디지털 기술의 발전으로 브랜드와 소비자 간 커뮤니케이션 방식이 혁신적으로 변화하고 있다. 이러한 변화의 일환으로, 나이키와 아디다스와 같은 스포츠 브랜드들은 자체 러닝 앱을 통해 소비자들과 상호작용을 강화하고, 브랜드 경험을 통한 충성도 강화에 노력하고 있다. 하지만 이러한 브랜드 자체 플랫폼이 충성도 및 옹호도에 미치는 직접적 영향과 개선점에 대한 심도 깊은 연구는 더 많이 필요한 상황이다. 이에 본 연구는 2020년 1월부터 2023년 10월까지의 나이키 런 클럽(NRC)과 아디다스 런타스틱 앱 영어 리뷰 3,715건을 텍스트 마이닝 기법으로 분석하고, 브랜드 플랫폼이 소비자 충성도와 옹호에 끼치는 영향을 살펴보고자 하였다. 특히 '추천 리뷰' 155건에 대해 감성 분석 및 토픽모델링으로 심층 비교 분석하여, '핫 로열티'를 일으키는 이유와 두 브랜드에 대한 소비자 인식의 차이점을 찾고자 하였다. 그 결과 NRC는 개인화된 코칭과 감성적 교류를 제공하는 '동반자'로, 아디다스 런타스틱은 기능적 신뢰성에 초점을 맞춘 '도구'로 인식되는 차이를 발견했다. 이는 유사 기능의 앱에 대해서도 브랜드 별 소비자 인식과 성향은 다양할 수 있음을 시사하며, 브랜드 관리자는 이러한 차이를 플랫폼 디자인 및 기획에 세심하게 반영해야 함을 강조한다. 더불어, 기술적 오류가 브랜드에 대한 부정적 인식으로 직접 이어지는 경향이 공통적으로 확인되어, 앱 성능 개선과 관리의 중요성을 부각시킨다. 본 연구는 브랜드별 소비자 성향 파악과 그에 따른 맞춤 기술 도입이 브랜드 충성도와 옹호에 영향을 끼친다는 점을 실질적 데이터를 기반으로 보였다는 점에서 기존 연구 및 실무에 새로운 통찰과 실행 가이드 제공으로 기여한다.
해외 보존기록관리기관이 홈페이지에서 제공하는 '교사와 학생'을 대상으로 하는 교육용 프로그램 서비스는 이제 주요 서비스 메뉴이다. 국내의 여러 선행연구에선 해외의 교육용 프로그램 서비스 사례를 앞 다투어 소개하고 벤치마킹의 필요성을 주장하여 왔지만, 관련 프로그램의 소개 수준에 그치면서 심층적인 사례 분석은 미흡한 감이 없지 않았다. 이에 본 논문은 보다 심층적인 사례 분석을 통하여 교수 학습자료용 기록정보콘텐츠의 내용 구성 및 구조적 특징을 조명하는 것이 필요하다는 인식에서 출발하였다. 먼저, 영국 TNA의 교육 사이트를 개괄하고, 주요한 교수 학습자료용 콘텐츠인 '토픽' 메뉴에서 '냉전' 콘텐츠를 샘플로 선택하여 그 내용 구성 및 구조적 특징을 분석하였다. 미국 NARA의 경우도 교육 사이트를 개괄하고 주요한 콘텐츠인 '기록 수업' 메뉴의 '매카시' 콘텐츠의 내용 구성 및 구조적 특징을 분석하여 일반화하고자 하였다. 해외의 교수 학습자료용 기록정보콘텐츠의 구조를 심층 분석한 결과, 다음과 같은 시사점을 얻을 수 있었다. 첫째, 교과서와 같은 일관성 있는 내용 구성 체제로 개발되어야 한다. 둘째, 일차 사료를 원활하게 해독할 수 있는 서비스를 제공해야 한다. 셋째, 비용 문제를 고려하여 기록정보콘텐츠를 학령별, 교과 간에 연계 활용 할 수 있는 방식으로 개발해야 한다. 넷째, 일차 사료 선별 시 텍스트가 포함된 문서 사료를 우선으로 선별한다. 다섯째, 교수 학습자료용 기록정보콘텐츠는 반드시 교육 과정과 연계해서 개발하여 국가적 차원에서 활용을 촉진하도록 한다.
