• 경영정보학연구
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• 제22권4호
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• pp.75-92
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• 2020

인구 및 세대 구조가 변화면서 점차 대면 관계를 꺼리는 고객의 태도 변화가 정보기술의 발달과 스마트폰의 확산으로 더욱 커지고 있다. 이는 정보기술에 익숙해진 현대 고객들의 소비패턴인 효율성 및 신속성과도 부합되는 것으로, 오프라인 망 중심의 유통회사들이 판매 및 서비스 방식을 언택트로 전환하려는 움직임이 활발해지고 있다. 최근 다양한 분야에서 언택트 서비스가 활성화되고 있지만, 뷰티 제품의 경우 고객의 피부타입 및 상태에 따라 제품 선택이 쉽지 않으므로 비대면을 통해 제품을 추천하기가 쉽지 않다. 이와 관련하여 온라인 뷰티 분야에서 제품 추천을 위한 추천시스템 개발 및 추천 관련 연구들이 수행되었지만, 대부분이 설문조사 방법이나 소셜 데이터를 이용하여 추천 알고리즘을 개발한 연구들이었다. 즉, 고객의 피부타입이나 제품 선호도 등의 실제 사용자 정보를 기반으로 세그먼트를 분류한 연구는 부족하였다. 그리하여, 본 연구에서는 뷰티 분야에서의 언택트 서비스 중의 하나인 모바일 애플리케이션의 고객 정보와 검색 로그 데이터를 기반으로 머신러닝 기법의 K-prototypes 알고리즘을 이용하여 고객 세그먼트를 새롭게 분류하고, 이를 기반으로 언택트 마케팅 전략 방안을 제안한다. 본 연구는 머신러닝 기법을 이용하여 새롭게 고객 세그먼트를 분류함으로써 관련 기존 문헌의 범위를 확장하였다. 더불어, 언택트 서비스라는 새로운 소비 트렌드를 반영하여 고객 세그먼트를 분류하고, 이를 기반으로 뷰티 분야의 언택트 서비스에 활용할 수 있는 구체적인 방안을 제시했다는 실무적 의의가 있다.

• 미래기술융합논문지
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• 제3권1호
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• pp.59-64
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• 2024

MZ세대의 의사소통에 관한 연구를 위한 목적을 정립하는 것은 이 세대의 독특한 의사소통 방식을 이해하고 그 영향력을 분석하는 데 중요한 첫걸음이라 생각한다. MZ세대의 의사소통에 관한 연구는 MZ세대의 의사소통 특성 파악하여 MZ세대가 사용하는 의사소통 도구와 플랫폼 즉 예를 들어 소셜 미디어, 메신저 앱 등을 파악하므로 인해 이들이 기존 세대와 어떻게 다른지 분석하여 그들을 이해 할수 있다. MZ세대는 복잡한 철학이나 명확한 삶의 철학 없이도 현대사회에서 행복하게 살 수 있는 것으로 나타났다. 이것은 인생이 의미가 없거나 혼란스럽다는 것을 의미하지 않는다. MZ세대들은 삶의 의미에 대해서도 간단하고 구체적인 해결책으로 만족할 수 있으며, 모든 것을 완벽하게 체계화할 필요 없이 살아갈 수 있다. 즉, 그들의 삶은 이전 세대와 달리 복잡하지 않으며 다양한 의미를 가질 수 있다. 즉 이는 반드시 철학적 체계로 규정될 필요는 없다는 것이다. 이 논문으로 MZ세대의 삶을 하나의 철학적 체계로 명확하게 나눌 수는 없지만, 그럼에도 불구하고 MZ세대 각자의 삶은 많은 의미를 지닐 수 있다는 것을 알 수 있었으며, 이 의미는 MZ세대만의 목적, 가치, 능력을 느끼는 것, 그리고 자신에 대한 가치감 등에서 찾고 있다는 것을 알 수 있었다.

