• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.1-27
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• 2017

경제주체들의 경기상황에 대한 판단 및 전망은 경기변동에 영향을 미치므로 경기심리지수와 거시경제지표들 간에는 밀접한 관련성을 나타내는 것으로 알려져 있다. 경기선행지표로 국내에서 많이 사용되는 경기심리지수에는 소비자동향조사, 기업경기조사, 경제심리지수가 있다. 그러나 설문조사를 통해 생성된 지수는 자료의 성격상 속보성이 떨어지는 문제가 있다. 본 연구에서는 이러한 정형데이터의 한계를 보완할 수 있도록 비정형데이터에서 정보를 추출해 경기심리지수를 생성하고, 경제분석에서의 활용 가능성을 검토하였다. 민간소비와 관련된 실물지표에는 소매판매업지수와 서비스업생산지수를 사용하였고, 고용지표에는 고용률과 실업률을, 가격지표에는 소비자물가상승률과 가계의 대출금리를 사용하여 지표들 간의 추이 분석 및 시차구조 파악을 위한 교차상관분석을 수행하였다. 마지막으로 이들 지표들에 대한 예측 가능성을 점검하였다. 분석결과, 다른 지표들의 선행지수로 많이 사용되는 소비자심리지수와 비교해 선택 지표들과 높은 상관관계를 보이며, 1~2개월 선행한 것으로 나타났다. 예측력 또한 향상되어 텍스트데이터에서 생성한 소비자 경기심리지수의 유용성이 확인되었다. 온라인에서 생성되는 뉴스기사나 소셜 SNS 등의 텍스트 데이터는 속보성이 뛰어나고, 커버리지가 넓어 특정 경제적 이슈가 발생할 경우 이것이 경제에 미치는 영향을 빠르게 파악할 수 있다는 점에서 경기판단지표로써의 잠재적 가능성이 클 것으로 보인다. 경제분석에서 비정형데이터를 활용한 국내연구는 초기 단계지만 데이터의 유용성이 확인되면 그 활용도가 크게 높아질 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제22권1호
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• pp.1-18
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• 2016

최근 가용한 텍스트 데이터 자원이 증가함에 따라 방대한 텍스트 분석을 통해 새로운 가치를 창출하고자 하는 수요가 증가하고 있다. 특히 뉴스, 민원, 블로그, SNS 등을 통해 유통되는 글로부터 다양한 이슈를 발굴해내고 이들 이슈의 추이를 분석하는 이슈 트래킹에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 전통적인 이슈 트래킹은 토픽 모델링을 통해 오랜 기간에 걸쳐 지속된 주요 이슈를 발굴한 후, 각 이슈를 구성하는 문서 수의 세부 기간별 분포를 분석하는 방식으로 이루어진다. 하지만 전통적 이슈 트래킹은 각 이슈를 구성하는 내용이 전체 기간에 걸쳐 변화 없이 유지된다는 가정 하에 수행되기 때문에, 다양한 세부 이슈가 서로 영향을 주며 생성, 병합, 분화, 소멸하는 이슈의 동적 변이과정을 나타내지 못한다. 또한 전체 기간에 걸쳐 지속적으로 출현한 키워드만이 이슈 키워드로 도출되기 때문에, 핵실험, 이산가족 등 세부 기간의 분석에서는 매우 상이한 맥락으로 파악되는 구체적인 이슈가 오랜 기간의 분석에서는 북한이라는 큰 이슈에 함몰되어 가려지는 현상이 발생할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 각 세부 기간의 문서에 대한 독립적인 분석을 통해 세부 기간별 주요 이슈를 도출한 후, 각 이슈의 유사도에 기반하여 이슈 흐름도를 도출하고자 한다. 또한 각 문서의 카테고리 정보를 활용하여 카테고리간의 이슈 전이 패턴을 분석하고자 한다. 본 논문에서는 총 53,739건의 신문 기사에 제안 방법론을 적용한 실험을 수행하였으며, 이를 통해 전통적인 이슈 트래킹을 통해 발굴한 주요 이슈의 세부 기간별 구성 내용을 살펴볼 수 있을 뿐 아니라, 특정 이슈의 선행 이슈와 후행 이슈를 파악할 수 있음을 확인하였다. 또한 카테고리간 분석을 통해 단방향 전이와 양방향 전이의 흥미로운 패턴을 발견하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권8호
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• pp.236-250
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• 2016

본 연구는 수도권에 거주하는 일반 소비자를 대상으로 기능성화장품 구매행태를 파악하여 선복화 활용 주름 미백개선 신제품 개발 시 경쟁력 확보를 위한 기초자료로 활용하고자 하였다. 연구결과, 소비자는 주름개선 기능성화장품의 종류 중 세럼을 주로 선호했으며, 1~3개월에 한 번 구매하는 비율이 높았다. 용량은 10~30 ml 미만을 주로 선호했고, 구매비용은 3~5만원 미만을 주로 지출하였다. 미백개선 기능성화장품 역시 세럼을 선호했고, 용량은 30~50 ml 미만을 선호했으며, 구매비용은 3~5만원 미만을 주로 지출하였다. 기능성화장품 형태는 단품을 선호했고 선호도가 높은 주요 구매 장소는 '화장품전문점' 이었고, 선호도가 높은 주요 정보원은 '가족 친구 지인의 추천 및 경험담', 'TV 광고' 등 이었다. 선복화 활용 기능성화장품 세럼 개발시 구매의도 4개 항목 모두 제품 비용이 5만원 이상으로 나타났으며, 가격 지불의사에서도 현재 가격에서 추가로 10~30%까지 지불 할 수 있는 것으로 나타났다. 따라서 화장품 관련 기업 및 산업체는 기능성화장품 관련 신제품 개발 시 소비자의 구매시 요구도를 적용하는 방안과 신제품 판매 활성화를 위해 질 높은 서비스를 제공하는 전문화된 장소 확보 및 직접체험, 다양한 대중매체 활용 SNS 블로그를 통한 구전 효과를 높이고, 천연미백 및 주름개선, 보습효과 등이 검증된 선복화를 활용한 제품을 개발하면 건강과 미용에 관심이 많은 소비자들에게 충분히 어필(appeal)할 수 있을 것으로 사료되었다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제16권1호
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• pp.141-177
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• 2011

