• 제목/요약/키워드: Keyword Marketing

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빅데이터 기반의 실시간 생체 신호 모니터링을 이용한 분석시스템: 야구 수비능력 측정을 중심으로 (An Analysis System Using Big Data based Real Time Monitoring of Vital Sign: Focused on Measuring Baseball Defense Ability)

  • 오영환
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제13권1호
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    • pp.221-228
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    • 2018
  • 빅데이터(Big data)는 제4차 산업혁명 시대를 맞이하여 과학, 기술, 산업, 사회분야에서 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI), 클라우드(Cloud)와 더불어 공공분야와 민간분야를 아우르는 곳에서 중요한 키워드가 되고 있다. 빅데이터 기반의 서비스는 교통, 기상, 의료, 마케팅 등의 다양한 분야에서 제공되고 있다. 특히 스포츠 분야에서는 병원이나 재활센터가 아닌 훈련이나 일상 생활에서 생체 신호(Vital sign)를 측정할 수 있는 웨어러블 장치(Wearable device)의 등장으로 여러 형태의 생체 신호를 수집, 관리할 수 있게 되었다. 하지만 아직까지 스포츠분야, 즉 야구선수의 훈련(training)과 재활(rehabilitation)을 위한 웨어러블 장치에서 추출된 생체 신호를 가지는 빅데이터에 대한 연구가 활성화되지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 야구선수에 대한 훈련, 특히 내야와 외야 수비선수에 대한 운동량 측정 생체신호를 빅데이터 기반으로 저장하고 분석할 수 있는 시스템에 대한 연구를 제안한다.

A study on the perception of 3D virtual fashion before and after COVID-19 using textmining

  • Cho, Hyun-Jin
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제27권12호
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    • pp.111-119
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    • 2022
  • 본 연구는 빅데이터 분석을 이용하여 코로나19 전후의 3D가상패션에 대한 인식의 변화를 알아보기 위하여 코로나19 발생 전인 2017년 1월1일부터 발생 이후인 2022년 10월30일까지 소셜미디어 네이버, 다음, 구글, 유튜브에서 추출한 3D 가상패션 관련 주요 단어들을 대상으로 텍스톰을 이용하여 빅데이터 자료를 수집하였다. 수집된 단어는 정제 과정을 거친 후 워드클라우드, 단어의 빈도, 연결중심성, 네트워크 시각화와 CONCOR 분석을 실시하였다. 3D 가상패션을 키워드로 32,461개의 단어를 추출하여 분석한 결과 패션, 가상, 기술의 출현빈도와 중심성이 가장 높게 나타났으며 디지털, 디자인, 의상, 활용, 제조의 출현빈도도 높게 나타났다. 이를 통해 3D 가상패션이 기술의 발달과 더불어 산업 전반에 활용되고 있음을 알 수 있었다. 특히 코로나19 이후 가장 부각되는 주요 단어는 메타버스와 3D 교육으로서 패션산업에서의 요구도가 높게 나타나고 있다.

주제가이드 개선을 위한 대학생의 학술정보탐색행태 연구: C 대학을 중심으로 (A Study on the Academic Information Seeking Behavior of University Students to Improve Subject Guide: Focusing on C University)

  • 김아현;이승민
    • 정보관리학회지
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    • 제40권3호
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    • pp.55-76
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    • 2023
  • 본 연구는 대학도서관의 주제가이드 개발 및 개선을 위한 고려사항을 도출하기 위해 대학도서관의 주 이용자인 대학생을 중심으로 학술정보 탐색행태를 분석하였다. 분석 결과, 대학생들은 자신의 주관적 정보탐색능력 수준을 높게 평가하고 있었으나, 구체적인 검색어의 설정을 어려워하는 것으로 나타났다. 학술정보 이용 목적은 구체적이며, 하나의 데이터베이스에서 모든 정보탐색행위를 수행하고자 하는 경향을 보이고 있다. 또한 정보자원 선택 시 신뢰성, 적합성, 최신성을 주로 고려하고 있으며, 대학도서관 및 주제가이드에 대한 인식은 전반적으로 낮게 나타났으나 이에 대한 신뢰성은 높은 것으로 분석되었다. 이를 기반으로 향후 대학도서관에서 주제가이드를 개발하거나 개선할 때는 구체적인 정보탐색 목적에 따른 정보원 분류, 정보자원의 유형별 구성, 정보자원 선택 기준 관련 설명 요소 기술, 종합 데이터베이스에 대한 안내, 주제 키워드 추천, 도서관 마케팅 및 내부 기관과의 긴밀한 협업 관계를 고려하는 것이 필요하다.

