본 연구는 SNS 빅데이터를 활용하여 소비자들이 인지하는 무인계산대에 대한 사용자 경험을 분석하고자 한다. 이 연구를 위하여 네이버(NAVER)와 다음(Daum)에서 블로그, 뉴스, 지식인, 카페, 지식인(팁), 웹 문서를 대상으로 분석하였고 자료 검색을 위한 키워드는 '무인계산대'를 사용하였다. 자료 분석 기간을 2020년 1월1일부터 2021년 12월 31일까지 2년으로 선정하였다. 자료수집 및 분석을 위해서는 텍스톰(TEXTOM)을 통하여 빈도 및 매트릭스 데이터를 추출하였고 UCINET 6 프로그램의 NetDraw 기능을 이용해 네트워크 분석과 시각화 분석을 실시하였다. 그 결과 무인계산대는 소비자들의 경험요소 정의에 따라 접근성, 사용성, 지속사용의도, 기타로 군집화하였다. 공급자 측면에서 최저임금 인상과 근로시간 단축에 따른 문제를 해결하기 위해 무인계산대가 무분별하게 확산된다면 사회적 관점에서 더 큰 고용문제가 발생할 것이다. 아울러 무인계산에 익숙하지 않은 노인과 젊은 세대, 어린이, 외국인 등을 위해 쉽고 편리한 무인계산대 보급을 위한 제도화가 필요하다.
기존의 SNS(Social Networking Service)서비스에 LBS(Location-Based Service)서비스가 부가된 LBSNS(Location-Based Social Networking Service)서비스들이 상용화되면서 큰 인기를 얻고 있다. 트위터는 그러한 서비스의 대표적인 예라고 볼 수 있다. 트위터의 현재 위치기반서비스는 자신이 원하는 지역정보와 상관없는 정보를 구독하게 하는 구조로 되어 있다. 팔로잉한 사용자는 단순히 개인적인 선호도에 의해 지역정보가 추가된 메시지를 트윗하지만 구독하는 입장의 팔로워는 자신이 원하지 않는 지역정보를 받아 볼 수도 있다. 이러한 사항을 개선하기 위해 공간조인을 이용한 필터링 기법이 제안되었다. 필터링 기법을 위한 우선적인 작업은 바로 각각의 사용자와 트윗들에 위치정보가 추가되어져야 한다. 여기서 위치정보는 MBR(Minimum Bounding Rectangle)로 표현된다. 위치정보는 동적속성 또는 정적속성으로 나누어진다. 동적인 경우를 예를 들어보면 사용자가 지속적으로 움직이는 상황을 들 수 있다. 이 때 발생되는 대량의 연속질의는 사용자가 많은 SNS의 특성상 서버에 많은 부하를 줄 수 있다. 본 논문에서는 구글 맵 상에서 Virtual Grid를 생성하여 문제를 해결 하였고 성능 평가 결과 Virtual Grid를 사용하지 않았을 때 보다 질의 발생 빈도수가 줄어들었다.
SNS의 확산으로 온라인 상점에서는 상품에 대한 주관적인 의견이 내포되어 있는 고객리뷰 정보가 빠르게 생성되고 확산되어 다른 고객들에게 큰 영향을 미치고 있다. 이와 더불어, 고객들의 긍정적 또는 부정적 의견을 분석하여 개선방안을 모색하려는 오피니언마이닝(opinion mining)이 주목 받고 있다. 고객리뷰에 내포된 감성정보를 가진 용어들은 감성분류를 하는데 가장 중요한 역할을 하기 때문에 영향력이 높은 용어를 선별하는 것이 가장 중요하다. 본 연구에서는 품사태깅을 이용하여 최적의 용어들을 선별하고 용어정보에 기반한 문서수준에서의 감성분류모형을 제안하고자 한다. 고객리뷰의 감성분류모형에 대표적인 기계학습기법인 SVM을 적용하고, SVM의 입력변수 선정과정에 품사태깅 방식과 용어추출기법을 다르게 조합하고 사용하여 긍정적/부정적 문서를 분류하였다. 본 연구에서 제안한 감성분류모형의 성과를 검증하기 위해 아마존(Amazon.com)의 영화와 도서에 대한 고객리뷰 80,000개를 수집하여 불필요한 용어들을 제거한 후 품사태깅을 통해 용어를 추출하였다. 추출된 용어는 문서빈도, TF-IDF, 정보획득량, 카이제곱 통계량의 값을 산출하여 값을 통해 용어들을 순위화하고, 각 상위 20개에 해당하는 최적의 용어를 선정한 후 SVM을 이용하였다. 제안된 감성분류모형을 통해 기존 연구에서 언급한 형용사만을 사용한 예측변수와 4품사를 사용한 예측변수에서의 실험결과를 통해 비교 분석하였다. 카이제곱 통계량 기반의 감성분류모형이 다른 모형보다 예측성과가 가장 우수하게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제안된 문서수준에서의 용어기반 감성분류모형을 이용함으로써 온라인 상점에서의 서비스 개선과 경쟁력 확보에 많은 도움이 될 것으로 기대된다.
