2018년도 인터넷정보학회 춘계학술발표대회
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| 한글제목(Korean Title) |
의료 웹 포럼에서 에이즈 환자의 비공개 성별 정보 유추 |
| 영문제목(English Title) |
Inference Model for Non-disclosed Gender Information in Health Web Forum |
| 저자(Author) |
박성희
김한나
정영섭
우지영
Sunghee Park
Hannah Kim
Young-seob Jeong
Jiyoung Woo
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 19 NO. 01 PP. 0075 ~ 0076 (2018. 04) |
한글내용
(Korean Abstract) |
사람들은 쉽게 쓰인 건강 및 의료정보를 얻기 위해 또는 자신과 비슷한 처지의 사람들로부터 위로를 얻고자 의료관련 웹 포럼을 사용한다. 국가에서는 의료정보를 제공하고 환자들의 요구, 감정관리, 환자들 간의 정보공유 등을 위해 의료 웹 포럼을 운영하고 있다. 그러나 에이즈같이 민감한 병에 걸린 환자의 경우 자신의 정보를 드러내지 않고 글을 쓰기 때문에 어떤 사람이 쓴 글인지 정확히 알 수 없다. 성별, 나이, 지역 등으로 분류 할 수 있다면 세분화된 보건정책을 수립할 수 있다. 특히 에이즈는 성병이기 때문에 남녀의 글을 구분할 수 있으면, 성별에 따른 문제점, 필요사항 등을 도출해낼 수 있다. 본 연구에서는 에이즈환자가 작성한 글로부터 단어와 감정점수를 도출하고, 이를 기반으로 기계학습 알고리즘을 이용하여 성별을 구분하는 모델을 제안하였다. 제안한 모델을 이용하여 비공개된 성별 정보를 유추한 결과를 제시하였다.
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영문내용
(English Abstract) |
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