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브랜드 선호에 따라 제휴 로열티 프로그램 가입이 가맹점 브랜드 충성도에 미치는 영향 (Effects of Joining Coalition Loyalty Program : How the Brand affects Brand Loyalty Based on Brand Preference)

  • 이진화
    • 한국유통학회지:유통연구
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    • 제17권1호
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    • pp.87-115
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    • 2012
  • 제휴 로열티 프로그램(coalition loyalty program; 이하 CLP라고 한다)이란 하나의 로열티 프로그램 안에 다수의 제휴 기업들이 참여하며, 이들과 독립된 (로열티 프로그램 운영)기업이 관리하는 로열티 프로그램으로 정의된다(Blattberg 등 2008). 본 연구의 목적은 고객의 브랜드에 대한 사전 선호 수준에 따라, CLP가 고객 충성도를 증가시키는 원인과 제휴 네트워크 안의 주체 간 인식의 전이에 차이가 있을 것임을 밝히는 데에 있다. 고객 충성도의 동기는 전환장벽(switching barrier) 관점(Balabanis 등 2006; Colgate와 Lang 2001; Jones 등 2000)에 따라 자발적인 이유(브랜드 매력도)와 비자발적 이유 (브랜드 전환비용)로 설명하였다. CLP안에서 브랜드(비선호)-CLP-브랜드(선호)간 전이효과(spillover effect)는 인지적 일관성(Aaker과 Keller 1990; Hamilton 등 1989)과 정보 통합 이론(Anderson 1981; Simon과 Ruth 1998)을 적용하였다. 연구 결과는 다음 세 가지로 학문적 실무적 의의를 갖는다. 첫째, 브랜드에 대한 사전 태도에 따라 정보처리 경향이 달라진다는 소비자 행동 연구의 견해를 CLP 제휴 상황에서 검증하였다. 고객은 브랜드 선호가 높을수록 자발적 동기를 강화하고, 반대의 경우 비자발적 동기를 강화한다. 둘째, 브랜드에 대한 사전 태도가 해당 브랜드와 연관된 주체 간 인식 전이에 긍정적 조절효과를 함을 검증하였다. 즉 선호 브랜드와 어떤 주체가 연관될 때(비선호 브랜드와 연관된 경우에 비해) 인식의 전이가 더 많이 발생한다. 셋째, 기업이 CLP가입에 대한 전략적 선택을 할 때 마케팅 목적에 따라 고려해야할 사항이 달라진다. 기업의 목적이 충성고객의 유지라면, 로열티 프로그램 자체의 보상 방식과 활용 방식 등이 고려되어야한다. 하지만 목적이 비충성고객의 확보라면, 유명 브랜드의 제휴 여부를 따져야 한다. 또한 기업은 CLP의 효과(브랜드 충성도)에 안주할 것이 아니라 그 원인을 알아야 하는데, 비선호 브랜드처럼 비자발적 동기 강화에 따른 충성도 증가는 장기적으로 바람직하지 못하다는 견해가 있다(Egans 2001).

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상표자산과 구매의도와의 관계에 관한 국제비교연구 - 아시아와 유럽의 의류시장을 중심으로 - (Brand Equity and Purchase Intention in Fashion Products: A Cross-Cultural Study in Asia and Europe)

  • 김경훈;고은주;;;이동해;정홍섭;전병주;문학일
    • 마케팅과학연구
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    • 제18권4호
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    • pp.245-276
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    • 2008
  • 본 연구는 상표자산의 구성요소에 대한 선행요인을 분석하고 이를 토대로 하여 상표자산 구성요소와 상표자산 영향요인간의 관계 그리고 상표자산 구성요소와 구매의도간의 관계를 규명하고 한국과 영국을 중심으로 비교하여 상표자산관리 방안을 도출해보고자 하였다. 연구결과, 정보탐색은 제품지식에 정(+)의 영향을 미치며, 상표태도와 상표지식은 상표 충성도와 상표 가치에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 상표충성도와 상표가치는 구매의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 정보원천의 경우, 한국에서는 제품지식에 정(+)의 영향을 미치고 있는 반면, 영국에서는 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.

