상담의 성과는 상담자와 연구자 모두에게 중요하다. 지금까지 진행되어온 상담의 성과에 대한 연구의 동향을 분석하는 것은 상담의 성과를 종합적으로 구조화하는데 도움을 준다. 본 연구의 목적은 2011~2021년에 국내 상담분야의 저명 학회지 중 하나인 「상담학연구」에 게재된 상담 성과 관련 연구를 중심으로 연구 동향을 분석하여, 국내 상담성과 연구의 지식 구조를 탐색하고 향후 연구방향을 모색하는 것이다. 텍스트 마이닝 기법 중 중심성분석과 토픽 모델링을 활용하였다. 분석에 활용된 연구는 197개로 노드 추출 과정을 거쳐 최종 339개의 키워드가 분석에 활용되었다. LDA 알고리즘을 활용하여 잠재 토픽을 추출한 결과 '상담 성과의 측정과 평가', '대인관계에 영향을 주는 정서와 매개요인', '진로에 대한 스트레스와 대처'가 주요 토픽으로 나타났다. 상담학 연구에 게재된 상담성과 연구의 동향 분석을 통해 주요 토픽을 밝힌 것은 상담성과 연구를 보다 구조화하는 데 기여하였으며, 이후에도 이러한 주제들에 대한 심층적 연구가 지속되어야 할 필요가 있다.
Endosseous implants are used in the treatment of various types of tooth loss, and numerous long-term studies have demonstrated the excellent reliability of this method of treatment. However, the increase of implant failure are associated with inadequate quality and/or height of bone. At the end of the 1980s, Wide(>3.75mm) implants were initially used for managing these difficult bone situations. The recommended indications for its use included poor bone quality, inadequate bone height. immediate placement in fresh extraction sockets, and immediate replacement of failed implants. At the 2000s, wider implants(6.0mm and 6.5mm) were used in a few studies. Although good clinical outcomes have been reported in recent years, there is still a controversy on this topic. Therefore, the purpose of this study was to estimate the survival rate of wide implants($6.0{\sim}8.0mm$) in molar regions, evaluating the clinical outcome. In this study, 1135 RBM surfaced wide implants($Rescue^{TM}$, MEGAZEN Co., Korea/595 maxillary, 540 mandibular) were placed in 650 patients(403 male, 247 female/age mean: $51.2{\pm}11.1$ years, range 20 to 83 years). Of the total, 68.3% were used to treat fully or partially edentulous situations, including single-tooth losses and 31.7% were placed immediately after teeth extraction or removal of failed implants, of which all were in the molar regions. Implant diameter and length ranged from 6.0 to 8.0mm and from 5.0 to 10.0mm respectively. The implants were followed for up to 42 months (mean: $14.6{\pm}9.5$ months). Of 1135 placed implants, 58 implants were lost. Among them, 53 implants were lost within 12 months after implant placement. The survival rate was 93.6% in the maxilla and 96.3% in the mandible, yielding an overall survival rate of 94.9%, for up to 42 months. As the result of Cox regression model, prosthetic type, sinus graft, and patient gender have an statistical significance on the implant survival rate in this study. This study suggests that the use of wide implants($6.0{\sim}8.0mm$) would provide a predictable treatment alternative in posterior areas.
본 논문에서는 온라인 뉴스 기사에서 자동으로 추출된 키워드 집합을 활용하여 특정 시점에서의 세부 주제별 토픽을 추출하고 정형화하는 새로운 방법론을 제시한다. 이를 위해서, 우선 다량의 텍스트 집합에 존재하는 개별 단어들의 중요도를 측정할 수 있는 복수의 통계적 가중치 모델들에 대한 비교 실험을 통해 TF-IDF 모델을 선정하였고 이를 활용하여 주요 키워드 집합을 추출하였다. 또한 추출된 키워드들 간의 의미적 연관성을 효과적으로 계산하기 위해서 별도로 수집된 약 1,000,000건 규모의 뉴스 기사를 활용하여 단어 임베딩 벡터 집합을 구성하였다. 추출된 개별 키워드들은 임베딩 벡터 형태로 수치화되고 K-평균 알고리즘을 통해 클러스터링 된다. 최종적으로 도출된 각각의 키워드 군집에 대한 정성적인 심층 분석 결과, 대부분의 군집들이 레이블을 쉽게 부여할 수 있을 정도로 충분한 의미적 집중성을 가진 토픽들로 평가되었다.
