• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.199-200
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• 2019

모바일 간편 결제란 모바일을 통해 재화, 서비스 이용에 관련된 결제를 처리하는 것을 의미한다. 모바일 접속자가 늘어나고 모바일 채널로 구매하는 사용자 규모가 커짐에 따라 모바일 간편 결제 시장은 지속적으로 성장되고 있다. 따라서 본 연구에서는 청소년을 대상으로 모바일 간편 결제에 대한 이용 실태를 조사하고자 한다. 정보기술에 대한 개인혁신성과 현금 결제 습관을 사용자의 개인적 속성으로, 사용자가 인지하고 있는 위험성과 상대적 이점을 지각된 신념으로 보고 모바일 간편 결제 이용에 대한 청소년들의 인식을 연구하고자 한다. 대부분의 학생들이 온라인/모바일 쇼핑을 통해 모바일 간편 결제를 많이 사용하는 것으로 나타났으며, 상대적 이점이 있다고 높게 생각하고 있고, 현금 사용에 대한 습관 역시 높게 나타났다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.169-175
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• 2023

본 논문에서는 소셜미디어 빅데이터를 활용하여 박물관과 게이미피케이션을 이용한 박물관 관련 빅데이터를 분석하고 소셜미디어에서 거론되는 관람객들의 인식을 파악하고 비교하여 게이미피케이션 이용 방안을 제시한다. 본 논문은 수집된 데이터를 바탕으로 박물관을 관람한 관람객과 게이미피케이션을 이용한 박물관의 관람객의 인식을 비교 분석하여 자료를 제공하는 것이 목적이다. 본 논문은 소셜미디어 분석툴인 TEXTOM을 활용하여 소셜미디어 분석을 통해 관람객의 인식을 조사하여 인식 차이를 파악한다. 분석결과 기존에 전시형태로 관람하는 박물관에 비해 게이키피케이션을 활용한 박물관 관람에 재미와 흥미를 느낀다는 것으로 나타났다. 더불어 키워드 및 연관 키워드 분석결과를 바탕으로 국립중앙박물관과 독립기념관의 박물관 인식, 관람동기, 관람형태를 확인하였다. 더불어 기존 박물관에 비해 게이미피케이션을 이용한 박물관을 관람한 관람객의 성취감이 더 높이 나타나는 것을 확인할 수 있다. 향후 박물관 관람에 있어 게임 관련 콘텐츠를 개발 및 활성화하여 많은 관람객들이 박물관에 관심도를 높이고 재미와 흥미를 느낄수 있을것이라 판단된다. 연구의 분석결과는 박물관에 관람한 관람객의 전반적인 인식을 파악하기 위한 기초자료로 의미있을 것이라 사료되며, 이를 바탕으로 관람객이 박물관을 다양하게 관람 및 체험할 수 있도록 활성화될 것이라 기대한다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권8호
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• pp.9-17
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• 2023

정보통신의 발달과 스마트 기기의 발전 및 보급 향상은 관광 형태의 변화를 야기하였고, 이후 스마트 관광이라는 개념이 등장하였다. 이에 스마트 관광 정책 및 설문에 관한 연구가 진행되고 있으나 애플리케이션 리뷰에 관한 연구는 미비한 편이다. 본 연구는 구글 플레이 스토어 내 스마트 관광 분야의 대표적인 애플리케이션인 트립어드바이저 애플리케이션 리뷰 데이터를 수집하여 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 토픽 모델링을 통해 사용 용도와 사용자 만족을 파악하고자 한다. 분석 결과 4개의 토픽이 도출되었으며 2개의 토픽에서는 긍정적인 평가를 나머지 2개의 토픽에서는 부정적인 평가를 하고 있었다. 사용자들은 해당 애플리케이션의 숙박 및 관광 명소 추천 시스템에 만족하고 있음을 알 수 있었으며 검색 시 설정한 필터가 적용되지 않거나 업데이트 후 리뷰가 게시되지 않음에 불편을 겪고 있음을 알 수 있었다. 이에 다양한 추천 카테고리를 애플리케이션에 추가하여 사용자에게 다양한 경험을 제공하는 것이 만족도 향상에 도움이 될 것으로 기대된다. 또한 필터 기능을 포함한 애플리케이션 문제를 파악하여 애플리케이션 환경 점검과 해당 기능 오류 개선을 한다면 사용자 만족도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권12호
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• pp.29-42
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• 2021

