벤조디아제핀 급성 중독에서 발생하는 흡인성 폐렴 위험 인자

정원식 ( Won Sik Chung ),차경만 ( Kyung Man Cha ),김형민 ( Hyung Min Kim ),정원중 ( Won Jung Jeong ),소병학 ( Byung Hak So ) 대한임상독성학회 2016 대한임상독성학회지 Vol.14 No.1

Purpose: Aspiration pneumonia is an important complication of drug intoxication with decreased mental status. The purpose of the study is to investigate the risk factors of aspiration pneumonia in the patients of benzodiazepine overdose with or without co-ingestion of other drugs. Methods: A retrospective chart review of patients who visited the emergency department between January 2012 and December 2014 was conducted. Demographic data, time from ingestion to visit, initial vital signs, symptoms, mental status, medical history, laboratory results, chest radiological findings and co-ingested medications were recorded. Multiple logistic analyses were performed to verify the association between variables and the development of aspiration pneumonia. Results: A total of 249 patients presented to the emergency department with benzodiazepine overdose. Aspiration pneumonia had developed in 24 patients (9.6%). Univariate analysis revealed time from ingestion to visit was longer, Glasgow coma scale score was lower, hypoxia was presented, leukocytosis was shown, types of ingested drugs was high, less activated charcoal was applied and tricyclic antidepressants was taken in patients that developed aspiration pneumonia. Time from ingestion to visit (odds ratio (OR) 1.121, 95% confidence interval (CI), 1.057- 1.189, p=0.000), GCS score (OR 0.724. 95% CI, 0.624-0.839, p=0.000), oxygen saturation (OR 0.895, 95% CI, 0.835-0.959, p=0.002), and co-ingestion of TCA (OR 4.595, 95% CI, 1.169-18.063, p=0.029) were identified as risk factors of morbidity of aspiration pneumonia upon multiple logistic regression analysis. Conclusion: Time from ingestion to visit, low GCS score, low oxygen saturation and co-ingestion of TCA were risk factors of the development of aspiration pneumonia in benzodiazepine overdose patients.

상호전파를 이용한 정서분석

차정원(Jeong-Won Cha) 한국사전학회 2018 한국사전학회 학술대회 발표논문집 Vol.2018 No.8

TV홈쇼핑에서 화면구성 디자인이 시청자 가독성에 미치는 영향 ╶ 현대홈쇼핑과 롯데홈쇼핑을 중심으로╶

차정원(Jeong Won Cha),장광집(Kwang Chib Chang) 경희대학교 산학협력단 예술디자인연구원 2019 예술· 디자인학연구 Vol.22 No.1

본 연구는 한국 TV홈쇼핑 브랜드 각 2개를 선정하여 브랜드별 화면구성 디자인에 대해 비교하는 연구를 시작으로 설문조사를 통해 한국 TV홈쇼핑을 시청하고 구매했었던 시청자들을 대상으로 진행하였다. 한국 TV홈쇼핑의화면구성 디자인에 대한 연구 분석을 진행하며, TV홈쇼핑 각 브랜드에 나타나는 화면구성 영상 매체 디자인의가독성 조사를 통해서 시청자들의 시각으로 한국 TV홈쇼핑 화면구성 디자인의 가독성이 좋은지, 불편한 점이있다면 무엇인지 파악하여 결과를 도출하였다. 설문조사를 통해 앞으로의 한국 TV홈쇼핑 산업에서의 홈쇼핑 화면구성 디자인의 발전을 기대해본다. Starting with a study that selects two Korean TV home shopping brands and compares them to each brand's screen configuration design, this study presented the purpose of this paper to present the factors necessary for each TV home shopping channel to receive more public attention and make a lot of gains. Research on the screen composition of Korean TV home shopping networks was not as active as its utilization. Branding in the field of TV home shopping is providing viewers with TV image media through concept and design of each brand. Therefore, I would like to study the legibility of Korean TV home shopping screen composition by conducting a survey of viewers who have watched and purchased Korean TV home shopping. Through a research analysis on the screen composition design of Korean TV home shopping and a study on the legibility of the screen composition video media design that appears in each brand of TV home shopping, we identified the legibility of Korean TV home shopping screen configuration design from the perspective of viewers and drew results. Through the survey, we conducted research and analyzed evaluation in anticipation of future development of home shopping screen composition design in the domestic TV home shopping industry.

