• 제목/요약/키워드: SNS Analysis

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웹 예능을 활용한 아이돌 마케팅 전략 연구 - <달려라 방탄>을 중심으로 (A Study on Idol Marketing Strategies Using Web Entertainment - Focusing on -)

  • 이석군;허은진
    • 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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    • 제15권2호
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    • pp.99-109
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    • 2021
  • 본 논문의 연구목적은 웹 예능을 마케팅의 측면에서 살펴보고, 한국과 해외의 소비자는 이에 대해서 어떻게 느끼고 있는지를 분석하는 것이다. 이를 위해서 문헌연구, 사례연구, 소비자 인터뷰 등의 방법을 사용하였다. 본 논문의 주요 결론은 다음과 같다. 우선, <달려라 방탄>의 사례를 통해서 본 웹 예능은 상품적인 측면에서 웹 예능 고유의 상호성을 활용, 출연자들과 시청자들의 요구를 예능 콘텐츠에 적극적으로 반영하고 있다. 가격적인 측면에서는 웹 예능은 보다 다양한 콘텐츠를 담고 있는 유료서비스를 운영하고 있었다. 다만 시청자들의 수입이나 연령대별로 유료서비스에 대한 만족의 정도는 달랐다. 유통의 측면에서 웹 예능은 기존의 TV 예능보다 시청자들을 훨씬 명확히 포지셔닝 할 수 있으며, 시청자와의 상호소통성이 강하고, 해외 수출에 있어서 정치적인 갈등이나 검열에서 비교적 자유롭다. 마지막으로, 홍보의 측면에서 웹 예능은 기존 시청자의 주축을 이루는 팬들에게는 다양한 방식으로 홍보되고 있으나, 팬 이외의 다양한 시청자들에 대한 홍보는 비교적 약하다. 위와 같은 분석을 기반으로 본 논문은 다음과 같 세가지 개선방안을 제안하였는데, 웹 예능의 소비자를 지역별·나이별로 세분하여 맞춤 마케팅을 진행하고 소비자들이 콘텐츠에 직접 의견을 낼 수 있는 전문적인 창구를 마련하고, 다양한 매체를 통해 폭넓게 홍보하는 것 등이다.

순차적 추천에서의 RNN, CNN 및 GAN 모델 비교 연구 (A Comparison Study of RNN, CNN, and GAN Models in Sequential Recommendation)

  • 윤지형;정재원;장백철
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제23권4호
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    • pp.21-33
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    • 2022
  • 최근 추천 시스템은 영화, 음악, 온라인 쇼핑 및 SNS 등 다양한 분야들에서 광범위하게 활용되고 있으며, 추천 시스템 분야에서 1세대 모델이라고 할수 있는 Apriori 모델을 통한 연관분석부터 최근 많은 주목을 받는 딥러닝 기반 모델들까지 많은 모델들이 제안되어왔다. 추천 시스템에서 기본 모델들은 협업 필터링(Collaborative filtering) 방법, 콘텐츠 기반 필터링(Content-based filtering) 방법, 그리고 이 두 방법을 통합적으로 사용하는 하이브리드 필터링(Hybrid filtering) 방법으로 분류될 수 있다. 하지만 이러한 모델들은 최근 점점 빠르게 변화하는 사용자-아이템 간의 상호관계와 빅데이터의 발전과 같은 내외 변화 요인들에 적응하지 못하면서 점점 분야 내 방법론으로써의 지위를 잃어가고 있다. 반면, 추천 시스템 내에서 딥러닝 기반 모델들은 비선형 변환, 표현학습, 순차적 모델링, 그리고 유연성과 같은 장점들 때문에 그 비중이 높아지고 있는 추세이다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 추천 모델들 중에서도 사용자-아이템 간의 상호작용에 대해 보다 정확하고, 유연성 있게 분석이 가능한 순차적 모델링에 적합한 순환 신경망, 합성곱 신경망, 그리고 생성적 적대 신경망 중심 기반 모델로 분류하여 비교 및 분석한다.

