• 한국과학예술포럼
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• 제20권
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• pp.455-464
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• 2015

최근 미래 사회의 창조적 인재를 양성해야할 한국의 디자인 교육의 발전에 대한 인식이 확대되면서 다양한 지원 및 육성전략이 제시되고 있다. 본 연구는 창의적 인재양성을 위한 디자인 교육의 동양성 기반의 새로운 디자인 교육 플랫폼을 제안한다. 창의적 인재 양성의 경쟁력을 갖기 위해서는, 창의적인 인재상을 양성할 수 있는 시스템 및 교육 프로그램의 지원이 필요하다. 본 연구의 목적은 디자인 교육의 방향전환을 위한 새로운 플랫폼을 제시하고, 그 구체적인 방안을 모색하는 것이다. 연구방법은 다음과 같은 순서로 기술한다. 첫째, 연구의 배경 및 범위에 관해 기술하였다. 문헌조사와 한국디자인 교육의 위기의 현황을 (한국 산업 통계 조사)를 기초로 현재 현황과 특성을 기술하였다. 둘째, 정보화 시대에 사라지게 될 교육 및 디자인 교육방향 전환과 새로운 플랫폼에 관해 기술하였다. 현재는 지식기반 산업 성장전략을 우선시하는 전략으로 변화됨을 기술하였다. 셋째, 6가지 미래 인재의 조건과 아시아적 사고와 가치지향으로 바뀌는 상황에서 미래 디자인 교육이 동양성 기반의 창의력이 중심이 되어야 하고, 그를 위해서 어떠한 방안을 모색해야 할지를 서술하였다. 대학의 교육의 방향과 프로그램의 구성안을 구체적인 방안을 모색함을 중심으로 제안하였다. 넷째, 본 연구에서 기술한 내용을 중심으로 디자인 클러스터의 네트워크를 통한 실천방향을 종합적으로 기술하고 시사점을 도출하였다. 결론적으로 최근 동양성 기반의 정신을 중심으로 한국 디자인교육의 스스로의 정체성을 찾고 디자인 교육프로그램에서 경쟁력을 확보할 수 있는 방안을 제시하였다. 확보방안은 네트워크의 통합적인 시스템 혁신이다. 디자인 클러스터, 대학, 디자이너, 스튜디오, 정책 기관, 디자인 단체, 기업, 미디어, 페어를 적극적으로 활용하여 지속가능한 교육시스템 및 실천적 방법을 제시한다.

• 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.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.57-73
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• 2021

ICT 인프라의 이상탐지를 통한 유지보수와 장애 예방이 중요해지고 있다. 장애 예방을 위해서 이상탐지에 대한 관심이 높아지고 있으며, 지금까지의 다양한 이상탐지 기법 중 최근 연구들에서는 딥러닝을 활용하고 있으며 오토인코더를 활용한 모델을 제안하고 있다. 이는 오토인코더가 다차원 다변량에 대해서도 효과적으로 처리가 가능하다는 것이다. 한편 학습 시에는 많은 컴퓨터 자원이 소모되지만 추론과정에서는 연산을 빠르게 수행할 수 있어 실시간 스트리밍 서비스가 가능하다. 본 연구에서는 기존 연구들과 달리 오토인코더에 2가지 요소를 가미하여 이상탐지의 성능을 높이고자 하였다. 먼저 다차원 데이터가 가지고 있는 속성별 특징을 최대한 부각하여 활용하기 위해 멀티모달 개념을 적용한 멀티모달 오토인코더를 적용하였다. CPU, Memory, network 등 서로 연관이 있는 지표들을 묶어 5개의 모달로 구성하여 학습 성능을 높이고자 하였다. 또한, 시계열 데이터의 특징을 데이터의 차원을 늘리지 않고 효과적으로 학습하기 위하여 조건부 오토인코더(conditional autoencoder) 구조를 활용하는 조건부 멀티모달 오토인코더(Conditional Multimodal Autoencoder, CMAE)를 제안하였다. 제안한 CAME 모델은 비교 실험을 통해 검증했으며, 기존 연구들에서 많이 활용된 오토인코더와 비교하여 AUC, Accuracy, Precision, Recall, F1-score의 성능 평가를 진행한 결과 유니모달 오토인코더(UAE)와 멀티모달 오토인코더(Multimodal Autoencoder, MAE)의 성능을 상회하는 결과를 얻어 이상탐지에 있어 효과적이라는 것을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제19권1호
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• pp.57-77
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• 2013

