정보기술의 빠른 진화, 빅데이터의 등장, 분석기법의 고도화 등으로 인해 다량의 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하는 데이터마이닝을 다양한 영역에 활용하고자 하는 시도들이 활발히 진행되고 있다. 그 중의 한 분야가 농산물 유통영역인데, 농산물에 대한 지속적인 수요 증가와 전자경매의 활성화 등으로 수도권 농산물 도매시장에서만도 연간 수천만건 이상의 거래가 이루어 진다. 그러나 급속한 거래량 증가와 더불어 과거로부터 관행적으로 이루어지고 있는 부정거래도 함께 증가하고 있는데 거래참가자들 사이의 결탁에 의해 발생하는 농산물 도매시장의 부정거래는 점차 지능화되는 추세이며, 이들을 감지하고 적발하기가 매우 어려운 실정이다. 이로 인해 농산물 유통환경의 공정거래 질서는 침해되고 시장에 대한 신뢰는 훼손되곤 한다. 따라서 거래투명성을 제고하고 유통비리를 구조적으로 개선하기 위한 과학적이고 자동화된 부정탐지시스템의 필요성이 어느 때보다도 절실히 요구되는 상황이다. 본 연구에서는 데이터마이닝의 의사결정나무를 이용하여 실제 발생하지 않은 거래를 실물 없이 거래한 것처럼 조작하여 대금을 정산하는 행위인 허위거래를 탐지하는 모형을 제시하였다. 이를 위해 실제 농산물 도매시장의 데이터를 수집하였고, 데이터의 정제 및 표준화 등의 선행작업을 수행하였다. 또한 변수 간의 상관관계 및 분포도 분석 등을 통해 데이터의 특성을 파악한 후 예측모형을 구축하여 허위거래와 정상거래를 분류하는 패턴을 도출하였으며, 최종적으로 시험용 데이터를 이용하여 모형을 평가하는 단계를 거쳐 결과의 적합성을 확인하였다. 향후 데이터마이닝을 이용한 부정탐지 모형을 허위거래뿐만 아니라 낙찰부정, 경매조작 등과 같이 다양화되는 부정거래에 적용하게 되면 보다 지대한 효과를 거둘 수 있으리라 사료된다.
전자상거래의 폭발적 증가는 소비자에게 더 유리한 많은 구매 선택의 기회를 제공한다. 이러한 상황에서 자신의 구매의사결정에 대한 확신이 부족한 소비자들은 의사결정 절차를 간소화하고 효과적인 의사결정을 위해 추천을 받아들인다. 온라인 상점의 상품추천시스템은 일대일 마케팅의 대표적 실현수단으로써의 가치를 인정받고 있다. 그러나 사용자의 기호를 제대로 반영하지 못하는 추천시스템은 사용자의 실망과 시간낭비를 발생시킨다. 본 연구에서는 정확한 사용자의 기호 반영을 통한 추천기법의 정교화를 위해 데이터마이닝과 다중모형조합기법을 이용한 상품추천시스템 모형을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 모형은 크게 두 개의 단계로 이루어져 있으며, 첫 번째 단계에서는 상품군 별 우량고객 선정 규칙을 도출하기 위해서 로지스틱 회귀분석 모형, 의사결정나무 모형, 인공신경망 모형을 구축한 후 다중모형조합기법인 Bagging과 Bumping의 개념을 이용하여 세 가지 모형의 결과를 조합한다. 두 번째 단계에서는 상품군 별 연관관계에 관한 규칙을 추출하기 위하여 장바구니분석을 활용한다. 상기의 두 단계를 통하여 상품군 별로 구매가능성이 높은 우량고객을 선정하여 그 고객에게 관심을 가질만한 같은 상품군 또는 다른 상품군 내의 다른 상품을 추천하게 된다. 제안하는 상품추천시스템은 실제 운영 중인 온라인 상점인 'I아트샵'의 데이터를 이용하여 프로토타입을 구축하였고 실제 소비자에 대한 적용가능성을 확인하였다. 제안하는 모형의 유용성을 검증하기 위하여 제안 상품추천시스템의 추천과 임의 추천을 통한 추천의 결과를 사용자에게 제시하고 제안된 추천에 대한 만족도를 조사한 후 대응표본 T검정을 수행하였으며, 그 결과 사용자의 만족도를 유의하게 향상시키는 것으로 나타났다.
본 연구는 대학생의 기술 전략 우선순위로 제시되었던 사물인터넷(IoT)의 이용동기가 이용태도, 이용성과, 생활만족에 어떠한 구조적 관계에 있는지를 규명하고자 하였다. 2021년 4월 1일부터 4월 30일까지 광주광역시와 전라남도에 거주하는 대학생을 대상으로 비대면 설문조사를 실시하였고, 총 213부로 연구를 진행하였다. 수집된 설문지는 IBM사의 SPSS 21.0와 AMOS 21.0 프로그램을 활용하여 분석하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 사물인터넷 이용동기는 이용태도와 영향이 있는 것으로 나타났고, 생활만족에도 영향이 있는 것으로 나타났으며, 이용성과에도 영향이 있는 것으로 나타났다. 둘째, 사물인터넷 이용태도는 이용성과에 영향이 있는 것으로 나타났다. 하지만 생활만족에는 영향이 없는 것으로 나타났다. 셋째, 사물인터넷 이용성과는 대학생의 생활만족에 영향이 있는 것으로 나타났다. 넷째, 이용태도에 대한 간접효과는 이용동기와 이용성과의 관계에 대하여는 간접효과가 있는 것으로 나타났다. 하지만 이용동기와 생활만족의 관계에 대하여는 간접효과가 없는 것으로 나타났다. 다섯째, 이용성과에 대한 간접효과는 이용동기와 생활만족의 관계에 대하여는 간접효과가 있는 것으로 나타났다. 또한 이용태도와 생활만족의 관계에 대하여도 간접효과가 있는 것으로 나타났다. 여섯째, 이용동기와 생활만족의 관계에서 이용태도와 이용성과를 경유하는 이중간접효과는 없는 것으로 나타났다. 이를 기반으로 대학생의 사물인터넷 이용동기 마련과 정보격차 해결 방안을 제시하였다.
