• 제목/요약/키워드: School of Information Studies

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청소년들의 이동전화 이용행태와 사회심리적 변인에 관한 연구: 부산.울산 지역 이용자들을 중심으로 (Mobile Phone Uses and Social-Psychological Variables of Teen-Agers)

  • 이준호;안수근;정용조
    • 한국언론정보학보
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    • 제27권
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    • pp.247-282
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    • 2004
  • 본 연구의 연구목적으로는 국내 이동전화 서비스의 최대 이용자들인 10대 청소년들의 이동전화 서비스 이용의 동기와 이용량 등의 이용행태적 특성을 규명하고, 이들의 이동전화 서비스 이용에 영향을 미칠 수 있는 요인들로서 사회심리적 특성들의 역할과 이용행태간의 관계에 관한 실증적 분석을 하는 것이다. 이와 관련한 가설을 세 가지로 설정하여 검증하는 설문조사를 고교생들을 대상으로 실시했는데, 주요 설문내용은 첫째, 이동전화의 음성통화와 문자 서비스의 빈도와 대상 및 기타 부가서비스의 이용 관련 설문과, 둘째, 8개 차원의 사회심리적 특성을 묻는 질문, 그리고 셋째는, 이용동기를 일반적 통화와 문자메시지 이용 부분으로 구분하여 충족의 유형별로 3-4개씩 구성했다. 연구결과로는, 첫째, 문자서비스를 더 많이 이용하나 가족들에게는 음성통화를 더 빈번히 하는데, 부모들의 연령대에서 문자메시지보다 음성통화에 더 익숙한 데 기인한 것이라고 볼 수 있으며, 친구들간에는 문자메시지 이용이 지배적인 이동전화 커뮤니케이션 양식이다. 둘째, 금전적 부담이 가는 부가서비스에 대한 이용은 매우 제한적이며 이용을 회피 또는 자제하는 경향이 있으며, 셋째, 문자서비스를 도구적 목적보다는 사교/오락적인 목적에 더 비중을 두고 이용하며, 전화의 이용동기의 양대축을 이론적으로 형성해 온 "업무/도구적 이용"과 "사회성(사교)/오락성 추구"는 청소년들이 이동전화를 통한 음성통화를 하게 되는 동기로서 동일한 비중을 두고 있다. 넷째, 응답자들의 사회심리적 특성과 이동전화 이용빈도의 관계는, "개인중심성"이 부가서비스 이용빈도와 상관관계가 있고, "집단중심성"은 음성통화와 문자서비tm 이용빈도를 높이는데 기여하고 있다. 마지막으로 "즉시성", "직접성", "혁신성", "타인지향형" 등의 특성은 이동전화 이용과 정적 상관관계 나타내는 반면 "내적지향형"과 "전통지향형" 성격은 부적 관계를 보인다. 결론적으로 청소년에 있어서 이동전화 서비스 이용의 다양화와 일반화된 기능적 도구로서의 인식이 주목할 만하다. 문자메시지 이용은 음성통화를 기능적으로 대체하고 있고 그 동기의 강도가 더 높으므로 기능적 우월성까지도 전제할 수 있다. 그리고 전통적인 전화와 이동전화 음성통화의 이용동기 간에는 본질적인 차이가 없는 가운데 도구적 이용과 인간적/정서적 이용의 동기가 이동전화의 타 미디어에 대한 차별성 내지 특수성에 기인하는 동기들에 비해 전체적으로 강하다. 또한 기존 이론과 연구들에서 유의미한 이동전화 이용의 요인으로 제기된 사회심리적 특성들은 조사대상인 청소년들에 있어서도 큰 차이 없이 일반화가 가능한 것으로 보이며, 그 중에서도 "혁신성"과 "타인지향성"이 미치는 영향이 주목된다.

