Purposes: The purpose of this study is to analyze the issue of interest in patient medical service of small and medium hospitals using big data. Methods: The method of this study was implemented by data mining and social network using SNS big data. The analysis tool were extracted key keywords and analyzed correlation by using Textom, Ucinet6 and NetDraw program. Findings: In the results of frequency, the network-centered and closeness centrality analysis, It was shown that the government center is interested in the major explanations and evaluations of the technology, information, security, safety, cost and problems of small and medium hospitals, coping with infections, and actual involvement in bank settlement. And, were extracted care for disabilities such as pediatrics, dentistry, obstetrics and gynecology, dementia, nursing, the elderly, and rehabilitation. Practical Implications: Future studies will be more useful if analyzed the needs of customers for medical services in the metropolitan area and provinces may be different in the small and medium hospitals to be studied, further classification studies.
The purpose of this study is to investigate how Pritzker Architecture Prize as a social act has maintained an organic relationship with the architecture, the urban society through the speakings and writings of the laureates of the Pritzker Architecture Prize. The composition of this research is to grasp the background of the establishment of Pritzker Architecture Prize and the examination process, to examine its social meaning, and to identify the main flow of words from writings about the laureates through the literature survey and text frequency analysis. And is to interpret the meaning of urban society change and words about the laureates. As a result of the analysis of the flow, it is a tendency to move from ideology and style to newness and innovation, and now to publicity and sociality. Especially in recent years, a wide range of values are floated as much as the complicated issues of urban society and the natural environment. The various architectural activities that make up the urban life became more important than the building units existing like an icon. It is considered possible because the Pritzker Architecture Prize has been awarded for a sustainable common social act. In addition, through literature surveys, have also seen changes in the value of individual laureates, the mixing of styles, and the eclectic aspect. Therefore, the task of reading change should not be a process of finding a new style for a new age, but a task of acknowledging heterogeneity of each architect and recognizing diversity through pluralization.
본 연구는 국방 분야 선진국인 미국의 표준에 대한 제정 동향을 파악하고, 한국 국방 표준에 적용 가능한 방안을 검토하였다. 이를 위해 웹에 등록된 MIL-STD를 비롯하여 다양한 미국 국방 문서에 대해 제목을 중심 데이터를 수집한 후, 텍스트 마이닝을 이용하여 단어 빈도를 분석하고 그 결과를 워드클라우드 형태로 생성하였다. 그 결과, 시대별로 MIL-STD에 등장하는 단어의 동향을 파악할 수 있었다. 문서 자체의 형식으로 인해 많이 등장하는 단어, 전 시대에 걸쳐 많이 등장하는 단어도 있는 반면, 과거에는 자주 쓰이다 현재는 많이 쓰이지 않는 단어나 과거에는 주목을 받지 못하다가 현재에 와서야 많이 등장하는 단어도 파악이 가능하였다. 또한 MIL-STD를 포함한 다양한 국방 문서를 대상으로 생성한 워드클라우드를 통해 그 특징을 도출하였다. 결론적으로 한국 국방 표준도 재료의 안전한 사용 및 다양한 화물 운반 기준을 마련하는 것에 대한 고민이 필요한 것을 확인하였다. 더 나아가 국방 분야 표준 및 규격에 4차 산업혁명 등과 관련된 최신 기술을 반영하여 표준을 선점하고 규격을 마련하는 것이 중요할 것이다. 또한 국방표준 문서체계를 명확하게 정립하고 효율적인 관리에 투자한다면, 국방 분야 표준의 질 향상을 기대할 수 있을 것이다.
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.
이 연구는 대학 화학 실험 수업에 참여한 수강생이 작성한 강의평가의 서술형 내용 중 수업의 좋은 점과 개선사항에 대해 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 학생들의 의견을 분석하고, 수업의 개선 방안을 도출하는 데 목적이 있다. 연구 방법은 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 핵심단어의 출현 빈도, 동시 출현 빈도, 네트워크 분석을 실시하였다. 연구결과, 화학 실험 수업의 좋은점 네트워크에서는 수업과 교수님 간 언급이 가장 많았고, 설명, 이해, 학생, 열정, 재미, 조교, 실험, 도움 등과 함께 언급되었다. 화학 실험 수업의 개선점 네트워크에서는 수업과 학생 간 언급이 가장 많았고, 교수님, 내용, 설명, 시험, 좋겠다, 실험, 이해, 어렵다, 생각, 문제 등과 함께 언급되었다. 즉, 학생들은 '쉽고 자세한 설명'과 '조교의 도움'으로 인해 실험 수업 내용이 잘 이해되고, 실험 과정에 재미와 만족을 느꼈다는 의견을 수업의 좋은 점으로 제시하였다. 반면에 '수업 내용과 시험의 어려움', '과도한 과제', '수업 환경'으로 인해 수업 내용에 대한 이해도와 집중도가 떨어진다는 부정적인 의견을 수업의 개선점으로 제시하였다.
본 연구는 국내 융합기술 관련 연구물의 네트워크 분석을 통해 연구동향을 파악하고, 연구특성과 구조, 현황을 분석하는데 목적이 있다. 이를 위해 지난 13년(2005년~2018년)동안 연구명에 '융합기술' 단어를 사용한 학술지 177편의 저자키워드 653개에 대한 네트워크 분석을 실시하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 국내 융합기술 연구는 지난 13년 동안 꾸준히 수행되어 왔으며 주로 융합, 디지털, 기술, 예술디자인 분야에서 활발히 이루어졌다. 둘째, 검색어 빈도분석 결과, '융합기술', '기술융합', '융합', '디자인', '융합교육', 'STEAM', '융합연구', '4차 산업혁명', '특허분석' 등이 융합기술의 주요 키워드로 사용되었다. 셋째, 커뮤니티 분석결과, 5개의 커뮤니티가 분류되었고, 검색어의 특성을 반영해 '나홀로 IT', '융합콘텐츠를 활용한 문화산업', '기술혁신과 연구분석', '융합교육', '기술융합과 특허개발'의 주제가 도출되었다. 이러한 연구결과를 통해 미래사회 융합기술교육 연구의 과제와 방향을 제안하였다.
