• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제30권1호
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• pp.19-28
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• 2018

서지정보학의 발달 및 전산화로 방대한 양의 연구논문들이 축적되고 있다. 이에 따라 전 세계에서 출판되는 관련 분야 논문들을 모두 검토하기는 실질적으로 어려워졌으며, 연구방향을 잡고 추진하는 것도 어려워졌다. 그러나 자연어 처리기법의 발달로 인해 출판된 연구논문들의 경향 분석이 수월해졌다. 여기서는 해안 해양공학 분야의 SCOPUS DB(Data Base) 서지정보 텍스트 마이닝(Text Mining) 분석을 R언어를 이용하여 수행했다. 분석 결과, 예상한 바와 같이 'wave' 용어가 압도적으로 우세하였으며, 'numerical model', 'numerical simulation' 및 experimental study' 용어로부터 여전히 수치해석 및 수리실험의 우세가 확인되었다. 또한 최근 해양에너지와 관련되는 'wave energy' 용어 사용이 부각되고 있는 것으로 파악되었다. 한편, 해안 해양공학 분야의 연구주제 용어의 빈도와 연결 관계는 'wave -> height, energy' 우세를 정량적으로 확인할 수 있었으며, 향후 세부분야 및 시기별 고해상도 분석 가능성을 제시하였다.

• 품질경영학회지
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• 제49권4호
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• pp.595-607
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• 2021

Purpose: This study introduces a systematic framework to evaluate service satisfaction of cosmetic brands through online review analysis utilizing Text-Mining technique. Methods: The framework assumes that the service satisfaction is evaluated by positive comments from online reviews. That is, the service satisfaction of a cosmetic brand is evaluated higher as more positive opinions are commented in the online reviews. This study focuses on two approaches. First, it collects online review comments from the top 50 global cosmetic brands and evaluates customer service satisfaction for each cosmetic brands by applying Sentimental Analysis and Latent Dirichlet Allocation. Second, it analyzes the determinants that induce or influence service satisfaction and suggests the guidelines for cosmetic brands with low satisfaction to improve their service satisfaction. Results: For the satisfaction evaluation, online review data were extracted from the top 50 global cosmetic brands in the world based on 2018 sales announced by Brand Finance in the UK. As a result of the satisfaction analysis, it was found that overall there were more positive opinions than negative opinions and the averages for polarity, subjectivity, positive ratio, and negative ratio were calculated as 0.50, 0.76, 0.57, and 0.19, respectively. Polarity, subjectivity and positive ratio showed the opposite pattern to negative ratio, and although there was a slight difference in fluctuation range and ranking between them, the patterns are almost same. Conclusion: The usefulness of the proposed framework was verified through case study. Although some studies have suggested a method to analyze online reviews, they didn't deal with the satisfaction evaluation among competitors and cause analysis. This study is different from previous studies in that it evaluates service satisfaction from a relative point of view among cosmetic brands and analyze determinants.

• 디지털융복합연구
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• 제17권4호
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• pp.115-122
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• 2019

온라인 마켓에서 소비자는 다양한 상품을 접하고 이에 대한 의견을 자유롭게 기술한다. 소비자의 상품 리뷰가 다른 소비자와 온라인 마켓의 성공에 큰 영향을 주는 만큼 온라인 마켓은 판매 상품에 대한 소비자의 감성을 정확하게 분석할 필요가 있다. 데이터 분석 기법 중 하나인 텍스트 마이닝은 상품에 대한 소비자 리뷰를 분석하여 상품을 효율적으로 관리할 수 있게 해준다. 선행 연구들은 데이터 도메인과 사이즈에 따라 분석 결과의 정확도가 다르게 나타남에도 불구하고 특정 도메인과 2만개 미만의 데이터를 분석해왔다. 또한, 분석의 정확도를 향상 시킬 수 있는 추가 요인에 대한 연구는 거의 수행하지 않았다. 본 연구는 앙상블 기법을 활용하여 기존 연구에서 주로 다루지 않은 음식 상품 도메인의 72,530개 리뷰 데이터를 분석하였다. 또한, 분석 정확도 향상과 관련하여 요약 리뷰의 영향력을 살펴보았다. 연구 결과, 본 연구는 기존 연구와 다르게 부스팅 앙상블 기법이 가장 높은 분석 정확도를 보인다는 사실을 발견하였다. 또한, 요약 리뷰는 분석의 정확도 향상에 기여하는 것으로 나타났다.

