• 한국식품과학회지
• /
• 제45권1호
• /
• pp.126-132
• /
• 2013

본 연구를 통해 중국소비자들에게 한식 양념된 후 진공저온에서 조리된 닭고기 버거와 중국 현지에서 시판 중인 닭고기 패티버거의 기호도 차이를 조사하기 위해 20-30대 북경 거주 여성을 대상으로 외식 성향, 외식 선택 속성, 한식과 한국에 대한 인식에 대한 조사와 버거 3종에 대한 소비자 기호도 조사를 실시한 결과는 다음과 같다. 1. 외식 빈도에 대한 질문에는 일주일에 1-2회라는 답변이 가장 많았으며 중식당과 패스트푸드 레스토랑이 1, 2위로 나타났다. 95.2%가 보통 이상으로 패스트 푸드를 좋아한다고 답하였으며, 응답자의 47.1%는 일주일에 1-2회 패스트 푸드를 먹는다고 답하였다. 평균 외식 비용은 20위엔 이상-50위엔 미만이 56.2%이라고 답하였으며, 월평균 외식 지출 비용은 500위안 미만 지출한다는 답변이 가장 많았다. 중국 여성이 외식을 하는데 있어서 가장 중요하게 생각하는 속성은 맛(M=6.5)에 대한 속성이었으며 건강(M=6.0), 기분 전환(M=5.6)의 순으로 중요하다고 답하였다. 2. 한국 음식에 대한 관심 정도에는 60.0% 이상이 관심이 있다고 답하였고 한국의 이미지에 대한 질문은 응답자의 65.3%가 긍정적이라고 답하였으며, 한국 음식의 이미지 역시 62.8%이 긍정적이라고 답하였다. 한국 음식을 좋아하냐는 질문에 90.1%가 좋다고 답하였고 그 이유는 맛이 좋기 때문에(63.6%), 모양과 색상이 좋기 때문(50.4%)이라고 답하였다. 3. 버거에 대한 소비자 기호도는 전반적 기호도, 외관 및 구매의도에서 BB가 SB, AB에 비해 유의적으로 높았으며 향미와 질감 부분에서는 세 시료간의 유의적인 차이가 나타나지 않았다. SB의 경우 평균적인 점수는 AB, BB에 비해 낮은 것으로 조사되었으나 전반적 기호도, 외관에 대한 기호도와 구매의도에서는 AB와 유의적인 차이가 나지 않은 것으로 조사되었다. 패티 외 식재의 변경, 향미, 질감의 보완을 통해 한식 스타일로 개발된 SB의 중국진출 가능성을 고려해 볼 수 있겠다. 4. SB가 좋은 이유는 향미는 32.7%, 맛은 26.1%, 질감은 17%, 기타 응답은 13.1% 및 전체적인 조화가 11.1%라고 답하였다. 싫어하는 이유는 향미는 33.7%, 맛은 25.6%, 질감은 23.3% 및 기타 응답은 17.4%로 답하였다. 그중 세부 항목은 조화롭지 않은 향미, 부재료의 향미, 소스의 강한 향미, 기름진 맛, 쓴맛, 단맛, 감칠맛이 싫다고 하였다. 친숙치 않은 식감과 패티의 질김과 씹힘성이 좋지 않으며 전체적으로 조화롭지 못하다는 응답이 있었다. 본 연구를 통해 중국시장에서의 진공저온조리를 통한 한식 외식 상품의 가능성을 살펴볼 수 있었으며, 연구 결과는 중국 현지에서 적용 가능한 다양한 상품 개발의 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
• /
• 제20권4호
• /
• pp.89-105
• /
• 2014

