• 한국게임학회 논문지
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• 제18권6호
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• pp.69-82
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• 2018

최근 들어 VR 산업의 성장을 위한 양질의 VR 콘텐츠에 대한 필요성이 꾸준히 제기되고 있다. 이에 본 연구는 VR 콘텐츠 중에서 가장 큰 주목을 받고 있는 VR 게임의 사용자의 관심요소에 대해 연구하였다. 연구 수행을 위해 스팀(STEAM)의 사용자 리뷰 데이터를 활용하였고 리뷰 데이터에 텍스트마이닝과 네트워크 분석을 적용한 결과 VR 게임 사용자의 관심요소는 '현존감', '1인칭 시점 게임', '청각적 요소', '상호작용' 으로 확인되었다. 본 연구는 양질의 VR 게임 개발을 위한 사용자 관점의 연구를 수행하고 사용자 관점의 연구를 리뷰을 통해 시도한 초기 연구라는 것에 대해 그 의의가 있다.

• 경영정보학연구
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• 제24권3호
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• pp.1-21
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• 2022

최근 모바일 플랫폼 기반 비즈니스의 증가와 함께 온라인 숙박 예약 시장이 커지고 있다. 본 연구에서는 서비스 품질에 대한 불확실성이 높은 온라인 숙박 예약 플랫폼에서 부정적 리뷰의 대응 전략이 숙박 업체의 성공에 미치는 영향을 살펴보았다. 국내 최대 숙박 예약 플랫폼에 등록된 856개의 모텔을 대상으로 호스트의 대응 전략의 숙박시설 성공에 대한 효과를 확인한 결과, 부정적 리뷰에 대한 호스트의 답변수가 많고(적극성), 답변 속도(적시성)가 빠를수록 성공에 정(+)의 영향을 주는 것으로 확인되었다. 또한 두 가지 대응 전략에는 정(+)의 상호작용 효과가 있음을 보였다. 마지막으로 평판 하락에 따른 호스트의 대응 전략을 확인한 결과, 평판 하락 발생 시 부정적 리뷰에 대한 대응 적극성의 효과는 증가하였다. 본 연구는 숙박업체의 성공에 효과적인 호스트의 대응 전략을 규명하였으며, 평판 하락에 따른 호스트의 대응 전략의 효과성을 확인한 연구라는 점에서 학술적, 실무적 의의가 있다.

• 경영정보학연구
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• 제25권1호
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• pp.27-46
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• 2023

최근에는 외식 산업의 발달과 레스토랑 수요의 증가로 인해 레스토랑 추천 시스템 연구가 활발하게 제안되고 있다. 기존 레스토랑 추천 시스템 연구는 정량적인 평점 정보 또는 온라인 리뷰의 감성분석을 통해 소비자의 선호도 정보를 추출하였는데 이는 소비자의 의미론적 선호도 정보는 반영하지 못한다는 한계가 존재한다. 또한, 레스토랑이 포함하는 세부적인 속성을 반영한 추천 시스템 연구는 부족한 실정이다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 소비자의 선호도와 레스토랑 속성 간의 상호작용을 효과적으로 학습할 수 있는 딥러닝 기반 모델을 제안하였다. 먼저, 합성곱 신경망을 온라인 리뷰에 적용하여 소비자의 의미론적 선호도 정보를 추출했고, 레스토랑 정보에 임베딩 기법을 적용하여 레스토랑의 세부적인 속성을 추출했다. 최종적으로 요소별 연산을 통해 소비자 선호도와 레스토랑 속성 간의 상호작용을 학습하여 소비자의 선호도 평점을 예측했다. 본 연구에서 제안한 모델의 추천 성능을 평가하기 위해 Yelp.com의 온라인 리뷰를 사용한 실험 결과, 기존 연구의 다양한 모델과 비교했을때 본 연구의 제안 모델이 우수한 추천 성능을 보이는 것을 확인하였다. 본 연구는 레스토랑 산업의 빅데이터를 활용한 맞춤형 레스토랑 추천 시스템을 제안함으로써 레스토랑 연구 분야와 온라인 서비스 제공자에게 학술적 및 실무적 측면에서 다양한 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• 경영정보학연구
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• 제22권1호
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• pp.183-198
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• 2020

