• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.1-13
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• 2021

코로나19에 대한 전세계적 팬데믹이 진행되고 있는 상황에서 잘못된 정보가 대중에게 노출되었을 경우 발생할 수 있는 잠재적인 문제에 대한 우려와 함께 현재 주요 앱 마켓에서 민간 애플리케이션에 대한 차단 조치도 단행되고 있다. 그러나 감염병 상황에서 중앙집중식의 일방적인 정보 전달보다 대중이 스스로 정보를 공유하는 것이 효과적인 측면도 동시에 존재한다. 본 연구는 텍스트마이닝을 이용해 감염병 상황에서 민간 주도의 정보제공에 대한 이용자 반응을 분석한다. 이를 위해 정부와 민간이 현재 한국의 구글 플레이스토어에서 제공하고 있는 모든 코로나19 애플리케이션에 대한 이용자들의 반응에 대한 토픽 모델링과 감성분석을 실시한다. 분석 결과, 이용자들은 정보의 신뢰성, 위험회피, 실시간성, 유용성, 안정성 등 모든 차원에서 정부 대비 민간 애플리케이션에 대해 더 긍정적인 반응을 보이는 것으로 분석되었다. 분석 결과를 바탕으로 민간 애플리케이션에 대한 일방적인 차단이 아닌, 사후적인 모니터링 시스템을 도입하는 방안 등을 제안한다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권5호
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• pp.477-488
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• 2022

본 연구의 목적은 에어비앤비 서비스의 주요한 선택속성이 고객만족에 어떠한 영향을 미치는지와 결혼 여부에 따른 조절효과를 살펴보는 것이다. 본 연구는 수도권에 있는 에어비앤비 서비스 이용 경험이 있는 고객을 연구대상으로 실시하였다. 150명의 설문결과를 분석에 적용하였으며, 구조방정식 모형 분석과 가설검증을 실시하였다. 연구결과, 에어비앤비 선택속성인 가격, 온라인 리뷰, 독특한 경험기대가 고객만족에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 결혼 여부는 가격과 독특한 경험기대와 고객만족 사이에서 조절역할을 하는 것으로 나타났으며, 고객만족에 미치는 요인들이 결혼 여부에 따라 다르게 나타나는 점을 확인할 수 있었다. 미혼 소비자들은 가격이 중요한 고려요인이지만, 기혼 소비자들은 가격적 요인이 고객만족에 크게 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 고려할 때 단순히 성별만을 고려하여 마케팅 및 프로모션을 진행하는 것이 아니라 결혼 여부에 따라 차별화 된 서비스를 제공하는 것이 중요하다는 것을 알 수 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권7호
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• pp.27-35
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• 2024

COVID-19 이후 교육 산업 분야는 많은 활동이 비대면 채널로 전환하였으며, 엔데믹인 현재에도 많은 프로그램이 비대면 채널로 진행되고 있다. 본 연구에서는 비대면으로 운영된 실시간/비실시간 채널 이용자 만족도에 미치는 품질 요인을 분석하고 두 채널의 차이를 비교하고자 한다. 이를 위해 서울 H 대학에서 운영된 동일 내용의 실시간/비실시간 채널의 대학원생 대상 비교과프로그램 수강자 리뷰를 분석하였다. 토픽 모델링을 통해 도출된 비대면 학습 품질 요인은 교육시스템 품질, 콘텐츠 품질, 강사 품질, 기대 일치이며, 해당 품질 요인과 관련된 설문 응답을 통해 이용자 만족도에 미치는 영향을 실증 분석하였다. 그 결과 해당 품질 요인 모두 만족도에 유의한 정(+)의 영향을 미치고, 두 채널 간 만족도 요인에 유의한 차이가 있었다. 본 연구를 통해 실시간 채널은 콘텐츠 자체 개선에, 비실시간 채널은 프로그램 운영 시스템 편의성 개선이 이용자 만족도 향상에 효과적이라는 시사점을 제시하였다는 점에서 그 의의가 있다.