한국의 저출산 심화에 따라 본 연구는 정부의 저출산 대응정책과 그에 대한 대중인식을 비교하여 근본적인 차이점을 밝히고자 했다. 이를 위해 네 차례의 '저출산·고령사회 기본계획'과 제3·4차 기본계획 발표 직후 2주간의 뉴스 댓글을 분석대상으로 선정하여, 빈도분석, 동시출현단어 분석, 구조적 등위성 분석을 실시하였다. 정책문서 빈도분석결과 제1·2차 시기는 직접적인 보육지원이, 제3·4차 시기부터는 사회구조적인 접근이 눈에 띄었다. 동시출현단어 분석에서는 정책과 댓글 모두 '육아'에서 일과 가정의 양립을 지향하였다. '결혼'과 '출산'의 경우 댓글은 연속성, 정책은 단절성이 두드러지며 특히 주거와 고용문제에서 큰 차이가 있었다. 댓글의 구조적 등위성 분석 결과에서는 대중들의 자녀 양육환경에 대한 관심, 정책 실효성에 대한 문제의식을 확인할 수 있었다. 본 연구는 빅데이터를 활용해 대중들의 인식을 확인하였다는 점에서 의의를 가지므로, 이에 근거한 정책 개선 등 향후 저출산 대응이 나아가야 할 방향을 수립하는 데 도움을 줄 수 있을 것이다.

• 융합정보논문지
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• 제11권12호
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• pp.22-29
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• 2021

전 세계적으로 확산한 코로나19로 국내 관광업계와 서비스업 등 지역 경제 산업에도 영향을 미치고 있다. 특히 사회적 거리두기 등 감염병 관련 안전방역 수칙 등 규칙화 되면서 삶의 질까지도 위협을 받고 있다. 본 연구목적은 여름 휴양지인 해남 송호 해변 여름축제의 이용객들에 대한 안전 방역에 미치는 영향 관점에서 분석해본다. 그리고 코로나19 시대에 변화된 이용객들의 관리에 대한 빅 데이터 조사와 인구통계학적 분석과 기술분석을 통해 돌출 해본다. 차후에 이용객에 대한 실질적인 데이터를 활용하여 참고 자료가 될 것으로 사료된다. 또한 본 연구는 코로나19 상황에서 ICT기술을 활용한 방역관리로 여름 해변축제를 이용한 관광객에 안전과 만족에 재검토되었다는 의의와 향후 본 연구에 관해서 좋은 지침과 사례로 활용할 필요가 있다.

• 한국조리학회지
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• 제23권4호
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• pp.22-32
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• 2017

The purpose of this study was to explore awareness of food tourism using big data analysis. For this, this study collected data containing 'food tourism' keywords from google web search, google news, and google scholar during one year from January 1 to December 31, 2016. Data were collected by using SCTM (Smart Crawling & Text Mining), a data collecting and processing program. From those data, degree centrality and eigenvector centrality were analyzed by utilizing packaged NetDraw along with UCINET 6. The result showed that the web visibility of 'core service' and 'social marketing' was high. In addition, the web visibility was also high for destination, such as rural, place, ireland and heritage; 'socioeconomic circumstance' related words, such as economy, region, public, policy, and industry. Convergence of iterated correlations showed 4 clustered named 'core service', 'social marketing', 'destinations' and 'social environment'. It is expected that this diagnosis on food tourism according to changes in international business environment by using these web information will be a foundation of baseline data useful for establishing food tourism marketing strategies.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.1-7
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• 2019

The objective of this study is to examine the trends in big data. Research abstracts were extracted from 4,019 articles, published between 1995 and 2018, on Web of Science and were analyzed using topic modeling and time series analysis. The 20 single-term topics that appeared most frequently were as follows: model, technology, algorithm, problem, performance, network, framework, analytics, management, process, value, user, knowledge, dataset, resource, service, cloud, storage, business, and health. The 20 multi-term topics were as follows: sense technology architecture (T10), decision system (T18), classification algorithm (T03), data analytics (T17), system performance (T09), data science (T06), distribution method (T20), service dataset (T19), network communication (T05), customer & business (T16), cloud computing (T02), health care (T14), smart city (T11), patient & disease (T04), privacy & security (T08), research design (T01), social media (T12), student & education (T13), energy consumption (T07), supply chain management (T15). The time series data indicated that the 40 single-term topics and multi-term topics were hot topics. This study provides suggestions for future research.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.139-151
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• 2023