1. 연구배경 및 목적 정신건강과 육체건강을 놓고 이 두 가지 중에서 어떤 건강이 더 중요한지 여러 가지 의견을 놓고 있다. '건강한 육체에 건강한 정신이 깃든다'는 말도 있지만 이 역시 어느 정도는 맞는 말이다. 육체가 건강하지 못하고 망가지면 제대로 활동하기가 힘들기 때문에 의지력도 약해지고 게을러지기 쉽다. 반대로 정신적으로도 너무 충격을 받으면 육체가 상하는 경우도 있다. TV에서도 보면 충격적인 일을 겪거나 과도한 스트레스를 받으면 혈압이 오르는 경우도 있고, 심장마비까지 오는 경우를 보게 된다. 교통사고도 다친 육체적인 상처보다 사고로 인한 정신적인 충격 때문에 몸이 더 안 좋아지는 경우도 있다. 정신건강을 중요하게 생각하는 이유로 이러한 부분 때문인 것도 있지만, 살아감에 있어서 사회생활을 필요로 하기 때문에 요즘 시대에는 정신건강도 매우 중요하게 여기고 있다. 정신적으로도 너무 위축되어 버리면 할 수 있을 거 같은 일도 제대로 해내기 어렵고, 자기능력을 제대로 발휘를 못하게 되는 경우도 있기 때문이다. 이러한 것을 채우기 위해서는 자존감을 찾는 것이 매우 중요하다. 자존감이 저하되고, 자존감이 상실하게 되면 자신을 스스로 초라한 존재라고 생각하기 쉽고, 스스로가 아무것도 해낼 수 없는 존재라고 생각하게 된다. 그러한 생각들 때문에 결국 우울증으로 이어지게 된다. 우울증도 극복하지 못하고, 방치하다 보면 결국 육체에 심한 질병이 있어 아무 것도 할 수 없는 사람처럼 우울증도 아무 일도 하지 못하고, 무기력해진다. 우울증은 최악의 경우 자살과 자해까지 이어지기도 한다. 결국 정신건강이 인생의 모든 것까지 좌우한다는 걸 알 수 있다. 최근에는 일반인들도 그렇지만 연예인들도 우울증을 극복하지 못하고, 자살하는 사람도 늘어나고 있는 추세이다. 그렇기 때문에 우울증의 심각성, 자존감 상실의 심각성도 매우 중요하게 여겨지고 있다. 그래서 어떤 요소 및 원인이 자존감 상실로 이어지는지 알아보고, 연구하고자 한다. '텍스트 마이닝'이라는 기능을 통해서 분석하고자 한다. '텍스트 마이닝'이란 비정형 텍스트 데이터를 통해서 유용한 정보들을 찾아내고 통계적인 의미가 있는 개념이나 특성을 추출하고 이것들 간의 패턴이나 추세 등 정보를 끌어 오는 과정이다. 이러한 기능들을 이용하면 자존감 상실의 원인이 무엇인지 자존감 상실이 어떤 것을 가져다주는지 알 수 있을 것이다. 데이터를 수집하기 위해 먼저 키워드를 '자존감 상실', '자괴감', '모멸감', '수치심', '죄책감', '고독감'등 자존심 상실과 연관된 단어로 정하고, SNS '트위터'를 통해서 정해진 키워드를 검색하고, 검색으로 얻어진 문장들을 수집해서 단어들을 추출해서 빈도 횟수도 분석하고, 연관성 있는 단어들 끼리 묶어서 어떤 특성을 가지고 있는지도 분석하고자 한다.
