스마트폰 보급의 확산으로 제품 구매 시 웹 사이트 및 SNS를 이용하여 제품 리뷰를 참고하는 소비자들이 증가하고 있다. 전자 상거래 사이트의 제품 리뷰는 구매 예정자들에게 유용한 정보로 활용되곤 한다. 하지만 구매 예정자가 직접 제품에 대한 리뷰 데이터를 찾아 전체 내용을 일일이 읽고 분석해야하기 때문에 시간이 오래 걸릴뿐만 아니라 가공되지 않는 데이터가 줄 수 있는 정보는 한정적이다. 또한 이러한 리뷰들은 상품의 특징을 파악하기에도 어려움이 있다. 본 논문에서는 제품의 주요 이슈를 추출하고 주요 이슈에 대한 감성 분석과 감성 요약을 통해 제품 분석 및 평가를 제공하는 시스템을 설계 및 구현하였다. 이를 휴대폰 제품에 적용하여 구축한 시스템을 통해 소비자가 방대한 양의 제품의 리뷰 데이터를 분석할 필요 없이 제품의 주요 이슈와 가공된 분석 결과를 시각적으로 빠르게 제공받을 수 있음을 보였다.
소비자들이 소셜미디어 상에 기록한 글을 통해 기업은 제품 또는 기업 이미지에 대한 감성분석을 수행하는데 이는 소셜미디어 기반 마케팅에서 중요한 활동 중에 하나다. 특히 글로벌 소셜미디어의 경우 국적을 불문하고 다양한 고객이 늘어남에 따라 여러 언어권의 소비자들이 각자의 언어로 다양한 의견을 표명하고 있다. 이처럼 다양한 언어로 작성된 텍스트를 감성분석하기 위해서는 기존 방법과 달리 동일한 언어로 통일시켜야 하는 번역 작업이 필요하다. 하지만 번역을 하게 될 경우, 언어와 관련된 배경이나 문화, 용어사용의 차이 등으로 본래 문서에 있는 모든 단어나 문법을 정확히 표현할 수 없는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 다중 언어로 수집되는 텍스트를 번역하지 않고 해당 언어별로 텍스트를 분리한 다음 감성분석을 진행하여 각각의 극성치를 종합하는 방법을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안한 다국어 감성분석 알고리즘을 검증하기 위해 다중언어 문장을 한국어, 중국어로 번역한 감성분석의 극성치 편차인 RMSE 값을 비교하였다. 그 결과, 번역을 통한 다중언어의 감성분석보다 언어별로 분리한 감성값이 실제 감성값에 가장 근접하는 것으로 나타나 본 연구에서 제안한 방법론의 우수성을 입증하였다. 본 연구는 다수의 유사한 연구에서 사용했던 알고리즘을 사용하지 않고 원문 그대로 다중언어 감성분석을 시도했다는 점에서 의의가 있다.
의복은 비언어적 상징으로서 의사를 전달하는 무언의 언어로 이용되어 사람들은 의복을 통해 자기를 나타내며 동시에 다른 사람을 지각하고 평가하게 되는데 이러한 역할은 현대사회에 와서 더욱 강조되었다. 따라서 소비자들은 이미지라는 감정적ㆍ주관적인 요소로써 의류상품을 평가, 구매하는 경우가 많다. 이에 본 연구에서는 여자 대학생을 대상으로 자신이 생각하는 자기 이미지에 따른 실제 착용하는 의복이미지, 추구하는 의복이미지와 의복구매행동을 조사하는 것을 목적으로 하며 의류산업체에서 의류상품개발을 위한 자료를 제공하고자 하였다. (중략)
운송(transportation) 문제는 잘 알려져 있는 최적화 문제로 공급자인 생산지에서 소비자인 대리점으로 물건을 최소의 비용으로 운송시키는 문제이다. Coopr는 쉽고도 강력한 언어로 최근 각광받고 있는 파이썬 언어로 구현되었으며 최적화 모델의 해를 구할 수 있는 공용 소프트웨어 패키지이다. 본 논문에서는 몇몇 생산지에서 여러 대리점으로 물건을 운송시키는 최적화 문제를 Coopr의 한 부분인 pyomo를 이용하여 모델을 개발하고 최적화 해를 구할 수 있는 방법을 소개 한다.
