• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.17 no.9
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• pp.39-47
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• 2012

The opinion of user on a certain product is expressed in positive/negative sentiments for specific features of it. In some cases, they are expressed for a holistic part of homogeneous specific features, or expressed for product itself. Therefore, in the area of opinion mining, name of opinion features to be extracted are specific feature names, holonyms for theses specific features, and product names. However, when the opinion target is described with product name or holonym, sometimes it may not match feature name of opinion sentence to true opinion target intended by the reviewer. In this paper, we present a method to extract opinion targets from opinion sentences. Most importantly, we propose a method to extract true target from the feature names mismatched to a intended target. First, we extract candidate opinion pairs using dependency relation between words, and then select feature names frequently mismatched to opinion target. Each selected opinion feature name is replaced to a specific feature intended by the reviewer. Finally, in order to extract relevant opinion features from the whole candidate opinion pairs including modified opinion feature names, candidate opinion pairs are rearranged by the order of user's interest.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.220-222
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• 2005

전자상거래의 발전은 필연적으로 상품 데이터베이스화를 수반하게 되었다. 이 상품 데이터베이스에 존재하는 각 상품들의 속성값들의 연관관계 추출은 검색- 유의어 추출 혹은 클러스터링등에 활용될 수 있다. 본 논문에서는 상품 속성값들의 연관관계 추출을 위하여 해쉬 테이블에 기반한 트리 형태 자료구조을 제안한다. 그리고 이 자료구조를 이용하여 상품 데이터에이스의 각 속성값 간의 연관관계를 threshold를 이용하여 선형 시간에 추출하는 알고리즘을 제시한다. 마지막으로, Support를 이용하여 트리의 탐색 공간을 줄이는 방식으로 최적화를 시키는 기법을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.257-259
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• 2013

상품평은 구매 예정자의 의사 결정에 큰 도움을 준다. 그러나 하나의 상품에 관한 상품평의 수가 많고 의견도 다양하여 모든 상품평을 읽고 상품에 대한 직관적인 판단을 내리기가 어렵다. 본 논문에서는 하나의 상품에 대한 모든 상품평을 분석하고 각각의 속성별로 극성(긍정, 부정) 정보를 추출하여 구매 예정자에게 제공함으로써 해당 상품이 어떠한 평가를 받고 있는지 빠른 판단이 가능하게 한다. 한국어의 언어적 특징을 반영하여 속성별 어휘 자질을 추출하고 이를 바탕으로 상품의 속성별 극성을 판단한다. 또한, 기구축한 속성별 어휘 사전의 자료부족 문제로 말미암아 상품평을 분석할 수 없을 때는 전체 어휘의 극성정보를 이용하여 상품의 전체 극성을 판단한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2013.10a
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• pp.53-58
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• 2013

온라인 소비자들은 amazon.com과 같은 온라인 상점 플랫폼에 상품 평가(리뷰: review) 글을 남김으로써 대상 상품에 대한 의견을 표현한다. 이러한 상품 리뷰는 다른 소비자들의 구매 결정에도 큰 영향을 끼친다는 관점에서 볼 때, 매우 중요한 정보원이라고 할 수 있다. 사람들이 남긴 의견 정보(opinion)를 자동으로 추출하거나 분석하고자 하는 연구인 감성 분석(sentiment analysis)분야에서 과거에 진행된 대다수의 연구들은 크게는 문서 단위에서 작게는 상품의 요소(aspect) 단위로 사용자들이 남긴 의견이 긍정적 혹은 부정적 감정을 포함하고 있는지 분석하고자 하였다. 이렇게 소비자들이 남긴 의견이 대상 상품 혹은 상품의 요소를 긍정적 혹은 부정적으로 판단했는지 여부를 판단하는 것이 유용한 경우도 있겠으나, 본 연구에서는 소비자들이 '어떤 관점'에서 대상 상품 혹은 상품의 요소를 평가했는지를 자동으로 추출하는 방법에 초점을 두었다. 본 연구에서는 형용사의 대표적인 성질 중 하나가 자신이 수식하는 명사의 속성에 값을 부여하는 것임에 주목하여, 수식된 명사의 속성을 추출하고자 하였고 이를 위해 WordNet을 사용하였다. 제안하는 방법의 효과를 검증하기 위해 3명의 평가자를 활용하여 실험을 하였으며 그 결과는 본 연구 방향이 감성분석에 있어 새로운 가능성을 열기에 충분하다는 것을 보여주었다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2002.11a
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• pp.467-472
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• 2002

전자상거래의 급속한 발달로 인하여 많은 상품이 거래가 되로 있다. 기업은 상품들 가운데서 적절한 상품을 고객에게 추천하기 위해서 추천시스템을 개발을 하였다. 그러나 사용자와 고객의 수가 급증하면서 추천을 위해서 많은 시간과 비용이 들게 되었다. 본 논문에서는 이러한 확장성의 문제점을 해결하기 위해서 속성추출방법을 추천시스템에 적용하여 추천의 시간을 단축하여 확장성의 문제를 해결하고자 개선된 추천시스템을 개발했다. 개선된 추천시스템의 추천속도는 기존의 추천시스템에 비하여 빠른 추천이 가능하게 되었다. 이로 인해 확장성의 문제를 해결할 수 있게 되었다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.27 no.1
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• pp.49-62
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• 2022

Online customer review data can be easily collected on the Internet and also they describe sentimental evaluation of a product in different aspects. Previous sentiment analysis studies evaluate the degree of sentiment with review data, which may have multiple sentences describing different product aspects. Since different aspects of a product can be described in a sentence, the proposed method suggested analyzing a sentence to build a pair of a product aspect terms and sentimental terms. Bidirectional LSTM and CRF algorithms were used in this paper. A pair of aspect terms and sentimental terms are evaluated by pre-defined evaluation rules. The paper suggested using the result of evaulation as inputs of QFD, so that the quantified customer voices effect on the requirements of a new product. Online reviews for a hair dryer were used as an example showing that the proposed approach can derive reasonable sentiment analysis results.

