• Perspectives in Nursing Science
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• 제16권1호
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• pp.12-24
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• 2019

Purpose: This study examined the suitability of using text network analysis (TNA) methodology for topic analysis of academic papers related to nursing. Methods: TNA background theories, software programs, and research processes have been described in this paper. Additionally, the research methodology that applied TNA to the topic analysis of the academic nursing papers was analyzed. Results: As background theories for the study, we explained information theory, word co-occurrence analysis, graph theory, network theory, and social network analysis. The TNA procedure was described as follows: 1) collection of academic articles, 2) text extraction, 3) preprocessing, 4) generation of word co-occurrence matrices, 5) social network analysis, and 6) interpretation and discussion. Conclusion: TNA using author-keywords has several advantages. It can utilize recognized terms such as MeSH headings or terms chosen by professionals, and it saves time and effort. Additionally, the study emphasizes the necessity of developing a sophisticated research design that explores nursing research trends in a multidimensional method by applying TNA methodology.

• 지식경영연구
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• 제19권4호
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• pp.171-185
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• 2018

Studies on online review have carried out analysis of the rating and topic as a whole. However, it is necessary to analyze opinions on various dimensions of service quality. This study classifies reviews of healthcare services into service quality dimensions, and proposes a method to identify words that are mainly referred to in each dimension. Service quality was based on the dimensions provided by SERVQUAL, and patient reviews have collected from NHSChoice. The 2,000 sentences sampled were classified into service quality dimension of SERVQUAL and a method of extracting important keywords from sentences by service quality dimension was suggested. The RAKE algorithm is used to extract key words from a single document and an index is considered to consider frequently used words in various documents. Since we need to identify key words in various reviews, we have considered frequency and discrimination (IDF) at the same time, rather than identifying key words based only on the RAKE score. In SERVQUAL dimension, we identified the words that patients mentioned mainly, and also identified the words that patients mainly refer to by review rating.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제22권1호
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• pp.56-63
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• 2024

Despite the rapid strides in content-based image retrieval, a notable disparity persists between the visual features of images and the semantic features discerned by humans. Hence, image retrieval based on the association of semantic similarities recognized by humans with visual similarities is a difficult task for most image-retrieval systems. Our study endeavors to bridge this gap by refining image semantics, aligning them more closely with human perception. Deep learning techniques are used to semantically classify images and retrieve those that are semantically similar to personalized images. Moreover, we introduce a keyword-based image retrieval, enabling automatic labeling of images in mobile environments. The proposed approach can improve the performance of a mobile device with limited resources and bandwidth by performing retrieval based on the visual features and keywords of the image on the mobile device.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권1호
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• pp.62-69
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• 2009

문서 요약은 쉽고 빠르게 문서의 내용을 파악할 수 있도록 방대한 내용을 가지는 다양한 형태의 문서로부터 핵심 내용만을 추출하거나 생성하여 제공하는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 효율적 문서 요약을 위해 주어진 문서의 평균 문장 길이(핵심어 개수)를 고려하여 문장 간의 핵심어 유사도를 나타내는 연결 그래프를 생성하고 분석하여 요약을 생성하는 기법을 제안한다. 또한 이러한 기법을 이용하여 응용 프로그램 문서로부터 자동으로 요약을 생성하는 자동 문서 요약 시스템을 개발한다. 제안한 방법의 객관적인 요약 성능 측정을 위해 정확한 요약문이 실린 20개의 테스트 문서를 이용하여 생성된 요약에 대해 precision(정확률)과 recall(재현율), F-measure를 측정하였으며, 실험 결과를 통해 기존 기법에 비해 우수한 요약 성능을 보임을 증명하였다.