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지속적 관여도 및 인지된 위험이 소비자의 온라인 상인선택 프로세스에 미치는 영향에 관한 연구: 요구신뢰 수준 개념을 중심으로 (How Enduring Product Involvement and Perceived Risk Affect Consumers' Online Merchant Selection Process: The 'Required Trust Level' Perspective)

  • 홍일유;이정민;조휘형
    • Asia pacific journal of information systems
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    • 제22권1호
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    • pp.29-52
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    • 2012
  • Consumers differ in the way they make a purchase. An audio mania would willingly make a bold, yet serious, decision to buy a top-of-the-line home theater system, while he is not interested in replacing his two-decade-old shabby car. On the contrary, an automobile enthusiast wouldn't mind spending forty thousand dollars to buy a new Jaguar convertible, yet cares little about his junky component system. It is product involvement that helps us explain such differences among individuals in the purchase style. Product involvement refers to the extent to which a product is perceived to be important to a consumer (Zaichkowsky, 2001). Product involvement is an important factor that strongly influences consumer's purchase decision-making process, and thus has been of prime interest to consumer behavior researchers. Furthermore, researchers found that involvement is closely related to perceived risk (Dholakia, 2001). While abundant research exists addressing how product involvement relates to overall perceived risk, little attention has been paid to the relationship between involvement and different types of perceived risk in an electronic commerce setting. Given that perceived risk can be a substantial barrier to the online purchase (Jarvenpaa, 2000), research addressing such an issue will offer useful implications on what specific types of perceived risk an online firm should focus on mitigating if it is to increase sales to a fullest potential. Meanwhile, past research has focused on such consumer responses as information search and dissemination as a consequence of involvement, neglecting other behavioral responses like online merchant selection. For one example, will a consumer seriously considering the purchase of a pricey Guzzi bag perceive a great degree of risk associated with online buying and therefore choose to buy it from a digital storefront rather than from an online marketplace to mitigate risk? Will a consumer require greater trust on the part of the online merchant when the perceived risk of online buying is rather high? We intend to find answers to these research questions through an empirical study. This paper explores the impact of enduring product involvement and perceived risks on required trust level, and further on online merchant choice. For the purpose of the research, five types or components of perceived risk are taken into consideration, including financial, performance, delivery, psychological, and social risks. A research model has been built around the constructs under consideration, and 12 hypotheses have been developed based on the research model to examine the relationships between enduring involvement and five components of perceived risk, between five components of perceived risk and required trust level, between enduring involvement and required trust level, and finally between required trust level and preference toward an e-tailer. To attain our research objectives, we conducted an empirical analysis consisting of two phases of data collection: a pilot test and main survey. The pilot test was conducted using 25 college students to ensure that the questionnaire items are clear and straightforward. Then the main survey was conducted using 295 college students at a major university for nine days between December 13, 2010 and December 21, 2010. The measures employed to test the model included eight constructs: (1) enduring involvement, (2) financial risk, (3) performance risk, (4) delivery risk, (5) psychological risk, (6) social risk, (7) required trust level, (8) preference toward an e-tailer. The statistical package, SPSS 17.0, was used to test the internal consistency among the items within the individual measures. Based on the Cronbach's ${\alpha}$ coefficients of the individual measure, the reliability of all the variables is supported. Meanwhile, the Amos 18.0 package was employed to perform a confirmatory factor analysis designed to assess the unidimensionality of the measures. The goodness of fit for the measurement model was satisfied. Unidimensionality was tested using convergent, discriminant, and nomological validity. The statistical evidences proved that the three types of validity were all satisfied. Now the structured equation modeling technique was used to analyze the individual paths along the relationships among the research constructs. The results indicated that enduring involvement has significant positive relationships with all the five components of perceived risk, while only performance risk is significantly related to trust level required by consumers for purchase. It can be inferred from the findings that product performance problems are mostly likely to occur when a merchant behaves in an opportunistic manner. Positive relationships were also found between involvement and required trust level and between required trust level and online merchant choice. Enduring involvement is concerned with the pleasure a consumer derives from a product class and/or with the desire for knowledge for the product class, and thus is likely to motivate the consumer to look for ways of mitigating perceived risk by requiring a higher level of trust on the part of the online merchant. Likewise, a consumer requiring a high level of trust on the merchant will choose a digital storefront rather than an e-marketplace, since a digital storefront is believed to be trustworthier than an e-marketplace, as it fulfills orders by itself rather than acting as an intermediary. The findings of the present research provide both academic and practical implications. The first academic implication is that enduring product involvement is a strong motivator of consumer responses, especially the selection of a merchant, in the context of electronic shopping. Secondly, academicians are advised to pay attention to the finding that an individual component or type of perceived risk can be used as an important research construct, since it would allow one to pinpoint the specific types of risk that are influenced by antecedents or that influence consequents. Meanwhile, our research provides implications useful for online merchants (both online storefronts and e-marketplaces). Merchants may develop strategies to attract consumers by managing perceived performance risk involved in purchase decisions, since it was found to have significant positive relationship with the level of trust required by a consumer on the part of the merchant. One way to manage performance risk would be to thoroughly examine the product before shipping to ensure that it has no deficiencies or flaws. Secondly, digital storefronts are advised to focus on symbolic goods (e.g., cars, cell phones, fashion outfits, and handbags) in which consumers are relatively more involved than others, whereas e- marketplaces should put their emphasis on non-symbolic goods (e.g., drinks, books, MP3 players, and bike accessories).

