• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권4호
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• pp.353-360
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• 2023

This paper explores notable shifts in the restaurant startup market following the lifting of social distancing measures. Key trends identified include an escalated interest in startups, a heightened focus on the quality and diversity of food, a relative decline in the importance of delivery services, and a growing interest in specific industry sectors. The study's data collection spanned three years, from April 2021 to May 2023, encompassing the period before and after social distancing. Data were sourced from a range of online platforms, including blogs, news sites, cafes, web documents, and intellectual forums, provided by Naver, Daum, and Google. From this collected data, the top 50 words were identified through a refinement process. The analysis was structured around the social distancing application period, comparing data from April 2021 to April 2022 with data from May 2022 to May 2023. These observed trend changes provide founders with valuable insights to seize new market opportunities and formulate effective startup strategies. In summary, We offer crucial insights for founders, enabling them to comprehend the evolving dynamics in food service startups and to adapt their strategies to the current market environment.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제13권2호
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• pp.166-171
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• 2024

Recently, there has been an increasing trend in the role of social media in tourism marketing. We analyze changes in tourism marketing trends using tourism marketing keywords through social media networks. The aim is to understand marketing trends based on the analyzed data and effectively create, maintain, and manage customers, as well as efficiently supply tourism products. Data was collected using web data from platforms such as Naver, Google, and Daum through TexTom. The data collection period was set for one year, from December 1, 2022, to December 1, 2023. The collected data, after undergoing refinement, was analyzed as keyword networks based on frequency analysis results. Network visualization and CONCOR analysis were conducted using the Ucinet program. The top words in frequency were 'tourists,' 'promotion,' 'travel,' and 'research.' Clusters were categorized into four: tourism field, tourism products, marketing, and motivation for visits. Through this, it was confirmed that tourism marketing is being conducted in various tourism sectors such as MICE, medical tourism, and conventions. Utilizing digital marketing via online platforms, tourism products are promoted to tourists, and unique tourism products are developed to increase city branding and tourism demand through integrated tourism content. We identify trends in tourism marketing, providing tourists with a positive image and contributing to the activation of local tourism.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제13권1호
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• pp.108-113
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• 2024

The purpose of this study is to analyze user perceptions of tourism platforms through big data. Data were collected from Naver, Daum, and Google as big data analysis channels. Using semantic network analysis with the keyword 'tourism platform,' a total of 29,265 words were collected. The collection period was set for two years, from August 31, 2021, to August 31, 2023. Keywords were analyzed for connected networks using TexTom and Ucinet programs for social network analysis. Keywords perceived by tourism platform users include 'travel,' 'diverse,' 'online,' 'service,' 'tourists,' 'reservation,' 'provision,' and 'region.' CONCOR analysis revealed four groups: 'platform information,' 'tourism information and products,' 'activation strategies for tourism platforms,' and 'tourism destination market.' This study aims to expand and activate services that meet the needs and preferences of users in the tourism field, as well as platforms tailored to the changing market, based on user perception, current status, and trend data on tourism platforms.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제26권3호
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• pp.171-185
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• 2017

Purpose Recently, there has been an increase in attempts to analyze social phenomena, consumption trends, and consumption behavior through a vast amount of customer data such as web search traffic information and social buzz information in various fields such as flu prediction and real estate price prediction. Internet portal service providers such as google and naver are disclosing web search traffic information of online users as services such as google trends and naver trends. Academic and industry are paying attention to research on information search behavior and utilization of online users based on the web search traffic information. Although there are many studies predicting social phenomena, consumption trends, political polls, etc. based on web search traffic information, it is hard to find the research to explain and predict tourism demand and establish tourism policy using it. In this study, we try to use web search traffic information to explain the tourism demand for major cities in Gangwon-do, the representative tourist area in Korea, and to develop a nowcasting model for the demand. Design/methodology/approach In the first step, the literature review on travel demand and web search traffic was conducted in parallel in two directions. In the second stage, we conducted a qualitative research to confirm the information retrieval behavior of the traveler. In the next step, we extracted the representative tourist cities of Gangwon-do and confirmed which keywords were used for the search. In the fourth step, we collected tourist demand data to be used as a dependent variable and collected web search traffic information of each keyword to be used as an independent variable. In the fifth step, we set up a time series benchmark model, and added the web search traffic information to this model to confirm whether the prediction model improved. In the last stage, we analyze the prediction models that are finally selected as optimal and confirm whether the influence of the keywords on the prediction of travel demand. Findings This study has developed a tourism demand forecasting model of Gangwon-do, a representative tourist destination in Korea, by expanding and applying web search traffic information to tourism demand forecasting. We compared the existing time series model with the benchmarking model and confirmed the superiority of the proposed model. In addition, this study also confirms that web search traffic information has a positive correlation with travel demand and precedes it by one or two months, thereby asserting its suitability as a prediction model. Furthermore, by deriving search keywords that have a significant effect on tourism demand forecast for each city, representative characteristics of each region can be selected.

