• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.309-323
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• 2023

온라인 리뷰의 역할이 중요해짐에 따라 유용한 리뷰를 선별하기 위해 많은 연구들이 이루어져 왔다. 유용한 리뷰는 고객들이 유용하다고 인지하는 리뷰이며, 평점, 리뷰길이, 리뷰내용 등에 영향을 받는 것으로 많은 연구에서 검증되었다. 유용한 리뷰는 소비자들의 투표에 의한 '좋아요' 수에 의해 결정되며 유용성 투표가 많을수록 소비자의 구매의사결정에 중요한 영향을 미치는 것으로 간주된다. 그러나 최근에 작성되어 많은 고객들에게 노출되지 않은 리뷰는 상대적으로 '좋아요' 수가 적을 수 있으며, 투표에 응하지 않아 '좋아요' 수가 없을 수도 있다. 따라서 유용한 리뷰를 판단하기 위해 '좋아요' 수에 의존하기 보다는 리뷰 내용을 기반으로 유용한 리뷰를 분류하고자 한다. 리뷰의 텍스트는 리뷰 유용성에 가장 큰 영향을 미치는 요인으로, 토픽 모델링, 감정분석 등 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 리뷰 텍스트에 포함된 콘텐츠와 감정의 영향을 다양하게 분석하고 있다. 본 연구에서는 글로벌 영화정보 사이트인 IMDb의 영화리뷰를 활용하여 리뷰 콘텐츠 기반의 리뷰 유용성 예측모형을 제안한다. 설명가능한 그래프 신경망인 GNN(Graph Neural Network)을 적용하여 리뷰 유용성 예측모형을 구축하고, 설명가능한 인공지능을 통해 예측모형의 한계인 모형의 해석에 대한 문제를 해결한다. 설명가능한 그래프 신경망은 리뷰들 간의 연결관계도 확인할 수 있어 유용한 리뷰 또는 유용하지 않은 리뷰에 대해 보다 신뢰할 수 있는 정보를 제공할 수 있을 것이라 기대한다.

• 산업융합연구
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• 제21권12호
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• pp.11-23
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• 2023

본 연구는 서비스회복 공정성, 잔여감정, 그리고 고객행동의 관계에 관한 것으로 서비스회복에 대한 공정성이 잔여 감정에 영향을 미치고 이러한 잔여감정은 고객의 부정적 행동에 영향을 미친다는 것을 실증적으로 검증하고 있다. 또한 본 연구는 고객-브랜드관계품질을 감정적 관계품질과 인지적 관계품질로 구분하고 어떤 유형의 관계품질인가에 따라 분배, 절차, 상호작용공정성이 잔여감정에 미치는 영향정도가 상이할 수 있음을 검증하고자 한다. 설문지를 통해 자료를 수집하였으며 구조방정식 모형으로 가설을 검증하였다. 연구결과 서비스회복 공정성 중 절차, 상호작용 공정성은 잔여감정에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났고, 잔여감정은 재방문의도, 부정적 구전의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 분배공정성, 절차공정성이 잔여감정에 미치는 영향은 인지적 관계품질이 감정적 관계품질보다 더 높은 것으로 나타났고, 상호작용공정성이 잔여감정에 미치는 영향은 감정적 관계품질이 인지적 관계품질보다 더 높은 것으로 나타났다.

• 경영정보학연구
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• 제23권4호
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• pp.45-67
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• 2021