현대 시장의 경향은 '기업은 제품을 팔고 소비자는 브랜드를 산다'라는 브랜드 전략을 나타내고 있다. 브랜드는 소비자의 요구와 경험을 반영하고 연출하는 제품과 소비자를 연결시키는 매개체로 작용한다. 성공적인 브랜드는 경험적인 미학적 전략을 지향하게 되었고, 소비자는 브랜드를 색다른 경험으로 인식하고 하나의 고정된 관념(인식)으로 떠올리게 된다. 많은 기업들은 막대한 홍보와 광고비용을 절감하는 최소의 투자비용으로 최대의 효과를 얻고자 한다. 구매시점에서 소비자와의 직접적 대면을 통해 제품 브랜드에 대한 인상을 각인시키고, 구매를 유도하는 기능을 하며 그 중요성이 날로 커지고 있다. 따라서 브랜드 이미지의 시각표현은 브랜드와 밀접하게 연결되어 소비자의 마음에 고정된 하나의 인상을 형성할 수 있어야 한다. 일단 긍정적인 인상으로 자리잡은 브랜드는 소비자의 기억으로 인출되어 별다른 정보 없이 브랜드만으로 구매에 이를 수 있게 한다. 이를 위한 시각적 표현의 해결은 브랜드 이미지의 핵심적 요소로서 브랜드의 로고 및 마크를 중심으로 한 시각화이며, 이를 뒷받침하는 커뮤니케이션 요인이라 하겠다. 이는 제품과 관련이 깊은 방향으로서의 디자인적 방향성을 가지게 될 뿐 아니라 브랜드의 언어적 특성과 그 연상성에 기반을 둔 시각 언어적인 의미 전이의 방법들로 문제해결을 위한 방법을 제시해 줄 수 있다. 따라서 본 연구에서는 시장경제를 형성하는 스포츠용품의 브랜드 이미지분석과 소비자 제품구매와의 관계를 이론 적 고찰하여 이를 효과적이고 일관성 있는 이미지를 형성하는 방향을 제시하는데 그 목적이 있다.
본 논문에서는 사용자가 원하는 분위기의 칼라패턴을 추천하여 주는 칼라패턴 데이터 베이스 시스템을 제안하였다. 사용자가 원하는 분위기는 감각언어로 나타낼 수 있는데, 이 감각 언어를 이용한 9가지 심리적 척도의 감성 질의의 형태로 시스템에 입력되며 시스템은 입력된 질의와 칼라패턴의 감성 속성을 비교하여 사용자가 원하는 분위기의 칼라패턴을 추천한다. 이를 위하여 감각 언어의 9가지 실리적 척도에 대한 칼라패텬의 9가지으 감성 속성을 신경회로망을 이용하여 추출하였다. 칼라패턴 데이터 베이스 시스템은 패션 및 상품 디자인, 화랑의 회화 등의 데이터 베이스에서 소비자들의 요구에 좀 더 빠르게 접근하는 해결책을 제공해 줄 수 있을 것이다.
본 연구는 소비자 특성과 웹사이트 특성이 해외직구사이트의 만족도와 재구매 의도에 미치는 영향을 실증적으로 살펴보고자 한다. 2015년 10월 해외직구를 이용하는 이용자 230명을 대상으로 설문조사를 실시하여 다중회귀분석으로 검증하였다. 인터넷 쇼핑몰과 관련된 선행연구를 분석하여 소비자 특성을 혁신성, 지각된 위험, 이익인지, 구매성향으로, 웹사이트 특성을 제품구색, 편의성, 신뢰성, 고객 서비스로 도출하였다. 연구결과, 소비자 특성에서 지각된 위험과 이익인지가 만족도에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났고, 웹사이트 특성에서는 제품구색, 신뢰성, 고객 서비스가 만족도에 유의한 영향을 주는 것으로 밝혀졌다. 시사점으로 해외직구는 소비자의 불안감을 해소하는 방법으로 다양한 언어를 지원하며 소비자의 의견을 적극적으로 수렴하고 처리해야 할 것이며, 제품과 관련된 반품 및 환불을 신속하게 처리될 수 있도록 시스템을 구축해야 할 것이다.