Purpose The research was studied the hierarchical Hangul emotion index by organizing all the emotions which SNS users are thinking. As a preliminary study by the researcher, the English-based Plutchick (1980)'s emotional standard was reinterpreted in Korean, and a hashtag with implicit meaning on SNS was studied. To build a multidimensional emotion dictionary and classify three-dimensional emotions, an emotion seed was selected for the composition of seven emotion sets, and an emotion word dictionary was constructed by collecting SNS hashtags derived from each emotion seed. We also want to explore the priority of each Hangul emotion index. Design/methodology/approach In the process of transforming the matrix through the vector process of words constituting the sentence, weights were extracted using TF-IDF (Term Frequency Inverse Document Frequency), and the dimension reduction technique of the matrix in the emotion set was NMF (Nonnegative Matrix Factorization) algorithm. The emotional dimension was solved by using the characteristic value of the emotional word. The cosine distance algorithm was used to measure the distance between vectors by measuring the similarity of emotion words in the emotion set. Findings Customer needs analysis is a force to read changes in emotions, and Korean emotion word research is the customer's needs. In addition, the ranking of the emotion words within the emotion set will be a special criterion for reading the depth of the emotion. The sentiment index study of this research believes that by providing companies with effective information for emotional marketing, new business opportunities will be expanded and valued. In addition, if the emotion dictionary is eventually connected to the emotional DNA of the product, it will be possible to define the "emotional DNA", which is a set of emotions that the product should have.
복잡해지고 있는 현대 사회의 뉴스 키워드를 시간적 흐름에 따른 빈도수와 상관관계로 분석하는 것은 이슈들에 대한 대응과 해결 방안을 논의하기 위해 매우 중요한 연구라고 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 10년(2009~2018)간의 뉴스 빅데이터 분석을 통해 사회적 키워드의 흐름과 주요 이슈들 간의 관계를 분석하였다. 분석결과 본 연구에서는 정치적 이슈, 교육 사회문화, 젠더갈등 그리고 사회적 사건이 주요 이슈들로 제시되었다. 또한, 본 연구에서는 이슈의 변화와 흐름을 연구하기 위해 이를 5년 기준으로 양분하여 변화하는 것을 분석하였다. 이를 통해 사회적 이슈의 시간에 따른 변화와 그 대응방안을 연구하였다. 그 결과 국민생활과 밀접한 키워드(경제, 경찰)는 시간의 흐름에 관계없이 우리 사회에서 매우 중요하게 논의되는 키워드로 분석되었다. 또한 '안전'과 같은 키워드는 최근 들어 빈도수에 비해 증가율이 감소되었다. 이를 통해, 우리 사회가 안전에 대한 인식을 개선할 필요가 있는 것으로 추론할 수 있다.
코로나19 이후 사회적 거리두기와 비대면 서비스, 홈코노미족의 등장과 더불어 방문 외식이 비대면 외식으로 빠르게 대체되고 있다. 본 연구의 목적은 코로나19 창궐 이후 변화하는 외식산업의 트렌드에 맞춰 생활방역 중심의 안전한 외식문화 환경 조성 방안을 발굴하고 음식문화 개선 사업의 방향성 정립 및 사업의 효과성 제고를 도모함이 연구의 목적이다. 본 연구는 코로나 이전인 2018년 01월 01일부터 2019년 10월 31일, 코로나 이후인 2020년 01월 01일부터 2021년 12월 31일까지 TEXTOM을 활용하여 검색빈도 수집 및 정제, TF-IDF분석 수행 및 Ucinet6 프로그램을 활용, NetDraw를 활용한 시각화를 구현, 핵심 키워드의 노드 간 연결망을 파악하였다. 마지막으로 Concor분석을 통해 이들 간의 군집화를 수행하였다. 연구 결과, 코로나19의 이전과 이후 검색 빈도를 확인해 보면 코로나 팬데믹이 외식산업의 변화에 크게 영향을 끼치는 것을 알 수 있다.
건강 관련 정보들이 범람하는 인터넷에서 핵심정보를 효과적으로 전달하는 것은 매우 중요하다. 본 연구는 웹진 건강자료에 나타난 건강 메시지의 특성을 분석하고 핵심정보를 효과적으로 전달하기 위한 디자인방법을 모색하고자 하였다. 이를 위해 식품의약품안정처에서 제공하는 총 72개 건강자료의 내용을 텍스트와 시각자료로 구분하여 '건강 메시지의 내용', '핵심정보의 빈도와 위치', '직관적 표현'을 중심으로 분석하였고, 특성에 따라 건강자료의 유형을 구분하기 위해 군집분석을 실시하였다. 그 결과 건강 관련 텍스트는 주로 사실과 방법에 관한 내용으로 구성되어 있고, 시각자료는 주로 개념에 집중되어 있는 것으로 나타났다. 그리고 텍스트와 시각자료 모두 핵심정보를 효과적으로 제시하는데 미흡한 점이 발견되었으며, 전문용어와 수량정보에 대한 직관성을 높이기 위한 방법을 모색하는 것이 필요한 것으로 나타났다. 연구결과에 기반하여 인터넷에서 효과적으로 핵심정보 중심의 건강자료를 디자인하기 위해서 고려해야 할 점을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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