2019년 코로나19(COVID-19) 발생 이후 팬데믹이 장기화되고 있다. 본 연구는 국가별로 코로나19 관련 위기 커뮤니케이션을 위해 소셜미디어를 어떻게 활용하는지를 분석하고, 게시글의 유형(감염병 정보, 행동지침, 심리적 소통)에 따른 이용자 반응(Engagement) 수준을 비교 분석한다. 이를 위해, 2020년 1월부터 2021년 3월까지 한국, 미국, 영국, EU 4개국 감염병 관리 기관의 페이스북과 유튜브의 게시물 정보를 수집하여 텍스트 분석을 시행하였다. 분석 결과, 한국과 미국의 소셜미디어 활용도가 영국과 EU에 비해 높게 나타났으며, 4개국 모두 소셜미디어를 감염병 정보 제공과 행동지침을 전달하는 수단으로 활용하고 있었다. 소셜미디어의 특성상 단순한 정보 전달을 넘어, 상황에 대한 교감과 위로 등 대중에게 심리적으로 다가갈 수 있는 수단이 될 수 있음에도 불구하고, 미국을 제외한 대부분 국가의 소셜미디어에서 심리적 소통 유형의 게시글을 찾아볼 수 없었다. 게시글에 대한 이용자 반응은 행동지침 유형에서 가장 높게 나타났다. 본 연구는 감염병 위기 커뮤니케이션 전략을 수립한다는 점에서 소셜미디어의 중요성과 역할을 정의하는 데 도움이 될 수 있다.
제4차 산업혁명을 이끄는 주요 원동력 중 하나인 인공지능 기술은 이미지와 음성 인식 등 여러 분야에서 사람과 유사하거나 더 뛰어난 능력을 보이며, 사회 전반에 미치게 될 다양한 영향력으로 인하여 높은 주목을 받고 있다. 특히, 인공지능 기술은 의료, 금융, 제조, 서비스, 교육 등 광범위한 분야에서 활용이 가능하기 때문에, 현재의 기술 동향을 파악하고 발전 방향을 분석하기 위한 노력들 또한 활발히 이루어지고 있다. 한편, 이러한 인공지능 기술의 급속한 발전 배경에는 학습, 추론, 인식 등의 복잡한 인공지능 알고리즘을 개발할 수 있는 주요 플랫폼들이 오픈 소스로 공개되면서, 이를 활용한 기술과 서비스들의 개발이 비약적으로 증가하고 있는 것이 주요 요인 중 하나로 확인된다. 또한, 주요 글로벌 기업들이 개발한 자연어 인식, 음성 인식, 이미지 인식 기능 등의 인공지능 소프트웨어들이 오픈 소스 소프트웨어(OSS: Open Sources Software)로 무료로 공개되면서 기술확산에 크게 기여하고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 온라인상에서 다수의 협업을 통하여 개발이 이루어지고 있는 인공지능과 관련된 주요 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트들을 분석하여, 인공지능 기술 개발 현황에 대한 보다 실질적인 동향을 파악하고자 한다. 이를 위하여 깃허브(Github) 상에서 2000년부터 2018년 7월까지 생성된 인공지능과 관련된 주요 프로젝트들의 목록을 검색 및 수집하였으며, 수집 된 프로젝트들의 특징과 기술 분야를 의미하는 토픽 정보들을 대상으로 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 주요 기술들의 개발 동향을 연도별로 상세하게 확인하였다. 분석 결과, 인공지능과 관련된 오픈 소스 소프트웨어들은 2016년을 기준으로 급격하게 증가하는 추세이며, 토픽들의 관계 분석을 통하여 주요 기술 동향이 '알고리즘', '프로그래밍 언어', '응용분야', '개발 도구'의 범주로 구분하는 것이 가능함을 확인하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로, 향후 다양한 분야에서의 활용을 위해 개발되고 있는 인공지능 관련 기술들을 보다 상세하게 구분하여 확인하는 것이 가능할 것이며, 효과적인 발전 방향 모색과 변화 추이 분석에 활용이 가능할 것이다.