소셜 미디어는 모바일 어플리케이션과 웹에서 가장 많이 사용되는 미디어 중 하나이다. Nielsen사의 보고서에 따르면 소셜 네트워크 서비스와 블로그가 온라인 사용자의 주 활동 공간으로 사용되고 있으며, 미국인 중에서 온라인 활동이 왕성한 5명의 사용자중 4명은 매일 소셜 네트워크 서비스와 블로그를 방문하고 온라인 활동 시간의 23%를 소비한다고 집계하고 있다. 미국의 인터넷 사용자들은 야후, 구글, AOL 미디어 네트워크, 트위터, 링크드인 등과 같은 소셜 네트워크 서비스중 페이스북에서 가장 많은 시간을 소비한다. 최근에는 대부분의 회사들이 자신의 특정 상품에 대하여 "페이스북 페이지(Facebook Page)"를 생성하고 상품에 대한 프로모션을 진행한다. 페이스북에서 제공되는 "좋아요" 옵션은 페이스북 페이지를 통해 자신이 관심을 가지는 상품(아이템)을 표시하고 그 상품을 지지할 수 있도록 한다. 많은 영화를 제작하는 영화 제작사들도 페이스북 페이지와 "좋아요" 옵션을 이용하여 영화 프로모션과 마케팅에 이용한다. 일반적으로 다수의 스트리밍 서비스 제공업들도 영화와 TV 프로그램을 즐기며 볼 수 있는 서비스를 사용자들에게 제공한다. 이 서비스는 일반 컴퓨터와 TV 등의 단말기에서인터넷을 통해 영화와 TV 프로그램을 즉각적으로 제공할 수 있다. 스트리밍 서비스의 선두 주자인 넷플릭스는 미국, 라틴 아메리카, 영국 그리고 북유럽 국가 등에 3천만 명 이상의 스트리밍 사용자가 가입되어 있다. 또한 넥플릭스는 다양한 장르로 구성된 수백만 개의 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있다. 하지만 수많은 콘텐츠로 인해 사용자들은 자신이 선호하는 장르에 관련된 영화와 TV 프로그램을 찾기 위해 많은 시간을 소비해야 된다. 많은 연구자들이 이러한 사용자의 불편함을 줄이기 위해 아이템에 대한 사용자가 보지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 높은 예측값을 갖는 아이템을 사용자에게 제공하기 위한 추천 시스템을 적용하였다. 협업적 여과 방법은 추천 시스템을 구축하기 위해 가장 많이 사용되는 방법이다. 협업적 여과 시스템은 사용자들이 평가한 아이템을 기반으로 각 사용자 간의 유사도를 측정하고 목적 사용자와 유사한 성향을 가진 사용자 그룹을 결정한다. 군집된 그룹은 이웃 사용자 집단으로 불리며 이를 이용하여 특정 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 예측 값이 높은 아이템을 목적 사용자에게 추천해 준다. 협업적 여과 방법이 적용되는 분야는 서적, 음악, 영화, 뉴스 및 비디오 등 다양하지만 논문에서는 영화에 초점을 맞춘다. 이 협업적 여과 방법이 추천 시스템 내에서 유용하게 활용되고 있지만 아직 "희박성 문제"와 "콜드 스타트 문제" 등 해결해야 할 과제가 남아있다. 희박성 문제는 아이템의 수가 증가할수록 아이템에 대한 사용자의 로그 밀도가 감소하는 것이다. 즉, 전체 아이템 수에 비해 사용자가 아이템에 대해 평가한 정보가 충분하지 않기 때문에 사용자의 성향을 파악하기 어렵고, 이로 인해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대해서 선호도를 추측하기 어려운 것을 말한다. 