• 지능정보연구
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• 제16권2호
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• pp.109-128
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• 2010

본 연구는 소비자 간에 형성되는 사회적 네트워크와 데이터 기반의 마케팅 기법을 적용하여 소비자의 비재무적 가치를 찾아내고, 이를 마케팅에 적용함으로써 마케팅 활동의 효율성을 제고하는데 그 목적을 두고 있다. 이를 위해 소비자의 인식과 구전 효과에 큰 영향을 받으며, 관여도가 높은 에센스 화장품 소비자를 대상으로 실증분석하였다. 실증분석 결과, 첫째, 에센스 소비자의 세분시장은 여러 개의 서로 상이한 네트워크를 형성하고 있으며, 이들 각 네트워크 내에는 연결(degree centrality) 및 매개중심(closeness centrality)이 되는 소비자가 존재하는 것으로 분석되었다. 두번째, 연결 및 매개 중심성이 높은 고객들이 주변 고객에게 영향을 미치고 있는 것으로 나타나, 이들이 기업의 수익을 촉진시키는 비재무적 가치가 있는 것으로 판단되었다. 마지막으로 국외산 제품별 및 인구통계적 특성별로 에센스 화장품 소비시장의 네트워크 구조에는 차이가 있는 것으로 확인되었다. 따라서 네트워크 타겟팅에 있어서도 이와 같은 특성을 상호보완적으로 활용할 필요가 있음을 시사하고 있다.

• 한국의류산업학회지
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• 제20권5호
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• pp.533-547
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• 2018

The objective of this study is to examine the perception of golfwear and related trends based on major keywords and associated words related to golfwear utilizing big data. For this study, the data was collected from blogs, Jisikin and Tips, news articles, and web $caf{\acute{e}}$ from two of the most commonly used search engines (Naver & Daum) containing the keywords, 'Golfwear' and 'Golf clothes'. For data collection, frequency and matrix data were extracted through Textom, from January 1, 2016 to December 31, 2017. From the matrix created by Textom, Degree centrality, Closeness centrality, Betweenness centrality, and Eigenvector centrality were calculated and analyzed by utilizing Netminer 4.0. As a result of analysis, it was found that the keyword 'brand' showed the highest rank in web visibility followed by 'woman', 'size', 'man', 'fashion', 'sports', 'price', 'store', 'discount', 'equipment' in the top 10 frequency rankings. For centrality calculations, only the top 30 keywords were included because the density was extremely high due to high frequency of the co-occurring keywords. The results of centrality calculations showed that the keywords on top of the rankings were similar to the frequency of the raw data. When the frequency was adjusted by subtracting 100 and 500 words, it showed different results as the low-ranking keywords such as J. Lindberg in the frequency analysis ranked high along with changes in the rankings of all centrality calculations. Such findings of this study will provide basis for marketing strategies and ways to increase awareness and web visibility for Golfwear brands.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.117-127
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• 2012

최근 온라인 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 사용자가 크게 늘어나고 있으며 다양한 분야에서 SNS의 사용자 관계 구조 및 메시지를 분석하기 위한 연구를 진행하고 있다. 그러나 대부분의 소셜 네트워크 분석 방법들은 노드 사이의 최단 거리를 기초로 하고 있으므로 계산 시간이 오래 걸린다. 이는 점차 대형화 되어가는 SNS의 데이터를 여러 분야에서 활용하는데 걸림돌이 되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 SNS의 사용자 그래프에서 사용자간 최단거리를 빠르게 찾기 위한 휴리스틱 기반의 최단 경로 탐색 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 1) 트리로 표현된 소셜 네트워크에서 시작 노드와 목표 노드를 설정한다. 그리고 2) 만약 목표 노드가 경사 트리의 단말에 있다면 경사 트리가 시작하는 노드를 임시 골 노드로 설정한다. 마지막으로 3) 연결의 차수를 평가값으로 하는 휴리스틱 기반 최단거리 탐색을 수행한다. 이렇게 최단거리를 탐색한 후 매개 중심성 분석(Betweenness Centrality) 및 근접 중심성(Closeness Centrality)를 계산한다. 제안하는 방법을 사용하면 소셜 네트워크 분석에서 가장 많은 시간이 필요한 최단거리 탐색을 빠르게 수행할 수 있으므로 소셜 네트워크 분석의 효율성을 기대할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법을 검증하기 위하여 약 16만 명으로 구성된 SNS에서의 실제 데이터를 이용하여 매개 중심성 분석과 근접 중심성 분석을 수행하였다. 실험 결과, 제안하는 방법은 전통적 방식에 비하여 매개 중심성, 근접 중심성의 계산 시간이 각각 6.8배, 1.8배 더 빠른 결과를 보였다. 본 논문에서 제안한 방법은 소셜 네트워크 분석의 시간을 향상시켜 여러 분야에서 사회 현상 및 동향을 분석하는데 유용하게 활용될 수 있다.

