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박준영 (성균관대학교) 이민식 (가톨릭대학교) 김임령 (삼성서울병원) 윤정희 (삼성서울병원) 조주희 (성균관대학교) 조준동 (성균관대학교)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2016 학술대회 발표 논문집
발행연도
2016.1
수록면
454 - 459 (6page)
DOI
10.17210/hcik.2016.01.454

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국내 암 발생 및 사망자 수가 꾸준히 증가하는 가운데, 환자들은 자신의 치료에 도움이 되는 정보를 찾기 위해 여러 매체들을 통해 정보를 수용한다. 이러한 니즈에 맞춰 언론 매체의 암 관련 의료 기사의 수 및 그 영향력이 증가하고 있다. 하지만, 일부 기사들은 과학적 근거가 불충분하거나 약의 효능을 과장하였으며, 특정 병원 및 의약품의 홍보성 기사들 또한 증가하고 있다. 이러한 기사들은 환자들에게 잘못된 정보를 제공하는 등의 문제를 발생하게 된다. 올바른 정보를 제공하기 위해 각 병원에서는 의료진이 직접 기사의 적절성을 판단하여 기사를 분류하지만, 해당 병원에 내방하거나 홈페이지에 접속하여 확인해야 하는 등 일반 환자들이 적절성이 검증된 정보를 얻는데 어려움이 있다. 본 연구는 2014 년 한해 동안 발행된 암 관련 의료 기사 데이터와 의료진에 의해 적절성 판단 후 게재된 서울 모 종합병원에서 제공하는 기사와의 관계를 분석하여, 기존의 글자수를 통해 기사의 적절성을 판단하는 방법에서 더 나아가 단어의 빈도 및 연관성을 통해 기사의 적절성을 판단하고 예측하는 시스템을 제안하고자 한다.
#텍스트마이닝 #기계학습 #기사분류

목차

요약문
ABSTRACT
1. 연구배경
2. 관련연구
3. 연구방법
4. 결론 및 논의
참고문헌

참고문헌 (0)

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