• 만화애니메이션 연구
• /
• 통권13호
• /
• pp.115-131
• /
• 2008

본 연구는 관객이 극장용 애니메이션을 관람하고 평가하는 과정에서 어떠한 요인들이 영향을 끼치는지 분석하였다. 연구대상은 관람 후 네티즌 평점 리뷰 게시판의 평점과 언급된 평가 내용들을 중심으로 하였고, 소비형태의 평가를 측정하기 위해 선행연구를 기초로 실용적 속성과 감성적 속성으로 분류하였다. 연구결과, 실용적 속성에서는 스토리, 캐릭터, 연출, 배경미술, 배경음악 성우더빙, 특수효과 제작사 등이 평가변인들로 나타났고, 감성적 속성에서는 재미 감동, 만족, 매력, 환상, 긴장 등의 평가변인들이 나타났다. 특히 두 속성간의 변인들은 개별적으로 유의미한 정적 상관관계를 보였으며, 두 속성간의 관계가 관람 후 애니메이션 평가에 영향을 끼치는 것으로 예측되었다. 결론적으로, 애니메이션 관객은 구체적인 실용적 속성들에 대한 감성적 경험을 매개과정으로 작품 전체를 평가한다는 해석이 가능하다.

• 지능정보연구
• /
• 제29권4호
• /
• pp.309-323
• /
• 2023

온라인 리뷰의 역할이 중요해짐에 따라 유용한 리뷰를 선별하기 위해 많은 연구들이 이루어져 왔다. 유용한 리뷰는 고객들이 유용하다고 인지하는 리뷰이며, 평점, 리뷰길이, 리뷰내용 등에 영향을 받는 것으로 많은 연구에서 검증되었다. 유용한 리뷰는 소비자들의 투표에 의한 '좋아요' 수에 의해 결정되며 유용성 투표가 많을수록 소비자의 구매의사결정에 중요한 영향을 미치는 것으로 간주된다. 그러나 최근에 작성되어 많은 고객들에게 노출되지 않은 리뷰는 상대적으로 '좋아요' 수가 적을 수 있으며, 투표에 응하지 않아 '좋아요' 수가 없을 수도 있다. 따라서 유용한 리뷰를 판단하기 위해 '좋아요' 수에 의존하기 보다는 리뷰 내용을 기반으로 유용한 리뷰를 분류하고자 한다. 리뷰의 텍스트는 리뷰 유용성에 가장 큰 영향을 미치는 요인으로, 토픽 모델링, 감정분석 등 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 리뷰 텍스트에 포함된 콘텐츠와 감정의 영향을 다양하게 분석하고 있다. 본 연구에서는 글로벌 영화정보 사이트인 IMDb의 영화리뷰를 활용하여 리뷰 콘텐츠 기반의 리뷰 유용성 예측모형을 제안한다. 설명가능한 그래프 신경망인 GNN(Graph Neural Network)을 적용하여 리뷰 유용성 예측모형을 구축하고, 설명가능한 인공지능을 통해 예측모형의 한계인 모형의 해석에 대한 문제를 해결한다. 설명가능한 그래프 신경망은 리뷰들 간의 연결관계도 확인할 수 있어 유용한 리뷰 또는 유용하지 않은 리뷰에 대해 보다 신뢰할 수 있는 정보를 제공할 수 있을 것이라 기대한다.

