본 연구는 비전공자 학생들 대상으로 효과적인 프로그래밍 학습이 가능하도록 학습 분석을 활용한 플립러닝 교수법의 효과성을 살펴보고자 한다. ADDIE모형을 적용한 플립러닝 프로그래밍 수업모형을 설계한 후 본교에서 운영하고 있는 강의지원시스템의 학습관련 자료를 크롤링하였다. 크롤링 자료를 교수자가 쉽게 이해할 수 있도록 대시보드로 제공하여 교수자는 이를 바탕으로 수업을 보다 효율적으로 설계하여 개별 맞춤 학습이 가능하도록 하였다. 한 학기 수업을 통해 수집된 학습관련 데이터를 바탕으로 분석한 결과 학과, 학년, 출결여부, 과제제출 여부, 예/복습 수강여부가 학업성취도에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 설문 분석결과 학습 분석을 통한 교수자의 개별화된 피드백이 자기주도적 학습에 많은 도움이 되었다고 응답하였다. 본 연구는 학습자의 학습을 촉진시키고 교수자는 교수활동을 개선할 수 있는 기틀을 마련해 주는 계기가 될 것으로 기대한다. 향후 학습자들의 학습과 관련된 소셜네트워크서비스의 내용도 크롤링하여 학습자들의 학습상황을 분석하고자 한다.
현재 우리나라의 제조업은 세계적인 경제위기에서 많은 문제에 직면하고 있다. 이러한 난항을 타개하는 방법으로 제조기술과 S/W 기술을 융합하여 고객의 트렌드를 적시에 정확히 분석하여 제조에 반영함으로써 제품의 가치상승을 극대화하고 고품질의 제품을 신속하게 개발하여 출시하는 것을 중시하고 있다. 이에 본 논문에서는 사춘기 여고생들의 기능성 화장품의 신상품 개발과 성능 향상을 위한 효율적인 정보의 분석과 생산 정책을 위한 SNS 분석 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 여고생들의 기능성 화장품에 관한 SNS 내용을 분석하기 위한 효율적 알고리즘과 방법론을 제안하여 시스템의 처리량을 최대화하고, 각 작업의 수행시간을 최소화한다. 또한 여고생들의 기능성 화장품에 대한 기호 상태를 파악하여, 그 분석 결과를 제품의 개발 및 생산에 반영하기 위한 비주얼 방법론을 함께 제안한다. 따라서 본 논문에서 제안하는 시스템은 단지 화장품에 대한 분석뿐만 아니라 이와 비슷한 소비자의 기호가 빠르게 변화하는 제조업 분야에서 다양하게 응용이 가능하다.
본 논문의 연구 목적은 이론과 실증 분석을 통해 중국 사용자의 라이브방송 구매 참여동기와 영향 요소를 연구하고, 사용자의 수요 변화를 파악하여 트랜드에 맞는 마케팅 전략을 수립하는 것이다. 연구목적을 달성하기 위해 중국 라이브방송 구매자 대상으로 설문조사를 실시해 필요한 데이터를 수집했다.실증 분석은 SPSS와 AMOS 분석 소프트웨어를 사용해 통계 분석, 신뢰성 및 유효성 분석, 구조 방정식 모델 분석을 수행하여 가설에 대해 검증하였다. 분석 결과를 보면 단편 동영상 업계의 핵심 경쟁력과 브랜드 개성이 사용자의 가치 인식에 반영되어 사용 동기에도 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉, 사용자의 라이브 쇼핑 참여는 맹목적인 순종이 아니며 능동적인 선택권이 있는 전자 상거래 속성을 더욱 강화하고 "허위 만족"을 없애야 정보가 효과적으로 전파될 수 있다. 브랜드측은 사용자의 구매 동기를 부여하기 위해 온라인 마케팅의 개성을 강화하고 사용자의 가치를 존중하는 것이 필요하다.