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폭소노미 사이트를 위한 랭킹 프레임워크 설계: 시맨틱 그래프기반 접근 (A Folksonomy Ranking Framework: A Semantic Graph-based Approach)

  • 박현정;노상규
    • Asia pacific journal of information systems
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    • 제21권2호
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    • pp.89-116
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    • 2011
  • In collaborative tagging systems such as Delicious.com and Flickr.com, users assign keywords or tags to their uploaded resources, such as bookmarks and pictures, for their future use or sharing purposes. The collection of resources and tags generated by a user is called a personomy, and the collection of all personomies constitutes the folksonomy. The most significant need of the folksonomy users Is to efficiently find useful resources or experts on specific topics. An excellent ranking algorithm would assign higher ranking to more useful resources or experts. What resources are considered useful In a folksonomic system? Does a standard superior to frequency or freshness exist? The resource recommended by more users with mere expertise should be worthy of attention. This ranking paradigm can be implemented through a graph-based ranking algorithm. Two well-known representatives of such a paradigm are Page Rank by Google and HITS(Hypertext Induced Topic Selection) by Kleinberg. Both Page Rank and HITS assign a higher evaluation score to pages linked to more higher-scored pages. HITS differs from PageRank in that it utilizes two kinds of scores: authority and hub scores. The ranking objects of these pages are limited to Web pages, whereas the ranking objects of a folksonomic system are somewhat heterogeneous(i.e., users, resources, and tags). Therefore, uniform application of the voting notion of PageRank and HITS based on the links to a folksonomy would be unreasonable, In a folksonomic system, each link corresponding to a property can have an opposite direction, depending on whether the property is an active or a passive voice. The current research stems from the Idea that a graph-based ranking algorithm could be applied to the folksonomic system using the concept of mutual Interactions between entitles, rather than the voting notion of PageRank or HITS. The concept of mutual interactions, proposed for ranking the Semantic Web resources, enables the calculation of importance scores of various resources unaffected by link directions. The weights of a property representing the mutual interaction between classes are assigned depending on the relative significance of the property to the resource importance of each class. This class-oriented approach is based on the fact that, in the Semantic Web, there are many heterogeneous classes; thus, applying a different appraisal standard for each class is more reasonable. This is similar to the evaluation method of humans, where different items are assigned specific weights, which are then summed up to determine the weighted average. We can check for missing properties more easily with this approach than with other predicate-oriented approaches. A user of a tagging system usually assigns more than one tags to the same resource, and there can be more than one tags with the same subjectivity and objectivity. In the case that many users assign similar tags to the same resource, grading the users differently depending on the assignment order becomes necessary. This idea comes from the studies in psychology wherein expertise involves the ability to select the most relevant information for achieving a goal. An expert should be someone who not only has a large collection of documents annotated with a particular tag, but also tends to add documents of high quality to his/her collections. Such documents are identified by the number, as well as the expertise, of users who have the same documents in their collections. In other words, there is a relationship of mutual reinforcement between the expertise of a user and the quality of a document. In addition, there is a need to rank entities related more closely to a certain entity. Considering the property of social media that ensures the popularity of a topic is temporary, recent data should have more weight than old data. We propose a comprehensive folksonomy ranking framework in which all these considerations are dealt with and that can be easily customized to each folksonomy site for ranking purposes. To examine the validity of our ranking algorithm and show the mechanism of adjusting property, time, and expertise weights, we first use a dataset designed for analyzing the effect of each ranking factor independently. We then show the ranking results of a real folksonomy site, with the ranking factors combined. Because the ground truth of a given dataset is not known when it comes to ranking, we inject simulated data whose ranking results can be predicted into the real dataset and compare the ranking results of our algorithm with that of a previous HITS-based algorithm. Our semantic ranking algorithm based on the concept of mutual interaction seems to be preferable to the HITS-based algorithm as a flexible folksonomy ranking framework. Some concrete points of difference are as follows. First, with the time concept applied to the property weights, our algorithm shows superior performance in lowering the scores of older data and raising the scores of newer data. Second, applying the time concept to the expertise weights, as well as to the property weights, our algorithm controls the conflicting influence of expertise weights and enhances overall consistency of time-valued ranking. The expertise weights of the previous study can act as an obstacle to the time-valued ranking because the number of followers increases as time goes on. Third, many new properties and classes can be included in our framework. The previous HITS-based algorithm, based on the voting notion, loses ground in the situation where the domain consists of more than two classes, or where other important properties, such as "sent through twitter" or "registered as a friend," are added to the domain. Forth, there is a big difference in the calculation time and memory use between the two kinds of algorithms. While the matrix multiplication of two matrices, has to be executed twice for the previous HITS-based algorithm, this is unnecessary with our algorithm. In our ranking framework, various folksonomy ranking policies can be expressed with the ranking factors combined and our approach can work, even if the folksonomy site is not implemented with Semantic Web languages. Above all, the time weight proposed in this paper will be applicable to various domains, including social media, where time value is considered important.