• 경영과정보연구
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• 제29권4호
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• pp.143-167
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• 2010

본 연구의 목적은 인터넷을 중심으로 시대적인 흐름에 따른 기술의 변화와 더불어 사회적 자본을 형성하는 도구로 인식되고 있는 SNS의 사회경제적 변화와 파급효과를 통찰하기 위해 첫째, 웹 2.0 패러다임이 표방하는 기술 및 경제적 가치변화를 살펴보고 둘째, 블로그로부터 사회 네트워크인 SNS로의 진화과정을 고찰하며 셋째, 주요 SNS의 서비스 및 특징을 비교한 후 넷째, 모바일 웹 2.0으로의 진화에 따른 SNS의 특성을 제시하고자 한다. 마지막으로 1990년대 후반부터 현재까지의 기술, 사회, 경영 3가지 측면의 속성 변화를 통해 SNS의 진화를 분석하고자 한다. 본 연구를 통해 얻은 시사점으로는 첫째, 기술적 측면에서 웹 기반의 컴퓨팅 환경이 미디어 속성에서 플랫폼 속성으로 전환되고 있다. 초창기 인터넷 출현 이후 웹사이트에 접속하여 정보를 보고 듣고 읽어 체득하던 일방향의 미디어 속성이 정보를 생성 및 가공하고 전파하기까지 모든 활동을 가능하게 하는 플랫폼 기능으로 변화된 것이다. 둘째, 사회적 측면에서 지식의 생산주체가 소수 전문가에서 집단지성으로 전환되고 있다. 이는 사람들을 연결하는 SNS의 지향점과 일치하면서 정보권력의 분산 및 전파범위의 무제한이라는 장점을 살려 기업들의 홍보 및 마케팅 채널로서의 잠재성이 부각되고 있다. 셋째, 기업경영 측면에서 SNS와 같은 새로운 마케팅 채널이 생성되고 있다. 스마트폰과 같은 모바일 기기의 시장 확대와 더불어 일상에서 접근이 편리하도록 제공되고 있는 무선기술의 발전은 소비자와 호의적이고 밀접한 관계를 지향하는 대개의 기업들에게 새로운 기회로 작용하고 있다. 넷째, 소비자의 역할이 변화되고 있음을 인식할 수 있다. 단방향 정보를 받아들이던 소비자들이 1인 중심형 블로그와 개인간 관계 네트워크를 지향하는 SNS를 이용하게 되면서 정보를 생성, 가공 및 확산하는 주체가 되면서 정보의 주도권을 장악하게 되면서 정보의 이용자인 동시에 생산자 역할을 수행하는 프로슈머로서 그 역할이 변화되어 가고 있다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.47-64
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• 2021

전 세계적으로 퍼진 코로나 19 상황은 우리의 일상생활의 많은 부분에 영향을 끼쳤을 뿐만 아니라, 경제·사회 등 많은 부분에 걸쳐 막대한 영향력을 미치고 있다. 확진자와 사망자 수가 증가함에 따라 의료진과 대중은 불안, 우울, 스트레스 등 심리적인 문제를 겪고 있다고 한다. 장기적인 부정적인 감정은 사람들의 면역력을 감소시키고 신체적인 균형을 파괴할 수도 있으므로 코로나 19로 인한 심리적인 상태를 이해하는 것이 필수적인 상황이다. 본 연구에서는 코로나 19 감정과 관련된 뉴스 데이터를 수집하여, 텍스트 마이닝을 통해 키워드를 분류하고, 키워드 사이의 의미 네트워크 분석을 통해 단어들의 관계를 시각화하였다. 코로나 감정과 관련된 기사의 키워드에 나타난 단어들의 빈도수를 확인하고 이를 워드 클라우드로 분석하였다. 키워드 빈도 분석 결과 코로나 19 감정과 관련하여 '중국', '불안', '상황', '마음', '사회', '건강'과 같은 단어의 빈도가 높게 나타난 것을 확인할 수 있었다. 각 데이터 간 연결 중심성을 분석한 결과 키워드 중심성 네트워크에서 가장 중심적인 핵심어는 '심리'와 '코로나 19', '블루', '불안'이라는 단어가 높은 연결 중심성을 가지는 것을 확인할 수 있었다. 기사의 헤드라인에 나타난 주요 핵심어 사이의 동시 출현 빈도 네트워크를 그래프로 시각화한 결과, '코로나-블루' 쌍이 가장 굵게 표시되었고, '코로나-감정', '코로나-불안' 쌍이 비교적 굵은 선으로 표시된 것을 알 수 있었다. 코로나와 관련된 '블루'는 우울증을 의미하는 단어로, 코로나와 우울증은 이제 관심을 가져야 할 키워드임을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 장기화한 코로나 19 상황에서 신체적인 방역뿐만 아니라 심리적인 방역에도 힘써야 할 이 시기에 보건 정책담당자가 빠르고 복잡한 의사결정 과정에 도움이 되고자 미디어 뉴스를 모니터링 함으로써, 더욱더 쉬운 소셜 미디어 네트워크 분석 방법을 제시하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.69-92
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• 2015

