• 감성과학
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• 제19권2호
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• pp.43-54
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• 2016

본 연구에서는 소비자 혁신성이 온라인 패션광고의 지속가능성에 대한 평가와 광고제품 구매의도에 미치는 영향을 분석하였다. 인터넷과 모바일의 온라인 패션광고를 접한 경험이 있는 소비자를 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 최종 573명의 데이터가 분석되었다. 수집된 자료는 요인분석, t 검증, 중회귀분석을 사용하여 분석하였다. 소비자 혁신성 평균값을 중심으로 혁신성이 높은 집단과 낮은 집단을 구분하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 온라인 패션광고의 지속가능성 개념은 광고표현의 객관성, 광고표현의 비유해성, 개인정보의 보호성, 웹이용 비침해성 등 4개 요인의 하위차원으로 구성되었음을 확인하였다. 둘째, 소비자 혁신성이 높은 집단이 낮은 집단에 비해 인터넷 사용시간 뿐만 아니라 온라인 광고경험이 유의하게 높았다. 그리고 소비자 혁신성 높은 집단이 낮은 집단에 비해 온라인 패션광고의 하위 차원 중에서 개인정보 보호성, 웹이용 비침해성, 광고표현 객관성을 유의하게 높게 인식하고 있었다. 마지막으로, 소비자 혁신성이 높은 집단에서는 광고표현 객관성, 웹이용 비침해성이 광고제품의 구매의도에 유의한 영향을 미쳤으며, 소비자 혁신성이 낮은 집단에서는 광고표현 객관성, 개인정보 보호성이 광고제품의 구매의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권10호
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• pp.669-678
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• 2013

최근 휴대용 기기들이 대중화되어 한 사람이 하나 이상의 휴대용 기기를 소지하고 있고 스마트폰 활용도 또한 늘어나는 추세이다. 스마트폰이 많이 보급됨에 따라 폭발적으로 스마트폰의 애플리케이션 활용이 늘어나고 있다. 현재의 애플리케이션 스토어는 플랫폼별로 애플리케이션을 개발해줘야 하는 종속적인 면이 있다. 앱스토어는 크게 애플의 앱스토어와 구글의 안드로이드 마켓으로 양분되어 있고 각 플랫폼에 맞춰 애플리케이션이 개발되어야 한다. 각각의 플랫폼에 맞춰서 애플리케이션을 개발하면 개발 비용은 2배에 근접하고 다른 소규모 플랫폼(Ex 바다)들은 애플리케이션 개발자들을 모아야만 자신들의 플랫폼에 맞는 애플리케이션이 나오는 단점이 있다. 이러한 플랫폼에 맞춰서 개발된 네이티브 애플리케이션의 범용성에 대한 해결책과 모바일에서의 다양한 요구사항을 수용하기 위해 웹 애플리케이션이 각광받고 있다. 웹 애플리케이션은 플랫폼에 종속되지 않고 어느 휴대용 기기에서도 동작하기 때문에 각 플랫폼별로 개발하지 않아도 된다는 장점이 있다. 따라서 웹 애플리케이션 스토어끼리의 연동 프로토콜을 통해 애플리케이션을 연동하여 어느 웹 애플리케이션 스토어에서도 볼 수 있고 특정 플랫폼에 구애받지 않는 거대한 시장이 생겨날 수 있다. 하지만 아직 웹 애플리케이션 스토어라는 표준이 없고 존재하는 웹 애플리케이션 스토어가 없다. 이를 위해 본 논문에서는 연동에 관한 프로토콜을 제안하고 구현을 통해 기존의 애플리케이션 스토어의 단점을 보완할 수 있는 방법을 제시한다.

• 실천공학교육논문지
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• 제9권1호
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• pp.69-75
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• 2017

