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.
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.
자치시대에 지방의 기록관리는 지역의 고유한 특성을 반영하여 독립적으로 추진할 필요가 있다. 그러나 아직 제대로 된 지방영구기록물관리기관이 한 곳도 설립되어 있지 않은 상황에서 다각적이고 적극적인 해결책을 모색할 필요가 있는데 지방기록관리의 방향을 '시설' 중심에서 '기록'과 '전문적 관리(사람)' 중심으로 바꾸는 것이 하나의 대안이다. 특히 중앙의 기록관리 프로세스라는 보편성에 매몰되었던 개별 지역의 다양성과 역동성을 찾기 위해서는 새로운 지역 기록화 전략을 적극 탐구할 필요가 있다. 도큐멘테이션 전략은 특정 지역, 주제, 사건 등에 관한 적절한 정보를 기록 생산자, 보존 기록관, 기록 이용자의 상호 협력을 통해 선별하여 수집하는 방법론으로서 80년대에 미국을 중심으로 제안되고 다양한 분야에서 다양한 방식으로 실험되어온바 있다. 이 연구에서는 도큐멘테이션 전략이 지역 기록화를 위한 방법론으로 어떤 의미를 갖는지 살펴보고 우리의 지역 환경에 적용하기 위해서 고려해야할 점과 추진 방향을 모색해보고자 하였다. 서구에서 개발된 도큐멘테이션 전략이 현 상황에서 우리에게 주는 시사점은 다음과 같다. 첫째, 아카이브즈 및 아키비스트의 능동적 역할을 추구하며 특히 지역사회에서 기록전문직의 가치를 인식시키는 데에 기여할 수 있다. 이 전략은 지방기록관리기관들은 행정사를 넘어서 지역사를 포괄적으로 기록화 하는 주체가 될 것을 촉구한다. 이에 따라 지방의 기록전문직들은 공공기록을 수동적으로 이관 받는 데에서 그치는 것이 아니라 능동적으로 지역의 기록을 수집하고 이를 서비스하기 위해 노력해야 한다. 둘째, 지역 내 기록 수집기관들의 협력을 통해 단일 조직의 기능 재현에서 폭넓은 사회적 재현을 성취할 수 있다는 점이다. 서구에서 이러한 협력 모델은 과도한 업무 부담으로 실패한 경우가 많았지만 디지털 환경은 새로운 가능성을 보여주고 있다. 지역 내에 존재하는 다양한 기록 생산 및 소장기관들과 협력을 통해 지역의 지식역량은 물론 지역정보서비스의 수준을 높일 수 있을 것이다. 셋째, 도큐멘테이션 전략은 다양한 집단들과의 연대를 추구한다. 이 전략은 도큐멘테이션 주제와 관련된 집단이나 공동체로부터 열정과 에너지, 전문지식을 가져올 수 있는 장점을 가지며, 도큐멘테이션 전략은 기억을 남기고자 하는 주체들이 실천적 기록문화운동을 추진하는 하나의 방법론을 제공할 수 있을 것이다. 이 연구에서는 우리의 지역 현실에 적합한 기록화 방향을 다음과 같이 제안하였다. 첫째, 선택적이고 집중적인 기록화를 지향한다. 지역에 관한 모든 영역에 관한 포괄적 기록화를 추진하기 보다는 지역의 로컬리티를 가장 잘 반영하는 영역과 대상을 선정하여 기록화를 추진한다. 지역을 구성하는 다양한 요소들인 사람, 사회 문화, 조직과 제도, 건조(建造) 환경, 공간 등이 상호작용하면서 만들어지고 변화하는 실체인 로컬리티를 규명하기 위해서는 전문가 집단과 지역민의 의견을 반영하는 구조가 필요하다. 둘째, 분산 보존과 통합적 재현을 지향한다. 기록화 주관기관은 다양한 기록 소장기관들과 소장자들을 연결하는 협력체계를 구축하여 분산 소장된 기록들을 통합적으로 검색할 수 있도록 한다. 즉, 한 지역의 역사 기록을 집중 보존할 기관을 정하기보다는 연계를 통한 기록화를 추진하는 것이 현실적일 것이다. 이를 위한 도구로서 지역 게이트웨이 구축을 제안하였다. 셋째, 열린 구조의 디지털 기록화를 지향한다. 지역 기록화는 맥락 재구성을 바탕으로 기록을 수집하는 방법론을 적용하게 되므로 선별된 기록에는 이미 수집자나 맥락 해석자의 의도가 반영되어 있다. 특히 맥락 분석에 의거하여 스토리를 구성하고 이에 따라 기록을 수집하거나 연계할 경우, 자의적이고 주관적인 선별이라는 비판을 받기 쉽다. 이러한 문제를 보완하기 위해 기록 맥락의 해석과 기록화 영역의 선정 등의 과정에 지역 내 다양한 집단의 의견이 반영될 수 있도록 해야 할 것이며, 디지털 네트워크를 통해 여러 집단 및 개인의 참여가 쉽게 이루어질 수 있도록 보장해야 한다. 넷째, 지역 내 협력기관들의 영역별 기록화 수준을 정한다. 기록화에 참여하는 기관들이 디지털 기록화에 맞는 역할을 분담 받아야 하고, 각 기관은 협력적 기록화에 참여함으로써 자관 이용자들에게는 더 나은 포괄적인 기록 서비스를 제공할 수 있을 것이다. 이를 위해 도서관의 디지털 장서개발에 활용하는 컨스펙터스 모형을 응용하여 디지털 기록화 방법론을 새롭게 설계할 것을 제안하였다.