온라인 C2C 중고거래에 대한 수요가 증가하고 있으나 물품을 보내지 않거나 명시한 것과 다른 물건을 보내는 방식으로 부당한 금전적 이득을 챙기려는 사기 행위자들의 수도 증가하고 있다. 본 연구는 이러한 사기를 미연에 방지하기 위한 머신 러닝 방법을 이용한 사기 탐지 모델을 구축하였다. 이를 위해 대표적 C2C 중고거래 플랫폼인 중고나라에서 145,536건의 거래 게시글을 수집하였다. 이후 이들 게시글에서 토픽 모델링 기법을 이용하여 상품 설명 내용의 주제를 추출하였으며, 상품 설명의 언어적 특성, 준언어적 특성, 상품의 특성, 게시글의 포스팅 특성, 구매자 특성, 거래 특성들을 추출하였다. 이를 XGBoost 방법에 기반한 머신 러닝 모델을 구축하여 사기 게시글을 탐지하였다. 분석 결과, 사기 게시글은 글 자체의 길이가 대체로 짧고, 제공하는 정보가 적고 상대적으로 구체적이지 않은 것으로 나타났으며 명사를 상대적으로 적게 쓰고 이미지도 사용하지 않거나 적게 사용하는 글이 대부분인 것으로 나타났다. 또한 상대적으로 숫자와 공백의 비율이 높게 나타났으며 정상 게시글의 경우 명사의 경우 상품의 정보, 동사의 경우 전달, 형용사의 경우는 행위와 관련된 단어들이 사용되었으나 사기 게시글은 뚜렷한 주제를 가지지 못하는 것으로 나타났다. 본 연구는 전화번호나 계좌번호를 사용한 기존의 방법과 달리 다양한 게시글의 특성으로 사기 여부를 탐지하는 모델을 구축했다는 점에서 학술적, 실무적 시사점을 가지고 있다.

• 서비스연구
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• 제14권2호
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• pp.158-177
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• 2024

본 연구는 온라인 집단소비 서비스 상황에서 다른 고객들의 보상에 대한 고객의 분배공정성분위기 지각이 커뮤니티동일시, 고객간상호작용인식, 도움행동의도에 미치는 영향에 대한 이론적 모델을 제안하고 실증한다. 가설을 테스트하기 위해 온라인 집단소비 서비스(대규모 멀티플레이어 온라인 롤플레잉 게임, MMORPG) 이용자를 대상으로 설문 조사 데이터를 수집하여 구조 방정식 모델링을 통해 분석하였다. 본 연구는 MMORPG 상황에서 보상설계에 대한 고객의 분배공정성분위기 지각이 커뮤니티동일시, 고객간상호작용인식을 변화시켜 도움행동의도를 변화시킨다는 것을 보여준다. 집단소비형 서비스 관리자는 사용자의 현재 C2C 가치공동창조 경험(커뮤니티동일시, 고객간상호작용인식)과 미래 C2C 가치공동창조 행동(도움행동의도)을 향상시키기 위해 보상 시스템에 대한 고객의 분배공정성분위기 지각을 개선하는 데 중점을 두어야 할 것이다. 본 연구는 온라인 집단소비 서비스 상황(MMORPG)에서 보상 설계에 관한 고객의 분배공정성분위기 지각과 고객간상호작용 인식의 관계를 실증함으로써 분배정의 이론의 발전에 기여하고 있다.

• 응용통계연구
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• 제37권2호
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• pp.119-138
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• 2024

본 연구는 노이즈 필터링과 차원축소 등의 방법을 이용하여 텍스트 지표의 정상화에 대해 검토하고 실증 분석을 통해 동 지표의 활용가능성을 제고할 수 있는 후처리 과정을 탐색하고자 하였다. 실증분석에 대한 예측 목표 변수로 월별 선행지수 순환 변동치, BSI 전산업 매출실적, BSI 전산업 매출전망 그리고 분기별 실질 GDP SA전기비와 실질 GDP 원계열 전년동기비를 상정하고 계량경제학에서 널리 활용되는 Hodrick and Prescott 필터와 비모수 차원축소 방법론인 충분차원축소를 비정형 텍스트 데이터와 결합하여 분석하였다. 분석 결과 월별과 분기별 변수 모두에서 자료의 수가 많은 경우 텍스트 지표의 노이즈 필터링이 예측 정확도를 높이고, 차원 축소를 적용함에 따라 보다 높은 예측력을 확보할 수 있음을 확인하였다. 분석 결과가 시사하는 바는 텍스트 지표의 활용도 제고를 위해서는 노이즈 필터링과 차원 축소 등의 후처리 과정이 중요하며 이를 통해 경기 예측의 정도를 높일 수 있다는 것이다.