• 경영정보학연구
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• 제21권2호
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• pp.117-137
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• 2019

빅데이터 시대를 맞아 다양한 도메인에서 수없이 많은 데이터들이 생산되면서 데이터 사이언스가 대중화 되었고, 데이터의 힘이 곧 경쟁력인 시대가 되었다. 특히 전 세계 데이터의 80% 이상을 차지하는 비정형 데이터에 대한 관심이 부각되고 있다. 소셜 미디어의 발전과 더불어 비정형 데이터의 대부분은 텍스트 데이터의 형태로 발생하고 있으며, 마케팅, 금융, 유통 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 하고 있다. 하지만 이러한 소셜 미디어를 활용한 텍스트 마이닝은 수치형 데이터를 활용한 데이터 마이닝 분야에 비해 접근이 어렵고 복잡해 기대에 비해 그 활용도가 높지 못한 실정이다. 이에 본 연구는 프로그래밍 언어나 고사양 하드웨어나 솔루션에 의존하지 않고, 쉽고 간편한 소셜 미디어 텍스트 마이닝을 위한 통합 애플리케이션으로 Korean Natural Language Application(KoALA)을 개발하고자 한다. KoALA는 소셜 미디어 텍스트 마이닝에 특화된 애플리케이션으로, 한글, 영문을 가리지 않고 분석 가능한 통합 애플리케이션이다. 데이터 수집에서 전처리, 분석, 그리고 시각화에 이르는 전 과정을 처리해준다. 본 논문에서는 디자인 사이언스(design science) 방법론을 활용해 KoALA 애플리케이션을 디자인, 구현, 적용하는 과정에 대해서 다룬다. 마지막으로 블록체인 비즈니스 관련 사례를 들어 KoALA의 실제 활용방안에 대해서 다룬다. 본 논문을 통해 소셜 미디어 텍스트 마이닝의 대중화와 다양한 도메인에서 텍스트 마이닝의 실무적, 학술적 활용을 기대해 본다.

• 경영정보학연구
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• 제4권1호
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• pp.47-67
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• 2002

1990년대 중반 이후 기업들은 인터넷상에서 사용자의 행동에 대한 관심이 높아짐에 따라, 인터넷상에서 사용자의 웹 사이트 클릭 정보가 남아 있는 웹 로그파일에 대한 관심 역시 높아지고 있다. 웹 로그파일에는 사용자 IP, 사용시간, 방문한 주소, 참조주소, 쿠키 파일 등 다양한 정보가 남기 때문에 이것을 이용하면 사용자의 웹 사이트 행위를 구체적으로 분석할 수 있다. 또한, 특정한 유형의 사용자와 관련된 웹 사이트를 찾아 효과적인 마케팅 전략을 수립할 수도 있다. 본 연구에서는 SPSS사의 데이터마이닝 도구인 클레멘타인을 이용하여 웹 마이닝을 할 수 있는 방법론을 소개하고, 실제 인터넷 허브 사이트의 로그화일을 대상으로 분석을 수행하였다.

• 경영정보학연구
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• 제22권3호
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• pp.81-97
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• 2020

최근의 감성분류 연구는 출력변수가 하나인 단일레이블 분류방법을 사용한 연구가 많다. 특히, 이러한 연구는 하나의 극성 값(긍정, 부정)만을 찾는 연구가 많다. 그러나 한 문장 안에는 다중적인 의미가 내포되어 있다. 그 중에서도 감정과 오피니언이 이러한 특징을 갖는다. 본 논문은 두 가지 연구목적을 제시한다. 첫째, 한 문장 안에 다양한 토픽(주제 또는 애스팩트)이 있다는 사실을 기반으로, 해당 문장을 각 애스팩트 별로 감성을 분류하는 애스팩트 마이닝을 수행한다. 둘째, 두개 이상의 종속변수(출력 값)를 한 번에 분석하는 다중레이블 분류방법을 적용한다. 이에 본 연구는 감성분류의 연구가 단일분류기에 의해서만 이루어진 연구를 개선하고자 다중레이블 분류방법에 의한 애스팩트 마이닝을 수행하고자 한다. 이와 같은 연구목적을 달성하기 위해 국내 뮤지컬 데이터를 수집하였다. 분석결과 문장 안에 있는 다양한 애스팩트별 감성을 추출하였고, 유의한 결과를 얻었다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권10호
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• pp.54-64
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• 2022

