• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.578-581
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• 2020

제품을 추천하는 기능은 사용자의 콘텐츠 또는 제품 소비량에 직결되기에 다양한 인터넷 플랫폼에서 많은 관심을 받고 있다. 이러한 제품 추천 시스템의 성능은 다양한 머신러닝 알고리즘과 딥러닝의 발전에 의해 성능을 비약적으로 개선되어왔다. 하지만 여느 딥러닝과 머신러닝 알고리즘과 마찬가지로 추천 시스템들의 성능은 빅데이터의 품질에 따라 매우 민감한 영향을 받는다. 본 논문에서는 모바일 배달 플랫폼에서 사용자들의 리뷰 데이터들을 통해 딥러닝과 빅데이터를 사용하여 음식을 추천하는 방법을 제안한다. 또한 사용자들의 리뷰 데이터들을 정제하여 데이터의 품질을 높이는 과정을 추가하여 그 결과가 성능에 얼마만큼 영향을 미치는 지를 실험을 통하여 분석한다.

• 경영정보학연구
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• 제23권1호
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• pp.45-68
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• 2021

온라인 리뷰가 소비자 의사결정에 미치는 영향이 증가함에 따라 리뷰조작에 대한 염려도 증가하고 있다. 리뷰조작은 판매량을 증가시키기 위해, 진실 되지 않은 리뷰를 게시하는 것으로 소비자의 역 선택을 초래하며, 사회 전체에 큰 비용으로 작용한다. 선행연구는 대부분 데이터 마이닝 방법을 통해 리뷰조작을 예측하는 데 초점을 맞추었으며, 소비자 관점의 연구는 상대적으로 제한적이다. 그러나 소비자가 지각한 리뷰의 조작 가능성은 리뷰의 유용성에 영향을 미칠 수 있으므로 허위 여부와 상관없이 온라인 구전 관리에 중요한 시사점을 제공할 수 있다. 따라서 본 연구에는 소비자가 조작되었다고 평가한 리뷰와 일반적인 리뷰 간에 어떠한 차이가 있는지 분석하고, 조작된 것으로 평가된 리뷰와 리뷰 유용성 간의 관계를 분석하였다. 실증분석을 위해 LibraryThing 웹사이트의 온라인 도서 리뷰 34,711개를 다수준 로지스틱 회귀분석과 포아송 회귀분석을 활용하여 분석하였다. 분석결과 소비자가 조작되었다고 지각하는 리뷰와 그렇지 않은 리뷰 간에는 제품 수준, 리뷰어 수준, 리뷰 수준 요인들에 차이가 있는 것으로 나타났다. 또한, 조작된 리뷰는 리뷰 유용성에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 지식경영연구
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• 제23권1호
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• pp.187-201
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• 2022

관광객이 작성한 온라인 리뷰는 관광산업의 관리 및 운영에 중요한 정보를 제공한다. 평점은 제품이나 서비스에 대한 정량적인 평가로 간편하지만 관광객의 진실한 태도를 반영하기 어려우며 평점과 리뷰내용에 대한 불일치 문제도 발생하고 있다. 불일치 문제는 잠재고객에게 혼동을 줄 수 있으며 구매의사결정에도 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 온라인 리뷰기반의 평점 예측모형을 통해 평점과 리뷰내용의 불일치 문제를 해결하고자 한다. 한국을 방문한 외국인 관광객이 작성한 관광지와 호텔에 대한 리뷰의 감성분석을 통해 평점과 감성의 차이를 비교하고 TF-IDF vectorization과 감성분석 결과로 변수를 선정하였다. 로짓, 인공신경망, SVM(Support Vector Machine)을 적용하여 평점을 분류하고, 인공신경망, SVR(Support Vector Regression)을 통해 평점을 예측하였다. 평점 분류모형과 예측모형 모두 불일치한 리뷰를 제거하고 감성분석을 반영한 모형에서 우수한 성과를 보여주었다. 본 연구에서 제안한 온라인 리뷰 기반의 평점 예측모형은 평점과 리뷰내용에 대한 불일치 문제를 해결하여 신뢰할 수 있는 정보를 제공하였으며 평점이 없는 온라인 리뷰에도 활용할 수 있을 것이다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제17권3호
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• pp.33-44
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• 2017