• 경영정보학연구
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• 제20권1호
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• pp.41-59
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• 2018

본 연구는 농업경영체에서 온라인 직거래 수용에 영향을 미치는 요인들을 제시하고 이를 실증적으로 분석하였다. 이를 위해 본 연구에서는 1989년 Davis가 제시한 개인의 기술수용모형(TAM)과 조직에서의 정보기술 수용모형들을 근간으로 1) 기술특성 차원의 지각된 유용성과 지각된 사용용이성, 2) 경영자 특성 차원의 경영자 혁신성과 경영자 IT 역량, 3) 조직 준비성 차원의 재정적 능력, 기술적 역량, 인적자원 역량, 그리고 4) 환경 및 외부압력 차원의 정부의 지원 및 인터넷 환경변화가 농업경영체의 온라인 직거래 수용에 영향을 미치는 것으로 연구모형을 제시하고 실증적으로 분석하였다. 총 209부의 유효한 자료가 설문조사를 통하여 수집되었고, 이를 구조방정식모델링을 이용한 확인적 요인분석과 경로분석을 실시하여 연구모형을 실증적으로 분석하였다. 연구결과 기술특성 차원의 지각된 유용성, 경영자 특성 차원의 경영자 IT 역량, 그리고 환경 및 외부압력 차원의 인터넷 환경변화가 농업경영체의 온라인 직거래 수용의도에 영향을 주는 것으로 나타났다. 그러나 지각된 사용용이성, 경영자 혁신성, 정부의 지원과 조직 준비성 차원의 변수들은 온라인 직거래 수용의도에 영향이 없는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 결과들을 바탕으로 농업경영체의 온라인 직거래 마케팅 수용을 위한 실천적 방안을 제시하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권3호
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• pp.643-650
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• 2024

현재 한국은 구인난과 구직난이 공존하는 모순된 상황을 겪고 있다. 이러한 환경 속에서 퇴직자들은 상사/동료와의 갈등과 조직문화 불만족을 가장 큰 퇴사원인으로 삼고 있으며, 이는 특히 MZ세대에게 더 큰 영향을 미치고 있다. 이에 학자들은 MZ세대의 조직문화와 다른 변수간 영향관계를 파악하는 선행연구들을 진행하여왔다. 하지만 대부분의 연구들은 MZ세대를 하나의 그룹으로 보는 MZ세대론을 바탕으로 진행되어 두 세대를 구분하여야 한다는 실무자들의 요구를 충족하지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 호텔기업 종사원을 M세대와 Z세대로 구분하여 두 집단간 변수간 영향관계 차이를 파악하고자 한다. 이를 위해 M세대 170명, Z세대 110명을 대상으로 설문조사를 실시하고 이를 AMOS 구조방정식을 통해 분석하였다. 이를 통해 모든 세대에게 위계지향문화와 세대갈등이 유의한정의 관계에 있으며, 세대갈등은 조직몰입에 부정적인 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었다. 또한, M세대는 관계지향문화가 세대갈등에 부정적 영향을 미치는 반면, Z세대에서는 영향관계가 없는 것과 같은 차이가 있음을 검증하였다. 본 연구를 통해 M세대와 Z세대간 영향관계 차이를 파악할 수 있었다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제26권4호
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• pp.345-363
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• 2024

강관보강그라우팅 공법은 터널 시공 중 막장면 천단의 보강과 차수를 목적으로 시공현장에서 널리 적용되고 있다. 가장 보편적인 강관다단그라우팅 공법은 주입재의 역류를 막기 위해 강관과 보어홀 사이에 실링재를 주입하도록 규정되어 있으며 이 공정에서 긴 시간이 요구되는 실정이다. 따라서 실링 주입 공정을 제거한 강관보강그라우팅 공법이 여러 종류 제안되었으며, 대표적으로 구획을 나누어 동시에 주입하는 공법과 외부 패커를 활용해 다단으로 주입하는 공법이 있다. 시공 기간과 장비 면에서 이러한 대체 공법들의 장단점이 논의된 바 있으나 실제 지반에 각 주입 방법 별로 얼마나 주입 범위를 확보할 수 있는지에 대해서는 정량적으로 검토된 바가 없다. 따라서 본 연구에서는 실제 주입 공정에 기반하여 그라우트 주입 방법에 따른 주입 범위를 평가하고자 한다. 우선 그라우트의 점도를 실내 실험을 통해 계측하였다. 그리고 전산유체역학 상용 프로그램을 사용하여 수치해석 모델링을 구성하였다. 수치해석 모델링에 측정된 그라우트 물성과 현장에서의 주입 절차를 반영하여 매개변수 해석을 수행하였으며, 그 결과 주입 방식에 따라 주입 범위와 거동이 크게 달라지며 특히 비균질한 지반에서 더 두드러짐을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 확인한 주입 방법과 지반 종류, 그리고 그라우트 종류에 따른 주입 범위를 기반으로 효과적인 주입공법의 선정에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제22권1호
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• pp.1-18
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• 2016

