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소셜 뉴스를 위한 시간 종속적인 메타데이터 기반의 컨텍스트 공유 프레임워크 (Context Sharing Framework Based on Time Dependent Metadata for Social News Service)

  • 가명현;오경진;홍명덕;조근식
    • 지능정보연구
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    • 제19권4호
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    • pp.39-53
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    • 2013
  • 인터넷의 발달과 SNS의 등장으로 정보흐름의 방식이 크게 바뀌었다. 이러한 변화에 따라 소셜 미디어가 급부상하고 있으며 소셜 미디어와 비디오 콘텐츠가 융합된 소셜 TV, 소셜 뉴스의 중요성이 강조되고 있다. 이러한 환경 속에서 사용자들은 단순히 콘텐츠를 탐색만 하는 것이 아니라 같은 콘텐츠를 이용하고 있는 친구들이나 지인들과 콘텐츠에 대한 정보나 경험들을 공유하고 더 나아가 새로운 콘텐츠를 만들어내기도 한다. 하지만 기존의 소셜 뉴스에서는 이러한 사용자들의 특성을 반영해 주지 못하고 있다. 특히 이용자들의 참여성만을 고려하고 있어서 서비스간의 차별화가 어렵고 뉴스 콘텐츠에 대한 정보나 경험 공유 시 컨텍스트 공유가 어렵다는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 뉴스를 내용별로 분할하고 분할된 뉴스에서 추출된 시간 종속적인 메타데이터를 제공하는 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크에서는 스토리 분할 방법을 이용하여 뉴스 대본을 내용별로 분할한다. 또한 뉴스 전체내용을 대표하는 태그, 분할된 뉴스를 나타내는 서브 태그, 분할된 뉴스가 비디오에서 시작하는 위치 즉, 시간 종속적인 메타데이터를 제공한다. 소셜 뉴스 이용자들에게 시간 종속적인 메타데이터를 제공한다면 이용자들은 전체의 뉴스 내용 중에 자신이 원하는 부분만을 탐색 할 수 있으며 이 부분에 대한 견해를 남길 수 있다. 그리고 뉴스의 전달이나 의견 공유 시 메타데이터를 함께 전달함으로써 전달하고자 하는 내용에 바로 접근이 가능하며 프레임워크의 성능은 추출된 서브 태그가 뉴스의 실제 내용을 얼마나 잘 나타내 주느냐에 따라 결정된다. 그리고 서브 태그는 스토리 분할의 정확성과 서브 태그를 추출하는 방법에 따라 다르게 추출된다. 이 점을 고려하여 의미적 유사도 기반의 스토리 분할 방법을 프레임워크에 적용하였고 벤치마크 알고리즘과 성능 비교 실험을 수행하였으며 분할된 뉴스에서 추출된 서브 태그들과 실제 뉴스의 내용을 비교하여 서브 태그들의 정확도를 분석하였다. 결과적으로 의미적 유사도를 고려한 스토리 분할 방법이 더 우수한 성능을 보였으며 추출된 서브 태그들도 컨텍스트와 관련된 단어들이 추출 되었다.

Blended Learning(BL) 전략을 활용한 실천적 문제 중심 가정과 교수 학습 과정안 개발 - '청소년과 소비생활' 단원을 중심으로 - (Development of Practical Problem-Based Home Economics Teaching.Learning Process Plans by Blended Learning Strategy - Focusing on a Unit 'the Youth and Consumer Life' -)

