• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.417-425
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• 2021

본 연구는 조리전공 대학생의 전공선택 속성을 평가하기 위하여 연구를 진행하였다. 현재 조리전공을 선택하여 전공하고 있는 학생들을 통하여 중요도-만족도 분석(IPA)을 실시함으로써 학생만족도, 학생충성도 그리고 재학생 충원률을 높이며 대학이 추구해야 할 방향을 제시하고자 하였다. 설문지는 2020년 6월 22일부터 2020년 7월 19일까지 4주 동안, 본 연구의 중요성과 의미를 충분히 교육받고 이해한 전문가들에 의하여 이루어졌으며 그 결과는 다음과 같다. 23개의 속성에 대한 t-test(paired sample t-test)결과 중요도의 평균값은 4.0765, 만족도의 평균값은 3.5091로 중요도가 높게 나타났는데 이것은 조리전공 선택속성이 중요한 요소에 해당하지만 실제로는 만족하지 못하고 있음을 나타내고 있다. 항목별로 중요하게 생각하는 속성은 '교육시설(4.50)'과 '학교복지(4.50)'로, 전공선택 후 경험에 대한 만족도가 가장 높은 속성은 '적성과 부합(3.94)'과 '장래희망과 부합(3.91)'으로 나타났다. 조리전공 대학생의 전공선택속성에 대한 IPA분석결과는 다음과 같다. 첫째, 제 1사분면(현상유지)은 '적성과 부합'을 포함하여 11개의 속성이 나타났고, 둘째, 제 2사분면(집중노력지향)은 '취업활동 지원'을 포함하여 5개의 속성이 나타났고, 셋째, 제 3사분면(열등순위)은 '수능점수'를 포함하여 5개의 속성이 나타났고, 마지막으로, 제 4사분면(과잉노력지양)은 '전공분야 유경험'을 포함하여 2개의 속성이 나타났다.

• 경영정보학연구
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• 제25권4호
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• pp.89-112
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• 2023

2020년 3월, 코로나바이러스 팬데믹으로 선포되면서, 다양한 방역 조치가 취해져 왔다. 이에 따라, 관광 및 환대 산업 내의 많은 변화들이 야기되었다. 특히 레스토랑 산업에서는 비대면 서비스 및 좌석 간 거리두기 등 방역 지침이 시행되었다. 전통적으로 레스토랑 선택속성에 대한 연구는 분위기, 서비스 품질, 음식의 품질을 포함한 3가지 속성의 중요성이 강조해 온 데 반해, 코로나19 이후 레스토랑 이용자를 대상으로 레스토랑 선택속성을 탐색한 연구는 미비한 실정이다. 이에 따라, 본 연구에서는 코로나19라는 환대 산업 내의 환경적 변화에 대한 이해에 기반하여, 국내 온라인 리뷰 데이터 상에서 새로운 레스토랑 경험적 속성을 확인하기 위한 탐색적인 접근을 시도하였다. 본 연구는 서울 을지로 지역에 위치한 일반음식점 및 휴게음식점 475개로 네이버 플레이스에 등록된 총 31,115개의 온라인 리뷰를 분석 단위로 고려하였다. 분석 방법은 단어 빈도와 역문서 빈도의 곱으로 산출된 TF-IDF와 잠재적 토픽들을 추출하는 확률적 모델 알고리즘인 LDA 토픽모델링 기법을 통해 온라인 리뷰 내에서 단어들의 군집화를 통해 레스토랑 선택속성을 재분류하고자 하였다. 분석 결과, 분위기, 서비스 품질, 음식 품질과 함께 코로나19 이후 레스토랑의 새로운 속성으로 "감염병 예방"요인이 도출되었다. 본 연구는 기존 레스토랑 선택속성에서 제시하는 세 가지 속성들을 범주화하고, 나아가 새로운 속성을 제시하였다는 점에서 기존 레스토랑 선택속성 문헌을 확장하여 학술적 의의가 있다. 나아가, 분석 결과에 기반하여 레스토랑 운영의 측면 및 정책적 관점에서의 실무적 제언을 시도하였다.

