• International Journal of Automotive Technology
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• 제1권1호
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• pp.1-8
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• 2000

This paper reviews the main drivers forcing change and progress in powertrains for passenger cars in the coming years. The environmental drivers of omissions and CO2 will force better technical performance, but customer demand for increased choice will force change in the basic engine design and provide opportunities for alternate configurations of powertrain. Gasoline engines will embody refinements of valve train actuations as well as developments in combustion, especially direct injection and possibly a lean booated form of direct injection. Nevertheless, the conventional, port injected engine will continue to be the dominant engine for some years to come. The high speed direct injection diesel will very soon supplant its indirect injection predecessor completely. It will take an increasing share of the total powertrain market as improved specific power and refinement make it even more attractive to the customer. Car manufacturers will provide diesel models to satisfy this customer demand as well as using the efficiency of the diesel to enable them to meet their fleet CO2 commitments. Both gasoline and diesel engines will see an increasing degree of electrification and partial hybridisation as efficient flywheel mounted electrical devices become available.

• ETRI Journal
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• 제33권5호
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• pp.720-730
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• 2011

Opinion mining involves the analysis of customer opinions using product reviews and provides meaningful information including the polarity of the opinions. In opinion mining, feature extraction is important since the customers do not normally express their product opinions holistically but separately according to its individual features. However, previous research on feature-based opinion mining has not had good results due to drawbacks, such as selecting a feature considering only syntactical grammar information or treating features with similar meanings as different. To solve these problems, this paper proposes an enhanced feature extraction and refinement method called FEROM that effectively extracts correct features from review data by exploiting both grammatical properties and semantic characteristics of feature words and refines the features by recognizing and merging similar ones. A series of experiments performed on actual online review data demonstrated that FEROM is highly effective at extracting and refining features for analyzing customer review data and eventually contributes to accurate and functional opinion mining.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권3호
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• pp.586-598
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• 2021

Nowadays, users' reviews and feedback on e-commerce sites stored in text create a huge source of information for analyzing customers' experience with goods and services provided by a business. In other words, collecting and analyzing this information is necessary to better understand customer needs. In this study, we first collected a corpus with 99,322 customers' comments and opinions in English. From this corpus we chose the best number of topics (K) using Perplexity and Coherence Score measurements as the input parameters for the model. Finally, we conducted an experiment using the latent Dirichlet allocation (LDA) topic model with K coefficients to explore the topic. The model results found hidden topics and keyword sets with high probability that are interesting to users. The application of empirical results from the model will support decision-making to help businesses improve products and services as well as business management and development in the field of hotel services.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.325-345
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• 2023

본 연구는 온라인 리뷰를 이용하여 고객 만족도를 예측하는 새로운 접근 방식을 제안한다. LDA 주제 모델링과 결합된 RFE-SHAP 기능 선택 방법을 활용하여 고객 만족도에 큰 영향을 미치는 주요 기능을 식별하여 예측 분석을 개선했다. 먼저 Random Forest 알고리즘의 경우, 초기 28개 입력변수에서 14개의 변수를 최적 하위 집합으로 추출했다. 제안된 방법에서 Random Forest 모델의 성과는 84%로 확인 되었으며 변수가 많은 모델에서 흔히 발생하는 과적합을 방지하였다. 또한 품질, 착용감, 내구성 등과 같은 리뷰의 특정 요소들이 패션 산업 내에서 소비자 만족도를 증진시키는 중요한 역할을 한다는 사실을 밝혀냈다. 본 연구는 예측 결과를 설명할 때 선택한 각 기능이 고객 만족도에 어떻게 영향을 미치는지에 대한 자세한 설명을 제공하고 고객이 가장 중요하게 생각하는 측면에 대한 세부적인 보기를 제공한다. 본 연구의 공헌도는 다음과 같다. 첫째, 전자상거래 분석 분야 내에서 예측 모델링을 강화하고 특성 중심적인 접근법을 소개함으로써 방법론을 개선하였다. 이는 고객 만족도 예측의 정확도를 높일 뿐만 아니라 예측 모델에서의 변수 선택에 대한 새로운 접근을 제시한다. 둘째, 특히 의류 부문에서 전자상거래 플랫폼에 구체적인 통찰력을 제공한다. 품질, 사이즈, 내구성 등 고객 리뷰의 어떤 부분이 만족도에 가장 큰 영향을 미치는지 강조함으로써, 기업들이 제품과 서비스를 맞춤화 할 수 있는 전략적 방향을 제시한다. 이러한 목표 지향적인 개선은 고객의 쇼핑 경험을 개선하고, 만족도를 향상시키면서 충성도를 이끌어낼 수 있을 것으로 기대한다.

