• 정보관리학회지
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• 제38권3호
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• pp.141-174
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• 2021

이 연구에서는 COVID-19 발병 전후 대학도서관 홈페이지 실제 이용 데이터를 조사하여 이용자들의 이용행태를 분석하고, 바이러스 발병 이전과 이후의 데이터를 대조하여, 팬데믹 상황에서 대학도서관이 보다 효율적인 정보서비스를 할 수 있도록 개선방안을 제안하고자 한다. 이 연구는 C대학교 홈페이지에서 이루어진 이용자 트래픽을 '구글애널리틱스를 활용하여', COVID-19 바이러스가 발병하기 이전인 2018년 1월부터 2018년 12월까지와 바이러스 발병 이후인 2020년 1월부터 2020년 12월까지를 비교분석하였다. 웹 트래픽 변수는 세션, 사용자, 페이지뷰 수, 세션당 페이지 수, 평균 세션 시간, 이탈률을 측정지표를 기준으로 '이용자 정보', '경로', '사이트 행동' 3가지 특성으로 구분하여 분석하였다. 연구결과를 요약하면, 첫째, COVID-19 발병 이전 1월 1일부터 1월 20일까지의 데이터와 대조했을 때, 2018년 이후 사용자, 신규방문자, 세션 모두 3년 동안 감소하였지만, 2020년은 2019년 대비 사용자, 신규 방문자, 세션 모두 증가하였으며, 2020년 바이러스 발병 이전 상승세를 보였던 사용자당 세션 수, 페이지뷰 수, 세션당 페이지 수가 크게 증가하였다. 둘째, 사회적 거리 두기 2단계로 격상함에 따라 대학도서관 홈페이지 이용 추이에도 변화가 나타났다. 재학생이 가장 적었던 2020년, 2018년 대비 2020년에 페이지뷰가 10만 뷰 더 증가했으며, 세션당 페이지 수 역시 2018년 대비 약 2페이지를 더 조회한 10.46을 기록했다. 이탈률 역시 2018년, 2019년 14.38을 기록한데 반해, 2020년 1% 포인트 가량 감소한 13.05를 기록하여 사회적 거리 두기 단계가 격상한 시점에, 더욱 활발한 홈페이지 이용이 이루어졌다.

• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.89-105
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• 2014

Web2.0의 등장과 함께 급속히 발전해온 온라인 포럼, 블로그, 트위터, 페이스북과 같은 소셜 미디어 서비스는 소비자와 소비자간의 의사소통을 넘어 이제 기업과 소비자 사이의 새로운 커뮤니케이션 매체로도 인식되고 있다. 때문에 기업뿐만 아니라 수많은 기관, 조직 등에서도 소셜미디어를 활용하여 소비자와 적극적인 의사소통을 전개하고 있으며, 나아가 소셜 미디어 콘텐츠에 담겨있는 소비자 고객들의 의견, 관심, 불만, 평판 등을 분석하고 이해하며 비즈니스에 적용하기 위해 이를 적극 분석하는 단계로 진화하고 있다. 이러한 연구의 한 분야로서 비정형 텍스트 콘텐츠와 같은 빅 데이터에서 저자의 감성이나 의견 등을 추출하는 오피니언 마이닝과 감성분석 기법이 소셜미디어 콘텐츠 분석에도 활발히 이용되고 있으며, 이미 여러 연구에서 이를 위한 방법론, 테크닉, 툴 등을 제시하고 있다. 그러나 아직 대량의 소셜미디어 데이터를 수집하여 언어처리를 거치고 의미를 해석하여 비즈니스 인사이트를 도출하는 전반의 과정을 제시한 연구가 많지 않으며, 그 결과를 의사결정자들이 쉽게 이해할 수 있는 시각화 기법으로 풀어내는 것 또한 드문 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 소셜미디어 콘텐츠의 오피니언 마이닝을 위한 실무적인 분석방법을 제시하고 이를 통해 기업의사결정을 지원할 수 있는 시각화된 결과물을 제시하고자 하였다. 이를 위해 한국 인스턴트 식품 1위 기업의 대표 상품인 N-라면을 사례 연구의 대상으로 실제 블로그 데이터와 뉴스를 수집/분석하고 결과를 도출하였다. 또한 이런 과정에서 프리웨어 오픈 소스 R을 이용함으로써 비용부담 없이 어떤 조직에서도 적용할 수 있는 레퍼런스를 구현하였다. 그러므로 저자들은 본 연구의 분석방법과 결과물들이 식품산업뿐만 아니라 타 산업에서도 바로 적용 가능한 실용적 가이드와 참조자료가 될 것으로 기대한다.

