• 서비스연구
• /
• 제13권1호
• /
• pp.96-107
• /
• 2023

본 연구에서는 모바일 결제 서비스 이용률이 세계에서 가장 높은 중국 이용자들을 대상으로 어떤 이슈에 관심이 있는지를 미래신호 예측 방법론을 이용하여 예측하여 보았다. 이를 위하여 중국의 SNS 사이트로부터 모바일 결제와 연관된 텍스트 데이터를 수집한 후, 문장에서 추출한 키워드들을 키워드 등장 지도 (KEM: Keyword Emergence Map)와 키워드 이슈 지도 (KIM: Keyword Issue Map)를 이용하여 강신호, 약신호, 잠재신호, 그리고 강하지만 증가율이 낮은 신호로 분류하였다. 한 걸음 더 나아가서 본 연구에서는 4가지 종류의 신호를 구체적으로 이해하기 위해서 각 신호와 연관된 텍스트를 추가적으로 정성적인 분석을 실시하였다. 그 결과, 현재 뿐만 아니라 본 연구 기간 동안 키워드 출현 빈도가 빠르게 성장하고 있는 강신호에는 버스, 지하철, 가계부와 같이 중국인들의 일상생활과 관련된 키워드가 많이 포함되어 있음을 발견하였고, 현재에는 자주 등장하지만 강신호와는 달리 증가율이 낮은 신호에는 홍바오 (현금결제), 은행카드와 같이 현금 결제를 대체할 수 있는 다양한 서비스가 언급되었음을 발견하였다. 다른 신호에 비하여 출현 빈도가 저조한 약신호와 잠재신호에는 서비스 규정 변화나 이벤트와 연관된 키워드들이 포함되었다. 본 연구 결과를 통하여 모바일 결제 서비스는 중국 이용자들에게 편리함을 제공하는 것을 넘어서 그들의 일상생활을 크게 변화시켰음을 알 수 있었다. 그리고 신용카드 결제가 보편화되지 않은 중국에서 모바일 결제 서비스는 현금결제를 완전히 대체할 수 있는 서비스로 성장할 가능성이 높음을 알 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제15권6호
• /
• pp.1996-2011
• /
• 2021

To understand a trend is to explore the intricate process of how something or a particular situation is constantly changing or developing in a certain direction. This exploration is about observing and describing an unknown field of knowledge, not testing theories or models with a preconceived hypothesis. The purpose is to gain knowledge we did not expect and to recognize the associations among the elements that were suspected or not. This generally requires examining a massive amount of data to find information that could be transformed into meaningful knowledge. That is, looking through the lens of big-data analytics with an inductive reasoning approach will help expand our understanding of the complex nature of a trend. The current study explored the trend of well-being in South Korea using big-data analytic techniques to discover hidden search patterns, associative rules, and keyword signals. Thereafter, a theory was developed based on inductive reasoning - namely the hook, upward push, and downward pull to elucidate a holistic picture of how big-data implications alongside social phenomena may have influenced the well-being trend.

• 한국시뮬레이션학회논문지
• /
• 제31권3호
• /
• pp.35-44
• /
• 2022

본 연구에서는 양자 컴퓨터 관련 기술 트렌드 분석과 예측을 수행한다. 기존 양자 컴퓨터 기술 분석 관련 연구는 주로 기술 특징을 중심으로 응용 가능 분야에 집중되었다. 본 논문은 시장 중심의 기술 분석과 예측을 위하여 양자 컴퓨터 관련 국내 뉴스 기사를 기반으로 중요하게 다뤄지는 양자 컴퓨터 기술들을 분석하고 미래신호 감지와 예측을 수행한다. 뉴스 기사에서 사용된 단어들을 분석하여 빠르게 변화하는 시장의 변화와 대중의 관심사를 파악한다. 본 논문은 Cha & Chang (2022) 컨퍼런스 발표 자료를 확장했다. 연구는 2019년부터 2021년까지의 국내 뉴스 기사를 수집하여 진행된다. 먼저, 텍스트 마이닝을 통해 주요 키워드를 정리한다. 다음으로, Term Frequency - Inverse Document Frequency(TF-IDF), Key Issue Map(KIM), Key Emergence Map(KEM) 등의 분석을 통해 양자컴퓨터관련 기술을 탐색한다. 마지막으로, 랜덤포레스트, 의사결정나무, 연관분석 등을 통해 미래기술들과 수요 및 공급의 연관성을 파악한다. 연구결과 빈도분석, 키워드 확산도 및 가시성 분석에서 모두 AI의 관심도가 가장 높게 나타났다. 사이버보안의 경우 시간이 지날수록 뉴스기사에서 언급되는 비율이 다른 기술에 비해 압도적으로 높게 나타났다. 또한 양자통신, 내성암호, 증강현실 역시 관심도의 증가율이 높게 나타났다. 따라서 이를 트렌드 기술의 적용에 대한 시장의 기대가 높음을 알 수 있다. 본 연구의 결과는 양자컴퓨터 시장의 관심 분야 파악과 기술 투자 관련 대응체계 구축에 응용될 수 있다.