• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.155-174
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• 2022

2020년 1월부터 2021년 10월 현재까지 COVID-19(치명적인 호흡기 증후군인 코로나바이러스-2)와 관련된 학술 연구가 500,000편 이상 발표되었다. COVID-19와 관련된 논문의 수가 급격하게 증가함에 따라 의료 전문가와 정책 담당자들이 중요한 연구를 신속하게 찾는 것에 시간적·기술적 제약이 따르고 있다. 따라서 본 연구에서는 LDA와 Word2vec 알고리즘을 사용하여 방대한 문헌의 텍스트 자료로부터 유용한 정보를 추출하는 방안을 제시한다. COVID-19와 관련된 논문에서 검색하고자 하는 키워드와 관련된 논문을 추출하고, 이를 대상으로 세부 주제를 파악하였다. 자료는 Kaggle에 있는 CORD-19 데이터 세트를 활용하였는데, COVID-19 전염병에 대응하기 위해 주요 연구 그룹과 백악관이 준비한 무료 학술 자료로서 매주 자료가 업데이트되고 있다. 연구 방법은 크게 두 가지로 나뉜다. 먼저, 47,110편의 학술 논문의 초록을 대상으로 LDA 토픽 모델링과 Word2vec 연관어 분석을 수행한 후, 도출된 토픽 중 'vaccine'과 관련된 논문 4,555편, 'treatment'와 관련된 논문 5,791편을 추출한다. 두 번째로 추출된 논문을 대상으로 LDA, PCA 차원 축소 후 t-SNE 기법을 사용하여 비슷한 주제를 가진 논문을 군집화하고 산점도로 시각화하였다. 전체 논문을 대상으로 찾을 수 없었던 숨겨진 주제를 키워드에 따라 문헌을 분류하여 토픽 모델링을 수행한 결과 세부 주제를 찾을 수 있었다. 본 연구의 목표는 대량의 문헌에서 키워드를 입력하여 특정 정보에 대한 문헌을 분류할 수 있는 방안을 제시하는 것이다. 본 연구의 목표는 의료 전문가와 정책 담당자들의 소중한 시간과 노력을 줄이고, 신속하게 정보를 얻을 수 있는 방법을 제안하는 것이다. 학술 논문의 초록에서 COVID-19와 관련된 토픽을 발견하고, COVID-19에 대한 새로운 연구 방향을 탐구하도록 도움을 주는 기초자료로 활용될 것으로 기대한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권10호
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• pp.1332-1344
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• 2004