최근 가용한 텍스트 데이터 자원이 증가함에 따라 방대한 텍스트 분석을 통해 새로운 가치를 창출하고자 하는 수요가 증가하고 있다. 특히 뉴스, 민원, 블로그, SNS 등을 통해 유통되는 글로부터 다양한 이슈를 발굴해내고 이들 이슈의 추이를 분석하는 이슈 트래킹에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 전통적인 이슈 트래킹은 토픽 모델링을 통해 오랜 기간에 걸쳐 지속된 주요 이슈를 발굴한 후, 각 이슈를 구성하는 문서 수의 세부 기간별 분포를 분석하는 방식으로 이루어진다. 하지만 전통적 이슈 트래킹은 각 이슈를 구성하는 내용이 전체 기간에 걸쳐 변화 없이 유지된다는 가정 하에 수행되기 때문에, 다양한 세부 이슈가 서로 영향을 주며 생성, 병합, 분화, 소멸하는 이슈의 동적 변이과정을 나타내지 못한다. 또한 전체 기간에 걸쳐 지속적으로 출현한 키워드만이 이슈 키워드로 도출되기 때문에, 핵실험, 이산가족 등 세부 기간의 분석에서는 매우 상이한 맥락으로 파악되는 구체적인 이슈가 오랜 기간의 분석에서는 북한이라는 큰 이슈에 함몰되어 가려지는 현상이 발생할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 각 세부 기간의 문서에 대한 독립적인 분석을 통해 세부 기간별 주요 이슈를 도출한 후, 각 이슈의 유사도에 기반하여 이슈 흐름도를 도출하고자 한다. 또한 각 문서의 카테고리 정보를 활용하여 카테고리간의 이슈 전이 패턴을 분석하고자 한다. 본 논문에서는 총 53,739건의 신문 기사에 제안 방법론을 적용한 실험을 수행하였으며, 이를 통해 전통적인 이슈 트래킹을 통해 발굴한 주요 이슈의 세부 기간별 구성 내용을 살펴볼 수 있을 뿐 아니라, 특정 이슈의 선행 이슈와 후행 이슈를 파악할 수 있음을 확인하였다. 또한 카테고리간 분석을 통해 단방향 전이와 양방향 전이의 흥미로운 패턴을 발견하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.19-41
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• 2019

텍스트 데이터에 대한 다양한 분석을 위해 최근 비정형 텍스트 데이터를 구조화하는 방안에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. doc2Vec으로 대표되는 기존 문서 임베딩 방법은 문서가 포함한 모든 단어를 사용하여 벡터를 만들기 때문에, 문서 벡터가 핵심 단어뿐 아니라 주변 단어의 영향도 함께 받는다는 한계가 있다. 또한 기존 문서 임베딩 방법은 하나의 문서가 하나의 벡터로 표현되기 때문에, 다양한 주제를 복합적으로 갖는 복합 문서를 정확하게 사상하기 어렵다는 한계를 갖는다. 본 논문에서는 기존의 문서 임베딩이 갖는 이러한 두 가지 한계를 극복하기 위해 다중 벡터 문서 임베딩 방법론을 새롭게 제안한다. 구체적으로 제안 방법론은 전체 단어가 아닌 핵심 단어만 이용하여 문서를 벡터화하고, 문서가 포함하는 다양한 주제를 분해하여 하나의 문서를 여러 벡터의 집합으로 표현한다. KISS에서 수집한 총 3,147개의 논문에 대한 실험을 통해 복합 문서를 단일 벡터로 표현하는 경우의 벡터 왜곡 현상을 확인하였으며, 복합 문서를 의미적으로 분해하여 다중 벡터로 나타내는 제안 방법론에 의해 이러한 왜곡 현상을 보정하고 각 문서를 더욱 정확하게 임베딩할 수 있음을 확인하였다.