• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.111-122
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• 2021

본 연구는 우리나라 대표적인 지역화폐인 동백전과 인천e음 앱 사용자 리뷰를 분석하여 지역화폐 사용자의 긍정/부정 요인을 파악하고, 이를 바탕으로 마케팅 전략을 수립하였다. 앱 사용자 리뷰를 별점을 기준으로 하여 긍정과 부정으로 분류하고 각각 워드클라우드, 토픽모델링, 소셜 네트워크 분석을 수행하였다. 그 결과, 동백전과 인천e음 부정 리뷰에서는 공통적으로 앱 사용과 카드 발급에 대한 불만이 주로 나타났으며, 긍정 리뷰에서는 '캐시백'에 대한 만족감과 함께 '지역경제'와 '소상공인'과 같은 키워드의 출현으로 지역화폐 사용자들은 자신의 소비가 지역경제 활성화에 도움이 된다고 인식하여 지역화폐를 사용하는 데 있어 만족감을 느끼는 것으로 나타났다. 본 연구의 분석결과로 파악된 만족/불만족 요인을 기반으로 개선해야 할 점과 더욱 강화해야 할 점을 파악하고, 이에 적절한 마케팅 전략을 도출하였다. 본 연구에서 활용한 텍스트 마이닝 방법과 연구 결과는 실질적으로 지역화폐 담당 공무원들과 마케터들에게 지역화폐에 대한 유의미한 정보를 제공해 줄 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.58-73
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• 2022

이 연구의 목적은 모바일 앱 실적 변수 간의 관계를 파악하여 예측 가능한 앱 실적 변수의 추정 모델을 구성하고 앱 리뷰가 앱 실적 지표에 미치는 영향을 검증하는 것이다. 연구1과 2에서는 상관분석과 기계학습의 랜덤 포레스트 회귀 추정을 사용하여 앱 실적 간의 관계를 도출하고 앱 실적 추정 모델링을 수행하였다. 연구3에서는 앱 리뷰를 텍스트 마이닝의 감성분석을 사용하여 일별 감성 점수를 도출한 후 다변량 시계열분석을 사용하여 앱 리뷰의 감성점수가 앱의 일일 설치 횟수에 선행하여 영향을 주는 것을 발견하였다. 앱을 개발하고 서비스하는 기업은 앱 실적 지표와 앱 리뷰에서 제기되는 불만족과 고객 니즈를 검토하여 적기에 앱을 개선하고 마케팅 판매촉진활동의 시점과 방향성을 도출할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.1-10
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• 2021

본 연구는 중고거래 어플리케이션 <당근마켓>의 리뷰텍스트에 나타난 소비자의 인성 함축단어의 사용실태를 분석하였다. 데이터 수집은 2021년 5월로부터 과거 6개월간 서울과 경기권을 대상으로 하였다. 이는 웹 크롤러를 개발하여 무작위 추출 총 1368건을 수집 후, 최종 570건을 전처리하여 사용하였다. 결과는 다음과 같다. 첫째, 제품의 상거래 플랫폼임에도 리뷰텍스트의 48.2%는 소비자의 인성 관련 내용이었다. 둘째, 리뷰 텍스트는 긍정적 반응이 주를 이루며 이는 감사라는 키워드를 기반으로 텍스트 네트워크 구조를 형성하였다. 셋째, 소비자 인성을 함축하는 리뷰 텍스트는 소비자의 '대타적 인성'과' 대내적 인성'으로 그룹화되었고, 이는 플랫폼에서 통합적으로 작용하였다. 결론적으로 인성 관련 요인들이 플랫폼 거래 과정의 상호작용에서 중요한 역할을 함을 확인하였고, 앞으로 플랫폼의 서비스 품질에도 소비자의 인성이 경쟁력으로 작용할 것이므로, 이에 대해 다각도에서 연구되어야 할 것임을 제언하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.1-15
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• 2022

본 연구에서는 밀키트 제품 평가에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위하여 밀키트 제품 리뷰 데이터에 대한 텍스트 분석을 수행하였다. 분석에 사용된 자료는 네이버 쇼핑 사이트에서 판매되고 있는 밀키트 제품에 대한 리뷰 334,498건을 스크래핑하여 수집하였다. 텍스트 자료에 대한 전처리 과정을 거쳐 제품 리뷰에 빈번히 등장하는 단어를 추출한 후 워드클라우드 및 감성분석을 수행하였다. 감성분석시 제품 리뷰에 대한 긍정 또는 부정의 레이블은 평점을 기준으로 설정하여 반응변수로 활용하였고, 입력변수로는 단어들의 정규화 단어빈도-역문서빈도 (TF-IDF) 값을 구하여 사용하였다. 리뷰의 극성을 판별하는 모형으로는 로지스틱 회귀모형, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트 알고리즘을 적용하였으며, 분류 정확도 및 해석가능성을 고려하여 로지스틱 회귀모형을 최종 모형으로 선택한 후 제품 범주별 감성분석 모형으로 사용하였다. 각 제품 범주별로 도출된 로지스틱 회귀모형으로부터 밀키트 제품 구매 후 긍·부정의 감성을 발생시킨 주요 요인들을 밝혀내었다. 결과적으로 텍스트 분석을 통해 밀키트 제품 개발 시 특정 카테고리, 메뉴, 재료에 대한 긍정 요소를 극대화하고 부정적 위험 요소를 제거할 수 있는 기반을 제공할 수 있음을 확인하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제22권1호
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• pp.65-87
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• 2017

