• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.57-78
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• 2020

인터넷의 발달로, 소비자들은 이커머스에서 손쉽게 상품 정보를 확인한다. 이때 활용되는 상품 리뷰는 사용자 경험을 토대로 작성되어 구매의사결정의 효율성을 높일 뿐만 아니라 상품 개발에 도움을 주기도 한다. 하지만, 방대한 양의 상품 리뷰에서 관심있는 평가차원의 세부내용을 파악하는 데에는 많은 시간과 노력이 소비된다. 예를 들어, 노트북을 구매하려는 소비자들은 성능, 무게, 디자인과 같은 평가차원에 대해 각 차원별로 비교 상품의 평가를 확인하고자 한다. 따라서 본 논문에서는 상품 리뷰에서 다차원 상품평가 점수를 자동적으로 생성하는 방안을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 방안은 크게 2단계로 구성된다. 사전준비 단계와 개별상품평가 단계로, 대분류 상품군 리뷰를 토대로 사전에 생성된 차원분류모델과 감성분석모델이 개별상품의 리뷰를 분석하게 된다. 차원분류모델은 워드임베딩과 연관분석을 결합함으로써 기존 연구에서 차원과 단어들의 관련성을 찾기 위한 워드임베딩 방식이 문장 내 단어의 위치만을 본다는 한계를 보완한다. 감성분석모델은 정확한 극성 판단을 위해 구(phrase) 단위로 긍부정이 태깅된 학습데이터를 구성하여 CNN 모델을 생성한다. 이를 통해, 개별상품평가 단계에서는 구 단위의 리뷰에 준비된 모델들을 적용하고 평가차원별로 종합함으로써 다차원 평가점수를 얻을 수 있다. 본 논문의 실험에서는 대분류 상품군 리뷰 약 260,000건으로 평가모델을 구성하고, S사와 L사의 노트북 리뷰 각 1,011건과 1,062건을 실험데이터로 활용한다. 차원분류모델은 구로 분해한 개별상품 리뷰를 6개 평가차원으로 분류했고, 기존 워드임베딩 방식보다 연관분석을 결합한 모델의 정확도가 13.7% 증가했음을 볼 수 있었다. 감성분석모델은 문장보다 구 단위로 학습한 모델이 평가차원을 면밀히 분석함으로써 29.4% 더 높은 정확도를 보임을 확인했다. 본 연구를 통해 판매자, 소비자 모두가 상품의 다차원적 비교가 가능하다는 점에서 구매 및 상품 개발에 효율적인 의사결정을 기대할 수 있다.

• 한국전자거래학회지
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• 제21권2호
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• pp.151-161
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• 2016

개방, 공유, 참여를 특징으로 하는 웹 2.0 시대로 들어서면서 인터넷 사용자들의 데이터 생산 및 공유가 쉬워졌다. 이에 따른 데이터의 기하급수적인 증가와 함께 디지털 정보의 대부분인 비정형적 데이터(Unstructured Data)의 양도 증가하고 있다. 인터넷에서 정해진 형식 없이 자연어 형태로 만들어진 비정형 데이터 중, 특정 상품들에 대해 개인이 평가한 리뷰들은 해당 기업이나 해당 상품에 관심이 있는 잠재적 고객에게 필요한 데이터이다. 많은 양의 리뷰 데이터에서 상품에 대한 유용한 정보를 얻기 위해서는 데이터 수집, 저장, 전처리, 분석, 및 결론 도출의 과정이 필요하다. 따라서 본 연구는 R을 이용한 텍스트 마이닝(Text Mining) 기법을 사용하여 텍스트 형식의 비정형 데이터에서 자연어 처리 기술 및 문서 처리 기술을 적용하여 정형화된 데이터 값을 도출하는 방법에 대해 소개한다. 또한, 도출된 정형화된 리뷰 정보를 데이터 마이닝 기법에 적용하여 목적에 맞게 맞춤화된 리뷰 정보를 도출시키는 방안을 제시하고자 한다.

