구전(Word-of-Mouth) 활동은 오래 전부터 기업의 마케팅 과정에서 중요성을 인식하고 특히 마케팅 분야에서 많은 주목을 받아왔다. 최근에는 인터넷의 발달에 따라 온라인 뉴스, 온라인 커뮤니티 등에서 사람들이 지식과 정보를 주고 받는 방식이 다양해지면서 구전은 후기, 평점, 좋아요 등으로 입소문의 양상이 다각화되고 있다. 이러한 현상에 따라 구전에 관한 다양한 연구들이 선행되어왔으나, 이들을 종합적으로 분석한 메타 분석 연구는 부재하다. 본 연구는 학술 빅데이터를 활용해 구전 관련 연구동향을 알아내기 위해서 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 주요 연구들을 추출하고 시기별로 연구들의 주요 쟁점을 파악하는 기법을 제안하였다. 이를 위해서 1941년부터 2018년까지 인용 데이터베이스인 Scopus에서 'Word-of-Mouth'라는 키워드로 검색되는 총 4389건의 문헌을 수집하였고, 영어 형태소 분석과 불용어 제거 등 전처리 과정을 통해 데이터를 정제하였다. 본 연구는 학문 분야의 발전 궤적을 추적하는 데 활용되는 주경로 분석기법을 적용해 구전과 관련된 핵심 연구들을 추출하여 연구동향을 거시적 관점에서 제시하였고, 단어동시출현 정보를 추출하여 키워드 간 네트워크를 구축하여 시기별로 구전과 관련된 연관어들이 어떻게 변화되었는지 살펴봄으로써 연구동향을 미시적 관점에서 제시하였다. 수집된 문헌 데이터를 기반으로 인용 네트워크를 구축하고 SPC 가중치를 적용하여 키루트 주경로를 추출한 결과 30개의 문헌으로 구성된 주경로가 추출되었고, 연관어 네트워크 분석을 통해서는 시기별로 온라인 시대, 관광 산업 등 다양한 산업군 등 산업 변화가 반영돼 시대적 변화와 더불어 발전하고 있는 학술적 영역의 변화를 확인할 수 있었다.
사람들은 자신의 더 나은 선택을 위하여 끊임없이 노력한다. 이러한 이유로 추천시스템이 개발되었으며, 1990년대 초반부터 계속해서 발전하고 있다. 그 중, 협업필터링 기법은 추천시스템 분야에서 우수한 성능을 보였으며, 기계학습이 등장하면서 기계학습을 이용한 추천시스템에 관한 연구가 활발히 진행되었다. 본 연구는 앙상블 방법 중에서 스태킹 모형을 사용하여 추천시스템을 구축하며, 실제 고객의 상품 구매 데이터를 활용하여 협업필터링과 기계학습 기반 스태킹 모형으로 추천시스템을 개발하였다. 제시한 모형의 추천 성능은 기존의 협업필터링과 기계학습 기반 추천시스템과 비교하여 모형의 우수성을 확인하며, 연구결과는 스태킹 모형을 이용한 추천시스템 모형의 추천 성능이 개선됨을 확인하였다. 향후 본 연구에서 제안한 모형은 개인이나 기업이 더 나은 선택을 하여 상품을 추천할 때 도움을 줄 것으로 기대한다.
최근 다양한 분야에서 사진, 동영상 등과 같이 비정형 데이터를 이용한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이 중에서도 영상을 활용하는 연구들은 영상에 포함된 정보를 사용하기 위하여 많은 영상처리 기법들을 사용하고 있다. 에지 검출은 영상에서 정보를 추출하기 위해 많은 영상처리 응용 프로그램에서 사용되는 기본 도구이다. 그러나 잡음이 포함된 영상은 에지와 잡음이 모두 고주파 성분을 가지고 있기 때문에 에지 검출을 수행하는 것은 매우 어렵다. 본 논문은 잡음이 감소된 에지를 추출하는 방법으로 선형모형과 표준편차를 이용하였다. 화소 블록에 포함된 화소들의 표준편차와 선형모형의 적합으로 얻어진 잔차에 대한 표준편차의 차이로 에지를 검출하였다. 에지 검출의 결과는 영상처리 분야에서 대표적으로 사용되는 소벨 에지 검출기의 결과와 비교하였다. 잡음이 포함되지 않은 영상은 소벨 에지 검출 결과와 제안한 에지 검출의 결과가 유사하게 나타나고, 제안한 방법이 다양한 수준의 잡음이 추가된 영상에서 잡음에 의한 에지가 적게 나타나는 것을 확인하였다.
