• 지식경영연구
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• 제25권1호
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• pp.43-66
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• 2024

디지털 기술의 발전으로 브랜드와 소비자 간 커뮤니케이션 방식이 혁신적으로 변화하고 있다. 이러한 변화의 일환으로, 나이키와 아디다스와 같은 스포츠 브랜드들은 자체 러닝 앱을 통해 소비자들과 상호작용을 강화하고, 브랜드 경험을 통한 충성도 강화에 노력하고 있다. 하지만 이러한 브랜드 자체 플랫폼이 충성도 및 옹호도에 미치는 직접적 영향과 개선점에 대한 심도 깊은 연구는 더 많이 필요한 상황이다. 이에 본 연구는 2020년 1월부터 2023년 10월까지의 나이키 런 클럽(NRC)과 아디다스 런타스틱 앱 영어 리뷰 3,715건을 텍스트 마이닝 기법으로 분석하고, 브랜드 플랫폼이 소비자 충성도와 옹호에 끼치는 영향을 살펴보고자 하였다. 특히 '추천 리뷰' 155건에 대해 감성 분석 및 토픽모델링으로 심층 비교 분석하여, '핫 로열티'를 일으키는 이유와 두 브랜드에 대한 소비자 인식의 차이점을 찾고자 하였다. 그 결과 NRC는 개인화된 코칭과 감성적 교류를 제공하는 '동반자'로, 아디다스 런타스틱은 기능적 신뢰성에 초점을 맞춘 '도구'로 인식되는 차이를 발견했다. 이는 유사 기능의 앱에 대해서도 브랜드 별 소비자 인식과 성향은 다양할 수 있음을 시사하며, 브랜드 관리자는 이러한 차이를 플랫폼 디자인 및 기획에 세심하게 반영해야 함을 강조한다. 더불어, 기술적 오류가 브랜드에 대한 부정적 인식으로 직접 이어지는 경향이 공통적으로 확인되어, 앱 성능 개선과 관리의 중요성을 부각시킨다. 본 연구는 브랜드별 소비자 성향 파악과 그에 따른 맞춤 기술 도입이 브랜드 충성도와 옹호에 영향을 끼친다는 점을 실질적 데이터를 기반으로 보였다는 점에서 기존 연구 및 실무에 새로운 통찰과 실행 가이드 제공으로 기여한다.

• 한국조경학회지
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• 제49권2호
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• pp.61-73
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• 2021

본 연구는 사용자의 경험에 의해 생성된 SNS 데이터를 활용하여 이용자의 경관 인식과 경관 특성을 파악하고자 하였다. 이에 섬에서 나타나는 주요 장소와 경관은 어떻게 인지하고 있는지, 주요 경관 특성은 무엇인지 온라인상의 텍스트 데이터와 사진 데이터를 활용하여 분석하였다. 텍스트 데이터는 텍스트마이닝과 네트워크 구조분석을 시행하였으며, 사진 데이터는 경관파악모델과 색채분석을 실시하였다. 연구의 결과는 첫째, 박지·반월도 주제어의 빈도분석 결과, 지역 경관 대상 키워드인 '퍼플교', '두리마을'과 장소, 행태, 경관 이미지 키워드를 도출할 수 있었으며, 이 중 경관 이미지는 감성분석을 동시해 수행함으로써 긍정의 키워드와 함께 도출하여 경관 대상 및 인식을 파악할 수 있었다. 둘째, 네트워크 구조 분석 결과, 주요 키워드와 도출되지 않은 키워드간의 연결을 보다 구체적으로 분석할 수 있어 색채를 활용한 경관 조성이 지역 활성화에 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다. 셋째, 경관파악모델을 활용하여 분석한 결과, 주대상인 '퍼플교', '두리마을'을 활용한 선호 경관을 조성하기 위해선 인공요소가 배제되고, 원경으로 대상장인 바다와 하늘이 보이는 조망점을 설정하는 것이 효과적일 것으로 파악되었다. 넷째, 박지·반월도는 색채를 테마로 하여 조성한 최초의 섬으로 인공시설물에 사용된 색채는 주변 환경과 유사한 색채 계열, 상반되는 명도, 채도 값으로 주변 환경과 조화를 이루고 있음을 알 수 있었다. 본 연구는 경관분야에서 방문객이 직접 업로드한 온라인 데이터를 활용하여 이용자의 인식과 경관 대상을 파악하였다. 또한, 텍스트 및 사진 데이터를 모두 활용하여 경관 인식 및 특성을 파악한 것은 어떤 경관과 자원을 선호하고 인지하고 있는지 구체적으로 파악할 수 있다는 점에서 큰 의의가 있다. 또한, 지역의 경관에 대해 방문객의 인식을 파악함에 있어 정량적인 빅데이터 분석 방법과 정성적인 경관파악모델을 활용함은 대규모 이용자의 인식을 파악하고, 결과를 바탕으로 이루어지는 논의를 통해 경관을 보다 구체적으로 이해할 수 있을 것이다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.21-29
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• 2017