• Journal of the Korea Fashion and Costume Design Association
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• v.17 no.1
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• pp.25-37
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• 2015

본 연구의 목적은 해외여행 동기에 따라 여행자들의 집단을 나누고 각 집단별로 해외여행시 구매하는 상품이나 이용 매장의 특성을 비교하는데 있다. 문헌연구를 통해 여행동기와 구매상품의 종류와 속성, 쇼핑장소의 유형과 속성에 대한 주요 문항들을 추출하였다. 20-50대 해외여행 경험자 431명을 대상으로 설문조사를 실시하였고 K-평균 군집분석을 통해, 적극적 집단, 소극적 집단, 자연 쾌락추구 집단, 가족 발견추구 집단의 4개의 군집이 확인되었다. 적극적인 여행자들은 해외에서 구매하는 모든 상품종류에 대해 가장 높은 관심을 보였으며 다른 세 집단보다 유의하게 차이가 있었다. 특히 소극적인 여행자나 자연 쾌락추구 여행자들보다 패션 사치품이나 기념품 구매를 중요하게 생각하는 것으로 나타났다. 또한 상품 속성에서 디자인과 명성, 실용성, 가격과 품질 등의 요인들을 중요하게 고려하였다. 구매 장소 측면에서는 적극적 집단은 지역 시장, 패션매장, 선물매장 순으로 선호하였으며 소극적인 여행자들은 패션매장을 더 선호하는 것으로 나타났다. 구매장소 속성의 중요도는 편의성, 디스플레이, 매장위치 및 판촉활동 순으로 중요시되었으며 적극적인 여행자들은 다른 세 집단 여행자들보다 매장 편의성에 대한 관심이 유의하게 높았다. 가족 발견중심 여행자와 자연 쾌락추구 여행자 집단은 쇼핑행동이 비슷하거나 일부 요인에서만 차이가 있었다. 소극적 여행자들은 나머지 세 집단과 구별되게 모든 쇼핑행동에 대한 관심이 낮았다. 여행동기에 근거한 시장세분화는 서로 다른 쇼핑행동을 예측할 수 있는 변별력이 있음을 보여주었다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.333-341
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• 2002

사례기반추론기법을 통한 유사상품의 탐색과 사용자 요구에 적합한 상품추천을 위해서는 다양한 요구에 부응할 수 있는 사례베이스의 구축이 우선되어야 한다 이에 본 연구에서는 인터넷 쇼핑몰의 상품추천시스템에서 번들상품구성문제를 표현하는데 적합한 사례표현기법을 개발하며, 유1.1사례를 추출하기 위한 유사도 척도의 개발에 연구의 첫 번째 주안점을 둔다. 본 논문에서는 번들상품추천을 위한 사례표현기법으로 속성-값(feature-value) 방식인 프레임(frame) 형식을 사용하고 있다 또한 유사도 측정을 위하여 각 속성(행사, 예산, 참여자 수, 고객 거주지 등)에 대하여 유사도 테이블을 작성하고, 이들 속성들의 가중합계방법을 이용하고 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2010.10a
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• pp.112-113
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• 2010

최근 오피니언 마이닝 관련 연구 중 감정 분류에 대한 관심이 높아지면서 많은 연구가 진행되고 있다. 기존 영어권 연구에서 제시되어온 방법은 한국어 상품평에 적용하는 것이 쉽지 않다. 영어 시소러스 기반 한국어 감정단어 추출 기술은 한국어와 영어 단어가 일대일로 일치하기가 어렵다는 문제가 있다. 기존 관련 연구 중 k-Structure 기법은 패턴의 길이가 3인 단순한 문장에 속성단어와 감정단어가 포함되었을 경우를 기준으로 한 것이므로 한정적이다. 본 논문에서 제안하는 방법은 상품평에서 의미적인 패턴을 추출하여 감정 단어의 위치를 파악하는 방법이다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.20 no.6
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• pp.381-391
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• 2020

The purpose of this study is to investigate the relationship between meal kit product selection attributes, purchasing behavior, and satisfaction. The sampling of the study was conducted for 1 month for customers who have experience in using meal kit products recently launched by a restaurant company, and 287 copies of the questionnaire were used for analysis. For the hypothesis verification, regression analysis was performed using SPSS 20.0 package. As a result of analysis, first, the meal kit product selection attributes and purchase behavior of Hypothesis 1 have a significant effect on diversity (β = .026) and quality (β = .927). Hypothesis 2, meal kit product selection attributes and satisfaction have a significant effect on convenience (β = .503) and price (β = .121). Third, in the purchasing behavior of Hypothesis 3, the purchasing behavior (β = .561) has a significant effect on satisfaction. Lastly, this study is expected to provide basic data for researchers performing meal kit product related research, and to provide a rationale for suggesting direction for product development in a food service company and using marketing strategies.