• 소프트웨어공학소사이어티 논문지
• /
• 제27권1호
• /
• pp.8-14
• /
• 2018

클라우드 컴퓨팅이 IT 업계의 화두로 부상하면서 다양한 유형의 클라우드 서비스들이 나타났고, 다수의 클라우드 서비스들 중 사용자가 원하는 서비스를 선택하는 과정의 복잡성을 해소하기 위해 클라우드 서비스 브로커 기술이 (Cloud Service Broker, CSB)등장하였다. CSB의 핵심적인 기능 중 하나는 사용자에게 최적의 클라우드 서비스를 추천해주는 것이다. 일반적으로 CSB에서 클라우드 서비스 추천을 위해 서비스 사용자들로부터 서비스에 대한 평점을 피드백으로 받아 서비스를 평가하는 방법을 사용할 수 있다. 그러나 사용자마다 평점을 매기는 기준이 다양하므로 평점만으로 서비스를 평가하기에는 신뢰도가 떨어진다는 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 클라우드 서비스 사용자의 리뷰에 기계 학습 기반의 감정 분석(Sentiment Analysis) 기법을 적용하여 평점 기반 서비스 평가를 보완하는 방법과 이를 적용하여 구현한 CSB의 프로토타입을 제시한다. 또한 실제 클라우드 서비스 리뷰를 학습 데이터로 사용한 실험을 통해 감정분석에 사용될 수 있는 여러 학습 알고리즘의 성능을 비교한 결과를 제시한다. 본 논문에서 제안하는 서비스 평가 기법은 기존의 평점 기반 서비스 평가의 단점을 보완하며 사용자 경험 측면의 서비스 품질을 반영할 수 있다.

• 지식경영연구
• /
• 제23권3호
• /
• pp.193-212
• /
• 2022

많은 연구에서 온라인 리뷰 유용성에 영향을 미치는 다양한 요인을 발견하였다. 기존 연구에서는 주로 온라인 리뷰와 관련되는 정량적(예: 평점) 및 정서적(예: 감성점수) 요인이 리뷰 유용성에 미치는 영향을 조사했다. 온라인 리뷰는 제목과 내용을 동시에 포함하고 있지만, 기존 연구는 주로 리뷰 내용에 중점을 두고 있다. 그러나 리뷰 제목을 고려하지 않고 단순히 리뷰 내용만을 고려하면 리뷰 유용성에 영향을 미치는 요인을 조사할 때 한계가 존재한다. 이에 따라 리뷰 제목과 내용을 모두 고려하는 연구가 주목받고 있지만, 대부분의 연구는 리뷰 유용성에 대한 리뷰 내용과 제목의 영향을 독립적으로 조사하였다. 이는 리뷰 제목과 내용 간의 일치성이 리뷰 유용성에 미치는 잠재적인 영향을 간과할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 단순 노출 효과 이론을 통해 리뷰 제목과 내용 간의 텍스트 일치성이 리뷰 유용성에 미치는 영향을 확인하고, 정보 선명성, 리뷰 길이 및 정보원 신뢰성의 역할도 고려하였다. 분석 결과, 리뷰 제목과 내용 간의 텍스트 일치성은 리뷰 유용성에 부정적인 영향을 미치는 것을 확인하였다. 또한, 정보 선명성과 정보원 신뢰성은 리뷰 유용성에 대한 텍스트 일치성의 부정적인 영향을 완화한다는 것을 발견했다.

