• 스마트미디어저널
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• 제12권6호
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• pp.15-26
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• 2023

COVID-19 팬데믹 영향으로 대면 소통이 어려워지면서 비대면 소통의 영향을 파악하는 연구가 진행되고 있으나 메신저 애플리케이션 리뷰를 통해 이를 살펴본 연구는 미비하다. 본 연구는 구글 플레이 스토어 내의 메신저 애플리케이션 리뷰 데이터를 수집하여 LDA(Latent Dirichlet Allocation)토픽 모델링을 통해 팬데믹의 영향을 파악하고, 이에 따른 서비스 전략 방안을 제시하고자 한다. 연구에서는 팬데믹이 시작된 시점과 사용자가 부여한 평점을 기준으로 데이터를 분류하였다. 분석 결과 주로 중장년층이 메신저를 사용하는 것으로 나타났으며, 팬데믹 이후에는 가족과의 소통이 증가한 것으로 확인되었다. 사용자들은 애플리케이션의 업데이트에 대해 불만을 표현하였으며, 변화에 대한 적응이 어려움을 보였다. 이에 업데이트 주기를 조정하고 사용자들의 의견을 적극 수용하는 개발접근이 필요하다. 또한, 직관적이고 간편한 사용자 인터페이스(UI)를 제공한다면 사용자 만족도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 서비스연구
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• 제13권4호
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• pp.191-205
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• 2023

인공 지능 (AI), 특히 텍스트 생성 서비스 분야에서의 발전은 두드러지게 나타나고 있으며, AI-as-a-Service (AIaaS) 시장은 2028년까지 550억 달러에 달할 것으로 예상된다. 본 연구는 합성 텍스트 미디어 소프트웨어의 품질 요소를 탐구하였으며, 이를 위해 ChatGPT, Writesonic, Jasper, 그리고 Anyword와 같은 산업의 주요 서비스에 주목하였다. 소프트웨어 평가 플랫폼에서 수집된 4,000개 이상의 리뷰를 바탕으로, Gensim 라이브러리를 활용한 잠재 디리클레 할당 (LDA) 주제 모델링 기법을 적용하였다. 이 분석을 통해 11개의 주제가 도출되었다. 이후 이 주제들을 AICSQ 및 AISAQUAL과 같은 기존 논문에서 다루었던 AI 서비스 품질 차원과 비교 분석하였다. 리뷰에서는 가용성 및 효율성과 같은 차원이 주로 강조되었으며, 이전 연구에서 중요하게 여겨졌던 사람다움과 같은 요소는 본 연구에서 강조되지 않았다. 이러한 결과는 AI 서비스의 본질적 특성, 즉 사용자와의 직접적인 상호작용보다 의미론적 이해에 더 중점을 둔다는 특성 때문으로 해석된다. 본 연구는 단일 리뷰 원천 및 평가자들의 인구 통계의 특정성과 같은 잠재적 편향을 인정하며, 향후 연구 방향으로는 이러한 품질 차원이 사용자 만족도에 어떻게 영향을 미치는지, 그리고 개별 차원이 전체 평점에 어떻게 영향을 미치는지에 대한 깊은 분석을 제안한다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권8호
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• pp.9-17
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• 2023

정보통신의 발달과 스마트 기기의 발전 및 보급 향상은 관광 형태의 변화를 야기하였고, 이후 스마트 관광이라는 개념이 등장하였다. 이에 스마트 관광 정책 및 설문에 관한 연구가 진행되고 있으나 애플리케이션 리뷰에 관한 연구는 미비한 편이다. 본 연구는 구글 플레이 스토어 내 스마트 관광 분야의 대표적인 애플리케이션인 트립어드바이저 애플리케이션 리뷰 데이터를 수집하여 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 토픽 모델링을 통해 사용 용도와 사용자 만족을 파악하고자 한다. 분석 결과 4개의 토픽이 도출되었으며 2개의 토픽에서는 긍정적인 평가를 나머지 2개의 토픽에서는 부정적인 평가를 하고 있었다. 사용자들은 해당 애플리케이션의 숙박 및 관광 명소 추천 시스템에 만족하고 있음을 알 수 있었으며 검색 시 설정한 필터가 적용되지 않거나 업데이트 후 리뷰가 게시되지 않음에 불편을 겪고 있음을 알 수 있었다. 이에 다양한 추천 카테고리를 애플리케이션에 추가하여 사용자에게 다양한 경험을 제공하는 것이 만족도 향상에 도움이 될 것으로 기대된다. 또한 필터 기능을 포함한 애플리케이션 문제를 파악하여 애플리케이션 환경 점검과 해당 기능 오류 개선을 한다면 사용자 만족도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제30권2호
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• pp.19-30
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• 2023