몬트리올협약상의 항공여객운송인의 책임(Air Carrier's Liability for Passenger on Montreal Convention 1999) (A Study on the Passengers liability of the Carrier on the Montreal Convention)

  • 김종복
    • 항공우주정책ㆍ법학회지
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    • 제23권2호
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    • pp.31-66
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    • 2008
  • 1999년 몬트리올협약이 제정되기까지는 1929년의 바르샤바협약을 중심으로 한 바르샤바체제가 국제항공운송책임과 관련한 기본 체제가 되어 왔었다. 그러나 유한책임, 과실책임 원칙을 기반으로 한 운송인 보호 중심의 성격이 강한 바르샤바 체제가 급속한 성장을 이룩한 항공운송분야의 시대적 수요에 부응할 수 없게 되면서 이를 하나로 통합하고 현대화한 조약제정의 시대적 필요성에 의하여 탄생한 것이 1999년 몬트리올협약이다. 몬트리올협약은 크게 2가지의 의의를 가지고 있다. 먼저 기존의 항공운송과 관련한 많은 조약들을 범세계적으로 통합하고 통일적인 기준을 제시했다는 점이고 따른 하나는 기존의 바르샤바 체제와는 다른 책임법리를 구성함으로써 소비자중심, 소비자 이익의 보호에 중점을 두었다는 점이다. 본 논문은 이러한 몬트리올협약의 내용 중 여객운송인의 책임을 중심으로 살펴본 것인바 책임성립요건으로써 여객의 사망 또는 신체상해와 같은 책임원인과 사고 등의 세부적 요건에서부터 새로이 도입한 제도 등 관련 문제를 살펴보았다. 즉, 몬트리올협약이 채택한 2단계책임제도를 비롯하여 신체상의 상해를 둘러싼 해석문제, 항공사고가성립하기 위한 요건을 둘러싼 문제, 제5 재판관할권 문제, 전자항공권의 도입에 따른 법적문제, 선급금 지급제도, 계약운송인과 실제운송인에 관한 규정 등 항공여객운송인의 책임과 관련한 전반적인 문제를 다루었다. 이들 중 10만 SDR까지는 항공운송인에게 엄격책임을, 10만 SDR 이상에 대해서는 항공운송인이 과실없음을 입증하지 못하면 무한책임을 지도록 하는 2단계 책임제도와 승객의 주거소지에서 소송 제기가 가능토록 한 제5 재판관할권 도입은 몬트리올협약의 가장 큰 특징이라 할 수 있다. 항공운송인이 10만 SDR이상의 경우에 있어서 무과실 입증이 결코 용이하지 않다는 점에서 사실상 무한책임을 도입하였다고 볼 수 있고 제5 재판관할권 도입과 관련하여서는 승객의 입장에서 소송을 제기할 수 있는 관할법원의 선택이 늘어났다는 점에서 피해자 보호에 획기적인 조치라 할 수 있다. 앞으로 항공여객운송 산업은 점점 더 보편화되고 일상화되고 항공여객운송의 수요는 더욱 증가할 것으로 전망된다. 따라서 이와 관련한 국제적 통일 책임협약인 몬트리올협약의 중요성은 더욱 커질 전망이다. 그러나 몬트리올협약은 이제 막 출발한 단계이어서 앞으로 많은 문제점과 해결해야 할 과제를 안고 있다고 본다. 예컨대 신체적 상해에 정신적 손해의 포함여부 문제, 상대적으로 배상금액이 높은 곳으로의 소송이 옮겨가는 Forum Shopping 문제, 강제보험을 도입에 따른 적절한 보험의 구체적 수준 문제 등이다. 국제적으로는 이러한 문제점을 해결하기 위한 대책 마련을 지속적으로 노력할 필요가 있으며, 더 많은 체약국의 확보에도 힘써야 할 것으로 본다. 우리나라는 몬트리올협약에 2007년 9월 20일부로 가입하였고 동년 12월 29일 부로 국내적으로도 발효되었다. 더 나아가 우리나라는 본 협약에 기초한 항공운송법을 상법의 일부로 제정하여 시행하려 하고 있다. 이러한 사실은 몬트리올협약이 우리 항공운송업계에도 현실이 되었다는 것을 의미한다. 따라서 우리 항공운송업계도 이에 따른 대비를 하는 것이 필요하다고 본다.