3D프린팅 기술의 발달은 표준화된 디자인적 요소를 추출하여 소품종 대량생산하던 2차 혹은 3차 산업시대의 생산방식에서 벗어나, 창작자의 개성을 반영한 창작물을 대량으로 제작할 수 있는 다품종 대량생산 및 개인 맞춤형 생산의 시대를 새롭게 만들어 가고 있다. 그러나 이렇게 3D프린팅을 통해 다품종 대량생산 혹은 개인 맞춤형 제작이 가능하기 위해서는 3D모델링 소프트웨어를 사용해야 하며, 이 소프트웨어가 어떤 기능을 지원하는지에 따라 창작물의 형태와 유형이 달라질 수 있다. 본 연구는 한국에서 3D프린터를 사용하여 창작활동을 하는 사람들이 자신의 작업에 활용하는 3D모델링 소프트웨어가 무엇이며, 이 소프트웨어를 통해 어떤 유형의 창작물을 제작하고 있는지를 파악함으로써 3D프린팅 창작자들의 활동을 소프트웨어적으로 지원할 수 있는 방향을 제안하고자 이루어졌다. 이를 위해 한국 최대의 3D프린팅 창작자 커뮤니티인 오픈크리에이터즈의 회원 60명에게 3D프린팅 창작을 위해 사용해본 3D모델링 소프트웨어, 3D프린팅에 가장 적합한 3D모델링 소프트웨어, 해당 소프트웨어를 통해 자주 출력하는 창작물의 유형에 대해 설문조사를 실시한 후, 설문조사 참가자들의 응답비율과 응답내용을 분석하였다. 결과적으로 한국의 3D 프린팅 창작자들은 Rhino와 123D Design을 주로 사용하고 있음을 확인할 수 있었고, Rhino는 3D프린터 산업 종사자들 중심으로 시제품, 샘플, 실물모형을 제작하는 것에 사용하며, 123D Design은 교육보조도구, 액세서리, 가정용 인테리어 소품 등의 교육 및 취미활동에 사용함을 확인할 수 있었다. 결론적으로 Rhino와 같은 실무형 소프트웨어와 123D Design과 같은 입문자 교육 및 개인 제조형 소프트웨어를 별도로 개발하는 것이 필요함과 특정 산업유형에 특화된 3D모델링 소프트웨어를 개발하여 한국의 개인 창작자들을 지원하는 것이 필요함을 제안하였다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제32권3호
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• pp.97-110
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• 2020