This study aims to analyze service improvement and success factors of electric scooter sharing service companies by using text mining after collecting reviews of shared electric scooter service applications among various models of sharing economy. In this study, the factors of satisfaction and dissatisfaction of service users were identified using the term frequency inverse document frequency (TF-IDF) technique, and topics for each keyword were extracted using the Latent Dirichlet Allocation (LDA) Topic Modeling technique. According to the analysis results, the main topics were entertainment, safety, service area, application complaints, use complaints, convenience, and mobility. Using the analysis results of this study, employees and researchers of electric scooter sharing service companies will be able to contribute to the improvement and success of related services.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.115-126
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• 2022

본 연구는 국내 모바일 뱅킹 애플리케이션에 대한 이용자 리뷰 데이터에 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 중요도-만족도 분석을 시도하고, 개선의 우선순위를 도출하는 것을 목적으로 한다. 분석에는 구글 플레이스토어에서 국내 시중은행(국민은행, 신한은행, 우리은행, 하나은행), 지역은행(경남은행, 부산은행), 인터넷 은행(카카오뱅크, 케이뱅크, 토스)의 모바일 뱅킹 애플리케이션에 대한 이용자 리뷰 데이터를 활용하였으며, 주요 속성 도출 및 각 속성에 대한 중요도와 만족도 측정을 위해 토픽 모델링, 빈도분석 및 감성분석을 진행하였다. 분석 결과 '인증서비스', '기능 개선', '로그인', '속도/연결성', '시스템/업데이트' 그리고 '뱅킹서비스'가 이용자들이 모바일 뱅킹 애플리케이션을 사용할 때 느끼는 중요도가 상대적으로 높은 속성임에도 불구하고 그 만족도가 평균 수준에 미치지 못해 개선이 시급한 속성으로 나타났다.

• 경영정보학연구
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• 제22권2호
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• pp.77-99
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• 2020

스마트 스피커는 인공지능을 활용하여 음악, 일정, 날씨, 상품 등 다양한 정보와 콘텐츠들을 검색, 이용할 수 있는 대화형 음성 기반 서비스를 제공하는 기기이다. 인공지능 기술은 데이터가 축적될수록 이를 활용하여 더욱 정교하고 최적화된 서비스를 이용자에게 제공한다. 따라서 스마트 스피커 제조사들은 초기에 공격적인 마케팅을 통해 플랫폼 구축에 힘썼다. 하지만 스마트 스피커의 사용빈도는 월 1회 미만이 전체의 3분의 1 이상을 차지하고, 사용자 만족도도 49%에 그치는 것으로 나타났다. 이에 지속적인 이용활성화와 만족도 증진을 위해 스마트 스피커의 사용자 경험을 강화할 필요성이 대두되었다. 이에 본 연구에서는 스마트 스피커의 사용자 경험을 분석하고, 이를 바탕으로 스마트 스피커의 사용자 경험 강화 방안을 제시하고자 한다. 본 연구는 사용자가 직접 작성한 실제 리뷰 데이터를 수집하여 스마트 스피커 사용자 경험 차원을 기반으로 분석 결과를 해석했다는 점에서 의의가 있다. 또한 스마트 스피커 사용자 경험 차원을 개발하여 텍스트 마이닝 결과를 해석한 것에서 학술적 의의가 있다. 본 연구 결과를 통해 스마트 스피커 제조사에게 실무적으로 사용자 경험 강화를 위한 전략을 제안할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.185-209
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• 2023

