• 마케팅과학연구
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• 제20권1호
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• pp.4-14
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• 2010

协同策略需要信息共享和其他各种对公司和股东都有利益的形式. 本文强调了在时装产业中运用到的特别形式的协同. 并且测试了对时装公司最成功的策略和消费者所感知到的协同的好处. 在本研究中, 我们定义了作为协作方的时装公司和品牌以及他们的合作方或股东. 我们定义协同为发生在至少两个公司, 品牌或个体之间, 在平等的基础上利用他们各自的竞争优势从而获得更大利益的合作关系. 协同策略需要信息共享和其他各种对公司和股东都有利益的形式. 本文强调了在时装产业中运用到的特别形式的协同. 通过合作, 时装公司一直都追求有形的差异例如设计和技术, 以及无形的差异例如对消费者情感和生理的好处. 结果就是, 时装产业中的合作已变成一个重要的创造价值的概念. 本文是一个定性研究, 使用案例研究和深度访谈来测试消费者对时装产业中协作的态度. 从1998年到2008年12月, 在韩国和国际市场中共有173个协同案例. 我们通过文件数据收集案例. 这些文件数据包括网站和产业数据和顶级门户搜索网站. 例如Rankey.com, Naver, Daum, 和Nate. 以及时装信息代表网站Samsungdesignnet 和Firstviewkorea. 我们搜集从2008年11月到2009年2月为止的个案. 个案用来分析有一个或多个合作方的时装产品生产(不包括纺织产品), 零售时装产品或设计服务. 其他在先前研究中的协同案例来自于新闻稿件, 期刊, 互联网门户网站和时装信息网站. 我们共选择了173个案例来进行分析. 清楚的显示了时装公司和股东的协作执行和策略所带来的产出和利益. 结果显示对所有参与协作的合作方(企业和顾客)来说, 最大的好处是通过共享资源降低了成本和风险. 例如设计能力, 形象, 成本, 技术和目标. 并且创造了协同作用. 考虑到协同产出的种类, 产品/设计是最重要的(55%), 紧跟其后的是推广促销(21%), 价格(20%)和地点(4%). 这个结果说明协同对给予产品和设计生命力有重要的作用. 尤其是在追求创造和新颖的时装产业里. 为了使协同可以成功, 本研究中深度访谈的结果确认了时装公司应该对为什么要进行这个协作有清晰的目标. 在设定目标之后, 时装公司应该选择符合产品形象和目标市场的合作方. 使得合作的产品有一定的概念和差异因素. 同时时装公司还要关注提升品牌知名度. 通过对消费者的深度访谈, 相互的利益可以分类为6个因素: 追求个人风格、追求品牌、追求稀有性、追求时尚、追求经济效率和社会性. 在访谈中顾客同时也强调了形象, 声誉和品牌信任. 然而, 在子范畴中, 本研究中的专家和顾客在成功因素认知方面有不同的结果. 因此, 从不同纬度研究目标客户和目标市场从而为成功的协作发展合适的策略.

• 농촌의학ㆍ지역보건
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• 제40권3호
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• pp.126-136
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• 2015

본 연구는 급성 심근경색과 뇌졸중의 고위험군인 노인들을 위하여 마련된 일개 권역심뇌혈관질환센터의 경로당노인 교육프로그램이 급성 심근경색과 뇌졸중 경고증상에 대한 지식수준을 높이는 데에 효과가 있었는지 교육프로그램 수행 1년이 경과시점에서 평가하였다. 2012년 제주특별자치도 제주시의 11개 경로당에서 337명을 편의표집 하였는데, 과거 2010년 해당 경로당에서 진행된 교육프로그램에 참여했었던 159명은 실험군으로 하였고, 교육에 참여하지 않은 178명은 대조군으로 하였다. 경고증상을 정확히 알고 있는지를 알아보고자 두 가지 질환 각각 3개 문항씩 총 6문항에 대하여 질환 별 증상이 맞는다고 생각하는지를 폐쇄형 질문으로 물어 명목형(정확한 인지 여부)으로 구분하였으며 빈도(백분율)로 나타내었다. 참여군과 비참여군 간에 경고증상에 대한 지식수준은 유의한 차이를 나타나지 않았고, 급성 심근경색과 뇌졸중 경고증상에 대한 지식이 최고 수준인 것(우수 인지수준, 경고증상 여섯 개 모두를 정확히 인지)과 경로당노인 교육프로그램 참여여부가 관련이 없는 것으로 나타나 교육 효과는 확인할 수 없었다. 다만 우수 인지수준이 될 오즈값은 교육수준이 초등학교 졸업 이상일 경우 초등학교 미졸업(무학 및 서당)에 대해서 3.01배 높았고(3.01; 1.72-5.26), 매일 빠지지 않고 TV뉴스를 시청할 경우 6일 이하로 시청하는 것에 대해서 2.97배 높게 나타났으며(2.97; 1.68-5.23), 이들은 통계적으로 유의하였다. 참여군에서 교육 참여 이후 높아진 지식수준이 교육 후 1년 시점까지 통계적으로 유의한 차이 없이 유지되었던 것과 비참여군에서 지식수준이 참여군 만큼 높은 수준이었던 것은 교육참여와 상관없는 어떠한 교육중재적 요인을 공유하고 있음을 시사하였다. 결론적으로 심뇌혈관질환의 고위험군인 노인을 표적 선택하여 실시하는 일회적 지역사회 방문교육 대신 대중매체를 활용한 반복적 지식 전달이 효과 있음을 알 수 있었다. 일회적 지역사회 방문교육의 효과는 지역사회 노인 전체를 대상으로 하는 대중매체 보건교육 캠페인이 잇달아 수반되어야만 그 효과를 장기적으로 유지할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.119-138
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• 2017