• 국제지역연구
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• 제22권4호
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• pp.189-208
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• 2018

본 연구는 경기도 화성시의 관광지를 방문한 관광객을 대상으로 관광객 이동 네트워크 분석을 통해 관광지의 공간적 특성에 차이가 있는지 밝히는데 그 목적이 있다. 관광객의 특성 뿐아니라 이동 네트워크의 구조적 특성을 밝히는 것은 화성시의 지역 관광자원에 대한 가치를 제고하고, 허브와 스포크(Hub-and-Spoke)의 관광개발 개념을 적용하여 경기도 화성지역의 관광지들 간에 균형 있는 발전을 위해 중요하기 때문이다. 본 연구의 목적을 위해 화성시를 방문한 623명의 관광객을 대상으로 방문한 관광지들에 대해 설문했으며, 설문자료를 다시 최초방문자와 재방문자 그룹으로 구분한 후 소셜 네트워크 분석기법(Social Network Analysis)을 활용하여, 각 동선을 파악하고 전체적인 관광객 이동 네트워크의 공간적 특성과 허브 관광지를 찾아내었다. 분석 결과, 연결정도 중심성, 매개 중심성, 근접 중심성 모두 최초방문자와 재방문자의 20개 관광지의 관광목적지 순위와 상위 5개 관광지의 순위가 거의 차이가 없었다. 그리고 최초방문자와 재방문자가 방문하는 관광지가 일반적으로 알려져 있는 유명 관광명소에 편중되어 있는 것으로 나타났다. 경기도 화성시를 관광하는 지역 관광객들의 이동 네트워크를 살펴봄으로써 관광지간의 상호작용을 파악한 연구 결과가 향후 관광객 유치를 위한 마케팅 전략에 실무적 자료로 활용되고 나아가 지역관광의 균형적인 발전에 기여할 수 있기를 기대한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.125-134
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• 2014

단순한 소통 미디어였던 소셜 미디어가 최근에는 트위터, 페이스북을 중심으로 활성화되면서 소셜 네트워크 서비스의 활용 및 중요성이 점차 커지고 있다. 기업들은 소셜 네트워크의 빠른 정보 확산 능력을 통해 마케팅에 적극 활용하고 있지만, 정보 확산 능력이 커지면서 이에 대한 역기능 또한 증가하고 있다. 소셜 네트워크는 사용자들의 친분 및 관계를 기반으로 형성되고 소통하기 때문에 스팸, 악성코드 유포에 대한 효과 및 확산 속도가 매우 빠르다. 이에 본 논문에서는 소셜 네트워크 환경에서 악성 데이터 확산에 영향을 미치는 파라미터들을 도출하고, XSS Worm과 Koobface Worm의 확산 실험을 통해 각각의 파라미터들의 확산 능력을 비교 분석한다. 또한, 소셜 네트워크 환경에서의 구조적 특징을 고려하여 정보 확산에 영향을 미치는 파라미터에 기반 한 악성 데이터 확산 모델을 제안한다. 본 논문이 제안하는 방법의 실험을 위해 역학 모델인 SI 모델을 기반으로 BA모델과 HK모델을 구성하여 실험을 진행하고, 실험의 결과로 XSS Worm과 Koobface Worm의 확산에 영향을 미치는 파라미터는 군집도와 근접 중심성임을 확인할 수 있었다.