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- 저자 : 이서희(SeoHee Lee) (검색결과 20 건)
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환자의 주관적 증상 텍스트에 대한 진료과목 분류 모델 구축
이서희 ( Seohee Lee ),강주영 ( Juyoung Kang ) (사)한국빅데이터학회 2021 한국빅데이터학회 학회지 Vol.6 No.1
의료 인공지능 분야에서 의사의 판단에 도움을 줄 수 있는 질환 예측 및 분류 알고리즘에 대해선 많은 연구가 이뤄져왔지만, 의료 소비자의 정보 획득과 판단에 도움을 줄 수 있는 인공지능에 대해선 상대적으로 관심이 적다. 네이버 지식인에 지난 1년 간 자신의 증상엔 어떤 병원을 가야할 지 질문하는 질문 건수만 해도 15만 건이 넘는다는 사실은 의료소비자들에게 적합한 의료정보의 제공이 필요하다는 반증이기도 하다. 따라서 본 연구에선 의료소비자들이 자신의 증상에 대한 진료과목을 선택하는데 도움을 줄 수 있도록 네이버 지식인에서 환자들이 직접 서술한 증상 텍스트를 수집하여 8개 진료과목을 분류하는 분류모델을 구축했다. 우선 환자의 주관이 개입된 데이터의 타당성과 객관성을 확보하기 위해 객관적 증상 텍스트(서울응급의료정보센터에서 정리한 진료과목 별 주요 질환 증상)와 주관적 증상 텍스트(지식인 데이터) 간 유사도 측정을 수행하였다. 유사도 측정 결과, 두 텍스트가 동일한 진료과목의 증상일 경우 상이한 진료과목의 증상 텍스트에 비해 상대적으로 높은 유사성을 가진다는 것을 입증했다. 상기 절차를 따라 타당성을 확보한 주관적 증상 텍스트를 대상으로 릿지회귀모델을 사용하여 분류모델을 구축한 결과 0.73의 정확도를 확보할 수 있었다. In the field of medical artificial intelligence, there have been a lot of researches on disease prediction and classification algorithms that can help doctors judge, but relatively less interested in artificial intelligence that can help medical consumers acquire and judge information. The fact that more than 150,000 questions have been asked about which hospital to go over the past year in NAVER portal will be a testament to the need to provide medical information suitable for medical consumers. Therefore, in this study, we wanted to establish a classification model that classifies 8 medical subjects for symptom text directly described by patients which was collected from NAVER portal to help consumers choose appropriate medical subjects for their symptoms. In order to ensure the validity of the data involving patients’ subject matter, we conducted similarity measurements between objective symptom text (typical symptoms by medical subjects organized by the Seoul Emergency Medical Information Center) and subjective symptoms (NAVER data). Similarity measurements demonstrated that if the two texts were symptoms of the same medical subject, they had relatively higher similarity than symptomatic texts from different medical subjects. Following the above procedure, the classification model was constructed using a ridge regression model for subjective symptom text that obtained validity, resulting in an accuracy of 0.73.
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홍희성(Huiseong Hong),이상필(Sangpill Lee),이진경(Jinkyung Lee),이문희(Moonhee Lee),김성원(Sungwon Kim),서병석(Seobyeong Seok),이서희(Seohee Lee) 대한기계학회 2020 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2020 No.12
In this study, the strength characteristics and microstructure of tungsten materials were investigated. Tungsten materials were fabricated using the combination of solid state sintering process and applied pressure. Tungsten powder was sintered at the sintering temperature of 1700 ℃ or less. Tungsten materials showed good flexural strength at ths sintering temperature of 1500 ℃, accompanying the creation of fine grain and the micro pore. However, tungsten materials fabricated at the sintering temperature above 1600 ℃ showed coarsening of tungsten grains and reduce flexural strength.