  • 이진희;채정현
    • 한국가정과교육학회지
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    • 제20권4호
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    • pp.19-42
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    • 2008
  • 본 연구의 목적은 중학교 2학년 기술 가정 교과의 '청소년과 소비생활' 단원을 중심으로 Blended Learning(BL: 혼합형 학습)전략을 활용한 실천적 문제 중심 가정과 수업을 위한 교수 학습 과정안을 개발하고 평가하는데 있다. 이러한 연구목적을 달성하기 위하여 ADDIE 교수설계 모형에 따라 분석(Analysis) 단계, 설계(Design) 및 개발(Development) 단계, 실행(Implement) 단계, 평가(Evaluation) 단계를 수행하였다. 분석 단계에서는 청소년과 소비생활에 관련된 선행연구와 문헌, 제7차 기술 가정 교육과정에서 제시하고 있는 교과 교육의 목표, 기술 가정 10종 교과서의 '소비자 교육' 관련 단원의 내용, 소비자 교육 내용에 대한 요구도 및 지식 정보화 사회에서 요구되는 소비자 교육 내용을 분석하여 청소년 소비자 특성을 파악하고 중학교 2학년 소비자 교육에 적합한 학습 목표와 내용을 추출하였다. 설계 및 개발 단계에서는 분석 결과를 토대로 '청소년과 소비생활' 단원을 실천적 문제 중심으로 재구성하고, BL전략을 활용한 실천적 문제 중심 수업의 구체적인 진행 과정을 설계하였다. 에듀넷을 이용하여 수업에 필요한 온라인 학습 환경으로 "BL전략을 활용한 실천적 문제 중심 가정과 수업( http://community.edunet4u.net/${\sim}$consumer2)" 홈페이지를 개설하였다. 그리고 BL전략을 활용한 실천적 문제 중심 수업을 위한 총 8차시의 교수 학습 과정안을 개발하였으며, 수업에 활용할 수 있는 학생용 학습 활동지 및 교사용 자료를 개발하였다. 실행 단계에서는 개발된 8차시 교수 학습 과정안 중에서 소단위 실천적 문제 '현명한 소비자가 되기 위해 나는 무엇을 준비해야 하는가?'의 1차시 교수 학습 과정안을 학교 수업에 적용하였다. 적용 대상은 충청북도 청주시 소재의 중학교 2학년 두 개 학급과 대전광역시 소재의 중학교 2학년 한 개 학급, 총115명을 대상으로 하였다. 이 수업은 2주 동안 두 차례의 온라인 수업과 세 차례의 오프라인 수업으로 실행하였다. 두 차례의 온라인 수업, 즉 교실에서 행해진 수업의 첫번째에는 이 수업에 대한 전체적인 소개를 하는 예비수업을 하였고 두 번째에는 1차시에 해당하는 본시 수업을 하였다. 컴퓨터로 이루어지는 온라인 학습은 1차시의 본시 수업에 해당하는 내용으로 세 차례(수업 전의 학습 활동지 작성, 수업 후의 행동계획 작성, 실천 후 성찰일기 작성) 진행하였다. 비록 온라인 학습을 세 차례나 하였으나 이 학습이 1차시 본시 수업에 해당하는 내용이고 온라인 학습을 차시로 규정하는 것이 애매하기에 차시의 합계에 포함시키지 않았다. 평가 단계에서는 모든 수업이 끝나고 수업에 참여한 학습자를 대상으로 수업에 대한 전반적인 의견과 수업의 효과, 수업에 대한 제언점 등에 대하여 자유응답식 개방형 질문지로 물어 분석하였다. 