본 논문은 우리 시대의 화두라 할 수 있는 SNS의 영향력과 의미를 기록학적 측면에서 살펴보고 'SNS 기록관리'의 필요성을 역설했다. 기존 연구에서 SNS는 주로 홍보를 위한 도구적 성격이 강조 되었다. 하지만 SNS 사용인구가 증가하면서 기록으로서의 SNS 영향력과 가치가 증대되고 있다. 정치적으로 SNS는 유권자와 정치인 간의 소통을 강화하는 도구이며, 경제적으로 SNS는 기업에 대한 고객의 불만을 접수하는 창구이자 마케팅 도구이다. 또한 기존 미디어에서 소외되었던 상대적 약자들의 목소리가 기록된다는 면에서 SNS 기록은 사회적 다양성 확보의 수단이자 다양성 그 자체이다. SNS는 집단 기억 형성의 장이자 집단기억 그 자체이며, 공론장의 역할을 수행할 수 있다. 빅데이터 형성의 장이자 빅데이터 그 자체로서의 SNS 또한 기록학적 의미를 지닌다. 인류 역사는 매체의 역사라 볼 수 있는 만큼 SNS 그 자체도 기록되어야 하며 SNS의 휘발성 또한 SNS를 기록으로 관리해야하는 의미를 가지고 있다고 볼 수 있다. 또한 본 논문은 SNS 기록관리를 1차적 관리와 2차적 관리로 나누어 각각 기록관리 주체와 대상, 시기, 방법, 이유 등의 원칙을 구분해 보았다. 1차적 관리는 당사자가 실시간으로 웹에서 무차별적, 시스템적으로 이뤄져야 하며, 2차적 관리는 전문가나 위원회 등에 의해 티핑포인트에서 다양한 평가와 선별을 거쳐, 사회적 문화적으로 수행돼야 한다고 제안했다. 본 논문은 SNS의 역사와 현황, 각종 사례를 분석해 그 가치와 의미를 살펴보고 있으며, 이는 앞으로 이뤄져야 할 SNS 기록관리 연구를 위한 서론 또는 총론의 성격을 지닌다고 할 수 있다.
4차 산업혁명 시대를 맞아 우리는 정보의 홍수 속에 살고 있다. 이런 환경에서 우리에게 필요한 정보를 찾기란 매우 어렵고 복잡하다. 따라서 정보의 홍수 속에서 추천 시스템은 필수적이다. 이러한 추천 시스템 중 영화, 음악, 음식, 의류의 각각에 대한 추천 시스템들은 많은 연구가 진행되어 왔다. 현재까지 대부분의 개인화 추천 시스템들은 개인의 성향인 나이, 장르, 지역, 성별 등을 체크해서 옷들을 추천한다던가, 책들을 추천한다던가, 영화들을 추천해왔다. 미래 세대에서는 나이, 장르, 지역, 성별 등을 체크해서 옷, 책, 영화들을 한꺼번에 추천 받기를 원할 것이다. 본 논문에서는 사용자의 감정과 날씨에 따라 개인 맞춤형 옷과 음식을 한꺼번에 추천하는 추천 시스템을 제안한다. 소셜미디어인 트위터에서 사용자의 데이터를 얻었고, 트윗을 기반으로 감정 분석을 해서 Paul Eckman 이론에 따라 사람의 6 가지의 기본 감정으로 분류했다. 이렇게 얻어진 기본 감정을 Hayashi의 Quantification Method III를 적용하여 색깔로 변환하였으며, 이러한 색깔은 추천하는 옷의 색상으로 표현하였다. 또한, visualcrossing.com API의 날씨 정보를 이용하여 의류의 종류를 추천한다. 그리고 감정에 따른 컴포트 푸드의 내용에 따라 다양한 음식을 추천한다.
