professional and place respectively. Conclusion: With analysing the trends of changes and characteristics of words by yearly base and clusters, we attempted to investigate the image of nurse that the public think and feel about nurse.
클라우드 컴퓨팅 환경의 보편화, 모바일 기기의 증가, 다양한 웹 기반 서비스의 등장으로 대용량의 저장 공간이 요구되고 있다. 특히, 구글 드라이브, 네이버 ndrive, 다음 클라우드 등 웹 기반의 저장형 서비스의 이용이 보편화되면서 많은 저장 공간이 요구되고 있다. 따라서, 스토리지 분야도 네트워크를 통하여 가상화된 스토리지 자원을 사용자의 요구에 따라 제공이 가능하고, 대규모 확장이 쉽고, 특정 지리적 위치에 구애받지 않는 클라우드 스토리지 기술이 각광받도 있다. 본 논문에서는 클라우드 스토리지 인프라 구축을 위하여 공개 소프트웨어 기술인 하둡, 스위프트, GlusterFS의 특징에 대해 알아본다.
Wearable smart products contributed to expand the concept of modern clothing in terms of closer communication between wearers and the surrounding environment. This study investigated the concept of wearable smart actuators and characteristics of actuating feedback. The representative product development trends over the past 10 years are examined based on the method of actuating feedback. A first keyword search from Naver and Google reused to select the final 58 products based on the second key keyword actuating feedback. The wearable smart actuator system works in a similar way to a human body system such as those of the information processing process. Actuating feedback is delivered directly to the user as the last signal of the system, which has visual, auditory and tactile feedback. It works in complex at the device to be delivered to the user. Actuator feedback is divided into three types of active and passive, depending on the user situation, the overall purpose of the product, the collected information, and the device dependency. Active actuating feedback determines and actuates the situation on behalf of the user when the user is in an emergency or a disability situation. Passive actuating feedback plays a role in environmental monitoring to help in a healthy daily life.
최근의 연구들에서는 투자자들의 관심이나 감정이 주식 거래행태와 주가 변동에 미치는 영향에 대한 분석들이 증가하고 있다. 본 연구에서는 투자자들의 관심과 감정을 측정하기 위해 한국의 네이버 검색지수를 이용하여, 포털 검색량과 검색의 변동성이 주가동조성 및 총위험, 체계적 위험에 미치는 영향을 분석하였다. 먼저 평균적인 검색량이 증가할수록 주가동조성은 증가하는 반면, 검색의 변동성은 주가동조성을 감소시키는 것을 관찰하였다. 다음으로 평균 검색량과 검색의 변동성은 모두 주식의 총위험과 체계적 위험을 증가시키는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 주가를 변동시키는 사건이 발생할 경우에만 개인투자자들의 검색이 증가하기 때문인 것으로 해석된다. 이러한 결과는 포트폴리오 분석, 고정효과 회귀분석 및 동적 패널 모형에서 일관되게 관찰된다.
최근 주식의 수익률과 거래량을 설명하는 요인 중 하나로 투자자들의 관심이나 주식관련 정보 전파의 효율성 등이 중요하게 인식되고 있다. 또한 기업관련 정보가 투자자들에게 투명하게 전파되지 않을 때 기업 주가의 급락(crash) 위험을 증가시킨다는 연구 결과들이 축적되고 있다. 본 연구에서는 네이버 트렌드를 이용하여 포털에서의 검색 강도가 증가하는 것이 주식 수익률의 급락에 어떤 영향을 미치는지를 분석하였다. 다양한 주가급락 위험의 측정변수와 검색 강도 측정치를 이용한 분석에서 포털 검색강도가 상대적으로 높은 기업-연도에서 주가 급락의 위험이 감소하는 것으로 관찰되었다. 이러한 결과는 기업 관련 정보 전파가 투자자들에게 효율적으로 이루어지지 않을 때 미래의 주가급락을 초래한다는 논의와 일치하는 결과이다. 또한 이러한 결과는 분석에 발생가능한 내생성을 통제한 후에도 유의하게 성립하는 것으로 관찰되었다.