• 응용통계연구
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• 제32권2호
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• pp.301-317
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• 2019

최근 통계적인 기법을 이용하여 대량으로 생산되고 있는 텍스트 데이터를 통해 다양한 인사이트 발굴을 하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 경찰청에서 생산하는 텍스트 데이터를 통해 연도별 경찰청의 업무 트렌드를 파악하고, 각 지방청별로 생산되는 문서에서 주요 키워드를 파악하여 지방청 간의 업무 특성을 비교하고자 하였다. 의미 있는 결론을 도출하기 위해 각 자료 특성에 맞는 전처리 과정을 시행하고 문서별 단어 빈도수를 계산하였다. 문서에 나타난 키워드의 단순 출현 빈도로는 해당 키워드가 문서에서 갖는 중요도를 설명하기 힘들기 때문에 단어-역문서 가중치를 이용하여 각 단어에 대한 빈도수를 새롭게 계산하였고 단어의 문서별 및 연도별 빈도 비교를 위해 L2 정규화 기법을 이용하였다. 이러한 분석은 향후 경찰청 업무 개선 정책에 새롭게 활용될 수 있는 기초 자료로 사용될 수 있으며, 경찰청 업무 효율성 향상 및 청내 업무 개선 수요 파악을 위한 방법으로 활용될 수 있다.

• Journal of Dental Anesthesia and Pain Medicine
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• 제21권3호
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• pp.237-244
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• 2021

Background: This study aimed to analyze Twitter users' emotional tendencies regarding oral surgery procedures before and after the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic worldwide. Methods: Tweets posted in English before and after the COVID-19 pandemic were included in the study. Popular tweets in 2019 were searched using the keywords "tooth removal", "tooth extraction", "dental pain", "wisdom tooth", "wisdom teeth", "oral surgery", "oral surgeon", and "OMFS". In 2020, another search was conducted by adding the words "COVID" and "corona" to the abovementioned keywords. Emotions underlying the tweets were analyzed using CrystalFeel - Multidimensional Emotion Analysis. In this analysis, we focused on four emotions: fear, anger, sadness, and joy. Results: A total of 1240 tweets, which were posted before and after the COVID-19 pandemic, were analyzed. There was a statistically significant difference between the emotions' distribution before and after the pandemic (p < 0.001). While the sense of joy decreased after the pandemic, anger and fear increased. There was a statistically significant difference between the emotional valence distributions before and after the pandemic (p < 0.001). While a negative emotion intensity was noted in 52.9% of the messages before the pandemic, it was observed in 74.3% of the messages after the pandemic. A positive emotional intensity was observed in 29.8% of the messages before the pandemic, but was seen in 10.7% of the messages after the pandemic. Conclusion: Infectious diseases, such as COVID-19, may lead to mental, emotional, and behavioral changes in people. Unpredictability, uncertainty, disease severity, misinformation, and social isolation may further increase dental anxiety and fear among people.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권8호
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• pp.999-1005
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• 2020

오늘날의 검색 포털은 뉴스의 창구로서는 가장 큰 비율을 차지하지만, 중립성에 대해서는 의문이 제기되고 있다. 이는 포털 뉴스가 편향된 정보의 소비를 유도할 수 있기 때문이다. 본 논문은 뉴스 기사의 정치적 편향도를 딥러닝을 이용하여 측정하는 방법에 대하여 소개한다. 이는 기사를 비판적으로 바라보는 시각을 뉴스 독자에게 제공할 것이다. 구체적으로, 국회 회의록에서 추출한 키워드에 편향도를 부여하고, 이를 기반으로 기사의 편향도를 분석하여 머신러닝용 데이터를 구축하였다. 최종적으로 순환 신경망과 합성곱 신경망을 융합한 딥러닝을 통해 기사의 편향도를 계산하는 것을 목표로 하였다. 학습한 모델의 정확도를 분석한 결과 문장별 편향의 좌/우편향 판정은 95.6%의 정확도를 보였으나, 신문기사 전체에서는 46.0%의 정확도를 보였다. 이는 기존의 여러 편향성 연구와 다르게 특정 주제에 한정되지 않고 기사의 보수-진보 편향성을 분석할 수 있도록 한다.