컴퓨터 연산능력의 향상과 데이터를 수집하고 가공해 분석이 가능하도록 데이터를 정형화 시키는 기술이 발달함에 따라, 소셜미디어 및 인터넷 공간에서 생산되는 다양한 텍스트 데이터를 수집하고 그것을 분석하는 시도가 늘고 있다. 본 연구는 이와 같은 기술의 발전과 새롭게 시도되고 있는 분석법을 활용해 텍스트 데이터를 분석하여 과거에 설문조사 방법을 통해 확인했던 "내부마케팅"의 효과를 기존과는 다른 방식으로 확인해 보고자 하였다. 이와 같은 분석을 위해, 전/현직자들이 해당 기업의 구직자들에게 기업의 리뷰를 제공하는 플랫폼 잡플래닛(www.jobplanet.co.kr)의 리뷰 데이터를 웹크롤러를 생성하여 약 4만 건을 수집하였다. 또한 수집된 비정형 데이터를 정형화하기 위한 형태소 분석을 진행하여 명사만을 추출한 후, 미리 생성해 놓은 단어주머니에 들어있는 단어와 같을 경우 그 숫자를 세어 분류화를 진행하였다. 분류화된 내부마케팅 영역별 단어 수의 변화를 독립변수로, 시가총액 변동률을 종속변수로 활용하여, 내부마케팅과 시가총액간의 관계를 확인하고자 하였다. 그 결과, 대부분의 기존 연구와는 다르게 내부마케팅의 효과는 제한적인 영역에서만 기업의 성과에 긍정적인 영향을 미치며 대부분의 환경에서는 음의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 산업군으로 나누었을 때, 제조업에서는 여성지원과 교육 훈련 부문에서 기업성과에 긍정의 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 유통업에서는 직원 복지, 일-가정 양립 그리고 바이오/제약 업종에서는 직원 복지, 일-가정 양립, 사내 커뮤니케이션 그리고 보상 부문에서 모두 기업성과에 음의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 기업의 규모가 크고 역사가 오래된 기업에서는 직원 복지가 기업성과에 악영향을 미치는 것으로 나타났으나, 교육 훈련 부문에서는 종속변수에 긍정적 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었으며, 기업의 규모가 작고 역사가 짧은 기업에서는 직원 복지, 사내 커뮤니케이션 그리고 일-가정 양립에서 종속변수와 음의 관계를, 여성지원 에서는 종속변수와 양의 관계를 갖는 것으로 나타났다. 본 연구는 이러한 결과들을 분석하여 이론적 의미뿐만 아니라, 실무적 함의를 제시하고자 하였다.
본 연구의 목적은 Google Maps에서 제공하는 장소에 대한 리뷰를 활용하여 실제로 공원을 방문한 이용자의 인식과 평가를 파악하는 것이다. 구글맵리뷰는 Social Network Service(SNS)를 통해 장소에 대한 인식과 평가에 관한 정보를 얻는 온라인 리뷰이며, 일반 리뷰어와 구글맵의 회원으로 등록된 지역 가이드의 관점에서 장소에 대한 이해를 볼 수 있는 서비스이다. 본 연구에서는 구글맵리뷰 분석이 공원 관리에 필요한 이용자들의 인식과 평가를 추출하는데 활용될 수 있는지를 살펴보고자 하였다. 서로 다른 공간특징과 시설을 가지는 3개의 공원(서울숲, 보라매공원, 올림픽공원)을 대상으로 파이썬을 활용한 웹 크롤링을 통해서 구글맵리뷰 내용을 수집하였다. 그리고 텍스트 분석을 통해 공원별 주요 키워드 분석과 네트워크 구조에 따른 특성을 분석하고, 이와 함께 구글맵리뷰에서 제공하는 별점 평갓값과 외국인 리뷰 데이터에 대한 분석도 수행했다. 연구 결과, 3개의 공원에서 공통으로 나타나는 특성으로는 이용목적으로 '산책', '자전거', '휴식', '피크닉'이 있었으며, 동반유형으로 '가족', '아이', '애견'이, 인프라로는 '놀이터', '산책로'가 있었다. 공원별 특색을 보면 서울숲은 자연을 기반으로 하는 야외활동이 많이 나타났고 반면, 주차공간 부족과 주말 혼잡은 공원 이용자에게 부정적인 영향을 미치고 있었다. 보라매공원은 수많은 활동을 제공하는 다양한 시설을 갖춘 도시공원의 모습을 가지고 있었다. 리뷰어들은 반려견을 동반하는 이용자 그룹과 그렇지 않은 다른 이용자 그룹 간의 갈등과 공원의 복잡함에 대한 부정적인 측면을 언급했다. 올림픽공원에는 대형 복합시설이 있으며, 커뮤니티, 문화예술공연과 같은 대규모 문화 이벤트가 많이 언급되었고, 레크리에이션 기능이 강조되었다. 구글맵리뷰는 공원에 대한 이용자의 전반적 경험과 이미지에 대한 특징을 파악하는 유용한 자료라고 할 수 있다. 또한, 다른 소셜미디어 데이터와 비교할 때 특히 구글맵리뷰는 공원에 대한 이용자 평갓값과 만족 및 불만족 요인을 이해할 수 있는 데이터를 제공한다.