이 희박성 문제가 포함된 경우 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자들에게 제공되는 아이템 추천의 질이 떨어지게 된다. 콜드 스타트 문제는 시스템 내에 새로 들어온 사용자 또는 아이템으로 지금까지 한 번도 평가를 하지 않은 경우에 발생한다. 즉, 사용자가 평가한 아이템에 대한 정보가 전혀 포함되어 있지 않거나 매우 적기 때문에 이러한 경우 또한 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도 예측의 정확성이 감소되게 된다. 본 논문에서는 영화 추천 시스템에서 발생될 수 있는 초기 사용자 문제를 해결하기 위하여 사용자가 평가한 영화와 소셜 네트워크 서비스로부터 추출된 사용자 선호 장르를 활용하여 사용자 군집을 형성하고 이를 활용하는 방법을 제안한다. 소셜 네트워크 서비스로부터 사용자가 선호하는 영화 장르를 추출하기 위해 페이스북 페이지의 '좋아요' 옵션을 이용하며, 이 '좋아요' 정보를 분석하여 사용자의 영화 장르 관심사를 추출한다. 페이스북의 영화 페이지는 각 영화를 위한 페이스북 페이지로 구성되고 있으며, 사용자는 자신의 선호도에 따라서 "좋아요" 옵션을 선택할 수 있다. 사용자의 페이스북 정보는 페이스북 그래프 API를 활용하여 추출되고 이로부터 사용자 선호 영화를 알 수 있게 된다. 시스템에서 활용되는 영화 정보는 인터넷 영화 데이터베이스인 IMDb로부터 획득한다. IMDb는 수많은 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있으며, 각 영화에 관련된 배우 정보, 장르 및 부가 정보들을 포함한다. 논문에서는 사용자가 "좋아요" 표시를 한 영화 페이지를 이용하여 IMDb로부터 영화 장르 정보를 가져온다. 그리고 추출된 영화 장르 선호도와 본 시스템에서 제안하는 영화 평가 항목을 이용하여 유사한 이웃 사용자 집단을 구성한 후, 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 높은 예측 값을 갖는 아이템을 사용자에게 추천한다. 본 논문에서 제안한 사용자의 선호 장르 기반의 사용자 군집 기법을 이용한 시스템을 평가하기 위해서 IMDb 데이터 집합을 이용하여 사용자 영화 평가 시스템을 구축하였고 참가자들의 영화 평가 정보를 획득하였다. 페이스북 영화 페이지 정보는 참가자들의 페이스북 계정과 페이스북 그래프 API를 통해 획득하였다. 사용자 영화 평가 시스템을 통해 획득된 사용자 데이터를 제안하는 방법에 적용하였고 추천 성능, 품질 및 초기 사용자 문제를 벤치마크 알고리즘과 비교하여 평가하였다. 실험 평가의 결과 제안하는 방법을 적용한 추천 시스템을 통해 추천의 품질을 10% 향상시킬 수 있었고, 초기 사용자 문제에 대해서 15% 완화시킬 수 있음을 볼 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.45-52
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• 2014