• 국제학술발표논문집
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• The 7th International Conference on Construction Engineering and Project Management Summit Forum on Sustainable Construction and Management
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• pp.24-31
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• 2017

As the concept of sustainability becomes more and more popular, a large amount of literature have been recorded recently on intelligent green building and smart city (IGB&SC). It is therefore needed to systematically analyse the existing knowledge structure as well as the future new development of this domain through the identification of the thematic trends, landmark articles, typical keywords together with co-operative researchers. In this paper, Citespace software package is applied to analyse the citation networks and other relevant data of the past eleven years (from 2006 to 2016) collected from Web of Science (WOS). Through this, a series of professional document analysis are conducted, including the production of core authors, the influence made by the most cited authors, keywords extraction and timezone analysis, hot topics of research, highly cited papers and trends with regard to co-citation analysis, etc. As a result, the development track of the IGB&SC domains is revealed and visualized and the following results reached: (i) in the research area of IGB&SC, the most productive researcher is Winters JV and Caragliu A is most influential on the other hand; (ii) different focuses of IGB&SC research have been emerged continually from 2006 to 2016 e.g. smart growth, sustainability, smart city, big data, etc.; (iii) Hollands's work is identified with the most citations and the emerging trends, as revealed from the bursts analysis in document co-citations, can be concluded as smart growth, the assessment of intelligent green building and smart city.

• 문화기술의 융합
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• 제10권2호
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• pp.499-503
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• 2024

방송 프로그램은 자체 방송 송출 외에도 인터넷 다시 보기, OTT, IPTV 서비스 등 다양한 매체에 제공되고 있다. 이 경우 콘텐츠 특성을 잘 나타내는 검색용 키워드 제공은 필수적이다. 방송사에서는 제작 단계, 아카이브 단계 등에서 주요 키워드를 수동으로 입력하는 방법을 주로 사용한다. 이 방식은 양적으로는 핵심 메타데이터 확보에 부족하고, 내용 면에서도 타 매체 서비스에서 콘텐츠 추천과 검색에 한계를 드러낸다. 본 연구는 EBS에서 개발한 DTV 자막방송 서버를 통해 사전 아카이빙 된 폐쇄형 자막 데이터를 활용하여 다수의 메타데이터를 확보하는 방법을 구현했다. 먼저 구글의 자연어 처리 AI 기술을 적용하여 핵심 메타데이터를 자동으로 추출하였다. 다음 단계는 핵심 연구 내용으로 우선순위와 콘텐츠 특성을 반영하여 핵심 메타데이터를 찾는 방법을 제안한다. 차별화된 메타데이터 가중치를 구하는 기술로는 TF-IDF 계산법을 응용하여 중요도를 분류했다. 실험 결과 성공적인 가중치 데이터를 얻었다. 이 연구로 확보한 문자열 메타데이터는 추후 문자열 유사도 측정 연구와 결합하면 타 매체에 제공하는 콘텐츠 서비스에서 정교한 콘텐츠 추천용 메타데이터를 확보하는 기반이 된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.47-55
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• 2021

특정 주제분야에 대한 연구동향 분석은 대부분 논문, 특허 등 문헌정보를 대상으로 한 키워드 추출을 통해 토픽모델링 기법을 적용하여 주요 연구주제와 연도별 추이 등을 살펴보는 방식을 활용하고 있다. 본 논문에서는 국가과학기술지식정보서비스(NTIS)에서 제공하는 인공지능 관련 국가연구개발사업 과제정보를 대상으로 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 토픽모델링 기법을 활용하여 연구주제와 관련된 토픽들을 추출·분석하여 국가연구개발사업에 대한 연구주제와 투자방향에 대하여 분석하고자 한다. NTIS는 국가연구개발사업·과제정보를 비롯하여, 논문, 특허, 보고서 등 연구를 통해 생성된 주요 연구개발성과에 이르기까지 방대한 양의 국가R&D 정보를 제공하고 있다. 본 논문에서는 NTIS 통합검색에서 인공지능 키워드와 관련된 분류 검색을 수행하여 검색결과를 확인하고, 최근 3개년 과제정보를 다운로드 받아 기초데이터를 구축하였다. 파이썬에서 제공하는 LDA 토픽모델링 라이브러리를 활용하여 기초데이터 (연구목표, 연구내용, 기대효과, 키워드 등)를 대상으로 관련 토픽과 주제어를 추출하고 분석하여 연구투자방향에 대한 인사이트를 도출하였다.