Research Trends Analysis on ESG Using Unsupervised Learning

  • Woo-Ryeong YANG;Hoe-Chang YANG
    • 융합경영연구
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    • 제11권3호
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    • pp.47-66
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    • 2023
  • Purpose: The purpose of this study is to identify research trends related to ESG by domestic and overseas researchers so far, and to present research directions and clues for the possibility of applying ESG to Korean companies in the future and ESG practice through comparison of derived topics. Research design, data and methodology: In this study, as of October 20, 2022, after searching for the keyword 'ESG' in 'scienceON', 341 domestic papers with English abstracts and 1,173 overseas papers were extracted. For analysis, word frequency analysis, word co-occurrence frequency analysis, BERTopic, LDA, and OLS regression analysis were performed to confirm trends for each topic using Python 3.7. Results: As a result of word frequency analysis, It was found that words such as management, company, performance, and value were commonly used in both domestic and overseas papers. In domestic papers, words such as activity and responsibility, and in overseas papers, words such as sustainability, impact, and development were included in the top 20 words. As a result of analyzing the co-occurrence frequency of words, it was confirmed that domestic papers were related mainly to words such as company, management, and activity, and overseas papers were related to words such as investment, sustainability, and performance. As a result of topic modeling, 3 topics such as named ESG from the corporate perspective were derived for domestic papers, and a total of 7 topics such as named sustainable investment for overseas papers were derived. As a result of the annual trend analysis, each topic did not show a relatively increasing or decreasing tendency, confirming that all topics were neutral. Conclusions: The results of this study confirmed that although it is desirable that domestic papers have recently started research on consumers, the subject diversity is lower than that of overseas papers. Therefore, it is suggested that future research needs to approach various topics such as forecasting future risks related to ESG and corporate evaluation methods.

Multidisciplinary Research Analysis on Virtual Wear -Focusing on Domestic Research-

  • Su-Joung Cha
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제29권6호
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    • pp.183-192
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    • 2024
  • 본 연구는 가상의류를 키워드로 하여 국내에서 이루어지고 있는 가상의류 관련 연구를 수집한 후, 가상의류 분야의 연구시기, 내용, 방법 등 연구 동향을 파악하고자 하였다. 이를 통해 향후 가상의류 관련 연구의 진행 방향을 제시하고자 하였다. 가상의류 관련 학술지와 학위논문의 학문분야를 분석한 결과, 패션 분야가 가장 많고, 다음으로 자연과학 분야, 예술 분야의 순으로 나타났다. 가상의류 관련 연구의 연도별 분포는 2000년 이후 점차 증가하다가 2016년에서 2020년 사이 감소하고, 코로나 펜데믹 이후 증가하는 경향을 나타냈다. 가상의류 연구내용은 마케팅이 가장 많고, 다음으로 가상착의, 디자인, 소재, 시스템 등이 있었다. 가상의류 관련 연구방법은 실험 연구가 가장 많고 다음으로 조사연구, 개발 연구의 순이었다. 향후 패션 관련 시스템 개발 연구, 가상 의류의 실효성 검증에 관한 연구가 진행되어야 할 것으로 생각된다. 또, 국외의 가상의류 연구 동향에 대한 분석이 필요할 것으로 사료된다.

텍스트마이닝 기반의 효율적인 장소 브랜드 이미지 강도 측정 방법 (An Efficient Estimation of Place Brand Image Power Based on Text Mining Technology)

  • 최석재;전종식;비스워스 수브르더;권오병
    • 지능정보연구
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    • 제21권2호
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    • pp.113-129
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    • 2015
  • 장소 브랜딩은 특정 장소에 대한 의미 부여를 통해 장소성의 정체성 및 공동가치를 생성하며 가치 창출을 하는데 중요한 활동이며, 장소 브랜드에 대한 이미지 파악을 통해 이루어진다. 이에 마케팅, 건축학, 도시건설학 등 여러 분야에서는 인상적인 장소 브랜드의 이미지를 구축하기 위하여 많은 노력을 기울이고 있다. 하지만 설문조사를 포함한 대면조사 방법은 대부분 주관적인 작업이며 측정에 많은 인력 또는 고도의 전문 인력이 소요되어 고비용을 발생시키므로 보다 객관적이면서도 비용효과적인 브랜드 이미지 조사 방법이 필요하다. 이에 본 논문은 텍스트마이닝을 통하여 장소 브랜드의 이미지 강도를 객관적이고 저비용으로 얻는 방법을 찾는 것을 목적으로 한다. 제안하는 방법은 장소 브랜드 이미지를 구성하고 있는 요인과 그 키워드들을 관련 웹문서에서 추출하며, 추출된 정보를 통해 특정 장소의 브랜드 이미지 강도를 측정하는 방법이다. 성능은 안홀트 방법에서 평가에 사용하는 전세계 50개 도시 이미지 인덱스 순위와의 일치도로 검증하였다. 성능 비교를 위해 임의로 순위를 매기는 방법, 안홀트의 설문방식대로 일반인이 평가하는 방법, 본 논문의 방법을 사용하되 안홀트의 방법으로 학습한 것으로 유의한 것으로 추정되는 평가 항목만을 반영하는 방법과 비교하였다. 그 결과 제안된 방법론은 정확성, 비용효율성, 적시성, 확장성, 그리고 신뢰성 측면에서 우수함을 보일 수 있었다. 따라서 본 연구에서 제안한 방법론은 안홀트 방식에 상호 보완적으로 사용될 수 있을 것이다. 향후에는 장소 브랜드 이미지를 형성하는 속성 별로 등장횟수를 계산 한 후에 장소 브랜드에 대한 태도, 연상, 그리고 브랜드 자산과의 인과관계를 자동으로 파악할 수 있는 부분까지 구현하고 실증적 실험을 할 예정이다.