친환경 식품 전문점의 점포속성이 지각된 가치와 충성도에 미치는 영향: 배송 서비스의 조절효과 (Effect of Eco-Friendly Food Store Attributes on Perceived Value and Loyalty: Moderating Effect of Delivery Service)

  • KIM, Jin-Kyu;PARK, Jong-Hyun;YANG, Jae-Jang
    • 한국프랜차이즈경영연구
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    • 제13권2호
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    • pp.33-51
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    • 2022
  • Purpose: The online market is growing the most in history due to the expansion of non-face-to-face commerce. In addition, as consumers' interest in health, food safety, and environment increases, interest in and consumption of eco-friendly agricultural products is also increasing. Therefore, in the case of a specialty store that sells eco-friendly organic agricultural products, a marketing strategy that can increase customer loyalty by reflecting these consumer needs is necessary. In this study, the store attributes of eco-friendly food stores are classified into location, assortment, price, quality, and employee service, and the effect of each store attribute on utilitarian and hedonic value is investigated. Research design, data, and methodology: The subjects of this study were customers who visited an eco-friendly food store. Of the 511 survey responses, 311 were used for statistical verification, excluding 200 who had not visited within the last 3 months. For statistical analysis, Smart PLS 3.0 was used, and after checking the validity and reliability of the items, hypothesis testing was performed. Result: As a result of the study, it was found that assortment, quality, and employee service among store attributes had a positive (+) effect on utilitarian and hedonic value. Second, location had no significant effect on utilitarian and hedonic value. Third, price did not appear to have a positive (+) effect on the utilitarian value, and it was found to have a positive (+) effect on the hedonic value. Fourth, It was investigated whether the presence or absence of delivery service had an effect on store attributes between utilitarian and hedonic value, and it was found that there was a significant effect between employee service and hedonic value. Conclusions: Among eco-friendly food store environment management will be required in order to provide food that meets the tastes and needs of consumers by diversifying the taste, standard, and quality grade of food, and to maintain or improve the quality. In order to unlike other stores, eco-friendly food stores have high price resistance from the point of view of consumers, so it is necessary to diversify promotional media such as YouTube and SNS to raise awareness of eco-friendly organic food.

텍스트 마이닝기법을 활용한 '자해' 및 '자살' 관련 트위터 게시물 분석 (Analysis of Twitter Post with 'Self-Iinjury' and 'Ssuicide' Using Text Mining)

  • 이유리;권호인
    • 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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    • 제29권1호
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    • pp.147-170
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    • 2023
  • 본 연구는 트위터에서 나타나는 '자해' 및 '자살' 관련 게시물의 주요 등장 단어와 핵심 토픽을 탐색하여 그 의미를 파악하고자 하였다. 연구대상은 2019년 10월 29일부터 2020년 11월 30일까지 관련 해시태그를 포함한 '자해' 및 '자살' 관련 해시태그를 포함한 트위터 게시물이었다. 수집된 게시물을 바탕으로 텍스트 마이닝을 실시한 결과, '자해' 관련 6개, 자살 관련 5개로, 총 11개의 핵심토픽이 도출되었다. 토픽에 담긴 주요 메시지를 살펴보면 온라인 상에서는 오프라인에서 표현하기 어려운 자해와 자살 경험을 솔직하게 표현하고 있으며, 도움요청의 경로로 SNS를 활용하고 있었다. 또한 '자해' 및 '자살' 관련 게시물에서 공통 특징과 차별적 특징이 있었다. '자해' 관련 토픽에는 자해의 정서조절 및 대인관계적 기능이 주로 드러난 반면, '자살' 관련 메시지에는 자살 예방 및 사회문제 등에 대한 메시지가 보다 분명하게 드러났다. 이러한 결과는 자해 및 자살사고를 경험한 사람들과 국민들의 자해 및 자살 관련 이슈에 대한 의견을 이해할 수 있고, 효과적인 자해 및 자살예방 및 개입 방안을 모색한다는 점에서 의의가 있겠다.

메타버스 조경 공간의 이용자 경험 분석 - 메타 에버랜드를 중심으로 - (Analysis on Connecting User Experience of Metaverse Related with Landscape Architecture - Focused on Meta-Everland -)