유비쿼터스 시티(유시티)에서는 수많은 비디오 카메라들이 설치된다. 이렇게 설치된 많은 카메라로부터 대용량의 비디오 데이터가 실시간으로 끊임없이 발생하고 유시티의 관리 시스템으로 전달된다. 유시티의 다양한 서비스들을 뒷받침하기 위해서는 이러한 비디오 데이터를 저장하고, 이렇게 저장된 대용량의 비디오 데이터를 분석할 수 있는 방법과 관리 시스템이 요구된다. 그래서, 이 논문에서는 클라우드 컴퓨팅을 기반으로 한 유시티 비디오 관리 시스템을 제안한다. 또한, 근래 주목받고 있는 데이터 병렬처리 프레임워크인 Hadoop MapReduce를 이용하여 이러한 빅데이터 비디오를 분석하는 방법을 제안하고, 이에 따른 우리의 성능 평가를 소개한다.

• 한국조경학회지
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• 제46권1호
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• pp.9-16
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• 2018

조경은 지속가능한 국토 도시 환경 구축을 위해 필수불가결한 전문 분야이다. 조경산업은 국민들의 건강과 복지증진, 도시 활성화와 주거 환경 개선, 일자리 창출 등과 밀접한 관련이 있다. 조경의 다양한 공익적 가치에도 불구하고, 조경서비스의 질적 제고를 위해 전제되어야 할 조경산업의 성장동력은 정체되어 있다. 사업 규모의 영세화, 안정적 생산 유통 체계 부재, 협업 체계 미흡, 신기술 도입 어려움 등의 복합적 문제를 드러내고 있다. 2015년 "조경진흥법" 제정을 통해 조경산업의 집적을 통한 활성화를 지원하기 위해 조경진흥시설과 조경진흥단지 제도를 마련하였으나, 구체적인 운용 방안이 부재한 실정이다. 본 연구는 조경 분야 종사자와 전문가를 대상으로 한 인식조사를 통해 조경분야 발전을 위해 도입된 조경진흥시설과 조경진흥단지 제도의 활성화 방안을 마련하고자 하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 조경분야 종사자들과 전문가들은 조경 산업 진흥을 위한 정책 및 사업의 필요성을 매우 높게 인식하고 있다. 둘째, 조경진흥시설에 적합한 산업 유형은 설계, 유지 관리, 시공 분야가 선정되었다. 조경진흥단지에 적합한 산업 유형은 조경수와 조경시설물 생산 및 유통 분야가 선정되었다. 셋째, 조경진흥시설 지정을 통해 얻게 되는 기대효과로는 '네트워크 확대를 통한 사업기회 증가', 조경진흥단지 지정을 통해 얻게 되는 기대효과로는 '각종 정보 공유 활성화'가 높게 평가되었다. 넷째, 조경진흥시설 지정기준 중에서는 '지자체 조경 산업 규모와 육성 역량'이, 조경진흥단지 지정기준 중에서는 '사업추진계획의 실현가능성'이 가장 중요한 것으로 나타났다. 다섯째, 조경진흥시설 제도 활성화를 위해 필요한 지원방안으로는 '세제 혜택 및 부담금 면제', 조경진흥단지의 경우에는 '유지 관리비 지원'이 중요한 것으로 나타났다.

• 동의생리병리학회지
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• 제26권4호
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• pp.551-556
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• 2012

The database for the oriental medicine had been existed in documentation in past times and it has been developed to the database type for random accesses in the information society. However, the aspects of the database are not so diversified and the database for the bio herbal material exists in widened type dictionary style. It is a situation that the database which handles the in-depth raw herbal medicines is not sufficient in its quantity and quality. Korean wild grape is a deciduous plant categorized into the Vitaceae and it was found experimentally that it has various medical effects. It is one of the medical materials with higher potentiality of academic study and commercialization recently because it has a bigger possibility to be applied into diverse industrial fields including the medical product for health, food and beauty. We constituted the cooperative system among the Muju cluster business group for Korean mountain wild grapes, Physiology Laboratory in Kyung Hee University Oriental Medicine and Medical Classics Laboratory in Kyung Hee University Oriental Medicine with a view to focusing on such potentiality and a database for Korean wild grapes was made a touchstone for establishing the in-depth database for the single bio medical materials. First of all, the literatures based on the North East Asia in ancient times had been categorized into the classical literature (Korean literature published by government organization, Korean classical literature, Chinese classical literature and classical literature fro Korean and Chinese oriental medicine) and modern literature (Modern literature for oriental medicine, modern literature for domestic and foreign herbal medicine) to cover the eastern and western research records and writings related to Korean wild grapes and the text-mining work has been performed through the cooperation system with the Medical Classics Laboratory in Kyung Hee University Oriental Medicine. First of all, the data for the experiment and theory for Korean wild grape were collected for the Medline database controlled by the Parliament Library of USA to arrange the domestic and foreign theses with topic for Korean wild grapes and the network hyperlink function and down load function were mounted for self-thesis searching function and active view based on the collected data. The thesis searching function provides various auxiliary functions and the searching is available according to the diverse searching/queries such as the name of sub species of Korean wild grape, the logical intersection index for the active ingredients, efficacy and elements. It was constituted for the researchers who design the Korean wild grape study to design of easier experiment. In addition, the data related to the patents for Korean wild grape which were collected from European Patent Office in response to the commercialization possibility and the system available for searching and view was established in the same viewpoint. Perl was used for the query programming and MS-SQL for database establishment and management in the designing of this database. Currently, the data is available for free use and the address is as follows. http://163.180.41.43:8011/index.html

