• 지능정보연구
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• 제22권3호
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• pp.45-69
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• 2016

최근에 빅 데이터를 활용하여 감성을 측정하는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 통신 매체와 SNS의 발달로 기업은 국민의 감성을 파악하고 즉시 대응해야할 필요성이 생겼다. 우리나라의 경제는 대기업에 대한 의존도가 높기 때문에 10대 기업에 대한 감성분석은 의미가 있다고 할 수 있다. 이러한 측면에서 본 연구는 다 범주를 기준으로 구축한 감성사전을 활용하여 우리나라 10대 기업에 대한 감성을 분석하였다. 빅 데이터를 이용하여 감성을 분석한 기존의 선행연구는 감성을 차원으로 분류하는 경향이 있다. 차원적 감성으로 감성을 분류하는 것은 분류의 기준이 학술적으로 증명되었기에 감성 분석에 주로 사용되어 왔지만 전문가 정도의 지식이 있어야 분류할 수 있어 보편적인 감성을 대변하는 데 비효과적이기에 보완이 필요하다고 할 수 있다. 개별 범주적 감성은 이 점을 보완할 수 있는 분류 방식으로 일정 수준의 주관성이 개입되지만 보편적으로 느낄 수 있는 감성을 측정하는데 효과적이다. 따라서 본 연구는 보편적인 감성의 측정을 위해 감성을 차원으로 분류하지 않고 개별 범주로 분류하여 9가지 영역으로 나누었다. 선행 연구에서 추출한 9가지 범주에 해당하는 감성 단어에 기초하여 감성사전을 구축하였으며 감성 단어가 검출된 빈도를 기준으로 감성을 분석했다. 대상 데이터는 2014년 1월부터 2016년 1월까지 우리나라 10대 기업에 대하여 축적된 뉴스 데이터이다. 대상 데이터에서 검출된 감성 단어의 빈도를 기준으로 각 기업에 대한 감성 순위를 나누고 분포를 확인하였다. 기업에 따라서 감성이 다를 수 있는지, 특정 사건이 각 기업에 대한 감성에 영향을 줄 수 있는지 가설을 세우고 검정하였다. 결론적으로, 다 범주 감성 사전을 활용한 감성 분석은 기업 간 비교와 시점 간 비교에 유의한 것으로 나타났다. 본 연구는 빅 데이터에 산재해있는 감성을 국민의 시각으로 측정하는 하나의 대안으로서 의의가 있다.

• 자원환경지질
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• 제8권1호
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• pp.1-23
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• 1975

자연계의 유화광물(硫化鑛物) 산출상태(産出狀態)를 보면 Stannite는 Chalcopyrite나 Sphalerite등의 유화광물(硫化鑛物)과 수반(隨伴)이 잘 되며 Kesterite와는 넓은범위에걸친 고용체(固溶體)를 형성한다. 따라서 이러한 수반현상(隨伴現象)에 따르는 지질학적(地質學的) 관계가 광상생성조건(鑛床生成條件), 특(特)히 그 온도(溫度)에 대한 지시물(指示物)로서 활용가능성이 인정되고 있다. 그러나 자연계의 광물수반(鑛物隨伴) 및 공생관계(共生關係)의 연구자료는 극히 제한되어있으므로 광물생성(鑛物生成)에 대한 물리화학적물(物理化學的) 조건(條件)의 구명(究明)은 현대식 장비로 조직적인 실험을 통해서만 가능하다. 본연구에서는 광상생성(鑛床生成)의 온도를 변수로 택하고 순수한 Stannite-Sphalerite계(系)에 대한 상평충관계(相平衝關係)를 구명하고 이계(系)에 미치는 불순물(不純物)(자연계에서 가장 흔히 은반(隱伴)되는 FeS)과 압력(壓力)(5kb)의 영향에 대한 실험을 실시하였다. 먼저 두 시작물질(始作物質)(Stannite와 Sphaleite) 을 합성(合成)하고 이들의 일정(一定)한 동량비(童量比)의 혼합을 석영관(石英管)속에 넣어 진공밀폐하고 이것을 실험시료(實驗試料)로서 $400^{\circ}C$에서부터 용융온도까지 일정온도로 유지시킨 Horirgontal Furnace에서 가숙반응(加熟反應)시켰다. 