  • 윤희진;김영민
    • 한국조경학회지
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    • 제51권4호
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    • pp.16-30
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    • 2023
  • 메타버스의 개념이 주목받게 됨에 따라 조경 분야에서 메타버스 활용에 대한 관심도 커졌다. 본 연구의 목적은 메타버스 플랫폼의 조경 가상공간의 이용자 경험을 분석하여 메타버스의 조경적 활용 가능성과 과제를 밝히는 데 있다. 본 연구는 현재 가상현실로 구현된 국내의 조경 공간 중 가장 이용도가 높은 로불록스 기반으로 만들어진 메타-에버랜드를 대상으로 메타버스의 연구를 진행하였다. 에버랜드 이용 경험이 있는 30명을 대상으로 메타-에버랜드 체험 후 실제 에버랜드를 추천할 의향이 있는지를 NPS 지수로 평가하여 메타버스의 효용성을 평가한 후 인터뷰를 진행하였다. 메타버스 체험 전의 NPS는 -16이었고 체험 후는 -24로 나타나 오히려 메타버스 체험 후 실제 공간에 대한 추천 의사는 더 낮아진 것으로 나타났다. 추천 의사가 낮아진 이유는 이용자의 부족, 낮은 그래픽 수준과 조작성, 콘텐츠의 부족으로 분석되었다. 이 중 이용자 부족은 다른 두 문제 원인의 결과로 볼 수 있으며 낮은 그래픽 수준과 조작성은 기술적인 문제로 단기간의 구조적 해결은 어렵다. 따라서 현실적으로 조경 공간 메타버스의 활용성을 높이기 위해서는 메타버스 콘텐츠에 대한 개발이 중심적 과제로 판단되었다. 메타버스의 콘텐츠는 현실과의 정합성을 높이기보다 현실과 연계된 메타버스 고유 콘텐츠의 개발이 더 바람직하다고 판단되었으며 AR, VR 기기의 결합, SNS적 성격의 소통 기능 강화, 시뮬레이션 검증 장치로서의 가능성을 고려할 필요가 있었다.

이모티콘 유형에 따른 감정소통의 효과성 연구 - 수신자의 성별 및 전공계열별 차이를 중심으로 - (A Study on the Effectiveness of Emotional Communication According to Types of Emoticon - Focusing on the Differences in Gender and Major of the Receiver -)

  • 강정애;김현지;이상수
    • 디자인융복합연구
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    • 제15권4호
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    • pp.45-58
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    • 2016
  • 본 연구는 다양한 이모티콘 유형이 포함된 감정 메시지에 대한 수신자의 해석 정도(내용이해, 감정인지, 반응 측면)를 분석하여 온라인 의사소통 과정에서 가장 효과적인 이모티콘 유형을 알아보고자 하였다. 이에 이모티콘의 변천과정을 반영하여 텍스트만 있는 메시지와 텍스티콘, 그래픽콘, 애니콘, 실사콘이 포함된 메시지의 총 5가지 유형을 분류하였다. 이를 바탕으로 감정상태별 시나리오 상황을 구성하여 대학생을 대상으로 설문지를 배포하고 성별 및 전공 계열별 차이를 분석하였다. 분석한 결과, 감정상태 중에서는 쾌감에서 그래픽콘, 애니콘, 실사콘 등의 효과성이 높게 나타난 반면, 불쾌감에서는 텍스트만 있는 메시지의 효과성이 높게 나타났다. 남녀 간에는 여학생이 그래픽콘, 애니콘, 실사콘 메시지에 대해 효과적이라고 응답한 반면, 남학생은 텍스트만 있는 메시지에 대해 가장 높게 응답하였다. 전공계열별로는 몇몇 메시지 유형에서 예체능계열과 자연공학계열 간에 유의한 차이가 나타났으며, 특히 자연공학계열이 대부분의 이모티콘 유형에서 다른 계열에 비해 높은 수치를 나타냈다. 이러한 결과는 온라인 커뮤니케이션 과정에서 감정의 유형과 성별, 전공계열별 차이를 고려하여 메시지의 형태를 가공할 필요성을 시사한다.

텍스트 마이닝을 이용한 자존감 저하의 심각성 분석 (Analysis of the Severity of Self-Esteem Reduction Using Text Mining)

  • 김범수;황영빈
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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    • pp.47-51
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    • 2021
  • 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.

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소비자의 지각된 가치가 소셜커머스 이용의도에 미치는 영향 (The Effect of Customer Perceived Value on Social Commerce Usage Intention)

  • 이경탁;구동모;노미진
    • Asia Marketing Journal
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    • 제13권3호
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    • pp.135-161
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    • 2011
  • 소셜커머스는 최근 성장하고 있는 새로운 거래이자 사회적 현상의 하나이다. SNS의 확산에 따라 소셜커머스 시장은 매우 빠르게 성장하고 있지만 이에 대한 연구는 아직 이루어지지 않고 있다. 본 연구는 소셜커머스에 대한 초기 연구로서 소셜커머스에 대한 소비자들의 이용의도를 알아보는데 그 목적이 있다. Fishbein과 Ajzen(1975)의 합리적 행동이론을 적용하여 소셜커머스가 창출하는 가치가 소셜커머스 이용의도에 미치는 영향을 분석하였다. 소셜커머스가 창출하는 가치는 경제적, 심리적, 시간적 가치의 세 가지 개념으로 정의하였고, 이들 가치가 태도에 미치는 영향, 태도와 주관적 규범이 이용의도에 미치는 영향을 분석하였다. 그리고 태도와 이용의도 간의 관계에서 쿠폰상환노력의 조절효과를 검증하였다. SNS를 활발하게 사용하고 새로운 문화 및 기술 수용을 가장 먼저 추구하는 대학생을 대상으로 자료를 수집하였다. 연구결과 경제적 가치와 심리적 가치는 소셜커머스에 대한 태도에 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 시간적 가치는 유의적인 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 태도와 주관적 규범은 이용의도에 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 합리적 행동이론은 소셜커머스를 이용의도를 설명하는데 유용한 모형인 것으로 밝혀졌다. 또한 쿠폰상환에 대한 지각은 태도와 이용의도 간에 관계를 조절하는 것으로 나타났다.