최근 초고속 통신망 및 멀티미디어 관련기술의 발달로 인해 멀티미디어 데이타를 좀 더 효율적으로 전송하고 저장, 검색하는 기술이 요구되고 있다. 그 중에서 의미 기반 영상 검색은 색상, 질감, 모양 정보 등의 저 차원 특징 정보와 이미지 데이타에 의미를 부여하기 위해 주석 처리하는 것이 일반적이다. 그리고 부여된 키워드와 같은 어휘 사전을 이용하여 의미기반 정보검색을 수행하고 있지만, 기존의 키 워드기반 텍스트 정보검색의 한계를 벗어나지 못하는 문제를 야기 시킨다. 두 번째 문제점으로 내용 기반이미지 검색시스템에서 검색 성능이 떨어지며, 복잡한 배경을 가진 이미지에서 객체를 분리하기가 어렵고, 그리고 영역의 과잉 분할로 인하여 영역 추출이 어렵다. 그리고 복잡한 다중 객체를 가진 이미지에서 객체들을 분리하기 어렵다는 것이다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해서, 본 논문에서는 총 다섯 가지 단계로 처리할 수 있는 내용 기반 검색 시스템을 구축한다. 다섯 단계 중에서 가장 중요한 부분은 RGB 이미지들 중에서 배경이 가장 큰 것과 가장 작은 것을 추출한다. 특히, 배경이 가장 큰 이미지를 이용하여 피사체와 배경을 추출하는 방법을 제안한다. 두 번째 문제점을 해결하기 위해서, RGB 채널 분할 기법을 이용하여 객체를 분리하고, Watermerge의 임계값을 이용하여 영역의 과잉분할을 최적화하며, RGB 채널 선택 기법을 이용하여 다중객체를 분리하는 방법을 제안한다. 실험을 통하여 기존에 검색하기 어려웠던 복잡한 객체들을 검색하는 방법들을 대체할 수 있도록, 제안한 기법이 기존의 방법보다 검색 성능이 우수함을 입증한다.과 황산이온의 농도에 따르는 것으로 생각된다. 이상과 같이, 에트린자이트는 콘크리트 내에서 다양한 내외부적인 화학작용 따라 특징적인 산출 양상을 보이며, 주변 환경 조건에 따라 다른 광물로 전이되는 나타내었다. 이러한 연구결과, 에트린자이트의 생성에 따른 콘크리트의 성능저하는 그 광물학적 특성과 분포양상에 관련성을 가지는 것으로 나타났다.인 상관관계를 보이지 않는 것으로 나타난다. 이에 비해서 팽윤도는 벤토나이트의 광물조성, 표면전하 특성, 입도 및 형상 등의 물리화학적 성향을 포괄하는 체표면적 수치와 대략적으로 반비례적인 관계를 보인다 따라서 벤토나이트 현탁액에서의 유변학적 특성은 몬모릴로나이트의 표면전하 특성, 형태, 입도 및 조직 등의 차이에 의해서 달라지는 점토 입자들의 응집특성 및 취합결정체의 형상에 주로 규제되고, 제올라이트와 같은 미세한 불순 광물성분들의 영향도 부수적으로 관여되는 복합적인 성향인 것으로 해석된다.18.88%이상 향상시키는 것으로 나타났다. 3. 유지방 함량 23.80%인 control 치즈의 cholesterol 함량은 81.47mg/100g이었고, 균질압력 1200psi(91kg/$cm^2$)에 $\beta$-cyclodextrin 2%를 첨가한 cheese에서는 cholesterol 함량이 20.15mg/100g으로 cholesterol 제거율이 75.27%로 가장 높게 나타났다. 4. Meltability는 균질압력 1200psi(91kg/$cm^2$)에 $\beta$-cyclodextrin 1과 2%로 처리한

• 경영과정보연구
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• 제39권1호
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• pp.93-114
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• 2020

플랫폼은 기존 전통적인 선형적 파이프라인 기반 비즈니스 모델에 대응하는 대안으로 떠오르고 있다. 특히 최근의 4차 산업혁명시대에 효율성 주도의 파이프라인 기반은 조정 주도의 플랫폼 기반으로 변환되어야 한다는 것이 일반적인 인식이다. 플랫폼 성공사례는 애풀, 구글, 아마존, 우버 등에서 쉽게 찾을 수 있다. 그러나 규모가 크지 않은 기업에서는 플랫폼 비즈니스로의 전환 전략을 찾기가 쉽지 않다. 플랫폼 비즈니스의 핵심은 네트워크 효과를 경영활동에 도입하여 활용하는 것이다. 따라서 플랫폼 비즈니스는 경영활동 기능에서 네트워크 효과 관리를 어떻게 할 것인가와 유사하다. 플랫폼 관련 연구는 최근 활발하고 다양하다. 그러나 이 분야의 연구 동향에 대한 연구는 많지 않다. 본 연구의 주요 목적은 최근 국내에서 수행된 플랫폼 관련 연구를 통하여 연구동향을 이해하는 것이다. 이를 위해서 우리는 연구가설과 명제를 제시하였다. 데이터는 연구논문으로 한국학술지인용색인 시스템에서 "플랫폼" 혹은 "platform"을 키워드 속성으로부터 얻었다. 수집된 논문집합은 "경영학" 분야로 국한하여 구성하였다. 선택된 논문들을 대상으로 연구된 플랫폼 요소, 플랫폼 유형, 주요 연구 내용 등에 대해 56개의 논문에 대해 분석을 하였다. 56개의 데이터를 이용하여 탐색적인 연구가설을 검증하였고, 명제를 제안하였다. 본 연구의 시사점은 연구자들에게 연구 영역 중, 많은 연구가 수행되어 온 성숙 영역과 아직 더 많은 연구가 필요한 분야를 제시하였다. 또한 실무자들에게는 파이프라인 비즈니스로부터 플랫폼 기반 비즈니스로 변화를 추구하는 가이드라인을 제시한 것이다. 가이드라인의 핵심은 극대화하기 위해서는 IT플랫폼 시스템을 기반으로 소비자와 공급자 네트워크를 점진적으로 조정하고 관리하여야 한다는 것이다. 본 연구는 데이터 수집과 수집된 데이터의 구분 및 주요 연구내용 등 주관적인 판단 요소가 많아 추론적이 아닌 탐색적 연구로 간주되어야 할 것이다.