현재 온라인 뉴스 서비스는 선정적인 연성뉴스 중심으로 제공된다. 이에 따라 저널리즘 가치를 구현한 뉴스 서비스의 필요성이 대두되고 있다. 정보원과 공동 인용 여부에 따라 기사를 클러스터링하고 가중치를 부여해 사실성, 다양성, 심층성, 비판성 등 주요 저널리즘 가치를 구현한 알고리즘은 뉴스정보원연결망분석(news source network analysis)으로 제안된 바 있다. 본 연구는 이를 사용자 친화적으로 시각화한 서비스인 뉴스소스를 제안한다. 뉴스소스는 시간과 정보원에 따라 뉴스를 막대그래프 형식으로 어떤 토픽에 대해 분야별, 소속별로 얼마만큼의 중요도에 따라 논의되는지를 대조적으로 보여준다. 본 연구에서는 뉴스 아카이브인 카인즈의 기사를 활용해 뉴스소스의 베타 버전을 구현했다. (http://147.47.125.161/NSNA/ 에서 베타서비스 중이며, 구글 크롬에 최적화 되어있음)
학술 정보에서 저자는, 실세계의 한 저자가 형태적으로 둘 이상의 저자명으로 출현할 수 있으며, 서로 다른 저자들이 동일한 저자명을 공유하기도 한다. 이는 각각 학술정보에 대한 검색 및 탐색에 있어, 재현율과 정확률을 저하시키는 요인이다. 이 연구에서는 후자에 해당하는 저자의 동명이인 문제에 있어, 그 중의성 해소를 위한 자질의 특성에 집중하고자 한다. 최근까지, 저자 식별을 위한 자질로, 공저자, 논문 제목, 게재지명과 같은 서지 내적 자질과, 논문 원문 텍스트로부터 획득되는 전자메일주소, 소속기관, 논문의 토픽 등과 같은 서지 외적 자질이 사용되어 왔다. 그러나, 이러한 자질들이 저자 식별에 미치는 영향에 대한 비교 분석 연구는 찾아보기 힘들다. 이 연구에서는, 한글 저자명에 대해 원문과 연계된 대용량 저자 식별 평가 셋을 구축하여, 동명 저자 중의성 해소에 있어 다양한 자질들의 특성을 비교한다.