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제품태도에 대한 회복노력의 차별적 효과 (Differential Effects of Recovery Efforts on Products Attitudes)

  • 김천길;최정미
    • 마케팅과학연구
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    • 제18권1호
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    • pp.33-58
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    • 2008
  • 본 연구는 서비스실패가 아니라 제품실패 이후, 회복노력의 효과를 실패심각성에 따라 확인하는 것이다. 회복노력은 보상노력, 장점노력 및 단점노력으로 구분되었다. 보상노력은 실패상황을 직접적으로 되돌리려는 의도로 구체적인 보상을 제공하는 방안으로, 장점노력은 제품실패를 초래하는 이유가 특정한 장점을 추구하는 과정에서 불가피하게 발생할 수 있는 문제임을 언급하는 것과 같이 추가적인 상대적 장점을 설명하는 방식으로, 그리고 단점노력은 자사제품이 서비스실패를 초래할 수 있는 문제점을 지니고 있는 반면에 경쟁제품은 또 다른 측면의 단점을 지니고 있다는 점을 부각시켜 소비자의 자사제품에 대한 부정적 태도를 회복시키려고 방안이라고 개념화되었다. 그러한 회복노력들이 실질적으로 효과가 있다고 결론을 내리기 위해서, 회복노력이 제공되지 않는 상황과 비교하여 소비자의 태도나 의향이 우호적인지 검토된다. 가설검증을 위해 화장품산업에서 소비자들을 대상으로 가상적인 시나리오를 이용한 실험을 실시하였다. 연구 결과, 전반적으로 회복노력들은 효과적인 전략임이 확인되었고, 보상노력은 장점노력이나 단점 노력보다 효과적이었다. 특히 심각성이 높은 실패조건에서 단점노력은 장점노력보다 긍정적인 제품태도를 유도하였다. 심각성이 낮은 실패조건에서 장점노력과 장점노력의 효과는 기대할 수 없었다.

