• 제목/요약/키워드: Big Data Mining

검색결과 676건 처리시간 0.029초

사용자 리뷰의 평가기준 별 이슈 식별 방법론: 호텔 리뷰 사이트를 중심으로 (Methodology for Identifying Issues of User Reviews from the Perspective of Evaluation Criteria: Focus on a Hotel Information Site)

  • 변성호;이동훈;김남규
    • 지능정보연구
    • /
    • 제22권3호
    • /
    • pp.23-43
    • /
    • 2016
  • 최근 IT기술의 발전에 따라 많은 사람들이 자신들의 여가활동에 대한 경험을 공유하고 있으며, 역으로 다른 사람들의 여가활동에 대한 경험을 참고하여 더 나은 여가활동을 누릴 수 있는 기회를 얻게 되었다. 이러한 현상은 영화, 숙박, 음식, 여행 등 여가활동 전반에 걸쳐 나타나고 있으며, 그 중심에는 여가활동에 대한 정보를 요약하여 제공하는 수많은 사이트가 있다. 대부분의 여가활동 정보 사이트는 각 상품에 대한 평균 평점뿐만 아니라 상세 리뷰를 제공함으로써, 해당 상품을 구매하고자 하는 잠재고객의 의사결정을 지원하고 있다. 하지만 기존 대부분의 사이트는 한 단계의 평가기준에 따라 평점과 리뷰를 제공하기 때문에, 각 평가기준을 구성하는 세부요소에 대한 특징과 평가기준 별 주요 이슈를 파악하기 위해서는 상당히 많은 수의 리뷰를 직접 읽어야 한다는 불편이 따른다. 즉 사용자는 자신이 중요한 것으로 생각하는 평가기준에 대한 조건을 파악하기 위해, 많은 수의 리뷰를 하나하나 읽어보는 과정에서 많은 시간과 노력을 소비하게 된다. 예를 들어 호텔의 접근성, 객실, 서비스, 음식 등 한 단계의 평가기준만을 사용하여 평점과 리뷰를 제공하는 사이트의 경우, 접근성 중 특히 지하철역과의 거리, 객실 중 특히 욕실의 상태를 살펴보고자 하는 사용자에게 필요한 정보를 충분히 제공하지 못하게 된다. 따라서 본 연구에서는 기존 여가활동 정보 사이트의 한계, 즉 평가기준별로 입력된 리뷰를 신뢰하기 어렵다는 점과 평가기준을 구성하고 있는 세부 내용을 파악하기 어렵다는 점을 극복하기 위한 방안을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 방법론은 사용자가 별도의 구분 없이 입력한 리뷰를 그 내용에 따라 평가기준별로 자동 분류하고, 각 평가 기준 별 주요 이슈를 요약하여 제공한다. 제안 방법론은 최근 텍스트 분석에 활발하게 사용되고 있는 토픽 모델링(Topic Modeling)에 기반을 두고 있으며, 각 리뷰를 하나의 문서 단위로 사용하는 것이 아니라 리뷰를 문장 단위로 끊어 개별 리뷰 유닛(Review Unit)으로 분해한 뒤, 평가기준별로 리뷰 유닛을 재구성하여 분석한다는 측면에서 기존의 토픽 모델링 기반 연구와 큰 차이가 있다고 할 수 있다. 본 논문에서는 제안 방법론을 실제 호텔 정보 사이트에서 수집한 423건의 리뷰 문서에 적용하여 6가지 평가기준에 대해 총 4,860건의 리뷰 유닛을 재구성하고, 이에 대한 분석 결과를 소개함으로써 제안 방법론의 유용성을 간접적으로 보인다.