본 연구 결과를 교수 학습 과정안 개발과 이 수업에 대한 학생들의 평가 측면으로 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 본 교수 학습 과정안은 온라인 학습과 오프라인 교실 수업을 연계하고 다양한 학습 매체와 학습방법을 혼합하는 BL전략을 가정과의 실천적 문제 중심 수업에 도입하여 구체적인 수업 진행 과정을 설계하고, '청소년과 소비생활'단원을 실천적 문제로 재구성하여 개발된 것이 특징이다. 특히, 이 교수 학습 과정안을 개발하는 과정에서 수업 전 온라인 학습, 오프라인 본시수업, 수업 후 온라인 학습으로 진행되는 BL전략의 도입으로 교실 현장에서 실천적 문제 중심 수업으로 수업을 진행하였을 때의 한계점인 시간이나 시수 부족의 문제, 참고할 학습 자료 부족의 문제, 많은 학생 수와 공간부족으로 인한 상호작용 부족의 문제 등을 해결하는데 역점을 두었다. 이 교수 학습 과정안의 내용은 중학교 2학년의 '청소년과 소비생활' 단원명을 '나와 가족과 사회의 구성원으로서 바람직한 소비생활을 위해 나는 무엇을 해야 하는가?'라는 큰 단위의 실천적 문제를 해결하기 위해서 4개의 작은 단위의 실천적 문제, 즉 '현명한 소비자가 되기 위해 나는 무엇을 해야 하는가?' '합리적으로 물품과 서비스를 구매하는 태도를 기르기 위해 나는 무엇을 해야 하는가?' '소비자의 권리와 책임을 알고 소비 문제를 적극적으로 해결하기 위해 나는 무엇을 해야 하는가?' '환경을 생각하는 지속가능한 소비생활을 위해 나는 무엇을 해야 하는가?'로 정한 후에 총 8차시의 분량을 개발하였다. 학습 자료 내용은 학생들이 주로 실생활에서 접하는 소비생활과 직접적으로 관련이 있는 동영상, 신문자료, 인터넷 정보 등을 바탕으로 구성하였다. 둘째, 수업에 참여한 학생들은 BL전략을 활용한 실천적 문제 중심 학습이 다양한 학습매체 사용과 정보 공개 공유가 가능하고, 정보 탐색이 용이하며, 자기 주도적 학습과 협동학습을 할 수 있을 뿐만 아니라 활발한 상호작용이 가능하고, 학습한 내용을 실천하고 반성할 수 있고, 수업에 흥미가 있어 수업의 참여가 촉진되며, 수업 내용을 이해하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 가정과수업에 만족을 주어 그들의 소비생활 태도에 긍정적인 변화를 주는 것으로 평가하였다. 하지만 부족한 수업시간에 비해 학습 자료량이 너무 많고, 수업을 위한 물리적 환경 시설이 미비하며, 에듀넷 회원 가입이 어렵고, 자신들의 정보 소양 능력이 미숙하고, 학습 방법을 이해하지 못한 점을 단점으로 평가하였다. 본 연구의 결과 BL전략을 활용한 실천적 문제 중심 수업이 교실에서만 수행되던 학습의 공간을 온라인의 사이버 학습 공간으로 확장하고, 실천적 문제 중심 수업의 한계점이었던 학습 정보량 부족의 문제와 상호작용 부족의 문제를 보완할 수 있었으며, 다양한 활동으로 학생들의 흥미와 수업 참여도를 증대시킨 점에서 효과가 있는 수업이라는 것이 밝혀졌다. 하지만 앞으로 BL전략을 활용한 실천적 문제 중심 수업이 학교 현장에서 좀 더 잘 수행되기 위해서는 이 수업에 참여한 학생과 교사들이 지적한 문제들, 즉 학생들의 정보 소양 능력 및 토론능력, 교사의 수업에 대한 이해, 학생들의 수업 참여 방안, 물리적 환경 확충 등을 체계적으로 해결하는 방안이 마련되어야 할 것이다.