본 논문에서는 현재 공공직업교육훈련기관으로서 한국폴리텍대학 국내 기존의 설립된 캠퍼스 및 신설 캠퍼스와의 지역별, 산업별, 수요분석을 통한 규모 영향 요인에 대한 연구하였다. 37개 캠퍼스 중 3년간 입학, 양성, 취업에 대한 데이터를 분석하여 한국폴리텍대학 유형별 5개 캠퍼스를 샘플링, 문헌분석을 통해 도출된 내용과 심층분석 결과를 융합하여 지역별 캠퍼스가 허브 역할을 주도적으로 할 수 있도록 시사점을 도출하여 발전 방향을 모색하였다. 유형별 5개 캠퍼스 선정은 향후 37개 캠퍼스를 분석하기 위한 선행연구임을 밝혀둔다. 연구결과 본 논문에서도 확인한 바와 같이 고등학교 졸업생 수, 취업자 수, 인근 산업단지 입지 여부, 그리고 정책적 변수 등 객관적인 지표를 통한 수요분석은 매우 중요하며 현실을 잘 반영하고 있는 것으로 나타났다. 따라서 신설캠퍼스와 관련된 의사결정에 있어 객관적인 지표를 통한 수요분석은 사전분석단계에서 반드시 필요하다고 판단된다. 이와 함께 본 논문에서 제안한 일반적인 자료, 즉 모든 지역에 공통적으로 적용할 수 있는 변수 이외에도, 특정 입지를 고려할 때에는 지역의 수요 특성을 반영할 수 있는 자로도 함께 고려해야 한다는 중요성을 시사한다.

• 예술경영연구
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• 제56호
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• pp.145-188
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• 2020

본 연구는 문화소비에서 개인의 경험을 질적으로 살필 필요성을 제기하는 경험 중심의 관점에서 출발한다. 특히, 오프라인 기반 사회적 관계 뿐 아니라 온라인 기반의 정보 탐색 및 교류 행동을 공연 경험으로 연계시켜 공연 경험의 여정을 심층적으로 분석하고자 하였다. 이를 위하여 2명을 연구 단위로 설정하여 15팀(30명)을 대상으로 심층 인터뷰를 진행하였다. 특히, 공연 여정을 포착하기 위하여 공연 전과 후 2회의 인터뷰를 하고 모바일앱 기반 자기기록 데이터를 수집하였다. 연구 결과, 공연 경험을 증폭시키고 취향을 공고화하는데 소셜플랫폼 기반의 미디어와 그 안에서의 교류가 공연전후로 중요한 기능을 하고 있다는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 공연 동반자의 가치 및 취향 리더와 팔로워 관계를 발견함에 따라 공연 관람에서의 관계적 측면을 이해할 수 있었다. 그리고 각각의 발견마다 열성 관객, 관심 관객 및 무관심 관객의 차이가 관찰되었다. 이로부터 공연 경험을 공연 그 자체에만 국한된 것이 아니라 그 전후의 커뮤니케이션 활동을 포괄하여 이해해야 하며, 개인 혼자의 경험이 아닌 사회적 관계 속에서 공연 관람이라는 소비가 발생한다는 점을 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.125-144
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• 2023

최근 ChatGPT 등 거대언어모델(Large Language Models)의 활용은 대화형상거래, 모바일금융 서비스 등 다양한 분야에서 사용이 증가하고 있다. 그러나 주로 기존 문서를 학습하여 만들어진 거대언어모델은 문서에 내재된 인간의 다양한 편향까지도 학습할 수 있다. 그럼에도 불구하고 거대언어모델에 편향과 차별의 양상에 대한 비교연구는 거의 이루어지지 않았다. 이에 본 연구의 목적은 거대언어모델안에 9가지 차별(Age, Disability status, Gender identity, Nationality, Physical appearance, Race ethnicity, Religion, Socio-economic status, Sexual orientation)의 존재유무 또는 그 정도를 점검하고 발전 방안을 제안하는 것이다. 이를 위해 차별 양상을 특정하기 위한 도구인 BBQ (Bias Benchmark for QA)를 활용하여 ChatGPT, GPT-3, Bing Chat 등 세가지 거대언어모델을 대상으로 비교하였다. 평가 결과 거대언어모델에 적지 않은 차별적 답변이 관찰되었으며, 그 양상은 거대언어모델에 따라 차이가 있었다. 특히 성차별, 인종차별, 경제적 불평등 등 전통적인 인공지능 윤리 이슈가 아닌 노인차별, 장애인차별에서 문제점이 노출되어, 인공지능 윤리의 새로운 관점을 찾을 수 있었다. 비교 결과를 기반으로 추후 거대언어모델의 보완 및 발전 방안에 대해 기술하였다.