미세먼지 저감을 위한 그린인프라 계획요소 도출 - 텍스트 마이닝을 활용하여 - (Derivation of Green Infrastructure Planning Factors for Reducing Particulate Matter - Using Text Mining -)

  • 석영선;송기환;한효주;이정아
    • 한국조경학회지
    • /
    • 제49권5호
    • /
    • pp.79-96
    • /
    • 2021
  • 그린인프라 계획은 미세먼지 저감을 위한 대표적인 조경 계획 방안 중 하나이다. 이에, 본 연구에서는 미세먼지 저감을 위한 그린인프라 계획 시 활용될 수 있는 요소를 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 도출하고자 하였다. 미세먼지 저감계획, 그린인프라 계획 요소 등의 키워드를 중심으로 관련 선행연구, 정책보고서 및 법률 등을 수집하여 텍스트 마이닝을 통해 단어 빈도-역 문서 빈도(Term Frequency-Inverse Document Frequency, 이하 TF-IDF) 분석, 중심성 분석, 연관어 분석, 토픽 모델링 분석을 실시하였다. 연구결과, 첫째, TF-IDF 분석을 통해 미세먼지 및 그린인프라와 관련된 주요 주제어는 크게 환경문제(미세먼지, 환경, 탄소, 대기 등), 대상 공간(도시, 공원, 지역, 녹지 등), 그리고 적용 방법(분석, 계획, 평가, 개발, 생태적 측면, 정책적 관리, 기술, 리질리언스 등)으로 구분할 수 있었다. 둘째, 중심성 분석 결과, TF-IDF와 유사한 결과가 도출되었으며, 주요 키워드들을 연결하는 중심단어는 '그린뉴딜', '유휴부지'임을 확인할 수 있었다. 셋째, 연관어 분석 결과, 미세먼지 저감을 위한 그린인프라 계획 시, 숲과 바람길의 계획이 필요하며, 미기후 조절의 측면에서 수분에 대한 고려가 반드시 필요한 것으로 확인되었다. 또한, 유휴공간의 활용 및 혼효림의 조성, 미세먼지 저감 기술의 도입과 시스템의 이해가 그린인프라 계획 시 중요한 요소가 될 수 있음을 확인할 수 있었다. 넷째, 토픽 모델링 분석을 통해 그린인프라의 계획요소를 생태적·기술적·사회적 기능을 중심으로 분류하였다. 생태적 기능의 계획요소는 그린인프라의 형태적 부분(도시림, 녹지, 벽면녹화 등)과 기능적 부분(기후 조절, 탄소저장 및 흡수, 야생동물의 서식처와 생물 다양성 제공 등), 기술적 기능의 계획요소는 그린인프라의 방재 기능, 완충 효과, 우수관리 및 수질정화, 에너지 저감 등, 사회적 기능의 계획요소는 지역사회 커뮤니티 기능, 이용객의 건강성 회복, 경관 향상 등의 기능으로 분류되었다. 이와 같은 결과는 미세먼지 저감을 위한 그린인프라 계획 시 리질리언스 및 지속가능성과 같은 개념적 키워드 중심의 접근이 필요하며, 특히, 미세먼지 노출 저감의 측면에서 그린인프라 계획요소의 적용이 필요함을 시사한다고 볼 수 있다.

국가핵심기술 관계망 구축을 통한 연관정보 분석연구: 디스플레이 기술을 중심으로 (A Study on the Analysis of Related Information through the Establishment of the National Core Technology Network: Focused on Display Technology)

  • 박세희;윤원석;장항배
    • 한국전자거래학회지
    • /
    • 제26권2호
    • /
    • pp.123-141
    • /
    • 2021
  • 경제 구조의 기술 의존성이 강해져 국가핵심기술의 중요성은 더욱 대두되고 있다. 하지만 기술 자체적 특성으로 인해 연관 범위가 추상적이고 국가핵심기술 고유의 특성상 정보공개가 제한적이기 때문에 보호대상이 될 기술의 범위를 정하는 것에 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 국가핵심기술과 연관성이 높은 중요 기술을 판별하는 데에 최적화 된 문헌 종류와 분석 기법을 제안하였다. 디스플레이 분야 국가핵심기술 키워드로 수집한 네 개 문헌종류(뉴스, 논문, 보고서, 특허) 데이터에 빅데이터 분석의 텍스트 마이닝 분석기법인 TF-IDF와 LDA 토픽 모델링을 적용하는 파일럿 테스트를 진행하였다. 그 결과로 특허 데이터에 LDA 토픽 모델링을 적용한 결과가 국가핵심기술과 연관성이 높은 중요기술을 추출하였다. OLED, 마이크로LED를 포함하여 디스플레이 전후방산업에 관련된 중요 기술을 판별 할 수 있었으며 이 결과를 관계망으로 시각화하여 국가핵심기술과 연관된 중요 기술의 범위를 명확히 하였다. 본 연구를 통해 기술이 가지는 연관범위의 모호성을 보다 명확히 하였으며, 국가핵심기술이 가지는 제한적인 정보공개 특성을 극복할 수 있다.