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텍스트마이닝을 통한 최고경영자 대상 이러닝 콘텐츠 트렌드 분석 (Text Mining-Based Emerging Trend Analysis for e-Learning Contents Targeting for CEO)

  • 김경훈;채명신;이병태
    • 경영정보학연구
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    • 제19권2호
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    • pp.1-19
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    • 2017
  • 본 연구는 텍스트마이닝 기법 중 토픽 분석을 활용하여 관련 업계 국내 1위 S사(社)의 최고경영자 대상 온라인 교육 콘텐츠 강의 중심으로 원문 스크립트를 분석했다. 지난 5년간(2011~2015)년 서비스된 총 4,824개 콘텐츠를 바탕으로 핵심 키워드를 추출한 다음 주제별 22가지 토픽으로 분류한 후 동향 분석을 수행했다. 이를 통해 최근 콘텐츠 비중이 급증하고 있는 토픽 주제를 확인할 수 있었다. 다음으로 토픽 분석을 통해 분류한 토픽 및 카테고리를 바탕으로 회원 평가 요인을 적용해 카테고리 및 각 토픽별 지적 관심도를 체계화 할 수 있었다. 경영·경제 분야에서는 마케팅전략, 인사/조직, 커뮤니케이션 분야 등이 높은 관심도와 만족도를 나타냈다. 인문 분야에서는 철학, 전쟁사, 역사(서양) 라이프스타일에서는 마음건강 분야가 관심도와 만족도 둘 다 높은 것으로 나타났다. 이와 함께 교육용 콘텐츠가 시대 변화에 민감하게 반응할지라도 회원의 관심과 만족도 제고에는 실패할 수 있다는 사실을 확인할 수 있었다. 최근 콘텐츠 비중은 급증했지만 평균 이하의 만족도를 기록한 IT기술 토픽이 대표적 사례라 할 수 있다. 이를 통해 최고경영자 대상 콘텐츠 제작 시 단순히 기술적 측면의 정보전달에서 끝나는 것이 아닌 기술 적용을 통한 가치혁신에 대한 깊이 있는 시사점을 도출하거나 풍부한 영상 자료를 바탕으로 다양한 볼거리를 제공하는 등 양적인 측면과 함께 질적인 측면을 고려해야 한다는 교훈을 얻을 수 있었다. 본 연구는 포털 사이트 혹은 SNS 자료가 아닌 국내 가장 영향력 있는 이러닝 기업 데이터를 토대로 분석을 진행했기에 보다 심도 있고 실용적인 결과를 도출했다. 또한 이러닝 관련 연구 분야에서 지금까지는 드물었지만 기술의 발달로 점점 연구 조사 방법론으로 기대가 높아진 텍스트마이닝 방법에 대하여 그 적용 가능성을 성공적으로 탐색해 보았다. 기존에는 콘텐츠 운영 현황 분석 시 콘텐츠 프로그램명에 입각, 표면적인 방식으로 분류할 수밖에 없는 한계가 존재했다면 텍스트마이닝 방법론을 활용하면 비정형 데이터 콘텐츠 스크립트를 바탕으로 분석하여 내용을 바탕으로 한 보다 심도 있는 콘텐츠 분류 및 주제 분류를 이끌어 낼 수 있다. 이를 바탕으로 연도에 따른 주제별 콘텐츠 서비스 현황을 도식화한다면 현재 부족한 분야와 필요한 분야에 대한 보다 심도 있는 고찰이 가능하다. 본 연구는 다양한 텍스트마이닝 기법 중에서 이러닝의 상황에서 효과적으로 연구하기 위한 새로운 방법론을 제시했으며 향후 최고경영자 교육 관련 분야별 지적 관심도에 대한 분석에 도움이 될 것으로 기대된다.

CNN-LSTM 조합모델을 이용한 영화리뷰 감성분석 (Sentiment Analysis of Movie Review Using Integrated CNN-LSTM Mode)

  • 박호연;김경재
    • 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.