• 지능정보연구
• /
• 제22권3호
• /
• pp.23-43
• /
• 2016

최근 IT기술의 발전에 따라 많은 사람들이 자신들의 여가활동에 대한 경험을 공유하고 있으며, 역으로 다른 사람들의 여가활동에 대한 경험을 참고하여 더 나은 여가활동을 누릴 수 있는 기회를 얻게 되었다. 이러한 현상은 영화, 숙박, 음식, 여행 등 여가활동 전반에 걸쳐 나타나고 있으며, 그 중심에는 여가활동에 대한 정보를 요약하여 제공하는 수많은 사이트가 있다. 대부분의 여가활동 정보 사이트는 각 상품에 대한 평균 평점뿐만 아니라 상세 리뷰를 제공함으로써, 해당 상품을 구매하고자 하는 잠재고객의 의사결정을 지원하고 있다. 하지만 기존 대부분의 사이트는 한 단계의 평가기준에 따라 평점과 리뷰를 제공하기 때문에, 각 평가기준을 구성하는 세부요소에 대한 특징과 평가기준 별 주요 이슈를 파악하기 위해서는 상당히 많은 수의 리뷰를 직접 읽어야 한다는 불편이 따른다. 즉 사용자는 자신이 중요한 것으로 생각하는 평가기준에 대한 조건을 파악하기 위해, 많은 수의 리뷰를 하나하나 읽어보는 과정에서 많은 시간과 노력을 소비하게 된다. 예를 들어 호텔의 접근성, 객실, 서비스, 음식 등 한 단계의 평가기준만을 사용하여 평점과 리뷰를 제공하는 사이트의 경우, 접근성 중 특히 지하철역과의 거리, 객실 중 특히 욕실의 상태를 살펴보고자 하는 사용자에게 필요한 정보를 충분히 제공하지 못하게 된다. 따라서 본 연구에서는 기존 여가활동 정보 사이트의 한계, 즉 평가기준별로 입력된 리뷰를 신뢰하기 어렵다는 점과 평가기준을 구성하고 있는 세부 내용을 파악하기 어렵다는 점을 극복하기 위한 방안을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 방법론은 사용자가 별도의 구분 없이 입력한 리뷰를 그 내용에 따라 평가기준별로 자동 분류하고, 각 평가 기준 별 주요 이슈를 요약하여 제공한다. 제안 방법론은 최근 텍스트 분석에 활발하게 사용되고 있는 토픽 모델링(Topic Modeling)에 기반을 두고 있으며, 각 리뷰를 하나의 문서 단위로 사용하는 것이 아니라 리뷰를 문장 단위로 끊어 개별 리뷰 유닛(Review Unit)으로 분해한 뒤, 평가기준별로 리뷰 유닛을 재구성하여 분석한다는 측면에서 기존의 토픽 모델링 기반 연구와 큰 차이가 있다고 할 수 있다. 본 논문에서는 제안 방법론을 실제 호텔 정보 사이트에서 수집한 423건의 리뷰 문서에 적용하여 6가지 평가기준에 대해 총 4,860건의 리뷰 유닛을 재구성하고, 이에 대한 분석 결과를 소개함으로써 제안 방법론의 유용성을 간접적으로 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.316-318
• /
• 2021

영화 수익에 있어 영화의 흥행 여부는 중요한 영향을 끼친다. 영화 흥행 요인은 영화 산업의 규모가 커지면서 많은 제작사들 및 투자자들이 고려해야 하는 사항이 되었다. 따라서 영화의 흥행을 예측하기 위한 많은 모델이 연구되었다. 본 연구의 목적은 선행연구에서 흥행에 유의미한 영향을 끼친다고 밝혀진 스크린 수, 감독명, 제작사명 등의 내재적인 속성과 더불어 온라인 구전 변수를 사용하여 영화 흥행 예측 모델을 만드는 것이다. 이때 기사 수, 블로그 수와 같이 온라인 구전의 크기를 나타내는 변수들을 사용하는 대신 개봉 후 첫 주간의 관람객 리뷰를 텍스트마이닝을 이용하여 전체 리뷰 중 긍정 리뷰의 비율에 따라 점수를 매긴 후 독립변수로 사용한다. 그 후, 데이터 마이닝 기법을 활용하여 만든 모델에 앞서 언급한 독립변수를 입력 값으로 사용하여 영화의 흥행을 예측한다. 최종적으로 의사결정트리와 로지스틱회귀를 수행한 결과 영화 흥행에 영향을 주는 독립변수를 찾고 모델의 성능을 평가하였다. 로지스틱회귀의 결과 관객 수, 평점이 영화의 흥행에 특히 유의한 영향을 끼치는 변수로 선정되었고 리뷰 역시 유의한 변수로 선정되었다. 이때 만들어진 모델은 약 90%의 높은 수준의 정확도를 보여주었다. 의사결정트리의 결과 관객 수가 가장 중요한 변수로 선정되었다.