코로나 19에 따른 프로야구 무관중 시청품질요인의 중요도, 만족도 분석 (Analysis of the Importance and Satisfaction of Viewing Quality Factors among Non-Audience in Professional Baseball According to Corona 19)

  • 백승헌;김기탁
    • 한국엔터테인먼트산업학회논문지
    • /
    • 제15권2호
    • /
    • pp.123-135
    • /
    • 2021
  • 본 연구의 자료처리는 '코로나 19와 프로야구', '코로나 19와 프로야구 무관중'과 관련된 키워드를 중심으로 텍스톰(textom)프로그램의 텍스트마이닝과 소셜네트워크 분석을 활용해 문제점 도출 및 시청품질의 변인을 설정하는데 활용하였다. 정량적 분석을 위해 시청품질에 관한 설문지를 구성하였으며, 270부의 설문응답자 중 250부의 설문을 최종연구에 사용하였다. 설문지의 타당도와 신뢰도를 확보하기 위한 도구로 탐색적 요인 분석과 신뢰도 분석을 실시하였으며, 타당도와 신뢰도가 확보된 설문을 바탕으로 IPA분석(중요도-만족도)을 실시하여 결과 및 전략을 제시하였다. IPA분석을 실시한 결과 1사분면에 영상과 관련된 요인(영상구성, 영상배색, 영상 선명도, 영상 확대 및 구도, 고음질 영상)이 나타났고 2사분면은 경기상황(응원 팀 경기수준, 응원 선수 경기수준, 스타선수 발굴, 라이벌 팀과의 경기)과 경기정보(경기일정 안내, 선수정보 확인, 팀 성적 및 선수성적, 경기정보), 상호작용(응원팀과의 공감대) 일부의 요인이 나타났으며, 3사분면은 해설자(야구관련 지식, 의사전달 능력, 발음과 목소리, 표준어 사용, 경기관련 정보 소개)와 상호작용(프런트와 실시간 소통, 시청자와의 공감대, 채팅 등의 정보교환)의 요인이 나타났다.

머신러닝 알고리즘을 이용한 온실 딸기 생산량 예측 (Prediction of Greenhouse Strawberry Production Using Machine Learning Algorithm)

  • 김나은;한희선;아룰모지엘렌체쟌;문병은;최영우;김현태
    • 생물환경조절학회지
    • /
    • 제31권1호
    • /
    • pp.1-7
    • /
    • 2022
  • 서부 경남 지역 중 딸기재배로 유명한 지역 40개 농가를 대상으로 한 조사에 따르면 국산품종 중에서 "설향"이 65.0%으로서 가장 선호하고 있는 것으로 나타났다. 그리고 현재의 농업은 4차 산업혁명으로 스마트팜(Smart Farm)의 기술이 더욱 발전하고 있는 실정이다. 그러나 각 생육단계가 어떤 상황일 때 딸기의 생산량이 최적에 달하는지 대한 기준이 없으며, 이러한 판단기준은 아직까지 스마트팜에 경험이 있는 농업인의 의사에 달려있다는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 딸기의 생육상황에 대한 생산량 예측을 통해 선진화된 스마트팜 시스템을 구축하고자 한다. 실험 장소는 경상남도 사천시의 딸기 농가에서 수행하였으며, 총 3곳을 대상으로 데이터 수집을 진행하였다. 실험 대상의 모든 온실 내에서 재배하는 딸기의 품종은 '설향'이다. 작물 데이터의 수집 항목은 작물의 엽수, 꽃수, 과실수, 초장, 잎의 길이, 엽록소 함량이며, 환경 데이터의 수집 항목은 온도, 습도, 조도이다. 기존의 농가 단위의 스마트팜의 문제점 보완 및 개선을 통하여 고품질의 작물 생장 상태를 유지하기 위해 K-fold 교차검증, Lasso 회귀분석, MAPE 검증을 통해 예측모델을 도출하였으며, MAPE 검증 결과 값으로 0.511(꽃 예측)과 0.488(과일 예측)의 값이 나타났다. 본 연구는 스마트팜 데이터 구축을 위해서는 AI를 통해 성장상태별 수확량을 예측하였으며, 이를 농가 및 농업 관련 기업에 활용해 농업 서비스가 편리할 것으로 판단된다.