정보 기술의 발전으로 온라인에서 활용 가능한 데이터의 양이 급속히 증대되고 있다. 이러한 빅데이터 시대에 많은 연구들이 통찰력을 발견하고 데이터의 효과를 입증하기 위해 노력하고 있다. 특히 관광 산업의 경우 정보에 민감한 사업으로 소셜 미디어의 영향력이 높고 소셜 미디어의 상품 후기에 소비자들이 영향을 많이 받아 많은 기업과 연구자들이 소셜 미디어를 분석하여 새로운 서비스 및 통찰력을 얻고자 시도하였다. 하지만 소셜 미디어의 후기는 텍스트로 이루어진 대표적인 비정형 데이터로 적절한 처리를 하지 않으면 분석에 활용할 수 없다. 또한 후기 데이터의 양이 방대함에 따라 사람이 직접 분석하기도 어려운 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 소셜미디어 상의 온라인 후기로부터 직접 호텔의 서비스 품질 향상을 위한 통찰력을 추출할 수 있는 분석 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 먼저 후기 데이터에 포함되어 있는 주제어를 추출하는 토픽 마이닝 기법을 적용하였다. 토픽 마이닝은 대용량의 문서 집합으로부터 문서를 대표하는 단어 집합을 추출하는 기법을 의미하며 본 연구에서는 다양한 연구에서 활용되고 있는 LDA모형을 사용하여 토픽 마이닝을 수행하였다. 하지만, 토픽 마이닝 자체만으로는 주제어와 평점 사이의 관계를 도출할 수 없어 서비스 품질 향상을 위한 통찰력을 발견하기 어렵다. 그에 따라 본 연구에서는 토픽 마이닝의 결과값을 기반으로 의사결정나무 모형을 사용하여 주제어와 평점 사이의 관계를 도출하였다. 이러한 방법론의 유용성을 평가하기 위해 홍콩에 있는 4개 호텔의 온라인 후기를 수집하고 제안한 방법론의 분석 결과를 해석하는 실험을 진행하였다. 실험 결과 긍정 후기를 통해 각 호텔이 유지해야할 서비스 영역을 발견할 수 있었으며 부정 후기를 통해 개선해야할 서비스 영역을 도출할 수 있었다. 따라서, 본 연구에서 제안한 방법론을 사용하여 방대한 양의 후기 데이터로부터 서비스 개선 및 유지 영역을 발견할 수 있으리라 기대된다.