본 연구의 목적은 모바일에 기반한 금융플랫폼의 특성이 대출서비스 이용자의 사용의도에 어떠한 영향관계가 있는지를 규명하고자 하였다. 또한 모바일 금융플랫폼의 각 특성이 대출서비스 사용의도에 미치는 영향관계에서 유용성과 사용 용이성이 매개효과가 있는지를 규명하고자 하였다. 자료수집은 2022년 3월 1일부터 4월 30일까지 설문조사를 하였고, 연구대상자는 200명이 참여하였다. 분석방법은 빈도분석, 탐색적요인분석, 신뢰도분석, 상관관계분석, 위계적 다중회귀분석, 3단계 매개회귀분석을 하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 금융플랫폼의 사용자 요인, 기술적 요인, 환경적 요인이 모바일을 활용한 대출서비스 사용의도에 미치는 영향력은 사용자 요인에서 편재성, 기술적 요인에서 신뢰성, 환경적 요인에서 촉진조건으로 나타났다. 둘째, 사용자 요인의 편의성과 사용의도의 관계에서 유용성은 완전매개 효과가 나타났다. 셋째, 기술적 요인의 신뢰성과 사용의도의 관계에서 유용성은 부분매개효과가 나타났다. 넷째, 환경적 요인의 사회적 영향 및 촉진조건과 사용의도의 관계에서 유용성은 부분매개효과가 나타났다. 다섯째, 사용자 요인의 편의성과 사용의도의 관계에서 사용 용이성은 완전매개효과가 나타났다. 여섯째, 기술적 요인의 신뢰성과 사용의도의 관계에서 사용 용이성은 부분매개효과가 나타났다. 일곱째, 환경적 요인의 사회적영향과 사용의도의 관계에서 사용 용이성은 부분매개효과가 나타났고, 촉진조건과 사용의도의 관계에서 사용 용이성은 완전매개효과가 나타났다. 이러한 연구를 통하여 모바일을 이용한 대출서비스를 이용함에 있어 사용자가 수용할 수 있는 사용의도 결정요인에 대한 기초자료를 제시하고자 하였다.
소셜미디어 확산으로 많은 사용자들이 SNS를 통해 자신의 생각과 의견을 표출하며 다른 사용자들과 상호작용하고 있다. 특히 트위터와 같은 마이크로블로그는 짧은 문장을 통해 영화, TV, 사회 현상 등과 같은 공통의 주제에 대해 많은 사람이 즉각적으로 의견을 표출하고 교환하는 플랫폼의 역할을 수행하고 있다. TV방송 프로그램에 대해서도 의견과 감정을 마이크로블로그를 통해 표출하고 있는데, 본 연구에서는 마이크로블로그의 내용과 시청률과의 관계를 살펴보기 위해, 지난 공중파 방송 프로그램에 대한 트윗을 수집하고 부적절한 트윗들을 제거한 후 형태소 분석을 수행하였다. 추출된 형태소뿐 아니라 이모티콘, 신조어 등 사용자가 입력한 모든 단어들을 후보 자질로 삼아 시청률과의 상관관계를 분석하였다. 실험을 위해 2013년 1월부터 10개월간의 예능프로그램 트윗의 데이터를 수집하여 전국 시청률 데이터와 비교 분석을 수행하였다. 트윗의 발생량은 일주일 중 방송된 요일에 가장 많았으며, 특히 방송시간 부근에서 급격히 증가하는 모습을 보였다. 이것은 전국에 동시간에 방송되는 공중파 프로그램의 특성상 공통된 관심 주제를 제공하기 때문에 나타나는 현상으로 여겨진다. 횟수 기반 자질로 방송 일의 총 트윗 수와 리트윗 수, 방송시간 중의 트윗 수와 리트윗 수와 시청률과의 상관 관계를 분석하였으나 모두 낮은 상관 계수를 나타냈다. 이것은 단순한 트윗 발생 빈도는 방송 프로그램의 만족도 또는 시청률을 제대로 반영하고 있지 못함을 의미한다. 내용 기반 자질로 추출한 단어들 중에는 높은 상관관계를 보여주는 단어들이 발견되었으며, 표준어가 아닌 이모티콘과 신조어 중에도 높은 상관관계를 보여주는 자질이 나타났다. 또한 방송시작 전과 후에 따라 상관계수가 높은 단어가 상이함을 발견하였다. 매주 같은 시간에 방송되는 TV 프로그램의 특성상, 방송을 기다리고 기대하는 내용의 트윗과 방송 후 소감을 표현하는 트윗의 내용에 차이가 존재하였다. 이러한 분석결과는 단어에 따라 시청률과 연관성이 높은 시간대가 달라짐을 의미하며, 시청률을 측정하고자 할 때 각 단어들의 시간대를 고려해서 사용해야 함을 의미한다. 본 연구에서 제안한 방법은 기존의 표본 추출을 통해 이루어지는 TV 시청률 측정을 보완할 수 있는 방법에 활용할 수 있으리라 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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