한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference)

한국컴퓨터정보학회 (Korean Society of Computer Information)
권호 표지

CNN-LSTM 모델 기반의 감성분석을 이용한 상품기획 모델

Product Planning using Sentiment Analysis Technique Based on CNN-LSTM Model

  • 김도연 (공주대학교 컴퓨터공학부) ;
  • 정진영 (대전보건대학교 의료IT융합과) ;
  • 박원철 (공주대학교 컴퓨터공학부) ;
  • 박구락 (공주대학교 컴퓨터공학부)
  • Kim, Do-Yeon (Dept. of Computer Science & Engineering, Kongju National University) ;
  • Jung, Jin-Young (Dept. of Health and IT convergence, Daejeon Health Institute of Technology) ;
  • Park, Won-Cheol (Dept. of Computer Science & Engineering, Kongju National University) ;
  • Park, Koo-Rack (Dept. of Computer Science & Engineering, Kongju National University)
  • 발행 : 2021.07.14
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초록

정보통신기술의 발달로 전자상거래의 증가와 소비자들의 제품에 대한 경험과 지식의 공유가 활발하게 진행됨에 따라 소비자는 제품을 구매하기 위한 자료수집, 활용을 진행하고 있다. 따라서 기업은 다양한 기능들을 반영한 제품이 치열하게 경쟁하고 있는 현 시장에서 우위를 점하고자 소비자 리뷰를 분석하여 소비자의 정확한 소비자의 요구사항을 분석하여 제품기획 프로세스에 반영하고자 텍스트마이닝(Text Mining) 기술과 딥러닝(Deep Learning) 기술을 통한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문의 기초자료가 되는 데이터셋은 포털사이트의 구매사이트와 오픈마켓 사이트의 소비자 리뷰를 웹크롤링하고 자연어처리하여 진행한다. 감성분석은 딥러닝기술 중 CNN(Convolutional Neural Network), LSTM(Long Short Term Memory) 조합의 모델을 구현한다. 이는 딥러닝을 이용한 제품기획 프로세스로 소비자 요구사항 반영, 경제적인 측면, 제품기획 시간단축 등 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대한다.

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