우리나라의 면형 유산 보존제도는 1984년 제정된 「전통건조물보존법」이 시효이다. 그러나 이 제도는 1996년에 폐지되었다. 일본은 1960년대 고도(古都)에 대한 보호의 필요성이 대두되어 1966년 「고도보존법」을 제정하고 '역사적풍토보존지역'과 '역사적풍토특별보존지구'를 도입하였다. 면형 유산의 보존을 위해서는 1975년 「문화재보호법」의 개정과 함께 도입된 '중요전통적건조물군보존지구' 제도가 시초이다. 이후 2000년대 초반 면형 유산의 보존에 대한 논의가 본격화되었고, 유산과 유산 사이의 공간과 맥락 보호를 목적으로 하는 '중요문화적경관' 제도가 도입되었다. 또한 일본의 근대화와 관련된 각종 물적·비물적 자원을 포괄하는 '근대화산업유산군33'이 2007년에 지정되었으며, 같은 해 역사적 가치를 가진 지역 풍경을 보호하기 위한 '아름다운일본의역사적풍토100선'이 선정되었다. 이후 2015년에는 특정 지역에 존재하는 유·무형 유산을 통합적으로 보존·관리하기 위한 '일본유산' 제도가, 2016년에는 사라져 가는 농수산업의 계승과 육성을 위한 '일본농업유산', 2017년에는 20세기 일본의 근현대 기술의 증거물인 '20세기유산'까지 제도의 확산 과정을 이루었다. 결과적으로, 현재(2020년 9월) '역사적풍토보존지역'과 '역사적풍토특별보존지구'가 30개소와 60개소, '중요전통적건조물군보존지구' 120개소, '중요문화적경관' 65개소, '근대화산업유산군' 66개소, '아름다운일본의역사적풍토100선' 264개소, '일본유산' 104개소, '일본농업유산' 15개소가 지정되었다. 이러한 상황 인식 속에서, 1976년 이후 순차적으로 확산되고 있는 일본의 면형 유산 보존제도 전반의 특성 추출을 기본 목적으로 하는 본 연구의 연구 과정은 다음과 같다. 첫째, 문헌 및 선행연구 고찰을 통해 일본 면형 유산 보존제도를 조사하고 연구범위를 설정한다. 둘째, 면형 유산 보존제도의 확산과정을 조사하고, 제도 발전에 따른 제도들 간의 관계성을 분석한 후 그 특성을 도출한다. 셋째, 관계성 및 특성과 관련된 내용의 구체화를 위해 대표 사례 3곳에 대한 심층 분석을 진행하고, 이를 종합하여 대표 사례가 가지는 특성을 도출한다. 이를 통해 도출한 일본 면형 유산 보존제도의 두드러진 특징은 매년 신규유산이 탄생하고 있다는 것이었다. 결과적으로 유산들 간의 중첩 현상이 발생하며, 면형 유산의 보존은 물론 전통 산업, 문화 관광 등 연관 산업의 활성화와 지역 정체성의 강화 등의 현상이 발생하고 있는 것으로 분석되었다. 이러한 특성은 현재 우리나라가 시행하고 있는 '근대역사문화공간' 제도의 활성화에 시사점으로 적용될 수 있을 것이다.
인터넷의 발달을 통해 지속적으로 인스턴트 커뮤니케이션이 발달해왔다. 인스턴트 커뮤니케이션에서 가장 대표적인 것이 메신저 애플리케이션이다. 메신저 애플리케이션에서 이모티콘은 송신자의 감정 전달을 보완하기 위해 활용됐다. 메신저 애플리케이션 송신자의 감정 전달에 약한 모습을 보이는데 그 이유는 면대면 커뮤니케이션이 아니기 때문이다. 이모티콘은 과거 화자의 기분 상태를 나타내는 기호로만 사용됐다. 그러나 현재는 이모티콘은 감정 전달 뿐만 아니라 개인의 특성과 개성을 나타내고 싶어 하는 소비자의 심리를 반영하는 형태로 발전해가고 있다. 이모티콘의 사용 환경이 개선되었고, 이모티콘 자체가 발전함으로써 이모티콘 자체에 대한 관심도는 증가하였다. 대표적인 예로 카카오톡, 라인, 애플 등에서 서비스를 진행하고 있으며, 관련 컨텐츠 상품의 매출도 지속적으로 증가할 것으로 전망하고 있다. 이모티콘 자체의 관심도 증가와 관련 사업의 성장세에도 불구하고 현재 적절한 이모티콘 추천 시스템이 부재하다. 국내 점유율 90% 이상의 메신저 애플리케이션인 카카오톡조차 단순히 인기 순이나 최근 순, 혹은 간략한 카테고리 별로 분류한 정도이다. 소비자들은 원하는 이모티콘을 찾기 위해서 스크롤을 계속해서 내려야 하는 불편함이 있으며, 본인이 원하는 감성의 이모티콘을 찾기 어렵다. 소비자들이 편의성 향상과 기업의 이모티콘 관련 사업의 판매 매출 증가를 위해 소비자가 원하는 이모티콘을 추천해줄 수 있는 이모티콘 추천 시스템이 필요하다. 적절한 이모티콘을 추천하기 위해서 소비자가 이모티콘을 보고 느낀 감성에 대해 정량화할 필요성이 있다. 정량화를 통해 소비자가 원하는 이모티콘 셋이 가진 특징과 감성에 대해 분석할 수 있으며, 분석 결과를 토대로 소비자에게 이모티콘을 추천할 수 있다. 