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정신전력 기고문의 토픽모델링 적용 탐색적 연구 - 국방일보 오피니언 분석을 중심으로 -
이동혁(Lee Donghyuck),이서희(Lee Seohee) 국방정신전력원 2020 정신전력연구 Vol.0 No.61
본 연구는 정신전력과 관련된 국방일보 기고문의 텍스트를 빈도 분석과 LDA 토픽모델링으로 비교했다. 먼저 대량의 기고문을 네 시기로 나눠 텍스트 분석방법으로 명사 단어의 상위출현 빈도를 확인했다. 분석 결과 ‘교육’과 ‘훈련’ 단어는 네 시기 모두 가장 많이 사용된 단어였다. 시간이 갈수록 ‘군인’과 ‘장병’, ‘전투’ 단어의 출현 순위는 높아졌지만, ‘생활’, ‘시간’, ‘마음’이 사용된 빈도는 낮아졌다. 이는 정신전력 강화의 목적이 ‘전투’와 ‘임무’와 연계하는 경향이 있음을 보여준다. 이어 LDA 토픽모델링을 사용해 시기별 토픽을 추출해 비교했다. 분석 결과 ‘교육훈련’과 ‘군 생활’ 토픽은 여전히 유효한 주제였다. 과거에는 ‘가족’ 토픽이 자주 사용된 반면, 2008년 이후에는 ‘북한도발’ 토픽이 자주 등장했고, 2014년 이후에는 ‘국가관’과 ‘군인정신’ 토픽의 사용이 늘었다. 이러한 변화는 정신전력에 대한 생각과 관점이 어떻게 표현되고 있는지 보여주며, 향후 정신전력 연구 방향에 대해 시사점을 제공한다. This study compared opinion articles of the Kookbangilbo related to mental force enhancement with text frequency analysis and LDA Topic Modeling. First, a large number of articles were divided into four periods over time. Then, the frequency of high-level appearance of noun words by text analysis method for large amounts of articles was checked by the text analysis method. As a result of analysis, the words ‘education’ and ‘training’ were the most used words in all four periods. The appearance ranks of the words ‘military’, ‘soldier’ and ‘battle’ have increased over time, while the frequency of ‘life’, ‘time’ and ‘mind’ has decreased. This analysis indicates that the purpose of mental power enhancement tends to be linked to ‘combat’ and ‘mission’. And then used LDA Topic Modeling to extract by period and compare several topics. As a result, the topics of ‘education and training’ and ‘military life’ were still valid topics for the entire period. In the past, the ‘family’ topic was frequently used, but after 2008, the topic ‘NK provocation’ appeared frequently. And since 2014, the use of ‘view of nation’ and ‘military spirit’ topics increased. These changes tell us how thoughts and perspectives on mental force are expressed. It also provides implications for the future direction of mental force enhancement research.
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백범석(Buhm-Suk Baek),이서희(Seohee Lee) 대한적십자사 인도법연구소 2019 人道法論叢 Vol.- No.39
미국, 프랑스 및 영국이 최근 함께 감행한 시리아 공중폭격부터 터키의 시리아 국경 내 쿠르드족 거주 지역에 대한 군사작전, 러시아의 크림반도 병합, 그리고 이스라엘의 골란고원 영토주권 인정까지 최근 몇 년간 무력사용금지의 원칙은 자의적으로 무시되었다. 적어도 해당 국가들은 자국의 행위가 왜 국제법상 무력사용금지의 원칙에 반하지 않는가를 굳이 애써 설명할 필요성을 못 느끼는 것으로 보인다. 이러한 무력사용금지의 원칙을 둘러싼 최근의 논의들은 과거 90년대부터 2000년대 초반까지 인도적 간섭, 그중에서도 특히 인도적 무력개입이라는 개념 하에 활발히 이루어져 왔다. 다만, 최근까지도 지속적으로 인도적 무력개입이 가능하다고 주장은 매우 소수의 의견에 불과했다. 그러나 2011년 시리아 내전이 시작되고 지금까지 사태가 걷잡을 수 없이 악화되면서 유엔헌장 제2조 4항을 준수하기 위해 대량학살과 같은 심각한 인도적 위기상황을 용인해야만 하는지에 대한 근본적인 의문이 오늘날 다시 제기되고 있다. 특히, 안전보장이사회를 통한 합법적 무력행사가 번번이 좌절되는 상황에서 실제 무력을 사용하여 상황이 더 나빠지는 것을 잠정적이라도 막을 수 있는 국가가 존재한다면, 해당 국가가 인도적 목적하에 무력을 사용할 가능성을 국제법상 일체 고려할 여지가 없는지 질문을 던지지 않을 수 없다. 이에 본 논문에서는 기존의 인도적 무력개입에 대한 논의를 정리하고 이를 현 상황에 맞추어 국제법 규범을 기반으로 재해석해 보았다. 