• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.30-40
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• 2021

코로나 19의 영향으로 배달앱 시장이 빠르게 성장하며, 리뷰와 평점이 더욱 중요해지고 있다. 그러나 급격하게 늘어난 리뷰와 평점의 신뢰도에 의문이 제기되고 있다. 따라서 본 연구는 리뷰와 평점을 탐색적으로 분석하여 배달앱 리뷰의 신뢰도와 유용성을 파악하고, 이를 높일 방법을 탐구하였다. 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 도출한 결과는 다음과 같다. 첫째, 요기요와 네이버 지도, 구글 지도의 음식점 평점을 분석한 결과, 요기요는 가장 우편향된 평점 분포를 보여주었다. 둘째, 요기요의 세부 평점 요인(맛, 양, 배달)간에는 모두 강한 양의 상관관계가 있었고, 이는 부정 리뷰의 단어 분석에서도 드러났다. 셋째, 리뷰의 극성에 따라 사용되는 품사와 형태소의 비율이 달랐다. 넷째, 전체 리뷰 데이터에서 367개의 부정어를 선별한 후, 이를 분류하여 치킨 전용 부정어 사전을 제작하였다. 본 연구는 치킨 리뷰의 탐색적 분석을 통해 앞으로 배달앱 리뷰에 대한 연구가 나아가야 할 방향을 제시하였다.

• Nutrition Research and Practice
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• 제17권2호
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• pp.175-191
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• 2023

BACKGROUND/OBJECTIVES: The scientific evidence of a sodium-obesity association is limited by sodium intake assessments. Our specific aim is to synthesize the association between dietary sodium intake and obesity across the sodium intake assessments as evidenced by systematic reviews in adults. SUBJECTS/METHODS: A systematic search identified systematic reviews comparing the association of dietary sodium intakes with obesity-related outcomes such as body mass index (BMI), body weight, waist circumference, and risk of (abdominal) obesity. We searched PubMed on October 24, 2022. To assess the Risk of Bias in Systematic Reviews (ROBIS), we employed the ROBIS tool. RESULTS: This review included 3 systematic reviews, consisting of 39 unique observational studies (35 cross-sectional studies and 4 longitudinal studies) and 15 randomized controlled trials (RCTs). We found consistently positive associations between dietary sodium intake and obesity-related outcomes in cross-sectional studies. Studies that used 24-h urine collection indicated a greater BMI for those with higher sodium intake (mean difference = 2.27 kg/m²; 95% confidence interval [CI], 1.59-2.51; P < 0.001; I² = 77%) compared to studies that used spot urine (mean difference = 1.34 kg/m²; 95% CI, 1.13-1.55; P < 0.001; I² = 95%) and dietary methods (mean difference = 0.85 kg/m²; 95% CI, 0.1-1.51; P < 0.05; I² = 95%). CONCLUSIONS: Quantitative synthesis of the systematic reviews has shown that cross-sectional associations between dietary sodium intake and obesity outcomes were substantially different across the sodium intake assessments. We need more high-quality prospective cohort studies and RCTs using 24-h urine collection to examine the causal effects of sodium intake on obesity.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.316-330
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• 2020

이 연구는 텍스트 마이닝을 사용하여 하드웨어 제품에 대한 리뷰, 서비스 상품에 대한 리뷰, ICT분야의 하드웨어와 클라우드 서비스가 융합된 형태의 상품을 대상으로 소비자 리뷰를 분석한다. 분석을 위해 각 리뷰의 키워드를 도출하고 토픽 도출에 사용된 단어의 차별성을 찾는다. 마지막으로 전체 리뷰를 대상으로 군집분석을 실시하고 각각의 상품군의 리뷰가 어떤 군집에 속하는지를 검토한다. 이 연구를 통해서 각 상품의 유형별로 특화되어 사용된 핵심어를 도출하였고, 토픽모델링을 사용하여 제품과 서비스의 특성을 표현하는 주제를 도출하였다. 서비스 상품 리뷰에서는 공급자의 우수성을 의미하는 professional, technician과 같은 핵심어를 도출하였고, 융합제품서비스상품으로서 아마존 에코 리뷰에서는 favorite, fine, fun, nice, smart, unlimited, useful 등의 긍정적 의미의 형용사를 도출하였다. 군집분석을 사용하여 전체 리뷰를 분석하였고, 3개의 상품 유형별 리뷰가 배타적으로 서로 다른 각각의 군집에 속하는 결과를 발견하였다. 이 연구는 소비자의 니즈(needs)를 상품의 유형별로 온라인 리뷰를 이용하여 차이점을 분석하였고 실무적으로 상품 유형에 기반한 상품기획과 마케팅 프로모션 차별화의 필요성을 제시하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.111-122
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• 2021