온라인 쇼핑몰에서 상품에 대한 사용자 리뷰와 평점을 분석하여 상품의 특징을 자동으로 추출하고 평점이 어떤 특징에 의해 부여된 것인지 판단하여 각 특징에 분배하여 점수화함으로써 상품의 특징을 파악할 수 있는 방법을 제안한다. 기존 방식은 상품 구매 여부를 결정하기 위해서 많은 리뷰와 평점을 읽는데 시간을 허비하거나, 상품의 장단점을 파악하기 어려울 뿐더러 상품에 부여된 평점이 어떠한 특징에 의해서 부여되었는지 알 수 없는 구조로 되어있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해소하기 위하여 사용자 리뷰에서 상품의 특징을 자동으로 추출하고 각 특징별 평점을 전체 평점에서 자동으로 분배 계산하여 보여주는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 상품별 리뷰와 평점을 수집하여 형태소 분석을 수행하고 이를 통해 상품의 특징과 이에 대한 감성어를 추출한다. 또한, 상품의 특징을 파악할 수 있도록 각 특징에 대한 가중치를 특징이 출현한 문장의 극성을 판단하여 부여하는 방법을 기술한다. 실험을 통하여 얻은 결과와 기존 방법을 비교하는 설문조사를 통하여 제안하는 방법의 유용성을 입증하였고, 상품 리뷰 전문가의 분석과 실험의 결과를 비교함으로써 타당성을 입증하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.76-85
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• 2012

오피니언마이닝 기법은 대량의 고개리뷰들에 나타나는 핵심개체 또는 속성들에 대하여 고객들이 느끼는 긍정 또는 부정의 정도를 계산할 수 있지만, 그 분석능력이 단순하다는 한계가 있다. 본 논문에서는 온라인 고객리뷰들에 대하여 다차원적으로 분석할 수 있는 기법을 제안하였다. 기존의 OLAP기법을 텍스트 데이터형에 적용할 수 있도록 수정하였다. 다차원 분석모델은 명사축과 형용사축, 문서축으로 구성되는 3차원 공간 개념을 4개의 관계형 테이블로 실체화 한 것이다. 다차원 분석모델은 기존의 오피니언마이닝, 정보요약, 클러스터링 알고리즘들을 융합할 수 있는 새로운 틀이라는 점에서 그 가치가 있다. 본 논문에서 제안한 다차원 분석모델과 알고리즘들을 실제로 구현하여 온라인 고객리뷰에 대한 복잡한 분석을 수행할 수 있음을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.58-68
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• 2019

최근 제품리뷰 형태의 SNS 광고가 늘어나고 있다. 이들 광고는 효과와 영향력에 비해 관리와 규제를 덜 받고 있어 소비자 불만 역시 증가하고 있다. 본 연구는 정보성, 오락성, 신뢰성, 친근성 등 제품리뷰 SNS 광고 속성이 소비자의 구매의도 및 브랜드 태도에 끼치는 영향을 알아보고자 하였다. 이 때 높아진 소비자 불만들로 인해 개개인이 구축한 설득지식은 광고효과에 영향을 끼칠 수 있을 것으로 예상되어 이를 조절효과로 살펴보았다. 240명의 제품리뷰 SNS 광고 이용자를 대상으로 설문한 결과, 광고 속성이 구매의도에 끼치는 영향 관계에서 설득지식의 조절효과는 오락성, 정보성이 채택되었고 광고 속성이 브랜드 태도에 끼치는 영향 관계에서는 오락성, 정보성, 친근성이 채택되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.1081-1084
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• 2014

최근 들어, 많은 추천시스템들이 연구 되고 있으며, 대부분은 개인 맞춤형 추천 시스템이 연구되고 있다. 기존의 영화추천시스템에서는 희박성의 문제가 제기된다. 본 논문에서는 희박성에 대해 보안하고자, 개인리뷰에 대한 가중치를 활용한다. 그 결과 사용자에게 정보의 제공에 대해 효율성을 높이고, 사용자마다 영화에 대한 리뷰에 따른 감정 및 사용자의 정보들을 반영한 영화추천시스템을 설계 및 구현한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.33-36
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• 2018

코드리뷰는 소프트웨어의 신뢰성을 향상시키며, 개발 기간을 단축시킨다. 기존의 코드리뷰 도구들은 문법적인 오류는 검출하지만, 논리적인 오류를 찾아내지 못하는 한계가 있다. 본 논문에서는 Git 히스토리를 이용하여 코드 간의 연관성 그래프를 만들고, 이를 이용하여 논리적인 오류를 찾아내는 도구를 구현하였다. 코드상의 논리적 오류를 검출하여 프로그램 개발을 용이하게 하고, 내부에 잠재되어 있는 결함을 예방할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.1001-1004
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• 2015

소설미디어의 급증과 함께 온라인 리뷰의 의존성이 급증하는 가운데 사용자의 올바른 의사결정을 저해하는 기만적 의견 스팸 이슈가 새롭게 주목받고 있다. 기존의 의견 스팸 연구는 실제 리뷰와 의견 스팸 간의 차이를 어휘, 품사 또는 감정단어와 같은 표면적 자질을 통해 설명하였으나 그들간의 의미적 연결관계는 고려하지 않았다. 본 논문에서는 1) 의미적 프레임 기반의 텍스트 분석기법을 제안하고, 이를 바탕으로 2) 의견 스팸과 실제 리뷰간의 의미적 차이가 있음을 규명하며 3) 새로운 의미적 프레임 자질을 사용하여 기존의 의견 스팸 분류 성능을 향상시킬 수 있음을 보인다.