최근 SNS는 개인의 의사소통뿐 아니라 마케팅의 중요한 채널로도 자리매김하고 있다. 그러나 사이버 범죄 역시 정보와 통신 기술의 발달에 따라 진화하여 불법 광고가 SNS에 다량으로 배포되고 있다. 그 결과 개인정보를 빼앗기거나 금전적인 손해가 빈번하게 일어난다. 본 연구에서는 SNS로 전달되는 홍보글인 비정형 데이터를 분석하여 어떤 글이 금융사기(예: 불법 대부업 및 불법 방문판매)와 관련된 글인지를 분석하는 방법론을 제안하였다. 불법 홍보글 학습 데이터를 만드는 과정과, 데이터의 특성을 고려하여 입력 데이터를 구성하는 방안, 그리고 판별 알고리즘의 선택과 추출할 정보 대상의 선정 등이 프레임워크의 주요 구성 요소이다. 본 연구의 방법은 실제로 모 지방자치단체의 금융사기 방지 프로그램의 파일럿 테스트에 활용되었으며, 실제 데이터를 가지고 분석한 결과 금융사기 글을 판정하는 정확도가 사람들에 의하여 판정하는 것이나 키워드 추출법(Term Frequency), MLE 등에 비하여 월등함을 검증하였다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.133-148
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• 2014

최근 다양한 정보채널들의 등장으로 인해 빅데이터에 대한 관심이 높아지고 있다. 이와 같은 현상의 가장 큰 원인은, 스마트기기의 사용이 활성화 됨에 따라 사용자가 생성하는 텍스트, 사진, 동영상과 같은 비정형 데이터의 양이 크게 증가하고 있는 것에서 찾을 수 있다. 특히 비정형 데이터 중에서도 텍스트 데이터의 경우, 사용자들의 의견 및 다양한 정보를 명확하게 표현하고 있다는 특징이 있다. 따라서 이러한 텍스트에 대한 분석을 통해 새로운 가치를 창출하고자 하는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 텍스트 분석을 위해 필요한 기술은 대표적으로 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝이 있다. 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝은 모두 텍스트 데이터를 입력 데이터로 사용할 뿐 아니라 파싱, 필터링 등 자연어 처리기술을 사용한다는 측면에서 많은 공통점을 갖고 있다. 특히 문서의 분류 및 예측에 있어서 목적 변수가 긍정 또는 부정의 감성을 나타내는 경우에는, 전통적 텍스트 마이닝, 또는 감성사전 기반의 오피니언 마이닝의 두 가지 방법론에 의해 오피니언 분류를 수행할 수 있다. 따라서 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝의 특징을 구분하는 가장 명확한 기준은 입력 데이터의 형태, 분석의 목적, 분석의 결과물이 아닌 감성사전의 사용 여부라고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 오피니언 분류라는 동일한 목적에 대해 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝을 각각 사용하여 예측 모델을 수립하는 과정을 비교하고, 결과로 도출된 모델의 예측 정확도를 비교하였다. 오피니언 분류 실험을 위해 영화 리뷰 2,000건에 대한 실험을 수행하였으며, 실험 결과 오피니언 마이닝을 통해 수립된 모델이 텍스트 마이닝 모델에 비해 전체 구간의 예측 정확도 평균이 높게 나타나고, 예측의 확실성이 강한 문서일수록 예측 정확성이 높게 나타나는 일관적인 성향을 나타내는 등 더욱 바람직한 특성을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.65-82
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• 2015