블로그, 소셜 미디어 등의 발달로 인해 점점 더 많은 사람들이 본인의 의견이나 감정을 표현하기 위해 온라인상에서 텍스트 문장을 작성한다. 그리고 이같은 온라인 텍스트 문장속에 숨겨져 있는 긍정 또는 부정등의 감성을 찾아내는 연구분야를 감성분석 이라고 한다. 그중에서도 이모션 마이닝은 사람들의 구체적인 이모션을 찾아내는데 초점을 맞춘 연구분야이다. 본 연구에서는 속성선택 방법과 단일 및 앙상블 분류기를 조합하여 효과적인 이모션 마이닝 예측모델을 제시하고자 한다. 이를 위해 두가지 대표적인 오픈 데이터인 Tweet와 SemEval2007 데이터를 이용하여 TF-IDF를 계산하고 백 오브 워즈(BOW: bag-of-words) 형태로 속성 셋을 구성하였다. 그리고 효과적인 이모션 마이닝이 될 수 있는 최적의 속성을 선택하기 위하여 상관관계 기반 속성선택(CFS), 정보획득 속성선택 (IG), 그리고 ReliefF 등 세가지 속성선택 방법을 적용하였다. 선택된 속성을 이용하여 아홉가지 분류기 모델로 이모션 마이닝의 정확도를 비교하였다. 실험 결과, Tweet 데이터는 의사결정나무(DT)가 CFS, IG, ReliefF에 의한 속성을 이용할 경우 정확도가 상승했고, 랜덤서브스페이스(RS)는 CFS, IG에 선택된 속성을 사용할 경우 정확도가 상승했다. SemEval2007 데이터는 ReliefF에 의해 선택된 속성으로 로지스틱 회귀분석(LR)을 적용하였을 때 정확도가 상승했고, 나이브 베이지안 네트워크(NBN)은 CFS, IG에 의한 속성을 사용할 경우 정확도가 상승하였다.