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MaxEnt 모형과 고라니의 이동행태를 고려한 수변지역 이동통로 적지선정 (Selecting Suitable Riparian Wildlife Passage Locations for Water Deer based on MaxEnt Model and Wildlife Crossing Analysis)

  • 정승규;이화수;박종훈;이동근;박종화;서창완
    • 대한공간정보학회지
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    • 제23권1호
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    • pp.101-111
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    • 2015
  • 최근 우리나라는 하천정비사업으로 인해 수변생태계는 큰 위협을 받고 있으며, 수변의 야생동물은 고립되고 이동의 영향을 받고 있다. 본 연구의 목적은 수변지역을 대상으로 이동통로 적지를 선정하는 것이다. 목표종은 고라니를 대상으로 하였으며 Maximum Entropy 모형과 눈길위흔적조사 자료를 이용하여 최소비용거리에 따른 야생동물의 행동생태학적인 관점에서 수변지역의 이동통로 적지를 선정하였다. 연구결과 첫째, 수변인접서식지 분석에서 고라니의 잠재서식지 영향을 주는 중요요소는 수계와의 거리, 영급, 토지피복, 경사, 향, 고도, 밀도, 도로와의 거리순으로 나타났으며, 수변에서는 토지피복, 수변면적, 지류와의 거리, 시가지와의 거리가 주요 변수로 나타났음을 알 수 있었다. 둘째, 적지선정 지점은 수변과 인접지역의 각각의 서식지에서 적합도가 높은 지점과 이동경로를 고려하는 것이 바람직한 것으로 판단된다. 적지선정 지점들은 수변의 산림, 초지 및 농경지가 고라니의 주요 서식지이나 도로나 제방으로 인해서 연결성이 저하된 곳이었으며, 이동에 영향을 받아 우회하는 것을 눈길위흔적조사를 통해 확인하였다. 마지막으로 고라니는 수변지역에서 지류를 통해서 수변과 인근의 좋은 서식지를 선호하는 것으로 유추되었다. 본 연구에서 제시한 적지 선정 방법은 구조적이고 기능적인 분석을 통합한 방법으로 적지선정에 적용한다면 시간적 경제적인 소모를 줄일 수 있을 것이다.

전역 토픽의 지역 매핑을 통한 효율적 토픽 모델링 방안 (Efficient Topic Modeling by Mapping Global and Local Topics)

  • 최호창;김남규
    • 지능정보연구
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    • 제23권3호
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    • pp.69-94
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    • 2017
  • 최근 빅데이터 분석 수요의 지속적 증가와 함께 관련 기법 및 도구의 비약적 발전이 이루어지고 있으며, 이에 따라 빅데이터 분석은 소수 전문가에 의한 독점이 아닌 개별 사용자의 자가 수행 형태로 변모하고 있다. 또한 전통적 방법으로는 분석이 어려웠던 비정형 데이터의 활용 방안에 대한 관심이 증가하고 있으며, 대표적으로 방대한 양의 텍스트에서 주제를 도출해내는 토픽 모델링(Topic Modeling)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 전통적인 토픽 모델링은 전체 문서에 걸친 주요 용어의 분포에 기반을 두고 수행되기 때문에, 각 문서의 토픽 식별에는 전체 문서에 대한 일괄 분석이 필요하다. 이로 인해 대용량 문서의 토픽 모델링에는 오랜 시간이 소요되며, 이 문제는 특히 분석 대상 문서가 복수의 시스템 또는 지역에 분산 저장되어 있는 경우 더욱 크게 작용한다. 따라서 이를 극복하기 위해 대량의 문서를 하위 군집으로 분할하고, 각 군집별 분석을 통해 토픽을 도출하는 방법을 생각할 수 있다. 하지만 이 경우 각 군집에서 도출한 지역 토픽은 전체 문서로부터 도출한 전역 토픽과 상이하게 나타나므로, 각 문서와 전역 토픽의 대응 관계를 식별할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 전체 문서를 하위 군집으로 분할하고, 각 하위 군집에서 대표 문서를 추출하여 축소된 전역 문서 집합을 구성하고, 대표 문서를 매개로 하위 군집에서 도출한 지역 토픽으로부터 전역 토픽의 성분을 도출하는 방안을 제시한다. 또한 뉴스 기사 24,000건에 대한 실험을 통해 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하였으며, 이와 함께 제안 방법론에 따른 분할 정복(Divide and Conquer) 방식과 전체 문서에 대한 일괄 수행 방식의 토픽 분석 결과를 비교하였다.