Web2.0의 등장과 함께 급속히 발전해온 온라인 포럼, 블로그, 트위터, 페이스북과 같은 소셜 미디어 서비스는 소비자와 소비자간의 의사소통을 넘어 이제 기업과 소비자 사이의 새로운 커뮤니케이션 매체로도 인식되고 있다. 때문에 기업뿐만 아니라 수많은 기관, 조직 등에서도 소셜미디어를 활용하여 소비자와 적극적인 의사소통을 전개하고 있으며, 나아가 소셜 미디어 콘텐츠에 담겨있는 소비자 고객들의 의견, 관심, 불만, 평판 등을 분석하고 이해하며 비즈니스에 적용하기 위해 이를 적극 분석하는 단계로 진화하고 있다. 이러한 연구의 한 분야로서 비정형 텍스트 콘텐츠와 같은 빅 데이터에서 저자의 감성이나 의견 등을 추출하는 오피니언 마이닝과 감성분석 기법이 소셜미디어 콘텐츠 분석에도 활발히 이용되고 있으며, 이미 여러 연구에서 이를 위한 방법론, 테크닉, 툴 등을 제시하고 있다. 그러나 아직 대량의 소셜미디어 데이터를 수집하여 언어처리를 거치고 의미를 해석하여 비즈니스 인사이트를 도출하는 전반의 과정을 제시한 연구가 많지 않으며, 그 결과를 의사결정자들이 쉽게 이해할 수 있는 시각화 기법으로 풀어내는 것 또한 드문 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 소셜미디어 콘텐츠의 오피니언 마이닝을 위한 실무적인 분석방법을 제시하고 이를 통해 기업의사결정을 지원할 수 있는 시각화된 결과물을 제시하고자 하였다. 이를 위해 한국 인스턴트 식품 1위 기업의 대표 상품인 N-라면을 사례 연구의 대상으로 실제 블로그 데이터와 뉴스를 수집/분석하고 결과를 도출하였다. 또한 이런 과정에서 프리웨어 오픈 소스 R을 이용함으로써 비용부담 없이 어떤 조직에서도 적용할 수 있는 레퍼런스를 구현하였다. 그러므로 저자들은 본 연구의 분석방법과 결과물들이 식품산업뿐만 아니라 타 산업에서도 바로 적용 가능한 실용적 가이드와 참조자료가 될 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
• /
• 제24권1호
• /
• pp.167-181
• /
• 2018

지난 10여 년간 딥러닝(Deep Learning)은 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 많은 주목을 받아 왔다. 특히 이미지를 인식하고 분류하는데 효과적인 알고리즘으로 알려져 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 여러 분야의 분류 및 예측 문제에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 연구에서 가장 어려운 예측 문제 중 하나인 주식시장 예측에 합성곱 신경망을 적용하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 그래프를 입력값으로 사용하여 주식시장의 방향(상승 또는 하락)을 예측하는 이진분류기로써 합성곱 신경망을 적용하였다. 이는 그래프를 보고 주가지수가 오를 것인지 내릴 것인지에 대해 경향을 예측하는 이른바 기술적 분석가를 모방하는 기계학습 알고리즘을 개발하는 과제라 할 수 있다. 본 연구는 크게 다음의 네 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 세트를 5일 단위로 나눈다. 두 번째 단계에서는 5일 단위로 나눈 데이터에 대하여 그래프를 만든다. 세 번째 단계에서는 이전 단계에서 생성된 그래프를 사용하여 학습용과 검증용 데이터 세트를 나누고 합성곱 신경망 분류기를 학습시킨다. 네 번째 단계에서는 검증용 데이터 세트를 사용하여 다른 분류 모형들과 성과를 비교한다. 제안한 모델의 유효성을 검증하기 위해 2009년 1월부터 2017년 2월까지의 약 8년간의 KOSPI200 데이터 2,026건의 실험 데이터를 사용하였다. 실험 데이터 세트는 CCI, 모멘텀, ROC 등 한국 주식시장에서 사용하는 대표적인 기술지표 12개로 구성되었다. 결과적으로 실험 데이터 세트에 합성곱 신경망 알고리즘을 적용하였을 때 로지스틱회귀모형, 단일계층신경망, SVM과 비교하여 제안모형인 CNN이 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도를 나타냈다.