소셜 빅데이터와 Google 검색트렌드를 활용한 한국과 미국의 사이버불링 검색에 영향을 미치는 요인 분석

송태민,송주영,천미경,Song, Tae-Min,Song, Juyoung,Cheon, Mi-Kyung 한국빅데이터학회 2016 한국빅데이터학회 학회지 Vol.1 No.1

본 연구의 목적은 소셜 빅데이터와 Google 검색 트렌드를 활용하여 한국과 미국의 사이버불링 검색에 영향을 미치는 요인을 분석하는 것이다. 한국의 사이버불링 요인 분석은 2011년 1월 1일부터 2013년 3월 31일까지 총 227개 소셜미디어에서 수집된 검색통계를 활용하였고, 미국은 2004년 1월 1일부터 2013년 12월 22일까지 구글 검색트렌드에서 검색된 검색량을 분석대상으로 하였다. 첫째 위계적 회귀분석결과 스트레스가 사이버불링에 미치는 영향은 한국이 미국보다 많은 것으로 나타났다. 둘째 다중집단 구조모형 분석결과 한국과 미국 모두 스트레스에서 운동, 음주, 사이버불링으로 가는 경로가 정적(+)으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 한국과 미국은 모든 경로에서 집단 간 유의미한 차이를 보이고 있으며, '스트레스 ${\rightarrow}$ 운동', '스트레스 ${\rightarrow}$ 음주', '음주 ${\rightarrow}$ 사이버불링', '스트레스 ${\rightarrow}$ 사이버불링' 경로가 한국이 미국보다 더 유의하게 강하게 나타났다. 한국의 청소년과 성인은 사이버불링과 관련한 담론을 주고받으며, 이러한 언급이 실제적인 사이버불링과 관련된 심리적 행동적 특성으로 노출이 될 수 있기 때문에 SNS상에 사이버불링 행위에 대한 위험징후가 예측되면 실시간으로 개입할 수 있는 온라인 애플리케이션이 개발되어야 할 것이다. The study analyzed big data extracted from Google and social media to identify factors related to searches on cyber bullying in Korea and America. Korea's cyber bullying analysis was conducted social big data collected from online news sites, blogs, $caf{\acute{e}}s$, social network services and message for between January 1, 2011 and March 31, 2013. Google search trends for the search words of stress, exercise, drinking, and cyber bullying were obtained for January 1, 2004 and December 22, 2013. The main results of this study were as follows: first, the significant factors stress were cyber bullying that Korea more than America. Secondly, a positive relationship was found between stress and drinking, exercise and cyber bullying both Korea and America. Thirdly, significant differences were found all path both Korea and America. The study shows that both adults and teenagers are influenced in Korea. We need to develop online application that if cyber bullying behavior was predicted can intervene in real time because these actual cyber bullying-related exposure to psychological and behavioral characteristic.

