• 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.

• 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.