• 경영과정보연구
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• 제31권3호
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• pp.223-248
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• 2012

본 연구는 대구경북지역 섬유산업의 경쟁력 회복을 위해 1999년부터 소위 '밀라노프로젝트'로 시작된 대구지역 섬유산업진흥사업을 중심으로 지난 10년간의 대구지역 섬유산업의 정책변화와 지역 섬유산업의 구조변화에 대한 현황분석을 토대로 향후 대구경북지역 섬유산업의 혁신과제를 제안하고자 하였다. 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 1단계 밀라노프로젝트('99-'03)는 기획 수립단계에서부터 섬유산업의 중장기 발전시나리오에 기초한 비전과 전략의 부재로 체계적인 사업기획 및 단위사업 선정이 미흡함으로써 패션어패럴밸리 조성 등 사업의 추진일정이 지연된 문제점이 노출되었지만, 신제품개발지원센터, 염색디자인실용화센터 등 차별화 제품의 개발을 지원할 수 있는 기반을 구축하게 되었다는 점에서 성과의 의의가 있다. 2단계 대구섬유산업진흥사업('04-'08)은 경상북도의 도비 매칭을 통하여 대구경북지역의 광역사업으로 추진되었으며, 기 구축된 인프라를 중심으로 지원된 기술개발지원 사업은 특허출원 등 기술적 성과와 신상품 매출액 비중 증가 등의 경제적 성과가 가시화되고 있는 것으로 나타났다. 아울러 섬유업계는 1990년대 후반부터 한계업체 퇴출, 설비매각 이전 등 고강도의 구조조정이 진행되어 왔으나, 현재 영업중인 섬유업체는 재무구조, 생산성, 수익성 측면에서는 기업의 경영성과가 호전되었다. 산업 구조적인 측면에서는 의류용섬유소재분야에서 산업용섬유소재분야로 구조전환이 이루어지고 있는 것으로 나타났다. 기업의 혁신역량 분석에서는 타 산업과 비교할 때 큰 차이는 없으나, 최고경영자의 기술혁신의지, 기업가 정신, 연구개발 역량과 인적자원분야에서 혁신역량이 다소 떨어지는 것으로 나타났다. 향후 섬유산업의 지속발전을 위한 경쟁력 제고를 위해서는 하이테크 섬유소재와 생활용 섬유분야에 대한 선택과 집중이 필요하며, 향후 물리적 집적기반보다는 신뢰와 협력에 기반한 네트워크를 통해 '혁신 시너지'를 창출할 수 있도록 소프트웨어적 인프라 구축에 보다 집중하여야 할 것이다. 특히 지역 섬유산업이 지역 전략산업으로 선정되어 10년 이상 지속적인 지원을 받아 온 만큼, 이제 전통 주력산업에서 미래 성장산업으로 변모하기 위해서는 기업의 기술혁신의지와 기업가정신에 기초한 기업주도의 '혁신 클러스터'를 반드시 창출해야 할 것이다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제56권5호
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• pp.573-588
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• 2023