• 한국조경학회지
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• 제48권5호
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• pp.28-41
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• 2020

이 연구는 경관 인식 모델의 세 가지 요소(활동, 물리적 환경, 이용자)를 기본으로 하는 스몰데이터인 설문조사와 빅데이터인 소셜미디어 분석을 통해 문화가 다른 두 지역(미국, 한국)의 선형 공원 두 곳을 분석하고자 한다. 소셜 미디어의 사용이 증가하고 경관을 보는 새로운 매체로 부상했음에도 불구하고, 현재 소셜 미디어를 활용한 공원 연구는 제한적이다. 이에 본 연구는 소셜 미디어 분석과 설문 조사를 동시에 활용해서 비교함으로써 설문 조사가 갖는 한계를 보완함과 동시에 소셜 미디어 분석의 제한점을 보완하고자 한다. 미국 시카고의 606 트레일와 한국 서울의 경춘선 숲길은 버려진 길에 조성된 공원이다. 이 두 곳을 대상으로 총 505부의 설문조사를 시행했고, 그 결과는 통계 분석, 주성분 분석, 회귀 분석을 활용해서 분석하였다. 또한 각 선형 공원을 언급한 트위터를 총 20,000건 이상 수집했다. 이 트위터를 대상으로 군집 분석, 바이그램 네트워크 분석 등을 통해 각 공원이 갖는 장소적 특성 및 물리적 환경을 분석했다. 연구 결과는 공원 디자인이 다양해질수록 행동은 단순화 된다는 것을 발견할 수 있었다. 공원 이용자들의 절반은 선형 공원을 최종 목적지까지 도달하는 지름길로 이용했고, 공원의 특징에 따라 다양한 활동과 혜택을 확인할 수 있었다. 소셜 미디어 분석 결과, 606트레일은 경춘선 숲길 보다 주민들과 더욱 밀접한 관계를 갖고 있다는 것을 확인했다. 또한 경춘선은 606트레일보다 공원 내 이벤트와 연관이 깊음을 발견할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.207-228
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• 2023

코로나 이후 기업들이 온라인 플랫폼에서 협업 또는 회의하는 방식이 일상화되고 있으며, 독자적인 온라인 실시간 시스템을 개발하여 원격 근무에 적극적으로 활용하기도 한다. 또한 회의 및 홍보를 위해 메타버스를 도입하려는 시도가 코로나 이후에도 지속적으로 이루어지고 있다. 이때문에 메타버스 환경에서 아바타 사용자 정의, 확장된 가상 환경, 지난 가상 경험 등이 참여자 만족도에 미치는 영향을 연구하는 연구가 진행 중이지만, 메타버스를 전용 작업 공간으로 활용하는 것에 대한 효과성 연구는 여전히 필요한 상황이다. 특히 업무 수행을 목적으로 하는 작업형 메타버스의 성과에 영향을 미치는 요소에 관한 연구는 아직 부족하다. 따라서 본 연구의 목적은 메타버스 작업 공간에서 개인 성과에 영향을 미치는 요소를 분석하고 결과에서 함의를 도출하는 것이다. 이를 위해 본 연구는 이론적 기반으로 Embodied Social Presence(ESP) 이론을 채택하고, 비몰입적 메타버스 작업 공간에 특화된 수정모형을 사용한다. 모형 및 가설 검증을 위해 비몰입적 메타버스 작업장에 참여한 참가자들과의 인터뷰 이후에 Gather Town 및 IFland와 같은 비몰입적 메타버스 작업장에서 참여자들을 대상으로 설문조사를 수행하였다. 그 결과 작업 참여 및 업무 참여에 미치는 영향이 메타버스 플랫폼에 따라 조절효과를 나타낸다는 것을 확인했다.