대부분의 가험시료(家驗試料)는 가숙반응(加熟反應)을 촉진시키기위하여 재혼합(再混合)하였다. 평충(平衝)에 도달된 실험시료(實驗試料)는 급냉(急冷)하여 ore-microscope, X-ray diffractometer 및 DTA로 상평충관계(相平衝關係)를 검토하였다. 1. 순수한 Stannite-Sphalerite계(系); Stannite의 결정(結晶) 온도가 상승하면 $706{\pm}5^{\circ}C$에서 정방형(正方型)(${\beta}-stannite$)에서 제보형(第輔型)(${\alpha}-stannite$)으로 변이(變移)하고 $867{\pm}5^{\circ}C$에서 용융한다. Sphalerite는 온도가 상승하면 등축형(等軸型)(${\beta}-ZnS$) 에서 육방형(六方型)(${\alpha}-ZnS$)인 wurtzite로 변이(變移)한다. 상기(上記) 양변이(兩變移)는 호변(互變)(enantiotropy) 이다. 본계는 양광물(兩鑛物)의 공존구역(共存區域)의임계온도인 약 $870{\pm}5^{\circ}C$에서 solidus temperature까지 완전고용체(完全固溶體)를 형성하며 온도가 더욱 상승하면 고용체(固溶體)는 용융하기 시작한다. ${\alpha}-stannite$는 sphalerite의 함량이 증가할수록 용융온도가 상승하여 stannite 9wt.% sphalerite 91wt%에서 최고, $1074{\pm}3^{\circ}C$ (peritectic)에 도달한다. 이 온도에서 wurtzite는 ${\alpha}-stannite$들 5%만 함유하고 그 함량이 감소되면 용융온도는 상승한다. stannite의 변이온도(變移溫度)는 용융온도와는 반대로 sphalerite의 함랑이 고용체(固溶體)중에서 증가할수록 하강하여 ${\alpha}-stannite$ 87wt.%, sphalerite 13wt.%에서 $614{\pm}5^{\circ}C$ (eutectoid)로 하강한다. 이 온도에서 ${\beta}-stannite$는 sphalerite를 10% 함유한다. 온도가 계속 하강하면 ${\beta}-stannite$와 sphalerite의 상호(고용량(固溶量))은 각각 감소하기 시작한다. 2. 불순물 (FeS)의 영향 ; 순수한 계(系)의 eutectoid temperature는 FeS가 5%, 10%로 증가함에따라 $614{\pm}7^{\circ}C$에서 $695{\pm}5^{\circ}C$, $700{\pm}5^{\circ}C$로 상승하고 peritectic temperature는 $1074{\pm}3^{\circ}C$에서 $1036{\pm}3^{\circ}C$, $987{\pm}3^{\circ}C$로 하강한다. 그리고 순수한 계(系)의 upper binary region(${\alpha}-stannite+sphalerite$)이 non-binary region으로 점차로 변화한다. 3. 순수한 계(系)에대한 경력(慶力) (5kb)의 영향. stannite는 condensed system에서 sphalerite의 함량증가로인하여 변이온도(變移溫度)가 $614{\pm}5^{\circ}C$까지 하강하나 onfining presstle (Ekb)하(下)에서는 이보다 약 $600^{\circ}C$ 더 높은 $675{\pm}10^{\circ}C$까지 밖에 하강하지 않는다. 그리고 ${\beta}-stannite$의 sphalerite 고용량(固溶量)도 eutectoid temperature에서는 condensed system의 경우와 비슷하나 온도가 하강하면 현저한 감소를 보이고 sphalerite에서의 stannite의 고용량(固溶量)의 극히 적다. 완전고용체(完全固溶體)가 stannite와 sphalerte사이에 존재하는 반면 upper binary region의 온도범위가 좁아진다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.75-95
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• 2020