인구통계특성 기반 디지털 마케팅을 위한 클릭스트림 빅데이터 마이닝 (Clickstream Big Data Mining for Demographics based Digital Marketing)

  • 박지애;조윤호
    • 지능정보연구
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    • 제22권3호
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    • pp.143-163
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    • 2016
  • 인구통계학적 정보는 디지털 마케팅의 핵심이라 할 수 있는 인터넷 사용자에 대한 타겟 마케팅 및 개인화된 광고를 위해 고려되는 가장 기초적이고 중요한 정보이다. 하지만 인터넷 사용자의 온라인 활동은 익명으로 행해지는 경우가 많기 때문에 인구통계특성 정보를 수집하는 것은 쉬운 일이 아니다. 정기적인 설문 조사를 통해 사용자들의 인구통계특성 정보를 수집할 수도 있지만 많은 비용이 들며 허위 기재 등과 같은 위험성이 존재한다. 특히, 모바일 환경에서는 대부분의 사용자들이 익명으로 활동하기 때문에 인구통계특성 정보를 수집하는 것은 더욱 더 어려워지고 있다. 반면, 인터넷 사용자의 온라인 활동을 기록한 클릭스트림 데이터는 해당 사용자의 인구통계학적 정보에 활용될 수 있다. 특히, 인터넷 사용자의 온라인 행위 특성 중 하나인 페이지뷰는 인구통계학적 정보 예측에 있어서 중요한 요인이 된다. 본 연구에서는 기존 선행 연구를 토대로 클릭스트림 데이터 분석을 통해 인터넷 사용자의 온라인 행위 특성을 추출하고 이를 해당 사용자의 인구통계학적 정보 예측에 사용한다. 또한, 1)의사결정나무를 이용한 변수 축소, 2)주성분분석을 활용한 차원축소, 3)군집분석을 활용한 변수축소의 방법을 제안하고 실험에 적용함으로써 많은 설명변수를 이용하여 예측 모델 생성 시 발생하는 차원의 저주와 과적합 문제를 해결하고 예측 모델의 정확도를 높이고자 하였다. 실험 결과, 범주의 수가 많은 다분형 종속변수에 대한 예측 모델은 모든 설명변수를 사용하여 예측 모델을 생성했을 때보다 본 연구에서 제안한 방법론들을 적용했을 때 예측 모델에 대한 정확도가 향상됨을 알 수 있었다. 본 연구는 클릭스트림 분석을 통해 추출된 인터넷 사용자의 온라인 행위는 해당 사용자의 인구통계학적 정보 예측에 활용 가능하며, 예측된 익명의 인터넷 사용자들에 대한 인구통계학적 정보를 디지털 마케팅에 활용 할 수 있다는데 의의가 있다. 또한, 제안 방법론들을 통해 어느 종속변수에 대해 어떤 방법론들이 예측 모델의 정확도를 개선하는지 확인하였다. 이는 추후 클릭스트림 분석을 활용하여 인구통계학적 정보를 예측할 때, 본 연구에서 제안한 방법론을 사용하여 보다 높은 정확도를 가지는 예측 모델을 생성 할 수 있다는데 의의가 있다.

빅데이터를 통한 내국인의 '한식' 인식 연구 : 텍스트마이닝과 의미연결망 중심으로 (A study on the Domestic Consumer's Perception of "Hansik" with Big Data Analysis : Using Text Mining and Semantic Network Analysis)