• 경영정보학연구
• /
• 제25권1호
• /
• pp.27-46
• /
• 2023

최근에는 외식 산업의 발달과 레스토랑 수요의 증가로 인해 레스토랑 추천 시스템 연구가 활발하게 제안되고 있다. 기존 레스토랑 추천 시스템 연구는 정량적인 평점 정보 또는 온라인 리뷰의 감성분석을 통해 소비자의 선호도 정보를 추출하였는데 이는 소비자의 의미론적 선호도 정보는 반영하지 못한다는 한계가 존재한다. 또한, 레스토랑이 포함하는 세부적인 속성을 반영한 추천 시스템 연구는 부족한 실정이다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 소비자의 선호도와 레스토랑 속성 간의 상호작용을 효과적으로 학습할 수 있는 딥러닝 기반 모델을 제안하였다. 먼저, 합성곱 신경망을 온라인 리뷰에 적용하여 소비자의 의미론적 선호도 정보를 추출했고, 레스토랑 정보에 임베딩 기법을 적용하여 레스토랑의 세부적인 속성을 추출했다. 최종적으로 요소별 연산을 통해 소비자 선호도와 레스토랑 속성 간의 상호작용을 학습하여 소비자의 선호도 평점을 예측했다. 본 연구에서 제안한 모델의 추천 성능을 평가하기 위해 Yelp.com의 온라인 리뷰를 사용한 실험 결과, 기존 연구의 다양한 모델과 비교했을때 본 연구의 제안 모델이 우수한 추천 성능을 보이는 것을 확인하였다. 본 연구는 레스토랑 산업의 빅데이터를 활용한 맞춤형 레스토랑 추천 시스템을 제안함으로써 레스토랑 연구 분야와 온라인 서비스 제공자에게 학술적 및 실무적 측면에서 다양한 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

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

• 한국융합학회논문지
• /
• 제10권10호
• /
• pp.153-160
• /
• 2019

본 연구는 급변하는 소셜네트워크 기반의 서비스 및 제품에 대한 평가척도와 리뷰 컨텐츠 속성이 소비자의 구매 패턴에 어떻한 영향을 주고 있는지를 분석하고자 하였다. 이러한 분석은 개인과 기업간에 밀접하고 빠르게 통합되고 있고, 네트워크와 스마트 기술이 소비활동에 다양하게 관여하고 있는 현 시점에서 리뷰와 평점의 유용성과 선험적 추정을 통해 소비 및 구매에 작용되는 변화하는 소비자의 거래 환경을 확인 할 수 있다. 본 연구를 위해 계층분석기법(AHP)과 델파이(Delphi)기법을 적용하여 상위 평가기준 변수를 유용성, 기술성, 가치성으로 분류하고, 각각의 하위변수는 3개의 요인으로 그룹화 해서 평가 가중치를 통해 중요도를 분석하였다. 분석결과 유용성의 내구요인과 기술성의 혁신요인 그리고 가치성의 비용요인 및 품질요인 등으로 중요도를 분석할 수 있었다. 따라서 본 연구는 주요 요인을 검증하면서 제공되는 리뷰 평점과 포스팅 정보의 신뢰성을 동시에 분석하여 다양한 방법으로 경제활동에 참여하는 소비자와 기업에 보완적이고 추가적인 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제27권3호
• /
• pp.201-207
• /
• 2022

본 논문에서는 영화 추천 시 평점뿐 아니라 사용자 리뷰도 함께 사용하는 영화 추천 모형을 제안한다. 제안 모형은 고객의 선호도를 다기준 관점에서 이해하기 위해, 사용자 리뷰에 속성기반 감성분석을 적용하도록 설계되었다. 이를 위해, 제안 모형은 고객이 남긴 리뷰를 다기준 속성별로 나누어 암시적 속성을 파악하고, BERT를 통해 이를 감성 분석함으로써 각 사용자가 중요시 생각하는 속성을 선별적으로 협업필터링에 결합하여 추천 결과를 생성한다. 본 연구에서는 유용성을 검증하기 위해 제안모형을 실제 영화 추천 사례에 적용해 보았다. 실험결과 전통적인 협업필터링 보다 제안 모형의 추천 정확도가 향상되는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 개인의 특성을 고려하여 모형을 선별하여 사용하는 새로운 접근법을 제시하였고, 속성 각각에 대한 평가 없이 리뷰로부터 여러 속성을 파악할 수 있는 방법을 제시했다는 측면에서 학술적, 실무적 의의가 있다.