효과적인 입력변수 패턴 학습을 위한 시계열 그래프 기반 합성곱 신경망 모형: 주식시장 예측에의 응용 (A Time Series Graph based Convolutional Neural Network Model for Effective Input Variable Pattern Learning : Application to the Prediction of Stock Market)

  • 이모세;안현철
    • 지능정보연구
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    • 제24권1호
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    • pp.167-181
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    • 2018
  • 지난 10여 년간 딥러닝(Deep Learning)은 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 많은 주목을 받아 왔다. 특히 이미지를 인식하고 분류하는데 효과적인 알고리즘으로 알려져 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 여러 분야의 분류 및 예측 문제에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 연구에서 가장 어려운 예측 문제 중 하나인 주식시장 예측에 합성곱 신경망을 적용하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 그래프를 입력값으로 사용하여 주식시장의 방향(상승 또는 하락)을 예측하는 이진분류기로써 합성곱 신경망을 적용하였다. 이는 그래프를 보고 주가지수가 오를 것인지 내릴 것인지에 대해 경향을 예측하는 이른바 기술적 분석가를 모방하는 기계학습 알고리즘을 개발하는 과제라 할 수 있다. 본 연구는 크게 다음의 네 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 세트를 5일 단위로 나눈다. 두 번째 단계에서는 5일 단위로 나눈 데이터에 대하여 그래프를 만든다. 세 번째 단계에서는 이전 단계에서 생성된 그래프를 사용하여 학습용과 검증용 데이터 세트를 나누고 합성곱 신경망 분류기를 학습시킨다. 네 번째 단계에서는 검증용 데이터 세트를 사용하여 다른 분류 모형들과 성과를 비교한다. 제안한 모델의 유효성을 검증하기 위해 2009년 1월부터 2017년 2월까지의 약 8년간의 KOSPI200 데이터 2,026건의 실험 데이터를 사용하였다. 실험 데이터 세트는 CCI, 모멘텀, ROC 등 한국 주식시장에서 사용하는 대표적인 기술지표 12개로 구성되었다. 결과적으로 실험 데이터 세트에 합성곱 신경망 알고리즘을 적용하였을 때 로지스틱회귀모형, 단일계층신경망, SVM과 비교하여 제안모형인 CNN이 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도를 나타냈다.

기업자산으로서의 기업명성가치 연구: 국내 4개 기업 슈퍼브랜드와 기업명성, 미디어 이용간 관련성을 중심으로 (A Study on Reputation as Corporate Asset)