• 경영과정보연구
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• 제34권2호
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• pp.79-95
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• 2015

본 연구는 브랜드 라이센싱이 소비자의 브랜드인지구조에 미치는 영향을 살펴보기 위해 진행되었다. 소비자 입장에서 브랜드는 상품에 관한 제한된 정보를 보충해주는 강력한 정보 원천이다. 브랜드확장전략은 강력한 브랜드를 가진 유명기업이 활용할 수 있는 전략적 대안이지만 브랜드파워가 약한 기업은 활용하기 힘든 전략이다. 이에 본 연구는 다수의 기업이 활용할 수 있는 브랜드 라이센싱에 관심을 갖고 라이센싱 및 상품유형과 브랜드 경험가치의 적합성이 소비자 위험지각에 미치는 영향을 탐구하였다. 이를 위해 상징재인 가방과 경험재인 크루즈상품을 런칭하려는 가상의 기업을 설정하고, 경험적 가치와 상징적 가치를 지닌 유명브랜드를 라이센싱하는 상황을 가정하는 유사실험을 진행하였다. 조사결과 소비자의 위험지각은 브랜드 태도에 음(-)의 영향을 주는 것으로 나타났다. 상품유형과 라이센싱된 브랜드의 적합성은 상징재보다 경험재에서 소비자의 위험지각을 더 많이 줄여주는 것으로 분석되었다. 특히 상징재의 브랜드라이센싱은 경제적위험과 기능적 위험지각을 축소해주지 못하는 것으로 나타났다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.771-772
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• 2015

소셜미디어 상 고객들이 쏟아내는 말을 실시간으로 분석, 조사하는 방법으로 버즈 모니터링 이라는 시스템을 이용하여 웹상의 다양한 정보를 자동으로 검색하고 수집하고 있다. 본 논문에서는 여행사에 관해 소셜 미디어 상의 빅 데이터를 이용하여 보다 정확하고 효율적인 정보 수집과 분석이 가능하도록 하기위한 분석 모델을 제안하고 실제 국내 여행사에 관해 비교 분석한다. 먼저 여행사별 인지도,이미지와 선호도 분석을 하고 관광관련 상품과 서비스에 대한 분석과 함께 소비자 분석으로서 관광의 목적, 동행인 등 소비자의 생활패턴에 대한 분석을 한다. 또한 여행사 관련 영향력자 경향을 트위터 상에서 살펴본 결과 해당 여행사 이용경험자와 관련 뉴스를 제공하는 언론, 이벤트에 관심 있는 사용자들로 유형화 할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.293-300
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• 2006

추천 시스템은 사용자들에게 관심 품목을 찾거나 평가하는데 도움을 준다. 이런 시스템은 전자 상거래를 비롯하여 전자 도서관 같은 여러 영역에서 강력한 도구가 되었다. 소비자의 인구통계학적 및 과거 구매 행동에 대한 분석을 바탕으로 미래의 구매 행동을 예측하여 판매자가 고객에게 상품을 추천할 수 있다. 본 논문에서는 고객의 패턴이나 성향에 가장 적절한 상품을 탐색하여 고객의 만족도를 높여줄 수 있는 개인화 추천시스템의 설계 및 개발에 관하여 기술한다. 제안된 시스템은 데이터 마이닝의 연관규칙을 적용하여 고객의 구매를 예측할 수 있는 실시간 분석서비스를 제공할 수 있다.

• 한국컴퓨터교육학회 학술대회
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• 한국컴퓨터교육학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.227-230
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• 2017

전 세계적으로 과학, 기술, 공학, 예술, 수학이 융합된 STEAM교육이 강조되고 있는 가운데 우리나라도 STEAM교육의 효율성을 높여줄 수 있는 콘텐츠에 대한 관심과 적용이 늘어가고 있다. 본 논문은 "공업입지론" 내용을 바탕으로 개발된 에듀테인먼트 콘텐츠의 교육적 효과를 향상시키고자 분석 피드백 기능을 강화하였다. 강화된 분석 피드백 기능은 첫째, 학습자가 공장 선택 조건과 각 공장의 장점 확인, 둘째, 상품의 운송조건 제시, 셋째, 학습 결과에 대한 분석이다. 이에 학습자가 콘텐츠를 통해 학습하는 과정에서 분석 피드백을 제공 받아 학습에 대한 이해도 등 교육적 효과를 향상 시키고자 한다.

• 한국조리학회지
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• 제15권1호
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• pp.105-119
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• 2009