• 경영정보학연구
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• 제17권3호
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• pp.95-111
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• 2015

추천시스템은 과거 구매행동을 통해 사용자가 향후 구매할 것이라 예상되는 제품을 자동으로 검색하여 제공하는 시스템이다. 이러한 추천시스템은 여러 전자상거래 업체에서 도입하고 있으며, 사용자의 편의성 및 수익에 긍정적인 영향을 미치고 있다. 하지만 사용자가 어떠한 기준을 가지고 제품을 평가하는지, 어떠한 요소가 구매 의사 결정에 영향을 미치는지는 반영할 수 없다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 사용자가 직접 작성한 구매후기를 통해, 사용자 별 제품 평가요소를 활용할 수 있는 추천 모형 알고리즘을 개발하였다. 토픽 모델링을 활용하여 사용자들의 구매후기를 분석하였으며, 이러한 후기의 특성이 반영된 커널과 평가 점수가 반영된 커널 등을 함께 활용하여 다중 커널 학습 기반의 추천 모형을 개발하였다. 또한, 이러한 모형을 BestBuy 사례에 적용하여 검증하였다. 검증 결과, 기존 협업적 필터링 알고리즘보다 다중 커널 학습에 의한 추천 모형의 정확도가 우수하였고, 구매후기의 유사성을 반영하였기에, 사용자가 어떠한 요소를 평가하는지를 확인할 수 있었다. 또한, 기존 협업적 필터링 알고리즘보다 다양한 제품에 대한 추천이 가능함을 확인할 수 있었다. 본 연구는 토픽 모델링과 커널 학습 기반을 사용한 융합적인 추천모형으로서, 온라인 추천시스템의 새로운 방법을 제안한다.

• 품질경영학회지
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• 제49권4호
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• pp.595-607
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• 2021

Purpose: This study introduces a systematic framework to evaluate service satisfaction of cosmetic brands through online review analysis utilizing Text-Mining technique. Methods: The framework assumes that the service satisfaction is evaluated by positive comments from online reviews. That is, the service satisfaction of a cosmetic brand is evaluated higher as more positive opinions are commented in the online reviews. This study focuses on two approaches. First, it collects online review comments from the top 50 global cosmetic brands and evaluates customer service satisfaction for each cosmetic brands by applying Sentimental Analysis and Latent Dirichlet Allocation. Second, it analyzes the determinants that induce or influence service satisfaction and suggests the guidelines for cosmetic brands with low satisfaction to improve their service satisfaction. Results: For the satisfaction evaluation, online review data were extracted from the top 50 global cosmetic brands in the world based on 2018 sales announced by Brand Finance in the UK. As a result of the satisfaction analysis, it was found that overall there were more positive opinions than negative opinions and the averages for polarity, subjectivity, positive ratio, and negative ratio were calculated as 0.50, 0.76, 0.57, and 0.19, respectively. Polarity, subjectivity and positive ratio showed the opposite pattern to negative ratio, and although there was a slight difference in fluctuation range and ranking between them, the patterns are almost same. Conclusion: The usefulness of the proposed framework was verified through case study. Although some studies have suggested a method to analyze online reviews, they didn't deal with the satisfaction evaluation among competitors and cause analysis. This study is different from previous studies in that it evaluates service satisfaction from a relative point of view among cosmetic brands and analyze determinants.

• 한국빅데이터학회지
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• 제9권1호
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• pp.49-60
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• 2024