• 지식경영연구
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• 제24권2호
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• pp.241-262
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• 2023

스포츠 경기에서 발생하는 현상이나 경기기록을 분석하는 스포츠 경기분석 분야에 첨단기술과 다양한 과학적 분석기법이 적용되고 있으며, 그 중 패스네트워크 분석에 사회연결망분석 방법이 활발히 활용되고 있다. 축구는 선수 간 패스라는 상호작용을 통해 경기가 이루어지는 대표적인 스포츠인 만큼 사회연결망분석을 이용하여 기존에는 측정할 수 없었던 경기에 대한 새로운 정보를 제공하고자 노력하고 있다. 이에, 본 연구에서는 단일 축구팀의 (1) 시간 흐름에 따른 패스네트워크의 변화를 분석하고, (2) 전술의 변화에 영향을 미치는 주요 요인 중 경기의 성격 변화(카타르월드컵 vs. A매치)와 (3) 상대팀 변화(FIFA랭킹 상위팀 vs. FIFA랭킹 하위팀)에 대한 패스네트워크까지 총 세 가지 상황을 비교∙분석하고자 하였다. 보다 구체적으로, 벤투 감독 부임 이후 한국 남자축구국가대표팀의 경기 중 10 경기를 선별하고, 이에 대한 네트워크 지표를 추출하였으며, 축구팀 경기력 평가모델의 네 가지 지표(효율성, 응집력, 취약성, 활동성/리더십)를 추출된 데이터에 적용한 후 세 가지 상황을 각각 분석하였다. 연구결과, 시간 흐름에 따른 경기력 분석에서 응집력이 유의하게 상승하고, 취약성이 유의하게 하락하는 것을 확인할 수 있었고, 경기성격 변화에 따른 비교분석에서는 카타르월드컵 경기가 A매치 경기보다 평가모델의 모든 항목에서 경기력이 우수한 것으로 나타났다. 마지막으로, 상대팀의 변화에 따른 비교분석에서는 FIFA랭킹 하위팀과의 경기가 상위팀과의 경기보다 평가모델의 모든 항목에서 경기력이 우수하게 나타났다. 본 연구의 결과가 축구팀의 감독 선임 및 경기 전략을 수립하는데 주요한 기초자료로 활용되어 축구팀의 경기력 향상에 기여할 수 있기를 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.111-126
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• 2017