• 대한교통학회지
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• 제26권1호
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• pp.145-153
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• 2008

기존의 최단경로 탐색모형들은 주로 경로의 단일 속성만을 고려한다. 그러나 실제로 통행자가 단일 속성만을 고려하여 경로를 선택하는 경우는 드물며, 대부분의 경로는 통행시간이나 경로길이 또는 통행자의 개인적인 선호 등과 같은 다양한 속성들이 종합적으로 고려되어 선택되어진다. 따라서 최적경로를 탐색하기 위해서는 이와 같은 다양한 속성들을 종합적으로 고려하여야 한다. 본 논문에서는 다양한 경로속성들을 고려하기 위하여 이산선택모형을 사용하여 네트워크의 노드별 효용을 산출하고, 이를 이용하여 최대의 효용을 가지는 경로를 탐색한다. 경로선택모형을 구축하기 위하여 경로선택에 영향을 미치는 요소들을 통행시간, 지체시간, 경로길이, 신호교차로수, 회전수, 전용도로의 포함비율 6가지로 선정하고, 모형의 모수를 추정하기 위한 현시선호자료를 구하기 위하여 서울시와 인접 신도시 간의 기종점 5개에 대한 경로를 선정하여 설문조사를 실시하였다. 경로선택모형의 함수형태로는 다항로짓모형을 사용하였으며, 모수추정 결과 통행시간과 신호 교차로수, 전용도로의 포함비율을 제외한 경로길이, 지체시간, 회전수를 가지고 모수를 추정한 결과가 통계적 유의성이 가장 높은 모형으로 도출되었다. 경로탐색 알고리즘으로는 도심부에서 U-turn과 회전제한의 반영이 가능한 기존의 수정형 덩굴망 알고리즘을 사용하였으며, 이를 구현하여 실제 네트워크에 적용하였다.

• 한국항만경제학회지
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• 제33권4호
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• pp.37-58
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• 2017

설문조사 및 응답자의 지각을 바탕으로 하는 항만선택연구의 암묵적인 가정은 항만선택속성들의 선호크기가 선택행위에 비례적이라는 것이다. 그러나 항만선택 속성들도 직선만이 아닌 비선형적 특성을 갖을 수 있다. 본 연구는 항만선택연구에 성격이 유사한 카노모형을 원용하여 항만선택속성의 비선형적 특성을 확인 하였다. 연구결과 선사의 항만선택속성들중 복합운송연계성과 항만규모 등이 당연특성으로 평가되는 등 여러 속성들이 비선형적 특성으로 평가되었다. 따라서 항만공사와 운영사 등의 항만 서비스제공자들은 선사들의 비선형적 항만선택특성을 반영한 항만운영전략을 구축해야 할 것이다. 본 연구가 항만선택 특성을 탐색적으로 분석하였기 때문에 추후 국내외 항만 및 이해당사자들을 대상으로 한 추가적인 검증연구가 필요하다. 또한 분석 및 전략수립에 활용한 카노모형 및 중요도 선택분석방법도 명확한 특성의 파악과 전략지침의 제시가 가능하도록 개선할 필요가 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.444-455
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• 2013

본 연구의 목적은 언어장애아동의 부모들이 언어치료실을 선택할 때 중요하게 고려하는 선택속성이 무엇인가를 탐색하는데 있었다. 자료는 예비조사, 계층분석용(AHP) 설문지 구성을 위한 1차 조사 그리고 계층 분석용 2차 조사의 3단계 절차를 통해 수집되었다. 총 대상자의 수는 252명이었다. 연구결과는 다음과 같았다. 첫째, 부모들이 언어치료실을 선택할 때 가장 중요하게 생각하는 상위속성들 간의 우선순위는 '치료사 속성', '프로그램 속성', '물리적 속성' 순이었으며, 하위속성들 중에서는 '치료사의 학력과 전공', '유대관계 형성능력', '경력 및 자격증 급수', '친절성과 신뢰성' 그리고 '부모상담' 순으로 높은 우선순위를 나타냈다. 둘째, 연령집단별로 학령전기와 학령기로 나누어 분석한 결과, 6세 이하의 학령전기 아동의 부모들은 '치료사의 경력 및 자격증급수', '부모상담', '교재교구의 다양성'을 각 상위속성별로 가장 중요한 하위속성으로 선택한 반면, 학령기 아동의 부모들은 '치료사의 학력 및 전공', '언어치료 비용', '거리 교통 주차'를 각각 최우선 순위로 선택하였다. 본 연구는 언어장애아동 부모들의 언어치료실 선택속성들을 분석하여 향후 효율적인 언어치료 프로그램을 계획하기 위한 기초 자료를 제공했다는데 의의가 있다.