  • 이철한;차희원
    • 한국언론정보학보
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    • 제30권
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    • pp.203-237
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    • 2005
  • 본 연구의 목적은 기업명성제고가 홍보활동의 목표라는 가정아래 홍보활동을 평가하는 모델과 지표를 제시하고 이를 실제 기업에 적용함으로써 그 타당성을 제시하는 데에 있다. 기업의 활동이 비용대비 효용의 관점에서 계량화되고 있는 추세이다. 그러나 기업의 홍보활동은 효과측정의 측면에서는 아직 정교화되지 못하고 있는 실정이다. 이 연구에서는 포괄적인 홍보활동 평가를 위한 지표로서 기업명성개념을 정립하고 명성측정모델을 제시하여 그 타당성을 검증하고자 하였다. 또한 기업명성모델을 국내기업에 적용하여 기업자산으로서의 슈퍼브랜드에 대한 기업명성의 연관성을 확인하고 미디어 이용에 따른 차이를 분석함으로써, 각 기업의 명성을 높이는 홍보활동이 기업자산가치로 측정받을 수 있는 가능성을 검토하고자 했다. 이를 위해 연구자는 전문가 집단으로부터 국내 기업의 명성을 구성하는 요인을 추출하였고, 여기서 얻어진 결과를 바탕으로 명성측정 문항을 만들어서 소비자들 평가를 바탕으로 기업명성의 차원과 구성요인을 검증하였다. 여기서 얻어진 명성평가의 모델과 측정지표를 이용해서 국내 대기업들의 기업자산 개념으로서 슈퍼브랜드를 종속변인으로 하고 기업명성을 구성하는 각각의 차원 즉 경영능력, 기업시민, 기업 커뮤니케이션, 제품과 직원을 독립변인으로 하여 개별 기업의 명성을 높이는 기업홍보활동을 평가하였다. 연구결과, 기업자산가치로서의 기업 슈퍼브랜드에 대한 기업명성의 영향력은 긍정적으로 확인되었고, 기업에 따라 다소 차이는 있지만 기업명성을 구성하는 네 가지의 요인이 해당 기업의 슈퍼브랜드에 기여하는 정도도 확인하였다. 또한 미약하나마 미디어 이용정도에 따라 기업명성 구성요소가 기업의 슈퍼브랜드 인식에도 긍정적 영향을 미칠 수 있음을 발견하였다. 이 연구가 명성연구의 차별적으로 기여하는 점은 기존의 연구는 기업의 명성을 측정할 수 있는 측정문항개발에 초점을 맞추었는데 비해서 실제 국내에서 명성을 축적한 기업을 대상으로 명성측정을 개별적으로 적용함으로써 각 기업의 명성을 계량화하고 명성을 구성하는 차원이 실제 명성에 어떻게 기여했는지에 대해서 파악했다는 점이다. 이는 실무적으로 보았을 때 홍보담당자가 자신의 기업홍보활동이 기업명성에 어떻게 기여할 수 있는가를 파악하고 경쟁기업의 홍보활동에 비해서 얼마만큼 효율적이었는지에 대한 평가기준을 제시할 수 있음을 의미하는 것이다.

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유통과학연구의 연구 동향 분석 : 창간호부터 제8권 제3호까지를 중심으로 (Analysis of Research Trends in Journal of Distribution Science)

  • 김영민;김영이;윤명길
    • 유통과학연구
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    • 제8권4호
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    • pp.5-15
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    • 2010
  • 본 연구에서는 한국유통과학회가 발행하고 있는 유통과학연구에 게재된 논문의 연구 동향을 분석하고 학회지의 질적 향상을 위한 시사점을 제시하고자 하였다. 즉, 유통분야의 학문체계를 분류하여 연구동향을 분석하고, 유통 관련 다른 학회지와 비교한 후 유통과학연구의 질적 향상을 위한 시사점을 도출하고자 하였다. 특히, 한국유통과학회는 1999년 「유통과학연구」 제1권 제1호 창간을 시작으로 2010년 9월 제8권 제3호까지 총 109편의 논문을 게재하였다. 109편의 논문을 대상으로 연구주제, 연구 주체, 연구 참여자의 수, 연구방법론, 국문 및 영문논문 빈도, 내국인 및 외국인 참여빈도, 참고문헌 활용 등에 대하여 분석하였다. 추가적으로 유통을 연구대상으로 하는 한국유통학회의 유통연구 및 한국유통경영학회의 유통경영학회지와 유통과학연구를 비교 분석하여 발전방안을 모색하고자 한다. 결론적으로 유통과학연구의 연구동향 및 유사 학회지의 비교 분석을 바탕으로 다음과 같은 시사점을 제시하고자 한다. 먼저, 유통과학연구가 SSCI를 준비하기 위해서는 해외 투고자를 적극 유치해야한다. 또한, 영문논문의 비중을 대폭 늘려야 할 것이다. 셋째, 학술지의 질 향상을 위한 다양한 연구방법론 수용을 해야할 것이다. 넷째, 유통과학연구의 피인용율울 확대하기 위하여 학술지의 해외 공급을 원활하게 할 수 있도록 구글 등 웹검색 기능을 보강해야 할 것이다. 이상의 시사점을 통한 개선을 한다면 국내 뿐 아니라 해외에서도 인정받는 세계적인 학술지 반열에 올라설 수 있을 것이다.