소셜네트워크서비스(SNS)의 성장과 함께 다양한 형태의 SNS가 등장했다. 상호작용성, 정보 교류, 엔터테인먼트 등 다양한 이용 동기를 바탕으로 SNS 이용자 또한 빠르게 증가하는 추세이다. 그중 페이스북은 대표하는 SNS 채널로서 기업에서도 페이스북 페이지를 활용해 홍보 채널로 활용하기 시작했다. 이를 위해 운영 초기, 기업은 팬 수 확보에 나섰고 그 결과 최근 기업 페이스북 팬 수는 많게는 수백만에 이를 정도로 늘어났다. 기업의 목표는 팬 수 확보를 넘어 콘텐츠를 통해 고객에게 기업 브랜드 이미지를 재고하고, 나아가 소통하는 수단으로 활용하고 있다. 이를 평가하는 주요 수치가 바로 본 연구의 종속변수에 해당하는 페이스북의 '좋아요', '댓글', '공유', '클릭 수' 등이다. 해당 수치 달성을 위해 콘텐츠 제작에 대한 고민이 선행되어야 하는데, 본 연구에서는 콘텐츠 제작 고려 사항을 3가지로 나눠 독립변수를 구성하였다. 콘텐츠 소재, 콘텐츠 구조, 메시지 스타일 등이 페이스북의 이용자 행동에 미치는 영향을 회귀분석을 이용해 분석하였다. 종속변수의 경우, 콘텐츠상에 모든 이용자의 행동 '전체 클릭 수'로 설정하였다. 본 연구에서는 각 독립 변수를 기존 연구 문헌을 통해 정의하고, 종속변수에 미치는 영향을 분석하였는데, '전체 클릭 수'의 경우, '자사연관', '실생활 관여도', '격식 x 관여도' 등의 변수가 유의미한 영향을 갖는 것으로 나타났다. 연구 결과를 통해, 콘텐츠 목적에 따른 최적화된 콘텐츠 전략을 제시함으로써, 기업 페이스북 운영자와 콘텐츠 제작자의 운영, 제작 전략에 기여할 수 있을 것으로 보인다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제18권3호
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• pp.194-199
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• 2000

목적 :직장암의 림프액 배액의 주된 경로는 종양의 위치가 항문환에 근접한 경우를 제외하고는 근위부플 향하므로 수술 후 방사선치료의 조사영역을 결정함에 있어서 전통적인 방법에 따를 경우 하부 골반강과 회음부에 불필요한 방사선조사를 하게될 수 있다. 본 연구는 하전방 절제술을 시행받은 직장암 환자에서 방사선치료 조사영역의 하연을 전통적인 방법에 의하지 않고 수술 문합부로부터 2 cm 내지 3 cm 하방으로 환자 개별적으로 결정하는 경우에 있어서 치료 실패의 양상이 어떠한 영향을 받는가를 알아보기 위하여 수행하였다. 대상 및 방법 : 1994년 9월부터 1998년 5월까지 성균관의대 삼성서울병원에서 근치적 하전방 절제술과 수술 후 방사선치료를 시행한 Modified Astler-Coiler (MAC) 병기 B2에서 C3까지인 88명의 직장암 환자를 대상으로 하였다. 남녀 환자 수는 각각 설명씩이었으며 연령의 중앙값은 57세(32-81세)였다. 2명의 환자를 제외한 모든 환자에서 저용량의 5-fluorouracil을 포함한 항암 화학요법을 병용하였으며, 수술 후 방사선치료는 6, 10, 15 MV X-ray를 이용하여 후전-좌우 대향의 3문 조사법으로 전골반부에 45 Gy와 종양 병소부위에 6 Gy를 5.5주간 걸쳐서 조사하였다. 연구 기간 초기의 16명의 환자에서는 전통적인 방사선조사영역 결정법을 적용하여 폐색공 하단, 또는 수술 문합부의 2 cm 내지 3 cm 하방 중에서 보다 낮은 쪽을 방사선조사영역의 하연으로 정하였으며, 나머지 72명의 환자에서는 수술 문합부에서 2 cm 내지 3 cm 하방에서 조사영역 하연을 개별적으로 결정하였는데 이와 같은 개별화된 방사선 치료 조사영역의 결정으로 55명(76$\%$)의 환자에서 방사선치료 조사영역 부피를 감소시킬 수 있었다. 이 두 군에 대해 생존율, 국소 종양 억제율, 무병생존율을 조사하여 비교하였고 예후 인자의 유의성을 조사하였다. 결과 : 추적 관찰 기간은 7개월부터 58개월이었으며, 중앙 추적기간은 27개월이었다. MAC 병기로 구분 시 B2가 32명(36$\%$), B3가 2명($2\%$), Cl이 2명($2\%$), C2가 50명($57\%$), C3가 2명($2\%$) 이었다. 전체 환자의 2년과 4년 생존율은 각각 $94\%$와 $68\%$였으며, 2년과 4년 무병 생존율은 각각 $86\%$과 $58\%$였다. 