한국의 포워딩산업에서의 업체 간 경쟁은 현재 매우 치열하다. 그러나 포워딩산업의 서비스품질에 관한 연구가 한국과 전 세계적으로 아직 매우 적다. 본 연구는 포워딩산업의 특성을 반영한 포워더의 서비스품질 요인들을 도출하는 것을 연구의 목적으로 하였다. 서비스품질의 측정항목들을 선행연구와 면접조사를 통해 정리한 후, 한국의 수출입업자들을 대상으로 설문조사를 하였으며, 수집된 자료들에 대해 탐색적 요인분석을 실시하였다. 연구결과, 포워더의 서비스품질요인은 정확성, 신속 정시성, 안정성으로 정의되는 운영특성과, 전문성과 공감성으로 정의되는 고객지향성의 두 요인으로 도출되었다. 본 연구의 중요한 기여는 선행연구들과 달리 포워딩산업의 특성을 반영한 서비스품질요인을 제시하였다는 점이다. 향후의 연구과제는 두 요인 중 어느 것이 고객충성도에 더 많은 영향을 미치는 지를 분석하는 것이다.
온라인 쇼핑몰의 활성화로 소비자들의 소비 활동이 활발해짐에 따라 기업들은 매출 증대를 위해 소비자의 상품 트렌드 분석을 수행하고 있다. 기존의 상품 트렌드 분석 기법들은 온라인 쇼핑몰 사용자의 활동만을 고려하여 분석하기 때문에 구매 이력이 없거나 새로운 상품에 대한 트렌드를 파악하기 어렵다. 본 논문에서는 쇼핑몰에서 사용자의 트렌드와 잠재적 고객의 트렌드를 분석하기 위해 온라인 쇼핑몰 데이터와 소셜 네트워크 데이터를 결합한 트렌드 분석 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 서비스 내 데이터 분석을 위해 사용자의 활동로그를 분석하고 활동 로그가 없는 잠재적인 사용자들의 관심도를 반영하기 위해 소셜 네트워크 데이터에서 단어 집합 추출을 통해 생성한 핫 토픽을 결합하였다. 최종적으로 상품 지수와 소셜 네트워크에서의 언급수를 활용하여 시간에 따른 상품 트렌드 변화를 탐지한다. 소셜 네트워크 데이터를 활용한 성능 평가를 통해 제안하는 기법의 우수성을 입증한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권5호
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pp.1676-1689
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2014
At present, the Content-Based Image Retrieval (CBIR) system has become a hot research topic in the computer vision field. In the CBIR system, the accurate extractions of low-level features can reduce the gaps between high-level semantics and improve retrieval precision. This paper puts forward a new retrieval method aiming at the problems of high computational complexities and low precision of global feature extraction algorithms. The establishment of the new retrieval method is on the basis of the SIFT and Harris (APISH) algorithm, and the salient region of interest points (SRIP) algorithm to satisfy users' interests in the specific targets of images. In the first place, by using the IPDSH and SRIP algorithms, we tested stable interest points and found salient regions. The interest points in the salient region were named as salient interest points. Secondary, we extracted the pseudo-Zernike moments of the salient interest points' neighborhood as the feature vectors. Finally, we calculated the similarities between query and database images. Finally, We conducted this experiment based on the Caltech-101 database. By studying the experiment, the results have shown that this new retrieval method can decrease the interference of unstable interest points in the regions of non-interests and improve the ratios of accuracy and recall.