본 연구는 스마트폰이나 인터넷으로 쉽게 접할 수 있고 파급력이 높은 카드뉴스 형태로 우유 섭취를 습관화 하는 과학적 근거에 기반한 성인용 우유 교육 교재 콘텐츠를 개발하는 것에 목적을 두었다. 카드뉴스는 문헌 인용 및 참여적 디자인 방법을 적용하여 [정보 요구도 분석→ 정보의 범위 및 주제 선정→ 콘텐츠 시안 작성→ 카드뉴스 시안 개발→ 카드뉴스 시안 검토→카드뉴스 최종안 완성] 단계를 밟아 개발함으로써 체계적이고 정확한 결과물을 생성하고자 하였다. 카드뉴스에 담을 주제 선정은 문헌 분석과 함께 편의추출법으로 선정한 성인 남녀 10명(만나이 32.0±6.4세)을 대상으로 포커스 그룹 인터뷰를 실시하는 방식에 의해 이루어졌다. 이 결과 콘텐츠 시안은 성인의 하루 칼슘 섭취량과 우유의 영양성분, 우유 섭취와 건강, 우유 섭취와 체중관리, 우유에 대한 잘못된 정보 바로 잡기, 우유의 바른 선택방법, 흰우유를 섭취해야 하는 이유와 권장기준, 우유 섭취방법, 우유를 이용한 간단한 요리로 구성하였으며 장별로 인용한 문헌을 제시하였다. 콘텐츠 시안 작성 시 주제별로 성인기의 식습관, 생활습관, 영양 및 건강 관심사를 반영하면서 사용자가 알고 싶어하는 몇가지 정보를 선별하여 담도록 하였다. 카드뉴스 시안 개발은 경험이 풍부한 전문가가 콘텐츠 시안을 성인이 이해하기 쉬운 텍스트로 바꾸고 주제와 어울리는 이미지, 그래프, 그림 등을 전문프로그램을 사용해 제시하는 방식으로 이루어졌다. 카드뉴스 시안에 대해 연구자가 1차 수정한 후 전문가 자문을 받았으며, 또한 성인 남녀 50명(만나이 42.7±10.2세)을 대상으로 5점 척도로 만족도 설문조사를 실시하였다. 설문조사 결과 만족도는 문항별로 5점 만점 중 4점 이상으로 높아 교육 효과를 낼 수 있을 것으로 기대되었다. 전문가 자문 및 설문조사 결과를 반영하여 수정한 후 11장 분량의 카드뉴스 최종안을 완성하였다. 따라서 본 연구에서 성인이 손쉽게 접근하고 활용할 수 있는 모바일용 우유 교육 교재를 카드뉴스로 개발하였으며 이는 친근하면서 체계적인 우유 교육을 통해 성인기의 우유 섭취 증대와 영양·건강 향상 효과를 낼 것으로 생각된다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.57-78
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• 2020

인터넷의 발달로, 소비자들은 이커머스에서 손쉽게 상품 정보를 확인한다. 이때 활용되는 상품 리뷰는 사용자 경험을 토대로 작성되어 구매의사결정의 효율성을 높일 뿐만 아니라 상품 개발에 도움을 주기도 한다. 하지만, 방대한 양의 상품 리뷰에서 관심있는 평가차원의 세부내용을 파악하는 데에는 많은 시간과 노력이 소비된다. 예를 들어, 노트북을 구매하려는 소비자들은 성능, 무게, 디자인과 같은 평가차원에 대해 각 차원별로 비교 상품의 평가를 확인하고자 한다. 따라서 본 논문에서는 상품 리뷰에서 다차원 상품평가 점수를 자동적으로 생성하는 방안을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 방안은 크게 2단계로 구성된다. 사전준비 단계와 개별상품평가 단계로, 대분류 상품군 리뷰를 토대로 사전에 생성된 차원분류모델과 감성분석모델이 개별상품의 리뷰를 분석하게 된다. 차원분류모델은 워드임베딩과 연관분석을 결합함으로써 기존 연구에서 차원과 단어들의 관련성을 찾기 위한 워드임베딩 방식이 문장 내 단어의 위치만을 본다는 한계를 보완한다. 감성분석모델은 정확한 극성 판단을 위해 구(phrase) 단위로 긍부정이 태깅된 학습데이터를 구성하여 CNN 모델을 생성한다. 이를 통해, 개별상품평가 단계에서는 구 단위의 리뷰에 준비된 모델들을 적용하고 평가차원별로 종합함으로써 다차원 평가점수를 얻을 수 있다. 본 논문의 실험에서는 대분류 상품군 리뷰 약 260,000건으로 평가모델을 구성하고, S사와 L사의 노트북 리뷰 각 1,011건과 1,062건을 실험데이터로 활용한다. 차원분류모델은 구로 분해한 개별상품 리뷰를 6개 평가차원으로 분류했고, 기존 워드임베딩 방식보다 연관분석을 결합한 모델의 정확도가 13.7% 증가했음을 볼 수 있었다. 감성분석모델은 문장보다 구 단위로 학습한 모델이 평가차원을 면밀히 분석함으로써 29.4% 더 높은 정확도를 보임을 확인했다. 본 연구를 통해 판매자, 소비자 모두가 상품의 다차원적 비교가 가능하다는 점에서 구매 및 상품 개발에 효율적인 의사결정을 기대할 수 있다.