국내의 경우 대중교통 최소서비스 수준 분석을 통해 대중교통 접근성을 평가하고 있으나 이는 운영자 측면의 평가로 이용자 측면의 대중교통 접근성 분석은 이루어지지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 알뜰교통카드 데이터를 이용하여 이용자의 대중교통 접근성을 분석한 결과 법정동보다 법정리의 접근시간 및 거리가 크며, 대중교통 접근성이 낮은 유형을 분류하여 분석한 결과 전체 평균 접근 시간에 비해 유형 1은 95%, 유형 2는 64% 더 크게 나타났다. 이러한 대중교통 접근성 문제 해결을 위해 델파이 조사를 통한 실시간 수요대응 자율주행 대중교통차량의 효율적인 도입 방안을 제시하고자 하였다. 델파이 조사 결과 기능은 환승연계 및 D2D, 서비스는 예약 및 정보제공서비스, 노선 운영 방식은 준동적 및 동적 운영, 접근거리는 300m, 노선 운행 거리는 10km, 정시성은 5분 이내와 같이 9개 항목에 대해 전문가들의 의견이 일치하였다.
본 연구는 소셜 미디어 플랫폼 웨이보를 통해 중국에서 삼성 스마트폰을 구매한 경험이 있는 소비자와 없는 소비자들의 인식을 전반적으로 분석하였다. 본 연구에서 텍스트 마이닝, 빈도분석, 연결 중심성 분석, 의미 연결망 분석 및 CONCOR 분석 등 다양한 빅 데이터 분석 기법을 사용하였다. 분석 결과, 삼성 스마트폰에 대한 긍정적 인식은 외관 디자인, 카메라 기능, AI 기능, 화면 품질, 스펙 및 성능, 고급 브랜드 등을 포함한다. 반면 부정적 인식은 가격 문제, 사진의 노란색 문제, 충전 속도의 느림, 안전성 문제 등이 있다. 이러한 분석 결과는 향후 삼성의 중국 시장전략에 실질적인 개선을 가져오는 데 중요한 근거가 될 것이다.
온라인 쇼핑몰의 대중화로 인해 소비자는 폭 넓은 소비의 기회를 제공받고 있다. 소비자들은 온라인 쇼핑몰에서 제공되는 실제 상품을 구매한 사용자의 리뷰, 상품의 자세한 정보와 같은 정보를 활용하여 상품의 구매 여부를 결정한다. 방대한 정보가 신뢰할 수 있는 정보인지는 소비자들이 스스로 판단해야만하기 때문에 객관적이며 신뢰할 수 있는 정보의 제공이 필요하다. 본 논문에서는 신뢰할 수 있는 상품의 추천을 위해서 상품의 신뢰도를 고려한 개인화된 추천 기법을 제안한다. 제안하는 추천 기법은 개인화 추천을 위해서 사용자의 다양한 행위를 기반으로 사용자의 선호도를 판별한다. 또한, 최신의 성향을 반영하기 위해서 시간 가중치를 고려한 사용자 선호도 계산 방법을 제안한다. 마지막으로 사용자가 사용하지 않았던 상품에 대한 선호 점수를 예측하고 예측 점수가 높은 상품 중 신뢰도가 높은 상품들을 추천한다.
기관은 모든 인적, 물적 자원을 비즈니스 경쟁력으로 변환하기 위한 노력과 디지털 지식정보화 환경의 대응에 따라 ERP(Enterprise Resource Planning)을 도입 하였고 여러 성공 요인으로 열거된 요인 중에는 인적자원관리가 존재 한다. 하지만 ERP의 인적자원관리 모듈은 기능적 인사관리 역할에 머물러 있다. 인적자원을 어떻게 활용할 것인가는 인재를 탐색하고 인식하는 것으로 출발하는 것으로 시작한다. 제안한 API Gateway 기법은 ERP의 인적자원관리 모듈의 확장의 가능성을 시작으로 첫 번째, 블록체인 네트워크를 활용해 인적자원의 공유와 탐색을 위한 API의 설계와 구현을 하였고 두 번째로 정보의 위변조 방지를 위해 API와 같이 동작하는 스마트 컨트랙트(Smart Contract)를 함께 설계 및 구현 하였다. 제안한 기법은 인적자원을 적극적으로 활용할 수 있는 도구로 사용할 수 있을 뿐만 아니라 빅 데이터 기술을 활용하기 위한 완벽한 자원이 될 것이다.