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CNN 보조 손실을 이용한 차원 기반 감성 분석 (Target-Aspect-Sentiment Joint Detection with CNN Auxiliary Loss for Aspect-Based Sentiment Analysis)

  • 전민진;황지원;김종우
    • 지능정보연구
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    • 제27권4호
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    • pp.1-22
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    • 2021
  • 텍스트를 바탕으로 한 차원 기반 감성 분석(Aspect-Based Sentiment Analysis)은 다양한 산업에서 유용성을 주목을 받고 있다. 기존의 차원 기반 감성 분석에서는 타깃(Target) 혹은 차원(Aspect)만을 고려하여 감성을 분석하는 연구가 대다수였다. 그러나 동일한 타깃 혹은 차원이더라도 감성이 나뉘는 경우, 또는 타깃이 없지만 감성은 존재하는 경우 분석 결과가 정확하지 않다는 한계가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 차원과 타깃을 모두 고려한 감성 분석(Target-Aspect-Sentiment Detection, 이하 TASD) 모델이 제안되었다. 그럼에도 불구하고, TASD 기존 모델의 경우 구(Phrase) 간의 관계인 지역적인 문맥을 잘 포착하지 못하고 초기 학습 속도가 느리다는 문제가 있었다. 본 연구는 TASD 분야 내 기존 모델의 한계를 보완하여 분석 성능을 높이고자 하였다. 이러한 연구 목적을 달성하기 위해 기존 모델에 합성곱(Convolution Neural Network) 계층을 더하여 차원-감성 분류 시 보조 손실(Auxiliary loss)을 추가로 사용하였다. 즉, 학습 시에는 합성곱 계층을 통해 지역적인 문맥을 좀 더 잘 포착하도록 하였으며, 학습 후에는 기존 방식대로 차원-감성 분석을 하도록 모델을 설계하였다. 본 모델의 성능을 평가하기 위해 공개 데이터 집합인 SemEval-2015, SemEval-2016을 사용하였으며, 기존 모델 대비 F1 점수가 최대 55% 증가했다. 특히 기존 모델보다 배치(Batch), 에폭(Epoch)이 적을 때 효과적으로 학습한다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 모델로 더욱 더 세밀한 차원 기반 감성 분석이 가능하다는 점에서, 기업에서 상품 개발 및 마케팅 전략 수립 등에 다양하게 활용할 수 있으며 소비자의 효율적인 구매 의사결정을 도와줄 수 있을 것으로 보인다.

대학생들의 인터넷 이용 형태와 이용동기 그리고 인터넷 중독 가능성에 관한 연구 (Investigating Korean College Students' Internet Use Patterns and Motivations, and Exploring Vulnerability of Internet Dependency)