최근 소셜 미디어의 사용이 폭발적으로 증가함에 따라 이용자가 직접 생성하는 방대한 데이터를 분석하기 위한 다양한 텍스트 마이닝(text mining) 기법들에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이에 따라 텍스트 분석을 위한 알고리듬(algorithm)의 정확도와 수준 역시 높아지고 있으나, 특히 감성 분석(sentimental analysis)의 영역에서 언어의 문법적 요소만을 적용하는데 그쳐 화용론적 의미론적 요소를 고려하지 못한다는 한계를 지닌다. 본 연구는 이러한 한계를 보완하기 위해 기존의 알고리듬 보다 의미 자질을 폭 넓게 고려할 수 있는 Word2Vec 기법을 적용하였다. 또한 한국어 품사 중 형용사를 감정을 표현하는 '감정어휘'로 분류하고, Word2Vec 모델을 통해 추출된 감정어휘의 연관어 중 명사를 해당 감정을 유발하는 요인이라고 정의하여 이 전체 과정을 'Emotion Trigger'라 명명하였다. 본 연구는 사례 연구(case study)로 사회적 이슈가 된 세 직업군(교수, 검사, 의사)의 특정 사건들을 연구 대상으로 선정하고, 이 사건들에 대한 대중들의 인식에 대해 분석하고자 한다. 특정 사건들에 대한 일반 여론과 직접적으로 표출된 개인 의견 모두를 고려하기 위하여 뉴스(news), 블로그(blog), 트위터(twitter)를 데이터 수집 대상으로 선정하였고, 수집된 데이터는 유의미한 연구 결과를 보여줄 수 있을 정도로 그 규모가 크며, 추후 다양한 연구가 가능한 시계열(time series) 데이터이다. 본 연구의 의의는 키워드(keyword)간의 관계를 밝힘에 있어, 기존 감성 분석의 한계를 극복하기 위해 Word2Vec 기법을 적용하여 의미론적 요소를 결합했다는 점이다. 그 과정에서 감정을 유발하는 Emotion Trigger를 찾아낼 수 있었으며, 이는 사회적 이슈에 대한 일반 대중의 반응을 파악하고, 그 원인을 찾아 사회적 문제를 해결하는데 도움이 될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.163-176
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• 2014