연관 상품 추천은 수많은 상품을 다루는 온라인 상거래에서 소비자의 상품 탐색 시간을 줄여주며 판매자의 매출 증대에 크게 기여한다. 이는 주문과 같은 거래의 빈도를 기반으로 생성되므로, 통계적으로 판매 확률이 높은 상품을 효과적으로 선별할 수 있다. 하지만, 판매 가능성이 높은 경우라도 신상품처럼 판매 초기에 거래 건수가 충분하지 않은 상품은 추천에서 누락될 수 있다. 연관 추천에서 누락된 상품은 이로 인해 노출 기회를 잃게 되고, 이는 거래 건수 감소로 이어져, 또 다시 추천 기회를 잃는 악순환을 겪을 수도 한다. 따라서, 충분한 거래 건수가 쌓이기 전까지 초기 매출은 일정 기간 동안 정체되는 현상을 보이는데, 의류 등과 같이 유행에 민감하거나 계절 변화에 영향을 많이 받는 상품은 이로 인해 매출에 큰 타격을 입을 수도 있다. 본 연구는 이와 같이 거래 초기의 낮은 거래 빈도로 인해 잘 드러나지 않는 상품 간의 잠재적인 연관성을 찾아 추천 기회를 확보할 수 있도록 연관 규칙을 확장하기 위한 목적으로 수행되었다. 두 상품 간에 직접적인 연관성이 나타나지 않더라도 다른 상품을 매개로 두 상품 간의 잠재적 연관성을 예측할 수 있을 것이며, 이런 연관성은 주문에서 나타나는 상품 간 상호작용으로 표현될 수 있으므로, 사회연결망 분석을 활용한 분석을 시도하였다. 사회연결망 분석기법을 통해 각 상품의 속성과 두 상품 간 경로의 특성을 추출하고 회귀분석을 실시하여, 두 상품 간 경로의 최단 거리 및 경로의 개수, 각 상품이 얼마나 많은 상품과 연관성을 갖는지, 두 상품의 분류 카테고리가 어느 정도 일치하는지가 두 상품 간의 잠재적 연관성에 미친다는 것을 확인하였다. 모형의 성능을 평가하기 위해, 일정 기간의 주문 데이터로부터 연결망을 구성하고, 이후 10일 간 생성될 상품 간 연관성을 예측하는 실험을 진행하였다. 실험 결과는 모형을 적용하지 않는 경우보다 제안 모형을 활용할 때 훨씬 많은 연관성을 찾을 수 있음을 보여준다.

• 서비스연구
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• 제13권2호
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• pp.181-203
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• 2023

유튜브는 OTT와 개인방송 플랫폼의 특성을 모두 갖춘 하이브리드적 성격을 띠고 있다. 그러나, 이러한 하이브리드적 특성을, 특히 유료 채널멤버십의 맥락에서 조사한 선행연구는 제한적이다. 따라서, 본 연구에서는 소비가치이론과 선행연구를 바탕으로 유튜브 유료 채널멤버십과 관련된 소비가치 요인이 이용만족도와 지속이용의도에 미치는 영향을 검증하고자 한다. 구체적으로, 본 연구는 유튜브 유료 채널멤버십 맥락에서 인지된 네 가지 소비가치 요인(기능적 가치, 사회적 가치, 감정적 가치, 진귀적 가치)을 도출하고, 각 요인이 이용만족과 지속이용의도에 미치는 영향을 검증한 후, 이러한 관계에서 상황적 가치(유료 유튜브 멤버십 채널에서의 실시간 방송 시청경험)의 조절효과를 추가적으로 살펴보고자 한다. 데이터는 여러 유료 유튜브 채널멤버십에 가입한 한국 성인을 대상으로 온라인 설문조사를 통해 총 274부가 수집되었다. 구조방정식모델링 기법을 활용하여 연구모형을 검증한 결과, 네 가지 소비가치 요인이 모두 이용만족에 유의미한 영향을 미치며, 이용만족은 지속이용의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 상황적 가치 또한, 기능적/감성적 가치와 이용만족 간의 관계와 이용만족과 지속이용의도 간의 관계를 유의하게 조절하는 것으로 조사되었다. 본 연구는 OTT와 개인방송 플랫폼의 특성을 모두 포괄하는 유튜브 채널 유료 멤버십에 초점을 맞춘 최초의 연구로서, 본 연구의 결과를 통해 개인방송 진행자 및 이해관계자들에게 시청자의 이용만족에 영향을 미치고 채널멤버십 가입 및 지속유지를 유도하는 동기부여 요인에 대한 인사이트를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권10호
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• pp.95-105
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• 2016

