인터넷의 발달로, 소비자들은 이커머스에서 손쉽게 상품 정보를 확인한다. 이때 활용되는 상품 리뷰는 사용자 경험을 토대로 작성되어 구매의사결정의 효율성을 높일 뿐만 아니라 상품 개발에 도움을 주기도 한다. 하지만, 방대한 양의 상품 리뷰에서 관심있는 평가차원의 세부내용을 파악하는 데에는 많은 시간과 노력이 소비된다. 예를 들어, 노트북을 구매하려는 소비자들은 성능, 무게, 디자인과 같은 평가차원에 대해 각 차원별로 비교 상품의 평가를 확인하고자 한다. 따라서 본 논문에서는 상품 리뷰에서 다차원 상품평가 점수를 자동적으로 생성하는 방안을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 방안은 크게 2단계로 구성된다. 사전준비 단계와 개별상품평가 단계로, 대분류 상품군 리뷰를 토대로 사전에 생성된 차원분류모델과 감성분석모델이 개별상품의 리뷰를 분석하게 된다. 차원분류모델은 워드임베딩과 연관분석을 결합함으로써 기존 연구에서 차원과 단어들의 관련성을 찾기 위한 워드임베딩 방식이 문장 내 단어의 위치만을 본다는 한계를 보완한다. 감성분석모델은 정확한 극성 판단을 위해 구(phrase) 단위로 긍부정이 태깅된 학습데이터를 구성하여 CNN 모델을 생성한다. 이를 통해, 개별상품평가 단계에서는 구 단위의 리뷰에 준비된 모델들을 적용하고 평가차원별로 종합함으로써 다차원 평가점수를 얻을 수 있다. 본 논문의 실험에서는 대분류 상품군 리뷰 약 260,000건으로 평가모델을 구성하고, S사와 L사의 노트북 리뷰 각 1,011건과 1,062건을 실험데이터로 활용한다. 차원분류모델은 구로 분해한 개별상품 리뷰를 6개 평가차원으로 분류했고, 기존 워드임베딩 방식보다 연관분석을 결합한 모델의 정확도가 13.7% 증가했음을 볼 수 있었다. 감성분석모델은 문장보다 구 단위로 학습한 모델이 평가차원을 면밀히 분석함으로써 29.4% 더 높은 정확도를 보임을 확인했다. 본 연구를 통해 판매자, 소비자 모두가 상품의 다차원적 비교가 가능하다는 점에서 구매 및 상품 개발에 효율적인 의사결정을 기대할 수 있다.
최근 대량의 텍스트 분석을 위해 딥 러닝(Deep Learning)을 활용하는 연구들이 활발히 수행되고 있으며, 특히 대량의 텍스트에 대한 학습 결과를 특정 도메인 텍스트의 분석에 적용하는 사전 학습 언어 모델(Pre-trained Language Model)이 주목받고 있다. 다양한 사전 학습 언어 모델 중 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 기반 모델이 가장 널리 활용되고 있으며, 최근에는 BERT의 MLM(Masked Language Model)을 활용한 추가 사전 학습(Further Pre-training)을 통해 분석 성능을 향상시키기 위한 방안이 모색되고 있다. 하지만 전통적인 MLM 방식은 신조어와 같이 새로운 단어가 포함된 문장의 의미를 충분히 명확하게 파악하기 어렵다는 한계를 갖는다. 이에 본 연구에서는 기존의 MLM을 보완하여 신조어에 대해서만 집중적으로 마스킹을 수행하는 신조어 표적 마스킹(NTM: Newly Coined Words Target Masking)을 새롭게 제안한다. 제안 방법론을 적용하여 포털 'N'사의 영화 리뷰 약 70만 건을 분석한 결과, 제안하는 신조어 표적 마스킹이 기존의 무작위 마스킹에 비해 감성 분석의 정확도 측면에서 우수한 성능을 보였다.
Smart speakers represent a growing product in home electronics. However, their capability to record voices in their immediate surroundings has spurred concerns about privacy violations. In this paper, we assess the extent of those concerns in the opinions of smart speaker users by examining the reviews posted by smart speaker users. We focus on South Korea as a representative of advanced Asian economies. The results show that Korean smart speaker users are either unconcerned or unaware of privacy issues, confirming the results of previous studies about UK users, but with an even lower degree of interest in the topic. However, for the few users concerned about privacy, their attitude towards privacy influences their overall opinion about smart speakers.
