• Monthly Korean Chicken
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• s.154
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• pp.88-96
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• 2008

한국농촌경제연구원에서는 최근 '한국인의 식품소비 트렌드 분석'에 대한 연구보고서를 발표했다. 본고는 계육소비 패턴과 소비자 트렌드에 대한 내용을 일부 발췌해 게재한 것이다.

• 프린팅코리아
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• s.54
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• pp.168-169
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• 2006

기업의 마케팅 무게중심이 B2C에서 C2C로 이동하고 있다. 기업이 소비자에게 파는 것이 아니라 소비자가 소비자에게 홍보하고 제품을 팔아주는 것이다. 이런 버즈 마케팅은 최근 매체광고의 비용 부담 증가와 소비자들의 일방향 광고를 믿지 않으려는 경향이 맞물려 새로운 트렌드로 자리하고 있다.

• 프린팅코리아
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• v.14 no.7
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• pp.70-83
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• 2015

프린팅코리아가 창간 13주년을 맞아 특별기획을 마련했다. 지난 10년 동안 인쇄업계를 주도했던 메가트렌드와 이를 바탕으로 오프셋 인쇄, 디지털 인쇄, 패키지 인쇄 등 3개 분야에서 실현되는 주요 특성에 대해 살펴봤다. 프린팅코리아가 주목한 메가트렌드는 소비자지향 시장으로 변화하는 과정에서 발견할 수 있는 소량다품종 인쇄의 성장이었으며, 이에 대해 인쇄업계는 변화무쌍한 고객 요구에 부응하는 다양한 응용으로 대응하고 있었다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.343-344
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• 2018

온라인 쇼핑몰에서 소비자들이 원하는 상품을 노출시켜 정보를 제공하기 위해서는 상품의 트렌드 분석에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 대량의 SNS 데이터와 서비스 내 사용자 데이터를 결합하여 보다 효율적인 상품 트렌드 분석 기법을 제안한다. 온라인 소셜 네트워크의 대중화로 소비자들은 시공간에 구애받지 않고 상품에 대한 정보를 SNS로 교류할 수 있다. 제안하는 기법은 이 과정에서 발생한 SNS 데이터와 사용자 성향 데이터에 시간 속성을 고려하여 상품 트렌드를 분석한다.

• 주택과사람들
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• s.202
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• pp.56-61
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• 2007

모델하우스가 변하고 있다. 건설사들은 분양 시기에만 찾는 모델하우스가 아닌 실내는 기본, 외관까지 소비자에게 쉽게 다가갈 수 있는 방법들을 끊임없이 모색하고 있다. 생활의 편의성은 물론, 고객의 감성까지 배려한 모델하우스에서 올해의 신규 주택 트렌드를 가늠해보자.

• Journal of Korean Electronics
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• v.29 no.1
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• pp.38-39
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• 2009

• 주택과사람들
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• s.189
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• pp.12-13
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• 2006

"아파트라고 똑같이 살란 법 없잖아요? 주택처럼 맞춤설계 하세요."(탤런트 이나영. 벽산 건설 블루밍). 아파트 단지 내 골프 연습장에서 골프채를 휘두르는입주민(영화배우 이영애. GS건설 자이). 아파트가 한층 가파르게 진화하고 있다. 밋밋하고 획일화된 주거공간의 대명사였던 아파트가 달라진 소비자들의 눈높이에 맞춰 '환골탈태'를 거듭하고 있는 것이다. 최근 등장하는 아파트 TV 광고를 눈여겨보면 주택 시장의 트렌드가 어떻게 바뀌고 있는지 한눈에 엿볼 수 있다. 건설업체들의 품질 경쟁도 어느 때보다 치열하다. 그렇다면 아파트 품질은 과연 어떻게 변모하고 있을까. 최근까지 주택 시장의 주요 트렌드는 친환경 공간이 중시된 '웰빙 아파트'나 첨단 편의시설을 갖춘 '유비쿼터스 아파트'가 주도했다고 볼 수 있다. 이어 올해 주택 시장의 키워드로 손꼽히는 3대 트렌드는 '커뮤니티 아파트' '기둥식 평면 구조' '발코니 확장형 아파트'로 요약할 수 있다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.20 no.2
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• pp.96-104
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• 2020

As consumers' consumption activities become more active due to the activation of online shopping malls, companies are conducting item trend analyses to boost sales. The existing item trend analysis methods are analyzed by considering only the activities of users in online shopping mall services, making it difficult to identify trends for new items without purchasing history. In this paper, we propose a trend analysis method that combines data in online shopping mall services and social network data to analyze item trends in users and potential customers in shopping malls. The proposed method uses the user's activity logs for in-service data and utilizes hot topics through word set extraction from social network data set to reflect potential users' interests. Finally, the item trend change is detected over time by utilizing the item index and the number of mentions in the social network. We show the superiority of the proposed method through performance evaluations using social network data.

• Life and Agrochemicals
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• v.27 no.5 s.218
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• pp.34-36
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• 2006

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.10a
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• pp.87-89
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• 2022

Recently, as more consumers spend more time at home due to COVID-19, the time spent on digital consumption such as SNS and OTT, which can be easily used non-face-to-face, naturally increased. Since 2019, when COVID-19 occurred, digital consumption has doubled from 44% to 82%, and it is important to quickly and accurately grasp and apply trends by analyzing consumers' emotions due to the rapidly changing digital characteristics. However, there are limitations in actually implementing services using emotional analysis in small systems rather than large-scale systems, and there are not many cases where they are actually serviced. However, if even a small system can easily analyze consumer trends, it will help the rapidly changing modern society. In this paper, we propose a lightweight trend analysis system that builds a learning network through Transfer Learning (Fine Tuning) of the BERT Model and interlocks Crawler for real-time data collection.