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NTIS 바로가기大韓韓醫學原典學會誌 = The journal of Korean medical classics, v.31 no.4, 2018년, pp.27 - 46
배효진 (가천대학교 한의과대학 생리학교실) , 김창업 (가천대학교 한의과대학 생리학교실) , 이충열 (가천대학교 한의과대학 생리학교실) , 신상원 (한의학고전연구소) , 김종현 (가천대학교 한의과대학 원전의사학교실)
Objectives : In this paper, we investigated the applicability of text mining to Korean Medical Classics and suggest that researchers of Medical Classics utilize this methodology. Methods : We applied text mining to the Huangdi's internal classic, a seminal text of Korean Medicine, and visualized net...
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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텍스트 마이닝이란 무엇인가? | 텍스트 마이닝(text mining)은 텍스트 데이터의 분석과 처리를 위한 기술을 포괄하는 용어로, 정형화되지 않은 문헌 자료를 수리적 분석이 가능한 구조화된 데이터로 변환해 유의미한 정보를 추출하는 기법이다. 주로는 기업들의 마케팅 전략 수립에 활용되어왔으나1) 최근 들어서는 문헌 자료를 대상으로 한 학술분야의 활용도 역시 높아지는 추세이다. | |
텍스트 마이닝의 장점은 무엇인가? | 텍스트 마이닝의 장점은 자동화된 분석기술을 이용하여 기존에 사람이 다룰 수 없었던 대량의 문헌을 분석할 수 있다는 것으로, 한정된 수의 연구자들이 방대한 양의 문헌을 다루어야 하는 원전학 분야의 어려움을 고려하면 활용 가치가 높을 것으로 기대할 수 있다. 하지만 주로 정성적 방법론을 통해 연구를 수행해왔던 원전 연구자들에게 텍스트 마이닝과 같은 데이터 처리 기법은 아직 생소한 것이어서 어떻게 활용할 수 있을지 충분하게 검토되지 못한 상태다. | |
텍스트 마이닝은 어떤 분야에 활용되는가? | 텍스트 마이닝(text mining)은 텍스트 데이터의 분석과 처리를 위한 기술을 포괄하는 용어로, 정형화되지 않은 문헌 자료를 수리적 분석이 가능한 구조화된 데이터로 변환해 유의미한 정보를 추출하는 기법이다. 주로는 기업들의 마케팅 전략 수립에 활용되어왔으나1) 최근 들어서는 문헌 자료를 대상으로 한 학술분야의 활용도 역시 높아지는 추세이다.2) 서양의학에서는 의료기록에서 증상, 질환, 발병 요인의 연결 패턴을 추출하고 기계학습(machine learning)을 접목함으로써 임상 의사결정 지원 시스템(clinical decision support system)을 개발하는 등의 연구가 활발히 진행되고 있다. |
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