[논문]텍스트 마이닝 기반의 음악치료 관리 모델에 관한 연구

박성현; 김재웅; 김동현; 조한진

doi:10.15207/jkcs.2019.10.8.015

텍스트 마이닝 기반의 음악치료 관리 모델에 관한 연구
A Study on the Music Therapy Management Model Based on Text Mining 원문보기

한국융합학회논문지 = Journal of the Korea Convergence Society, v.10 no.8, 2019년, pp.15 - 20

박성현 (공주대학교 컴퓨터공학과) , 김재웅 (공주대학교 컴퓨터공학과) , 김동현 (공주대학교 컴퓨터공학과) , 조한진 (극동대학교 에너지IT공학과)

초록
AI-Helper

음악치료는 장애아동 및 정신치료에 많은 효과를 보이고 있다. 오늘날의 음악치료 시스템은 구체적인 치료 시스템이 구축되어 있지 않은 상황으로, 음악 치료사들이 정확한 치료를 하기 위해 다양한 음악치료 사례들과 치료 이력 데이터들을 분석하고, 해당 환자 또는 내담자에게 가장 적합한 치료를 시행해야 하지만, 현실은 여러 가지 요인들로 인해 많은 어려움이 따르고 있다. 이를 해결하고자 본 논문에서는 기존 치료 데이터와 텍스트 마이닝 기술을 융합한 음악치료 지식관리 모델을 제안한다. 제안 모델을 활용하면 유사한 사례검색 및 환자에 관련된 구체적이고 확실한 데이터들을 기반으로 환자 또는 내담자로 하여금 정확하고 효과적인 치료가 가능하다. 이를 통해서 음악치료의 본래 목적과 그 효과를 최대로 이끌어 내는 효과를 기대할 수 있고 나아가 많은 환자들의 치료에 도움이 될 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

Music therapy has shown many benefits in the treatment of disabled children and the mind. Today's music therapy system is a situation where no specific treatment system has been built. In order for the music therapist to make an accurate treatment, various music therapy cases and treatment history data must be analyzed. Although the most appropriate treatment is given to the client or patient, in reality a number of difficulties are followed due to several factors. In this paper, we propose a music therapy knowledge management model which convergence the existing therapy data and text mining technology. By using the proposed model, similar cases can be searched and accurate and effective treatment can be made for the patient or the client based on specific and reliable data related to the patient. This can be expected to bring out the original purpose of the music therapy and its effect to the maximum, and is expected to be useful for treating more patients.

주제어

표/그림 (8)

그림 Fig. 1. Proposed Model Configuration
그림 Fig. 2. Model Process
그림 Fig. 3. TF Algorithm
그림 Fig. 4. Proposed Model Main Screen
표 Table 1. Category DB Table Information
그림 Fig. 5. Data Entry Screen
표 Table 2. Service Evaluation Contents
표 Table 3. Survey Results

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

그러나 음악치료와 관련된 종사자들은 지식 관리 시스템의 부재로 인하여 치료 정보의 공유가 매우 어려운 상황이다. 본 논문에서는 음악 치료와 관련된 치료 방법과 같은 정보를 공유하기 위한 음악치료 지식 관리 모델을 제안한다. 이를 통하여 음악치료사가 환자를 치료함에 있어, 효과적인 치료가 이루어질 것으로 기대된다.
본 논문에서는 텍스트 마이닝 기술을 음악치료에 적용하여 보다 정확하고 가장 알맞은 음악치료를 내담자에게 제공하는 음악치료 지식관리 모델을 제안한다. 텍스트 마이닝을 음악치료 부분에 적용하게 되면 음악치료에 관련된 데이터들을 분류 및 군집화처리, 원하는 음악치료 데이터 또는 내담자에게 가장 적합한 음악치료 데이터 검색 및 추출이 가능하다.

제안 방법

입력된 환자 또는 내담자의 데이터를 토큰화(Tokenization)하여 품사사전에 등록된 품사를 비교 및 검색하여 불필요한 품사들을 제외한 결과를 출력한다. 데이터의 형태소 분석과 불용어 제거 단계의 수행이 완료된 후, 특정한 단어들이 얼마나 자주 등장하는지 확인한다. 이때 등장하는 빈도수가 높을수록 해당 문서에서 중요한 단어로 판단할 수 있다.
본 논문에서 제안한 모델을 30일간의 테스트 기간 동안 실제 운영하여 사용하면서, 사용자들의 만족도 및 시스템의 효과, 효율에 대한 설문조사를 진행하여 제안 모델의 서비스 평가를 하였다. 다음의 Table 2는 서비스 평가 내용을 정리한 것이다.
사용자는 의료진들과 음악치료사들로서 최초에 회원 가입을 진행하고 필요한 정보의 검색 및 치료 결과 보고서를 업로드를 통하여 사용자들 간의 정보 공유가 가능하며, 필요한 자료를 다운로드하여 담당 환자 또는 내담자에게 가장 적합한 음악치료 데이터를 제공하는 구조로 구성하였다.
음악치료 지식관리 모델 사용에 대한 평가를 위하여 만족도, 효과성, 효율성으로 항목을 분류하였고, 각 항목에 대한 세부 평가 문항을 작성하여 협회 및 병원에 종사 하는 음악치료사 및 의료진 40명을 대상으로 설문조사를 수행하였다. 다음의 Table 3은 설문조사 결과를 정리한 것이다.
전처리 과정이 완료된 후 텍스트 마이닝의 첫 번째 단계인 형태소 분석을 수행한다. 입력된 환자 또는 내담자의 데이터에서 어절들의 품사를 파악한 후 명사, 형용사, 동사와 같은 의미있는 품사들을 분리하고, 각각의 단어들에 대하여 단어별로 등장 빈도수를 체크한다.
넷째, 텍스트 마이닝을 통해 분석된 데이터를 정해진 카테고리에 적합한 신규 데이터로 데이터베이스에 저장 한다. 저장과 동시에 사용자에게 기존의 환자 또는 내담자 데이터와 입력한 환자 또는 내담자의 데이터를 비교 하여 가장 비슷하고 적합한 환자 또는 내담자의 데이터를 검색 및 출력하여 사용자에게 데이터를 제공한다.
저장된 필드 값은 해당 환자데이터의 구분자가 되며 추후에 비슷한 환자의 데이터가 사용자로부터 입력 및 검색되었을 경우 사용자에게 같은 카테고리의 해당하는 환자들의 치료이력 정보를 제공한다.
전처리 과정이 완료된 후 텍스트 마이닝의 첫 번째 단계인 형태소 분석을 수행한다. 입력된 환자 또는 내담자의 데이터에서 어절들의 품사를 파악한 후 명사, 형용사, 동사와 같은 의미있는 품사들을 분리하고, 각각의 단어들에 대하여 단어별로 등장 빈도수를 체크한다.