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CNN-LSTM 조합모델을 이용한 영화리뷰 감성분석 (Sentiment Analysis of Movie Review Using Integrated CNN-LSTM Mode)

  • 박호연;김경재
    • 지능정보연구
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    • 제25권4호
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    • pp.141-154
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    • 2019
  • 인터넷 기술과 소셜 미디어의 빠른 성장으로 인하여, 구조화되지 않은 문서 표현도 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있게 마이닝 기술이 발전되었다. 그 중 감성분석은 제품이나 서비스에 내재된 사용자의 감성을 탐지할 수 있는 분석방법이기 때문에 지난 몇 년 동안 많은 관심을 받아왔다. 감성분석에서는 주로 텍스트 데이터를 이용하여 사람들의 감성을 사전 정의된 긍정 및 부정의 범주를 할당하여 분석하며, 이때 사전 정의된 레이블을 이용하기 때문에 다양한 방향으로 연구가 진행되고 있다. 초기의 감성분석 연구에서는 쇼핑몰 상품의 리뷰 중심으로 진행되었지만, 최근에는 블로그, 뉴스기사, 날씨 예보, 영화 리뷰, SNS, 주식시장의 동향 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 많은 선행연구들이 진행되어 왔으나 대부분 전통적인 단일 기계학습기법에 의존한 감성분류를 시도하였기에 분류 정확도 면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 전통적인 기계학습기법 대신 대용량 데이터의 처리에 우수한 성능을 보이는 딥러닝 기법과 딥러닝 중 CNN과 LSTM의 조합모델을 이용하여 감성분석의 분류 정확도를 개선하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 영화 리뷰 데이터셋인 IMDB의 리뷰 데이터 셋을 이용하여, 감성분석의 극성분석을 긍정 및 부정으로 범주를 분류하고, 딥러닝과 제안하는 조합모델을 활용하여 극성분석의 예측 정확도를 개선하는 것을 목적으로 한다. 이 과정에서 여러 매개 변수가 존재하기 때문에 그 수치와 정밀도의 관계에 대해 고찰하여 최적의 조합을 찾아 정확도 등 감성분석의 성능 개선을 시도한다. 연구 결과, 딥러닝 기반의 분류 모형이 좋은 분류성과를 보였으며, 특히 본 연구에서 제안하는 CNN-LSTM 조합모델의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.

주가지수 방향성 예측을 위한 주제지향 감성사전 구축 방안 (Predicting the Direction of the Stock Index by Using a Domain-Specific Sentiment Dictionary)

  • 유은지;김유신;김남규;정승렬
    • 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.

의료사고 및 의료분쟁에 대한 치위생사의 인식도 조사 (A Survey on the Perception of the Counterplans of Medical Accident and Dispute of Dental Hygienist)