본 연구는 우리나라 대표적인 지역화폐인 동백전과 인천e음 앱 사용자 리뷰를 분석하여 지역화폐 사용자의 긍정/부정 요인을 파악하고, 이를 바탕으로 마케팅 전략을 수립하였다. 앱 사용자 리뷰를 별점을 기준으로 하여 긍정과 부정으로 분류하고 각각 워드클라우드, 토픽모델링, 소셜 네트워크 분석을 수행하였다. 그 결과, 동백전과 인천e음 부정 리뷰에서는 공통적으로 앱 사용과 카드 발급에 대한 불만이 주로 나타났으며, 긍정 리뷰에서는 '캐시백'에 대한 만족감과 함께 '지역경제'와 '소상공인'과 같은 키워드의 출현으로 지역화폐 사용자들은 자신의 소비가 지역경제 활성화에 도움이 된다고 인식하여 지역화폐를 사용하는 데 있어 만족감을 느끼는 것으로 나타났다. 본 연구의 분석결과로 파악된 만족/불만족 요인을 기반으로 개선해야 할 점과 더욱 강화해야 할 점을 파악하고, 이에 적절한 마케팅 전략을 도출하였다. 본 연구에서 활용한 텍스트 마이닝 방법과 연구 결과는 실질적으로 지역화폐 담당 공무원들과 마케터들에게 지역화폐에 대한 유의미한 정보를 제공해 줄 수 있다.

• 품질경영학회지
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• 제50권4호
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• pp.863-876
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• 2022

Purpose: The purpose of this study is to propose the product quality satisfaction index based on multiple linear regression using customer reviews. Methods: The proposed framework is composed of four steps. First, we collect online reviews and divide it into insight phrases. The insight phrases are classified using product attribute dictionary and sentiment analysis is conducted. Second, the importance of attributes is calculated in consideration of both regression coefficient and frequency. Third, the positive rate is calculated concerning sentiment analysis result. Therefore, the quality satisfaction index is measured by the weighted sum of importance and positive rate in the last step. Results: We conduct a case study using 2-years(2020, 2021) of Samsung TV reviews to confirm the effectiveness of the proposed methodology. As a result, we found that Picture quality is the most crucial attribute in TV evaluation. The importance of Gaming and content has grown up as the positive rate has also increased. Therefore, the overall satisfaction of TV has increased in 2021 compared to 2020. Conclusion: The result of this study shows that the proposed index reveals the customer's mind efficiently and can be explained by the importance and positive rate of each attribute. By using the proposed index, companies are able to improve and the priority of improvement can be determined.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.107-113
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• 2016