소셜미디어 확산으로 많은 사용자들이 SNS를 통해 자신의 생각과 의견을 표출하며 다른 사용자들과 상호작용하고 있다. 특히 트위터와 같은 마이크로블로그는 짧은 문장을 통해 영화, TV, 사회 현상 등과 같은 공통의 주제에 대해 많은 사람이 즉각적으로 의견을 표출하고 교환하는 플랫폼의 역할을 수행하고 있다. TV방송 프로그램에 대해서도 의견과 감정을 마이크로블로그를 통해 표출하고 있는데, 본 연구에서는 마이크로블로그의 내용과 시청률과의 관계를 살펴보기 위해, 지난 공중파 방송 프로그램에 대한 트윗을 수집하고 부적절한 트윗들을 제거한 후 형태소 분석을 수행하였다. 추출된 형태소뿐 아니라 이모티콘, 신조어 등 사용자가 입력한 모든 단어들을 후보 자질로 삼아 시청률과의 상관관계를 분석하였다. 실험을 위해 2013년 1월부터 10개월간의 예능프로그램 트윗의 데이터를 수집하여 전국 시청률 데이터와 비교 분석을 수행하였다. 트윗의 발생량은 일주일 중 방송된 요일에 가장 많았으며, 특히 방송시간 부근에서 급격히 증가하는 모습을 보였다. 이것은 전국에 동시간에 방송되는 공중파 프로그램의 특성상 공통된 관심 주제를 제공하기 때문에 나타나는 현상으로 여겨진다. 횟수 기반 자질로 방송 일의 총 트윗 수와 리트윗 수, 방송시간 중의 트윗 수와 리트윗 수와 시청률과의 상관 관계를 분석하였으나 모두 낮은 상관 계수를 나타냈다. 이것은 단순한 트윗 발생 빈도는 방송 프로그램의 만족도 또는 시청률을 제대로 반영하고 있지 못함을 의미한다. 내용 기반 자질로 추출한 단어들 중에는 높은 상관관계를 보여주는 단어들이 발견되었으며, 표준어가 아닌 이모티콘과 신조어 중에도 높은 상관관계를 보여주는 자질이 나타났다. 또한 방송시작 전과 후에 따라 상관계수가 높은 단어가 상이함을 발견하였다. 매주 같은 시간에 방송되는 TV 프로그램의 특성상, 방송을 기다리고 기대하는 내용의 트윗과 방송 후 소감을 표현하는 트윗의 내용에 차이가 존재하였다. 이러한 분석결과는 단어에 따라 시청률과 연관성이 높은 시간대가 달라짐을 의미하며, 시청률을 측정하고자 할 때 각 단어들의 시간대를 고려해서 사용해야 함을 의미한다. 본 연구에서 제안한 방법은 기존의 표본 추출을 통해 이루어지는 TV 시청률 측정을 보완할 수 있는 방법에 활용할 수 있으리라 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제19권1호
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• pp.95-110
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• 2013

최근 다양한 소셜미디어를 통해 생성되는 비정형 데이터의 양은 빠른 속도로 증가하고 있으며, 이를 저장, 가공, 분석하기 위한 도구의 개발도 이에 맞추어 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 환경에서 다양한 분석도구를 통해 텍스트 데이터를 분석함으로써, 기존의 정형 데이터 분석을 통해 해결하지 못했던 이슈들을 해결하기 위한 많은 시도가 이루어지고 있다. 특히 트위터나 페이스북을 통해 실시간에 근접하게 생산되는 글들과 수많은 인터넷 사이트에 게시되는 다양한 주제의 글들은, 방대한 양의 텍스트 분석을 통해 많은 사람들의 의견을 추출하고 이를 통해 향후 수익 창출에 기여할 수 있는 새로운 통찰을 발굴하기 위한 움직임에 동기를 부여하고 있다. 뉴스 데이터에 대한 오피니언 마이닝을 통해 주가지수 등락 예측 모델을 제안한 최근의 연구는 이러한 시도의 대표적 예라고 할 수 있다. 우리가 여러 매체를 통해 매일 접하는 뉴스 역시 대표적인 비정형 데이터 중의 하나이다. 이러한 비정형 텍스트 데이터를 분석하는 오피니언 마이닝 또는 감성 분석은 제품, 서비스, 조직, 이슈, 그리고 이들의 여러 속성에 대한 사람들의 의견, 감성, 평가, 태도, 감정 등을 분석하는 일련의 과정을 의미한다. 이러한 오피니언 마이닝을 다루는 많은 연구는, 각 어휘별로 긍정/부정의 극성을 규정해 놓은 감성사전을 사용하며, 한 문장 또는 문서에 나타난 어휘들의 극성 분포에 따라 해당 문장 또는 문서의 극성을 산출하는 방식을 채택한다. 하지만 특정 어휘의 극성은 한 가지로 고유하게 정해져 있지 않으며, 분석의 목적에 따라 그 극성이 상이하게 나타날 수도 있다. 본 연구는 특정 어휘의 극성은 한 가지로 고유하게 정해져 있지 않으며, 분석의 목적에 따라 그 극성이 상이하게 나타날 수도 있다는 인식에서 출발한다. 동일한 어휘의 극성이 해석하는 사람의 입장에 따라 또는 분석 목적에 따라 서로 상이하게 해석되는 현상은 지금까지 다루어지지 않은 어려운 이슈로 알려져 있다. 구체적으로는 주가지수의 상승이라는 한정된 주제에 대해 각 관련 어휘가 갖는 극성을 판별하여 주가지수 상승 예측을 위한 감성사전을 구축하고, 이를 기반으로 한 뉴스 분석을 통해 주가지수의 상승을 예측한 결과를 보이고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제22권1호
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• pp.187-204
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• 2016