콘텐츠 명성 및 사용자 명성 평가를 이용한 UCC 검색 품질 개선

배원식,차정원,Bae, Won-Sik,Cha, Jeong-Won 한국시뮬레이션학회 2010 한국시뮬레이션학회 논문지 Vol.19 No.1

본 논문에서는 콘텐츠 명성 및 사용자 명성 평가를 통해 신뢰성 높은 UCC 검색을 가능하게 하는 방법에 대해 기술한다. 기존 정보검색과 달리 UCC에서는 얻을 수 있는 텍스트 정보가 한정적이기 때문에 텍스트 외적인 정보의 사용이 필요하다. 콘텐츠 명성과 사용자 명성은 비텍스트 정보를 이용하여 평가되는데, 평가된 명성을 자질로 사용하여 UCC 검색을 수행하면 기존 검색 방법보다 향상된 검색 성능을 기대할 수 있다. 콘텐츠 명성은 영상 자체 정보와 영상과 관련된 소셜활동 정보로부터 콘텐츠의 명성, 즉 가치를 평가한다. 또한 사용자 명성은 콘텐츠와 사용자, 사용자와 사용자 사이의 소셜활동 하나하나에 주목하여 네트워크를 구축하여 사용자의 명성을 평가한다. 각각의 명성을 평가하여 UCC 검색에 사용하는 두 개의 시스템을 구현하고, 유튜브로부터 수집한 UCC와 사용자 정보를 이용하여 두 시스템의 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과, 콘텐츠 명성을 활용한 시스템에서 조금 더 높은 사용자의 동의를 이끌어 낼 수 있었으며, 이 결과는 향후 UCC 검색에 활용할 수 있을 것이라 기대된다.

Active Learning과 군집화를 이용한 고정키어구 추출

이현우,차정원,Lee, Hyun-Woo,Cha, Jeong-Won 대한음성학회 2008 말소리 Vol.66 No.-

We describe a new active learning method in conditional random fields (CRFs) framework for keyphrase extraction. To save elaboration in annotation, we use diversity and representative measure. We select high diversity training candidates by sentence confidence value. We also select high representative candidates by clustering the part-of-speech patterns of contexts. In the experiments using dialog corpus, our method achieves 86.80% and saves 88% training corpus compared with those of supervised method. From the results of experiment, we can see that the proposed method shows improved performance over the previous methods. Additionally, the proposed method can be applied to other applications easily since its implementation is independent on applications.

한영 병렬 코퍼스 구축을 위한 하이브리드 기반 문장 자동 정렬 방법

박정열,차정원,Park, Jung-Yeul,Cha, Jeong-Won 대한음성학회 2008 말소리 Vol.68 No.-

The recent growing popularity of statistical methods in machine translation requires much more large parallel corpora. A Korean-English parallel corpus, however, is not yet enoughly available, little research on this subject is being conducted. In this paper we present a hybrid method of aligning sentences for Korean-English parallel corpora. We use bilingual news wire web pages, reading comprehension materials for English learners, computer-related technical documents and help files of localized software for building a Korean-English parallel corpus. Our hybrid method combines sentence-length based and word-correspondence based methods. We show the results of experimentation and evaluate them. Alignment results from using a full translation model are very encouraging, especially when we apply alignment results to an SMT system: 0.66% for BLEU score and 9.94% for NIST score improvement compared to the previous method.

정서분석을 위한 의견관계 자동 생성

배원식(Won-Sik Bae),차정원(Jeong-Won Cha) 한국정보과학회 2013 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.40 No.8