• 한국항만경제학회지
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• 제37권1호
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• pp.159-178
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• 2021

본 연구는 뉴스 빅데이터 분석 서비스 빅카인즈(BIGKinds)를 활용하여 1991년부터 2020년까지 30년간의 86,611건의 뉴스기사를 통해 항만이슈변화를 분석하였다. 분석방법은 빅카인즈(BIGKinds)의 키워드분석, 워드클라우드, 관계도분석을 수행하였다. 지난 30년간의 이슈변화를 살펴본 분석결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 1기(1991년~2000년)에서는 부산항, 인천항, 광양항 등 항만 자체적 측면에서 항만경쟁력을 강화하는데 초점이 맞춰졌다. 2기(2001년~2010년)에는 항만을 개별적으로 관리하는 노력에서 발전되어 항만을 보다 전문적이고 체계적으로 관리하기 위해 부산항만공사(2004년 설립), 인천항만공사(2005년 설립), 울산항만공사(2007년 설립) 등 항만공사를 중심으로 항만을 특화시키고 관리하고자 하는 움직임이 활발히 이루어졌다. 3기(2011년~2020년)에서는 미래형 항만을 위해 준비하는 기간으로 친환경·스마트항만이 주요 이슈였다. 항만에서 발생하는 미세먼지와 오염물질을 줄이려는 노력이 심화되었으며, 항만자동화 및 디지털화를 통해 스마트항만을 구축하려는 시도가 높아졌다. 마지막으로 2020년은 코로나19라는 전 세계의 예기치 못한 변수로 인해 항만분야에도 큰 타격을 준 한해였다. 좀 더 미시적으로 코로나19사태가 항만분야에 어떻게 영향을 미치는지를 살펴보기 위해 2019년과 2020년의 이슈변화를 살펴보았다. 코로나19 이후 항만산업을 포함한 해운업은 미래형 항만으로 발전시켜 나가는 흐름과 더불어 포스트코로나시대를 준비해야하는 어느 때보다 역동적인 변화가 나타나는 시기로 나타났다. 본 연구는 항만관련 뉴스기사를 중심으로 이슈변화의 시사점을 도출한 연구로서, 연구결과를 기반으로 향후 여러 국가의 항만이슈들을 비교 분석하고 항만의 경쟁력과 지속가능한 발전전략을 제시하는 등 심층적인 연구가 이루어진다면 항만연구분야에 학문적 성장이 한걸음 더 이루어질 것으로 보인다.

• 한국조경학회지
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• 제50권5호
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• pp.69-79
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• 2022

