• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.1-6
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• 2019

본 연구는 <네이버 영화> 페이지의 리뷰 데이터를 수집하여, 출현 빈도가 높은 단어를 중심으로 영화 관람객의 반응을 시각화하는 작업을 수행하였다. 이를 위해 총 6편의 영화를 선정하여 데이터 수집 및 정제과정을 거쳤으며, 의미연결망 분석(Semantic network analysis)을 활용하여 단어 간 관계성을 파악하고자 하였다. 데이터 시각화 작업에는 UCINET과 함께 패키지화된 NetDraw가 사용되었다. 본 연구의 시사점은 문장으로 작성된 영화 관람객의 리뷰를 키워드 중심으로 시각화하여, 소비자들의 반응을 한 눈에 확인하는 리뷰 인터페이스 구현이 가능한지 탐색하였다는 점이다. 본 연구를 통해 영화 리뷰를 구성하는 키워드를 시각화하고, 리뷰 내용에서 영화별 특성의 차이를 확인하였다는 점에서 본 연구가 의미를 가진다고 하겠다. 후속 연구는 보다 많은 영화의 리뷰를 활용할 필요성이 제기되며, 각 영화별 리뷰의 수도 비슷한 양으로 맞추어 연구에 활용해야 할 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.882-884
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• 2019

오늘날 정보화 시대에서는 온라인 쇼핑의 상품리뷰 등 대용량의 텍스트 문서가 존재하며 제품에 대한 정서적인 의견뿐만 아니라 제품 선호도 및 상품 비교와 같은 유용한 정보를 제공한다. 본 논문에서는 사용자가 작성한 상품 리뷰로부터 제품의 특성을 비교하는 비교의견을 추출하기 위해 적용한 다양한 텍스트 마이닝 기법의 비교 결과를 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.745-747
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• 2023

여러 분야에서 인공지능 모델을 활용한 추천 방법들이 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 관광지의 대중적이고 정확한 추천을 위해 GPT-3 와 같은 생성 모델로 생성한 가상의 리뷰 문장을 통해 KoBERT 모델을 학습했다. 생성한 데이터를 통한 KoBERT 의 학습 정확도는 0.98, 테스트 정확도는 0.81 이고 실제 관광지별 리뷰 데이터를 활용해 관광지를 분류했다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제17권3호
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• pp.33-44
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• 2017

인터넷 환경의 발달로 소비자들 사이에 상품정보에 대한 의견이 교환되기 시작하면서 다양한 형식의 온라인 리뷰들이 급속도로 생성되고 있다. 이러한 추세에 따라, 기업들은 온라인 리뷰들을 분석하여 마케팅, 세일즈, 제품개발 등의 다양한 기업 활동에서 그 결과를 활용하려는 노력을 진행하고 있다. 그러나 대표적인 경험재인 '게임'과 관련된 산업에서의 온라인 리뷰에 대한 연구는 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 머신러닝 모델을 활용하여 스팀(STEAM)게임의 커뮤니티 데이터를 분석하였다. 이를 통해 타 사용자의 게임 리뷰를 유용하다고 판단하는데 영향을 미치는 요인을 분석하고, 리뷰의 유용성을 예측하는데 있어 가장 우수한 성능을 보인 모델과 변수들을 도출하여 사용자의 충성도와 사용성을 증대시키기 위한 제안을 하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.89-93
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• 2014

제품 리뷰들은 잠재적인 고객의 구매 선택에 매우 중요하다. 제품 리뷰들은 또한 제조사들로 하여금 자신들의 제품의 문제점을 찾고 경쟁자들의 비즈니스 정보를 수집하는 데 사용된다. 그러나 어떤 사람들은 가짜 리뷰를 쓰고, 잠재적인 고객들과 제조사들로 하여금 잘못된 선택을 하게 만든다. 따라서 가짜 리뷰 판별은 전자 상거래 사이트에서 주된 문제들 중 하나이다. 서포트 벡터 머신즈(SVM)는 좋은 성능을 보이는 중요한 텍스트 분류 알고리즘이다. 본 논문에서는 온라인 리뷰 스팸을 판별하기 위해 가중치, Karush-Kuhn-Tucker(KKT) 조건의 확장, 그리고 컨벡스 헐(Convex Hull)에 근거한 점증적 알고리즘을 제시한다. 최종적으로 우리는 제시된 알고리즘의 성능을 이론적으로 분석한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권9호
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• pp.259-266
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• 2020

본 논문에서는 온라인 고객 리뷰를 활용하여 건강 보조제, 화장품 등 현재의 상태를 개선하기 위해 사용되는 제품을 대상으로 그 효과를 알아보기 위한 제품 효과 분석 기법을 제시하였다. 제안하는 제품 효과 분석 기법은 블로그 포스팅에 존재하는 광고를 자동 제거하고, 효과 분석을 위한 증상, 효과, 증가, 및 감소로 이루어진 단어 사전을 구축하며, 제안하는 알고리즘을 통해 제품의 효과를 측정한다. 제품 효과 분석 기법을 검증하기 위해 정답 레이블이 존재하는 네이버 쇼핑 리뷰 데이터셋을 대상으로 성능평가를 실시하였으며, 전통적인 긍부정 사전과 RNN 모델과 성능을 비교하였다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 효과 분석 기법이 다른 두가지 방법보다 정확도가 뛰어남을 보여주었다. 또한, 아토피 피부염, 여드름 치료제에 제안하는 기법을 적용하여 소셜 미디어에 나타난 효과적인 치료법을 소개하였다. 본 논문에서 제시한 알고리즘은 블로그를 포함한 여러 매체의 리뷰로부터 제품의 효과를 점수화할 수 있으므로 다양한 제품군과 소셜 미디어에 적용될 수 있을 것으로 보인다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.1-13
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• 2019