Double Propagation에서는 사람이 정의한 의견관계를 사용하여 리뷰문서로부터 의견단어와 의견대상을 추출한다. 그러나 사람이 정의한 의견관계만으로는 대상언어에 대한 특징을 온전히 담아낼 수 없다. 본 논문에서는 말뭉치로부터 자동으로 의견관계를 생성하는 방법을 제안한다. 초기 정보로 적은 수의 (의견대상, 의견단어) 쌍을 입력한다. 이 초기 정보를 사용하여 의견관계를 추출한다. 생성된 의견관계를 사용하여 (의견대상, 의견단어) 쌍을 추출한다. 이 과정을 반복하여 모든 의견관계를 생성하고, 중요도에 따라 정제한다. 단, 오류전파 문제 때문에 의견관계를 생성하는 과정에서 추출된 의견대상과 의견단어는 중요하게 다루지 않는다. 한국어 호텔리뷰를 사용한 실험을 통해 제안방법이 기존 방법과 근접한 정확률을 유지하면서 낮은 재현율 문제에 대응할 수 있음을 확인하였다. 이 결과를 통해 기존 의견관계를 제안방법을 통해 자동으로 생성한 의견관계로 대체할 수 있음을 확인하였다. At the double propagation, they extract opinion targets and opinion words using handcrafted opinion relations from review documents. However, they cannot make all types of relation by hand. As a result, they have a low recall problem. In this paper, we suggest new method that extracts opinion relations using double propagation from corpus automatically. We input a pair of opinion target and opinion word as a seed. And, we extract opinion relations using the seed. After that, we extract opinion targets and opinion words using the extracted relations repeatedly. After all the iteration, we filter out unconfident relations. For reducing error propagation, we don’t use extracted opinion targets and opinion word in the stage of opinion relation extraction. We can see the proposed method can cope with a low recall problem. From the result, we can replace the handcrafted relations with the relations of the proposed method at the double propagation.

TextRank 알고리즘을 이용한 문서 범주화 (pp.110-114)

배원식(Won-Sik Bae),차정원(Jeong-Won Cha) 한국정보과학회 2010 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.16 No.1

본 논문에서는 TextRank 알고리즘을 이용한 문서 범주화 방법에 대해 기술한다. TextRank 알고리즘은 그래프 기반의 순위화 알고리즘이다. 문서에서 나타나는 각각의 단어를 노드로, 단어들 사이의 동시출현성을 이용하여 간선을 만들면 문서로부터 그래프를 생성할 수 있다. Text-Rank 알고리즘을 이용하여 생성된 그래프로부터 중요도가 높은 단어를 선택하고, 그 단어와 인접한 단어를 묶어 하나의 자질로 사용하여 문서 분류를 수행하였다. 동시출현 자질(인접한 단어 쌍)은 단어 하나가 갖는 의미를 보다 명확하게 만들어주므로 문서 분류에 좋은 자질로 사용될 수 있을 것이라 가정하였다. 문서 분류기로는 지지 벡터 기계, 베이지언 분류기, 최대 엔트로피 모델, k-NN 분류기 등을 사용하였다. 20 Newsgroups 문서 집합을 사용한 실험에서 모든 분류기에서 제안된 방법을 사용했을 때, 문서 분류 성능이 향상된 결과를 확인할 수 있었다. We describe a new method for text categorization using TextRank algorithm. Text categorization is a problem that over one pre-defined categories are assigned to a text document. TextRank algorithm is a graph-based ranking algorithm. If we consider that each word is a vertex, and co-occurrence of two adjacent words is a edge, we can get a graph from a document. After that, we find important words using TextRank algorithm from the graph and make feature which are pairs of words which are each important word and a word adjacent to the important word. We use classifiers: SVM, Na?ve Bayesian classifier, Maximum Entropy Model, and k-NN classifier. We use non-cross-posted version of 20 Newsgroups data set. In consequence, we had an improved performance in whole classifiers, and the result tells that is a possibility of TextRank algorithm in text categorization.

TextRank 알고리즘을 이용한 문서 범주화 (pp.80-81)

배원식(Won-Sik Bae),차정원(Jeong-Won Cha) 한국정보과학회 2009 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.36 No.1

다단계 구단위화를 이용한 고속 한국어 의존구조 분석

오진영,차정원,Oh, Jin-Young,Cha, Jeong-Won 한국시뮬레이션학회 2010 한국시뮬레이션학회 논문지 Vol.19 No.1

Syntactic analysis is an important step in natural language processing. However, we cannot use the syntactic analyzer in Korean for low performance and without robustness. We propose new robust, high speed and high performance Korean syntactic analyzer using CRFs. We treat a parsing problem as a labeling problem. We use a cascaded chunking for Korean parsing. We label syntactic information to each Eojeol at each step using CRFs. CRFs use part-of-speech tag and Eojeol syntactic tag features. Our experimental results using 10-fold cross validation show significant improvement in the robustness, speed and performance of long Korea sentences.