• 지능정보연구
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• 제19권1호
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• pp.57-77
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• 2013

소셜 미디어는 모바일 어플리케이션과 웹에서 가장 많이 사용되는 미디어 중 하나이다. Nielsen사의 보고서에 따르면 소셜 네트워크 서비스와 블로그가 온라인 사용자의 주 활동 공간으로 사용되고 있으며, 미국인 중에서 온라인 활동이 왕성한 5명의 사용자중 4명은 매일 소셜 네트워크 서비스와 블로그를 방문하고 온라인 활동 시간의 23%를 소비한다고 집계하고 있다. 미국의 인터넷 사용자들은 야후, 구글, AOL 미디어 네트워크, 트위터, 링크드인 등과 같은 소셜 네트워크 서비스중 페이스북에서 가장 많은 시간을 소비한다. 최근에는 대부분의 회사들이 자신의 특정 상품에 대하여 "페이스북 페이지(Facebook Page)"를 생성하고 상품에 대한 프로모션을 진행한다. 페이스북에서 제공되는 "좋아요" 옵션은 페이스북 페이지를 통해 자신이 관심을 가지는 상품(아이템)을 표시하고 그 상품을 지지할 수 있도록 한다. 많은 영화를 제작하는 영화 제작사들도 페이스북 페이지와 "좋아요" 옵션을 이용하여 영화 프로모션과 마케팅에 이용한다. 일반적으로 다수의 스트리밍 서비스 제공업들도 영화와 TV 프로그램을 즐기며 볼 수 있는 서비스를 사용자들에게 제공한다. 이 서비스는 일반 컴퓨터와 TV 등의 단말기에서인터넷을 통해 영화와 TV 프로그램을 즉각적으로 제공할 수 있다. 스트리밍 서비스의 선두 주자인 넷플릭스는 미국, 라틴 아메리카, 영국 그리고 북유럽 국가 등에 3천만 명 이상의 스트리밍 사용자가 가입되어 있다. 또한 넥플릭스는 다양한 장르로 구성된 수백만 개의 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있다. 하지만 수많은 콘텐츠로 인해 사용자들은 자신이 선호하는 장르에 관련된 영화와 TV 프로그램을 찾기 위해 많은 시간을 소비해야 된다. 많은 연구자들이 이러한 사용자의 불편함을 줄이기 위해 아이템에 대한 사용자가 보지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 높은 예측값을 갖는 아이템을 사용자에게 제공하기 위한 추천 시스템을 적용하였다. 협업적 여과 방법은 추천 시스템을 구축하기 위해 가장 많이 사용되는 방법이다. 협업적 여과 시스템은 사용자들이 평가한 아이템을 기반으로 각 사용자 간의 유사도를 측정하고 목적 사용자와 유사한 성향을 가진 사용자 그룹을 결정한다. 군집된 그룹은 이웃 사용자 집단으로 불리며 이를 이용하여 특정 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 예측 값이 높은 아이템을 목적 사용자에게 추천해 준다. 협업적 여과 방법이 적용되는 분야는 서적, 음악, 영화, 뉴스 및 비디오 등 다양하지만 논문에서는 영화에 초점을 맞춘다. 이 협업적 여과 방법이 추천 시스템 내에서 유용하게 활용되고 있지만 아직 "희박성 문제"와 "콜드 스타트 문제" 등 해결해야 할 과제가 남아있다. 희박성 문제는 아이템의 수가 증가할수록 아이템에 대한 사용자의 로그 밀도가 감소하는 것이다. 즉, 전체 아이템 수에 비해 사용자가 아이템에 대해 평가한 정보가 충분하지 않기 때문에 사용자의 성향을 파악하기 어렵고, 이로 인해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대해서 선호도를 추측하기 어려운 것을 말한다. 이 희박성 문제가 포함된 경우 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자들에게 제공되는 아이템 추천의 질이 떨어지게 된다. 콜드 스타트 문제는 시스템 내에 새로 들어온 사용자 또는 아이템으로 지금까지 한 번도 평가를 하지 않은 경우에 발생한다. 즉, 사용자가 평가한 아이템에 대한 정보가 전혀 포함되어 있지 않거나 매우 적기 때문에 이러한 경우 또한 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도 예측의 정확성이 감소되게 된다. 본 논문에서는 영화 추천 시스템에서 발생될 수 있는 초기 사용자 문제를 해결하기 위하여 사용자가 평가한 영화와 소셜 네트워크 서비스로부터 추출된 사용자 선호 장르를 활용하여 사용자 군집을 형성하고 이를 활용하는 방법을 제안한다. 소셜 네트워크 서비스로부터 사용자가 선호하는 영화 장르를 추출하기 위해 페이스북 페이지의 '좋아요' 옵션을 이용하며, 이 '좋아요' 정보를 분석하여 사용자의 영화 장르 관심사를 추출한다. 페이스북의 영화 페이지는 각 영화를 위한 페이스북 페이지로 구성되고 있으며, 사용자는 자신의 선호도에 따라서 "좋아요" 옵션을 선택할 수 있다. 사용자의 페이스북 정보는 페이스북 그래프 API를 활용하여 추출되고 이로부터 사용자 선호 영화를 알 수 있게 된다. 시스템에서 활용되는 영화 정보는 인터넷 영화 데이터베이스인 IMDb로부터 획득한다. IMDb는 수많은 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있으며, 각 영화에 관련된 배우 정보, 장르 및 부가 정보들을 포함한다. 논문에서는 사용자가 "좋아요" 표시를 한 영화 페이지를 이용하여 IMDb로부터 영화 장르 정보를 가져온다. 그리고 추출된 영화 장르 선호도와 본 시스템에서 제안하는 영화 평가 항목을 이용하여 유사한 이웃 사용자 집단을 구성한 후, 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 높은 예측 값을 갖는 아이템을 사용자에게 추천한다. 본 논문에서 제안한 사용자의 선호 장르 기반의 사용자 군집 기법을 이용한 시스템을 평가하기 위해서 IMDb 데이터 집합을 이용하여 사용자 영화 평가 시스템을 구축하였고 참가자들의 영화 평가 정보를 획득하였다. 페이스북 영화 페이지 정보는 참가자들의 페이스북 계정과 페이스북 그래프 API를 통해 획득하였다. 사용자 영화 평가 시스템을 통해 획득된 사용자 데이터를 제안하는 방법에 적용하였고 추천 성능, 품질 및 초기 사용자 문제를 벤치마크 알고리즘과 비교하여 평가하였다. 실험 평가의 결과 제안하는 방법을 적용한 추천 시스템을 통해 추천의 품질을 10% 향상시킬 수 있었고, 초기 사용자 문제에 대해서 15% 완화시킬 수 있음을 볼 수 있었다.