소셜 미디어를 이용하는 사용자들이 직접 작성한 의견 혹은 리뷰를 이용하여 상호간의 교류 및 정보를 공유하게 되었다. 이를 통해 고객리뷰를 이용하는 오피니언마이닝, 웹마이닝 및 감성분석 등 다양한 연구분야에서의 연구가 진행되기 시작하였다. 특히, 감성분석은 어떠한 토픽(주제)를 기준으로 직접적으로 글을 작성한 사람들의 태도, 입장 및 감성을 알아내는데 목적을 두고 있다. 고객의 의견을 내포하고 있는 정보 혹은 데이터는 감성분석을 위한 핵심 데이터가 되기 때문에 토픽을 통한 고객들의 의견을 분석하는데 효율적이며, 기업에서는 소비자들의 니즈에 맞는 마케팅 혹은 투자자들의 시장동향에 따른 많은 투자가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 중국의 온라인 시나 주식 포럼에서 사용자들이 직접 작성한 포스팅(글)을 이용하여 기존에 제시된 토픽들로부터 핫토픽을 선정하고 탐지하고자 한다. 기존에 사용된 감성 사전을 활용하여 토픽들에 대한 감성값과 극성을 분류하고, 군집분석을 통해 핫토픽을 선정하였다. 핫토픽을 선정하기 위해 k-means 알고리즘을 이용하였으며, 추가로 인공지능기법인 SOM을 적용하여 핫토픽 선정하는 절차를 제시하였다. 또한, 로짓, 의사결정나무, SVM 등의 데이터마이닝 기법을 이용하여 핫토픽 사전 탐지를 하는 감성분석을 위한 모형을 개발하여 관심지수를 통해 선정된 핫토픽과 탐지된 핫토픽을 비교하였다. 본 연구를 통해 핫토픽에 대한 정보 제공함으로써 최신 동향에 대한 흐름을 알 수 있게 되고, 주식 포럼에 대한 핫토픽은 주식 시장에서의 투자자들에게 유용한 정보를 제공하게 될 뿐만 아니라 소비자들의 니즈를 충족시킬 수 있을 것이라 기대된다.

• 시큐리티연구
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• 제62호
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• pp.35-63
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• 2020