This study was conducted to evaluate the quantitative and qualitative aspects of Korean websites related to nutrition education. A total of 30 websites were ultimately selected through 4 major Internet search engines, including Naver, Yahoo, Daum, and Nate, using several key words (i.e., nutrition education, dietary life education, nutrition information, nutrition management, etc.). A systematic review was conducted for each of the selected websites based on the American Library Association (ALA) website checklist and a data abstract form that was adapted from a previous study. Approximately two thirds of the websites were established between 2002 and 2005, and 46.6% were administrated by public health centers or schools/colleges. The most frequently targeted group was the generally healthy population (30.0%). Among the various topics of nutrition information provided, “balanced diet” was the topic most often provided by the websites. Also, an increasing trend for utilizing multimedia tools was observed; however, little technical support or instruction was provided by the websites. Only 50.0% and 63.3% of the sites clearly stated their operators and sources of provided information, respectively. Overall, the purposes of sites were clearly stated, and were not overshadowed by advertising. And most features of design, stability, and content were found to be appropriate, but several aspects, such as establishing a help/FAQ menu, regularly updating nutrition information, and converting provided information into a database for easier search and update, needed improvement. In addition, active operational strategies are greatly needed to encourage the application of materials found on sites into real educational settings.
A variable dress design can be an alternative to satisfy a consumer need for diverse expression and self-realization at a lower cost factor. In the area of wedding dress, the change in the trend of wedding culture (which tends to demand more units of wedding dress) makes the cost factor more important in the purchase selection. A variable design has a clear advantage for wedding dresses and the wedding industry. This is the first research on a variable design that focuses on wedding dresses. This research develops a variable wedding design which respects consumer preferences independent of a variable wedding dress design that presents a new shape of silhouette or the development ofa new wedding dress materials. A survey on the supply side was conducted to examine market preferences by first browsing the Naver portal site and then checking the websites of major wedding dress suppliers. A questionnaire survey was conducted with a sample of 348 brides-to-be that inquired on wedding dress selection factors and purchase patterns. The survey shows that consumers prefer mermaid and A-line silhouettes, silk material, white-ivory color, and tube top necklines. The result conforms to the types commonly found in the designs of suppliers. We apply a detachable design to a basic mermaid silhouette and implemented change for 7 kinds of styles -based on the result of the survey. We suggest a variable wedding dress design as a new means to solve the cost concern and the customer need for diverse expression. The research represents a new life style for wedding culture and facilitates the development of the wedding industry.
2016년 세계 경제포럼에서 처음 소개된 4차 산업혁명은 빅데이터 분석, 사물인터넷, 인공 지능 등의 핵심 정보통신 기술의 변화뿐만 아니라 관광 업계에도 엄청난 파급 효과를 가져 오고 있다. 본 연구는 빅데이터 분석과 설문조사를 통하여 여수시의 관광활성화 방안을 제시한다. 소셜 메트릭스를 사용하여 여수 관광에 대하여 감성어와 긍부정 추이를 추출하고, 네이버 데이터랩을 사용하여 여수 관광에 관련된 키워드를 추출하여 R 언어로 시각화하였다. 그리고 여수지역을 방문하는 493명의 여행객의 설문조사를 바탕으로 SPSS를 사용하여 빈도, 요인, 차이, 상관관계 및 회귀분석을 수행하였다. 여수 여행과 해양 케이블카의 감성어 분석에서는 긍정이 부정보다 월등히 많았다. 설문조사 분석에서 여수지역이 여수 관광 만족도와 활성화에 유의미하고, 연령별로 선호하는 관광지와 검색 기기가 다르다는 것을 확인하였다. 빅데이터 분석과 설문조사에서 관광객들은 함께 즐기면서 힐링 할 수 있는 해양공원 같은 소프트 컨텐츠가 있는 관광지를 선호한다는 것을 보여주었다.
This study seeks a method to objectively evaluate sensibility based on Big Data in the field of design. In order to do so, this study examined the sensibility responses on design factors for the public through a network analysis of texts displayed in social media. 'Hanbok', a formal clothing that represents Korea, was selected as the subject for the research methodology. We then collected 47,677 keywords related to Hanbok from 12,000 posts on Naver blogs from January $1^{st}$ to December $31^{st}$ 2015 and that analyzed using social matrix (a Big Data analysis software) rather than using previous survey methods. We also derived 56 key-words related to design elements and sensibility responses of Hanbok. Centrality analysis and CONCOR analysis were conducted using Ucinet6. The visualization of the network text analysis allowed the categorization of the main design factors of Hanbok with evaluation terms that mean positive, negative, and neutral sensibility responses. We also derived key evaluation factors for Hanbok as fitting, rationality, trend, and uniqueness. The evaluation terms extracted based on natural language processing technologies of atypical data have validity as a scale for evaluation and are expected to be suitable for utilization in an index for sensibility evaluation that supplements the limits of previous surveys and statistical analysis methods. The network text analysis method used in this study provides new guidelines for the use of Big Data involving sensibility evaluation methods in the field of design.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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