최근 대형복합 재난 및 테러 등 발생으로 국가위기 및 재난관리의 중요성이 한층 증가되고 있으며, 재난 및 안전사고 강도와 빈도가 높아짐에 따라 정부의 재난 대응과 복구능력만으로는 한계가 있다는 인식이 확산되기 시작했다. 즉, 범사회적 재난안전 관리의 역량 강화 및 복원력 제고를 위해서는 국가 위주의 재난안전 관리가 아닌, 민간영역과·지역사회와의 협력적 체계를 구축이 필수적이라는 것이다. 특히, 최근 스마트 정보통신기술을 이용한 재난 및 안전사고 대응 사례들을 볼 때, 새로운 스마트 모바일 기기를 활용한 민간의 참여확대가 현실적으로 가능해졌음을 알 수 있다. 실제 국가 재난 및 안전 관리 체계를 효율적으로 구축하기 위해서는 스마트 정보통신기술의 접목이 필수적이며, 특히 최근 스마트앱 사회연결망서비스(SNS) 등의 등장 및 이용 영향으로 기존 '명령과 통제' 방식의 재난 및 안전관리에도 변화가 요구되기 시작했다. 해외에서의 스마트 기술 기반 시민참여 사례로는 지난 2010년 아이티 대지진 당시 재난복구에 시민과 민간기업의 자발적 참여를 이끈 크라우드 소싱 플랫폼 우샤히디(Ushahidi) 사례, 2011년 3월 일본 대지진과 지진해일 발생 시 트위터, 페이스북 등과 같은 SNS 등을 통한 생사확인 등의 위기소통 사례, 2011년 5월 미국 조플린 토네이도 발생 시 페이스북 사이트를 통한 시민주도 실종자 찾기 및 생사확인 그리고 긴급구조와 지원 사례 등이 있다. 국내에서는 2010년 부산해운대 오피스텔 화재 발생 시 시민의 동영상 촬영 및 뉴스 제공, 2012년 대풍 볼라벤 북상시 SNS를 통한 시민주도 정보 공유 및 확산, 2014년 세월호 참사 당시 카톡 등 SNS를 통한 생사확인 및 구조현황 공유 등 다양한 스마트 기기와 소셜 미디어를 활용한 민간참여 확대가 재난 및 안전관리에 가져오는 시너지 효과를 볼 수 있었다. 이러한 맥락에서 본 연구는 스마트 기기를 활용한 민간참여에 대해 한국정부 재난안전 실무자가 느끼는 인식 및 기존 재난 및 안전관리에 스마트 민간참여를 수용할 수 있는 준비도(readiness)를 실증 조사해 분석하고자 한다. 스마트 민간참여 확대에 대비한 정부 재난관리 조직과 실무자의 준비 수준을 종합적으로 분석하기 위해 본 연구는 SMART 모델(System, Motivation, Ability, Response, Technology)을 제시한다. SMART 모델에 따라 재난안전 실무자의 법제도(System), 동기(Motivation), Ability(역량), 반응(Response), 및 기술(Technology) 등 5개 영역별 준비 수준을 측정, 분석해 향후 정책적 함의를 도출하고자 하였다.
본 연구는 사진측량 기술을 과거의 촬영된 사진들에 활용하여 정원유산의 원형 재현 가능성을 검토하였다. 인공물과 자연물이 혼재되어 입체 형상 재현 가능성 검토에 적합한 담양 소쇄원(명승 제40호)을 연구 대상으로 하였다. 소쇄원에서 근거리와 원거리의 $360^{\circ}$ 전방향에서 장애물이 없어 촬영이 가능한 조경시설물인 매대(梅臺), 애양단(愛陽壇), 오곡문(五曲門) 담장, 약작(略?)과 자연경물인 광석(廣石) 5개 조경요소를 선정하였다. 인터넷 포털에서 5개 조경요소에 대해 촬영날짜, 초점길이, 노출 등의 정보가 포함된 151장의 사진을 수집하여 촬영구도를 분석하였다. 수집된 사진들은 요소별로 특정한 구도에서 집중적으로 촬영되는 경향을 발견하였다. 또한 조경요소별로 이용자들이 선호하는 2~3개의 촬영구도가 있음을 발견하였다. 조경요소별로 빈도가 높은 촬영구도 1개를 선정하고 그 구도에서 촬영된 사진들을 이용하여 포토스캔(Photoscan) 프로그램으로 3D 메쉬 모델을 제작하여 입체 형상의 재현 가능성을 분석하였다. 제작결과 오곡문 담장, 매대, 애양단과 같은 인공물은 비교적 입체 형상의 재현이 가능하였으나, 질감이 동일하거나 자연 경물인 약작과 광석은 입체 형상의 재현이 불가능했다. 선정된 촬영구도와 유사하게 현장에서 촬영한 사진으로 입체 형상의 재현을 실험한 결과 수집사진에서 불가능했던 약작과 광석에서 3D 메쉬 모델이 제작되었다. 또한 과거와 현재의 형상 비교를 통해 정확한 크기를 측정할 수 있고 변화를 발견할 수 있었다. 문화재의 관람객이나 조경가 등에 의해 촬영된 과거의 사진들을 확보하게 된다면 그 당시에 입체 형상을 재현할 수 있을 것으로 보인다. 이러한 기술이 확산된다면 정원유산의 과거 형상을 추정하고 변화를 고찰하는데 정확성과 신뢰성을 높일 것이다.