소셜 네트워크 서비스(SNS)의 활성화로 웹상에는 방대한 양의 온라인 리뷰들이 생산되고 있으며, 이러한 온라인 리뷰들은 다양한 콘텐츠들에 대한 의견 데이터로써 콘텐츠 이용자와 제공자들에게 가치 있는 정보로 활용되고 있다. 한편, 온라인 리뷰에 대한 중요도가 높아짐에 따라 온라인 리뷰를 분석하여 글쓴이의 의견이나 평가, 태도, 감정 등을 추출해 내는 오피니언마이닝에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기존의 오피니언마이닝 연구들에서는 리뷰의 의견 분류에만 초점을 맞추어 감성 분석 기법을 설계하였기 때문에 리뷰 속에 내포되어있는 작성자의 자세한 만족도까지는 알 수 없었으며, 감성 분석 기법이 특정 콘텐츠에 한정되어있어 도메인이 같지 않은 다른 콘텐츠들에는 적용될 수 없다는 문제점이 있었다. 이에 본 연구에서는 기존 의견 분류 방법에 강도를 주어 좀 더 세밀한 감성 분석을 수행하고, 이 결과를 통계적 척도에 적용하여 리뷰에 내포되어 있는 작성자의 자세한 만족도를 도출 할 수 있는 감성 분석 기법을 제안한다, 그리고 제안한 기법을 바탕으로 도메인에 상관없이 다양한 콘텐츠에 적용되어 콘텐츠의 만족도를 분석 할 수 있는 시스템을 설계하였다. 또한 방대한 양의 리뷰 데이터들을 빠르고 효율적으로 처리하기 위해 빅 데이터 처리도구인 하둡을 기반으로 시스템을 구축하였다. 본 시스템을 통해 콘텐츠 이용자는 보다 효율적인 의사결정을, 제공자들은 빠른 반응분석을 할 수 있어 본 시스템은 사용자의 의견을 필요로 하는 다양한 분야에 매우 실용적으로 활용 될 것으로 기대한다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권5호
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• pp.47-54
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• 2022

사물인터넷의 급격한 발전은 기존에 존재하지 않던 형태의 새로운 서비스를 이끌어 내었고, 이는 곧 기존 네트워크에 대한 변화를 요구하였다. 본 연구는 패션쇼핑몰을 이용하는 중국 소비자들의 온라인 패션쇼핑몰의 서비스품질, 만족, 재구매 의도 간의 관계 그리고 온라인 리뷰의 조절 효과를 검증하고자 한다. 연구의 결과는 중국인 20대 30대 소비자의 관점에서 서비스 품질의 유형성, 신뢰성, 편의성, 상호작용성이 고객만족도와 재구매의도의 결과변수에 각각 긍정적인 영향을 미치는 결과가 나타났다. 또한 온라인 리뷰 중 부정적인 리뷰가 재구매 의도에 큰 영향을 미쳤다. 연구의 결과에 따라 온라인 패션쇼핑몰을 위하여 온라인 제품리뷰에 미치는 영향과 온라인 제품리뷰 수용에 대한 심층적인 이해를 높이고, 향후 패션 기업이 온라인 제품리뷰 정보를 효과적으로 관리 할 수 있는 전략을 수립하는데 도움이 될 수 있을 것이다.

• 지식경영연구
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• 제23권2호
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• pp.229-251
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• 2022

온라인 리뷰는 제품에 대한 이전 구매자들의 경험을 제공함으로써 다른 소비자들이 합리적인 구매 의사결정을 하는데 유용하게 활용되고 있다. 하지만 온라인 리뷰가 제품의 질과 특성을 정확히 반영하지 않고 편향되어 작성된다면 온라인 리뷰를 더이상 신뢰할 수 없는 문제가 발생한다. 따라서, 본 연구에서는 대표적인 온라인 리뷰의 편향 중 하나인 과소보고 편향의 특성을 실증 데이터를 통해 살펴보고자 한다. 구체적으로 온라인 게임 플랫폼인 스팀의 14,165개의 리뷰 데이터를 활용하여 과소보고하는 성향을 지니는 리뷰어의 특성을 살펴보고자 하였다. 분석결과, 과소보고하는 리뷰어는 주로 추천 의도를 담은 리뷰를 작성하고, 게임 출시일로부터 짧은 기간 안에 리뷰를 작성하나 다소 긴 시간동안 게임을 플레이한 후 리뷰를 작성하는 경향이 있으며, 높은 가격의 게임을 구매했을 때 리뷰를 작성하는 경향을 보였다. 본 연구는 과소보고하는 리뷰어의 특성을 탐색적으로 살펴보았기에 과소보고 편향에 대한 이해를 확장시키는 기초 연구로서 의미를 지닐 것이다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.57-78
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• 2020