첫 치료 실패로서 국소 재발이 4명, 원격전이가 14명, 그리고 국소 재발과 원격전이가 동시에 있는 경우가 1명이었다. 방사선치료 조사영역의 하연 결정을 전통적인 방법을 적용한 군과 수술 문합부의 위치에 따라서 환자 개별적으로 결정한 군을 비교하여 볼 때 국소 종양 억제율과 무병 생존율은 각각 유의한 통계적인 차이를 보이지 않았다(p=42, p=68). 종양 색전자의 존재는 생존율, 국소 종양 억제율, 무병 생존율에 각각 영향을 미치는 유의한 위험인자로 관찰되었다. 결론 : 하전방 절제술을 시행받은 직장암 환자들의 수술 후 방사선치료 조사영역의 하연을 결정함에 있어서 각환자들의 병소 위치에 따라 개별적으로 결정하는 방법은 전통적인 하연 결정방법에 비하여 국소 종양 억제율과 무병생존율에 있어서 동등한 결과를 얻을 수 있었으며, 방사선치료 조사영역의 부피를 줄여 줌으로써 불필요한 방사선치료 부작용과 후유증의 감소를 얻을 수 있을 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.109-122
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• 2014

현재 우리는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, 이하 SNS) 상에서 수많은 데이터를 만들어 내고 있다. 특히, 모바일 기기와 SNS의 결합은 과거와는 비교할 수 없는 대량의 데이터를 생성하면서 사회적으로도 큰 영향을 미치고 있다. 이렇게 방대한 SNS 데이터 안에서 사람들이 많이 이야기하는 이슈를 찾아낼 수 있다면 이 정보는 사회 전반에 걸쳐 새로운 가치 창출을 위한 중요한 원천으로 활용될 수 있다. 본 연구는 이러한 SNS 빅데이터 분석에 대한 요구에 부응하기 위해, 트위터 데이터를 활용하여 트위터 상에서 어떤 이슈가 있었는지 추출하고 이를 웹 상에서 시각화 하는 트위터이슈 트래킹 시스템 TITS(Twitter Issue Tracking System)를 설계하고 구축 하였다. TITS는 1) 일별 순위에 따른 토픽 키워드 집합 제공 2) 토픽의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화 3) 토픽으로서의 중요도를 점수와 빈도수에 따라 Treemap으로 제공 4) 키워드 검색을 통한 키워드의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화의 기능을 갖는다. 본 연구는 SNS 상에서 실시간으로 발생하는 빅데이터를 Open Source인 Hadoop과 MongoDB를 활용하여 분석하였고, 이는 빅데이터의 실시간 처리가 점점 중요해지고 있는 현재 매우 주요한 방법론을 제시한다. 둘째, 문헌정보학 분야뿐만 아니라 다양한 연구 영역에서 사용하고 있는 토픽 모델링 기법을 실제 트위터 데이터에 적용하여 스토리텔링과 시계열 분석 측면에서 유용성을 확인할 수 있었다. 셋째, 연구 실험을 바탕으로 시각화와 웹 시스템 구축을 통해 실제 사용 가능한 시스템으로 구현하였다. 이를 통해 소셜미디어에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝하여 데이터 분석을 통한 의미 있는 정보를 제공하는 실제적인 방법을 제시할 수 있었다는 점에서 주요한 의의를 갖는다. 본 연구는 JSON(JavaScript Object Notation) 파일 포맷의 1억 5천만개 가량의 2013년 3월 한국어 트위터 데이터를 실험 대상으로 한다.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.39-53
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• 2013

