• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.183-203
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• 2018

전통적으로 신문 매체는 국내외에서 발생하는 사건들을 살피는 데에 가장 적합한 매체이다. 최근에는 정보통신 기술의 발달로 온라인 뉴스 매체가 다양하게 등장하면서 주변에서 일어나는 사건들에 대한 보도가 크게 증가하였고, 이것은 독자들에게 많은 양의 정보를 보다 빠르고 편리하게 접할 기회를 제공함과 동시에 감당할 수 없는 많은 양의 정보소비라는 문제점도 제공하고 있다. 본 연구에서는 방대한 양의 뉴스기사로부터 데이터를 추출하여 주요 사건을 감지하고, 사건들 간의 관련성을 판단하여 사건 네트워크를 구축함으로써 독자들에게 현시적이고 요약적인 사건정보를 제공하는 기법을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 2016년 3월에서 2017년 3월까지의 한국 정치 및 사회 기사를 수집하였고, 전처리과정에서 NPMI와 Word2Vec 기법을 활용하여 고유명사 및 합성명사와 이형동의어 추출의 정확성을 높였다. 그리고 LDA 토픽 모델링을 실시하여 날짜별로 주제 분포를 계산하고 주제 분포의 최고점을 찾아 사건을 탐지하는 데 사용하였다. 또한 사건 네트워크를 구축하기 위해 탐지된 사건들 간의 관련성을 측정을 위하여 두 사건이 같은 뉴스 기사에 동시에 등장할수록 서로 더 연관이 있을 것이라는 가정을 바탕으로 코사인 유사도를 확장하여 관련성 점수를 계산하는데 사용하였다. 최종적으로 각 사건은 각의 정점으로, 그리고 사건 간의 관련성 점수는 정점들을 잇는 간선으로 설정하여 사건 네트워크를 구축하였다. 본 연구에서 제시한 사건 네트워크는 1년간 한국에서 발생했던 정치 및 사회 분야의 주요 사건들이 시간 순으로 정렬되었고, 이와 동시에 특정 사건이 어떤 사건과 관련이 있는지 파악하는데 도움을 주었다. 또한 일련의 사건들의 시발점이 되는 사건이 무엇이었는가도 확인이 가능하였다. 본 연구는 텍스트 전처리 과정에서 다양한 텍스트 마이닝 기법과 새로이 주목받고 있는 Word2vec 기법을 적용하여 봄으로써 기존의 한글 텍스트 분석에서 어려움을 겪고 있었던 고유명사 및 합성명사 추출과 이형동의어의 정확도를 높였다는 것에서 학문적 의의를 찾을 수 있다. 그리고, LDA 토픽 모델링을 활용하기에 방대한 양의 데이터를 쉽게 분석 가능하다는 것과 기존의 사건 탐지에서는 파악하기 어려웠던 사건 간 관련성을 주제 동시출현을 통해 파악할 수 있다는 점에서 기존의 사건 탐지 방법과 차별화된다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.75-95
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• 2020

소셜네트워크서비스(SNS)의 성장과 함께 다양한 형태의 SNS가 등장했다. 상호작용성, 정보 교류, 엔터테인먼트 등 다양한 이용 동기를 바탕으로 SNS 이용자 또한 빠르게 증가하는 추세이다. 그중 페이스북은 대표하는 SNS 채널로서 기업에서도 페이스북 페이지를 활용해 홍보 채널로 활용하기 시작했다. 이를 위해 운영 초기, 기업은 팬 수 확보에 나섰고 그 결과 최근 기업 페이스북 팬 수는 많게는 수백만에 이를 정도로 늘어났다. 기업의 목표는 팬 수 확보를 넘어 콘텐츠를 통해 고객에게 기업 브랜드 이미지를 재고하고, 나아가 소통하는 수단으로 활용하고 있다. 이를 평가하는 주요 수치가 바로 본 연구의 종속변수에 해당하는 페이스북의 '좋아요', '댓글', '공유', '클릭 수' 등이다. 해당 수치 달성을 위해 콘텐츠 제작에 대한 고민이 선행되어야 하는데, 본 연구에서는 콘텐츠 제작 고려 사항을 3가지로 나눠 독립변수를 구성하였다. 콘텐츠 소재, 콘텐츠 구조, 메시지 스타일 등이 페이스북의 이용자 행동에 미치는 영향을 회귀분석을 이용해 분석하였다. 종속변수의 경우, 콘텐츠상에 모든 이용자의 행동 '전체 클릭 수'로 설정하였다. 본 연구에서는 각 독립 변수를 기존 연구 문헌을 통해 정의하고, 종속변수에 미치는 영향을 분석하였는데, '전체 클릭 수'의 경우, '자사연관', '실생활 관여도', '격식 x 관여도' 등의 변수가 유의미한 영향을 갖는 것으로 나타났다. 연구 결과를 통해, 콘텐츠 목적에 따른 최적화된 콘텐츠 전략을 제시함으로써, 기업 페이스북 운영자와 콘텐츠 제작자의 운영, 제작 전략에 기여할 수 있을 것으로 보인다.