최근 대형복합 재난 및 테러 등 발생으로 국가위기 및 재난관리의 중요성이 한층 증가되고 있으며, 재난 및 안전사고 강도와 빈도가 높아짐에 따라 정부의 재난 대응과 복구능력만으로는 한계가 있다는 인식이 확산되기 시작했다. 즉, 범사회적 재난안전 관리의 역량 강화 및 복원력 제고를 위해서는 국가 위주의 재난안전 관리가 아닌, 민간영역과·지역사회와의 협력적 체계를 구축이 필수적이라는 것이다. 특히, 최근 스마트 정보통신기술을 이용한 재난 및 안전사고 대응 사례들을 볼 때, 새로운 스마트 모바일 기기를 활용한 민간의 참여확대가 현실적으로 가능해졌음을 알 수 있다. 실제 국가 재난 및 안전 관리 체계를 효율적으로 구축하기 위해서는 스마트 정보통신기술의 접목이 필수적이며, 특히 최근 스마트앱 사회연결망서비스(SNS) 등의 등장 및 이용 영향으로 기존 '명령과 통제' 방식의 재난 및 안전관리에도 변화가 요구되기 시작했다. 해외에서의 스마트 기술 기반 시민참여 사례로는 지난 2010년 아이티 대지진 당시 재난복구에 시민과 민간기업의 자발적 참여를 이끈 크라우드 소싱 플랫폼 우샤히디(Ushahidi) 사례, 2011년 3월 일본 대지진과 지진해일 발생 시 트위터, 페이스북 등과 같은 SNS 등을 통한 생사확인 등의 위기소통 사례, 2011년 5월 미국 조플린 토네이도 발생 시 페이스북 사이트를 통한 시민주도 실종자 찾기 및 생사확인 그리고 긴급구조와 지원 사례 등이 있다. 국내에서는 2010년 부산해운대 오피스텔 화재 발생 시 시민의 동영상 촬영 및 뉴스 제공, 2012년 대풍 볼라벤 북상시 SNS를 통한 시민주도 정보 공유 및 확산, 2014년 세월호 참사 당시 카톡 등 SNS를 통한 생사확인 및 구조현황 공유 등 다양한 스마트 기기와 소셜 미디어를 활용한 민간참여 확대가 재난 및 안전관리에 가져오는 시너지 효과를 볼 수 있었다. 이러한 맥락에서 본 연구는 스마트 기기를 활용한 민간참여에 대해 한국정부 재난안전 실무자가 느끼는 인식 및 기존 재난 및 안전관리에 스마트 민간참여를 수용할 수 있는 준비도(readiness)를 실증 조사해 분석하고자 한다. 스마트 민간참여 확대에 대비한 정부 재난관리 조직과 실무자의 준비 수준을 종합적으로 분석하기 위해 본 연구는 SMART 모델(System, Motivation, Ability, Response, Technology)을 제시한다. SMART 모델에 따라 재난안전 실무자의 법제도(System), 동기(Motivation), Ability(역량), 반응(Response), 및 기술(Technology) 등 5개 영역별 준비 수준을 측정, 분석해 향후 정책적 함의를 도출하고자 하였다.

• 한국조경학회지
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• 제45권4호
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• pp.104-117
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• 2017

본 연구는 텍스트 마이닝 기법과 인자분석를 활용하여 경관이미지 분석의 결과를 비교?분석하고, 텍스트 마이닝 기법이 경관이미지 연구에서 활용 가능성이 있는지 확인하고자 하였다. 롯데월드타워의 경관이미지는 텍스트 마이닝 분석 결과, 형용사 '새로운', '변화적인', '특이한', '신기한', '인상적인', '개성적인' 등이 도출되었으며, 롯데월드타워의 경관이미지가 변화하는 과정을 살펴보면, 사람들의 활동적인 요소(구경, 나들이, 프로젝트, 야경 등)와 미디어매체(신문, 블로그 등), 기후(날씨, 계절) 등이 경관이미지를 변화시키는 변동요인으로 도출되었다. 인자분석 결과, 롯데월드타워의 경관이미지에 영향을 미치는 요인은 상징성, 심미성, 조형성 순으로 나타났다. 형태적 특징인 식별성은 규모성, 가시성의 특징을 가지고 있는데, 통계적으로 유의하지 않았다. 오히려 독특성, 특별성 등의 특징을 갖고 있는 상징성과 주변 환경과의 특성과의 조화성, 아름다움의 특징을 갖고 있는 심미성 등 심리적인 요인이 경관이미지에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 두 가지 연구방법에서 공통적으로 도출된 결과는 건축물의 장소나 위치 등 형태적 물리적인 특성보다 도시를 대표하고 상징할 수 있는 요소 등 심리적인 특성이 경관이미지에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 텍스트 마이닝 기법은 사람들이 대상을 보고 느낀 이미지에 해당되는 명사 형용사를 파악할 수 있고, 도출된 키워드 간의 관계를 확인함으로써 경관이미지 형성 과정과 더 나아가 도시의 이미지까지 파악이 가능하므로, 조경분야에서 경관연구의 한계를 보완하기 위한 방안으로 적합한 것으로 사료된다. 본 연구는 조경의 연구 분야인 경관분석에서 빅데이터가 활용될 수 있는 가능성을 실제 실행을 통하여 확인하였다는 점에서 의의가 있으며, 추후 빅데이터 기반의 정보를 파악 분석하여 경관 연구 영역의 확대에 기여하기를 바란다.