본 연구는 최근 신재생에너지원으로 관광, 여행 등의 목적을 가지며 관광자원의 역할을 할 수 있는 풍력발전시설의 경관 인식을 파악하였다. 이에 지역별로 방문객이 경험한 풍력발전시설의 경관과 관련된 소셜미디어 데이터를 분석하였다. 분석 결과, 풍력발전시설의 경관을 인식할 때 연구대상지에서 공통적으로 풍력발전시설의 규모, 조망점과 풍력발전시설 간의 거리, 조망점에서 풍력발전시설을 볼 때 시각적 개방성, 풍력발전시설이 위치하고 있는 지형에 따라 달라지는 것을 알 수 있다. 또한, 풍력발전시설의 선호는 풍력발전시설의 형태와 주변경관을 파악할 수 있는 장소인 평지나 바다에 설치되어 있는 곳을 더 좋은 경관이라고 인식하고 있다. 특이한 점으로 경관에 대한 부정적인 키워드는 강원도 태백 가덕산, 태백 매봉산, 태기산과 경상도 경주 풍력발전시설에서 나타났다. 부정적인 키워드는 풍력발전시설을 가까이 조망했을 때 조망각이 높아 느껴지는 압도적인 크기와 산의 능선이 함께 보이는 경관에서 심리적 위압감을 느끼고 있음을 알 수 있다. 반면, 평지나 바다가 보이는 경관의 풍력발전시설에서는 긍정적인 경관 형용사가 도출되어 방문객은 경관의 스카이라인이 산 능선과 겹쳐서 보이거나 너무 가까이에서 풍력발전시설을 바라볼 때보다 평지나 바다에서 경관의 시각량이 충분히 확보될 때 그 장소를 대표할 만한 상징적인 요소라고 인식하고 있음을 알 수 있다. 본 연구는 풍력발전시설을 경험한 방문객의 의견을 토대로 경관 인식을 분석하였다. 그러나 풍력발전시설은 설치되는 권역별로 경관특성이 다르고, 시점, 관찰자 등 변수가 많아 연구결과를 일반화시키기 어려운 한계가 있다. 최근 풍력발전시설 조성 시 발생하는 경관훼손이 주요 이슈가 되고 있고, 국내에는 풍력발전시설의 경관을 평가할 수 있는 방법이 미흡하다. 이에 풍력발전시설의 경관을 평가할 시 풍력발전시설의 규모, 풍력발전시설이 설치된 지역 고유의 자연적 특성, 풍력발전시설과 조망점과의 거리가 중요한 구성요소로 나타난 것은 주목할 사항이라 판단된다. 또한, 풍력시설은 보전해야 할 자연환경에 설치되는 시설로 추후 경관적 관점에서 풍력발전시설과 주변 환경을 바라보는 경관의 연구가 필요하다.

• 한국조경학회지
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• 제50권5호
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• pp.30-39
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• 2022

본 연구에서는 특정 장소 및 대상에 대하여 이용자들이 자유롭게 서술한 블로그 데이터의 누적 콘텐츠 발행량을 활용하여 보전지역 및 자연자원에 대한 사람들의 인지성을 평가하고 특성을 분석하는 것을 목적으로 하였다. 이에 수도권에 위치하고 있는 전체 보전지역 및 자원 중 평가 가능한 곳들을 구별하고, 각 장소에 대하여 사람들이 작성한 블로그 게시물 수를 토대로 종합하여 10단계 구분하여 평가하였다. 연구 결과, 산림에 대한 이용자들의 인지성이 가장 높은 것으로 나타났으며, 도시권에 있어서 보전지역 및 자연자원에 대한 인지성이 더 높게 나타났다. 이는 수도권 주변에 위치하는 보전지역과 자연자원이 이용자들에게 보전의 대상이면서도 자연 관광지로서의 역할을 수행하고 있는 것을 보여준다. 또한 이러한 결과는 국내외 연구에서 도시지역에 있어서 생태계 서비스가 중요하다는 연구결과들과 같은 맥락을 보인다. 본 연구는 기존의 연구방법과는 달리 소셜미디어 분석으로 이용자의 인지 정도를 파악하고, 이를 보전지역 및 자연자원 평가에 적용하였다는 점에서 의의가 있으며, 본 연구의 결과는 향후 도시녹지공간에 대한 대중의 관심 및 인지 정도를 고려하여 관리방안을 마련하거나, 인지성을 높이기 위하여 발전방안을 수립하는 데 기초 자료로 활용될 수 있다. 또한 연구에서 활용된 블로그 누적 콘텐츠 발행량은 공간에 대한 이용자의 관심을 파악하고 모니터링 할 수 있는 점에서 의의가 있다. 단, 본 연구에서는 소셜미디어 콘텐츠 발행량을 기반으로 평가하였기에 각 블로그에 담긴 내용을 세밀하게 살펴보지는 못했다. 또한 보전지역과 자연자원의 경우 개발 이슈와 함께 이용자의 순수한 관점이 아닌 내용이 혼재되어 있을 수 있기 때문에, 추후 평가 대상지에 대한 키워드 분석과 내용분석을 추가하여 평가 내용을 검토하고 보충할 필요가 있다.

