• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.89-105
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• 2014

Web2.0의 등장과 함께 급속히 발전해온 온라인 포럼, 블로그, 트위터, 페이스북과 같은 소셜 미디어 서비스는 소비자와 소비자간의 의사소통을 넘어 이제 기업과 소비자 사이의 새로운 커뮤니케이션 매체로도 인식되고 있다. 때문에 기업뿐만 아니라 수많은 기관, 조직 등에서도 소셜미디어를 활용하여 소비자와 적극적인 의사소통을 전개하고 있으며, 나아가 소셜 미디어 콘텐츠에 담겨있는 소비자 고객들의 의견, 관심, 불만, 평판 등을 분석하고 이해하며 비즈니스에 적용하기 위해 이를 적극 분석하는 단계로 진화하고 있다. 이러한 연구의 한 분야로서 비정형 텍스트 콘텐츠와 같은 빅 데이터에서 저자의 감성이나 의견 등을 추출하는 오피니언 마이닝과 감성분석 기법이 소셜미디어 콘텐츠 분석에도 활발히 이용되고 있으며, 이미 여러 연구에서 이를 위한 방법론, 테크닉, 툴 등을 제시하고 있다. 그러나 아직 대량의 소셜미디어 데이터를 수집하여 언어처리를 거치고 의미를 해석하여 비즈니스 인사이트를 도출하는 전반의 과정을 제시한 연구가 많지 않으며, 그 결과를 의사결정자들이 쉽게 이해할 수 있는 시각화 기법으로 풀어내는 것 또한 드문 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 소셜미디어 콘텐츠의 오피니언 마이닝을 위한 실무적인 분석방법을 제시하고 이를 통해 기업의사결정을 지원할 수 있는 시각화된 결과물을 제시하고자 하였다. 이를 위해 한국 인스턴트 식품 1위 기업의 대표 상품인 N-라면을 사례 연구의 대상으로 실제 블로그 데이터와 뉴스를 수집/분석하고 결과를 도출하였다. 또한 이런 과정에서 프리웨어 오픈 소스 R을 이용함으로써 비용부담 없이 어떤 조직에서도 적용할 수 있는 레퍼런스를 구현하였다. 그러므로 저자들은 본 연구의 분석방법과 결과물들이 식품산업뿐만 아니라 타 산업에서도 바로 적용 가능한 실용적 가이드와 참조자료가 될 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.113-125
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• 2013

기업 경영에 있어서 고객의 소리(VOC)는 고객 만족도 향상 및 기업의사결정에 매우 중요한 정보이다. 이는 비단 기업뿐만 아니라 대고객, 대민원 업무를 처리하는 모든 조직에 있어서도 동일하다. 때문에 최근에는 기업뿐만 아니라 공공, 의료, 금융, 교육기관 등 거의 모든 조직이 VOC를 수집하여 활용하고 있다. 이러한 VOC는 방문, 전화, 우편, 인터넷게시판, SNS 등 다양한 채널을 통해 전달되지만, 막상 이를 제대로 활용하기는 쉽지 않다. 왜냐하면, 고객이 매우 감정적인 상태에서 고객의 주관적 의사를 음성 또는 문자로 표출하기 때문에 그 형식이나 내용이 정형화되어 있지 않고 저장하기도 어려우며 또한 저장하더라도 매우 방대한 분량의 비정형 데이터로 남기 때문이다. 본 연구는 이러한 비정형 VOC 데이터를 자동으로 분류하고 VOC의 유형과 극성을 판별할 수 있는 오피니언 마이닝 기반의 지능형 VOC 분석 시스템을 제안하였다. 또한 VOC 오피니언 분석의 기준이 되는 주제지향 감성사전 개발 프로세스와 각 단계를 구체적으로 제시하였다. 그리고 본 연구에서 제시한 시스템의 효용성을 검증하기 위하여 의료기관 홈페이지에서 수집한 4,300여건의 VOC 데이터를 이용하여 병원에 특화된 감성어휘와 감성극성값을 도출하여 감성사전을 구축하고 이를 통해 구현된 VOC분류 모형의 정확도를 비교하는 실험을 수행하였다. 그 결과 "칭찬, 친절함, 감사, 무사히, 잘해, 감동, 미소" 등의 어휘는 매우 높은 긍정 오피니언 값을 가지며, "퉁명, 뭡니까, 말하더군요, 무시하는" 등의 어휘들은 강한 부정의 극성값을 가지고 있음을 확인하였다. 또한 VOC의 오피니언 분류 임계값이 -0.50일 때 가장 높은 분류 예측정확도 77.8%를 검증함으로써 오피니언 마이닝 기반의 지능형 VOC 분석시스템의 유효성을 확인하였다. 그러므로 지능형 VOC 분석시스템을 통해 VOC의 실시간 자동 분류 및 대응 우선순위를 도출하여 고객 민원에 대해 신속히 대응한다면, VOC 전담 인력을 효율적으로 운용하면서도 고객 불만을 초기에 해소할 수 있는 긍정적 효과를 기대해 볼 수 있을 것이다. 또한 VOC 텍스트를 분석하고 활용할 수 있는 오피니언 마이닝 모형이라는 새로운 시도를 통해 향후 다양한 분석과 실용 프레임워크의 기틀을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국조경학회지
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• 제43권1호
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• pp.40-53
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• 2015