• 경영정보학연구
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• 제24권1호
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• pp.1-19
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• 2022

온라인 사용자들이 소셜 미디어상에 올린 온라인 리뷰 속 숨겨진 감정을 분석하는 감성분석은 소셜미디어의 확산에 힘입어 많은 관심을 받고 있다. 본 연구는 기존 연구들과 차별화된 방법으로 감성분석을 시도하기 위하여 베이지안 네트워크에 기반한 감성 분석 모델을 제안한다. 모델에는 MBFS(Markov Blanket-based Feature Selection)가 속성 선택 기법으로 사용된다. MBFS의 성과를 실증적으로 증명하기 위하여 소셜미디어인 Yelp의 리뷰 데이터를 활용하였다. 벤치마킹 속성 선택 기법으로는 상관관계기반 속성 선택, 정보획득 속성 선택, 획득비율 속성 선택을 사용하였다. 한편, 해당 속성선택방법을 토대로 4개의 머신러닝 알고리즘을 이용하여 분류성과를 비교하였다. 나아가 MBFS로 선택된 속성들 간 인과관계를 확인하고자 베이지안 네트워크를 통해 What-if 분석을 실시하였다. 본 연구에서 택한 머신러닝 분류기는 베이지안 네트워크 기반의 TAN (Tree Augmented Naive Bayes), NB (Naive Bayes), S-Spouses(Sons & Spouses), A-markov (Augmented Markov Blanket)이다. 성과분석 결과 본 연구에서 제안한 MBFS 방법이 정확도, 정밀도, F1점수 측면에서 벤치마킹 방법보다 더 우수한 성과를 나타내었다.

• 품질경영학회지
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• 제45권1호
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• pp.55-64
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• 2017

본 연구는 컨조인트 분석에서 고려하고자 하는 속성의 수가 많은 경우 속성들의 병합을 통해 문항 당 묻는 속성의 수를 줄이는 방법을 제안한다. 속성 병합에 의한 문항 설계의 경우에 각 문항에 대한 응답자의 더욱 일관된 응답을 기대할 수 있어서 응답의 정확도를 높일 수 있다는 점에서 제안된 방법의 의의를 찾을 수 있다. 사례분석으로 2수준과 3수준 속성이 각각 4개인 $2^4{\times}3^4$ 문항 설계를 위하여 제안된 속성 병합 설계를 이용하여 블록의 크기가 36인 블록화 $6^4$ 설계를 생성하고, 각각의 문항에 대한 응답자들의 선호도 점수를 시뮬레이션 모형에 의해 생성하기 위해 주효과 A, C, V, W와 이인자 교호작용효과 AV, AW를 이용한 효용함수를 가정한다. 축차적인 변수 선택법과 모형 선택 기준에 따라서 1000회 반복된 시뮬레이션 모형에 의해 생성된 문항 자료를 분석하여 각 방법의 power를 비교한 결과, 보수적으로 변수를 선택하는 방법인 BIC를 기준으로 한 변수선택법과 유의수준을 0.01로 하는 본페로니 보정된 유의 수준값을 사용한 전진적 선택법이 적절한 모형 선택 방법으로 추천된다. 속성 병합 설계를 사용하는 경우에는 병합된 속성들 간의 교호작용효과를 추정할 수 없게 된다는 단점이 있다. 특정한 속성들 간의 교호작용효과가 존재할 가능성이 높다고 알려진 경우에는 실무 담당자들이 속성 병합 설계시에 병합되는 속성들의 배치를 조절해 잠재적인 속성들의 이인자 교호작용효과들은 추정가능하게 함으로써 이 문제는 해결 할 수 있다.