빅데이터 분석 기법을 활용한 농촌지역 유휴공간 인식 분석 - 청년창업 공간으로써 폐교 활용성을 중심으로 - (Analyzing Perceptions of Unused Facilities in Rural Areas Using Big Data Techniques - Focusing on the Utilization of Closed Schools as a Youth Start-up Space -)

  • 도지윤;김수연
    • 환경영향평가
    • /
    • 제32권6호
    • /
    • pp.556-576
    • /
    • 2023
  • 본 연구에서는 농촌소멸 대응을 위해 농촌 유휴공간을 활용할 수 있는 방안 모색을 목적으로 하였다. 연구는 '유휴시설', '폐교' 주제어를 통해 농촌지역 유휴시설에 관한 인식을 파악함과 동시에 '창업', '청년창업', '청년창업+농촌' 키워드를 토대로 유휴시설의 청년인구 유입을 위한 활성화 방안을 마련하고자 하였다. 연구는 빈도분석 및 주요 키워드 분석, 연결망분석, 감성분석과 국내·외 사례를 검토함으로써 정책 방향 및 방안 모색을 위한 기초자료 제시를 실시하였다. 분석된 결과 첫째, 유휴시설 및 폐교는 지역재생을 위한 요소로서 중요하게 작용하고 있음을 알 수 있었다. 둘째, 농촌지역 청년창업의 경우 농업에 대한 교육뿐만 아니라 거주를 위한 문제가 함께 해결되어야 함을 알 수 있었다. 셋째, 청년계층의 경우 디지털을 활용한 창업에 적극적임으로 농업을 대상으로한 디지털 활용 구축이 필요한 것을 확인할 수 있었다. 마지막으로 국내·외 우수사례를 통해 청년 유입 및 지역활성화를 위해서는 지역주민과 연계되어 창업뿐만 아니라 문화와 교육 등 다양한 플랫폼 역할을 할 수 있는 정책적 방안이 제시되어야 할 것으로 나타났다. 이와 같은 결과는 유휴시설 활용 및 지역재생을 위한 대안 중 하나로 청년인구 유입을 위한 창업인식을 검토함으로써 농촌지역의 청년창업에 관한 시사점을 제시했다는 점에서 의의가 있으며, 현장조사를 통하여 추가적인 해결 방안을 제시한다면 현실에 맞는 정책 목표 설정에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

Analysis of the ordering factors influencing the awarding price ratio of service contract in KONEPS

  • Jung-Sung Ha;Tae-Hong Choi;Wan-Sup Cho
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
    • /
    • 제28권12호
    • /
    • pp.239-248
    • /
    • 2023
  • 본 연구는 낙찰가율에 영향을 미치는 용역계약에 대한 요인을 나라장터의 사례를 중심으로 분석하는 것을 목적으로 한다. 연구에서 발주기관과 입찰자가 광범위한 나라장터에서 낙찰가율에 영향을 주는 용역계약을 분석함으로써 기존 연구와의 차별성을 살펴보았다. 분석모형으로 낙찰가율 영향 요인으로 예산액, 계약 방법, 공고 일수, 낙찰 방법, 낙찰 하한률 등 5개의 독립변수를 활용하였다. 조사분석은 지난 18년간 나라장터 용역입찰건에 대한 데이터를 텍스트 마이닝을 이용하여 빅데이터를 수집하고 다차원적인 방법으로 데이터를 분석하였다. 분석 결과 첫째, 예산액은 낙찰가율을 결정하지 않는다. 다만 소액의 경우에는 그러하지 아니하였다. 둘째, 계약 방법은 낙찰가율에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 공고 일수가 길어질수록 낙찰가율이 감소하고 있다. 넷째, 낙찰 방법은 낙찰가율에 영향을 미치고 있다. 다섯째, 낙찰 하한률은 낙찰가율을 결정하고 있다. 본 연구는 낙찰가율에 영향을 미치는 요인에 대한 실증분석 결과를 토대로 정책적 시사점을 찾고자 하였다.