코로나19로 인한 팬데믹 상황에서도 여전히 여행에 대한 욕구와 수요가 시장에 존재하고 있다. 이러한 상황에서 정보기술(IT)의 발달로 인해 온라인에 대한 접근성과 유용성 및 디지털 기기의 활용도 함께 증가하였고, 비대면으로도 새로운 경험을 얻을 수 있는 '온라인 체험(Online Experience)' 시장이 급격하게 성장하였다. 본 연구는 AirBnB 온라인 체험 서비스에서 서비스제공자(Provider-oriented)와 서비스이용자(User-oriented)에 의해 생성된 정형 및 비정형 데이터가 고객만족에 미치는 영향에 대해 분석하였다. 분석에 사용된 데이터는 파이썬 웹크롤러로 수집되었으며, 주요 변수인 비정형 데이터는 전처리와 감성분석을 거쳐 회귀분석에 사용되었다. 분석 결과, 주요변수인 호스트가 생성한 체험 소개글, 호스트 소개글과 같은 비정형 데이터는 텍스트의 생성 목적에 따라 주관도(Subjectivity)가 다르게 나타나며, 체험 소개글은 주관적일수록, 호스트 소개글은 객관적일수록 고객 만족에 유의한 정의 영향을 미치는 것을 확인하였다. 또한, 에어비앤비 온라인 체험에 참여한 게스트가 생성한 정형 데이터는 다른 게스트의 만족에 긍정적인 영향을 미치는 것을 확인하였다. 본 연구 결과는 온라인 공유경제 플랫폼 이해관계자 및 온라인 체험 지식경영에 관심을 갖는 연구자에게 다양한 시사점을 제공할 것으로 기대한다.
The smart speaker includes an AI assistant function in the existing portable speaker, which enables a person to give various commands using a voice and provides various offline services associated with control of a connected device. The speed of domestic distribution is also increasing, and the functions and linked services available through smart speakers are expanding to shopping and food orders. Through text mining-based customer review analysis, there have been many proposals for identifying the impact on customer attitudes, sentiment analysis, and product evaluation of product functions and attributes. Emotional investigation has been performed by extracting words corresponding to characteristics or features from product reviews and analyzing the impact on assessment. After obtaining the topic from the review, the effect on the evaluation was analyzed. And the market competition of similar products was visualized. Also, a study was conducted to analyze the reviews of smart speaker users through text mining and to identify the main attributes, emotional sensitivity analysis, and the effects of artificial intelligence attributes on product satisfaction. The purpose of this study is to collect blog posts about the user's experiences of smart speakers released in Korea and to analyze the attitudes of customers according to their attributes. Through this, customers' attitudes can be identified and visualized by each smart speaker product, and the positioning map of the product was derived based on customer recognition of smart speaker products by collecting the information identified by each property.
공공기관에서 서비스 로봇, 특히 안내로봇의 사용이 보편화 되며 다양한 곳에서 사람들을 만나고 있다. 그러나 4년이 넘는 시간 동안 사용자가 안내로봇을 만나왔지만, 아직까지 사용자와 안내로봇의 상호작용에 대한 탐구가 부족한 실정이다. 이에 이 연구는 안내로봇에 대한 사용자 경험을 탐구하고자, 가장 오랜 기간 동안 사용자를 만난 안내로봇인 '큐아이'를 연구 대상으로 선정하여 서비스를 시작한 시점부터 작성된 모든 리뷰를 수집하였다, TF-IDF로 주요 키워드를 확인하고 토픽 모델링을 통해 사용자 경험 요인을 도출하였으며 감성 분석을 통해 사용자 경험 저해 요인을 살펴보았다. 분석 결과, 안내로봇의 기능, 외형, 상호작용 방식, 그리고 안내로봇의 문화해설사 역할과 도우미 역할이 핵심 사용자 경험 요인으로 나타났다. 부정적 리뷰를 통해 확인한 저해 요인은 이를 개선할 수 있도록 인터랙션 설계와 멀티모달 인터페이스를 활용한 서비스 디자인, 문화해설사로서의 콘텐츠 개발 등 향후 방향성을 제안하였다. 이 연구는 안내로봇의 사용자 경험을 분석하고 개선방안을 제시한 것에 의의가 있다.
Recently in Korea, YouTube stock channels increased rapidly due to the high social interest in the stock market during the COVID-19 period. Accordingly, the role of new media channels such as YouTube is attracting attention in the process of generating and disseminating market information. Nevertheless, prior studies on the market forecasting power of YouTube stock channels remain insignificant. In this study, the market forecasting power of the information from the YouTube stock channel was examined and compared with traditional news media. To measure information from each YouTube stock channel and news media, positive and negative opinions were extracted. As a result of the analysis, opinion in channels operated by media outlets were found to be leading indicators of KOSPI market returns among YouTube stock channels. The prediction accuracy by using logistic regression model show 74%. On the other hand, Sampro TV, a popular YouTube stock channel, and the traditional news media simply reported the market situation of the day or instead showed a tendency to lag behind the market. This study is differentiated from previous studies in that it verified the market predictive power of the information provided by the YouTube stock channel, which has recently shown a growing trend in Korea. In the future, the results of advanced analysis can be confirmed by expanding the research results for individual stocks.