DEA 모형을 이용한 의료기관의 정보화 효율성 측정에 관한 연구

송태민,김우식,Song, Tae-Min,Kim, U-Sik 한국정보처리학회 2001 정보처리학회논문지D Vol.8 No.6

의료기관의 정보화 평가와 관련된 연구로는 주로 정보화 성과를 측정하기 위한 요소를 찾아내는 연구가 대부분으로 연구자 각자의 주관적인 척도를 사용함으로써 그 결과를 계량화·객관화하기가 적합하지 못하였다. 본 연구는 다수의 동질적 기관의 다수투입·다수산출의 효율성을 상대적으로 평가하기 위한 방법인 DEA(Data Envelopment Analysis; 자료포괄분석) 모형을 적용하여 의료기관의 정보화 효율성을 객관적으로 측정할 수 있는 가능성을 제시하였다. 이에 대한 사례적용으로 DEA모형을 이용하여 국내 3차 의료기관의 정보자원 활용정도에 대한 상대적인 효율성 평가와 분석을 실시하였다. 그 결과 효율성이 1.0인 의료기관은 다수투입수준에 비해 다수산출수준이 높은 기관으로 정보자원 활용정도가 양호한 기관으로 평가될 수 있고, 반면에 효율성이 1.0 미만인 의료기관들은 다수투입수준에 비해 다수산출수준이 대체로 낮은 기관으로서 정보자원의 활용정도가 상대적으로 낮은 기관으로 평가할 수 있으며, 다수 정보자원 활용의 효율성 제고를 위한 계량적 개선조치가 필요한 것으로 분석되었다. Since most of studies for information efficiency measurement of healthcare organizations have mainly focused on searching a measuring standard used for performance of informatization and each researchers subjective standard having been used, they can not be easily measured and objective. This study showed a possibility that efficiency measurement of healthcare organization can be performed by solving a problem related to objectiveness, which may occur in measuring many organization with many measuring items, with DEA (data envelopment analysis). For proving this possibility, efficiency evaluation and analysis for information resources utilization of domestic tertiary healthcare organizations have been performed by using DEA model. As a result, DMU (decision making unit) having efficiency rate of 1 will be evaluated that output is higher than input and information resources are being used efficiently, but on the other hand, DMU having efficiency rate of below 1 will be evaluated that output is lower than input and information resources are being used inefficiently, which is required to be improved.

소셜 빅데이터를 활용한 담배 위험 예측

송태민,송주영,천미경,Song, Tae Min,Song, Juyoung,Cheon, Mi Kyung 한국데이터정보과학회 2015 한국데이터정보과학회지 Vol.26 No.5

본 연구는 국내의 블로그, 카페, SNS 등 인터넷을 통해 수집된 소셜 빅데이터를 데이터마이닝 분석 기법을 적용하여 우리나라 국민의 담배에 대한 위험요인을 예측하고자 하였다. 주요분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 온라인상에 '담뱃값인상'이 언급될 경우 담배에 대한 일반군 (negative)이 58.6%에서 74.8%로 증가하며, '폐암'이 언급될 경우 73.1%로 증가하는 것으로 나타났다. 둘째, 담뱃값인상 이후 담배에 대한 위험군 (positive)은 5.6% 감소하고, 일반군은 6.1% 증가한 것으로 나타났다. 셋째, 'FCTC, 담뱃값인상, 금연관련법, 흡연규제, 금연광고, 금연사업'과 관련된 정책이 온라인상에 많이 언급될수록 담배에 대한 위험군이 감소하는 것으로 나타났다. 마지막으로 '금연약, 금연패치, 금연껌'이 온라인 상에 언급될수록 담배에 대한 위험군이 감소하나, '전자담배와 보조제'가 온라인상에 언급될수록 담배에 대한 위험군을 증가시키는 것으로 나타났다. This study will predict risk factors associated with cigarettes in Korea by analyzing the social big data collected from the internet such as blogs, cafes, and SNSes in Korea, using data mining techniques. The key analysis results are as follows. First, when "raising cigarette price"is mentioned online, the negative group (i.e., the proportion of people holding negative views about smoking) increased from 58.6% to 74.8%, and when "lung cancer" is mentioned, it increased to 73.1%. Second, with regard to cigarettes in general, the positive group (i.e., the proportion of people holding positive views about smoking) decreased by 5.6% after the raising of cigarette prices, while the negative group increased by 6.1%. Third, when policies related to "FCTC, raising cigarette price, non-smoking laws, smoking regulations, non-smoking ads, and nonsmoking business" are more frequently mentioned online, the positive group tended to decrease. Finally, when "non-smoking drugs, non-smoking patches, and non-smoking gums" are more frequently mentioned online, the positive group tended to decrease. However, when "electronic cigarettes and supplements" are more frequently mentioned online, the positive group increased.

