자연어 처리 기술을 활용한 문제행동 유형 분석 연구 = Typological Analysis Research on Behavior Problems through Natural Language Processing Technology
저자
발행사항
경산 : 대구대학교, 2013
학위논문사항
학위논문(박사)-- 대구대학교 : 특수교육학과 정서?행동장애아교육 2013. 2
발행연도
2013
작성언어
한국어
주제어
KDC
379
발행국(도시)
경상북도
형태사항
ⅸ, 140 p. ; 26cm
일반주기명
지도교수:이효신
소장기관
Behavior problems of teenagers and children create side effects not only in the family but also in the community and society as a whole; and while the total number of school-age children is decreasing, the number of children with behavior problems is increasing. To support these maladjusted children, new ways of identifying behavior problems and reducing the number of their occurrences is required. In this research, natural language processing technology from the information technology (IT) field was employed to reduce instances of mediating problematic behaviors. To automatically analyze behavior problem patterns using natural language processing technology, behavior problem area analysis methods were developed, and the efficacy of the pattern analysis methods were evaluated.
For the 86,911 sentences that indicated behavior problem tendencies and 192,021 occurrences that were recorded from 2001 to 2012 in the behavior problem recording system, Homi.Info was used for the behavior problem pattern analysis by applying natural language processing technology. The following types of behavior problems were categorized: aggression, depression–anxiety, self-mutilation, antisocial behavior, stereotyped behavior, sexually abnormal behavior, physical symptoms, abnormal feeding behavior, abnormal excretion behavior, abnormal sleep behavior, and problems with concentration.
Results showed the behavior problem sentences consisted of 4.3 words and 9.3 morphemes. Regarding the top ten sentences with the highest repetition rates by type, antisocial behavior showed 14.3%, while abnormal excretion behavior showed the highest rate at 55.4%. The top ten behaviors with rates over 50% were stereotyped behavior, physical symptoms, and abnormal excretion behaviors. In order to resolve the problematic behaviors, an intervention effect can be achieved first by mediating selected problematic behaviors. Types with rates over 40% were aggression, depression–anxiety, self-mutilation, and problems with concentration and attention. On the other hand, antisocial behavior appeared at 14.3%, which indicates its need for detailed classification. Moreover, in terms of behavior support, various types of support—depending on the situation—are required instead of support based on selected methods.
Characteristics of each behavior problem type were analyzed to establish an electronic dictionary of behavior problem that was required for the natural language processing technology. As a result of developing a behavior problem type analysis method that used six natural language processing technologies by using the electronic dictionary, “analysis method 6” displayed an 84% match with experts’ classification results. Analysis method 6 decreased the time-demand by 9.9% compared with the existing analysis conducted manually. After experiencing the analysis system developed in this study, all educators who participated in the survey commented that if an online service for mediating behavior problems was developed, they would use it.
아동 및 청소년의 문제행동은 본인뿐만 아니라 가족, 지역사회에 이르기까지 많은 사회적 부작용을 만들어 내고 있으며, 학령기 전체 아동수는 줄어드는 반면 부적응 문제를 보이는 아동은 지속적 증가하고 있다. 이러한 부적응 아동 지원을 위해, 새로운 문제행동 지원 방안을 수립하는 방법과 기존 문제행동 지원 방안의 업무를 대폭 줄이도록 하는 방법 등이 모색 되어야 한다. 본 연구에서는 기존 문제행동 지원방안의 업무를 줄일 수 있도록 IT 기술 분야인 자연어 처리 기술을 사용한다. 자연어 처리 기술을 활용해 문제행동 유형을 자동으로 분석하기 위해 문제행동 영역 분석 방법을 개발하고, 개발된 유형분석 방법의 효용성을 검증하였다.
자연어 처리 기술을 활용한 문제행동 유형 분석을 위해 문제행동 기록 시스템인 Homi.Info에 기록된 2001년부터 2012년까지의 86,911개 문제행동 문장과 192,021번의 발생기록을 사용하였다. 문제행동 유형은 12개 분류로 공격 행동, 우울·불안 행동, 자해 행동, 반사회적 행동, 상동 행동, 성적 이상행동, 신체증상, 섭식 이상행동, 배설 이상행동, 수면 이상행동, 주의집중문제, 기타영역을 사용하였다.
연구결과 문제행동 문장은 4.3개의 단어와 9.3개의 형태소로 구성되어 있었으며, 영역별 발생빈도가 높은 10개 문장의 비율을 보면 반사회적 행동은 14.3%이지만, 배설 행동은 55.4%로 가장 높은 비율을 보였다. 상위 10개 행동이 50%를 넘는 영역은 상동 행동, 신체증상, 배설 이상 행동으로, 문제행동을 지원하기 위해 몇 개의 특정적 문제행동을 우선 지원하여 중재 효과를 나타낼 수 있다. 40% 이상의 비율을 보인 영역은 공격 행동, 우울·불안 행동, 자해 행동, 주의집중문제 영역이다. 반면 반사회적 행동은 14.3%로 나타나 상세 분류가 필요한 영역임을 알 수 있다. 또한, 행동지원에서는 특정 방법 중심의 지원보다는 상황에 따른 다양한 지원이 필요한 영역이다.
문제행동 영역별 특성을 분석하여 자연어 처리기술에 필요한 문제행동 전자사전을 구축하였다. 구축된 전자사전을 활용하여 6개의 자연어 처리 기술을 활용한 문제행동 유형분석 방법을 개발한 결과 분석방법 6이 전문가 분류결과와 84% 일치하는 결과를 나타냈다. 분석방법6은 기존에 수기로 진행하던 행동분석에 비해 9.9%의 시간절감 효과가 있었으며, 분석시스템을 사용한 후 설문에 참여한 모든 교사가 문제행동을 지원하는 온라인 서비스가 개발되면 사용하겠다는 의견을 밝혔다.
분석정보
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)