• 마케팅과학연구
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• 제20권3호
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• pp.262-268
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• 2010

虚拟社区(virtual community, VC)今年来发展迅速, 越来越多的人参与到虚拟社区中交换信息和分享观点. 虚拟社区是通过计算机布告板和网络进行非面对面的知识和语言交流的一种大众集合体. B2C电子商务网站虚拟社区则是商业性的虚拟社区, 通过培养信任环境来促进消费者在该网站的购买行为. B2CVC通过信息交流, 如推荐, 评论, 买者与卖者评级等, 来建立社会性的氛围. 目前, 虽然学术界已经认识到B2CVC的重要性, 但是关于社区成员的口碑传播行为的研究还不充分. 本研究提出了一个理论模型, 探讨在B2C网站社区中参与度, 满意度, 信任度, 粘度和口碑传播之间的关系. 本研究的目的有三个: 1, 通过整合信念, 态度和行为的测量来实证检验B2C网站社区模型; 2, 更好地理解各因素对口碑传播的影响关系; 3, 更好地理解B2C网站社区黏度在CRM营销中的作用. 研究模型包含以下要素: 1, 社区成员的信念变量, 通过参与度来测量; 2, 社区成员的态度变量, 通过满意度和信任度来测量; 以及3, 社区成员的行为变量, 通过网站黏度和口播传播意愿来测量. 参与度是消费者在虚拟社区的参与动机. 对于社区成员来说, 信息的查找和发布是他们参与到社区的主要目的. 满意度是成员对社区整体评价的重要指标, 反映了成员与社区的交互程度. 虚拟社区的形成与发展依靠成员分享信息和服务的自愿程度. 研究者已经发现信任是促进匿名交互的关键, 因此构建信任被看作是虚拟社区的重要研究课题. 此外, 虚拟社区的成功依靠成员的粘度来提高购买潜力. 社区成员间的观点交流和信息交换代表一种 "写作式" 的口碑传播. 因此口碑传播是推动B2C虚拟社区在互联网上扩散的主要因素之一. 研究模型及假设如图一所示. 本研究通过实证调查中国携程旅游网虚拟社区成员来验证模型. 数据收集过程中共发放243份问卷, 其中有效问卷204份. 通过实证数据验证了参与度, 满意度和信任度影响粘度和口碑传播之间的假设关系. 结构方程模型(SEM)方法用来进行数据分析. 模型的拟合指数结果为χ2/df 是2.76, NFI是 .904, IFI是 .931, CFI是 .930, 以及RMSEA是 .017. 结果表明, 参与度对满意度具有显著的影响(p<0.001, ${\beta}$=0.809). 参与度可以解释满意度的方差比例超过50%, 调整R2为0.654. 参与度对信任度具有显著影响(p<0.001, ${\beta}$=0.751), 解释率为57%, 调整R2为0.563. 此外, 满意度对黏度的影响显著(${\beta}$=0.514), 但是信任度对黏度的影响并不显著(p=0.231, t=1.197). 黏度对口碑传播的影响显著, 且解释率超过80%, 调整R2为 0.846. 总之, 研究结果支持了大部分的研究假设, 但是信任度显著影响粘度的假设没有得到支持. 本研究丰富了电子商务网站虚拟社区的学术研究成果, 深入探讨了在B2C电子商务环境下的用户信念, 态度和行为等因素. 研究成果有助于实践者进行更有针对性的资源开发和市场开拓. 网络营销人员可以针对B2C网站社区来有针对性地制定营销策略, 如对于国际旅游业务, 营销人员可以针对中国的B2C网站社区用户开展营销活动, 如为活跃的用户提供特殊折扣以及为早期参与者提高社区黏度定制营销计划等. 未来的研究应该拓展社区成员行为的研究, 并在不同的行业, 社区和文化背景下开展研究.

