• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.670-672
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• 2023

본 논문에서는 소셜 미디어 약물 리뷰 데이터로부터 약물 이상 반응을 탐지하는 모델인 FC-BERT 를 기반으로 소셜 네트워크 분석을 활용하여 웹 애플리케이션을 구현하였다. FC-BERT 모델을 거쳐 나온 개체명 인식 결과 중에 같은 의미를 가진 서로 다른 약물 이상 반응 표현들을 MedDRA 부작용 사전을 참고하여 하나의 MedDRA 용어로 표준화하여 매핑했다. 해당 결과에 소셜 네트워크 분석 기법을 적용하여 생성한 상위 15 개의 ADR 동시 출현 그래프를 상위 30 개의 워드 클라우드와 함께 시각화하여 보여주는 웹 애플리케이션을 개발했다. 동시 출현 그래프는 가장 많은 리뷰에서 동시에 나타나는 ADR 쌍을 보여준다. 본 논문에서 제안한 웹 애플리케이션은 사람마다 다르게 나타나는 다양한 약물 이상 반응을 사용자에게 좀 더 접근성이 좋게 제공할 수 있을 것으로 보인다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.49-50
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• 2011

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.380-386
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• 2020

모바일 어플리케이션 시장은 스마트폰의 등장 이후로 지난 10여 년의 성장을 통해 전자기기 소프트웨어 시장에서 가장 큰 시장을 보유하게 되었다. 모바일 어플리케이션 시장의 경쟁이 심화됨에 따라, 사용자의 소비와 사용 양태에 어플리케이션 평가가 끼치는 영향력 역시 큰 폭으로 상승하였다. 이에 따라 모바일 어플리케이션을 평가하기 위한 척도에 관한 연구들이 진행됐으나, 대부분의 연구가 전문가 중심의 인터뷰 또는 설문조사와 같은 정성적인 방법에 의존하였다. 또한, 서비스 사용자의 관점이 아닌 서비스 제공자의 관점에서 평가 척도가 구성되고 있다. 하지만 최근에는 대량의 사용자 리뷰(User Review) 데이터를 통해 실제 사용자들의 어플리케이션 평가의 정량적 분석이 가능해짐에 따라, 연구자의 주관성을 최소화하는 어플리케이션 영역별 분석의 가능성이 커지고 있다. 따라서 본 연구에서는 사용자 리뷰 데이터를 활용하여 모바일 어플리케이션들에 대한 기존의 품질 평가에 대한 문제점을 보완할 수 있는 방법론을 제시하고자 한다. 이를 위해 토픽모델링 기법인 LDA(Latent Dirichlet allocation)을 적용하여, 기존의 평가 척도를 사용자 관점에서 개선하는 방법을 제안한다. 본 연구를 통해 서비스 제공자 및 연구자의 주관성으로 인한 서비스 평가의 편향을 줄이고, 소비자 관점의 모바일 어플리케이션 영역별 평가 척도를 제공할 것으로 예상된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권6호
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• pp.392-403
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• 2008

사용자가 작성한 리뷰는 다양한 활용성을 갖는 가치 있는 데이타이다. 특히 온라인 쇼핑몰에서의 상품평은 사용자의 구매 결정에 직접적인 영향을 미치는 중요한 정보이다. 본 논문에서는 실제 쇼핑몰 사이트에 있는 상품평을 분석하여 각 상품의 특징과 이에 대한 사용자의 의견을 요약하고 상품의 순위를 산정하는 상품평 분석 시스템을 설계하고 구현하였다. 상품평을 분석하는 과정에서는 자연언어처리 기법과 의미 사전을 사용한다. 의미 사전에는 상품의 특징을 표현하는 어휘와 각 어휘들의 극성(Polarity) 정보들을 반자동화된 도구들을 활용하여 정의할 수 있도록 구현하였다. 이에 더하여 문맥에 따라 다른 의미를 갖는 어휘를 의미 사전에서 정의하고 활용하는 방법에 대해서도 논의하였다. 실험은 2개 상품 분류의 20개 상품, 1796개의 실제 상품평을 수집하여 상품의 순위를 측정하고 주요 요소를 분석하는 방식으로 진행하였다. 그 중 2개 상품에 대한 63개의 상품평에 대하여 분석의 정확률과 재현율을 측정하였으며, 평균 88.94%의 정확률, 47.92%의 재현율을 나타내었다.

