초록 ▼

연구의 목적 및 내용
1. 목적: 정교한 자살 예측 모델의 개발
2. 내용
- SNS상의 텍스트에 대한 최신의 자연 언어 처리 및 텍스트 마이닝 기술을 적용하여 소셜 감성 지표 수립을 위한 모형을 구축
- 자살 발생에 대한 다양한 측면의 분석을 수행하여 자살 예측 및 예방 활동에 활용 가능한 기술을 개발

연구개발성과
1. SNS 분석을 위한 언어 자원 구축
- 기존 한국어 사전으로부터 감성어 목록 추출
- 국외 감성어 연구 성과 반영
- 기계학습에 의한 감성어 사전 확장(복합어

연구의 목적 및 내용
1. 목적: 정교한 자살 예측 모델의 개발
2. 내용
- SNS상의 텍스트에 대한 최신의 자연 언어 처리 및 텍스트 마이닝 기술을 적용하여 소셜 감성 지표 수립을 위한 모형을 구축
- 자살 발생에 대한 다양한 측면의 분석을 수행하여 자살 예측 및 예방 활동에 활용 가능한 기술을 개발

연구개발성과
1. SNS 분석을 위한 언어 자원 구축
- 기존 한국어 사전으로부터 감성어 목록 추출
- 국외 감성어 연구 성과 반영
- 기계학습에 의한 감성어 사전 확장(복합어구 포함)과 감성어 데이터 베이스 구축
2. 실용적 국가 자살자 수 예측 모델의 개발
- 5년간 축적된 데이터를 이용하여 일주일 후의 국가 자살자 수를 예측하는 모델을 구현
- training period 와 testing period가 고정되지 않은 연속적 예측모델 (serial predictive procedure) 을 고안
- 2년의 기간 수행되어진 총 730번의 예측에서 83.6% 의 정확도 달성
3. 자살 위험 징후 감지 시범 서비스 개발
- 개발된 자살자 수 예측 모델에 포함된 키워드를 SNS에서 일별로 모니터링하며, 외부 데이터와 병합하여 예측 모델을 구동하는 시스템을 구현
4. 개별 자살 위험자 예측 모델 기초 연구
- 113,641명을 대상으로 연구를 진행하여 생활습관 정보, 임상검사결과 등 자살과 연관이 있는 요인 분석

연구개발성과의 활용계획(기대효과)
1. 웹 사이트, 스마트폰 애플리케이션, 콜센터 지원 시스템 등 다양한 응용 시스템에 적용이 가능할 것으로 기대
2. SNS 텍스트 및 빅 데이터에 대한 마이닝 기술을 활용한 미래의료 기술 개발을 위한 원천 기술의 확보의 효과 거둘 수 있을 것으로 기대

( 출처 : 요약문 )

Abstract ▼

Results
1. Building language resources for SNS analysis
- Extract emotional word list from existing Korean dictionary
- Reflecting oversea research results
- Emotional dictionary expansion (including compound phrases) and emotional language database construction by machine learning
2.

Results
1. Building language resources for SNS analysis
- Extract emotional word list from existing Korean dictionary
- Reflecting oversea research results
- Emotional dictionary expansion (including compound phrases) and emotional language database construction by machine learning
2. Development of practical predictive model for national suicide numbers
- Implementation of prediction model that predicts the suicide number for a day after a week using data accumulated over five years
- Design of serial predictive procedure with no fixed training period and no testing period
- Achieved 83.6% accuracy in a total of 730 predictions performed over a two-year period
3. Development of a suicide risk sign detection service
- Implemented a system that monitors the keywords included in the suicide prediction model on a daily basis in the SNS and drives the predictive model by merging with external data
4. Basic study on individual suicide risk prediction model
- 113,641 patients were studied and the factors related to suicide such as lifestyle information and clinical exam results were analyzed

( 출처 : SUMMARY )

목차 Contents

• 표지 ... 1제출문 ... 2보고서 요약서 ... 3국문 요약문 ... 4영문 요약문 ... 5Contents ... 6목차 ... 71. 연구개발과제의 개요 ... 8 1-1. 연구개발 목적 ... 8 1-2. 연구개발의 필요성 ... 8 1-3. 연구개발 범위 ... 102. 국내외 기술개발 현황 ... 12 2-1. 국내 기술 동향 ... 12 2-2. 해외 기술 동향 ... 133. 연구수행 내용 및 결과 ... 16 3-1. 국가 자살자 수 예측 모델의 개발 ... 16 3-2. 자살 위험 징후 감지 시범 서비스 개발 (위탁과제 포함: 다음소프트) ... 22 3-3. 개별 자살 위험자 예측 모델 기초 연구 ... 23 3-4. SNS(Social Networking Service) 분석을 위한 언어 자원 구축 ... 26 3-5. 연구개발 성과 ... 274. 목표 달성도 및 관련분야 기여도 ... 30 4-1. 목표달성도 ... 30 4-2. 관련분야 기여도 ... 305. 연구결과의 활용계획 ... 32 5-1. 활용방안 ... 32 5-2. 파급효과 ... 326. 연구과정에서 수집한 해외과학기술정보 ... 33 6-1. Text mining (linguistic analysis)의 활용 ... 33 6-2. 소셜 미디어에 나타난 집단 감성에 대한 연구 ... 337. 연구개발성과의 보안등급 ... 348. 국가과학기술종합정보시스템에 등록한 연구시설·장비 현황 ... 349. 연구개발과제 수행에 따른 연구실 등의 안전조치 이행실적 ... 3510. 연구개발과제의 대표적 연구실적 ... 3711. 기타사항 ... 3812. 참고문헌 ... 38별첨 ... 39끝페이지 ... 43