• 한국조리학회지
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• 제22권8호
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• pp.109-121
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• 2016

This study analyzed the effect of five sub-variables' attribute of HMR: features of information, diversity, promptness, price and convenience, on the consumer purchasing intention. In addition, the regulation effect of positive reviews and negative reviews of consumers' online reviews between HMR selection attribute and purchasing intention was also tested. Results are following. First, convenience feature (B=.577, p<.001) and diversity feature (B=.093, p<.01) among the effect of HMR selection attribute had a positive (+) effect on purchasing intention. On the other hand, promptness feature (B=.235, p<.001) and price feature (B=.161, p<.001), and information feature (B=.288, p<.001) were not significant effect on purchasing intention. Second, result of regulation effect of the positive reviews of consumer's online review between the selection attribute of the HMR product and consumers' purchasing intention, in the first-stage model in which the selection attribute of the HMR product is input as an independent variable, there was a significant positive (+) effect on all the features of convenience, diversity, promptness, price, and information. In addition, there was significant positive (+) main effect (B=.472, p<.001) in the second step model in which the consumers' positive reviews, that is a regulation variable. Furthermore, the feature of price (B=.068, p<.05) had a significant positive (+) effect in the third stage in which the selection attribute of the HMR product that is an independent variable and the interaction of the positive review. However, the feature of information (B=-.063, p<.05) showed negative (-) effect, and there was no effect on the features of convenience, diversity, and promptness. Third, as a result of testing the regulation effect of the negative reviews of consumers' online reviews between HMR product selection attribute and consumers' purchasing intention, in the first-stage model in which the selection attribute of the HMR product was a positive (+) effect on all the features of convenience, diversity, promptness, price, and information. In the second-stage model in which consumers' negative reviews (B=-.113, p<.001) had negative (-) effect. In the third-stage in which the selection attribute of the HMR product and the interactions of the negative reviews was a positive (+) effect with the feature of price (B=.113, p<.01). Last, there was no effect at all on the features of convenience, promptness, and information.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.470-477
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• 2016

본 논문은 유아를 대상으로 실시되고 있는 스마트폰과 태블릿 PC, 전자칠판, 교사 보조로봇 등의 비교적 최근에 거론되기 시작한 스마트기기 활용 관련 연구 동향을 분석하여 연구 동향 상에 나타나는 특징을 파악하고, 유아 전자매체 관련 연구 방향의 시사점을 구하고자 하였다. 스마트기기를 중심으로 유아 전자매체 관련 논문을 온라인 검색 DB를 활용해 검색한 결과, 2009년부터 2015년까지 국내에서 발표된 석 박사 학위논문 및 KCI 등재(후보) 학술지에 발표된 논문 총 192편이 발견되었다. 검색 키워드는 연구대상과 전자매체 관련 키워드를 사용하여 교차 검색하였다. 석 박사 학위논문과 학회지에 이중 게재된 논문의 경우는 피어리뷰(peer review)를 실시하여 신뢰도와 타당도가 높다고 판단되는 학회지 논문을 연구대상으로 삼았다. 연구대상 논문을 연구주제, 교수학습방법, 발달 영역별, 활동 영역별로 분석한 결과, 연구주제에서는 교수학습방법과 교사교육의 전문성 등에 관한 내용이 높은 비중을 차지하였고, 교수학습방법에서는 놀이 활동과 문학 활동 통합교육방법이, 발달 영역에서는 언어발달과 사회발달이, 활동 영역에서는 언어활동과 사회활동이 높은 비율을 보였다. 본 연구결과를 토대로 향후 유아 스마트기기 전자매체 관련 연구의 방향을 설정하는데 도움을 주고자 몇 가지 제언을 하였다.

• 경영정보학연구
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• 제24권2호
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• pp.21-40
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• 2022

본 연구는 인천국제공항 중심 경제권 형성을 통한 허브 경쟁력 확보를 위해 향후 인천국제공항이 중점적으로 고려 및 개선해야 하는 요인을 도출하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 세계적 수준의 환승 공항을 이용한 승객이 작성한 온라인 리뷰를 대상으로 텍스트 분석을 실시하여, 승객이 중요하게 인식하는 환경요인을 도출하였다. 이후, 구체적인 인식 조사를 위해 도출된 환경 요인 중 15개의 세부평가 요인을 선행 연구에 기반하여 선정하였다. 해당 요인들은 전문가를 대상으로 중요도와 수행도를 확인하고자 설문조사 및 IPA 분석을 수행하였다. 분석 결과, 모든 요인에 있어, 중요도보다 수행도가 낮은 것으로 평가되었으며, 향후 인천국제공항이 중점적으로 개선해야 하는 상위 3개 요인으로 접근시설(편의성 및 다양성, 비용, 시간), 경제자유지역, 다양하고 우수한 쇼핑시설이 제시되었다. 본 연구는 텍스트 분석과 설문조사의 장점을 복합적으로 활용하여 승객의 인식을 이해했다는 점에서 의의가 있다. 본 연구 결과는 향후 허브 공항의 입지를 확고히 하기 위한 정책적, 전략적 방향성 수립에 활용될 수 있다.

