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논문 상세정보

소셜미디어 데이터에 기반한 디지털 헬스케어 연구 동향

Digtal Healthcare Research Trend based on Social Media Data

초록

디지털 헬스케어는 의료 분야와 IT가 결합한 분야이며 소셜미디어에서도 디지털 헬스케어에 대한 다양한 정보가 제공되고 있다. 본 연구는 소셜미디어를 통해서 헬스케어와 관련된 자료들을 수집하고 분석하여 디지털 헬스케어의 연구 동향을 파악하고자 한다. 본 연구를 위해서 Naver와 Daum의 뉴스와 블로그에서 2008년 1월에서 2019년 6월까지 자료를 수집하였으며 기간별로 빈도가 높은 주요한 키워드들을 추출하여 워드클라우드로 시각화하였고 주요 키워드 간의 관계를 분석하기 위해서 네트워크 분석을 하였다. 2008년에서 2011년 까지는 의료 분야 및 IT가 결합한 연구, 2012년에서 2015년까지는 의료 분야 및 IT를 기반으로 다양한 융합연구, 2016년에서 2019년 6월까지는 빅데이터, 블록체인, 인공지능 등의 4차 산업혁명 기술들을 적용한 융합연구가 활발히 진행되었다.

Abstract

Digital healthcare is a combined area of medical field and IT and various information on digital healthcare is provided in social media. This study aims to find the research trend of digital healthcare by collecting and analyzing data related to digital healthcare through the social media. The data were collected from Naver and Daum's news and blogs from January 2008 to June 2019. Major keywords with high frequency were extracted and visualized with wordcloud and network analysis was used to analyze the relationship between major keywords. Research combining medical field and IT from 2008 to 2001, various convergence research based on medical field and IT from 2012 to 2015, convergence research that applied the 4th industrial revolution technologies such as big data, blockchain and AI were actively conducted from 2016 to June 2019.

질의응답 

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핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
디지털 헬스케어
디지털 헬스케어란?
의료 산업 분야와 IT(Information Technology)가 융합된 분야

우리나라는 이미 고령화 사회이며 빠른 고령 인구의 증가로 인해서 헬스케어에 대한 관심도 더욱 증가하고 있다. 디지털 헬스케어란 의료 산업 분야와 IT(Information Technology)가 융합된 분야로 정의되며 스마트 헬스케어라는 용어와 혼재되어서 사용되고 있다[1][2].

소셜미디어
소셜미디어는 무엇을 가능하게 해주는가?
소셜 네트워크의 개방적이고 연결된 구조를 이용하여 대규모의 정보 제공과 확산을 가능하게 해준다.

소셜미디어는 소셜 네트워크의 개방적이고 연결된 구조를 이용하여 대규모의 정보 제공과 확산을 가능하게 해준다. 이러한 소셜미디어로부터 데이터를 수집하여 분야별 동향 파악을 하는 연구들이 수행되었다[17-20].

KoNLP (Korean Natural Language Processing) 패키지
KoNLP (Korean Natural Language Processing) 패키지를 이용함으로서 가능한 작업은?
수집된 데이터로부터 불필요한 문자들을 제거하는 작업

전처리 과정에서는 R의 한글 형태소 분석 기능을 제공하는 KoNLP (Korean Natural Language Processing) 패키지를 이용하였다. 이 패키지를 이용하여 수집된 데이터로부터 불필요한 문자들을 제거하는 작업을 진행하였다. 뉴스와 블로그에서 수집된 데이터로부터 이와 같은 전처리 과정을 거친 후에 얻어진 데이터로부터 키워드들을 추출하였으며 추출된 키워드들을 기반으로 각 키워드가 출현한 빈도를 구하였다.

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