• 한국전통조경학회지
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• 제29권4호
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• pp.124-136
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• 2011

조경분야에서 식물은 생태적 외형적 특징뿐만 아니라 설계자의 의도와 이용자 행태의 매개체 역할로 중요한 요소이다. 그러나 식물에 대한 연구는 생태 특성과 재배 환경에 집중되어있고, 식물을 통한 시대상 분석은 희소하다. 벚나무의 경우 현재는 보편화된 수종이지만, 일제강점기라는 도입배경으로만 설명된다. 따라서 벚나무로 인해서 변하게 된 전퉁적인 행락문화의 변화에 대한 연구가 필요한 시점이다. 이에 벚나무를 연대기적 시선으로 도입과 확산, 정착 과정과 상징 의미의 변천을 살펴 본 결과는 다음과 같다. 첫째, 왕벚나무는 1907년 도쿄와 오사카에서 3년생 묘목 1,500본을 최초로 수입하여 남산 왜성대 공원에 식재하였다. 이후 조선의 전통공간 근대공원 신작로에 식재하였는데, 식재의 증가 배경에는 총독부의 적극적인 지원하에 묘목을 양육하여 판매한 것에도 기인한다. 벚나무 확산으로 말미암아 왕벚나무는 제주도가 원산지라는 것에 대한 논쟁이 발생했다. 둘째, 벚나무가 대규모로 식재된 공간은 벚꽃 명소가 되었고, 당시 매체의 적극적인 홍보로 관앵과 야앵이 경성의 상춘문화로 정착하는 계기가 되었다. 셋째, 관앵과 야앵이 보편화된 행락문화가 되었지만, 벚나무에 대한 이중적 시선과 태도는 구분된 명칭 사용으로 표출되었다. 벚꽃 앵 사쿠라가 혼재되었고, 밤벚꽃놀 이도 요자쿠라 아닌 야앵 밤벚꽃놀이를 사용하였다. 혼재된 벚꽃에 대한 단어 사용의 이면에는 벚꽃놀이를 저급한 문화로 보는 시선도 공존했다. 넷째, 벚꽃이 식재된 조선의 상징공간은 위락공간화 되어 소비되는 공간으로 변모했다. 벚꽃놀이는 연예 행사 영화 상영 레뷰걸의 공연과 함께 진행되었고, 입장료만 내면 누구든지 즐길 수 있었기 때문이다. 기존 전통적인 행락문화의 계급성은 벚꽃놀이 공간에서 와해되어 무질서한 모습이 문제 시 되기도 하였다. 이처럼 벚꽃(벚나무)는 일제강점기라는 역사적 시기를 거치면서 전통적인 행락문화를 변화시키는 변이점이 되었고, 더불어 현재의 일상적인 상춘문화로 정착되었다.

• 인삼문화
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• 제4권
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• pp.103-127
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• 2022

20세기 초반 근대 문물이 유입되면서 우리나라 인삼 산업에도 많은 변화가 일어났다. 인삼 재배법과 상업의 발전으로 인삼의 생산과 소비가 늘어났고 근대적 제제기술을 이용한 다양한 인삼 제품이 개발되었다. 자연히 이들 제품의 판매 경쟁도 치열해졌다. 당시 신문 광고에는 이러한 제품의 개발 동향과 판매 경쟁이 상세히 나타난다. 1920년 이전까지는 신문에 나타나는 인삼에 관한 광고는 매우 적었다. 아직 신문이 일반화되지 못했고 인삼 산업도 그만큼 발전하지 못했기 때문으로 생각된다. 1920년 동아일보와 조선일보가 창간되면서 인삼 광고가 활기를 띠기 시작했다. 1920년대 신문에 실린 인삼 광고는 인삼의 전통 한방적 효능과 신비함을 강조하는 용어를 많이 사용하였다. 인삼과 녹용을 복합 처방한 제품의 광고가 많은 것으로 보아 당시 이 제품이 큰 인기가 있었던 것으로 보인다. 제품을 복용한 사람들의 체험담도 이때 광고에 등장한다. 또한 당시 이미 통신판매가 광범위하게 활용되고 있음도 알 수 있다. 1925년에는 인삼제품을 매일 배달한다는 광고도 등장한다. 당시 뿌리삼은 그 크기와 품질에 따라 현재보다 훨씬 정교하게 분류되어 있었음이 광고에 여실히 드러난다. 1920년대 인삼 제품은 액제, 환제, 농축액 등 전통 한방 제형의 범위를 크게 벗어나지 못하고 있다. 1930년대 인삼 광고는 더욱 활발해진다. 이 시기에는 대학의 교수, 의학박사, 약학박사 등의 직함을 가진 전문가가 광고에 등장한다. 이들이 인삼을 추천한다거나, 성분이나 약효를 설명하거나, 심지어 이들의 실험 노트까지 광고에 등장하여 과학적 연구 결과를 근거로 인삼 제품의 신뢰도를 제고하기 위한 홍보가 강화된다. 1931년에는 현대적인 정제의 광고가 등장한다. 이후 비타민이나 다른 특정 성분을 강화한 인삼 제품이 등장하고, 병약자를 위한 인삼 미음도 등장한다. 1938년에는 최승희와 같은 무용수나 유명 영화배우를 모델로 사용하는 광고도 등장하게 되면서 인삼광고는 더욱 현대화되고 대중화 된다. 1920~1930년대 인삼광고는 당시 급변하는 우리 사회의 한 단면을 극명하게 보여준다.