인터넷 환경의 발달로 소비자들 사이에 상품정보에 대한 의견이 교환되기 시작하면서 다양한 형식의 온라인 리뷰들이 급속도로 생성되고 있다. 이러한 추세에 따라, 기업들은 온라인 리뷰들을 분석하여 마케팅, 세일즈, 제품개발 등의 다양한 기업 활동에서 그 결과를 활용하려는 노력을 진행하고 있다. 그러나 대표적인 경험재인 '게임'과 관련된 산업에서의 온라인 리뷰에 대한 연구는 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 머신러닝 모델을 활용하여 스팀(STEAM)게임의 커뮤니티 데이터를 분석하였다. 이를 통해 타 사용자의 게임 리뷰를 유용하다고 판단하는데 영향을 미치는 요인을 분석하고, 리뷰의 유용성을 예측하는데 있어 가장 우수한 성능을 보인 모델과 변수들을 도출하여 사용자의 충성도와 사용성을 증대시키기 위한 제안을 하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.395-396
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• 2018

인터넷 쇼핑몰, 오프라인 매장에서 구입한 제품의 포토 리뷰를 블로그, 쇼핑몰에 올릴 때 얼굴 노출을 꺼려하여 직접 사진 처리 프로그램 등을 통해 얼굴을 가리거나 사진을 얼굴 부분까지 잘라 내는 등의 번거로운 작업을 거친 후 올리게 된다. 위와 같은 불편함을 해결하기 위해 쇼핑몰, 블로그 등 인터넷 매체를 통해 포토 리뷰를 작성 할 때 얼굴이 포함된 사진을 올리더라도 자동으로 얼굴 인식 후 의상에 어울리는 소품을 합성하여 구매자가 포토 리뷰를 올리기 편한 환경을 제공하고자 한다. 이를 위해 기본적인 얼굴 추적과 얼굴 특징 점을 기반으로 한 안경과 같은 소품 합성 등이 필요하다. 본 연구에서는 실시간으로 얼굴 및 특징점을 추출하고 이를 기반으로 얼굴에 소품을 합성하는 기본 기능을 구현하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.118-129
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• 2022

본 논문에서는 국내 온라인 기업의 Wearable 제품을 선정하고 판매 데이터를 수집해 다양한 분석과 매출 예측을 통해 판촉 활동의 전략 모델을 연구하는 데 목적이 있다. 데이터 분석을 위해 여러 가지의 알고리즘을 사용하여 분석할 것이며, 최상의 모형으로 결과를 선택할 것이다. 최상의 결과로 선택된 모형인 Gradient Boosting 모델은 지도학습을 통해 종속변수 예측에 있어서 판촉 유형, 가격, 판매 수량, 성별, 모델, 판매경로, 제품 성능, 판매 날짜, 지역 등 9개의 독립변수를 투입할 수 있게 된다. 본 연구에서는 판매촉진 유형별로 종속변수로 설정된 리뷰 값을 앙상블 분석 기법을 통해 더욱더 세부적으로 학습하고 분석 및 예측이 주목적이며, 판매촉진 활동을 통한 고객에게 할인 혜택을 주어질 경우와 주어지지 않을 경우에 리뷰 평점을 연구하는 데 목적이 있다. 분석 결과로 본다면 평가 결과는 AUC 95% 수준이며, F1도 93% 정도이다. 결국 판매촉진 활동 유형 중 가치 부가 혜택이 리뷰 수와 리뷰 평점에 영향을 준다고 것을 확인할 수 있었으며, 주요 변인들이 리뷰와 리뷰 평점의 영향을 준다는 것도 확인할 수 있었다.

• 지식경영연구
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• 제22권1호
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• pp.243-267
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• 2021