정보기술의 발달로 플랫폼 비즈니스가 활성화되면서 기술기반 비즈니스 생태계가 시장에서 차지하는 역할과 중요성이 증가하고 있다. 그러나 정보기술이 기반이 되어 사회적으로 영향을 미치는 비즈니스 플랫폼 형태를 생태계 관점의 기존 연구에서 포괄적으로 분석한 연구는 부족하다. 또한 기존의 플랫폼 비즈니스 연구는 각 플랫폼 간 비교를 통해 플랫폼 자체의 생존, 성장, 진화에 대한 거시적 연구가 대부분이다. 그러나 각 플랫폼 내에서 개체들의 생존과 성공에 영향을 미치는 요인에 대한 연구는 드물다. 본 연구는 경제학, 사회학, 사회기술생태학, 조직학, 마케팅 등 생태계 관점을 적용하여 현상을 설명하고자 하는 연구분야에서 생태계 연구로서 가장 많이 인용되고 있는 연구들 중 생태계 내 구성원 간 상호작용, 생존, 성장에 영향을 미치는 요인들을 중심으로 분석한 논문들을 추출하여 분석하였다. 이들을 리뷰한 결과 구성원의 생태계 내 생존을 결정하는 상호작용의 특징은 경쟁력, 관계성, 적응성으로 도출하고 있음을 분석해 내고 이 세 가지 특성을 각 분야에서 어떠한 관점으로 설명하고 있는지 리뷰하였다. 본 연구는 후속연구가 생태계 관점에 깊이 뿌리를 두고 새로운 플랫폼 비즈니스를 이해할 수 있도록 기반연구로서 자리잡을 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.31-49
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• 2023

레스토랑 산업의 성장과 함께 레스토랑 오프라인 매장 수는 점차 증가하지만, 소비자는 자신의 선호도에 적합한 레스토랑을 선택하는 데 어려움을 경험하고 있다. 따라서 소비자의 선호도에 맞는 레스토랑을 추천하는 개인화된 추천 서비스의 필요성이 대두하고 있다. 기존 연구에서는 설문조사 및 평점 정보를 활용하여 소비자 선호도를 조사했으나, 이는 소비자의 구체적인 선호도를 효과적으로 반영하는데 어려움이 존재한다. 이러한 배경하에 온라인 리뷰는 방문 동기, 음식 평가 등 레스토랑에 대한 소비자 구체적인 선호도를 효과적으로 반영하기 때문에 필수적인 정보이다. 한편, 일부 연구에서는 리뷰 텍스트에 전통적인 기계학습 기법을 적용하여 소비자의 선호도를 측정하였다. 그러나 이러한 접근 방식은 주변 단어나 맥락을 고려하지 못하는 한계점이 존재한다. 따라서 본 연구는 딥러닝을 효과적으로 활용하여 온라인 리뷰에서 소비자의 선호도를 정교하게 추출하는 리뷰 텍스트 기반 레스토랑 추천 모델을 제안한다. 본 연구에서 제안된 모델은 추출된 높은 수준의 의미론적 표현과 소비자-레스토랑 상호작용을 연결하여 소비자의 선호도를 정확하고 효과적으로 예측한다. 실험 결과에 따르면 본 연구에서 제안된 추천 모델은 기존 연구에서 제안된 여러 모델에 비해 우수한 추천 성능을 보이는 것으로 나타났다.

• 경영정보학연구
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• 제20권2호
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• pp.111-137
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• 2018

의료보험 혜택의 증가 및 베이비붐 세대의 노인 인구 증가 등에 기인하여 2020년에는 헬스케어로 소비되는 금액이 미국 GDP의 20%를 차지할 것으로 전망되고 있다. 이처럼 헬스케어 산업이 발전하면서 병원의 의료서비스 간 경쟁도 치열해지며, 의료서비스 품질을 관리하고자 하는 병원의 니즈가 증가해 왔다. 더불어 온라인 리뷰가 병원 품질을 예측하는 하나의 도구로 활용되면서 병원 온라인 리뷰에 대한 관심 또한 증대되었다. 소비자들은 의료서비스 제공자를 선택함에 있어서도 온라인 리뷰를 참고하는 경향을 보이며, 서비스를 제공받은 후 서비스 품질에 대해 온라인상에서 평가를 진행한다. 따라서 본 연구는 온라인 리뷰 사이트인 Yelp의 병원 리뷰를 중심으로 고객이 평가한 서비스 품질 유형의 감성 수준이 병원 평가에 미치는 영향을 파악하는 것을 목적으로 한다. 본 연구는 1차적으로 온라인에서 수집한 대량의 텍스트 데이터를 SERVQUAL 이론의 다섯 가지 서비스 품질 측정 지표로 구분한다. 다음으로 지표 별 감성 수준을 병원 단위로 도출한 뒤, 각 SERVQUAL 지표의 감성 수준이 병원 평가에 미치는 영향을 계량경제학적으로 분석한다. 또한, 병원의 네 가지 특성인 운영 목적(비영리 여부), 병원이 위치한 도시의 인구밀도, 보유 침대 수, 그리고 응급센터로 운영 여부가 병원 평가에 어떠한 상호작용 효과를 나타내는지 분석한다. 본 연구 결과를 통해 병원 경영 실무자들에게 온라인 상의병원 평판을 긍정적으로 형성해 나가려면 어떠한 서비스 품질을 더욱 집중 관리해야 하는지 방향을 제시해 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 유통비즈니스리뷰
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• 3호
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• pp.25-39
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• 2003