This study aims to gain insights into ChatGPT, which has recently received significant attention. The study utilized a mixed method involving case studies and news big data analysis. ChatGPT can be described as an optimized language model for dialogue. The question arises whether ChatGPT will replace Google search services, posing a potential threat to Google. It could hurt Google's advertising business, which is the foundation of its profits. With AI-based chatbots like ChatGPT likely to disrupt the web search industry, Google is establishing a new AI strategy. The study used the BIG KINDS service and analyzed 2,136 articles over six months, from August 23, 2022, to February 22, 2023. Thirty of these articles were written in 2022, while 2,106 have been reported recently as of February 22, 2023. Also, the study examined the contents of ChatGPT by utilizing literature research, news big data analysis, and use cases. Despite limitations such as the potential for false information, analyzing news big data and use cases suggests that ChatGPT is worth using.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.155-175
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• 2017

최근 독감 예측이나 당선인 예측, 구매 패턴, 투자 등 다방면에서 웹검색 트래픽 정보. 소셜 네트워크 내용 등 거대한 데이터를 통해 사회적 현상, 소비 패턴을 분석하는 시도가 이전보다 늘어났다. 구글, 네이버, 바이두 등 인터넷 포털 업체들의 웹검색 트래픽 정보 공개 서비스와 함께 웹검색 트래픽 정보를 활용하여 소비자나 사용자와 관련된 연구가 실시되기 시작했다. 웹검색 트래픽 정보를 활용한 사회 현상, 소비 패턴 분석을 연구는 많이 수행되었으나, 그에 비해서 도출된 여행 수요 모델을 토대로 의사결정을 위한 실질적 대책 수립으로 이어지는 연구는 많이 진행되지 않은 실정이다. 관광산업은 상대적으로 많은 고용을 가능하게 하고 외자를 유치하는 등 고부가가치를 창출하여 경제 전체에 선순환 효과를 일으키는 중요한 산업이다. 그 중에서도 국내 입국외래객중 수년간 2위와의 큰 차이로 1위를 차지해왔던 중국 국적의 관광객 '유커' 및 그들이 지출하는 1인당 평균 관광 수지는 한국 경제에 매우 중요한 한 부분이다. 관광 수요의 예측은 효율적인 자원 배분과 합리적인 의사 결정에 있어서 공공부문 및 민간부문 모두 중요하다. 적절한 관광 수요 예측을 통해서 한정된 자원을 더욱 효과적으로 활용하여 더욱 많은 부가가치를 창출하기 위한 것이다. 본 연구는 중국인 인바운드를 예측하는 방법에 있어, 이전보다 더 최신의 트렌드를 즉각적으로 반영하고 개인들의 집합의 관심도가 포함되어 예측 성능이 개선된 방법을 제안한다. 해외여행은 고관여 소비이기 때문에 잠재적 여행객들이 입국하기 전 웹검색을 통해 적극적으로 자신의 여정과 관련된 정보를 취득하기 위한 활동을 한다. 따라서 웹검색 트래픽 수치가 중국인 여행객의 관심정도를 대표할 수 있다고 보았다. 중국인 여행객들이 한국 여행을 준비하는 단계에서 검색할만한 키워드를 선정해 실제 중국인 입국자 수와 상관관계가 있음을 검증하고자 하였다. 중국 웹검색 엔진 시장에서 80%의 점유율을 가지는 중국 최대 웹검색 엔진 '바이두'에서 공개한 웹검색 데이터를 활용하여 그 관심 정도를 대표할 수 있을 것이라 추정했다. 수집에 필요한 키워드의 선정 단계에서는 잠재적 여행객이 여정을 계획하고 구체화하는 단계에서 일반적으로 검색하게 되는 키워드 후보군을 선정하였다. 키워드의 선정에는 중국 국적의 잠재적 여행객 표본과의 인터뷰를 거쳤다. 트래픽 대소 관계 확인 결과에 따라서 최종 선정된 키워드들을 한국여행이라는 주제와 직접적인 연관을 가지는 키워드부터, 간접적인 연관을 가지는 키워드까지 총 세 가지 레벨의 카테고리로 분류하였다. 분류된 카테고리 내의 키워드들은 바이두'가 제공하는 웹검색 트래픽 데이터 제공 서비스 '바이두 인덱스'를 통해 웹검색 트래픽 데이터를 수집했다. 공개된 데이터 페이지 특성을 고려한 웹 크롤러를 직접 설계하여 웹검색 트래픽 데이터를 수집하였고, 분리되어 수집된 변수에는 필요한 변수 변환 과정을 수행했다. 자동화 수집된 웹검색 트래픽 정보들을 투입하여 중국 여행 인바운드에 대한 유의한 영향 관계를 확인하여 중국인 여행객의 한국 인바운드 여행 수요를 예측하는 모형을 개발하고자 하였다. 정책 의사결정 및 관광 경영 의사결정 같은 실무적 활용을 고려하여 각 변수의 영향력을 정량적으로 설명할 수 있고 설득이 명료한 방법인 다중회귀분석방법을 적용해 선형 식을 도출하였다. 수집된 웹검색 트래픽 데이터를 기존 검증된 모형 독립변인들에 추가적으로 투입함으로써 전통적인 독립변인으로만 구성된 연구 모형과 비교하여 가장 뛰어난 성능을 보이는 모형을 확인하였다. 본 연구에서 검증하려는, 웹검색 트래픽으로 대표되는 독립변인을 투입한 최종 도출된 모형을 통해 중국인 관광 수요를 예측할 때 유의한 영향을 끼치는 웹검색 트래픽 변수를 확인할 수 있다. 최적 모형 설명력을 가지는 모형을 기반으로 최종 회귀 식을 만들었고 이를 '유커마이닝' 시스템 내부에 도입하였다. 데이터 분석에서 더 나아가 도출된 모형을 직관적으로 시각화하고, 웹검색 트래픽 정보를 활용하여 도출할 수 있는 인사이트를 함께 보여주는 데이터 분석 기반의 '유커마이닝' 솔루션의 시스템 알고리즘과 UX를 제안하였다. 본 연구가 제안하는 모형과 시스템은 관광수요 예측모형 분야에서 웹검색 트래픽 데이터라는 정보 탐색을 하는 과정에 놓인 개인들의 인터랙티브하고 즉각적인 변수를 활용한 새로운 시도이다. 실무적으로 관련 정책결정자나 관광사, 항공사 등이 활용 가능한 실제적인 가치를 가지고, 정책적으로도 효과적인 관광 정책 수립에 활용될 수 있다.