이 연구는 언론에 보도된 영화 전문가 리뷰의 내용을 분석하고자 했다. 분석대상은 2017년에 개봉한 한국영화 중 관객 수 10만 명 이상을 기록한 작품 59편 중 리뷰가 없는 4편을 제외한 55편의 작품의 리뷰 총 1,113건이다. 이 연구는 전문가 리뷰의 작품성 평가 및 감독의 연출, 배우의 연기, 영상, 스토리 등의 세부 항목의 구성을 살펴보고, 이들 항목들 사이의 관계 또한 분석하였다. 또한 리뷰의 보도 시기, 리뷰의 길이, 의견의 강도에 따라서 흥행성과와 어떤 관련성이 있는 지를 비교 분석하였다. 분석결과에 따르면, 언론에 보도된 전문가 평가는 높은 긍정적 성향을 보여주었다. 시기별 차이에서 개봉전의 작품성 평가가 개봉주보다 높게 나타났다. 개봉전과 개봉주의 리뷰에는 개봉 1주 후보다 배우 평가를 비롯한 더 다양한 세부 항목 평가를 포함하는 것으로 나타났다. 영화별 리뷰의 숫자와 흥행의 관계에서도 정적으로 유의미한 상관관계를 확인할 수 있었다.

• 스마트미디어저널
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• 제9권2호
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• pp.69-77
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• 2020

지상파에 한정되어 방영되었던 과거와는 달리 현재는 케이블 채널과 인터넷 웹에서도 수많은 드라마가 방영되고 있다. 드라마를 보고난 후 시청자들은 리뷰를 통해 적극적으로 자신의 의견을 표현하고 이러한 리뷰의 분석에 관련된 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 드라마의 특성상 장르가 뚜렷하지 않고 시청자의 다양한 연령층으로 인해 다른 시청자들의 리뷰와 평가는 어떤 드라마를 볼 것인지 결정하는데 도움이 된다. 하지만 많은 리뷰를 시청자가 일일이 확인하고 분석하는 것은 어렵기 때문에 자동으로 분석하기위한 데이터 분석 기법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 드라마 선택에 중요한 영향을 미치는 리뷰의 토픽을 분류하고 단어의 의미 유사도에 따라 의미적 토픽으로 재분류한다. 그리고 리뷰를 의미적 토픽에 따른 문장으로 분류한 다음 감성단어를 통해 감성을 분석하는 모델을 제안한다.

• 산업융합연구
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• 제18권2호
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• pp.95-100
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• 2020

소비자를 파악하기 위해 활용되고 있는 사용자 중심 데이터 중 사용자 리뷰 데이터는 다량으로 상세하게 소비자의 의견을 파악할 수 있다는 장점으로 인해 주목받고 있으며 많은 소비자들이 사용자 리뷰에 의존하고 신뢰하고 있다. 많은 어플리케이션 개발사들은 중요성을 인지하고 사용자 리뷰를 관찰 및 대응하고 있지만 체계적인 방법의 부재로 고객의 만족과 관계없이 시간과 비용을 투자하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 주어진 시간과 비용에서 고객의 만족을 최대화 시킬 수 있도록 고객 만족과 서비스 품질을 다루는 카노 모델을 이용하여 어플리케이션 마켓에서 사용자 리뷰들을 선별하는 체계적인 방법을 제안하였다. 본 방법은 어플리케이션 마켓에서 사용자 리뷰들을 수집하고 요구사항을 도출하는 사용자 리뷰 수집 및 요구사항 도출 단계, 도출된 요구사항에 카노 모델을 적용하고 품질 유형으로 선별하는 카노 모델 적용 및 선별 단계, 그리고 관련자들이 모여 내부적인 측면에서 요구사항 검토 및 재정의하는 이해관계자들과 검토 및 재정의 단계로 구성되었다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권5호
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• pp.47-54
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• 2022

사물인터넷의 급격한 발전은 기존에 존재하지 않던 형태의 새로운 서비스를 이끌어 내었고, 이는 곧 기존 네트워크에 대한 변화를 요구하였다. 본 연구는 패션쇼핑몰을 이용하는 중국 소비자들의 온라인 패션쇼핑몰의 서비스품질, 만족, 재구매 의도 간의 관계 그리고 온라인 리뷰의 조절 효과를 검증하고자 한다. 연구의 결과는 중국인 20대 30대 소비자의 관점에서 서비스 품질의 유형성, 신뢰성, 편의성, 상호작용성이 고객만족도와 재구매의도의 결과변수에 각각 긍정적인 영향을 미치는 결과가 나타났다. 또한 온라인 리뷰 중 부정적인 리뷰가 재구매 의도에 큰 영향을 미쳤다. 연구의 결과에 따라 온라인 패션쇼핑몰을 위하여 온라인 제품리뷰에 미치는 영향과 온라인 제품리뷰 수용에 대한 심층적인 이해를 높이고, 향후 패션 기업이 온라인 제품리뷰 정보를 효과적으로 관리 할 수 있는 전략을 수립하는데 도움이 될 수 있을 것이다.