  • 박경원;윤희경
    • 한국융합학회논문지
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    • 제11권6호
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    • pp.145-151
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    • 2020
  • 한국의 국가 브랜드 중 하나인 '한식'에 대한 내국인 소비자 인식 파악을 위해 검색어 '한식'으로 데이터 수집을 진행하였다. 분석 프로그램 텍스톰(Textom3.5)을 사용하여 2018년 11월 1일부터 2019년 10월 31일까지의 네이버 블로그와 뉴스 데이터를 수집하였다. 빈도 분석과 TF-IDF 분석 결과, 한식의 인식에서 '뷔페'가 가장 중요한 부분을 차지했다. 스타 셰프의 방송 콘텐츠가 한식의 인식에 영향을 미치고 있었으며, '퓨전화'와 '고급화' 등 한식에 대한 인식이 비단 전통성에 머무르고 있지만은 않음을 알 수 있었다. UCINET6와 NetDraw를 활용한 CONCOR 분석 결과, 다양한 식문화의 클러스터, 방송에 출연한 고급 레스토랑의 클러스터, 한식 브랜드 클러스터, 한식 뷔페의 클러스터가 형성되었다. 한식의 연상 이미지 강화를 위한 방안으로 뷔페 메뉴의 다양성을 차용한 한식 개발, 고급화된 한식 홍보를 위한 미디어 노출, 간편식 수요에 대한 마케팅적 시각과 콘텐츠 개발을 제안하는 바이다.

셀슈머(Sell-sumer)로 진화한 인플루언서의 새로운 유형과 소셜미디어에서의 세일즈 전략 (Sell-sumer: The New Typology of Influencers and Sales Strategy in Social Media)

  • 신하진;김수림;홍만의;황봄님;양희동
    • 지식경영연구
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    • 제22권4호
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    • pp.217-235
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    • 2021
  • 전 세계 인구의 49%가 소셜미디어 플랫폼을 사용하면서 소셜미디어 내에서의 소통과 콘텐츠 공유가 그 어느때보다 활발해지고 있다. 이러한 환경 속에서 1인미디어 시장이 빠른 속도로 성장하고 여론을 형성하면서 셀슈머(Sell-summer)라는 새로운 트렌드가 등장했다. 본 연구는 인플루언서의 상업적/비상업적 키워드의 주제 집중도와 상업적 포스팅의 비율이 매출에 미치는 영향 분석하여 제품 카테고리별 인플루언서의 새로운 유형을 정의하였다. 이는 소셜미디어 내에서 활동하는 인플루언서가 셀슈머로 변모하며 구사하는 새로운 세일즈 전략에 도움이 될 것으로 희망한다. 본 연구의 방법은 파이썬 환경에서 인플루언서의 상업적/비상업적 포스팅으로 분류하고, 이를 KoNLPy를 이용하여 텍스트 마이닝 한 후 FastText 기반 단어 간의 유사도를 계산하였다. 그 결과, 인플루언서의 상업적 포스팅의 키워드 주제 집중도가 높을수록(narrow) 매출이 높아진다는 것을 확인하였다. 또한, 군집분석을 통해 제품 카테고리별 인플루언서 유형을 4가지로 분류하고 매출에 따른 집단 간의 차이가 유의함을 확인하였다. 즉, 본 연구의 시사점은 소셜미디어에서 활동하는 인플루언서들과 이를 마케팅 도구로 활용하고자 하는 마케터들에게 소셜미디어 세일즈 전략의 실증적인 해법을 제시할 수 있을 것이다.

소셜미디어 빅데이터의 개체명 인식을 활용한 옥외 힐링 장소 인식 분석 (Outdoor Healing Places Perception Analysis Using Named Entity Recognition of Social Media Big Data)

  • 성정한;이경진
    • 한국조경학회지
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    • 제50권5호
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    • pp.90-102
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    • 2022
  • 최근 힐링에 대한 관심이 증가함에 따라 힐링을 콘셉트로 하는 옥외 공간이 조성되고 있다. 보다 전문적이고 심층적인 옥외 힐링 장소 계획·설계·디자인을 위해 88,155건의 블로그 게시글 텍스트 데이터를 개체명 인식하여 텍스트 마이닝을 진행했다. 옥외 힐링 장소의 인식과 특징을 파악을 위해 출현 빈도 분석과 응집 분석을 진행하였다. 선행연구 고찰을 통해 힐링 장소의 6가지 요소를 도출하였으며, 시간과 인원을 추가한 총 8가지 요소를 통해 인식과 특성을 살펴보았다. 분석 결과 사람들은 힐링 장소를 방문하는 데 있어 장소적요소, 시간적요소, 사회적요소, 활동요소를 인원, 식물, 색상·형태, 심리적 요소보다 중요하게 생각하였다. 상위 출현 키워드를 통해 여러 가지 인식과 특성을 파악할 수 있었다. 응집 분석 결과를 통해 장소적요소, 시간적요소, 사회적요소의 키워드들이 응집되어 나타나 주로 어떤 장소, 어떤 시간대, 누구와 함께 방문하는지 구체적으로 살펴볼 수 있었다. 연구를 통해 실제 사람들이 작성한 인식 데이터를 대량 분석하여 힐링 장소의 인식과 특성을 도출하였으며, 계획과 마케팅적으로 활용할 수 있는 구체적인 요소가 나타남을 확인했다.