  • 송종길;최용준
    • 한국언론정보학보
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    • 제16권
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    • pp.71-107
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    • 2001
  • 미국에서 이루어진 인터넷 중독 현상에 대한 초기 연구는 인터넷 중독을 알코올중독과 같은 개인의 정신적 질병으로 간주하는 의사들에 의해 주도되었다. 그러나 사회현상으로서 인터넷 중독에 대한 사회과학자들의 관심이 증대되면서 인터넷 중독의 원인을 밝히는 본격적인 연구가 이루어진다. 인터넷 이용과 초고속 인터넷 망 보급속도에서 세계최고 수준을 자랑하는 우리의 경우에도 인터넷 이용에 따른 많은 부정적인 현상들이 나타남으로써 사회적인 문제로 대두되고 있다. 이에 따라 인터넷 중독에 대한 일부 연구가 수행되었는데 이들 연구들은 인터넷 이용패턴과 이용동기를 개별적으로 분석하고 인터넷 중독정도를 측정하는 차원에 머물고 있다. 즉, 인터넷 중독의 원인을 분석하는 차원에 이르지 못하고 있다. 또한 대부분의 연구들이 10대 청소년을 연구대상으로 하고 있기 때문에 다른 연령층의 인터넷 이용특성을 파악하는 데 한계를 가지고 있다. 이 같은 현실 인식을 바탕으로 본 연구는 2000년에 발표된 한국전산원 통계수치에서 인터넷을 가장 많이 이용하는 집단으로 조사된 대학생들을 연구대상으로, (1) 이들의 인터넷 이용패턴과 이용동기를 밝히고 (2) 이들 변인들과 인터넷 중독과의 상호관련성을 분석하며 (3) 인터넷 중독의 정도와 중독요인을 조사하고 (4) 마지막으로 인터넷 이용이 다른 미디어 이용과 면대면 커뮤니케이션에 미치는 영향을 분석하고 있다. 본 연구의 자료는 2000년 5월 8일부터 19일까지 2주간에 걸쳐 서울시내 대학생들을 대상으로 강의시간에 설문지를 배포하고 응답자가 설문지에 답하는 방법을 통해 수집되었다. 수집된 556명의 설문지 가운데 유효한 512명의 설문지가 통계적인 방법을 통해 분석되었다. 설문지는 (1) 인터넷 이용패턴 (2) 인터넷 이용 동기 (3) 인터넷 의존도 (4) 인터넷 이용 이후 다른 미디어 이용정도 (5) 인터넷 이용 이후 면대면 커뮤니케이션 정도 (6) 인구통계학적 변인을 측정하는 질문 내용으로 구성되었다. 통계 분석 후 나타난 몇 가지 주요결과를 요약하면 아래와 같다. (1) 이용동기와 인터넷 이용과의 상호관련성 이용동기를 요인 분석한 결과, 6개의 이용동기가 나타났는데 오락이 가장 주요한 동기였으며 다음으로 교육/정보, 현실도피, 외로움, 쇼핑, 그리고 성적 만족 순으로 나타났다. 이용 동기들을 인터넷 이용시간과의 상호관련성을 통계 분석한 결과 기존 연구결과와 달리 성적 만족이 6가지 요인 가운데 가장 낮은 상호관련성을 보였다. 또한 이용동기 분석에서 두 번째 높게 나타난 교육/정보 역시 성적 만족 다음으로 낮은 상호관련성을 보여주었다. 이는 대학생들의 인터넷 이용이 10대들의 인터넷 이용형태와 상당히 다르다는 것을 보여주는 것으로 본 연구에서는 수행하지 못한 이 같은 결과가 나오게 된 이유를 밝히는 후속연구가 필요할 것으로 보인다. (2) 인터넷 이용동기와 인터넷 서비스와의 상호관련성 '오락은 게임, 토론그룹, 전자메일, 채팅과 상호관련을 가진 것으로 나타났으며, 교육/정보는 검색과 쇼핑, 현실도피는 게임과 토론그룹, 외로움은 토론그룹, 전자메일과 채팅, 쇼핑은 온라인 쇼핑과 상호관련성이 있는 것으로 분석되었다. 흥미로운 사실은 성적 만족과 관련해서 게임과 채팅은 긍정적인 상호관련을 가진 것으로 나타난 반면 전자메일 서비스 이용은 성적 만족과 부정적인 상호관련을 가진 것으로 분석되었다. 이는 대학생들이 지루하게 느끼거나 외로움을 느낄 때 전자메일을 주로 이용하지만 성적 만족을 위해 전자메일을 이용하지 않고 있다는 사실을 보여주는 것이다. (3) 인터넷 이용 이후 다른 미디어와 면대면 커뮤니케이션과의 관계 인터넷을 이용한 후 응답자들의 전통적인 미디어(텔레비전, 라디오, 신문, 잡지, 편지, 전화) 이용이 감소되었으며 친구, 가족, 이성친구와의 면대면 커뮤니케이션 역시 감소된 것으로 나타났는데 이 같은 감소가 인터넷 이용과 관련이 있는 것으로 나타났다. (4) 인터넷 중독 정도와 중독 요인 10대들을 대상으로 한 기존 연구에서 나타난 인터넷 중독 현상이 대학생 집단에서는 나타나지 않았다. 그러나 응답자의 28.5%가 중독집단으로 발전될 가능성을 가진 잠재적인 인터넷 의존자(Moderate Internet Dependent)로 조사되었다. 인터넷 중독을 설명하는 요인으로 이용동기 가운데 오락, 외로움과 현실도피가 주요 변인으로 나타났으며 인터넷 이용시간 역시 주요변인으로 분석되었다. 흥미 있는 결과는 선행연구에서 인터넷 중독과 밀접한 관련 있는 인터넷 서비스로 조사된 게임과 채팅이 주요변인으로 나타나지 않았다는 것이다. 또한 인터넷 이용동기와 이용시간과의 상호관련 조사 결과에서처럼 전자메일서비스는 인터넷 중독과 부정적인 관계가 있는 것으로 조사되었다.

