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논문 기본 정보

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저자정보
강유성 (Sungkyunkwan University) 박종훈 (Sungkyunkwan University) 오하영 (성균관대학교) 이세욱 (삼성서울병원)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제26권 제11호
발행연도
2022.11
수록면
1,571 - 1,576 (6page)

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코로나 바이러스의 발병 이후, 의료 산업은 침체기에 들어섰으며, 이에 대한 대응책으로 정부는 일시적으로 비대면 진료를 허용한 상태이다. 본 연구에서는, 이런 시대 흐름에 맞추어 의료 산업에 있어 현대인의 비대면 의학상담에 대한 관심도를 분석하고자 한다. 전문가에게 의학상담을 받을 수 있는 플랫폼인 지식인과, 유튜브 두가지 소셜 플랫폼에서 빅데이터를 수집해 연구를 진행했다. 전화 상담 상위 5개 키워드인 "내과", "일반의", "산경과", "정신건강의학과", "소아청소년과"와 더불어, "전문의", "의학상담", "건강정보" 총 8개의 검색어를 가지고 각 플랫폼으로부터 데이터 세트를 구축했다. 이후 크롤링 된 데이터를 바탕으로 형태소 분류, 질병 추출, 정규화 등 전처리 과정을 거쳤다. 단어 빈도수를 기준으로 한 워드 클라우드, 꺾은선 그래프, 분기별 그래프, 질병 등장 빈도별 막대 그래프 등으로 데이터 시각화를 하였다. 유튜브 데이터에 한해 감성 분류 모델을 구축하였고, GRU와 BERT 기반 모델의 성능을 비교하였다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (9)

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