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웹검색 트래픽 정보를 활용한 지능형 브랜드 포지셔닝 시스템 : 태블릿 PC 사례를 중심으로 (Intelligent Brand Positioning Visualization System Based on Web Search Traffic Information : Focusing on Tablet PC)

  • 전승표;박도형
    • 지능정보연구
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    • 제19권3호
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    • pp.93-111
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    • 2013
  • 최근 독감 예측이나 부동산가격 예측 등 다양한 분야에서 웹검색 트래픽이나 소셜 네트워크 등의 방대한 고객 데이터를 통해 사회 현상, 소비 트렌드 등을 분석하고자 하는 시도가 증가하고 있다. 최근 구글이나 네이버 등의 인터넷 포털서비스 업체들은 온라인 사용자들의 웹검색 트래픽 정보를 구글 트렌드, 네이버 트렌드 등의 서비스로 공개하고 있는데, 이들이 제공하는 웹검색 트래픽 정보를 기반으로 온라인 사용자들의 정보 검색 행태에 대한 연구들이 학계 업계 등에서 주목받고 있다. 웹검색 정보를 기반으로 사회 현상이나, 소비 동향, 정치 투표 결과 등을 예측해 볼 수 있음을 실증하고 있는 분야는 많은 연구가 수행되고 있지만, 웹검색 트래픽 정보를 이용하여, 소비자의 제품에 대한 중요한 속성 도출 및 소비자의 기대 변화 관측 등의 온라인 사용자 행태에 초점을 맞추어 연구되고 있는 분야는 상대적으로 많은 연구가 수행되고 있지는 않다. 따라서, 본 연구에서는 구글이나 네이버가 제공하는 소비자의 웹검색 트래픽을 활용해서 소비자가 생각하는 제품 포지션을 가시화할 수 있는 방법을 제안한다. 브랜드 간의 관계를 확인하기 위해, 동시 검색 트래픽 정보를 활용하여 네트워크 모델링의 방법을 사용한 시스템을 제안하고 있으며, 이를 통해 소비자들이 제품 간의 유사성을 어떻게 인지하고 형성하며, 새로운 혁신 제품 카테고리 내에서 제품 브랜드들이 소비자의 마음 속에서 어떻게 자리 잡고 있는지의 브랜드 포지셔닝을 확인할 수 있는 방법론을 제안하였다. 또한 이를 태블릿 PC의 사례를 통해서, 미시적인 관점에서 소비자의 마음속에 위치한 태블릿 PC 개별 브랜드들의 위치 및 관계를 보여주었다. 기업은 소비자의 제품에 대한 인식 및 중요 속성 도출을 위해 많은 비용과 시간을 소요하여 소비자 조사를 행하게 되는데, 본 연구의 방법론을 활용하여 소비자의 제품에 대한 인식, 제품간 유사도, 제품에 대한 중요 속성의 변화 등을 일반에게 공개된 검색 트래픽 정보를 활용하여 비교적 쉽고 추가적인 비용 없이 도출할 수 있을 것이다.

전역 토픽의 지역 매핑을 통한 효율적 토픽 모델링 방안 (Efficient Topic Modeling by Mapping Global and Local Topics)

  • 최호창;김남규
    • 지능정보연구
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    • 제23권3호
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    • pp.69-94
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    • 2017
  • 최근 빅데이터 분석 수요의 지속적 증가와 함께 관련 기법 및 도구의 비약적 발전이 이루어지고 있으며, 이에 따라 빅데이터 분석은 소수 전문가에 의한 독점이 아닌 개별 사용자의 자가 수행 형태로 변모하고 있다. 또한 전통적 방법으로는 분석이 어려웠던 비정형 데이터의 활용 방안에 대한 관심이 증가하고 있으며, 대표적으로 방대한 양의 텍스트에서 주제를 도출해내는 토픽 모델링(Topic Modeling)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 전통적인 토픽 모델링은 전체 문서에 걸친 주요 용어의 분포에 기반을 두고 수행되기 때문에, 각 문서의 토픽 식별에는 전체 문서에 대한 일괄 분석이 필요하다. 이로 인해 대용량 문서의 토픽 모델링에는 오랜 시간이 소요되며, 이 문제는 특히 분석 대상 문서가 복수의 시스템 또는 지역에 분산 저장되어 있는 경우 더욱 크게 작용한다. 따라서 이를 극복하기 위해 대량의 문서를 하위 군집으로 분할하고, 각 군집별 분석을 통해 토픽을 도출하는 방법을 생각할 수 있다. 하지만 이 경우 각 군집에서 도출한 지역 토픽은 전체 문서로부터 도출한 전역 토픽과 상이하게 나타나므로, 각 문서와 전역 토픽의 대응 관계를 식별할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 전체 문서를 하위 군집으로 분할하고, 각 하위 군집에서 대표 문서를 추출하여 축소된 전역 문서 집합을 구성하고, 대표 문서를 매개로 하위 군집에서 도출한 지역 토픽으로부터 전역 토픽의 성분을 도출하는 방안을 제시한다. 또한 뉴스 기사 24,000건에 대한 실험을 통해 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하였으며, 이와 함께 제안 방법론에 따른 분할 정복(Divide and Conquer) 방식과 전체 문서에 대한 일괄 수행 방식의 토픽 분석 결과를 비교하였다.