  • 오진호;권정승;안형준;강진규;최종훈
    • Journal of Oral Medicine and Pain
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    • 제32권1호
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    • pp.9-33
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    • 2007
  • 치의학계에서는 의료사고를 일으킬만한 중환자나 응급환자의 빈도가 상대적으로 낮아 의료분쟁에 휘말리는 경우가 적었으나 요즈음은 의료분쟁이 증가하고 있는 추세이다. 치과진료의 특성상 항상 보조인력이 한, 두명씩 치과의사의 진료를 도와주어야 하고, 치과의사의 의료사고로 인해 의료분쟁으로 발생하는 경우도 있지만 의료법에서 정한 치과 보조인력의 진료영역에서 의료사고 및 분쟁이 발생할 수 있다. 또한 의료기관의 친절도, 서비스 불만 등 진료외적인 요인은 치과 보조인력의 역할을 무시할 수 없다. 본 연구는 2006년 현재 종합병원, 치과병원 및 의원에서 치과진료 보조업무를 하고 있는 치과위생사를 대상으로 설문조사를 하였다. 회수된 275명의 설문분석을 통하여 응답자에 관한 기본적인 자료조사 및 환자의 불평, 불만 및 의료분쟁 경험도와 함께 의료관계법의 이해도를 측정하고, 치과진료 및 의료분쟁에 대한 전반적인 의식성향을 비교분석하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 설문응답자 중에서 향후 의료사고 및 분쟁이 발생할지도 모른다는 불안감 또는 의구심을 어느 정도 가지고 있는 경우가 274명 중 251명(91.3%)이었다. 2. 치과위생사의 업무, 진료에 대한 환자의 불평, 불만 경험률은 29.5%(81명)으로 나타나 치과관련 의료분쟁의 원인이 될 수 있는 것으로 조사되었다. 3. 전체유형별 항목에 따른 환자의 문제제기 건수를 보면 직접적인 진료행위와 관련된 문제보다 불친절 및 진료비 등의 진료이외의 문제 제기가 1805건 중 349건(19.3%)으로 가장 높게 나타났다. 4. 세부유형별 항목에 따른 환자의 문제제기 건수를 보면 환자가 치료와 관련하여 충분한 사전설명이나 동의를 구하지 않았다고 문제시 한 경우가 1805건 중 129건(7.1%)으로 가장 높았다. 5. 치과위생사가 스케일링 시술 후 환자 진료기록부에 기록하는 경우는 267명 중 252명(94.4%)으로 나타났으나, 스케일링 시술 후 주의사항 설명 사실을 진료기록부에 기록하는 경우는 55명(20.8%)에 불과했다. 6. 치과진료에 있어서 환자가 언급하지 않으면 특별히 전신질환 유무를 조사하지 않는 경우가 6명(2.2%)으로 조사되었다. 7. 환자 진료와 관련되어 응급상황 발생 시 응급조치를 시행할 수 있다고 생각하는 치과위생사는 104명(38.0%)으로 조사되었다. 8. 근무지에 응급상황 발생 시 조치에 필요한 장비 및 약품을 구비해둔 경우는 115명(41.8%)으로 나타났다. 9. 의료분쟁 발생 시 문제해결에 있어 의무기록이 중요한 역할을 한다고 응답한 경우는 268명(97.81%)으로 나타났다. 10. 의료분쟁 시 문제해결에 있어서 치료 전 설명 및 동의의 의무의 이행 여부가 중요한 역할을 한다고 응답한 경우가 272명 (99.3%)으로 나타났다. 11. 의무기록의 의무보관연도가 10년이라고 옳게 응답한 경우는 160명(58.4%)에 불과했다. 12. 치과위생사의 업무를 벗어난 파노라마사진 촬영을 해도 된다고 응답한 경우가 124명(45.3%), 치경부 레진수복을 해도 된다고 응답한 경우가 71명(25.9%), 유치발치를 해도 된다고 응답한 경우가 37명(13.5%)으로 나타났다. 13. 환자의 비밀누설 금지와 관련하여 환자의 상태를 다른 사람에게 이야기하는 것은 큰 문제가 되지 않는다고 응답한 경우가 24명(8.8%)으로 나타났다. 14. 의료분쟁의 예방 및 대책에 관한 교육의 필요성에 대해서 272명(99.3%)이 필요하고, 167명(61.0%)이 시급하다고 답하였다. 15. 재학 중 의료분쟁의 예방 및 대책에 관한 관련교육을 수료한 적이 없다는 경우가 186명(64.2%), 졸업 후 의료분쟁의 예방 및 대책에 관한 보수교육을 수료한 적이 없는 경우가 212명(77.4%)으로 나타났다. 16. 향후 의료분쟁이 증가할 것으로 생각된다는 응답은 256명(93.4%)이었고, 그 원인으로는 83.3%가 인터넷, 방송 등의 매체를 통한 정보습득 기회의 확대를 꼽았다. 이상의 결과를 종합해보면 치과위생사와 관련한 환자의 불평, 불만 및 분쟁도 경험률이 응답한 치과위생사의 29.5%를 차지하고 있으며, 의료법에서 정한 의료인의 의무와 치과위생사의 직무범위에 대한 인식이 부족한 것으로 조사되어 앞으로 의료분쟁이 더욱 증가할 수 있는 가능성을 내포하고 있다. 그러므로 주의의무, 설명 및 동의의무 등의 의무를 다함은 물론, 이에 대한 인식을 제고하여야 하며, 의료법과 의료분쟁에 대한 예방 및 대책과 관련된 교육기회를 확대하여야 할 것이다.

협업 필터링 및 하이브리드 필터링을 이용한 동종 브랜드 판매 매장간(間) 취급 SKU 추천 시스템 (SKU recommender system for retail stores that carry identical brands using collaborative filtering and hybrid filtering)

  • 조용민;남기환
    • 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.