소셜 빅데이터 기반 보건복지 정책 미래신호 예측

송태민 ( Tae-min Song ),송주영 ( Juyoung Song ) 한국보건정보통계학회(구 한국보건통계학회) 2016 보건정보통계학회지 Vol.41 No.4

Objectives: The purpose of this study is to collect health and welfare-related documents mentioned in and collectable from online channels, analyze important health and welfare keywords through topic and sentimental analyses, detect future signals concerning major policies and issues related to health and welfare services, and propose a prediction model. Methods: 201,849 Health & Welfare related online documents from January 1 to March 31, 2016 from 171 Korean online channels and analyzed such documents using machine learning with random forest and Apriori algorithm association analysis. We used R software (version 3.2.1) for the association analysis data mining and visualization. Results: As for the prediction of future signals of health and welfare policies, policies that were important and supported by the people were welfare payment, health promotion, job, marriage/childbirth, health insurance, and healthcare industry (in this order). Specifically, as support for documents mentioning welfare payment and jobs was high, job creation through building a spontaneous welfare system is thought to be needed. Additionally, similar to the linkage analysis result of policies, as people were against documents that mentioned only {basic pension} policies, but supported documents that included {basic pension, welfare payment, job}, there is a strong demand for the establishment of a welfare system through active self-support and labor of the elderly. Conclusions: Social big data can be utilized in various areas. First, similar to the application in this study, future signals concerning government`s policies and new technologies can be predicted in advance and prepared for. Second, they can be used as a new data collection methods that supplement limitations in survey data collection systems. Finally, a preemptive response system against risk can be established through monitoring and predicting social crisis.

다층모형을 통한 금연성공에 영향을 미치는 요인 분석

송태민(Tae Min Song),이주열(Ju Yul Lee) 한국보건교육건강증진학회 2013 보건교육건강증진학회지 Vol.30 No.1

u-Health 수용요인의 교차타당성 검증: 공급자와 수요자 집단간 분석

송태민 ( Tae Min Song ),조영하 ( Young Ha Cho ),김계수 ( Gye Soo Kim ),류시원 ( See Won Ryu ) 한국보건정보통계학회 (구 한국보건통계학회) 2012 보건정보통계학회지 Vol.37 No.1

Objectives: The purpose of this study is to analyze structural relationships between the service quality of u-health and the attitude toward u-health between potential demanders and supplier groups of u-health service through cross-validation method. Methods: We used a survey data, collected from medical doctors and latent u-health users by Korea Institute for Health and Social Affairs (KIHASA) to confirm and show the demand for u-health in 2011. We analyzed data from 731 medical doctors and 600 potential users of u-health by using SPSS 19.0 and AMOS 20.0 programs. Parameter estimates of the service quality and the attitude toward u-health were cross-validated through multi-group confirmatory factor analysis between u-health suppliers (medical doctors) and latent u-health users. Results: We showed that multi-group confirmatory factor analysis was appropriate for both groups, u-health suppliers and users. Service quality of u-Health was a significant factor to attitude toward u-health in both groups. Conclusions: Cross-validated measures between suppliers and users for the service quality and the attitude toward u-health should be standardized and useful in future research on u-Health.

보건소 금연클리닉 신규등록자와 재등록자의 금연 성공요인 분석

송태민(Tae Min Song),이주열(Ju Yul Lee),조경숙(Kyung Sook Cho) 한국보건교육건강증진학회 2008 보건교육건강증진학회지 Vol.25 No.2

패널자료를 활용한 종단적 금연 성공요인 분석

송태민(Tae Min Song),이주열(Ju Yul Lee) 한국보건교육건강증진학회 2009 보건교육건강증진학회지 Vol.26 No.3

금연 실천과 니코틴 의존도의 변화과정에 관한 연구

송태민(Tae Min Song),이주열(Ju Yul Lee),안지영(Ji-Young An) 한국보건교육건강증진학회 2010 보건교육건강증진학회지 Vol.27 No.4

인터넷과 모바일 금연교육프로그램의 효과 비교분석

송태민(Tae-Min Song),최지혜(Ji-Hye Choi),김혜경(Hye-Kyeong Kim) 한국보건교육건강증진학회 2004 보건교육건강증진학회지 Vol.21 No.3