• 문화경제연구
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• 제20권2호
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• pp.119-147
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• 2017

본 연구는 한류를 이끌어갈 새로운 성장 동력으로써 K-뷰티(K-Beauty)의 경제적 영향력을 파악하고자 하였다. K-뷰티 콘텐츠가 주로 온라인을 기반으로 확산된다는 점을 고려하여 K-뷰티에 대한 관심과 관여도를 파악할 수 있는 변수로 검색 빅데이터에 주목하였다. 이에 2008년부터 2016년까지 9년간 K-뷰티에 대한 웹 검색량과 유튜브 검색량을 독립변수로, 화장품 수출액과 외래관광객 수를 종속변수로 설정하였으며 GDP와 국가 거리를 통제변수로 하는 다중회귀분석을 실시하였다. 분석 결과, K-뷰티 관련 구글 웹 검색량은 통제변인의 영향 유무와 관계없이 화장품 수출액에 정적인 영향을 미치며, 외래관광객 수에도 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 한편, 유튜브 검색량은 화장품 수출액에는 정적영향을 미치는 것으로 나타났으나 외래관광객 수에는 유의미한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 본 연구는 신한류 콘텐츠로서 K-뷰티에 대한 영향력을 검증하고 웹 검색량과 유튜브 검색량이 경제적 지표에 미치는 영향력을 실증적으로 검증하였다. 이러한 분석결과를 기반으로 향후 K-뷰티 홍보 방안에 대한 전략에 대해 논하였다.