기존의 확산관련 연구들은 대부분이 구전 커뮤니케이션의 효용성에 치중하여 개인단위의 변수를 사용하는 경향이 많았다 (Iacobucci 1996; Midgley 외 1992). 반면 구전의 선행 변수로써 네트워크의 구조적 특성을 소비자의 집단문화적 성향에 기초하여 조사한 연구는 찾아보기 어렵다. 본 연구는 이같은 연구배경 하에서 네트워크의 구조적 특성과 소비자의 구전간의 관계를 연관시켜 비교문화적으로 접근하려고 하였다. 본 연구에서 추구하는 주요 목적은 한국과 중국 소비자를 대상으로 사회적 네트워크 형태에 따른 구전효과를 규명하려는 것이며, 네트워크와 구전 효과와의 관계에 영향을 미치는 조절변수로써 문화적 가치관의 역할을 검증하려고 하였다. 구체적인 연구목적은 다음과 같다. 첫째, 사회적 네트워크 관련 이론들을 바탕으로 한국과 중국 소비자들을 대상으로 네트워크의 구조적 특성들 (예: 유대강도, 중심성, 범위)이 구전의 효과 (구전 의향 및 구전 정보의 질)에 어떠한 영향을 미치는지를 규명한다. 둘째, 사회적 네트워크 특성이 구전효과에 미치는 영향에 있어서 문화적 가치 (불확실성 회피 성향, 개인주의성향)가 조절 역할을 하는지를 규명한다. 셋째, 사회적 네트워크 특성과 구전효과의 선행변수로써 소비자 개인의 혁신 성향의 역할을 규명한다. 분석 결과, 한국과 중국 소비자들은 공통적으로 네트워크 유대강도와 중심성은 구전의향에 유의한 영향을 보였으나 네트워크 범위는 두집단 모두 유의하게 나타나지 않았다. 반면, 한, 중 소비자 공통적으로 불확실성회피 성향은 네트워크범위와 상호작용을 함으로써 구전의향에 조절역할을 하는 것으로 나타났다. 마지막으로 소비자의 혁신성향은 한중 두 소비자 집단에서 공통적으로 네트워크 특성 (중심성)과 구전효과(구전정보의 질) 에 유의하게 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 한중 양국의 네트워크 특성을 비교한 결과 한국이 중국보다 유대강도, 중심성, 범위에서 모두 유의하게 더 높은 점수를 보였으며, 불확실성회피 성향 또한 한국 소비자가 중국보다 유의하게 높은 것으로 나타났다.

• 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.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.141-166
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• 2019

최근 다양한 매체를 통해 생성되는 방대한 양의 텍스트 데이터를 효율적으로 관리 및 활용하기 위한 방안으로써 문서 요약에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 최근에는 기계 학습 및 인공 지능을 활용하여 객관적이고 효율적으로 요약문을 도출하기 위한 다양한 자동 요약 기법이(Automatic Summarization) 고안되고 있다. 하지만 현재까지 제안된 대부분의 텍스트 자동 요약 기법들은 원문에서 나타난 내용의 분포에 따라 요약문의 내용이 구성되는 방식을 따르며, 이와 같은 방식은 비중이 낮은 주제(Subject), 즉 원문 내에서 언급 빈도가 낮은 주제에 대한 내용이 요약문에 포함되기 어렵다는 한계를 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 저빈도 주제의 누락을 최소화하는 문서 자동 요약 기법을 제안한다. 구체적으로 본 연구에서는 (i) 원문에 포함된 다양한 주제를 식별하고 주제별 대표 용어를 선정한 뒤 워드 임베딩을 통해 주제별 용어 사전을 생성하고, (ii) 원문의 각 문장이 다양한 주제에 대응되는 정도를 파악하고, (iii) 문장을 주제별로 분할한 후 각 주제에 해당하는 문장들의 유사도를 계산한 뒤, (iv) 요약문 내 내용의 중복을 최소화하면서도 원문의 다양한 내용을 최대한 포함할 수 있는 자동적인 문서 요약 기법을 제시한다. 제안 방법론의 평가를 위해 TripAdvisor의 리뷰 50,000건으로부터 용어 사전을 구축하고, 리뷰 23,087건에 대한 요약 실험을 수행한 뒤 기존의 단순 빈도 기반의 요약문과 주제별 분포의 비교를 진행하였다. 실험 결과 제안 방법론에 따른 문서 자동 요약을 통해 원문 내각 주제의 균형을 유지하는 요약문을 도출할 수 있음을 확인하였다.