• 한국전자거래학회지
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• 제27권2호
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• pp.21-36
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• 2022

최근 코로나로 인해 이커머스 시장이 확대되면서 인터넷 쇼핑몰 이용률 증가와 함께 다양한 형태의 소비 패턴을 보이는 고객들이 나타나고 있다. 기업은 고객 리뷰를 통해 고객의 의견과 정보를 얻을 수 있기 때문에 온라인 플랫폼에서의 고객 리뷰 관리에 대한 연구의 필요성이 증가하고 있다. 본 연구에서는 고객들을 군집화하고 분석하였으며, 이커머스 시장에 존재하는 고객 유형을 정의하고 시장세분화를 수행하였다. 구체적으로, 본 연구는 온라인 쇼핑몰 위메프(Wemakeprice)의 고객 리뷰 데이터를 수집하여 K-means 클러스터링을 진행하였으며, 그 결과로 6개의 군집이 도출되었다. 이후 6개의 군집으로 시장세분화 된 결과를 분석하여 각 군집의 특징을 정의하고 고객관리 방안까지 함께 제시하였다. 본 연구 결과는 이커머스 시장의 고객 유형 파악과 고객관리를 용이하게 하는 자료로 사용될 것이며, 다양한 온라인 플랫폼의 고객관리 비용 절감과 수익 창출에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국전자거래학회지
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• 제21권2호
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• pp.151-161
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• 2016

개방, 공유, 참여를 특징으로 하는 웹 2.0 시대로 들어서면서 인터넷 사용자들의 데이터 생산 및 공유가 쉬워졌다. 이에 따른 데이터의 기하급수적인 증가와 함께 디지털 정보의 대부분인 비정형적 데이터(Unstructured Data)의 양도 증가하고 있다. 인터넷에서 정해진 형식 없이 자연어 형태로 만들어진 비정형 데이터 중, 특정 상품들에 대해 개인이 평가한 리뷰들은 해당 기업이나 해당 상품에 관심이 있는 잠재적 고객에게 필요한 데이터이다. 많은 양의 리뷰 데이터에서 상품에 대한 유용한 정보를 얻기 위해서는 데이터 수집, 저장, 전처리, 분석, 및 결론 도출의 과정이 필요하다. 따라서 본 연구는 R을 이용한 텍스트 마이닝(Text Mining) 기법을 사용하여 텍스트 형식의 비정형 데이터에서 자연어 처리 기술 및 문서 처리 기술을 적용하여 정형화된 데이터 값을 도출하는 방법에 대해 소개한다. 또한, 도출된 정형화된 리뷰 정보를 데이터 마이닝 기법에 적용하여 목적에 맞게 맞춤화된 리뷰 정보를 도출시키는 방안을 제시하고자 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.80-91
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• 2017

온라인 소비자들의 구매의사결정에 전자적 구전의 효과는 상당하다 볼 수 있다. 실제로 많은 선행연구에서는 온라인 리뷰를 통한 제품정보의 획득이 구매의사결정에 큰 영향을 미치고 있음을 실증적으로 검토하기도 하였다. 온라인 구전 관련 선행연구에 대한 이론적인 검토를 통해 온라인 리뷰의 유용성의 결정요인과 스마트폰 이용자들의 모바일 앱 수용과정의 영향력 관계를 살펴보고자 하였다. 모바일 앱에 대한 유용성을 평가하기 위한 특성들을 선행연구로부터 도출하였으며, 온라인 리뷰의 유용성과 성과에 대한 기대, 그리고 정보원 신뢰성이 리뷰 수용도에 미치는 영향력을 확인하기 위한 연구가설을 설정하였다. 연구가설 검증을 위해 모바일 앱을 구매(무료 또는 유료)한 경험이 있는 228명으로부터 자료를 수집, PLS(Partial Least Square) 기법을 이용하여 검증하였다. 분석결과 모바일 앱에 대한 사용자 리뷰의 신뢰성과 충분성, 도움정도 그리고 설득력이 리뷰 수용의도에 영향을 미치며, 정보원 신뢰성 역시 유의적인 영향을 미친다는 점을 확인하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권2호
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• pp.493-498
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• 2024

최근 생성형 인공지능 기술이 급속도로 발전함에 따라, 이를 실무에 활용하는 방법에 대한 관심이 높아지고 있다. 또한 사용자 요구에 부합하는 결과물을 생성하기 위한 프롬프트 엔지니어링의 중요성이 새롭게 조명되고 있다. 이러한 생성형 인공지능의 새로운 활용 가능성을 탐구하는 것은 중요한 가치를 지닐 수 있다. 본 연구는 대표적인 생성형 인공지능인 챗지피티 4.0을 활용하여 온라인 고객 리뷰 데이터 분석을 통한 효과적인 사용자 경험 평가 방법을 제안하는 것을 목적으로 한다. 사용자 경험 평가 방법은 사용자 경험 계층의 6단계 요소인 '기능성', '신뢰성', '사용성', '편의성', '감성', '의미성'을 기반으로 수행되었다. 본 연구를 위해 프롬프트 엔지니어링의 이해도를 높이고 사용자경험 계층의 명확한 개념을 파악하는 문헌연구를 수행하고, 이를 기반으로 프롬프트를 작성 및 수집된 온라인 고객 리뷰 데이터 분석을 통한 사용자 경험 평가 방법을 위한 실험이 수행되었다. 본 연구에서 우리는 사용자 경험 요소에 대한 정확한 정의 및 분류 과정에 대한 설명 입력 시, 챗지피티는 사용자 경험 평가에 대한 우수한 성능을 나타냈으나, 시간적 제약으로 다량의 데이터 분석에 한계를 나타냈음을 밝힌다. 우리는 사용자 경험 평가에 챗지피티 4.0을 활용하는 방법을 소개하고 제안함으로써 UX 분야의 발전에 공헌할 수 있는 것으로 기대한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.1-8
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• 2019