목적 : 본 연구는 안경사들을 대상으로 안경원의 어떠한 노력들이 안경사들의 직무만족과 조직몰입에 영향을 미치며, 안경사의 직무만족과 조직몰입이 안경사의 고객지향성에 어떠한 영향을 미치는 지를 분석함으로써 안경원의 경쟁력 유지 방안을 제시하는데 그 목적이 있다. 방법 : 본 연구는 전국의 안경사 200명을 대상으로 하였으며, 인터넷과 SNS를 통해 수집된 설문지를 SPSS ver. 18.0을 이용하여 빈도분석, T-test, 요인분석, 신뢰도분석, 다중회귀분석을 실시하였다. 결과 : 안경원의 형태, 탄력근무제와 주5일근무제의 시행여부에 따른 직무만족과 조직몰입의 차이를 분석하였다. 그 결과 주5일근무제를 시행하는 안경원에 근무하는 안경사들의 직무만족이 높은 것으로 나타났다. 안경원의 동료관계요인은 직무만족에 통계적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치고, 감정노동요인과 직무과부하요인은 직무만족에 통계적으로 유의한 부(-)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 또한 동료관계요인과 보상요인은 조직몰입에 통계적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치고, 감정노동요인과 직무과부하요인은 조직몰입에 통계적으로 유의한 부(-)의 영향을 미치는 것으로 분석되었으며, 안경사의 직무만족과 조직몰입은 고객지향성에 통계적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 결론 : 안경원은 소속 안경사들이 보다 더 고객지향적인 태도로 업무에 임하도록 하기 위해 안경사의 직무만족도와 조직몰입도를 향상시킬 필요가 있다. 그리고 안경사의 직무만족도와 조직몰입도를 향상시키기 위해 동료 또는 상사와 서로 신뢰하고 존경하는 관계를 형성할 수 있도록 하는 노력이 필요하다. 또한 안경사들의 자기관리를 위해 지속적인 소통과 교육이 필요하다. 그리고 실효성있는 보상체계를 마련할 필요가 있다.
인터넷 시대를 살아가는 현대인의 식품 소비는 다양한 대충 매체 및 소셜 미디어를 통해 신속하고 방대한 정보 전달에 영향을 받는 것으로 알려져 있다. 2018년 4월 국내 언론 보도에 따르면, 양파 재배 면적이 증가하고 양파 생산량이 증가할 것으로 예상되며, 이후에 양파 가격은 폭락할 것으로 예상되었다. 이러한 상황을 고려하여 SNS, 인터넷 정보 검색, 방송 프로그램에서 언급된 양파 관련 정보를 분석하여, 실제 가격폭락이 발생하기 전에, 양파 소비를 촉진할 수 있는 요인을 파악할 필요가 있다. 2018년 양파 생산량 증가에 따른 양파 가격 폭락이 예상되는 상황에, 가장 최근 양파 생산량 증가에 따라 가격 폭락을 경험하였던 2014년의 방송 프로그램 및 SNS가 양파 소비와 연계되었는지 파악하고자, 양파 소비 촉진과 관련된 정형 및 비정형 빅데이터를 수집하여, 양파 소비 촉진과 관련된 변수를 찾아 양파 가격 하락이 예상되는 2018년에 소비 촉진에 활용하고자 본 연구를 수행하였다. 연구 결과, 방송 뉴스의 양파 언급 기사 수(3~6주), 양파와 건강을 언급하는 방송 프로그램 수(11주), 양파의 효능을 언급하는 블로그의 댓글 빈도(5주)가 양파 구매금액 증가에 시차를 두고 양의 상관관계를 갖는 것을 확인한 본 연구 결과를 근거로, 양파 생산량 증가에 따른 양파 가격 폭락 시, 양파 소비 촉진을 위한 홍보에, 뉴스, 먹방, 쿡방 등의 방송 프로그램 및 블로그 등의 매체를 활용하는 소비촉진에 기여할 것으로 여겨진다.