• 지능정보연구
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• 제18권1호
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• pp.1-21
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• 2012

최근 스마트폰의 등장으로 인해 사용자들은 시간과 공간의 제약 없이 스마트폰을 이용한 새로운 의사소통의 방법을 경험하고 있다. 이러한 스마트폰은 고화질의 컬러화면, 고해상도 카메라, 실시간 3D 가속그래픽과 다양한 센서(GPS와 Digital Compass) 등을 제공하고 있으며, 다양한 센서들은 사용자들(개발자, 일반 사용자)로 하여금 이전에 경험하지 못했던 서비스를 경험할 수 있도록 지원하고 있다. 그 중에서 모바일 증강현실은 스마트폰의 다양한 센서들을 이용하여 개발할 수 있는 대표적인 서비스 중 하나이며, 이러한 센서들을 이용한 다양한 방법의 모바일 증강현실 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 모바일 증강현실은 크게 위치 정보 기반의 서비스와 내용 기반 서비스로 구분할 수 있다. 위치 정보 기반의 서비스는 구현이 쉬운 장점이 있으나, 증강되는 정보의 위치가 실제의 객체의 정확한 위치에 증강되는 정보가 제공되지 않는 경우가 발생하는 단점이 존재한다. 이와 반대로, 내용 기반 서비스는 정확한 위치에 증강되는 정보를 제공할 수 있으나, 구현 및 데이터베이스에 존재하는 이미지의 양에 따른 검색 속도가 증가하는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 위치 정보 기반의 서비스와 내용기반의 서비스의 장점들을 이용한 방법으로, 스마트폰의 다양한 센서(GPS, Digital Compass)로 부터 수집된 정보를 이용하여 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이고, 탐색 범위에 존재하는 이미지들의 특징 정보를 기반으로 실제의 랜드마크를 인식하고, 인식한 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터(LOD)에서 검색하여 해당 정보를 제공하는 랜드마크 가이드 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 크게 2개의 모듈(랜드마크 탐색 모듈과 어노테이션 모듈)로 구성되어있다. 첫 번째로, 랜드마크 탐색 모듈은 스마트폰으로 인식한 랜드마크(건물, 조형물 등)에 해당하는 정보들을 (텍스트, 사진, 비디오 등) 링크드 오픈 데이터에서 검색하여 검색된 결과를 인식한 랜드마크의 정확한 위치에 정보를 제공하는 역할을 한다. 스마트폰으로부터 입력 받은 이미지에서 특징점 추출을 위한 방법으로는 SURF 알고리즘을 사용했다. 또한 실시간성을 보장하고 처리 속도를 향상 시키기 위한 방법으로는 입력 받은 이미지와 데이터베이스에 있는 이미지의 비교 연산을 수행할 때 GPS와 Digital Compass의 정보를 사용하여 그리드 기반의 클러스터링을 생성하여 탐색 범위를 줄임으로써, 이미지 검색 속도를 향상 시킬 수 있는 방법을 제시하였다. 두 번째로 어노테이션 모듈은 사용자들의 참여에 의해서 새로운 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터에 추가할 수 있는 기능을 제공한다. 사용자들은 키워드를 이용해서 링크드 오픈 데이터로에서 관련된 주제를 검색할 수 있으며, 검색된 정보를 수정하거나, 사용자가 지정한 랜드마크에 해당 정보를 표시할 수 있도록 지정할 수 있다. 또한, 사용자가 지정하려고 하는 랜드마크에 대한 정보가 존재하지 않는다면, 사용자는 랜드마크의 사진을 업로드하고, 새로운 랜드마크에 대한 정보를 생성하는 기능을 제공한다. 이러한 과정은 시스템이 카메라로부터 입력 받은 대상(랜드마크)에 대한 정확한 증강현실 컨텐츠를 제공하기 위해 필요한 URI를 찾는데 사용되며, 다양한 각도의 랜드마크 사진들을 사용자들에 의해 협업적으로 생성할 수 있는 환경을 제공한다. 본 연구에서 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이기 위해서 랜드마크의 GPS 좌표와 Digital Compass의 정보를 이용하여 그리드 기반의 클러스터링 방법을 제안하여, 그 결과 탐색시간이 기존에는 70~80ms 걸리는 반면 제안하는 방법을 통해서는 18~20ms로 약 75% 정도 향상된 것을 확인할 수 있었다. 이러한 탐색시간의 감소는 전체적인 검색시간을 기존의 490~540ms에서 438~480ms로 약 10% 정도 향상된 것을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.27-42
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• 2020