소비자의 부정적 브랜드 루머의 수용과 확산 (Consumer's Negative Brand Rumor Acceptance and Rumor Diffusion)

  • 이원준;이한석
    • Asia Marketing Journal
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    • 제14권2호
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    • pp.65-96
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    • 2012
  • 루머는 신뢰할 만한 타당한 근거나 이유가 없음에도 불구하고 광범위하게 이야기되는 일상적인 대화나 의견으로서 오랜기간 소비자 개개인의 사적 영역의 문제였다. 그러나 대중의 사랑과 주목을 받는 기업이나 브랜드는 선천적으로 소비자의 관심으로부터 멀어질 수 없으며, 항상 루머의 주요한 소재가 되어 왔다. 그 결과 현대의 소비자 커뮤니케이션 환경에서 루머는 기업 경영활동에 중요한 위기 요인이 되고 있다. 기업과 브랜드들이 당면하는 소비자 루머들은 크게 기업과 관련된 음모성 루머와 상품과 직접적 관련이 있는 오염성 루머로 나누어지며 국내외에서 많은 위기 사례들이 발견되고 있다. 심지어 P&G, SK, 현대, 삼성처럼 잘 정비된 홍보 조직을 갖춘 굴지의 대기업들조차 이런 루머로부터 자유롭지 못하며, 기존의 대응방식 역시 적절하지 못했던 것이 사실이다. 부정적 루머가 주목받아야 하는 이유는 해당 기업의 매출 및 점유율 하락은 물론 주식 가격에도 부정적인 영향을 미치며 오랜기간 구축해온 소비자와의 관계마저 황폐화시킬 가능성이 있기 때문이다. 최근 인터넷, 소셜 네트워크 서비스의 확산과 더불어 브랜드와 관련된 루머의 중요성은 더욱 증대하고 있으나 루머 연구는 지금까지 기업이나 마케팅 연구자의 정당한 주목을 받지 못하였다. 이에 본 연구는 루머의 다각적인 측면을 고려하는 상황주의자적 연구 패러다임을 기반으로 지각된 유용성, 원천 신뢰성, 메시지 신뢰성, 걱정, 생동감과 같은 루머와 관련된 속성들이 루머 수용강도와 루머 구전의도에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위하여 가상 브랜드와 루머가 제시되었으며, 실증조사를 통한 데이터 수집과 분석이 이루어졌다. 연구 결과에 따르면 원천 신뢰성, 메시지 신뢰성, 걱정, 생동감 같은 루머 특성 변수들은 루머 수용 강도에 유의한 영향을 미치고, 루머 수용강도는 루머 구전의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면에 지각된 중요성은 루머 수용강도에 유의한 영향을 미치지 못하며, 상품 관여도의 조절효과 역시 유의하지 않은 것으로 나타났다. 본 연구는 주요한 실무적, 학문적 시사점을 제공하고 있다. 첫째, 루머를 자연발생적인 사회 현상이 아니라 소비자의 주요 활동의 일부이며, 마케터의 관심과 대응 커뮤니케이션 전략이 필요한 브랜드 관련 현상임을 주장하였다. 둘째, 브랜드 루머의 심리적, 사회적인 다차원적 구성 요인과 확산되는 경로를 제시함으로서 루머에 대한 능동적인 관리 가능성을 제시하였다. 셋째, 온라인상의 루머 활동이 기업 성과에 미치는 영향을 제시함으로서 기업들의 적극적인 온라인 커뮤니케이션 활동과 평판 관리의 필요성을 주장하였다. 넷째, 소비자의 걱정과 같은 부정적 정서가 루머의 온상이 되고 있음을 규명함으로서 소비자의 의혹을 불식시키기 위하여 정확하고 진실된 정보를 제공해야 함을 주장하였다. 다섯째, 루머의 유용성이 확산에 미치는 영향 가설이 기각되었으며, 상품 관여도의 조절 효과 역시 기각되었다. 이는 루머를 접하는 소비자의 입장에서 볼 때, 루머 자체가 무의미하더라도 단순한 재미나 호기심만으로도 얼마든지 확산될 가능성을 암시하고 있다. 일부 기업들은 사실이 아니라는 이유만으로 루머를 무시하거나 간과하는 경우들이 있으나, 기업의 예상과 다르게 루머가 얼마든지 확산될 수 있는 가능성을 보여주며, 기업의 보다 세심한 대응 전략의 필요성을 요구하고 있다.

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