• 한국전자거래학회지
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• 제22권1호
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• pp.65-87
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• 2017

온라인 쇼핑몰에서 상품에 대한 사용자 리뷰와 평점을 분석하여 상품의 특징을 자동으로 추출하고 평점이 어떤 특징에 의해 부여된 것인지 판단하여 각 특징에 분배하여 점수화함으로써 상품의 특징을 파악할 수 있는 방법을 제안한다. 기존 방식은 상품 구매 여부를 결정하기 위해서 많은 리뷰와 평점을 읽는데 시간을 허비하거나, 상품의 장단점을 파악하기 어려울 뿐더러 상품에 부여된 평점이 어떠한 특징에 의해서 부여되었는지 알 수 없는 구조로 되어있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해소하기 위하여 사용자 리뷰에서 상품의 특징을 자동으로 추출하고 각 특징별 평점을 전체 평점에서 자동으로 분배 계산하여 보여주는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 상품별 리뷰와 평점을 수집하여 형태소 분석을 수행하고 이를 통해 상품의 특징과 이에 대한 감성어를 추출한다. 또한, 상품의 특징을 파악할 수 있도록 각 특징에 대한 가중치를 특징이 출현한 문장의 극성을 판단하여 부여하는 방법을 기술한다. 실험을 통하여 얻은 결과와 기존 방법을 비교하는 설문조사를 통하여 제안하는 방법의 유용성을 입증하였고, 상품 리뷰 전문가의 분석과 실험의 결과를 비교함으로써 타당성을 입증하였다.

• Applied Biological Chemistry
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• 제21권3호
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• pp.193-196
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• 1978

소맥품질(小麥品質)의 구성요소인 제분율(製粉率). 소백분(小麥粉)의 회분과 단백질 함량 및 침전가(沈澱價)를 종합적(綜合的)으로 나타낼 수 있는 품질평점지수(指數)를 설정하였던바 그 결과를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 제분평점지수(製粉評點指數)(MSI)=$2.3X_m-72.4X_a$ 단백질평점지수(蛋白質評點指數)(PSI) =$5.2X_p+0.9X_s$ 종합품질평점지수(綜合品質評點指數)(QSI)=$0.63X_{msi}+0.37X_{psi}$로 표시되었다. 2. 제분(製粉)평점지수가 100이상이면 제분성(製粉性)이 양호(良好)하다 할 수 있고 단백질(蛋白質)평점지수가 100이상이면 제(製)빵적성이 양호한 것이고 100이하인 것은 과자류(菓子類)의 Pastry제품 생산에 적합하며 종합품질(綜合品質) 평점지수의 경우는 이들이 100이상의 경우 제분성과 제빵적성을 겸비한 것으로 해석되었다. 3. 제분(製粉)평점지수, 단백질(蛋白質)평점지수 및 종합품질평점지수와 각각의 유관(有關) 품질인자(品質因子)와는 높은 상관(相關)을 나타내었다.

• 응용통계연구
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• 제18권3호
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• pp.543-553
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• 2005

선형 로지스틱 모형은 신용위험 관리를 위한 신용평점 모형 구축에 있어서 널리 쓰이고 있는 방법론이다. 본 논문에서는 신용평점화를 위하여 로지스틱 회귀 방법에 기초한 스플라인 방법론을 다루고자 한다. 선형 스플라인과 자동적인 변수선택 방법을 채택하였다. 모의 실험을 통하여 스플라인 방법의 성능을 규명하였다.

• 재무관리연구
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• 제19권2호
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• pp.111-134
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• 2002

본 연구에서는 건설업종에 특화된 신용평가 모형을 개발하여 건설업종에 대한 부도 예측력를 제고하고자 하였다. 건설업은 여타 업종과는 다른 재무적 특성을 지니고 있다. 특히, 재무적 안정성이 취약하고 자산의 대부분이 매출채권, 재고자산으로 구성되어 유동성이 극히 낮은 실정이다. 본 연구는 이러한 건설업종의 특성을 충분히 감안한 신용평가 모형을 개발하고자 한것이다. 신용평가 모형 중 그 현실적 유용성이 높아 많이 이용되어 오던 신용평점 모형을 개발하였다. 총 2,475개 건설업체를 대상으로 모형구조 및 각종 계량지표 및 비계량지표에 대한 분석을 주로 평균차이 검증과 로짓분석에 의거 선정하였다. 그 결과 새로운 신용평점 모형은 매출액 경상이익률, 총 현금흐름 대 차입금 비율 등 9개의 재무지표와 5분류의 비재무지표로 구성되었다. 이 모형을 기존의 신용평점모형과 비교한 결과 신규모형의 변별력이 높은 것으로 나타났다. 본 연구가 제시한 신용평점모형과 그 개발 방법이 향후 금융기관들의 부실을 줄이고 결과적으로 수익성을 개선하는데 일조하리라 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.1285-1286
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• 2011

MovieLens를 대상으로 하는 추천 시스템에 대한 연구 중 k-NN 추천 방법은 정확도가 비교적 높지만 평점을 예측할 수 없는 상황이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 기존 방법의 문제점을 해결한 장르기반 추천 방법 제안하고, 실험을 통하여 제안하는 방법이 모든 영화에 대한 평점의 예측이 가능함을 검증한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권1호
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• pp.17-24
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• 2020