최근 '바이럴 마케팅' 으로 인해서 홍보에만 치중하는 블로그 게시물 등으로 인해 소비자의 불신이 깊어졌다. 또한, 이용후기를 거짓으로 작성하거나, 과장 확대하는 등의 마케팅 사업은 신문이나 TV 광고에 비해 가격이 저렴하면서도 효과가 커 각광받는 사업 중 하나로서 광고비 규모는 2016년 기준 '3조 3941억'으로 주요 광고수단으로 자리잡고 있다. 이러한 '바이럴 마케팅'으로부터 정보를 걸러주는 도구가 필요한 인터넷 환경이 되었다. 본 논문에서 제시하는 가짜 리뷰 필터링 어플리케이션 ADDAVICHI는 사용자가 '이벤트', '맛집' 등의 컨텐츠를 검색하면 블로그 키워등, 총 검색수, 신뢰도, 만족도 등을 추출하고 분석하여 제시한다. 신뢰도는 블로그에 있는 광고게시물 수와, 전체 게시물 수를 보여주고, 만족도는 신뢰도에서 걸러진 청정 게시물을 긍정 게시물과 부정게시물로 나눠서 보여준다. 마지막으로 키워드는 긍정 게시물에서 나온 리뷰 상위 세 단어 리스트를 보여준다. 이러한 방법으로 사용자가 광고 글로부터 벗어나서 정보를 해석할 수 있도록 지원한다.

• 지능정보연구
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• 제22권3호
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• pp.129-142
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• 2016

전자상거래에서 소비자들의 구매 의사결정에 판매 제품을 이미 구매하여 사용한 고객의 리뷰가 중요한 영향을 미치고 있다. 전자상거래 업체들은 고객들이 제품 리뷰를 남기도록 유도하고 있으며, 구매고객들도 적극적으로 자신의 경험을 공유하고 있다. 한 제품에 대한 고객 리뷰가 너무 많아져서 구매하려는 제품의 모든 리뷰를 읽고 제품의 장단점을 파악하는 것은 무척 힘든 일이 되었다. 전자상거래 업체들과 연구자들은 텍스트 마이닝을 활용하여 리뷰들 중에서 유용한 리뷰들의 속성을 파악하거나 유용한 리뷰와 유용하지 않은 리뷰를 미리 분류하는 노력을 수행하고 있다. 고객들에게 유용한 리뷰를 필터링하여 전달하는 방안이다. 본 연구에서는 문서-단어 매트릭스에서 단어의 제거 기준으로 온라인 고객 리뷰가 유용한 지, 그렇지 않은지를 구분하는 문제에서 단어들이 유용 리뷰 집합과 유용하지 않은 리뷰집합에 중복하여 등장하는 정도를 측정한 중립도를 제시한다. 제시한 중립도를 희소성과 함께 분석에 활용하여 제거할 단어를 선정한 후에 각 분류 알고리즘의 성과를 비교하였다. 최적의 성과를 보이는 중립도를 찾았으며, 희소성과 중립도에 따라 단어를 선택적으로 제거하였다. 실험은 Amazon.com의 'Cellphones & Accessories', 'Movies & TV program', 'Automotive', 'CDs & Vinyl', 'Clothing, Shoes & Jewelry' 제품 분야 고객 리뷰와 사용자들의 리뷰에 대한 평가를 활용하였다. 전체 득표의 수가 4개 이상인 리뷰 중에서 제품 카테고리 별로 유용하다고 판단되는 1,500개의 리뷰와 유용하지 않다고 판단되는 1,500개의 리뷰를 무작위로 추출하여 연구에 사용하였다. 데이터 집합에 따라 정확도 개선 정도가 상이하며, F-measure 기준으로는 두 알고리즘에서 모두 희소성과 중립도에 기반하여 단어를 제거하는 방안이 더 성과가 높았다. 하지만 Information Gain 알고리즘에서는 Recall 기준으로는 5개 제품 카테고리 데이터에서 언제나 희소성만을 기준으로 단어를 제거하는 방안의 성과가 높았으며, SVM에서는 전체 단어를 활용하는 방안이 Precision 기준으로 성과가 더 높았다. 따라서, 활용하는 알고리즘과 분석 목적에 따라서 단어 제거 방안을 고려하는 것이 필요하다.