기상재해를 극소화하기 위해서는 그 원인이 되는 기상현상의 규모와 거동을 명확히 감시하고 분석하여 신뢰성 있는 예측정보가 제공되어야 한다. 최근 위험기상 발생빈도가 증가하여 초단기 및 위험기상 예보의 정확도 향상을 위한 고품질 레이더 정보 활용 연구가 활발하게 진행되고 있다. 레이더는 전자파를 이용하여 강우의 양과 분포, 이동특성을 관측하는 장비로써 우리나라는 초단기적 위험기상 대응능력 향상을 추진하기 위한 목적으로 첨단 성능의 이중편파레이더 관측망을 구축하고 있다. 국내 기상관측용 레이더는 기상예보(기상청), 홍수예보(환경부), 군 작전 기상지원(국방부) 등으로 각 기관이 개별적으로 설치운영 하고 있다. 본 연구에서는 관계부처에서 운영하고 있는 레이더의 합성장을 이용하여 강수장의 상관성을 기반으로 이류(advection) 특성을 도출하였다. 정확도 있는 이류특성을 도출하기 위하여 시간해상도는 10분을 적용하였으며 가우시안 필터링 기법을 적용하여 강수장 상관분석을 수행하였다. 호우와 태풍을 대상으로 강수장의 이류패턴을 추출하여 강수장의 이동방향 및 속도를 고려한 강수량 예측기법의 적용성을 평가하였다. 본 연구 결과는 격자형 강수예측정보를 제공하여 AI 홍수예보 및 수치예보 모델의 초기조건 입력 등에 활용되어 기후변동성에 따른 대국민 안전 실현을 확보하는데 기후변화 대응전략의 핵심기술로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 덧붙어, 4차 산업혁명에 따른 수문기상 빅 데이터(big data) 통합 플랫폼을 구축하여 고해상도 홍수대응 기술 및 GIS 및 모바일 시스템을 연계한 실시간 기후재해 예·경보가 가능할 것으로 사료된다.
연구목적: 본 논문에서는 우리사회의 대체 전력 에너지원으로 적합하고 유용하게 활용 할 수 있는 태양광 발전 단지 건설 시 안전 특성화 접지에 관한 설계 기법을 제안하고자 한다. 즉, 태양광 발전 단지 내의 셀 모듈부터 전기실까지 내부 그리드의 신뢰성을 향상하고 최적화 할 수 있는 용도별 안전 접지를 적용한 사례들을 소개하고자 한다. 연구방법: 태양광 발전 단지 내 토양의 대지 고유저항을 분석하고 컴퓨터 프로그램(CDEGS)을 활용해 전격을 일으키는 접촉전압과 보폭전압을 해석하여 안전접지에 관한 계산과 산출방법에 대해 제안한다. 또한, 토양 환경을 고려한 반영구적인 접지전극의 재료 선정에 관한 연구에 중요성을 논하고자 한다. 연구결과: Wenner 4 전극법으로 측정한 데이터 중 3개 지역의 CASE별 대지 고유저항 최대값과 최소값을 얻을 수 있었고 이 두 값으로 토양의 두께를 알 수 있다. 측정된 데이터를 기본수식 ${\rho}=6.28aR$에 대입하여 MATLAB 컴퓨터 프로그램으로 계산하였다. 즉, 최소 저항값의 두께는 접지전극을 설치하기에 가장 유리한 토양 환경임을 판단 할 수 있다. 결론: 본 연구를 통해 지역의 CASE별 태양광 발전소 내부 그리드에 대지 표면에 전위상승을 억제 할 수 있는 접지시스템 설계기법을 제안하였다. 하지만 대지의 고유저항과 접지시스템에 경련변화를 실시간으로 확인 할 수 있는 모니터링 시스템과 빅 데이터를 축적 할 수 있는 스마트 디바이스의 개발이 추가적으로 연구되어야 할 것이다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권3호
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pp.523-532
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2013
데이터 마이닝은 빅 데이터에 잠재되어 있는 지식이나 패턴을 찾아내는 기술이며, 대표적인 기법 중의 하나가 연관성 규칙 마이닝이다. 이 기법은 지지도, 신뢰도, 향상도 등의 연관성 평가 기준을 기반으로 하여 각 항목들 간의 관련성을 찾아내는 데 활용되고 있다. 연관성을 평가하기 위한 기준으로 여러 가지 흥미도 측도가 개발되어 있는데, 그 중에서도 신뢰도가 가장 많이 활용되고 있으나 연관성의 방향을 알 수가 없다는 단점을 가지고 있다. 이를 보완하기 위한 측도로 순수 신뢰도가 개발되었으나. 양의 신뢰도과 음의 신뢰도의 값이 동일한 경우에는 이 측도의 값이 같아지므로 정확한 연관성 규칙을 발견할 수 없게 된다. 이러한 단점을 보완하기 위해 기여 순수 신뢰도와 비교 신뢰도가 개발되었는데 이들은 이들 측도들이 취할 수 있는 값의 범위에 대한 문제를 제외하고는 흥미도 측도로서는 매우 바람직하다고 할 수 있으나 값의 범위에 대한 문제점이 존재한다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 기여 순수 신뢰도와 비교 신뢰도의 크기를 동시에 고려한 비교 기여 순수 신뢰도를 제안하였다. 또한 예제를 통하여 그 유용성을 알아본 결과, 비교 기여 순수 신뢰도는 그 부호에 의해 연관성 규칙의 방향을 파악할 수 있는 동시에 그 값의 범위가 [-1, +1]의 값을 가지므로 행태적 해석이 가능한 것으로 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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