• Asia Marketing Journal
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• 제12권2호
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• pp.1-25
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• 2010

기존 영화 산업에서 구전의 크기는 매출에 영향을 주지만 방향성은 영향을 주지 못하는 것으로 연구되었다(Liu 2006). 하지만, 이러한 분석 방법을 국내 영화 데이터에 동일하게 적용시켜 본 결과, 구전의 방향성도 영화의 매출에 영향을 주는 것으로 밝혀졌다. 이는 아시아 지역의 소비자들에게서 나타나는 독립적 자아관점과 북미 지역의 소비자들에게서 나타나는 상호의존적 자아관점의 차이로 인해 나타난 결과로 보인다. 즉, 국내 소비자의 경우는 영화를 선택/관람함에 있어 타인의 평가가 영향력을 주기 때문에 구전의 방향성도 유의한 양(+)의 값을 가진다. 기존의 연구에서는 구전의 크기가 일방적으로 매출에 영향을 미친다는 가정을 통해 영화 산업의 구전효과를 분석했으나, 이는 발생된 매출이 구전의 크기에 미치는 영향을 간과한 것이다. 따라서 매출이 구전에 미치는 효과까지 고려하여 연립방정식(Simultaneous Equation)을 통해 구전의 크기와 매출 간 상호 관계를 추정한 결과, 구전의 방향성은 위의 분석과 동일하게 영화 개봉 후 지속적으로 매출에 양(+)의 영향력을 미치는 것으로 나타났다. 하지만, 구전의 크기는 매출의 원인이 되는 것이 아니라, 오히려 매출이 증가하여 구전의 크기가 증가하는 것이라는 결과를 보여주었다. 즉, 개봉 후 1주차에는 소비자들이 영화를 선택할 때 구전의 크기와 방향성이 동시에 고려되지만, 2주차 이후로는 구전의 크기는 매출에 영향을 미치는 변수가 아니라, 매출의 증가에 따른 결과라는 사실이 밝혀졌다.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.19-42
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• 2012