최근 생활 수준이 높아지고 건강과 웰빙에 대한 관심이 증가함으로써 고객들은 더욱 더 큰 역할을 기대하고 있다. 그러므로 고객들은 외식상품 개발에 적극적으로 참여하기를 희망한다. 이 연구의 목적은 외식상품 개발 시 고객 참여 전략에 대한 판별분석을 실시하였다. 통계기법은 신뢰성분석, 차이분석, 판별분석을 이용하였다. 조사는 2008년 7월 1일부터 7월 31일까지 서울과 광주 소재 외식산업체를 대상으로 350부 설문지를 배포하였으며, 이 중 정확하게 작성된 설문지 300부를 SPSS 12.0 패키지 프로그램을 사용하였다. 분석결과 외식상품 개발 시 적극적인 산업체와 소극적인 산업체 간에 시장지향성과 고객 만족에 유의한 차이가 나타났으며, 판별분석결과를 보면 고객 참여 전략을 소극적으로 실행하고 있는 외식기업은 고객만족 보다 시장지향성적인 경영 목표를 두고 있다. 또한 고객 참여 전략을 적극적으로 실행하고 있는 외식기업은 시장지향성 보다는 고객 만족에 경영 목표를 두고 있다. 그러므로 서비스 업종인 외식기업은 고객 만족이라는 경영 목표가 최우선이라면 고객 참여 전략을 적극적으로 도입해야 할 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.39-47
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• 2012

일반적으로 사람들은 특정 상품에 관한 의견을 표현할 때 그 상품이 갖는 개별속성에 대해 긍부정 성향을 표시한다. 어떤 경우에는 상품이 갖는 동질의 개별 속성에 대해 포괄적으로 긍부정 성향을 표현하거나 상품 자체에 대해 표현하기도 한다. 따라서 의견검색 분야에서 추출 대상이 되는 의견 속성명에는 상품의 개별 속성명, 이 개별 속성들을 포함하는 전체어, 그리고 상품명이 존재한다. 그러나 의견 대상을 상품명이나 전체어로 표현할 때, 경우에 따라 의견문장 표면에 나타나는 속성명과 의견 작성자가 의도한 실제 대상이 일치하지 않을 수도 있다. 본 논문에서는 의견문장으로부터 의견 대상을 추출하는 방법을 제시한다. 무엇보다 우리는 의도한 대상과 일치하지 않는 속성명으로부터 의도한 대상을 추출하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 제시하는 방법에서는 단어간 의존관계를 이용하여 의견속성 후보쌍을 추출하고, 추출된 후보쌍들 중 의견 대상과 일반적으로 빈번히 불일치하는 속성명을 선택한다. 선택된 속성명을 작성자가 의도한 개별속성으로 변경한 뒤, 이를 포함한 전체 의견속성 후보쌍들로부터 적합한 의견속성을 추출하기 위해 사람들이 관심 있어할만한 순으로 재배열하게 된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.49-51
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• 2001

데이터 마이닝은 KDD의 분야로서, 의미 있는 정보와 관심 있는 행동 패턴을 추출해 나가는 과정이다. WWW의 발전으로, 웹 데이터가 거대해지고 있다. 이러한 데이터 마이닝 분야에서도, 웹 사용 마이닝의 목적은 의미 있는 사용자 행동 패턴을 찾아내는 것이다. 특히 현재 전자상거래가 널리 활성화되고 있는 환경에서, 사용자의 특성을 발견해내는 것은 매우 중요한 부분이다. 사용자의 특성에 따라 사용자에게 상품을 추천하거나 메일을 보내는 것이나 사용자에게 적절하게 사이트를 구축하는 것이 가능하다. 전처리 과정을 통해서 추출된 트랜잭션 데이터를 모호한 사용자의 요구를 분석할 수 있는 퍼지 집합으로 변형시켜 Fuzzy Association Rule을 통해 분석한다. 그리고 분석된 결과에 대한 규칙을 사용자의 피드백을 통해서 다시 분석하는 과정을 거치게 된다. 사용자의 요구 사항을 적절히 반영할 수 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.660-663
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• 2009

많은 소비자는 특히 온라인상에서 물건을 구입하고 그 물건에 대하여 자신이 좋아하는 점이나 싫어하는 것을 포함하는 평가를 웹에 올린다. 이 평가를 분석하여 소비자가 물건을 구매할 때 무엇에 관심을 가지고 중요하게 여기는가에 대하여 알 수있다. 에를 들어 노트북을 구매할 때 작성된 평가를 분석하면 어떤 기능이 중요한 구매 결정 요소이며 어떤 것들을 고쳐야 하는지에 대하여 알 수 있다. 하지만 많은 양의 자료를 수동으로 분석하기에는 시간이 많이 걸린다. 따라서 대량의 자료를 쉽게 분석할 수 있는 두 개의 자연어처리 기법을 이용한 자동 분석 방법을 구현하였다. 두 가지 방법은 자동 문서 분류와 자동 정보 추출이다. 네이버 정보 포털에 있는 상품평을 개발한 시스템으로 분석하였고 평가 결과를 도출했다. 자동 분석시스템의 정확율과 재현율 측면에서 유사한 시스템이 다른 자료유형 분석에 적용했을 때와 비교하여 비슷하였다.