본 연구는 2021년 식품소비행태조사 자료를 활용하여 20-50대 소비자들의 식생활라이프스타일(FRL)에 따른 SNS 이용 및 추천정보 활용 (SURU) 정도를 살펴보고, 이러한 FRL과 SURU간의 상호작용이 혼밥 및 방문 외식소비에 있어 어떤 영향을 미치는지를 분석하고자 하였다. 이를 위해 각각의 척도는 요인분석과 K-means 군집분석을 이용해 요인들을 추출하고 군집으로 분류하였으며, FRL에 따른 SURU 특성을 알아보기 위해 복합표본 교차분석과 일변량분석을 실시했으며, 혼밥 정도와 외식정도에 있어 FRL과 SURU의 영향을 알아보기위해 일변량분석을 이용하였다. 그 결과, FRL은 편의성추구, 합리적소비추구, 미식추구의 3가지 요인으로 추출되었으며, 이를 기반으로 합리적소비군, 편의적미식군, 스마트미식군으로 분류되었다. SURU는 한 가지 요인으로 추출되었으며, 점수에 따라 고·중·저 그룹으로 분류되었다. FRL에 따른 SURU 정도 및 SURU 그룹 비율의 차이를 살펴본 결과, 스마트미식군에 있어 점수가 가장 높았으며, SURU 그룹 비율에 있어 저 그룹에서는 합리적소비군, 중 그룹에서는 스마트미식군, 고 그룹에서는 편의적미식군과 스마트미식군이 유사한 수준으로 높게 나타났다. 혼밥에 있어서의 FRL과 SURU의 영향을 분석한 결과, 주효과와 상호작용 효과가 모두 유의하게 나타났다 (p < 0.01, p < 0.001). FRL 그룹 중 합리적소비군을 제외한 나머지 두 군집에서 SURU가 높아질수록 혼밥 정도가 높아졌는데 그 중 편의적미식군에 있어 증가 폭이 더 크게 나타났다. 외식정도에 대한 FRL과 SURU의 주효과와 상호작용 효과 역시 모두 유의하게 나타났다 (p < 0.01, p < 0.001). 모든 FRL 그룹에 있어 SURU 수준이 높아질수록 외식정도가 높게 나타났는데, 특히 합리적소비군에 비해 편의성과 미식성향이 나타나는 두 군집에 있어 더 가파르게 증가한 것으로 나타났다. 그 중에서도 스마트미식군에 있어 SURU 수준에 따라 방문 외식 정도가 더 급격히 증가하였다. 최근의 다변화, 다양화 되고있는 식생활에서 중요한 정보수집 도구이자 강력한 구전 수단인 SNS의 이용자에 대해 심층적으로 분석한 본 연구는 향후 식품 외식 SNS 관련 소비자 행동 연구 및 외식 소비자들의 시장세분화와 SNS를 이용한 마케팅 전략 수립에 있어 중요한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.1-21
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• 2020

인공지능 기술의 급속한 발전과 함께 빅데이터의 상당 부분을 차지하는 비정형 텍스트 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하기 위한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 비즈니스 인텔리전스 분야에서도 새로운 시장기회를 발굴하거나 기술사업화 주체의 합리적 의사결정을 돕기 위한 많은 연구들이 이뤄져 왔다. 본 연구에서는 기업의 성공적인 사업 추진을 위해 핵심적인 정보 중의 하나인 시장규모 정보를 도출함에 있어 기존에 제공되던 범위보다 세부적인 수준의 제품군별 시장규모 추정이 가능하고 자동화된 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 신경망 기반의 시멘틱 단어 임베딩 모델인 Word2Vec 알고리즘을 적용하여 개별 기업의 생산제품에 대한 텍스트 데이터를 벡터 공간으로 임베딩하고, 제품명 간 코사인 거리(유사도)를 계산함으로써 특정한 제품명과 유사한 제품들을 추출한 뒤, 이들의 매출액 정보를 연산하여 자동으로 해당 제품군의 시장규모를 산출하는 알고리즘을 구현하였다. 실험 데이터로서 통계청의 경제총조사 마이크로데이터(약 34만 5천 건)를 이용하여 제품명 텍스트 데이터를 벡터화 하고, 한국표준산업분류 해설서의 산업분류 색인어를 기준으로 활용하여 코사인 거리 기반으로 유사한 제품명을 추출하였다. 이후 개별 기업의 제품 데이터에 연결된 매출액 정보를 기초로 추출된 제품들의 매출액을 합산함으로써 11,654개의 상세한 제품군별 시장규모를 추정하였다. 성능 검증을 위해 실제 집계된 통계청의 품목별 시장규모 수치와 비교한 결과 피어슨 상관계수가 0.513 수준으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 모형은 의미 기반 임베딩 모델의 정확성 향상 및 제품군 추출 방식의 개선이 필요하나, 표본조사 또는 다수의 가정을 기반으로 하는 전통적인 시장규모 추정 방법의 한계를 뛰어넘어 텍스트 마이닝 및 기계학습 기법을 최초로 적용하여 시장규모 추정 방식을 지능화하였다는 점, 시장규모 산출범위를 사용 목적에 따라 쉽고 빠르게 조절할 수 있다는 점, 이를 통해 다양한 분야에서 수요가 높은 세부적인 제품군별 시장정보 도출이 가능하여 실무적인 활용성이 높다는 점에서 의의가 있다.