고객이 상품을 구매하는 패턴이 빠르게 변화하고 있다. 오프라인에서 고객이 직접 상품을 보고, 체험한 후 구매하던 패턴이 TV홈쇼핑, 인터넷 쇼핑 등 고객이 편리한 장소에서 자유롭게 구매하는 방법으로 확산되었다. 이처럼 구매 가능한 상품의 범위는 점점 더 다양해지고 있지만 이로 인하여 고객이 상품을 구매할 때 생기는 번거로움은 더욱 커지고 있다. 오프라인에서는 물건을 직접보고 구매하기 때문에 반품율이 낮은 반면에 온라인 구매 물품은 배송과 환불 등에서 복잡한 일들이 많이 발생한다. 온라인을 통해서 물건을 구매할 때 상품에 대한 사전 정보는 매우 한정적이며 실제로 물건을 구매했을 경우 고객이 생각했던 것과 다를 수 있다. 이러한 결과는 결국 고객의 불만족 및 구매취소로 이어진다. 또한 TV홈쇼핑이나 인터넷 쇼핑 등을 통해서 물건을 구매할 때 고객들은 이미 상품을 구매한 고객의 리뷰에도 관심을 기울이고 있다. 좋은 평가를 받은 상품은 더 많은 매출로 이어질 수 있기 때문에 기업은 이에 관심을 기울일 필요가 있다. 고객의 욕구를 만족시킬 수 있는 적절한 상품을 추천해 주고 이를 구매로 연결시키는 것은 기업의 이윤 창출과 직결되기 때문에 그 중요성이 강조된다. 고객을 위한 추천방법은 베스트셀러기반 추천방법, 인구통계 정보기반 추천방법, 최소질의대상 상품결정방법, 내용필터링기법, 협력필터링기법 등이 존재하며, 이에 대한 많은 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 위의 방법들을 신규고객에게 적용하는 것에는 문제가 발생할 수 있다. 신규고객은 상품에 대한 과거 구매이력이 존재하지 않기 때문이다. 이를 해결하기 위한 방안으로 가입 시, 고객의 인구통계적 정보나 선호도에 대한 응답을 유도하는 방법을 활용할 수 있다. 그러나 고객이 이에 대한 번거로움을 느낄 수도 있으며, 불완전한 답변을 하게 되면 추천의 정확도는 감소한다. 최근 이미 상품을 구매한 고객의 리뷰 및 기업에서 추천하는 제품에 의존하는 고객들이 증가하면서 이를 악용하는 사례도 자주 등장한다. 결국 추천에 대한 고객들의 신뢰는 감소하게 될 것이다. 따라서 좀 더 명확한 방식의 추천시스템이 절실하며, 이것이 개선된다면 는 곧 고객들의 신뢰 증가로 이어질 것이다. 본 연구에서는 협력필터링기법과 사회연결망기법의 중심성을 결합한 분석을 시도하였다. 중심성은 신규고객의 선호도를 기존고객들의 데이터를 통하여 유추하기 위하여 활용되는 정보이다. 기존 연구들에서는 기존고객들의 구매 가운데 구매성향이 유사한 고객들의 정보에 초점을 맞추고 있으며 구매성향이 다른 고객들의 정보에 대한 분석은 이루어지고 있지 않다. 그러나 이처럼 구매성향이 서로 다른 고객들의 정보를 활용한다면 추천의 정확성이 더 향상되지 않을까 하는 점을 기반으로 데이터들을 다양한 방식으로 분석하였다. 연구에 사용된 데이터는 미네소타대학의 GroupLens Research Project팀이 협력필터링기법을 통하여 영화를 추천하기 위해 만든 MovieLens의 데이터이다. 이는 1,684편의 영화에 대한 선호도를 943명이 응답한 정보로 총 100,000개의 데이터가 있다. 이를 시간 순으로 구분하여 초기 50,000개의 데이터를 기존고객의 데이터로, 후기 50,000개의 데이터를 신규고객의 데이터로 사용하였다. 이 때, 신규고객과 기존고객은 연구자가 임의로 구분한 것이다. 따라서 신규고객이라고 표현되는 고객의 데이터는 실제로 추천시스템을 통해 정보를 제공받은 고객이라고는 볼 수 없다. 그러나 현실적으로 실제 신규고객의 데이터를 수집하는 것이 쉽지 않기 때문에 전체 고객의 정보를 시간 순으로 구분하고 신규고객으로 분류한 것임을 밝혀둔다. 제시된 추천시스템은 [+]집단 추천시스템, [-]집단 추천시스템, 통합 추천시스템으로 총 3가지이다. [+]집단 추천시스템은 기존의 연구들과 유사한 방식으로 유사도가 높은 고객들을 신규고객의 이웃고객으로 분석하였다. 유사도가 높다는 것은 다른 고객들과 상품 구매에 대한 성향이 유사한 것을 의미한다. 또한 [-]집단 추천시스템은 유사도가 낮고 다른 고객들과 상품의 구매패턴이 반대에 가까운 고객들의 데이터를 활용하였으며, 통합 추천시스템은 [+]집단 추천시스템과 [-]집단 추천시스템을 결합한 방식이다. [+]집단 추천시스템과 [-]집단 추천시스템에서 각각 추천된 영화 가운데 중복되는 영화만을 신규고객에게 추천하는 방식이다. 다양한 방법의 시도를 통하여 적절한 추천시스템을 찾고, 추천시스템의 정확도를 향상시키는데 그 목적이 있다. 활용된 데이터의 분석 결과는 통합 추천시스템이 정확도가 가장 높았으며 [-]집단 추천시스템, [+]집단 추천시스템의 순인 것으로 나타났다. 이는 통합 추천시스템이 가장 효율적일 것이라는 연구자의 추측과 일치하는 결과이다. 각각의 추천시스템은 정확도의 변화를 쉽게 비교할 수 있도록 등고선지도 및 그래프를 이용하여 나타냈다. 연구의 한계점으로는 연구자가 제시한 통합 추천시스템과 [-]집단 추천시스템에 대한 정확도는 향상되었지만 이는 임의로 구분한 기준을 바탕으로 분석하였다는 점이다. 실제 추천된 영화를 바탕으로 신규고객이 영화를 선택 한 것이 아니라 기존고객의 데이터를 임의로 분류하였기 때문이다. 따라서 이는 추천 영화가 실제 고객에 미친 영향이 아니라는 한계가 존재한다. 또한 영화가 아닌 다른 상품에 대해서 이 추천시스템을 적용하였을 경우 추천 정확도에는 차이가 있을 수 있다. 따라서 추천시스템을 적용할 때에는 각 상품 및 고객집단의 특성에 적합한 적용이 필요하다.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.29-44
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• 2017