이 글의 목표는 현대 러시아 광고언어에 있어서 어떤 유형의 '언어유희'(игра слов) 현상이 나타나고 있으며, 이는 광고의 어떤 특징 때문에 연유하는지에 대해 밝히는 것이다. 이러한 목표를 달성하기 위해 광고의 정의 및 광고언어의 특징을 살펴보고, 광고의 효과를 극대화하기 위해 언어를 어떻게 이용하고 있는지를 밝힐 것이다. 광고 연구에 있어서 필요한 학문은 언어학을 비롯하여 경제학, 심리학, 사회학, 마케팅, 문학, 예술학, 음악 등으로 아주 다양하다. 이는 현대의 광고가 화면과 소리, 그리고 텍스트가 결합되는 기호학적 대상이기 때문이다. 본 연구에서는 비록 이렇게 다양한 부분을 한꺼번에 연구할 수 없지만 광고 텍스트들에서 나타나는 언어유희 현상을 중심으로 광고 기획자와 소비자가 인식하는 언어유희 현상에 대한 인식에 대해 밝히고자 한다. 광고는 언어학자들에 의해 그 해당 언어를 파괴하는 주범으로 인식되어 온 측면도 있는데, 이는 광고에 사용되어지는 비문법적인 문장 생성이나 비문법적인 단어 표현, 외국어의 남발 및 잘못된 외래어 표기, 비속어 및 은어의 잦은 사용, 맞춤법 등 어문규범의 파괴가 그 원인이다. 이러한 것들이 광고의 어떤 목적을 위해 이루어지는 것인지 밝히고자 한다.
본 연구는 현대 사회에서 빅데이터의 중요성이 강조되는 가운데, 온라인 시장의 확장과 소비자들의 다양한 소비 행태 변화를 반영한 가격지표 개발을 목표로 한다. 통계청의 기존 통계조사 방법론에 대한 한계를 극복하고, 온라인 쇼핑몰 데이터에서 필요한 정보를 추출하고 가공하기 위해 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 인공지능 기술을 적용해보고자 한다. 초기 연구 결과로 공개 Polyglot을 활용하여 비정형 자료 처리와 품목분류에 응용해 보았으며, 제한된 학습 데이터를 사용하여도 높은 정확도의 처리 결과를 얻을 수 있었으며, 현재는 적용 품목을 확장하여 더욱 다양한 품목에 방법론을 적용하는 연구를 진행 중이다.
제품의 정성적 품질평가에서, 제품의 최종품질을 구성하는 다수의 특성에 대한 만족도가 언어로써 표현되어 소비자의 구매행동이란 의사결정으로 표출되는데, 이러한 주관적 평가에는 평가의 애매함(fuzziness)이 수반되므로 품질의 평가구조를 합리적으로 파악하기 위해서는 애매함의 존재를 고려에 넣지 않으면 안된다. 다수의 품질특성이 계층적(hierarchical)인 구조로 연결되어 최상위 품질특성으로 구성되며, 특성간의 중요도(relative importances)가 계층별로 결정되는 경우, 이들 개개의 특성에 대한 만족도의 평가로부터 어떤 구조적인 관계를 통해 그 제품에 대한 종합평가가 이루어지나, 개개의 특성에 대한 평가가 애매한 이상 최종 결과인 종합적 만족도도 애매한 것으로 된다. 즉, 평가모델의 구조도 평가의 패턴도 퍼지화되므로 이러한 평가에서 퍼지이론의 응용에 따른 효과를 가장 크게 기대할 수 있는 퍼지추론모델을 이용하여 계층간, 품질특성간의 퍼지관계와 특성의 중요도 및 언어변수(linguistic variables)의 형태로 주어지는 입력정보로써 품질구조를 명확히 하고, 패턴인식(pattern recognition)의 개념을 이용하여 평가자의 제품에 대한 평가결과를 언어로써 표현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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