성능/효과

음악치료 지식관리 모델의 설문조사 결과 시스템의 품질이나, 서비스의 효과 및 효용, 사용자 만족도는 만족이 상이 평균 89.17%로 제안 모델의 시스템에 대한여 긍정적인 것으로 나타났으며, 보완 사항으로는 기존의 치료이력 데이터의 수정과 보완 부분에 있어 사용자 입력 용이성에 대한 의견이 도출되었다.

후속연구

본 논문에서는 음악 치료와 관련된 치료 방법과 같은 정보를 공유하기 위한 음악치료 지식 관리 모델을 제안한다. 이를 통하여 음악치료사가 환자를 치료함에 있어, 효과적인 치료가 이루어질 것으로 기대된다. 향후 연구방향으로는 음악치료사들 및 의료진들의 보완 사항인 치료이력 데이터의 수정 및 활용 부분의 기능을 용이하게 하고, 비전문가들도 음악치료의 정보를 공유 하고 보급될 수 있는 연구가 계속되어야 할 것이다.
제안 모델은 내담자에 가장 적합한 음악치료 데이터와 유사 사례들을 검색 및 추출하여 음악치료사에게 제시하는 시스템으로서, 향후 음악치료에 관련된 데이터들을 보다 체계적이고, 구체적으로 데이터를 관리할 수 있으며, 음악치료의 활성화와 음악치료 목적 달성에 많은 도움이될 것으로 기대된다.
이를 통하여 음악치료사가 환자를 치료함에 있어, 효과적인 치료가 이루어질 것으로 기대된다. 향후 연구방향으로는 음악치료사들 및 의료진들의 보완 사항인 치료이력 데이터의 수정 및 활용 부분의 기능을 용이하게 하고, 비전문가들도 음악치료의 정보를 공유 하고 보급될 수 있는 연구가 계속되어야 할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	텍스트 마이닝이란 무엇인가?	대량의 비정형, 반정형 데이터의 텍스트를 분석하고, 이를 통하여 정보를 추출하고, 텍스트 기반 데이터베이스에 있는 데이터로부터 유용하고, 필요한 정보를 추출하고, 이를 통하여, 지식과 패턴을 발견하여 사용자에게 필요한 정보를 자동 추출하여 제공하는 텍스트 처리 기술과 처리과정이 텍스트 마이닝이다[5].
	기존 치료 데이터와 텍스트 마이닝 기술을 융합한 음악치료 지식관리 모델을 활용하면 어떠한 효과를 기대할 수 있는가?	이를 해결하고자 본 논문에서는 기존 치료 데이터와 텍스트 마이닝 기술을 융합한 음악치료 지식관리 모델을 제안한다. 제안 모델을 활용하면 유사한 사례검색 및 환자에 관련된 구체적이고 확실한 데이터들을 기반으로 환자 또는 내담자로 하여금 정확하고 효과적인 치료가 가능하다. 이를 통해서 음악치료의 본래 목적과 그 효과를 최대로 이끌어 내는 효과를 기대할 수 있고 나아가 많은 환자들의 치료에 도움이 될 것으로 기대된다.
	음악치료 사에게 필요한 자질은 무엇인가?	음악치료에서의 음악치료사의 역할은 환자의 치료목표에 도달하기 위해 가장 중요시되는 요인이다. 음악치료 사에게 필요한 자질은 다양한 음악에 관련된 전문적인 기술, 환자에 대한 지식, 환자의 치료 목적에 맞는 자료수 집과 같은 치료에 관련된 기술, 동료 직원과 환자의 보호자들과의 효율적인 교류 및 기본적인 직업윤리와 같은 임상기술로 구분할 수 있다. 특히 음악치료사의 전문성에는 전문 분야 학문에 대한 많은 이해를 기반으로 실질적으로 임상에 적용하는 전 과정이 포함된다[1].

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증