• 대한감각통합치료학회지
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• 제17권1호
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• pp.54-64
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• 2019

목적 : 다감각환경 중재에 관한 효과를 연구한 국외 논문들을 체계적으로 분석하여 임상적용 시 정보를 제공하고, 국내 다감각환경 연구에 도움이 되고자 한다. 연구방법 : 전자 데이터 베이스인 Pubmed, Cochrane, Google scholar을 이용하여 2008년부터 2018년까지의 논문을 검색하였다. 주요 검색어는 'multi-sensory environment', 'snoezelen'을 사용하였다. 최종적으로 10편의 국외논문을 선정하였으며, PICO(Patient, Intervention, Comparison, Outcome)에 따라 정리하였다. 연구결과 : 선정된 10편의 논문 중 치매환자를 대상으로 한 연구가 6편으로 가장 많았고, 그 외에 지적장애, 정신분열증, 임산부를 대상자로 하였다. 연구기간은 3주에서 10개월로, 주 2~3회기의 중재가 대부분이였고, 회기별 중재시간은 30~60분으로 나타났다. 종속변인으로는 불안과 우울과 같은 심리적인 요인과 삶의 질과 같은 사회적 요인, 인지적, 신체적인 영역에서 효과를 알아보고자 하였다. 연구에서 중재로 사용된 다감각환경은 시각, 청각, 촉각으로 구성되었으며, 그 외의 후각과 미각, 전정감각 등이 추가적으로 제공되었다. 결론 : 앞으로 국내에서는 다감각환경 중재에 대해 관심을 가지고, 다양한 대상군 특히, 아동에게 적용해 보는 연구가 이루어져야 할 것이다.

• 한국전자거래학회지
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• 제27권1호
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• pp.63-79
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• 2022

최근 머신러닝 및 딥러닝 기법을 활용한 주식 가격 예측 연구가 다양하게 이루어지고 있다. 그 중에서도 최근에는 주식 매수 및 매도 주문 정보를 담고 있는 호가창을 이용하여 주가를 예측하려는 연구가 시도되고 있다. 하지만 호가창을 활용한 연구는 대부분 가장 최근 일정 기간 동안의 호가창 추이만을 고려하며, 호가창의 중기 추이와 단기 추이를 같이 고려하는 연구는 거의 진행되지 않았다. 이에 본 논문에서는 호가창의 중기와 단기 추이를 모두 고려하여 주가 등락을 보다 정확히 예측하는 딥러닝 기반 예측 모델을 제안한다. 더욱이 본 논문에서 제안하는 모델은 중단기 호가창 정보 외에도 해당 종목에 대한 동기간 뉴스 헤드라인까지 고려하여 기업의 정성적 상황까지 주가 예측에 반영한다. 본 논문에서 제안하는 딥러닝 기반 예측 모델은 호가창 변화의 특징을 합성곱 신경망으로 추출하고 뉴스 헤드라인의 특징을 Word2vec을 이용하여 추출한 뒤, 이들 정보를 결합하여 특정 기업 주식의 다음 날 등락 여부를 예측한다. 실제 NASDAQ 호가창 데이터와 뉴스 헤드라인 데이터를 사용하여 제안 모델로 5개 종목(Amazon, Apple, Facebook, Google, Tesla)의 일일 주가 등락을 예측한 결과, 제안 모델은 기존 모델에 비해 정확도를 최대 17.66%p, 평균 14.47%p 향상시켰다. 또한 해당 모델로 모의 투자를 수행한 결과, 21 영업일 동안 종목에 따라 최소 $492.46, 최대 $2,840.83의 수익을 얻었다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.1-17
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• 2017

딥러닝 프레임워크의 대표적인 기능으로는 '자동미분'과 'GPU의 활용' 등을 들 수 있다. 본 논문은 파이썬의 라이브러리 형태로 사용 가능한 프레임워크 중에서 구글의 텐서플로와 마이크로소프트의 CNTK, 그리고 텐서플로의 원조라고 할 수 있는 티아노를 비교하였다. 본문에서는 자동미분의 개념과 GPU의 활용형태를 간단히 설명하고, 그 다음에 logistic regression을 실행하는 예를 통하여 각 프레임워크의 문법을 알아본 뒤에, 마지막으로 대표적인 딥러닝 응용인 CNN의 예제를 실행시켜보고 코딩의 편의성과 실행속도 등을 확인해 보았다. 그 결과, 편의성의 관점에서 보면 티아노가 가장 코딩 하기가 어렵고, CNTK와 텐서플로는 많은 부분이 비슷하게 추상화 되어 있어서 코딩이 비슷하지만 가중치와 편향을 직접 정의하느냐의 여부에서 차이를 보였다. 그리고 각 프레임워크의 실행속도에 대한 평가는 '큰 차이는 없다'는 것이다. 텐서플로는 티아노에 비하여 속도가 느리다는 평가가 있어왔는데, 본 연구의 실험에 의하면, 비록 CNN 모형에 국한되었지만, 텐서플로가 아주 조금이지만 빠른 것으로 나타났다. CNTK의 경우에도, 비록 실험환경이 달랐지만, 실험환경의 차이에 의한 속도의 차이의 편차범위 이내에 있는 것으로 판단이 되었다. 본 연구에서는 세 종류의 딥러닝 프레임워크만을 살펴보았는데, 위키피디아에 따르면 딥러닝 프레임워크의 종류는 12가지가 있으며, 각 프레임워크의 특징을 15가지 속성으로 구분하여 차이를 특정하고 있다. 그 많은 속성 중에서 사용자의 입장에서 볼 때 중요한 속성은 어떤 언어(파이썬, C++, Java, 등)로 사용가능한지, 어떤 딥러닝 모형에 대한 라이브러리가 잘 구현되어 있는지 등일 것이다. 그리고 사용자가 대규모의 딥러닝 모형을 구축한다면, 다중 GPU 혹은 다중 서버를 지원하는지의 여부도 중요할 것이다. 또한 딥러닝 모형을 처음 학습하는 경우에는 사용설명서가 많은지 예제 프로그램이 많은지 여부도 중요한 기준이 될 것이다.