• 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.

• 벤처혁신연구
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• 제7권2호
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• pp.77-99
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• 2024

중소벤처기업·소상공인은 한국 경제의 중요한 축을 담당하고 있다. 2019년 중소벤처기업부 통계조사를 보면 우리나라 중소벤처기업의 전체 종사자 비중은 89.8%로 일본 77.8%, 대만 76.6%에 비해 압도적으로 높다는 것을 알 수 있는데, 그만큼 우리나라에서 중소벤처기업의 일자리 창출은 절대적이라 할 수 있다. 대기업에 비해 우리나라의 중소벤처기업은 규모의 경제 측면에서는 원가경쟁력 저하, 자본력 부족에 따른 연구개발/마케팅의 어려움, 네트워크 확보의 어려움, 경영노하우 부족 등으로 인해 경쟁우위를 확보하기 어렵다고 알려져 있다. 기존 연구는 피터드러커와 슘페터 등 많은 학자에 의해 1950년대 중반 이후부터 기업가정신에 관한 연구 위주로 이루어졌으며, 근래에는 경영학, 심리학, 경제학 등 다양한 분야에서 연구가 진행되고 있고 연구 분야도 세부적으로 기업가에서 기업가정신, 혁신, 기업성과, 경쟁우위, 기업가적 마케팅 등에 관한 연구들이 진행됐다. 하지만, 중소벤처기업 CEO의 개인적인 특성인 기업가적열정, 기업의 총체적 이미지인 기업평판 등에 관한 연구는 아직 부족한 실정이며, 그룹 간 변수 간의 영향 비교(업종별, 압력별 등) 등은 아직 제시되지 않고 있다. 기업가적 열정은 새로운 사업 창출, 일자리 창출, 경제 성장 등을 촉진하는데 중요한 역할을 한다. 따라서, 기업가적열정을 함양하고 촉진하는 것은 사회 경제적 발전에도 이바지할 수 있을 것이다. 이는 정부 정책, 교육 프로그램, 사회적 인식개선 등을 통해 이루어질 수 있으며, 특히 혁신과 성장이 중요한 현재 시장 조건에서는 더더욱 중요하다. 결론적으로 기업가적 열정은 개인, 기업, 사회 모두에게 긍정적인 영향을 미치는 중요한 요소이다. 따라서 기업가적열정에 관한 연구는 이러한 긍정적인 영향을 극대화하기 위한 필수적인 과제이다. 본 연구에서는 기존 연구의 한계를 극복하기 위해 기업가의 개인적인 특성인 기업가적열정이 경쟁우위에 영향을 미치는지 그리고, 흡수능력과 제품 및 프로세스 혁신역량은 기업가적열정과 경쟁우위 사이에서 매개효과가 있는지 마지막으로 기업가적 열정과 흡수능력 사이의 관계에서 기업평판은 조절 효과를 가지는지 등을 검증하고 업종별, 압력별로 그룹 간 비교를 통해 변수 간의 영향 요인에 대해 실증적으로 검증을 하고자 한다. 본 연구는 중소벤처기업부 산하 중소기업유통센터가 수행하는 2023년 중소벤처기업·소상공인 온라인판로지원 사업에 참여한 중소벤처기업·소상공인 CEO 312명을 대상으로 2023년 12월 1일부터 20일까지 설문 및 분석을 시행하였고 분석은 Smart PLS 4.0을 사용하여 변수 간의 관계에 대한 영향을 실증적으로 검증하였다. 연구 결과, 기업가적 열정은 흡수능력에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 제품 및 프로세스 혁신역량, 경쟁우위에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 기업평판이 높을수록 기업가적열정이 흡수능력에 더욱 크게 영향을 미치는 것을 확인 할 수 있었다.