산업현장의 변화와 요구에 부응할 수 있는 인력을 체계적으로 양성하기 위하여 2001년에 국무조정실을 중심으로 NCS(National Competency Standards, 이하 NCS)와 국가자격체제(National Qualification Frameworks, 이하 NQF)의 도입이 결정되었다. 건설분야 내 조경 역시 2008년 "국가직무능력표준(NCS) -조경"이 시범 개발되어 2009년부터 3년간 시범운영되었다. 특히 2013년 출범한 박근혜 정부의 주요 국정과제 중 하나로 '학벌이 아닌 능력 중심의 사회 구현'이 채택되면서, 이를 실천하기 위한 구체적인 수단으로 NCS 체제 구축이 전국적으로 확산되고 있는 시점이다. 그러나 국가에서 개발한 NCS의 경우, 이상적인 직무수행능력을 명시하였기 때문에 각 대학의 학생수준의 차이, 기자재와 교수들의 확보문제, 현행교육과정의 시수 문제 등 실질적인 운영상의 문제점을 반영하지 못한 단점이 있으므로, 이를 현실적인 교육과정에 연착륙시키기 위해서는 현재의 교육과정과 NCS와의 차이 즉 갭(gap)을 명확히 분석하는 과정이 선행되어야 한다. 갭분석은 기존의 교육과정을 NCS 기반 교육과정으로 개편하기 위한 초기 단계의 방법론으로 NCS 능력단위별 능력단위요소와 수행준거를 기준으로 학과 내 기존 교육과정과의 괴리도 혹은 일치 정도를 1에서 5까지 리커트 척도를 활용하여 기입한 후 분석하는 방법이다. 이처럼 현재의 대학 내 교육과정과 NCS와의 일치 및 괴리 정도를 측정함으로써 향후 NCS 운영을 희망하는 대학에서는 NCS의 적용 가능성과 개발 운영 이후의 효과성을 검증할 수 있는 기초 도구를 확보할 수 있다. 갭분석을 통한 교육과정 개편의 장점으로는 첫째, 정부의 재정지원 사업과 연계하여 정성적인 학과별 NCS 도입률에 대한 정량적 지표를 제공할 수 있으며, 둘째, NCS 기반 교육과정 개편 시 부족한 혹은 포화상태인 부분에 대한 객관적인 기준을 제공해 준다. 즉, 해당 NCS 세분류 도입 시 부족한 능력단위 및 능력단위요소를 추출할 수 있으며, 기존 과목별 능력단위요소별로 보완 사항도 추출할 수 있는 동시에, 이를 통한 상세 강의계획서 및 기초 교과목 개설을 위한 방향성을 제시해 주는 장점이 있다. 다만, 현재까지 개발된 갭분석의 이론을 보완하여 보다 체계적으로 정비해야 하는 과제는 남아 있다. 교육부, 고용노동부는 산업현장의 요구를 교육훈련 및 자격에 체계적으로 반영하기 위해 관련 산업계 인사들이 모여 실무적인 차원에서 NCS 표준을 적극적으로 개발하고 보급하여야 하며, NCS 적용을 희망하는 대학에서는 일과 자격이 연계될 수 있는 교육과정을 NCS 기반으로 개편하여야 할 것이다. 이를 위해 대학에서는 관련 산업 전망 및 대학 내 교수자원과 지역 산업과의 관련성을 고려하여 적용하고자 하는 NCS 세분류를 명확히 선정하여야 할 것이다. 이후 NCS 기반 교육과정 개편을 위해 갭분석을 사용하여 개편의 방향과 기준을 보다 객관적이고 합리적으로 수립하여 교육과정명세서에 대한 명확한 논리적 근거를 확보하고 있어야 과정이수형 자격제도에 효율적으로 동참할 수 있을 것이다.