본 연구의 목적은 TV홈쇼핑 화장품 쿠션 상품 고객의 평가를 기초로 한 신상품 개발 제언을 도출하는 것이다. 분석 대상은 TV홈쇼핑을 통해 쿠션을 구매한 30~70대 여성 고객의 평가 20만 개를 파이썬 라이브러리인 셀레니움으로 크롤링하여 정제한 후 NLP, 텍스트 마이닝, 빈도, TF-IDF 분석으로 결과를 도출하였다. 연구의 주요 분석결과를 요약하면 다음과 같다. TV홈쇼핑의 타켓 연령대는 50-60대가 메인이며, 광채, 잡티, 주름커버, 밀착력에 큰 관심이 있었고, 쿠션 케이스가 예쁘고, 특히 모녀, 자매, 지인 등과 함께 사용하는 것을 선호하며, 선물용으로도 쿠션 제품을 고려한다는 것을 예측할 수 있다. 이에 함께 참고할 수 있는 제품의 성분이나 구성, 마케팅 전략 등에 대한 제언을 도출하였다. 제품 성분으로는 S.Acamella(스필란테스 아크멜라) 추출물이나 AHA(Alpha Hydroxy Acid) a- 또는 b- 성분을 활용하여 개발하는 것이 주요 제언이다. 다음으로, 고객들은 상품의 외관과 구성에 특별한 관심이 있었으며, 부모나 친구 등과 같은 주변 인물에게 선물로써 상품을 고려하고 있어 이를 중심으로 한 마케팅 전략 모색이 필요하다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권10호
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• pp.533-546
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• 2013

본 연구는 온라인상에 남겨진 호텔이용후기에 대해 질적내용분석을 실시하여, 호텔이용자들이 지각한 고객가치의 차원에 대해 살펴보았다. 한국관광공사의 우수 호텔 브랜드인 베니키아 호텔가운데 의도적 표집방법에 의해 행정구역을 기준으로 하여 온라인 후기가 남겨진 10개소를 선정, 연구를 진행했다. 그 결과, 베니키아 호텔이용자들이 지각한 주된 고객가치로는 기능적 가치, 정서적 가치, 가격대비 가치, 인식적 가치, 조건적 가치가 있음을 확인했고 사회적 가치인식은 전혀 발현되지 않았다. 기능적 가치는 호텔이 응당 갖추어야할 기본적인 기능에 대한 평가였고 정서적 가치는 주로 이에 맞물려 생성되었다. 가격대비 가치는 고객이 지불한 비용대비 전체적인 경험의 질에 따른 가치인식이었다. 기존의 호텔고객가치 연구와는 달리, 본 연구는 식당 음식품질의 중요성, 호텔 주변 환경의 매력성도 호텔이용자의 경험에 관여하는 주요 요소임을 확인할 수 있었고, 질적내용분석방법을 통해 실제 고객들의 호텔이용경험에 대한 그 내면을 살필 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국식생활문화학회지
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• 제26권6호
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• pp.641-648
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• 2011

The two purposes of this study were to understand service encounters in Korean restaurants by foreigners living in Korea and to examine the effect of service encounters on the customer's emotion feelings, customer satisfaction, and behavioral intention. Based on the reactions of a total of 614 foreigners obtained by empirical research, this study reviews the reliability and fitness of the research model, and verifies a total of 4 hypotheses using the Amos program. The hypothesized relationships in the model were tested simultaneously using a structural equation model (SEM). The proposed model provided an adequate fit to the data: ${\chi}^2$ 683.466 (df=216), CMIN/df 3.164, RMR 0.095, GFI 0.911, AGFI 0.886, NFI 0.933, CFI 0.953, and RMSEA 0.059. As a result of empirical analysis, the physical environment, interactions with employees, and interactions with other customers were quantified as service encounter factors in Korean restaurants. These factors were indicated to have an influence on customer's emotion feelings. Also, customer's emotion feelings had a positive influence on customer satisfaction and behavioral intent. Limitations and future research are also discussed.

• 정보관리학회지
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• 제27권1호
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• pp.119-136
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• 2010

본 연구는 Zeithaml과 Bitner모형을 도서관 E-Service품질 연구를 위해 수정 제안하고자 하는데 그 목적이 있다. 연구 목적을 달성하기 위해 문헌조사방법을 사용하였으며 연구결과 '환경적 품질'이 도서관 E-Service품질에 대한 소비자인식을 결정하는데 있어서 가장 중요한 요소임이 밝혀졌다. 이와 더불어 기존의 E-Service 관련연구와 사용성연구와의 비교 분석을 통해 도서관 E-Service를 위한 '환경적 품질'의 하부차원들을 제시하였다. 도서관 E-Service의 '환경적 품질'에 영향을 미치는 요소로서는 '기술적 요소에 대한 개인적 인식'과 '과거의 유사서비스 사용경험'이 중요한 것으로 나타났다.