• 마케팅과학연구
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• 제15권3호
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• pp.149-168
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• 2005

본 연구의 목적은 관광객들을 대상으로 관광지 개성이 관광지 선택에 미치는 영향을 분석하는데 있다. 이를 위해 아시아 지역 내에서 경쟁관계에 있는 제주도를 포함한 섬 관광지 6곳을 경쟁 관광지로 선정하였다. 그리고 일본인, 중국인, 한국인 관광객들을 대상으로 설문조사를 통하여 관광지 개성과 관광지 속성에 대한 여행갤들의 지각을 측정한 다음 이를 바탕으로 관광지 선택에 있어 관광지 개성과 관광지 속성의 상대적 영향정도를 분석하였다. 관광지 개성의 차원은 Aaker의 연구와 유사하게 5개의 요인으로 나타났으나, "유능함" 대신에 "매력성"이 새로운 개성차원인 것으로 나타났다. Multinomial Logit 분석을 실시한 결과, 관광지 속성들 중에서 친절한 서비스가, 그리고 개성차원들 가운데 성실함이 의미있는 영향 요인으로 나타났다. 또 쇼핑과 흥미로움도 유의한 것으로 나타났다. 국적별 차이에 대한 분석에서는 전반적으로 관광지 속성과 관광지 개성 모두가 관광지 선택에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 일본인의 경우 관광지 속성보다 관광지 개성의 영향력이 높은 것으로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권11호
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• pp.41-50
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• 2020

감성분석 연구에서는 문장에 내포된 감성을 결정짓는 단어를 찾는 것으로부터 시작된다. 경영자는 소비자가 주로 사용하는 단어를 분석함으로써 시장의 반응을 이해할 수 있다. 본 연구에서는 감성분류의 성능에 영향을 미치는 단어를 찾기 위하여 입자군집최적화 탐색방법과 다목적진화 알고리즘이 적용된 속성선택 방법을 제안한다. 속성선택 방법은 기존 머신러닝 분류기를 벤치마킹함으로써 성능이 비교된다. 벤치마킹된 분류기는 의사결정나무, 나이브 베이지안 네트워크, 서포터 벡터 머신, 랜덤포레스트, 배깅, 랜덤 서브스페이스, 로테이션 포레스트이다. 연구결과에 따르면, 입자군집 최적화 알고리즘이 적용된 속성선택방법으로 선택된 속성을 사용한 경우에 속성의 수를 상당히 줄일 수 있었고, 분류기의 성능을 유지시킬 수 있었다. 특히, 정확도 결과에서는 입자군집 최적화 탐색방법으로 선택된 속성을 사용한 경우의 서포터 벡터 머신의 성능이 가장 높게 나타났다. AUC 결과에서는 랜덤 서브스페이스가 가장 높게 나타났다. 본 연구의 결과는 해당 탐색방법과 분류기를 적용함으로써 오피니언 마이닝 모델의 성능을 효율적으로 유지 및 개선시키도록 도움을 준다.

• 경영정보학연구
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• 제25권1호
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• pp.47-73
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• 2023

본 연구는 인공지능 기법 중 다중레이블 속성선택 방법을 적용하여 복잡한 경영환경에서 의사결정의 효과성을 증대시키는 방안을 설명한다. 인공지능 기반의 의사결정 시스템은 의사결정자의 선택과 판단을 돕거나, 대신하는 중요한 역할을 한다. 더욱이 최근 인공지능을 중심으로 한 비즈니스 의사결정은 기업의 성장 동력으로 평가받는데, 이를 위해서는 효과적인 의사결정 방법이 수반되어야 한다. 이에 본 연구는 의미 있는 속성값을 선별하는 CFS-BR(이진연관성 접근 기반의 상관관계 속성선택 모델)을 제안하여, 효과적인 의사결정을 지원하는 것을 돕는다. 예시데이터와 실증데이터의 분석 결과, CFS-BR은 유의미한 속성을 최상우선선별 알고리즘 기반으로 최상의 조합을 선별하므로 효율적 의사결정을 지원할 수 있고, 기존의 다중 레이블 속성선택 방법과 비교하였을 때 정확도가 높은 것으로 보아 효과적인 의사결정을 증대시키는 데 유용하다.