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온라인 서비스 품질이 고객만족 및 충성의도에 미치는 영향 -항공권 예약.발권 웹사이트를 중심으로- (The Effects of Online Service Quality on Consumer Satisfaction and Loyalty Intention -About Booking and Issuing Air Tickets on Website-)

  • 박종기;고도은;이승창
    • 한국유통학회지:유통연구
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    • 제15권3호
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    • pp.71-110
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    • 2010
  • 본 연구에서는 항공권 예약 발권 웹사이트의 서비스 품질을 측정 뿐만 아니라 서비스 회복도 측정하고자 하였다. 또한 서비스 품질과 서비스 회복이 고객만족 및 충성의도에 미치는 영향관계를 실증하고자 하였다. 온라인 서비스 품질과 온라인 서비스 회복의 측정을 위해 Parasuraman, Zeithaml, & Malhotra(2005)가 개발한 E-S-QUAL과 E-RecS-QUAL을 사용했으며, 했다. E-S-QUAL은 온라인 서비스 품질을 측정하는 도구로써, 효율성, 시스템 이용가능성, 이행성, 프라이버시의 4개 차원 22개 항목으로 구성된다. E-RecS-QUAL은 온라인 서비스 회복을 측정하는 도구로써, 반응, 보상, 접촉의 3개 차원 11개 항목으로 구성된다. 실증분석을 위한 설문조사는 항공사나 여행사의 웹사이트를 통해 국내 외 항공권을 구입해 본 경험이 있는 소비자를 대상으로 실시하였는데, 총 400부가 회수되었고, 이 중 342부를 최종분석에 사용하였다. 실증분석을 위해 AMOS 7.0과 SPSS 15.0을 사용하였다. 먼저, SPSS 15.0을 사용하여, 요인점수를 이용한 회귀분석으로 가설검증을 한 결과, <가설 I-1, 2, 3, 4, II-1, 2, 3, III-1, IV-1>이 전부 채택되었다. 온라인 서비스 품질과 온라인 서비스 회복의 각 차원은 모두 전반적인 서비스 품질에 유의한 영향을 보였고, 전반적인 서비스 품질은 고객만족에 유의한 영향을 미쳤다. 마지막으로 고객만족 역시 충성의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 한편 AMOS 7.0을 사용하여 모형 분석을 하였는데, 모형의 적합도는 가설검증을 하기에 합당한 수치가 나왔다. 이를 토대로 가설검증을 한 결과, <가설 I-1, 3, II-1, 3, III-1, IV-1>은 채택되었고, <가설 I-2, 4, II-2>는 기각되었다. 이 결과는 Parasuraman et al.(2005)이 주장한 것처럼 E-S-QUAL을 나타내는 데는 요인점수를 이용한 회귀분석이 더 적합하다는 것을 보여주는 것이라고 판단된다. 이를 토대로 본 연구의 시사점을 정리하였다.

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주제 균형 지능형 텍스트 요약 기법 (Subject-Balanced Intelligent Text Summarization Scheme)

  • 윤여일;고은정;김남규
    • 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.