인터넷의 발달과 SNS의 등장으로 정보흐름의 방식이 크게 바뀌었다. 이러한 변화에 따라 소셜 미디어가 급부상하고 있으며 소셜 미디어와 비디오 콘텐츠가 융합된 소셜 TV, 소셜 뉴스의 중요성이 강조되고 있다. 이러한 환경 속에서 사용자들은 단순히 콘텐츠를 탐색만 하는 것이 아니라 같은 콘텐츠를 이용하고 있는 친구들이나 지인들과 콘텐츠에 대한 정보나 경험들을 공유하고 더 나아가 새로운 콘텐츠를 만들어내기도 한다. 하지만 기존의 소셜 뉴스에서는 이러한 사용자들의 특성을 반영해 주지 못하고 있다. 특히 이용자들의 참여성만을 고려하고 있어서 서비스간의 차별화가 어렵고 뉴스 콘텐츠에 대한 정보나 경험 공유 시 컨텍스트 공유가 어렵다는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 뉴스를 내용별로 분할하고 분할된 뉴스에서 추출된 시간 종속적인 메타데이터를 제공하는 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크에서는 스토리 분할 방법을 이용하여 뉴스 대본을 내용별로 분할한다. 또한 뉴스 전체내용을 대표하는 태그, 분할된 뉴스를 나타내는 서브 태그, 분할된 뉴스가 비디오에서 시작하는 위치 즉, 시간 종속적인 메타데이터를 제공한다. 소셜 뉴스 이용자들에게 시간 종속적인 메타데이터를 제공한다면 이용자들은 전체의 뉴스 내용 중에 자신이 원하는 부분만을 탐색 할 수 있으며 이 부분에 대한 견해를 남길 수 있다. 그리고 뉴스의 전달이나 의견 공유 시 메타데이터를 함께 전달함으로써 전달하고자 하는 내용에 바로 접근이 가능하며 프레임워크의 성능은 추출된 서브 태그가 뉴스의 실제 내용을 얼마나 잘 나타내 주느냐에 따라 결정된다. 그리고 서브 태그는 스토리 분할의 정확성과 서브 태그를 추출하는 방법에 따라 다르게 추출된다. 이 점을 고려하여 의미적 유사도 기반의 스토리 분할 방법을 프레임워크에 적용하였고 벤치마크 알고리즘과 성능 비교 실험을 수행하였으며 분할된 뉴스에서 추출된 서브 태그들과 실제 뉴스의 내용을 비교하여 서브 태그들의 정확도를 분석하였다. 결과적으로 의미적 유사도를 고려한 스토리 분할 방법이 더 우수한 성능을 보였으며 추출된 서브 태그들도 컨텍스트와 관련된 단어들이 추출 되었다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.163-176
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• 2014

소셜미디어 확산으로 많은 사용자들이 SNS를 통해 자신의 생각과 의견을 표출하며 다른 사용자들과 상호작용하고 있다. 특히 트위터와 같은 마이크로블로그는 짧은 문장을 통해 영화, TV, 사회 현상 등과 같은 공통의 주제에 대해 많은 사람이 즉각적으로 의견을 표출하고 교환하는 플랫폼의 역할을 수행하고 있다. TV방송 프로그램에 대해서도 의견과 감정을 마이크로블로그를 통해 표출하고 있는데, 본 연구에서는 마이크로블로그의 내용과 시청률과의 관계를 살펴보기 위해, 지난 공중파 방송 프로그램에 대한 트윗을 수집하고 부적절한 트윗들을 제거한 후 형태소 분석을 수행하였다. 추출된 형태소뿐 아니라 이모티콘, 신조어 등 사용자가 입력한 모든 단어들을 후보 자질로 삼아 시청률과의 상관관계를 분석하였다. 실험을 위해 2013년 1월부터 10개월간의 예능프로그램 트윗의 데이터를 수집하여 전국 시청률 데이터와 비교 분석을 수행하였다. 트윗의 발생량은 일주일 중 방송된 요일에 가장 많았으며, 특히 방송시간 부근에서 급격히 증가하는 모습을 보였다. 이것은 전국에 동시간에 방송되는 공중파 프로그램의 특성상 공통된 관심 주제를 제공하기 때문에 나타나는 현상으로 여겨진다. 횟수 기반 자질로 방송 일의 총 트윗 수와 리트윗 수, 방송시간 중의 트윗 수와 리트윗 수와 시청률과의 상관 관계를 분석하였으나 모두 낮은 상관 계수를 나타냈다. 이것은 단순한 트윗 발생 빈도는 방송 프로그램의 만족도 또는 시청률을 제대로 반영하고 있지 못함을 의미한다. 내용 기반 자질로 추출한 단어들 중에는 높은 상관관계를 보여주는 단어들이 발견되었으며, 표준어가 아닌 이모티콘과 신조어 중에도 높은 상관관계를 보여주는 자질이 나타났다. 또한 방송시작 전과 후에 따라 상관계수가 높은 단어가 상이함을 발견하였다. 매주 같은 시간에 방송되는 TV 프로그램의 특성상, 방송을 기다리고 기대하는 내용의 트윗과 방송 후 소감을 표현하는 트윗의 내용에 차이가 존재하였다. 이러한 분석결과는 단어에 따라 시청률과 연관성이 높은 시간대가 달라짐을 의미하며, 시청률을 측정하고자 할 때 각 단어들의 시간대를 고려해서 사용해야 함을 의미한다. 본 연구에서 제안한 방법은 기존의 표본 추출을 통해 이루어지는 TV 시청률 측정을 보완할 수 있는 방법에 활용할 수 있으리라 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제21권3호