인터넷이라는 가상 공간을 활용함으로써 물리적 공간의 제약을 갖는 오프라인 쇼핑의 한계를 넘어선 온라인 쇼핑은 다양한 기호를 가진 소비자를 만족시킬 수 있는 수많은 상품을 진열할 수 있게 되었다. 그러나, 이는 역설적으로 소비자가 구매의사결정 과정에서 너무 많은 대안을 비교 평가해야 하는 어려움을 겪게 함으로써 오히려 상품 선택을 방해하는 원인이 되기도 한다. 이런 부작용을 해소하기 위한 노력으로서, 연관 상품 추천은 수많은 상품을 다루는 온라인 상거래에서 소비자의 구매의사결정 과정 중 정보탐색 및 대안평가에 소요되는 시간과 노력을 줄여주고 이탈을 방지하며 판매자의 매출 증대에 기여할 수 있다. 연관 상품 추천에 사용되는 연관 규칙 마이닝 기법은 통계적 방법을 통해 주문과 같은 거래 데이터로부터 서로 연관성 높은 상품을 효과적으로 발견할 수 있다. 하지만, 이 기법은 거래 건수를 기반으로 하므로, 잠재적으로 판매 가능성이 높을지라도 충분한 거래 건수가 확보되지 못한 상품은 추천 목록에서 누락될 수 있다. 이렇게 추천 시 제외된 상품은 소비자에게 구매될 수 있는 충분한 기회를 확보하지 못할 수 있으며, 또 다시 다른 상품에 비해 상대적으로 낮은 추천 기회를 얻는 악순환을 겪을 수도 있다. 본 연구는 구매의사결정이 결국 상품이 지닌 속성에 대한 사용자의 평가를 기반으로 한다는 점에 착안하여, 추천 시 상품의 속성을 반영하면 소비자가 특정 상품을 선택할 확률을 좀더 정확하게 예측할 수 있다는 점을 추천 시스템에 반영하기 위한 목적으로 수행되었다. 즉, 어떤 상품 페이지를 방문한 소비자는 그 상품이 지닌 속성들에 어느 정도 관심을 보인 것이며 추천 시스템은 이런 속성들을 기반으로 연관성을 지닌 상품을 더 정교하게 찾을 수 있다는 것이다. 상품의 주요 속성의 하나로서, 카테고리는 두 상품 간에 아직 드러나지 않은 잠재적인 연관성을 찾기에 적합한 대상이 될 수 있다고 판단하였다. 본 연구는 연관 상품 추천에 상품 간의 연관성뿐만 아니라 카테고리 간의 연관성을 추가로 반영함으로써 추천의 정확도를 높일 수 있는 예측모형을 개발하였고, 온라인 쇼핑몰로부터 수집된 주문 데이터를 활용하여 이루어진 실험은 기존 모형에 비해 추천 성능이 개선됨을 보였다. 실무적인 관점에서 볼 때, 본 연구는 소비자의 구매 만족도를 향상시키고 판매자의 매출을 증가시키는 데에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 경영과정보연구
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• 제39권2호
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• pp.181-193
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• 2020