최근 인천의 어린이집 사건, 원영이 사건 등 아동학대 문제가 사회적으로 큰 이슈가 되고 있다. 그러나 아동학대 문제는 어제 오늘의 일이 아니며, 국내만의 문제도 아니다. 국가 통계 데이터 포털에 의하면, 19세 이하의 인구는 줄어드는 추세이지만 아동학대 신고건수는 날이 갈수록 증가하고 있다. 그러나 신고 이후의 상담건수는 큰 변동 없이 일정한 수준이다. 아동학대 문제의 심각성으로 인해 관련 연구와 대책에도 불구하고 더 악화되고 있는 것이다. 이에 본 연구는 아동학대에 관한 선행연구를 바탕으로 아동학대에 관한 연구모형을 설계하고 빅데이터 분석을 통해 아동학대 감소방안을 제안하였다. 가설 검정 결과 학대 행위자의 특성, 아동 특성이 아동학대의 영향, 근로형태가 아동학대에 유의미한 영향을 끼친 것으로 분석되었다. 이와 같은 분석 결과를 토대로 본 연구는 교육 및 경제적 지원 대책 등 아동학대 감소방안을 결론으로 제시하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.163-170
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• 2020

정보통신기술의 발전과 함께 데이터의 생산량이 기하급수적으로 증가하면서 빅데이터에 대한 관심이 높아지고 있다. 빅데이터 관련 기술들도 발전함에 따라 여러 분야에서 빅데이터가 수집, 저장, 처리, 분석, 활용되고 있다. 특히 보건의료 분야에서의 빅데이터 분석은 사회경제적으로도 큰 영향력을 발휘할 수 있기 때문에 큰 주목을 받고 있다. 빅데이터 기술을 환자 진단 데이터 분석에 활용하여 간단한 병원 진료에 투여되는 막대한 비용을 절감할 수 있을 것으로 전망된다. 따라서 본 논문에서는 환자 데이터를 분석하여 병원에 가기 어려운 환자나 의학적인 전문 지식이 없는 간병인들에게 의사의 진단과 가까운 간병 가이드 정보를 제시하고자 한다. 먼저 수집된 환자 데이터를 HDFS에 저장하고, 하둡 환경에서 빅데이터 처리 및 분석 도구인 R을 이용하여 데이터를 처리한 후 분류분석을 한다. R의 다양한 기능들을 웹에 구현하기 위해 활용되는 R Shiny를 이용하여 웹 서버에 시각화를 한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.31-39
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• 2015

실업은 개인의 경제적 활동뿐 아니라 사회적 문제와 관련되어 있기 때문에 많은 국가들은 실업률을 낮추기 위해 다양한 정책을 추진하고 있다. 기존의 실업 실태 조사 방식에서는 조사시간 지연으로 인해 실업률 자료 확보에 많은 시간이 소요된다. 시의 적절한 실업 정책을 개발하기 위해서는 신속하고 정확한 실업 예측 관련 자료를 확보하는 것이 중요한 문제이다. 이러한 문제를 개선하기 위해 최근에 인터넷 검색 정보를 활용한 분석 기법이 제안되고 있다. 본 연구는 우리나라의 실업률을 예측하는데 인터넷 검색 정보가 어떤 영향을 미치는가를 조사하였다. 선택한 검색어 중에서 '실업급여' 검색어의 트렌드는 실업률과 상당히 높은 상관관계를 보여 주었다. 본 연구는 네이버 트렌드에서 제공하는 인터넷 검색어 정보를 시계열 자료의 분석에 널리 사용되는 ARIMA 모형에 추가하여 검색 정보의 활용이 실업률 예측력에 미치는 영향을 분석하였다. 예측모형의 선택 기준으로 제시되는 예측치의 평균 제곱 오차와 예측 오차 측면에서 실업 관련 인터넷 검색어를 활용한 모형이 그렇지 않은 모형보다 우수한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 실업률 예측에 있어서 검색 정보의 활용 가능성을 제시하고 있으며 향후 더 많은 연구가 필요할 것으로 판단된다.