TV 시청률과 마이크로블로그 내용어와의 시간대별 관계 분석 (Analysis of the Time-dependent Relation between TV Ratings and the Content of Microblogs)

  • 최준연;백혜득;최진호
    • 지능정보연구
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    • 제20권1호
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    • pp.163-176
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    • 2014
  • 소셜미디어 확산으로 많은 사용자들이 SNS를 통해 자신의 생각과 의견을 표출하며 다른 사용자들과 상호작용하고 있다. 특히 트위터와 같은 마이크로블로그는 짧은 문장을 통해 영화, TV, 사회 현상 등과 같은 공통의 주제에 대해 많은 사람이 즉각적으로 의견을 표출하고 교환하는 플랫폼의 역할을 수행하고 있다. TV방송 프로그램에 대해서도 의견과 감정을 마이크로블로그를 통해 표출하고 있는데, 본 연구에서는 마이크로블로그의 내용과 시청률과의 관계를 살펴보기 위해, 지난 공중파 방송 프로그램에 대한 트윗을 수집하고 부적절한 트윗들을 제거한 후 형태소 분석을 수행하였다. 추출된 형태소뿐 아니라 이모티콘, 신조어 등 사용자가 입력한 모든 단어들을 후보 자질로 삼아 시청률과의 상관관계를 분석하였다. 실험을 위해 2013년 1월부터 10개월간의 예능프로그램 트윗의 데이터를 수집하여 전국 시청률 데이터와 비교 분석을 수행하였다. 트윗의 발생량은 일주일 중 방송된 요일에 가장 많았으며, 특히 방송시간 부근에서 급격히 증가하는 모습을 보였다. 이것은 전국에 동시간에 방송되는 공중파 프로그램의 특성상 공통된 관심 주제를 제공하기 때문에 나타나는 현상으로 여겨진다. 횟수 기반 자질로 방송 일의 총 트윗 수와 리트윗 수, 방송시간 중의 트윗 수와 리트윗 수와 시청률과의 상관 관계를 분석하였으나 모두 낮은 상관 계수를 나타냈다. 이것은 단순한 트윗 발생 빈도는 방송 프로그램의 만족도 또는 시청률을 제대로 반영하고 있지 못함을 의미한다. 내용 기반 자질로 추출한 단어들 중에는 높은 상관관계를 보여주는 단어들이 발견되었으며, 표준어가 아닌 이모티콘과 신조어 중에도 높은 상관관계를 보여주는 자질이 나타났다. 또한 방송시작 전과 후에 따라 상관계수가 높은 단어가 상이함을 발견하였다. 매주 같은 시간에 방송되는 TV 프로그램의 특성상, 방송을 기다리고 기대하는 내용의 트윗과 방송 후 소감을 표현하는 트윗의 내용에 차이가 존재하였다. 이러한 분석결과는 단어에 따라 시청률과 연관성이 높은 시간대가 달라짐을 의미하며, 시청률을 측정하고자 할 때 각 단어들의 시간대를 고려해서 사용해야 함을 의미한다. 본 연구에서 제안한 방법은 기존의 표본 추출을 통해 이루어지는 TV 시청률 측정을 보완할 수 있는 방법에 활용할 수 있으리라 기대된다.

Hybrid CNN-LSTM 알고리즘을 활용한 도시철도 내 피플 카운팅 연구 (A Study on People Counting in Public Metro Service using Hybrid CNN-LSTM Algorithm)

  • 최지혜;김민승;이찬호;최정환;이정희;성태응
    • 지능정보연구
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    • 제26권2호
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    • pp.131-145
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    • 2020
  • 산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.