최근 경제적 사회적 부가가치를 창출할 수 있는 유망분야를 선정하여 국가 전략 및 정책 수립 시 반영하기 위해 미래 핵심 이슈를 발견하고 트렌드를 분석하는 것에 대한 관심이 급증하고 있다. 기존에는 미래의 핵심 기술이나 이슈를 발견하고 트렌드 분석을 통해 미래유망분야를 선정하는 연구를 위해 문헌 조사 또는 전문가 평가와 같은 정성적 연구방법이 사용되어 왔다. 그러나 이 연구방법은 대량의 정보로부터 결과를 도출하는데 많은 시간과 비용이 소요될 뿐만 아니라 전문가의 주관적인 가치가 반영될 가능성이 존재한다. 이와 같은 한계점을 보완하고자 최근 국토교통, 안전, 정보통신기술 등 다양한 분야에서 미래유망분야를 선정하기 위하여 정성적 연구방법에 텍스트 마이닝과 같은 정량적 연구방법을 상호 보완적으로 활용하는 방식으로 트렌드 분석을 수행하는 연구 방법론의 패러다임 변화가 시도되고 있다. 본 연구는 항공산업 전반적인 분야에 빅데이터 분석 방법인 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 항공 분야의 연구동향을 파악하고 미래유망분야를 전망하였다. 텍스트 마이닝 기법 중하나인 토픽 분석을 이용하여 항공산업 전반적인 분야의 문서 집합 내 잠재된 토픽을 추출하고, 연도별로 핵심 토픽의 추이를 분석하였다. 분석 결과 항공산업의 미래유망분야로 항공안전정책, 항공운임(저가항공), 그리고 친환경 고연비 연료가 도출되었다. 본 연구결과는 분석 대상을 논문에 한정하여 수행하였다는 한계점이 존재하나, 항공산업 분야의 핵심 이슈를 도출하기 위하여 텍스트 마이닝 기반의 트렌드 분석에 대한 활용가능성을 제시하고, 미래유망분야를 선정하기 위한 정량적인 분석 방법론의 전형을 마련하였다는 점에서 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.141-154
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• 2019

인터넷 기술과 소셜 미디어의 빠른 성장으로 인하여, 구조화되지 않은 문서 표현도 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있게 마이닝 기술이 발전되었다. 그 중 감성분석은 제품이나 서비스에 내재된 사용자의 감성을 탐지할 수 있는 분석방법이기 때문에 지난 몇 년 동안 많은 관심을 받아왔다. 감성분석에서는 주로 텍스트 데이터를 이용하여 사람들의 감성을 사전 정의된 긍정 및 부정의 범주를 할당하여 분석하며, 이때 사전 정의된 레이블을 이용하기 때문에 다양한 방향으로 연구가 진행되고 있다. 초기의 감성분석 연구에서는 쇼핑몰 상품의 리뷰 중심으로 진행되었지만, 최근에는 블로그, 뉴스기사, 날씨 예보, 영화 리뷰, SNS, 주식시장의 동향 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 많은 선행연구들이 진행되어 왔으나 대부분 전통적인 단일 기계학습기법에 의존한 감성분류를 시도하였기에 분류 정확도 면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 전통적인 기계학습기법 대신 대용량 데이터의 처리에 우수한 성능을 보이는 딥러닝 기법과 딥러닝 중 CNN과 LSTM의 조합모델을 이용하여 감성분석의 분류 정확도를 개선하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 영화 리뷰 데이터셋인 IMDB의 리뷰 데이터 셋을 이용하여, 감성분석의 극성분석을 긍정 및 부정으로 범주를 분류하고, 딥러닝과 제안하는 조합모델을 활용하여 극성분석의 예측 정확도를 개선하는 것을 목적으로 한다. 이 과정에서 여러 매개 변수가 존재하기 때문에 그 수치와 정밀도의 관계에 대해 고찰하여 최적의 조합을 찾아 정확도 등 감성분석의 성능 개선을 시도한다. 연구 결과, 딥러닝 기반의 분류 모형이 좋은 분류성과를 보였으며, 특히 본 연구에서 제안하는 CNN-LSTM 조합모델의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.