애자일 방법론은 인공지능 소프트웨어를 포함한 소프트웨어 개발 프로젝트에서 지난 몇 년 동안 널리 사용되고 있다. 이처럼 산업에서 애자일 방법론이 많이 사용되고 있음에도 불구하고, 애자일 방법론을 사용하는 소프트웨어 프로젝트의 성공 요인을 분석한 실증적 연구가 부족한 실정이다. 애자일 방법론을 사용하는 소프트웨어 프로젝트에서 고객의 역할을 이해하기 위해 사용자 참여 부족, 비현실적인 고객 기대치, 지속적인 요구 사항 변경의 고객 측 요인들이 프로젝트 성공에 미치는 영향을 조사하였다. 본 연구의 분석 대상은 애자일 방법을 소프트웨어 개발 방법론으로 사용하는 프로젝트이다. 일반적으로 소프트웨어 개발에서의 주 목표는 적은 시간과 비용으로 고품질 소프트웨어를 개발하는 것이다. 과거에는 프로젝트의 초기 단계에서 정한 고객 요구사항의 변화를 최소화하여, 그 변화에 수반되는 비용을 줄이려고 했다면, 오늘날의 프로젝트 관리에서 고객 요구사항의 변화는 고객이 원하는 시스템 개발을 위해 필수적인 것이라 인정하고 이 불가피한 변화에 보다 잘 대응하는 것이 중요하다고 볼 수 있다. 이에 효과적인 방법론으로 애자일 방법론이 많이 사용되고 있고, 본 연구에서는 이 애자일 방법론을 사용하는 프로젝트의 성공요인을 찾아내고자 한다. 본 연구를 위해 설문 방법이 이용되었다. 소셜 네트워크 사이트인 링크드인(LinkedIn)을 이용하여 소프트웨어 프로젝트 참여 경험이 있는 개발자들을 대상으로 온라인 설문을 하였고, 분석에 사용한 데이터는 213개의 응답 데이터이다. 이 설문 응답 데이터를 Ordered Logit Regression을 이용하여 세 가지 가설을 검증하였다. 분석 결과, 위 세 가지 클라이언트 측 요인들 모두가 애자일 방법을 사용하는 프로젝트의 성공에 크게 영향을 미친다는 사실을 실증적으로 찾아내었다. 첫째, 애자일 방법을 이용하기 위해서는 고객의 프로젝트 참여가 필수적이다. 이 결과는 애자일 방법론의 이론적 효과와 일치한다. 사용자와의 협업이 애자일 방법론에서 가장 중요한 요소 중에 하나인 만큼 고객의 참여는 매우 중요하다고 볼 수 있다. 둘째, 애자일 방법이 사용된 프로젝트에서는 고객의 요구 사항을 지속적으로 변경하는 것이 부정적인 요인이 아니라 프로젝트 성공의 긍정적인 요인이라는 흥미로운 결과를 얻었다. 고객의 요구 사항을 지속적으로 변경하는 것은 클라이언트와 공급 업체 간의 빈번한 상호 작용이나 의사 소통을 통해 사용자가 진정으로 원하는 시스템을 만드는데 도움이 되어 긍정적인 요인이 된다는 설명이 가능하다. 셋째, 비현실적인 고객의 기대는 애자일 방법이 사용된 프로젝트에서도 프로젝트 성공에 부정적인 영향을 준다는 결과를 얻었다.
본 연구는 코로나 19 발생 후 여행 제재가 완화된 현재의 관광행태 변화를 분석하기 위해 소셜네트워크 분석프로그램인 TEXTOM을 활용하였다. 네이버, 구글, 다음이 제공하는 블로그, 카페, 뉴스 등을 대상으로 '국내여행', '해외여행' 키워드에 대한 데이터를 수집하였다. 사회적 거리두기가 해제된 2022년 4월~12월로 수집 기간을 정하였고, 코로나19 발생 이전인 2019년과 코로나19의 영향이 가장 심각했던 2020년은 각각 1년으로 하여 2022년과 비교 분석하였다. 텍스트 마이닝을 통하여 각각 총 80개의 핵심어를 추출하고 NetDraw를 사용하여 중심성분석을 하였다. 마지막으로 CONCOR분석을 통하여 상관관계가 있는 핵심어들을 4개로 군집화하였다. 연구결과, 2022년도의 관광행태는 코로나 발생 이전으로의 관광 회복, 각자가 선호하는 테마를 중심으로 여행의 세분화, 나라별 코로나 완화정책을 우선적으로 검색해 본 후 관광지를 선택하는 관광행태를 보인다. 코로나19 이후에 새롭게 도래하는 관광생태계에 대한 관광마케팅 전략과 관광상품 개발을 위한 기초자료를 제공할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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