중소유통업체의 CRM 도입방안에 관한 연구 (A study on the CRM strategy for medium and small industry of distribution)

  • 김기평
    • 유통과학연구
    • /
    • 제8권3호
    • /
    • pp.37-47
    • /
    • 2010
  • CRM은 고객에 대한 가치를 잘 이해하고 고객정보를 바탕으로 하여 그들의 욕구를 충족시키고 나아가서는 평생가치(Life Time Value)를 극대화시킬 수 있는 전략수립 및 고객관리프로세스를 통합적으로 잘 운영하는 것이다. 또한 이를 고객들과 좋은 관계로 유지 발전시켜서 궁극적으로는 회사의 수익을 최대화하기 위한 경영활동이다. 성공적인 CRM을 위한 전략은 고객접점을 담당하는 조직의 변화와 고객관리 프로세스를 재설계한 후에, 기업이 장기적인 계획으로 고객관계를 유지시키는 마케팅 전략과 시장 환경대응에 적절한 방법으로 통합시스템을 구축하여 전사적인 프로그램으로 전개되어야 한다. 또한 CRM 프로그램을 꾸준히 기업 특성에 맞게 개선과 보완활동을 펴나가야만 한다. 특히 중소규모의 유통업체들의 성공적인 CRM을 위한 전략은 다음과 같다. 첫째, CRM에 대한 인식을 바꾸고 고객에 대한 관심을 깊이 기울여야 한다. 둘째, 선진기업들의 CRM 기법을 벤치마킹하여 성공 포인트를 찾아내어 활용한다. 셋째, 나만의 재주와 장기를 마케팅에 접목하는 아이디어를 통해 자사 여건에 알맞은 방법을 모색한다. 넷째, 작지만 화제성 강한 이벤트 행사 등을 통하여 스위스의 소상공인의 사례처럼 개별고객에 대한 관계증진을 키울 수 있는 CRM 모델을 개발하여야 한다.

  • PDF

집단지성을 이용한 한글 감성어 사전 구축 (Building a Korean Sentiment Lexicon Using Collective Intelligence)