• 한국의상디자인학회지
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• 제15권3호
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• pp.109-118
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• 2013

Fashion icons of 21st century are not only the fashion leaders that show fashion trend but also the typical fashion signs or symbols that show visually changes in sensibility trends. The purpose of this study was to analyze the framework of 21st century fashion by the public to recognize through these changes. In this study, the background of the occurrence of various 21st century fashion icons and their characteristics were investigated and the changes of revealed features and symbolic meanings were examined compared with them of 20th century. The 24 celebrities which have been called as the bests of fashion icons since year 2000 were selected by searching the most popular search engines such as daum, yahoo and google, and 13 of them were picked as the highest in preference and awareness by surveying 50 students majoring in fashion. And then their fashion styles, backgrounds, and influence on the public fashion were studied. As a result, the 21st century fashion icons reflecting the cultural characteristics such as convergence and exaggeration and the sensitivities of fusion, collaboration, hybrid sensibility in art were powerful enough to create innovative styles destroying the era and the standard. Their styles have constantly created new looks. The exposed new individual sensitivities on media-fusion of two or more sensibility and coordination techniques without being tied to the existing anchorage system-were as influential as high fashion and leaded the imitation and reproduction by dazzling the public. As the media become more powerful, the influence of fashion icons interacted more closely with the public and has been evolved through the sensitivity of the reversal, cultural, economic, visual, or temporal fusions. To sum up, it is shown that the outstanding fashion styles suggested by the leading fashion designers have approach to the public more closely by the fashion icons.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.1231-1236
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• 2014

최근 모바일 기기의 확산과 보급률이 증가함에 따라, 1인 n개의 모바일 기기 시대가 열리고 있다. 모바일 기기와 운영체제의 종류도 지속적으로 늘어나고 있는 추세이다. 80%이상의 시장점유율을 가진 구글의 안드로이드나 애플의 iOS뿐만 아니라 삼성과 인텔이 개발하고 있는 타이젠, 리눅스의 우분투를 모바일화 시킨 UBUNTU for Phone, UBUNTU touch, 모질라의 Firefox OS, 마이크로소프트사의 윈도우 모바일 등 수많은 운영체제들이 출시를 앞두고 있다. 하지만 서로 다른 운영체제간의 파일을 공유 할 수 있는 시스템이나 기술은 없는 실정이다. 블루투스나 WIFI Direct같은 기술들은 존재하지만 기기간의 호환성이 낮고, 전송 가능한 파일형식에 따른 제약도 존재한다. 이에 본 논문에서는, 무선랜카드가 장착되어 있는 환경에서 안드로이드 모바일 서버를 이용한 이 기종 및 서로 다른 운영체제 간 파일공유 방법에 대해 연구하고, 이에 따른 파일을 공유할 수 있는 시스템에 대해 연구하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.454-463
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• 2017

과학의 발전과 함께 미디어 매체 또한 발전하였고, 이를 활용한 여러 분야 중 선거를 위한 홍보 전략 역시 점차 진화하였다. 미디어가 발달함에 따라 커뮤니케이션이 더욱 부각되어가고 있는 현재, 유권자들은 스마트 디바이스 어플리케이션을 활용하여 원활한 소통을 바탕으로 유권자들에게 더욱 적극적으로 다가가려 하고 있는 추세이다. 본 연구에서는 변화하는 선거 현장에 맞추고, 체계적으로 선거 활동을 지원할 수 있는 구글의 FCM 푸시 서비스를 기반으로 정보 시스템을 개발하고 적용하여 시스템이 영향을 주는 변수가 무엇인지 실증분석을 통하여 선거 과정의 목표를 달성하는 것에 도움이 되고자 한다. 후보자 소통 유도 푸시 어플리케이션의 전체 시스템은 유권자 어플리케이션과 관리 시스템으로 구성된다. 관리 시스템은 메시지 전송 이력 열람과 메시지 관리, 어플리케이션의 직접 관리 기능을 포함한다. 이 시스템을 통해 기존의 방법들보다 더욱 진보된 기법을 활용한 푸시 시스템으로 어플리케이션을 관리할 수 있어 선거 홍보 효율성 향상에 기여 및 선거 목표달성에 도움을 줄 것으로 사료된다.