최근 O2O 시장의 급성장과 더불어 금융과 ICT 기술이 융합된 핀테크가 "금융의 O2O"화를 이끌 혁신으로 주목 받고 있으며, 핀테크 기반의 결제, 인증, 보안 기술 및 관련 서비스가 주목 받고 있다. 핀테크와 같은 신기술 산업에는 기술적인 원천과 더불어 관련 제도 및 규제가 중요한데, 아직은 국내 핀테크 산업의 제도와 기술동향에 관한 심층적인 연구가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 국내 핀테크 동향을 분석하고, 더 나아가 국내 대표적 모바일 결제서비스인 카카오페이와 삼성페이를 비교하여, 향후 국내 핀테크 산업의 기술과 제도의 방향성에 대한 시사점을 찾고자 한다. 본 연구는 핀테크가 언급된 트윗들을 2014년 8월부터 2016년 6월까지 전수 조사하여, 토픽 추출, 감성 분석, 키워드 네트워크 분석들을 시각화 하였다. 분석한 결과, 2014년에서 2016년 사이에 기술과 제도에서 다양한 주제들이 생성되어 왔음을 확인할 수 있었으며, 카카오톡과 같은 "서비스" 기반의 카카오페이와 갤럭시와 같은 "기기" 기반의 삼성페이의 토픽들 간에도 서로 다른 키워드들과 반응들이 추출되었다. 본 연구는 소셜미디어 마이닝을 이용하여 소셜미디어의 비정형 데이터를 기간 별로 분석하고, 감성분석을 통해 서비스에 대한 소비자들의 기대와 반응을 정량화한 것에 의의가 있다. 이를 통하여 핀테크 관련 실무자들에게 전략적 방향을 제시함으로써 핀테크 산업발전의 기반이 될 수 있을 것으로 기대한다.
이 연구에서는 기혼자의 연애를 소재로 하는 최근 드라마에 대한 빅데이터 분석을 수행하여 현대인의 연애관의 변화에 대해 살펴보았다. 정 반대의 서사적 지향을 지닌 드라마 두 편을 선정하여 각각 드라마 종영 후부터 1개월 기간에 대한 시청자들의 공감도를 텍스트 마이닝과 감성 분석 기법을 사용하여 분석하였는데, 그 결과 현대 한국 사회에서 기혼자의 연애에 대한 생각이 변화하고 있다는 결론을 얻었다. 특히 가정의 의미 변화가 확인되는데, 가정은 '남편과 아내라는 사회적 역할을 수행하는 곳'이 아니라, '진정한 교감과 위안을 나눌 수 있고 개인이 행복해야 하는 곳'으로 그 의미가 변화했다고 볼 수 있다. 개인이 행복하지 않다면, 가정을 깨뜨리는 일도 필요하다는 결론이 가능한 것이다. 이런 맥락에서 현대의 이혼율과 이에 대한 문제도 고구되어야 할 것으로 보인다. 그러나 구글 트렌드 검색을 통하여 살핀 결과, 현대 한국 사회에서는 여전히 연애보다 결혼에 대한 관심도가 훨씬 높음을 알 수 있었다. 현대 한국사회에서 아직까지는 '연애를 위한 연애' 곧 '결혼을 목표로 하지 않은 연애'를 선호하고 있지 않음을 뜻한다. 결혼에 비해 연애에 대해 관심이 적은 것이라기보다, 진정한 사랑을 전제로 결혼이 이루어져야한다는 인식이 반영된 결과로 해석할 수 있다. 이와 같은 연구는 소셜미디어를 통한 트렌드 변화 연구에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
정보통신기술의 발달로 전자상거래의 증가와 소비자들의 제품에 대한 경험과 지식의 공유가 활발하게 진행됨에 따라 소비자는 제품을 구매하기 위한 자료수집, 활용을 진행하고 있다. 따라서 기업은 다양한 기능들을 반영한 제품이 치열하게 경쟁하고 있는 현 시장에서 우위를 점하고자 소비자 리뷰를 분석하여 소비자의 정확한 소비자의 요구사항을 분석하여 제품기획 프로세스에 반영하고자 텍스트마이닝(Text Mining) 기술과 딥러닝(Deep Learning) 기술을 통한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문의 기초자료가 되는 데이터셋은 포털사이트의 구매사이트와 오픈마켓 사이트의 소비자 리뷰를 웹크롤링하고 자연어처리하여 진행한다. 감성분석은 딥러닝기술 중 CNN(Convolutional Neural Network), LSTM(Long Short Term Memory) 조합의 모델을 구현한다. 이는 딥러닝을 이용한 제품기획 프로세스로 소비자 요구사항 반영, 경제적인 측면, 제품기획 시간단축 등 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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