• 지능정보연구
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• 제22권3호
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• pp.23-43
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• 2016

최근 IT기술의 발전에 따라 많은 사람들이 자신들의 여가활동에 대한 경험을 공유하고 있으며, 역으로 다른 사람들의 여가활동에 대한 경험을 참고하여 더 나은 여가활동을 누릴 수 있는 기회를 얻게 되었다. 이러한 현상은 영화, 숙박, 음식, 여행 등 여가활동 전반에 걸쳐 나타나고 있으며, 그 중심에는 여가활동에 대한 정보를 요약하여 제공하는 수많은 사이트가 있다. 대부분의 여가활동 정보 사이트는 각 상품에 대한 평균 평점뿐만 아니라 상세 리뷰를 제공함으로써, 해당 상품을 구매하고자 하는 잠재고객의 의사결정을 지원하고 있다. 하지만 기존 대부분의 사이트는 한 단계의 평가기준에 따라 평점과 리뷰를 제공하기 때문에, 각 평가기준을 구성하는 세부요소에 대한 특징과 평가기준 별 주요 이슈를 파악하기 위해서는 상당히 많은 수의 리뷰를 직접 읽어야 한다는 불편이 따른다. 즉 사용자는 자신이 중요한 것으로 생각하는 평가기준에 대한 조건을 파악하기 위해, 많은 수의 리뷰를 하나하나 읽어보는 과정에서 많은 시간과 노력을 소비하게 된다. 예를 들어 호텔의 접근성, 객실, 서비스, 음식 등 한 단계의 평가기준만을 사용하여 평점과 리뷰를 제공하는 사이트의 경우, 접근성 중 특히 지하철역과의 거리, 객실 중 특히 욕실의 상태를 살펴보고자 하는 사용자에게 필요한 정보를 충분히 제공하지 못하게 된다. 따라서 본 연구에서는 기존 여가활동 정보 사이트의 한계, 즉 평가기준별로 입력된 리뷰를 신뢰하기 어렵다는 점과 평가기준을 구성하고 있는 세부 내용을 파악하기 어렵다는 점을 극복하기 위한 방안을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 방법론은 사용자가 별도의 구분 없이 입력한 리뷰를 그 내용에 따라 평가기준별로 자동 분류하고, 각 평가 기준 별 주요 이슈를 요약하여 제공한다. 제안 방법론은 최근 텍스트 분석에 활발하게 사용되고 있는 토픽 모델링(Topic Modeling)에 기반을 두고 있으며, 각 리뷰를 하나의 문서 단위로 사용하는 것이 아니라 리뷰를 문장 단위로 끊어 개별 리뷰 유닛(Review Unit)으로 분해한 뒤, 평가기준별로 리뷰 유닛을 재구성하여 분석한다는 측면에서 기존의 토픽 모델링 기반 연구와 큰 차이가 있다고 할 수 있다. 본 논문에서는 제안 방법론을 실제 호텔 정보 사이트에서 수집한 423건의 리뷰 문서에 적용하여 6가지 평가기준에 대해 총 4,860건의 리뷰 유닛을 재구성하고, 이에 대한 분석 결과를 소개함으로써 제안 방법론의 유용성을 간접적으로 보인다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.77-110
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• 2017