  • 안정국;김희웅
    • 지능정보연구
    • /
    • 제21권2호
    • /
    • pp.49-67
    • /
    • 2015
  • 최근 다양한 분야에서 빅데이터의 활용과 분석에 대한 중요성이 대두됨에 따라, 뉴스기사와 댓글과 같은 비정형 데이터의 자연어 처리 기술에 기반한 감성 분석에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만, 한국어는 영어와는 달리 자연어 처리가 어려운 교착어로써 정보화나 정보시스템에의 활용이 미흡한 실정이다. 이에 본 연구는 감성 분석에 활용이 가능한 감성어 사전을 집단지성으로 구축하였고, 누구나 연구와 실무에 사용하도록 API서비스 플랫폼을 개방하였다(www.openhangul.com). 집단지성의 활용을 위해 국내 최대 대학생 소셜네트워크 사이트에서 대학생들을 대상으로 단어마다 긍정, 중립, 부정에 대한 투표를 진행하였다. 그리고 집단지성의 효율성을 높이기 위해 감성을 '정의'가 아닌 '분류'하는 방식인 폭소노미의 '사람들에 의한 분류법'이라는 개념을 적용하였다. 총 517,178(+)의 국어사전 단어 중 불용어 형태를 제외한 후 감성 표현이 가능한 명사, 형용사, 동사, 부사를 우선 순위로 하여, 현재까지 총 35,000(+)번의 단어에 대한 투표를 진행하였다. 본 연구의 감성어 사전은 집단지성의 참여자가 누적됨에 따라 신뢰도가 높아지도록 설계하여, 시간을 축으로 사람들이 단어에 대해 인지하는 감성의 변화도 섬세하게 반영하는 장점이 있다. 따라서 본 연구는 앞으로도 감성어 사전 구축을 위한 투표를 계속 진행할 예정이며, 현재 제공하고 있는 감성어 사전, 기본형 추출, 카테고리 추출 외에도 다양한 자연어 처리에 응용이 가능한 API들도 제공할 계획이다. 기존의 연구들이 감성 분석이나 감성어 사전의 구축과 활용에 대한 방안을 제안하는 것에만 한정되어 있는 것과는 달리, 본 연구는 집단지성을 실제로 활용하여 연구와 실무에 활용이 가능한 자원을 구축하여 개방하여 공유한다는 차별성을 가지고 있다. 더 나아가, 집단지성과 폭소노미의 특성을 결합하여 한글 감성어 사전을 구축한 새로운 시도가 향후 한글 자연어 처리의 발전에 있어 다양한 분야들의 융합적인 연구와 실무적인 참여를 이끌어 개방적 협업의 새로운 방향과 시사점을 제시 할 수 있을 것이라 기대한다.

다중 클래스 데이터셋의 메타특징이 판별 알고리즘의 성능에 미치는 영향 연구 (The Effect of Meta-Features of Multiclass Datasets on the Performance of Classification Algorithms)

  • 김정훈;김민용;권오병
    • 지능정보연구
    • /
    • 제26권1호
    • /
    • pp.23-45
    • /
    • 2020
  • 기업의 경쟁력 확보를 위해 판별 알고리즘을 활용한 의사결정 역량제고가 필요하다. 하지만 대부분 특정 문제영역에는 적합한 판별 알고리즘이 어떤 것인지에 대한 지식은 많지 않아 대부분 시행착오 형식으로 최적 알고리즘을 탐색한다. 즉, 데이터셋의 특성에 따라 어떠한 분류알고리즘을 채택하는 것이 적합한지를 판단하는 것은 전문성과 노력이 소요되는 과업이었다. 이는 메타특징(Meta-Feature)으로 불리는 데이터셋의 특성과 판별 알고리즘 성능과의 연관성에 대한 연구가 아직 충분히 이루어지지 않았기 때문이며, 더구나 다중 클래스(Multi-Class)의 특성을 반영하는 메타특징에 대한 연구 또한 거의 이루어진 바 없다. 이에 본 연구의 목적은 다중 클래스 데이터셋의 메타특징이 판별 알고리즘의 성능에 유의한 영향을 미치는지에 대한 실증 분석을 하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 다중 클래스 데이터셋의 메타특징을 데이터셋의 구조와 데이터셋의 복잡도라는 두 요인으로 분류하고, 그 안에서 총 7가지 대표 메타특징을 선택하였다. 또한, 본 연구에서는 기존 연구에서 사용하던 IR(Imbalanced Ratio) 대신 시장집중도 측정 지표인 허핀달-허쉬만 지수(Herfindahl-Hirschman Index, HHI)를 메타특징에 포함하였으며, 역ReLU 실루엣 점수(Reverse ReLU Silhouette Score)도 새롭게 제안하였다. UCI Machine Learning Repository에서 제공하는 복수의 벤치마크 데이터셋으로 다양한 변환 데이터셋을 생성한 후에 대표적인 여러 판별 알고리즘에 적용하여 성능 비교 및 가설 검증을 수행하였다. 그 결과 대부분의 메타특징과 판별 성능 사이의 유의한 관련성이 확인되었으며, 일부 예외적인 부분에 대한 고찰을 하였다. 본 연구의 실험 결과는 향후 메타특징에 따른 분류알고리즘 추천 시스템에 활용할 것이다.