이커머스 리뷰와 같은 특정 도메인의 경우, 텍스트 표현벡터 학습을 위한 양질의 오픈 학습 데이터를 구하기 어렵다. 또한 사람이 수동으로 검수하며 학습데이터를 만드는 경우, 많은 시간과 비용을 소모하게 된다. 따라서 본 논문에서는 수동으로 검수된 데이터없이 양질의 텍스트 표현벡터를 만들 수 있도록 두 단계의 대조 학습 시스템을 제안한다. 이 두 단계 대조 학습 시스템은 레이블링 된 학습데이터가 필요하지 않은 자기지도 학습 단계와 리뷰의 특성을 고려한 자동 레이블링 기반의 지도 학습 단계로 구성된다. 또한 노이즈에 강한 오류함수와 한국어에 유효한 데이터 증강 기법을 적용한다. 그 결과 스피어먼 상관 계수 기반의 성능 평가를 통해, 베이스 모델과 비교하여 성능을 14.03 향상하였다.
본 논문에서는 딥러닝 모델 중 Keras 기반 LSTM 모델과 KoGPT-2 모델을 이용하여 학습한 결과를 바탕으로 카테고리 별 키워드 기반의 배달 음식점 리뷰를 생성하는 방법을 제안한다. 데이터는 주로 맛, 양, 배달, 가격으로 구성되어 있으며 이를 카테고리 별로 구분하였다. 또한 새롭게 생성된 텍스트는 의미와 문맥을 판단하여 기존 리뷰 데이터와 비슷하게 구현하였다. 모델마다 성능을 비교하기 위해 정량적, 정성적 평가를 진행하였다.
본 논문은 소비자의 리뷰 데이터를 기반으로 한 새로운 감성 분석 방법을 제안한다. 긍정, 부정, 중립으로 분류하는 전통적 감성 분석방법은 텍스트에 나타난 감정의 섬세한 차이를 파악하기 어렵다. 이에 본 연구에서는 GPT 모델을 사용하여 텍스트에서 사용자의 감정을 8 가지의 카테고리로 세분화한다. 부정적 정서를 가진 리뷰에서 분노, 혐오, 실망과 같은 구체적인 감정들을 직관적으로 파악할 수 있었고, 감정의 강도까지 파악할 수 있었다. 제안된 방법을 통해 기업은 고객의 요구 사항을 정확하게 인지할 수 있으며, 고객 맞춤형 서비스 개선에 기여할 수 있다는 점이 기대된다.
최근, 에너지저장장치를 활용하여 태양광-ESS 하이브리드 시스템이 도입되고 있다. 태양광-ESS 하이브리드 시스템은 구성방식에 따라 다양한 전력변환장치를 활용한다. 그중 DAB 컨버터는 절연형이며, 양방향 전력전달이 가능하므로 스위칭 기법, 토폴로지 개발 등 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 태양광-ESS 하이브리드 시스템에 적용되는 대표적인 벅-부스트 컨버터와 DAB 컨버터에 대해 리뷰한다.
본 연구는 여행 리뷰 웹사이트를 이용하는 여행객의 기능적, 쾌락적 인식, 지각된 유용성 및 행동의도 간의 구조적 관계에 관한 것이다. 소비자들은 의사결정 시에 온라인 구전과 같은 소셜 미디어 채널로부터 생산된 콘텐츠에 주로 의존한다. 온라인 구전은 구매 결정 전에 아이템을 평가하는데 도움을 주고 구매위험을 줄여주며 구매의사결정에 도움을 준다. 따라서 본 연구의 목적은 여행 리뷰 웹사이트의 지각된 유용성의 선행요인과 결과요인을 살펴보고자 한다. 선행요인으로는 기능적 인식과 쾌락적 인식을, 결과변수로는 소비자의 행동의도를 살펴보았다. 본 연구는 이들의 영향관계를 실증적으로 규명하고자 문헌연구를 통한 가설설정과 더불어 여행 리뷰 웹사이트를 한번 이상 이용해본 경험자들을 대상으로 255부의 설문지를 최종분석에 사용하였다. 가설 검증을 위해 AMOS프로그램을 이용한 구조방정식 모형분석을 사용하였다. 연구결과, 첫째, 온라인 구전의 정보품질은 여행 리뷰 웹사이트의 지각된 유용성에 유의한 영향을 주었다. 둘째, 즐거움은 여행 리뷰 웹사이트의 지각된 유용성에 유의한 영향을 주었다. 셋째, 호기심 이행성은 여행리뷰 웹사이트의 지각된 유용성에 유의한 영향을 주었다. 마지막으로 여행 리뷰 웹사이트의 지각된 유용성은 행동의도에 유의한 영항을 주었다. 이러한 근거를 바탕으로 본 연구의 시사점과 한계점을 밝히고 미래의 연구방향을 제시하였다.