최근 인터넷 기반의 웹 및 모바일 기기를 통한 소비 패턴의 다양화와 개성화가 급진전됨에 따라 전통적 유통채널인 오프라인 매장의 효율적 운영이 더욱 중요해졌다. 매장의 매출과 수익 모두를 제고하기 위해 매장은 소비자에게 가장 매력적인 상품을 적시에 공급-판매 해야 하는데 많은 상품들 중에서 어떤 SKU를 취급하는 것이 판매 확률을 높이고 재고 비용을 낮출 수 있는지에 대한 연구가 부족한 실정이다. 특히, 여러 지역에 걸쳐 다수의 오프라인 매장을 통해 상품을 판매하는 기업의 경우 고객에게 매력적인 적절한 SKU를 추천 받아 취급할 수 있다면 매장의 매출 및 수익률 제고에 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 개인화 추천에 이용되어 왔던 협업 필터링과 하이브리드 필터링 등의 추천 시스템(Recommender System)을 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하였다. 각 매장의 취급 품목별 구매 데이터를 활용하여 각 매장 별 유사성(Similarity)을 계산하고 각 매장의 SKU별 판매 이력에 따라 협업 필터링을 하여 최종적으로 매장에 개별 SKU를 추천하였다. 또한 매장 프로파일 데이터를 활용하여 주변수 분석 (PCA : Principal Component Analysis) 및 군집 분석(Clustering)을 통하여 매장을 4개의 군집으로 분류한 뒤 각 군집 내에서 협업 필터링을 적용한 하이브리드 필터링 방식으로 추천 시스템을 구현하고 실제 판매 데이터를 바탕으로 두 방식의 성능을 측정하였다. 현존하는 대부분의 추천 시스템은 사용자에게 영화, 음악 등의 아이템을 추천하는 방식으로 연구가 진행되어 왔고 실제로 산업계에서의 적용 또한 개인화 추천 시스템이 주류를 이루고 있다. 그 동안 개인화 서비스 영역에서 주로 다루어져 왔던 이러한 추천 시스템을 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위에 적용하여 각 매장의 취급 SKU를 추천하는 방식에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있는 실정이다. 기존 추천 방법론의 추천 적용 대상이 '개인의 영역이었다면 본 연구에서는 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 개인의 영역을 넘어 매장의 영역으로 확대하여 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하고 있다. 또한 기존의 추천시스템은 온라인에 한정되었다면 이를 오프라인으로 활용 범위를 넓히고, 기존 개인을 기반으로 분석을 하는 것보다 매장영역으로 확대 적용하기에 적합한 알고리즘을 개발하기 위해 데이터마이닝 기법을 적용하여 추천 방법을 제안한다. 본 연구의 결과가 갖는 의의는 개인화 추천 알고리즘을 동일 브랜드를 취급하는 복수의 판매 매장에 적용하여 의미 있는 결과를 도출하고 실제 기업을 대상으로 시스템으로 구축하여 활용할 수 있는 구체적 방법론을 제시했다는 데에 있다. 개인화 영역을 위주로 이루어졌던 기존의 추천 시스템과 관련한 학계의 연구 영역을 동종 브랜드를 취급하는 기업의 판매 매장으로 확장시킨 첫 시도라는 데에도 의미가 있다. 2014년 03주차 ~ 05주차 전(全) 매장 판매 수량 실적 Top 100개 SKU로 추천의 대상을 한정하여 협업 필터링과 하이브리드 필터링 방식으로 52개 매장 별로 취급 SKU를 추천하고, 추천 받은 SKU에 대한 2014년 06주차 매장별 판매 실적을 집계하여 두 추천 방식의 성과를 비교하였다. 두 추천 방식을 비교한 이유는 본 연구의 추천 방법이 기존 추천 방식 보다 높은 성과를 입증하기 위해 단순히 오프라인에 협업필터링을 적용한 것을 기준 모델로 정의하였다. 이 기준 모델에 오프라인 매장 관점의 특성을 잘 반영한 본 연구 모델인 하이브리드 필터링 방법과 비교 함으로써 성과를 입증한다. 연구에서 제안한 방식은 기존 추천 방식보다 높은 성과를 나타냈으며, 이는 국내 대기업 의류업체의 실제 판매데이터를 활용하여 입증하였다. 본 연구는 개인 수준의 추천시스템을 그룹수준으로 확장하여 효율적으로 접근하는 방법을 이론적인 프레임 워크를 만들었을 뿐 아니라 실제 데이터를 기반으로 분석하여 봄으로써 실제 기업들이 적용해 볼 수 있다는 점에서 연구의 가치가 크다.