대표문장 추출에 의한 다중문서 요약에서는 비슷한 정보가 여러 문서에서 반복적으로 나타나는 정보의 중복문제에 대해 문장의 유사성과 차이점을 고려하여 이를 해결할 수 있는 효율적인 방법이 필요하다. 본 논문에서는 단어의 공기정보에 의한 관련단어 클러스터링 기법을 이용하여 문장의 중복성을 제거하고 중요문장을 추출하는 다중문서 요약을 제안한다. 관련단어 클러스터링 기법에서는 각 단어들은 서로 독립적으로 존재하는 것이 아니라 서로 간에 의미적으로 연관되어 있다고 보며 주제별 문장클러스터단위의 단어 연관성(cohesion)을 이용한다. 평가용 실험문서인 DUC(Document Understanding Conferences) 데이타를 이용하여 실험한 결과 본 논문에서 제안한 문장클러스터단위의 단어 공기정보를 이용한 방법이 단순 통계정보와 문서단위 단어 공기정보, 문장단위 단어 공기정보에 의한 다중문서 요약에 비해 좋은 결과를 보였다.
온라인 상품평 양의 비약적 증가로 인해 소비자들이 유용한 상품평 만을 찾는 것이 거의 불가능에 가까워졌다. 이 연구는 온라인 상품평의 유용성을 자동적으로 평가할 수 있는 토대를 마련하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 상품평을 이루는 문장에 담긴 정보를 설명하는 그 대상에 따라 종류를 나눌 수 있도록 상품평 정보 분류를(Review Information Types) 제안하고, 각 정보 분류 내에서 문장의 주제 벡터 변환 방법과 군집화를 이용하여 더 세부적으로 각 문장이 어떤 정보를 제공하는지를 추출함으로써 각 상품평이 제공하는 정보에 따라 그 유용성을 평가하는 방법을 제안한다. 이러한 시도는 잠재적 소비자들이 상품평에서 상품 자체의 특성이나 상품평 제공자의 경험과 같은 정보를 배송과 같은 정보보다 중요하게 생각할 것이라는 가정에서 시작했다. 자동 상품평 유용성 평가 실험을 통해 본 연구에서 제시하는 방법이 기존의 비교 가능한 연구들에 비해 더 효과적인 것을 밝혀냈다.
Objectives : We investigated the effectiveness and safety of intranasal phototherapy for allergic rhinitis (AR). Methods : We searched 8 electronic databases (PubMed, Cochrane Library, CNKI, CiNii Articles, OASIS, NDSL, KISS, KMbase) to identify randomized controlled trials (RCTs) that reported the use of intranasal phototherapy for AR from their inception until May 30, 2020. Two investigators independently searched, collected, and screened the RCTs. We performed data extraction and evaluation for risk of bias using the Cochrane risk-of-bias tool. Results : This study included 12 RCTs; six studies compared intranasal and sham phototherapy, of which four studies reported a significant inter group difference and two studies reported a significant difference partially. No significant changes in symptoms were observed between the phototherapy and conventional therapy groups. The phototherapy and concurrent acupuncture treatment group showed a significantly higher effectiveness rate compared with the group that received only acupuncture. Both the phototherapy and laser acupuncture group showed significant improvement in the symptom severity scale scores. Six studies reported mild adverse effects, such as dryness and nasal pain in the intranasal phototherapy group; however, no severe adverse effects were reported. Conclusions : This study confirmed the safety and effectiveness of intranasal phototherapy for symptom relief and improved quality of life in patients with AR. However, further studies are needed on this topic in order to demonstrate it clearly.
Recently, as the internet usage is increasing, accordingly generated text data is also increasing. Because this text data on the internet includes users' comments, the text data on the Internet can help you get users' opinion more efficiently and effectively. The topic of text mining has been actively studied recently, but it primarily focuses on either the content analysis or various improving techniques mostly for the performance of target mining algorithms. The objective of this study is to propose a novel method of analyzing the user's requirements by utilizing the text-mining technique. To complement the existing survey techniques, this study seeks to present priorities together with efficient extraction of customer requirements from the text data. This study seeks to identify users' requirements, derive the priorities of requirements, and identify the detailed causes of high-priority requirements. The implications of this study are as follows. First, this study tried to overcome the limitations of traditional investigations such as surveys and VOCs through text mining of online text data. Second, decision makers can derive users' requirements and prioritize without having to analyze numerous text data manually. Third, user priorities can be derived on a quantitative basis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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