빅데이터 기반의 디지털 트랜스포메이션은 데이터 및 데이터 관련 기술을 통해 기업의 성과 향상, 조직 변화, 사회 공헌 등의 목적 달성을 위해 수행하는 혁신적 프로세스를 의미한다. 성공적인 빅데이터 기반의 디지털 트랜스포메이션을 위해서는 관련 연구 현황, 주요 연구토픽, 주요 연구토픽 간의 관계를 이해하는 것이 필수적이다. 그러나 여러 연구들의 서로 다른 관점 및 이들 간 연계 가능성에 대해 이해하려는 노력은 아직 미진하다. 본 논문은 텍스트마이닝을 활용하여 관련 연구동향을 분석하고, 여러 연구의 다양한 관점을 통합적으로 이해하기 위한 기반 마련을 시도해보았다. Web of Science Core Collection에서 추출한 439편의 논문을 분석하여, 10개의 주요 연구토픽을 도출하였고, 이들 간의 관계를 분석하였다. 본 연구의 결과가 빅데이터 기반의 디지털 트랜스포메이션에 대한 통합적인 이해를 촉진하고, 성공을 위한 방향성 모색에 기여할 것으로 기대한다.

• Journal of Korea Trade
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• 제25권2호
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• pp.22-45
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• 2021

Purpose - This study aims to identify new attributes by analyzing reviews conducted by global automaker customers and to examine the influence of these attributes on satisfaction ratings in the U.S. automobile sales market. The present study used J.D. Power for customer responses, which is the largest online review site in the USA. Design/methodology - Automobile customer reviews are valid data available to analyze the brand personality of the automaker. This study collected 2,998 survey responses from automobile companies in the U.S. automobile sales market. Keyword analysis, topic modeling, and the multiple regression analysis were used to analyze the data. Findings - Using topic modeling, the author analyzed 2,998 responses of the U.S. automobile brands. As a result, Topic 1 (Competence), Topic 5 (Sincerity), and Topic 6 (Prestige) attributes had positive effects, and Topic 2 (Sophistication) had a negative effect on overall customer responses. Topic 4 (Conspicuousness) did not have any statistical effect on this research. Topic 1, Topic 5, and Topic 6 factors also show the importance of buying factors. This present study has contributed to identifying a new attribute, personality. These findings will help global automakers better understand the impacts of Topic 1, Topic 5, and Topic 6 on purchasing a car. Originality/value - Contrary to a traditional approach to brand analysis using questionnaire survey methods, this study analyzed customer reviews using text mining. This study is timely research since a big data analysis is employed in order to identify direct responses to customers in the future.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제18권1호
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• pp.26-47
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• 2022

Chatbots were an important research subject in the past. A chatbot is a computer program or an artificial intelligence program that participates in a conversation via auditory or textual methods. As the research on chatbots progressed, some important issues regarding them changed over time. Therefore, it is necessary to review the technology with a focus on recent advancements and core research technologies. In this paper, we introduce five different chatbot technologies: natural language processing, pattern matching, semantic web, data mining, and context-aware computer. We also introduce the latest technology for the chatbot researchers to recognize the present situation and channelize it in the right direction.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.115-126
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• 2022

본 연구는 국내 모바일 뱅킹 애플리케이션에 대한 이용자 리뷰 데이터에 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 중요도-만족도 분석을 시도하고, 개선의 우선순위를 도출하는 것을 목적으로 한다. 분석에는 구글 플레이스토어에서 국내 시중은행(국민은행, 신한은행, 우리은행, 하나은행), 지역은행(경남은행, 부산은행), 인터넷 은행(카카오뱅크, 케이뱅크, 토스)의 모바일 뱅킹 애플리케이션에 대한 이용자 리뷰 데이터를 활용하였으며, 주요 속성 도출 및 각 속성에 대한 중요도와 만족도 측정을 위해 토픽 모델링, 빈도분석 및 감성분석을 진행하였다. 분석 결과 '인증서비스', '기능 개선', '로그인', '속도/연결성', '시스템/업데이트' 그리고 '뱅킹서비스'가 이용자들이 모바일 뱅킹 애플리케이션을 사용할 때 느끼는 중요도가 상대적으로 높은 속성임에도 불구하고 그 만족도가 평균 수준에 미치지 못해 개선이 시급한 속성으로 나타났다.