본 논문에서는 합성곱 신경망 기반의 영화 평점 예측 구조를 제안한다. 제안하는 구조는 문장 분류을 위하 고안된 TextCNN를 세 가지 측면에서 확장하였다. 첫 번째로 문자 임베딩을 이용하여 단어의 다양한 변형들을 처리할 수 있다. 두 번째로 주목 메커니즘을 적용하여 중요한 특징을 더욱 부각하였다. 세 번째로 활성 함수의 출력을 1-10 사이의 평점으로 만드는 점수 함수를 제안하였다. 제안하는 영화 평점 예측 구조를 평가하기 위해서 영화 리뷰 데이터를 이용하여 평가해 본 결과 기존의 방법을 사용했을 때보다 더욱 낮은 MSE를 확인하였다. 이는 제안하는 영화 평점 예측 구조의 우수성을 보여 주었다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2000년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.231-234
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• 2000

본 연구는 오랜 시간에 거쳐 축적된 고객 데이터베이스를 활용하여 스코어링 방법을 적용할 수 있는 모델링의 개발에 목적이 있다. 기존의 전통적인 스코어링 방법은 인구 통계학적인 변수나 거래 관련 횡단면적인 자료를 이용하여 우량고객과 불량고객을 구분하는 판별분석의 형태가 대부분이다. 하지만 과거 고객에 대한 실적 자료가 시계열 형태를 이루며 존재하기 때문에 이에 대한 적절한 동태적 모형을 적용은 자연스러운 확장이라고 볼 수 있다. 본 연구에서 제안하는 모형은 고객들의 실적관련 시계열 자료를 GARCH 모형에 적합하여 미래의 실적 예측과 이에 대한 표준편차를 예측하여 하위 $10\%$에 해당하는 실적 예측치를 스코어링으로 하는 새로운 방법을 소개하고자 한다. 이 경우 스코어 값이 부호를 가지게 되므로 우량고객을 구분함과 동시에 큰 음수 값을 조사하여 위험 평점도 함께 측정할 수 있어서 실무 측면에서 유용하리라고 본다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.81-89
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• 2020

우리가 SNS상에서 흔하게 접하는 온라인 리뷰에는, 소비자들의 선호도에 영향을 미치는 다양한 평가정보가 복합적으로 포함되어 있지만 이를 매우 간단한 형태의 수치(또는 평점)로 제공하는 것이 일반적이다. 이러한 리뷰에서, 소비자가 원하는 구체적인 정보를 얻고, 이를 구매를 위한 판단에 활용하기란 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 한국어로 작성된 음식점 리뷰를 대상으로, 감성분석을 수행하여 평가항목별로 세분화된 평점을 제공 가능한 예측 방법론을 제안한다. 이를 위해, 음식점의 주요 평가항목으로 '음식', '가격', '서비스', '분위기'를 선정하고, 평가항목별 맞춤형 감성사전을 새롭게 구축한다. 또한 평가항목별 리뷰 문장을 분류하고 감성분석을 통해 세분화된 평점을 예측하여 소비자가 의사결정에 활용 가능한 추가적인 정보를 제공한다. 마지막으로, MAE와 RMSE를 평가지표로 사용하여 기존의 연구보다 제안기법의 평점 예측 정확도가 향상되었음을 보이며, 제안 방법론의 활용 사례도 제시한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권12호
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• pp.1333-1337
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• 2017

추천 시스템이란 사용자가 좋아할만한 개인화된 상품을 사용자에게 제안하는 것이다. 최근 상품 수의 증가로 추천 시스템의 중요성이 날로 커지고 있지만, 데이터 희소성 문제는 여전히 추천 시스템의 대표적인 문제로 남아있다. 데이터 희소성 문제는 사용자가 전체 상품 중 일부의 상품에만 평점을 부여하여, 사용자와 상품 관계를 정확히 이해하기 힘든 것을 말한다. 이를 해결하기 위해 가장 여러 가지 접근법이 있는 그 중 대표적인 것인 데이터 임퓨테이션이다. 데이터 임퓨테이션은 사용자가 평가하지 않은 상품의 평점을 추론해 평점 행렬에 채우는 방법이다. 하지만 기존 데이터 임퓨테이션 방법은 사용자가 평가하지 않은 상품에 대한 몇 가지 특성을 놓치고 있다. 본 논문에서는 기존 방법의 한계점을 정의하고, 이를 개선하는 방안 3가지를 제안한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.30-40
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• 2021

코로나 19의 영향으로 배달앱 시장이 빠르게 성장하며, 리뷰와 평점이 더욱 중요해지고 있다. 그러나 급격하게 늘어난 리뷰와 평점의 신뢰도에 의문이 제기되고 있다. 따라서 본 연구는 리뷰와 평점을 탐색적으로 분석하여 배달앱 리뷰의 신뢰도와 유용성을 파악하고, 이를 높일 방법을 탐구하였다. 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 도출한 결과는 다음과 같다. 첫째, 요기요와 네이버 지도, 구글 지도의 음식점 평점을 분석한 결과, 요기요는 가장 우편향된 평점 분포를 보여주었다. 둘째, 요기요의 세부 평점 요인(맛, 양, 배달)간에는 모두 강한 양의 상관관계가 있었고, 이는 부정 리뷰의 단어 분석에서도 드러났다. 셋째, 리뷰의 극성에 따라 사용되는 품사와 형태소의 비율이 달랐다. 넷째, 전체 리뷰 데이터에서 367개의 부정어를 선별한 후, 이를 분류하여 치킨 전용 부정어 사전을 제작하였다. 본 연구는 치킨 리뷰의 탐색적 분석을 통해 앞으로 배달앱 리뷰에 대한 연구가 나아가야 할 방향을 제시하였다.