자극에 대한 변화의 과정을 통해 자신의 상태를 나타내는 감성과 어떤 현상에 대해 느끼는 단순한 심리상태를 나타내는 감정은 혼용되어 사용되는 경향이 있으나 그 의미와 쓰임새는 다르다. 본 연구에서는 온라인 소비자들이 다양한 제품과 서비스를 구매하고 사용한 후에 작성한 온라인 리뷰를 통해 감성과 감정을 구분하여 리뷰의 유용성에 어떠한 영향을 미치는지 알아보고자 한다. 최근 온라인 리뷰는 비즈니스 및 소비자에게 매우 중요한 요소로 자리매김하고 있다. 유용한 리뷰는 잠재 고객들의 의사결정 과정에서 핵심적인 역할을 하고 있으며 리뷰 유용성을 통해 평가될 수 있다. 리뷰 유용성은 소비자 개인의 구매 의사결정 문제뿐만 아니라 비즈니스에서 마케팅 전략에 활용됨으로써 실무적 중요성은 점차 커지고 있으며, 학문적으로도 리뷰 유용성의 영향요인을 찾는 연구의 중요성이 커지고 있다. 본 연구에서는 Yelp.com에서 레스토랑에 대한 리뷰를 확보하여 온라인 리뷰의 감성과 감정이 리뷰의 유용성에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 연구를 진행하였다. 선행연구를 기반으로 온라인 리뷰에 대한 감성과 감정을 포함한 연구 모형을 구축하였으며, 텍스트 마이닝을 통해 온라인 리뷰의 감성과 감정이 온라인 리뷰의 유용성에 어떠한 영향을 미치는지 분석하고 감정에 대한 영향의 차이가 있는지를 검증하였다. 연구결과에서 부정적인 감성과 감정이 리뷰 유용성에 미치는 영향이 더 크며 이는 부정 편향성 이론과 일치하는 것으로 나타났다. 그리고 각각의 감정이 리뷰 유용성에 미치는 영향이 서로 차이가 있는 것으로 나타났다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.195-203
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• 2021

최근 IT 분야의 주요 기술인 빅데이터는 다양한 산업 분야로 확장되고 있으며 활용 방안에 대한 연구가 활발하게 진행 중이다. 대부분의 인터넷 산업 분야에서 사용자 리뷰는 이용자가 상품 구매를 결정하는 데 많은 도움을 준다. 그러나 방대한 제품 리뷰에서 긍정, 부정적 의미와 도움이 되는 리뷰를 선별하는 과정은 제품 구매 결정에 있어 많은 시간을 요구한다. 따라서 본 논문에서는 빅데이터 분석 기술인 LDA를 이용해 키워드를 분석 및 종합하여 사용자에게 의미 있는 정보를 제공하는 시스템을 설계하고 구현한다. 문서 토픽 추출을 위해 본 연구에서는 국내 도서 산업을 도메인으로 데이터를 크롤링하고, 빅데이터 분석을 실시한다. 이를 통해 사용자 리뷰의 토픽 및 감정단어를 바탕으로 상품에 대한 종합적인 정보를 제공함으로써 구매자에게 도움을 주고 나아가 리뷰 현황 분석을 통해 상품의 전망 또한 파악할 수 있다.

• 광학세계
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• 통권146호
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• pp.47-50
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• 2013

'요코하마 광학 및 포토닉스 박람회(OPTICS & PHOTONICS International Exhibition 2013)'가 지난 4월 24부터 26일까지 3일간 일본 퍼시픽 요코하마 전시장 C, D홀에서 개최됐다. 올해 OPIE에는 다양한 산업 및 학술 분야의 연구와 생산 현장에서 응용 가능한 광 관련 제품이 대거 출품됐으며, 레이저학회 산업상을 수상한 제품들도 소개됐다. 이 원고는 월간 OPTRONICS 2013년 6월호에 실린 내용으로 그린광학의 유정훈 팀장이 번역에 도움을 주었다.

• 한국전자거래학회지
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• 제15권1호
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• pp.39-60
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• 2010

본 연구는 온라인 리뷰와 오프라인 구전효과가 무리행동의 원인이 되는 정보 캐스케이드에 어떠한 영향을 주는지 규명하고, 그 효과를 전통적인 오프라인 상에서 발생하는 정보 캐스케이드 현상과 비교하여 검증하고자 하였다. 또한 정보 캐스케이드 현상이 같은 종류의 제품일지라도 브랜드에 따라서 상이하게 나타나는지를 관찰하여 각 제품들이 가져야 할 전략을 모색해 보고자 하였다. 연구결과, 오프라인 구전과 온라인 리뷰를 제공하였을 경우 모두 정보 캐스케이드 현상이 발생한다는 것을 알 수 있었다. 이는 구매자의 의사결정이 선행구매자의 상품평가에 의해 매우 큰 영향을 받는다는 것을 의미한다. 또한 오프라인 구전과 온라인 리뷰는 정보 캐스케이드 효과에 있어 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 연구대상 제품으로 A사의 케녹스(KENOX)와 B사의 익서스(IXUS) 모두 온라인 리뷰에 의해 발생하는 정보 캐스케이드 효과가 오프라인 상에서 발생하는 정보 캐스케이드 현상보다 크다는 것을 알 수 있었다.