본 연구는 최근에 이슈가 되고 있는 텍스트마이닝을 활용하여 소비자 인식을 분석한 연구이다. 이를 위해 삼성갤럭시 Youtube 광고에 대한 소비자 리뷰 분석을 통해 소비자들이 가지고 있는 삼성 갤럭시에 대한 인식을 분석하였다. 분석을 위해 Youtube 광고의 소비자 리뷰 1,819개를 추출하였다. 이를 데이터 전처리 과정을 거쳐 광고와 관련된 키워드를 명사, 형용사, 부사로 분류하여 추출하였다. 이후 빈도 분석 및 감성 분석을 실시하였으며 마지막으로 구조적 등위성 분석을 통한 군집화를 실시하였다. 본 연구 결과를 간략히 요약하면 다음과 같다. 첫 번째 가장 많이 언급된 단어는 갤럭시 노트(n=217), 좋음(n=135), 펜(n=40), 기능(n=29) 등으로 나타났다. 이는 소비자들이 광고를 통해 "갤럭시 노트", "좋음", "펜", "기능"은 삼성 핸드폰 제품에 대해 기능적인 면이 좋고, 노트 펜에 대해서 긍정적으로 높게 인식한다고 판단할 수 있다. 추가적으로 "삼성페이", "혁신", "디자인", "아이폰" 등에 대한 인식은 삼성 핸드폰에 대해 혁신적인 디자인과 삼성페이의 기능적인 면에서 상당히 좋은 평가를 하는 것을 알 수 있다. 두 번째, Youtube 광고에 대한 감성분석 결과이다. 감성 분석 결과 감성강도 비율이 긍정(75.95%)로 부정(24.05%)보다 높게 나타났다. 이는 소비자들이 삼성 갤럭시 모바일폰에 대해 긍정적으로 인식하고 있음을 의미한다. 감성 키워드 분석 결과 긍정키워드의 경우는 "좋다", "후하다", "혁신적", "최고다", "빠르다", "예쁘다" 등으로 나타났으며, 부정키워드의 경우는 "겁난다", "울고싶다", "불편", "아쉽다", "싫다" 등이 추출되었다. 본 연구이 시사점은 기존 광고에 대한 소비자 인식 연구를 살펴보면 대부분 정량적 분석 방법에 의한 연구가 대부분이었다. 본 연구에서는 광고에 대한 정량적 연구 방법에서 탈피하여 정성적 연구를 통해 소비자 인식분석을 시도하였다. 이는 향후 연구에도 많은 영향을 미칠 것으로 판단되며, 정성적 연구를 통해 소비자 인식 연구의 출발점이 될 것으로 확신한다.

• 지능정보연구
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• 제17권3호
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• pp.131-146
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• 2011

오늘의 글로벌 네트워크 비즈니스 환경에서 비서직 종사자들에게 신속 정확한 정보수집 능력과 올바른 판단력은 그 어느 때보다 필요한 역량으로 중시되고 있다. 비서직 업무 수행에 필요한 대부분의 지식은 체험지 혹은 경험지이기 때문에 비서가 주어진 문제를 해결하기 위해서 과거의 비슷한 사례를 참고하는 방법은 매우 타당한 것이며, 경험이나 선례를 적용함으로서 실패할 요인을 줄이고 문제 해결의 질을 높이는 동시에 시간을 단축시킬 수 있다. 본 연구에서는 비서 업무 수행 시 특정 문제 해결에 필요한 정보를 사례기반 추론에 근거하여 현재 문제와 가장 유사한 과거의 사례를 추천하는 시스템(COKRS : Case-based reasoning Office Knowledge Recommender System, 이하 COKRS)을 설계하고 프로토타입을 구축함을 목적으로 한다. 본 연구 결과인 COKRS는 비서직에서 뿐만 아니라 일반 사무영역에서의 지식관리 목적으로도 확대 이용 될 수 있을 것이다.