인터넷의 일상화와 각종 스마트 기기의 보급으로 이용자들로 하여금 실시간 의사소통이 가능하게 하여 기존의 커뮤니케이션 양식이 새롭게 변화되었다. 인터넷을 통한 정보주체의 변화로 인해 데이터는 더욱 방대해져서 빅데이터라 불리는 정보의 초대형화를 야기하였다. 이러한 빅데이터는 사회적 실제를 이해하기 위한 새로운 기회로 여겨지고 있다. 특히 텍스트 마이닝은 비정형 텍스트 데이터를 이용해 패턴을 탐구하여 의미있는 정보를 찾아낸다. 텍스트 데이터는 신문, 도서, 웹, SNS 등 다양한 곳에 존재하기 때문에 데이터의 양이 매우 다양하고 방대하여 사회적 실제를 이해하기 위한 데이터로 적합하다. 본 연구는 한국 최대 인터넷 포털사이트 뉴스의 댓글을 수집하여 2017년 19대 한국 대선을 대상으로 연구를 수행하였다. 대선 선거일 직전 여론조사 공표 금지기간이 포함된 2017년 4월 29일부터 2017년 5월 7일까지 226,447건의 댓글을 수집하여 빈도분석, 연관감성어 분석, 토픽 감성 분석, 후보자 득표율 예측을 수행하였다. 이를 통해 각 후보자들에 대한 이슈를 분석 및 해석하고 득표율을 예측하였다. 분석 결과 뉴스 댓글이 대선 후보들에 대한 이슈를 추적하고 득표율을 예측하기에 효과적인 도구임을 보여주었다. 대선 후보자들은 사회적 여론을 객관적으로 판단하여 선거유세 전략에 반영할 수 있고 유권자들은 각 후보자들에 대한 이슈를 파악하여 투표시 참조할 수 있다. 또한 후보자들이 빅데이터 분석을 참조하여 선거캠페인을 벌인다면 국민들은 자신들이 원하는 바가 후보자들에게 피력, 반영된다는 것을 인지하고 웹상에서 더욱 적극적인 활동을 할 것이다. 이는 국민의 정치 참여 행위로써 사회적 의의가 있다.
PC나 스마트폰을 활용한 정보 검색비율이 높은 20-30대 성인 남녀를 대상으로 식품영양정보 이용 실태와 만족도를 조사하여 맞춤형 식품영양정보 콘텐츠 개발을 위한 기초자료를 제공하고자 설문조사를 실시한 결과, 조사대상자 총 570명 중 남자가 45.4%, 여자가 54.6%였고, 20대가 66.3%, 30대가 33.7%였으며, 직장인이 52.3%, 학생이 41.6%, 무직이 6.1%였고, 기혼이 16.1%, 미혼이 83.9%였으며, 1인 가구가 전체의 41.4%, 가족과 함께 동거하는 경우가 58.6%였다. 매체별로 하루 평균 3시간이상 이용하는 경우는 TV가 14.2%, PC가 26.0%, 스마트폰이 63.7%였다. 식품영양정보의 검색빈도는 일주일 1회 이상이 30.9%, 일주일 1회 미만이 36.8%, 검색하지 않는 경우가 32.3%였다. 정보를 실생활에 적용한 경험이 있는 경우는 전체의 70.0%였고, 정보를 타인과 공유한다는 응답은 전체의 54.7%였으며 공유방법 (복수응답)은 구두 전달이 69.6%, SNS 이용이 64.4%였다. 정보검색 비율은 맛집 정보 (64.8%), 다이어트 (57.5%), 음식조리법 (55.7%), 식품성분 및 효능 (35.2%), 건강기능식품 (31.1%) 순으로 높았다. 식품영양정보에 대한 전체적인 만족도는 평균 3.33점/5점이었고 전체적인 만족도는 '내용 설명이 충분하고 이해하기 쉬움' (3.43점), '제목과 내용이 일치' (3.35점), '참신하고 새로운 정보 제공' (3.22점)순으로 평가점수가 높았고, '수요자와의 의사소통 가능' (2,73점) 항목이 평가점수가 가장 낮았다. 정보이용 만족도 평가점수는 정보검색을 하는 그룹 (p < 0.001), 검색한 정보를 실생활에 이용하는 그룹 (p < 0.001)과 정보를 타인에게 전달하는 그룹 (p < 0.001)에서 유의적으로 높았다. 정보이용자의 만족도 향상을 위해서는 정보이용자의 특성에 맞는 맞춤형 정보 제공이 필요하며 이를 위해서는 대상별 정보 요구도 조사와 만족도 평가가 지속적으로 수행될 필요가 있다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.