Smartphone use is rapidly spreading due to the advantage of being able to connect to the Internet anytime, anywhere--and mobile app development is developing accordingly. The characteristic of the mobile app market is the ability to launch one's app into foreign markets with ease as long as the platform is the same. However, a large amount of prior research asserts that consumers behave differently depending on their culture and, from this perspective, various studies comparing the differences between consumer behaviors in different countries exist. Accordingly, this research, which uses online product reviews (OPRs) in order to analyze the cultural differences in consumer behavior comparatively by nationality, proposes to compare the U.S. and South Korea by selecting ten apps which were released in both countries in order to perform a sentimental analysis on the basis of star ratings and, based on those ratings, to interpret the sentiments in reviews. This research was carried out to determine whether, on the basis of ratings analysis, analysis of review contents for sentiment differences, analysis of LDA topic modeling, and co-occurrence analysis, actual differences in online reviews in South Korea and the U.S. exist due to cultural differences. The results confirm that the sentiments of reviews for both countries appear to be more negative than those of star ratings. Furthermore, while no great differences in high-raking review topics between the U.S. and South Korea were revealed through topic modeling and co-occurrence analyses, numerous differences in sentiment appeared-confirming that Koreans evaluated the mobile apps' specialized functions, while Americans evaluated the mobile apps in their entirety. This research reveals that differences in sentiments regarding mobile app reviews due to cultural differences between Koreans and Americans can be seen through sentiment analysis and topic modeling, and, through co-occurrence analysis, that they were able to examine trends in review-writing for each country.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제22권1호
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pp.77-93
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2015
As the range of the customer choice becomes more diverse, the average life span of companies' products and services is becoming shorter. Most companies are striving to maximize the revenue by understanding the customer's needs and providing customized products and services. However, companies had to bear a significant burden, in terms of the time and cost involved in the process of determining each individual customer's needs. Therefore, an alternative method is employed that involves grouping the customers into different categories based on certain criteria and establishing a marketing strategy tailored for each group. In this way, customer segmentation and customer clustering are performed using demographic information and behavioral information. Demographic information included sex, age, income level, and etc., while behavioral information was usually identified indirectly through customers' purchase history and search history. However, there is a limitation regarding companies' customer behavioral information, because the information is usually obtained through the limited data provided by a customer on a company's website. This is because the pattern indicated when a customer accesses a particular site might not be representative of the general tendency of that customer. Therefore, in this study, rather than the pattern indicated through a particular site, a customer's interest is identified using that customer's access record pertaining to external news. Hence, by utilizing this method, we proposed a methodology to perform customer segmentation. In addition, by extracting the main issues through a topic analysis covering approximately 3,000 Internet news articles, the actual experiment applying customer segmentation is performed and the applicability of the proposed methodology is analyzed.
수업은 교수자와 학습자의 상호작용으로 정의될 수 있으며 학습자의 능동적 활동에 의해 학습 성과가 향상될 수 있다. 그러나 교수자에 의해 작성되고 배포되는 강의자료, 교수자의 일방적인 강의, 페이퍼위주의 과제 제출 등으로 학습자의 적극적인 학습참여가 제한되고 있다. 본 논문에서는 학습자가 스스로 발견한 지식을 개념화하고 지식 구조를 정의함으로써 학습자 온톨로지를 생성하는 방법을 제안한다. 또한 교수자 온톨로지와의 연계를 위해 온톨로지 매칭 및 연계 기법을 제안한다. 교수자 온톨로지와 학습자 온톨로지는 통합되어 학습 온톨로지를 구성하며 이 온톨로지를 토대로 교수자와 학습자들 사이에 토론, 발표, 지식 공유 등이 이루어진다. 제안하는 온톨로지 기반 학습은 실제 수업에 적용되었으며 학습자들의 피드백 분석을 통해 그 효과를 보였다.
Purpose: This study aimed to explore public opinion on workplace bullying in the nursing field, by analyzing the keywords and topics of online news comments. Methods: This was a text-mining study that collected, processed, and analyzed text data. A total of 89,951 comments on 650 online news articles, reported between January 1, 2013 and July 31, 2018, were collected via web crawling. The collected unstructured text data were preprocessed and keyword analysis and topic modeling were performed using R programming. Results: The 10 most important keywords were "work" (37121.7), "hospital" (25286.0), "patients" (24600.8), "woman" (24015.6), "physician" (20840.6), "trouble" (18539.4), "time" (17896.3), "money" (16379.9), "new nurses" (14056.8), and "salary" (13084.1). The 22,572 preprocessed key words were categorized into four topics: "poor working environment", "culture among women", "unfair oppression", and "society-level solutions". Conclusion: Public interest in workplace bullying among nurses has continued to increase. The public agreed that negative work environment and nursing shortage could cause workplace bullying. They also considered nurse bullying as a problem that should be resolved at a societal level. It is necessary to conduct further research through gender discrimination perspectives on nurse workplace bullying and the social value of nursing work.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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