4차 산업혁명의 도래와 함께 다양한 기술이 주목을 받고 있다. 4차 산업혁명과 관련된 기술로는 IoT(Internet of Things), 빅데이터, 인공지능, VR(Virtual Reality), 3D 프린터, 로봇공학 등이 있으며 이러한 기술은 종종 융합된다. 특히 로봇 분야는 빅데이터, 인공지능, VR, 디지털 트윈과 같은 기술과 결합할 것으로 기대된다. 이에 따라 로봇을 활용한 연구가 다수 진행되고 있으며 유통, 공항, 호텔, 레스토랑, 교통 분야 등에 적용되고 있다. 이러한 상황에서 인간-로봇 상호작용에 대한 연구가 주목을 받고 있지만 아직 만족할 만한 수준에는 이르지 못하고 있다. 하지만 완벽한 의사소통이 가능한 로봇에 대한 연구가 꾸준히 이루어지고 있고 이는 인간의 감정노동을 대신할 수 있을 것으로 기대된다. 따라서 현재의 인간-로봇 상호작용 기술을 비즈니스에 적용할 수 있는지에 대한 논의가 필요하다. 이를 위해 본 연구는 첫째, 인간로봇 상호작용 기술의 동향을 살펴본다. 둘째, LDA(Latent Dirichlet Allocation) 토픽모델링과 BERTopic 토픽모델링 방법을 비교한다. 연구 결과, 1992년~2002년 간의 연구에서는 인간-로봇 상호작용에 대한 개념과 기초적인 상호작용에 대해 논의되고 있었다. 2003년~2012년에는 사회적 표현에 대한 연구가 많이 진행되었으며 얼굴검출, 인식 등과 같이 판단과 관련된 연구도 수행되었다. 2013년~2022년에는 노인 간호, 교육, 자폐 치료와 같은 서비스 토픽들이 등장하였으며, 사회적 표현에 대한 연구가 지속되었다. 그러나 아직까지 비즈니스에 적용할 수 있는 수준에는 이르지 못한 것으로 보인다. 그리고 LDA토픽모델링과 BERTopic 토픽모델링 방법을 비교한 결과 LDA에 비해 BERTopic이 더 우수한 방법임을 확인하였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제53권3호
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• pp.455-477
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• 2022

본 연구는 정보활용교육의 주요 토픽과 사서교사 역량 강화를 위해 실시되고 있는 교원능력개발 평가지표의 비교·분석을 통해서 사서교사가 적절한 요소를 통해 평가가 이루어지고 있는지 분석하였다. 이를 위해 1995년부터 2022년 5월까지 문헌정보학 분야 4대 학술지에서 출판된 정보활용교육 관련 논문들을 수집하여 LDA 토픽모델링을 실시하였다. 토픽모델링 결과 20개의 토픽 중 정보활용교육(T10)이 12.0%로 가장 활발하게 논의되고 있음을 알 수 있으며, 도서관 활용수업(T2) 10.4%, 이용자 서비스(T3) 8.8%가 그다음 순으로 나타났다. 반면 독서토론(T7) 3.3%, 독서교육(T19) 2.9%, 인력 관리(T13) 2.1%, 사서교사 직무 만족도(T17) 2.1% 등은 정보활용교육 토픽모델링에서 저조한 토픽들로 나타났다. 또한 학교도서관 사서교사의 수업모형개발(T1)과 교육과정 개발(T20)은 사서교사가 협업수업과 정보활용교육을 진행함에 있어서 필수적으로 수행하는 과정임에도 불구하고 현행 교원능력개발 평가지표에는 고유한 평가지표로 반영되어 있지 않는 것으로 나타났다. 이에 본 연구에서는 교원능력개발평가 사서교사 평가지표 '교육 및 수업 지원' 요소에 '수업모형 및 교육과정 개발'을 추가 평가지표로 제안하였다.