• 경영과정보연구
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• 제39권2호
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• pp.181-193
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• 2020

본 연구는 최근에 이슈가 되고 있는 텍스트마이닝을 활용하여 소비자 인식을 분석한 연구이다. 이를 위해 삼성갤럭시 Youtube 광고에 대한 소비자 리뷰 분석을 통해 소비자들이 가지고 있는 삼성 갤럭시에 대한 인식을 분석하였다. 분석을 위해 Youtube 광고의 소비자 리뷰 1,819개를 추출하였다. 이를 데이터 전처리 과정을 거쳐 광고와 관련된 키워드를 명사, 형용사, 부사로 분류하여 추출하였다. 이후 빈도 분석 및 감성 분석을 실시하였으며 마지막으로 구조적 등위성 분석을 통한 군집화를 실시하였다. 본 연구 결과를 간략히 요약하면 다음과 같다. 첫 번째 가장 많이 언급된 단어는 갤럭시 노트(n=217), 좋음(n=135), 펜(n=40), 기능(n=29) 등으로 나타났다. 이는 소비자들이 광고를 통해 "갤럭시 노트", "좋음", "펜", "기능"은 삼성 핸드폰 제품에 대해 기능적인 면이 좋고, 노트 펜에 대해서 긍정적으로 높게 인식한다고 판단할 수 있다. 추가적으로 "삼성페이", "혁신", "디자인", "아이폰" 등에 대한 인식은 삼성 핸드폰에 대해 혁신적인 디자인과 삼성페이의 기능적인 면에서 상당히 좋은 평가를 하는 것을 알 수 있다. 두 번째, Youtube 광고에 대한 감성분석 결과이다. 감성 분석 결과 감성강도 비율이 긍정(75.95%)로 부정(24.05%)보다 높게 나타났다. 이는 소비자들이 삼성 갤럭시 모바일폰에 대해 긍정적으로 인식하고 있음을 의미한다. 감성 키워드 분석 결과 긍정키워드의 경우는 "좋다", "후하다", "혁신적", "최고다", "빠르다", "예쁘다" 등으로 나타났으며, 부정키워드의 경우는 "겁난다", "울고싶다", "불편", "아쉽다", "싫다" 등이 추출되었다. 본 연구이 시사점은 기존 광고에 대한 소비자 인식 연구를 살펴보면 대부분 정량적 분석 방법에 의한 연구가 대부분이었다. 본 연구에서는 광고에 대한 정량적 연구 방법에서 탈피하여 정성적 연구를 통해 소비자 인식분석을 시도하였다. 이는 향후 연구에도 많은 영향을 미칠 것으로 판단되며, 정성적 연구를 통해 소비자 인식 연구의 출발점이 될 것으로 확신한다.