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• pp.1-17
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• 2015

최근, 군에서 가장 이슈가 되고 있는 문제는 기강 해이, 복무 부적응 등으로 인한 병력 사고이다. 이 같은 사고를 예방하는 데 있어 가장 중요한 것은, 사고의 요인이 될 수 있는 문제를 사전에 식별 관리하는 것이다. 이를 위해서 지휘관들은 병사들과의 면담, 생활관 순찰, 부모님과의 대화 등 나름대로의 노력을 기울이고 있기는 하지만, 지휘관 개개인의 역량에 따라 사고 징후를 식별하는 데 큰 차이가 나는 것이 현실이다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하고자 모든 지휘관들이 쉽게 획득 가능한 객관적 데이터를 활용하여 사고를 예측해 보려 한다. 최근에는 병사들의 생활지도기록부 DB화가 잘 되어있을 뿐 아니라 지휘관들이 병사들과 SNS상에서 소통하며 정보를 얻기 때문에 이를 데이터화 하여 잘 활용한다면 병사들의 사고예측 및 예방이 가능하다고 판단하였다. 본 연구는 이러한 병사의 내부데이터(생활지도기록부) 및 외부데이터(SNS)를 활용하여 그들의 관심분야를 파악하고 사고를 예측, 이를 지휘에 활용하는 데이터마이닝 문제를 다루며, 그 방법으로 토픽분석 및 의사결정나무 방법을 제안한다. 연구는 크게 두 흐름으로 진행하였다. 첫 번째는 병사들의 SNS에서 토픽을 분석하고 이를 독립변수화 하였고 두 번째는 병사들의 내부데이터에 이 토픽분석결과를 독립변수로 추가하여 의사결정나무를 수행하였다. 이 때 종속변수는 병사들의 사고유무이다. 분석결과 사고 예측 정확도가 약 92%로 뛰어난 예측력을 보였다. 본 연구를 기반으로 향후 장병들의 사고예측을 과학적으로 분석, 맞춤식으로 관리한다면 군대 내 각종 사고를 미연에 예방하는데 기여할 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.197-218
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• 2019

중국 화장품 전체 교역중 약 67% 정도가 전자상거래로 이루어지고 있는데 특히 한국 화장품인 K-Beauty 제품의 인기가 높다. 기존 연구에 의하면 화장품 같은 소비재의 경우 소비자의 80%는 제품 구매 전 제품정보를 인터넷으로 검색하며 구전정보에 영향을 받는다. 대부분의 중국 소비자들은 화장품과 관련된 정보를 주요 SNS에 다른 소비자들이 올린 댓글을 통해 획득하며 최근에는 뷰티 관련 동영상 채널 정보를 이용하기도 한다. 기존의 온라인 구전 관련 연구는 대부분 Facebook, Twitter, 블로그 등의 매체 자체가 중심이었다. 본 연구에서는 온라인 구전정보의 전달 형태와 정보의 형태를 고려하여 정보유형을 동영상과 사진 및 텍스트로 나누어 연구하고자 한다. 중국의 SNS대표 플랫폼인 SINA Weibo와 동영상 플랫폼 Meipai의 비정형 데이터를 분석하고 온라인 구전정보를 양과 방향성으로 나누어 K-Beauty브랜드 매출액에 미치는 영향을 분석하고자 한다. Meipai에서는 총 약 33만개의 데이터를 수집하였고 SINA Weibo에서는 총 약 11만개의 데이터를 수집하여 화장품의 기본 속성도 고려하여 분석하였다. 본 연구의 의의는 온라인 매출은 K-Beauty화장품에 대해서도 구전에 영향을 받는다는 것을 기본적으로 입증함과 동시에 특히 정보 유형에 대한 구분을 시도 했다는 것이다. 두가지 매체 모두 기존 연구와 같이 양이 매출에 영향을 미치고 있으나 매체풍부성으로 인해 텍스트보다 동영상이 정보를 더 주고 영향이 크다는 것을 입증하였다. 또한, 정보 방향성 측면에서는 색조화장품의 경우 부정 댓글의 영향이 크게 나타났다. 실무적으로는 화장품 판매 전략 및 광고 전략에 기초 및 색조 화장품을 구분하여 중국 K-Beauty화장품 매출증대를 위한 마케팅전략을 구사하는데 도움이 될 것으로 기대된다.