이모티콘은 메타데이터화의 방법으로 정량화가 가능하다. 메타데이터화 방법은 빅데이터 시대에 비정형, 반정형 데이터에 대해서 의미를 추출하기 위해 데이터를 구조화 혹은 조직화하는 작업이다. 비정형 데이터인 이모티콘을 메타데이터화를 통해 구조화한다면, 쉽게 소비자가 원하는 감성 형태로 분류할 수 있을 것으로 생각한다. 정확한 감성을 추출하기 위해 감정과 관련된 선행 연구를 통해 7개의 공통 감성 형용사와 한국어에서만 나타나는 은유 혹은 표현적 특징들을 반영하기 위해 하위 세부 표현들까지 고려했다. 이모티콘의 가장 큰 특징인 캐릭터를 기반으로 "표상", "형상", "색상"의 범주에서 세부 하위 감성들을 수집했다. 정확도 높은 추천 시스템을 설계하기 위해 감성 지표만이 아니라 객관적 지표도 고려하였다. 메타데이터화 방법을 통해 이모티콘이 갖고 있는 캐릭터의 특징을 객관적 지표로 14개, 감성 지표로 활용하기 위해 감성 형용사를 36개를 추출하였다. 추출된 감성 형용사는 대비되는 형용사로 구성하여 총 18개로 줄였으며, 18개의 감성 형용사는 카카오톡의 이모티콘을 인기 순으로 임의의 40개 셋을 대상으로 측정하였다. 측정을 위해 이모티콘을 평가할 조사 대상자 온라인으로 모집하였고, 277명의 20~30대의 이모티콘을 구매한 경험이 있는 소비자를 대상으로 설문을 진행하였다. 설문응답자에게 서로 다른 5개의 이모티콘 셋을 평가하도록 하였다. 평가 결과 수집된 18개의 감정 형용사는 요인분석을 통해 감성 지표 요인으로 추출하였다. 추출된 소비자 감성 지표의 요인은 "코믹", "부드러움", "모던함", "투명함"이었다. 이모티콘의 객관적 지표와 감성 지표 요인을 활용하여 소비자 만족과의 관계를 분석하였고, 객관적 지표와 감성 지표 간의 관계도 분석하였다. 이 과정에서 객관적 지표가 소비자 태도에 바로 영향을 주는 것이 아니라 감성 지표 요인을 통해 소비자 태도에 영향을 주는 매개 효과가 있음을 확인하였다. 분석 결과는 소비자의 감성 평가 메커니즘을 밝혀냈고, 소비자의 이모티콘 감성 평가 메커니즘은 객관적 지표가 감성 지표 요인에 영향을 미치며, 감성 지표 요인은 소비자 만족에 영향을 미치는 관계였다. 따라서 감성 지표 요인의 네 가지만으로 이모티콘 추천 시스템을 설계하였고, 추천 방법은 각 감성과의 거리를 유클리디안 거리로 측정하여 거리의 차가 0에 가까울수록 비슷한 감성으로 정의하였다. 본 연구에서 제안한 이모티콘 시스템의 검증을 위해 각 감성 지표 요인과 소비자 만족의 평균을 지표 값으로 활용하여 각 이모티콘 셋의 감성 패턴을 그래프로 비교하였고, 추천된 이모티콘들과 선택된 이모티콘이 대체로 비슷한 패턴을 그리는 것을 확인하였다. 정확한 검증을 위해 사전 조사하였던 소비자를 대상으로 이모티콘 추천 시스템이 제시한 결과와 유사하게 평가하였는지 유사 순위를 세 구간으로 나누어 비교하였고, 순위별 예측 정확도는 결과 1순위 81.02%, 2순위 76.64%, 3순위 81.63%였다. 본 연구의 결과는 학문적, 실무적으로 다양한 분야에서 활용 가능한 방법론을 제시하였으며, 기존에 없던 이모티콘 추천 시스템의 설계를 통해 소비자에게는 편의와 이모티콘을 서비스하는 기업에는 매출증대의 효과를 가져올 것으로 예상한다. 그리고 본 연구를 통해 지능형 이모티콘 시스템으로 발전할 수 있는 단초를 제공했다는 점에서 의미가 있다. 본 연구에서 제안한 감성 요인들을 활용하여 감성 라이브러리로 사용함으로써, 새로운 이모티콘 출시 시 감성 평가의 지표로 활용할 수 있다. 축적된 감성 라이브러리와 기업의 판매 데이터, 매출 정보, 소비자 데이터를 결합하여 본 연구에서 제안한 추천 시스템을 복합형 추천 시스템으로 발전시켜 단순 소비자의 편의성이나 매출 증가뿐만 아니라 기업에서 전략적으로 활용 가능한 지적 자산으로 활용할 수 있을 것으로 판단한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
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제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
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제 19 조 (관할 법원)
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.