본 논문의 목표는 한국 전력에서 의뢰한 용량 과제를 리뷰하기 위한 것이다. 한국 전력은 현재 책정된 용량 가격(CP)을 최적화하려고 한다. 이러한 과정에서 한국 전력과 발전사들 간에 논란이 있었다. 우리 연구팀은 중립적인 입장에서 한국 계통의 안정성에 초점을 맞추어 연구를 진행하였다. 본 리뷰에서 다룬 내용은 한국 계통의 적정 설비 예비율을 구하기 위해, Loss of Load Probability-이하 LOLP를 산출하는 과정을 시뮬레이션을 통해 보여주는 것이다. 더 정확한 결과를 산출하기 위해 2007년 실제부하 및 설비 용량 자료가 사용되었다. 또한 본 연구에서 진행된 여러 가지 과제 수행 단계 중, 본 논문은 2번째 단계인 적정 설비 예비율을 12${\sim}$15%로 하향시킬 가능성을 찾는 연구를 설명한다. 한국 전력 계통의 안정성 모델을 만들고, 그 모델을 사용하여 기존 LOLP에 맞는 적정 설비 예비율을 찾는다.
인터넷을 통해 정보를 쉽게 공유하게 되면서 소비자는 제품이나 서비스를 이용하기 전 효율적인 의사 결정을 위해 먼저 작성된 다른 사람의 의견을 참고한다. 또한 기업은 이러한 소비자의 의견을 수집하여 제품의 피드백이나 마케팅 등 비즈니스적인 측면으로 활용한다. 수많은 상품평과 후기에서 특정 제품 또는 서비스에 대한 감성을 식별할 수 있다는 점에서, 감성분석은 소비자와 기업 모두에게 주목받고 있는 기술이다. 합리적인 결정을 위해, 소비자는 해당 웹사이트에서 제공하는 데이터를 참고하며, 이 데이터는 웹사이트마다의 기준에 따라 필터링된다. 하지만 제품/서비스에 따라 개인이 중시하는 부분이 다르기 때문에, 실질적으로는 다른 사용자의 의견을 참고하여 합리적인 결정을 내린다. 본 논문은 호텔의 리뷰를 여덟 가지 특성으로 구분하고, 각 특성별로 극성을 분석한다. 또한 사용자가 선호하는 특성에 가중치를 부여하여 순위를 나타내는 시스템을 제안한다. 극성분석 단계에서는 주어진 리뷰를 여덟 가지 특성으로 분류하고, 긍정/부정의 극성으로 분류하는 기계학습 알고리즘을 사용한다. 각각의 특성에 대해 가중치를 적용하여 얻을 수 있는 순서는 기존에 제공되는 순서보다 사용자의 선호도를 정확히 반영한다, 또한 본 논문의 제안을 호텔뿐만 아니라 다양한 제품/서비스에 적용하여 선호도를 반영한 순위 정보를 제공한다면 소비자의 합리적인 의사 결정에 도움을 줄 것이다.