인터넷 상거래에서, 소비자들은 기존에 제품을 구매한 다른 사용자들이 작성한 상품평에 많은 영향을 받는다. 그러나, 상품평이 점차 축적되어감에 따라, 소비자들이 방대한 상품평을 일일이 확인하는데 많은 시간과 노력이 소요되고, 또한 무성의하게 작성된 상품평들은 오히려 소비자들의 불편을 초래하기도 한다. 이에, 본 연구는 온라인 상품평의 유용성에 영향을 미치는 요인들을 분석하여, 소비자들에게 실제로 도움이 될 수 있는 상품평을 선별적으로 제공하는 예측모형을 도출하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해, 텍스트마이닝 기법을 사용하여, 상품평에 포함되어있는 다양한 언어적, 심리적, 지각적 요소들을 추출하였으며, 이러한 요소들 중에서 상품평의 유용성에 영향을 미치는 결정요인이 무엇인지 파악하였다. 특히, 경험재인 의류군과 탐색재인 전자제품군에 대한 상품평의 특성 및 유용성 결정요인이 상이할 수 있음을 고려하여, 제품군별로 상품평의 특성을 비교하고, 각각의 결정요인을 도출하였다. 본 연구에는 아마존닷컴(Amazon.com)의 의류군 상품평 7,498건과 전자제품군 상품평 106,962건이 사용되었다. 또한, 언어분석 소프트웨어인 LIWC(Linguistic Inquiry and Word Count)를 활용하여 상품평에 포함된 특징들을 추출하였고, 이후, 데이터마이닝 소프트웨어인 RapidMiner를 사용하여, 회귀분석을 통한, 결정요인 분석을 수행하였다. 본 연구결과, 제품에 대한 리뷰어의 평가가 높고, 상품평에 포함된 전체 단어 수가 많으며, 상품평의 내용에 지각적 과정이 많이 포함되어 있는 반면, 부정적 감정은 적게 포함된 상품평들이 두 제품 모두에서 유용하다고 인식되는 것을 알 수 있었다. 그 외, 의류군의 경우, 비교급 표현이 많고, 전문성 지수는 낮으며, 한 문장에 포함된 단어 수가 적은 간결한 상품평이 유용하다고 인식되고 있었으며, 전자제품의 경우, 전문성 지수가 높고, 분석적이며, 진솔한 표현이 많고, 인지적 과정과 긍정적 감정(PosEmo)이 많이 포함된 상품평이 유용하게 인식되고 있었다. 이러한 연구결과는 향후, 소비자들이 효과적으로 유용한 상품평들을 확인하는데 도움이 될 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제27권4호
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• pp.1-22
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• 2021

텍스트를 바탕으로 한 차원 기반 감성 분석(Aspect-Based Sentiment Analysis)은 다양한 산업에서 유용성을 주목을 받고 있다. 기존의 차원 기반 감성 분석에서는 타깃(Target) 혹은 차원(Aspect)만을 고려하여 감성을 분석하는 연구가 대다수였다. 그러나 동일한 타깃 혹은 차원이더라도 감성이 나뉘는 경우, 또는 타깃이 없지만 감성은 존재하는 경우 분석 결과가 정확하지 않다는 한계가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 차원과 타깃을 모두 고려한 감성 분석(Target-Aspect-Sentiment Detection, 이하 TASD) 모델이 제안되었다. 그럼에도 불구하고, TASD 기존 모델의 경우 구(Phrase) 간의 관계인 지역적인 문맥을 잘 포착하지 못하고 초기 학습 속도가 느리다는 문제가 있었다. 본 연구는 TASD 분야 내 기존 모델의 한계를 보완하여 분석 성능을 높이고자 하였다. 이러한 연구 목적을 달성하기 위해 기존 모델에 합성곱(Convolution Neural Network) 계층을 더하여 차원-감성 분류 시 보조 손실(Auxiliary loss)을 추가로 사용하였다. 즉, 학습 시에는 합성곱 계층을 통해 지역적인 문맥을 좀 더 잘 포착하도록 하였으며, 학습 후에는 기존 방식대로 차원-감성 분석을 하도록 모델을 설계하였다. 본 모델의 성능을 평가하기 위해 공개 데이터 집합인 SemEval-2015, SemEval-2016을 사용하였으며, 기존 모델 대비 F1 점수가 최대 55% 증가했다. 특히 기존 모델보다 배치(Batch), 에폭(Epoch)이 적을 때 효과적으로 학습한다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 모델로 더욱 더 세밀한 차원 기반 감성 분석이 가능하다는 점에서, 기업에서 상품 개발 및 마케팅 전략 수립 등에 다양하게 활용할 수 있으며 소비자의 효율적인 구매 의사결정을 도와줄 수 있을 것으로 보인다.