이어서 최근 제기되어 온 논의를 소개 및 분석해 보고 이를 바탕으로 과연 무력사용금지원칙의 예외 사유로서 새로운 국제법 기준의 설정이 가능한지 여부를 검토하였다. All recent cases on the air-strikes by U.S., U.K, and France against Syria, Turkey’s military operation towards Kurdish forces in the northern Syrian territory, Russia’s annexation of Crimea, and Israel’s new settlement plan in the occupied Golan Heights, show that the principle of non-use of force is arbitrarily ignored. At least regarding states did not feel the necessity to explain why their military action is legal under the current international law. Already in 90s to 2000s, there has been an active discussion on the exceptions to the principle of non-use of force, mainly related to the concept of humanitarian intervention, though it is rarely argued about the legality of humanitarian intervention in these days. However, as the Syrian civil war which broke out in 2011 has worsened and the death toll since the start of the conflict to be as high as 500,000 up to 2018, the question has been raised again that why in such a humanitarian crisis, international community cannot take any action under the current legal system. It is argued that if the Security Council resolution were not available because of persistent veto and all other peaceful remedies reasonably available were exhausted, and then international community may need to reconsider the very principle of non-use force. That is, as an exception to the principle, certain forms of countermeasures to stop illegal acts (gross human rights violations, genocide, i.e.,) by others should be allowed. Overall, this paper reviewed all the relevant discussions to legitimize such military action in the name of humanitarian intervention and explored the possibility to defend state uses of force with the legal analysis of any particular situation, standards and factors for the consideration.
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소셜 네트워크에서 행위 분석을 통한 사용자 영향력 판별 기법
박윤정(Yunjeong Park),이서희(Seohee Lee),한진수(Jinsu Han),노연우(Yeonwoo Noh),임종태(Jongtae Lim),김연우(Yeonwoo Kim),복경수(Kyongsoo Bok),유재수(Jaesoo Yoo) 한국콘텐츠학회 2016 한국콘텐츠학회논문지 Vol.16 No.12
소셜 네트워크에서 발생하는 방대한 데이터를 이용해 사용자 영향력을 판별하기 위한 기법이 요구되고 있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크에서 신뢰성을 고려한 사용자 영향력 판별 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사용자의 소셜 행위를 통해 신뢰성 점수를 측정하고 신뢰할 수 있는 사용자들만을 모아 네트워크를 간소화한다. 또한, 사용자간의 연결정도에 따라 직-간접적인 영향력을 반영하여 사용자 영향력을 도출한다. 이를 통해 사용자 영향력 판별함으로써 사용자 영향력의 확산성을 향상시킨다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 제안하는 기법과 기존 기법을 신뢰성과 사용자 영향력 확산성 측면에서 성능평가를 수행한다. A user influence discrimination scheme using big data from social networks is needed. In this thesis, we propose a user influence discrimination scheme considering reliability in social networks. The proposed scheme measures reliability scores through social activities and simplifies a social network by collecting only reliable users. It also derives user influence by considering direct and indirect influences that depends on network degree between users. As a result, the proposed scheme improves the expandability of the user influence. In order to show the superiority of the proposed scheme, we compare it with the existing scheme through performance evaluations in terms of reliability and user influence.
스콜라
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