텍스트 마이닝을 활용한 주가 방향 예측 연구에서는 대부분 뉴스, SNS 데이터를 사용하고 있다. 하지만 뉴스, SNS 데이터로부터 기업에 대한 솔직하고 생생한 정보는 얻기 어렵다는 약점이 존재한다. 본 논문에서는 실제 근무 경험이 있는 내부 직원의 기업 리뷰를 반영하여, 종업원 만족도를 활용한 주가의 방향성을 예측하는 문제를 다룬다. 머신러닝 모델별 성능평가를 통해 예측 정확도를 비교, 분석한 결과 종업원의 기업 리뷰 데이터를 추가로 이용한 주가 방향 예측 모델은 그렇지 않은 모델 대비 뛰어난 분류 성과를 보였다. 본 연구는 금융 공학에 자연어처리기술을 활용한 융합 연구로서 주가 예측 분야에서 종업원 만족도를 활용한 기존에 없던 새로운 방법론을 추구하였다. 실무적으로 주가 방향 예측 분야에 유용한 정보를 제공할 것으로 기대된다.
스마트시티에 대한 관심이 증대되고 있다. 새로운 정보통신기술, 도시계획, 도시경제발전, 보건 등의 다양한 분야가 스마트시티 연구 혹은 실무에 적용된다. 그래서 스마트시티에 대한 정의는 다양하게 진화하고 있으며 때로는 혼란도 가지고 온다. 연구자들의 전공에 따라 개별적으로 연구되고 있는 스마트시티에 관한 전반적인 리뷰연구가 필요하다고 본다. 따라서, 이 논문에서 스마트시티라는 아이디어가 어떻게 발전해 왔으며, 주요 구성요소 그리고 실제적으로 집행되어 왔는지 정리해 보고자 한다. 특히 최근 2016년부터 지금까지 진행되어 온 학술적 연구들에 대해 중점적으로 살펴보았다. 이전 초기부터의 연구 정리는 Albino외 (2015), Cochia(2014)연구를 참조하면 된다. 이 리뷰논문에서는 먼저 스마트시티의 다양한 정의에 대해 소개하고 논의하였다. 두 번째로는 스마트 시티를 구성하는 여러 가지 관련 용어를 정리하였다. 세 번째로는 스마트 시티 발전정도를 측정하려는 시도인 인덱스에 관한 연구를 정리하였다. 네 번째로는 스마트 시티 연구의 건설적 비판(critique)으로 연구방향을 제시한 자료들을 분석하였다. 다섯 번째로는 스마트시티 연구를 어떻게 분류하고 구분할지에 대한 분류 체계(taxonomy)에 대한 제시가 있다. 여섯 번째로는 최근 가장 많이 언급되고 있는 여섯 가지의 분야- 스마트 경제, 스마트 거버넌스, 스마트 리빙, 스마트 피플, 스마트 환경, 스마트 모빌리티-에 대해 리뷰 하였다.
본 논문에서는 텍스트 마이닝을 이용한 소비자의 소비패턴 분석 기법을 제안하였다. 제안하는 소비패턴 분석기법에서는 첫째, 피어슨의 상관계수를 이용하여 사용자의 평가점수에 대한 유사도를 분석하고, 둘째, 텍스트 마이닝 기법 중의 하나의 TD-IDF의 코사인 유사도를 이용하여 사용자의 리뷰들간의 유사도를 분석하고, 셋째, Sentiwordnet를 이용하여 평가점수와 리뷰의 일치성을 분석하였다. 그리고 제안하는 소비패턴 분석 기법은 평가점수의 유사도와 리뷰의 유사도를 이용하여 근접이웃들을 선정하고, 선정된 이웃에 소비패턴에 적합한 추천리스트를 제공하였다. 추천리스트의 정확도는 피어슨 상관계수가 0.79, TD-IDF가 0.73, 그리고 제안하는 소비패턴분석기법이 0.82로 나타났다. 즉, 제안하는 소비패턴분석기법은 소비자의 정량적인 평가점수와 정성적인 리뷰를 모두 이용하므로 소비 패턴을 좀 더 정확하게 분석할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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