일본 자동차 유통계열 구조에 변화의 조짐이 일어나고 있다. 가전 부문의 유통계열이 신유통업태의 정장이라는 외부적 요인에 의해 변화되었다면, 자동차 유통계열은 내적ㆍ외적 요인의 상호작용에 의해 그 문제점이 노정되고 있다. 내적인 요인으로는 메이커의 경직적인 도매가격 운용을 들 수 있는데, 이는 딜러 경영을 압박할 뿐만 아니라 메이커-딜러간 갈등을 야기하는 주된 요인이 되고있다. 한편 급속한 정보화는 딜러의 할인판매 경쟁만 가속시킬 뿐 유통계열의 개선에는 유용성이 없는 것으로 분석된다. 장기적으로는 자동차 유통계열의 내부적 모순이 점차 가시화되고 정보화가 확산됨으로써 정차 변화할 것으로 예상된다. 한국 국자동차기업은 이러한 유통계열의 약점을 전략적으로 이용하면서 차별화된 제품으로 승부하는 전략을 구사하는 것이 바람직할 것이다.

• 유통비즈니스리뷰
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• 2호
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• pp.23-34
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• 2002

지난 1993년 (주)신세계 백화점이 서울 창동에 "E-마트" 라는 상호의 할인점을 우리나라에서 처음 개점한 이래 우리는 그야말로 할인점의 폭발적 성장 속에서 지난 10여년을 살아왔다고 해도 과언이 아닐 것이다. 할인점의 급속한 성장은 건국이래 우리 경제의 최대위기였던 1997년 외환위기를 포함하여 경기 불황기에 오히려 힘을 받았고, 한국 소비자들에게 새로운 소비문화 즉 서구의 합리적 가치 구매에 대한 관심을 불러 일으켰으며 유통업계의 중요성이 사회적으로 인정받는 계기가 되었다고 평가할 수 있다.(중략) 수 있다.(중략)

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.86-88
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• 2014

나이브 베이스가 가지는 가정은 실세계 데이터를 분류함에 있어 해로운 효과를 보이곤 한다. 이러한 가정을 완화하기 위해, 우리는 Naive Bayes Mutual Information Attribute Weighting with Smooth Kernel Density Estimation (NBMIKDE) 접근 방법을 소개한다. NBMIKDE는 애트리뷰트를 위한 스무드 커널과 상호 정보량 측정값을 기반으로 하는 어트리뷰트 가중치 기법을 조합한 것이다.

• 서비스연구
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• 제13권4호
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• pp.191-205
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• 2023

인공 지능 (AI), 특히 텍스트 생성 서비스 분야에서의 발전은 두드러지게 나타나고 있으며, AI-as-a-Service (AIaaS) 시장은 2028년까지 550억 달러에 달할 것으로 예상된다. 본 연구는 합성 텍스트 미디어 소프트웨어의 품질 요소를 탐구하였으며, 이를 위해 ChatGPT, Writesonic, Jasper, 그리고 Anyword와 같은 산업의 주요 서비스에 주목하였다. 소프트웨어 평가 플랫폼에서 수집된 4,000개 이상의 리뷰를 바탕으로, Gensim 라이브러리를 활용한 잠재 디리클레 할당 (LDA) 주제 모델링 기법을 적용하였다. 이 분석을 통해 11개의 주제가 도출되었다. 이후 이 주제들을 AICSQ 및 AISAQUAL과 같은 기존 논문에서 다루었던 AI 서비스 품질 차원과 비교 분석하였다. 리뷰에서는 가용성 및 효율성과 같은 차원이 주로 강조되었으며, 이전 연구에서 중요하게 여겨졌던 사람다움과 같은 요소는 본 연구에서 강조되지 않았다. 이러한 결과는 AI 서비스의 본질적 특성, 즉 사용자와의 직접적인 상호작용보다 의미론적 이해에 더 중점을 둔다는 특성 때문으로 해석된다. 본 연구는 단일 리뷰 원천 및 평가자들의 인구 통계의 특정성과 같은 잠재적 편향을 인정하며, 향후 연구 방향으로는 이러한 품질 차원이 사용자 만족도에 어떻게 영향을 미치는지, 그리고 개별 차원이 전체 평점에 어떻게 영향을 미치는지에 대한 깊은 분석을 제안한다.