인터넷의 발달로, 소비자들은 이커머스에서 손쉽게 상품 정보를 확인한다. 이때 활용되는 상품 리뷰는 사용자 경험을 토대로 작성되어 구매의사결정의 효율성을 높일 뿐만 아니라 상품 개발에 도움을 주기도 한다. 하지만, 방대한 양의 상품 리뷰에서 관심있는 평가차원의 세부내용을 파악하는 데에는 많은 시간과 노력이 소비된다. 예를 들어, 노트북을 구매하려는 소비자들은 성능, 무게, 디자인과 같은 평가차원에 대해 각 차원별로 비교 상품의 평가를 확인하고자 한다. 따라서 본 논문에서는 상품 리뷰에서 다차원 상품평가 점수를 자동적으로 생성하는 방안을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 방안은 크게 2단계로 구성된다. 사전준비 단계와 개별상품평가 단계로, 대분류 상품군 리뷰를 토대로 사전에 생성된 차원분류모델과 감성분석모델이 개별상품의 리뷰를 분석하게 된다. 차원분류모델은 워드임베딩과 연관분석을 결합함으로써 기존 연구에서 차원과 단어들의 관련성을 찾기 위한 워드임베딩 방식이 문장 내 단어의 위치만을 본다는 한계를 보완한다. 감성분석모델은 정확한 극성 판단을 위해 구(phrase) 단위로 긍부정이 태깅된 학습데이터를 구성하여 CNN 모델을 생성한다. 이를 통해, 개별상품평가 단계에서는 구 단위의 리뷰에 준비된 모델들을 적용하고 평가차원별로 종합함으로써 다차원 평가점수를 얻을 수 있다. 본 논문의 실험에서는 대분류 상품군 리뷰 약 260,000건으로 평가모델을 구성하고, S사와 L사의 노트북 리뷰 각 1,011건과 1,062건을 실험데이터로 활용한다. 차원분류모델은 구로 분해한 개별상품 리뷰를 6개 평가차원으로 분류했고, 기존 워드임베딩 방식보다 연관분석을 결합한 모델의 정확도가 13.7% 증가했음을 볼 수 있었다. 감성분석모델은 문장보다 구 단위로 학습한 모델이 평가차원을 면밀히 분석함으로써 29.4% 더 높은 정확도를 보임을 확인했다. 본 연구를 통해 판매자, 소비자 모두가 상품의 다차원적 비교가 가능하다는 점에서 구매 및 상품 개발에 효율적인 의사결정을 기대할 수 있다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제30권2호
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• pp.1-18
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• 2023

Recently, as technology development has accelerated and product life cycles have been shortened, it is necessary to derive key product features from customers in the R&D planning and evaluation stage. More companies want differentiated competitiveness by providing consumer-tailored products based on big data and artificial intelligence technology. To achieve this, the need to correctly grasp the required quality, which is a requirement of consumers, is increasing. However, the existing methods are centered on suppliers or domain experts, so there is a gap from the actual perspective of consumers. In other words, product attributes were defined by suppliers or field experts, but this may not consider consumers' actual perspective. Accordingly, the demand for deriving the product's main attributes through reviews containing consumers' perspectives has recently increased. Therefore, we propose a review data analysis-based required quality methodology containing customer requirements. Specifically, a pre-training language model with a good understanding of Korean reviews was established, consumer intent was correctly identified, and key contents were extracted from the review through a combination of KeyBERT and topic modeling to derive the required quality for each product. RevBERT, a Korean review domain-specific pre-training language model, was established through further pre-training. By comparing the existing pre-training language model KcBERT, we confirmed that RevBERT had a deeper understanding of customer reviews. In addition, all processes other than that of selecting the required quality were linked to the automation process, resulting in the automation of deriving the required quality based on data.