• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권2호
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• pp.409-418
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• 2015

SNS 등 온라인에 쏟아지는 고객의 감성분석을 활용하여 마케팅 등 다양한 분야에서 성과를 내고 있다. 고객의 제품사용 후기 데이터를 수집하여 신제품의 마케팅 전략과 제품개선 방안을 도출하고 있으며, 선거철에는 유권자들의 마음을 실시간으로 읽어서 선거 전략을 수립하고 있다. 본 연구에서는 온라인 상에서 충북관광에 관한 글들을 수집하여 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 분석함으로써 충북관광을 위한 홍보전략과 관광진흥 정책을 수립하는 방안을 제시한다. 사용된 데이터는 주요 블로그, 뉴스, 관광관련 공공 데이터 등이며, 충북전역의 관광지를 대상으로 한다. 분석결과 충청북도 북부지역의 관광지들이 주요 이슈 관광지로 나타났으며, 관광지별로 연관 관광지와 연관 키워드들이 분석되었다. 또한, 주요 관광지별 감성분석을 통하여 긍/부정 현황과 그 원인을 파악할 수 있도록 하였다. 특히 이들 분석에 다차원 분석 기법을 연계함으로써 관광관련 텍스트 정보를 다각도로 분석하여 전략을 수립하는데 활용할 수 있도록 하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제16권2호
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• pp.30-46
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• 2013

본 논문은 생태마을 입지분석에 필요한 표준화된 분석요소와 평가기준을 정립하고, GIS를 이용한 생태마을 입지분석 모델을 개발하여 실제 적용한 결과를 제시하였다. ArcGIS 모델빌더(Model Builder)를 활용하여 개발된 모델은 사용자가 GIS 프로그램에 익숙하지 않더라도 쉽게 사용할 수 있도록 사용자 편의성을 최대한 고려하였다. 이를 위해 첫째, 기존연구 분석을 바탕으로 크게 자연환경 요소, 인문/사회적 요소, 법제적 요소로 분류되는 18개의 보편적이고 정량적인 생태마을 입지분석 요소와 평가기준을 선정하였고, 각 요소의 등급화 및 점수화 방안을 제시하였다. 둘째, ArcGIS 모델빌더를 활용하여 18개 입지분석 요소의 주제도 작성과정과 생태마을 입지로 적합한 지역을 도출하는 중첩분석 연산과정을 체계적으로 정리한 생태마을 입지분석 모델을 개발하였다. 셋째, 개발된 모델의 유효성을 검증하기 위하여 포항시 북구를 테스트 사이트로 생태마을 입지분석을 수행하였다.

• 한방재활의학과학회지
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• 제18권4호
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• pp.121-133
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• 2008

Objectives : MENS was used for wound healing and pain relief using bioelectric property. There are many articles on in vivo and clinical research. This article reviews articles on MENS published for recent 10 years to consider effectiveness of MENS and other fields to applicate MENS. Articles were collected from MAR, 2008 to JUN, 2008. Methods : We searched Pubmed, KSI, KERIS, KMBASE, and National assembly library using "Microcurrent Electrical Neuromuscular Stimulation" and classified the articles into subsets of foreign, Korean and wound healing, pain, relief, and increasing the range of movement(ROM). Also we evaluated their values according to the Jadad scale. Results : A total of 18 articles (Foreign-9, Korean-9) reconfirmed that MENS reduces pain, increases wound healing, ROM, and strength of muscle. In addition, MENS has effect on stress-hormone and various pain like low back pain, acute lateral epicondylitis, and plantar fascitis. And there are various styles developed. However, there is no standard protocol so the user is usually in trouble at clinic. Conclusions : MENS may be have application to various pain diseases, and further studies analysing its effectiveness are needed.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제25권2호
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• pp.53-72
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• 2018

This empirical study explored characteristics that affect the usefulness of online reviews, in the China e-commerce platform, and implemented multiple regressions to find factors that significantly influence on product sales, ultimately. Till now, prior studies have continuously revealed what factor affects usefulness of online review or product sales, only in respective terms. The point of our study is that we built two-level regression models, thereby being able to comprehensively analyze these two different targets. Before plunging into running regressions, we carefully collected 192,764 online review data for 200 products extracted from the Jingdong, the second biggest e-commerce platform in China. Also, we gathered "review sentimental scores" variable from each review and used that one as a core variable in our regression model, thus we were able to implement both quantitative and qualitative research. The evidences from the two-level regression models showed that the extent to which a product is experience good positively affects both usefulness of a review and product sales, again the usefulness of a review contributes to product sales in sequence. Also, the property of experience good has interaction effect on both for two-level regression models. Our main findings highlight the importance of role of online review to business performance of e-commerce firms.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.195-203
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• 2018

SNS(Social Network Service) 이용자의 폭발적 증가와 더불어 소셜커머스 시장이 새로운 소비시장으로 떠오르고 있다. 소셜커머스 시장이 최근 몇 년간 급성장하였고 앞으로도 지속적인 성장세를 보일 것으로 예측된다. 그러나 이러한 시장환경에도 불구하고 소셜커머스 활성화 저해요인으로 작용하는 불만족 요인에 대해서는 연구가 부족하다. 본 연구는 Hertzberg' 2 요인이론을 바탕으로 소셜커머스 이용자들의 만족과 불만족 요인에 대한 연구이다. 이를 위해 먼저 소셜커머스 이용 경험자를 대상으로 소셜커머스 사이트 특성과 이용자특성을 인터뷰 및 문헌고찰을 통해 도출하였다. 다음으로 이 요인들과 만족, 불만족과의 영향관계를 검증하고 상품 관여도에 따라 이 영향관계가 조절되는지 실증하였다. 그 결과, 가격할인율, 다양성, 지역기반 제공성, 전자상거래 친숙도가 만족에 정의 영향을 미치는 요인으로 나타났고, 가격할인율, 상호작용성, 혁신성이 불만족에 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또 만족이 지속사용의도에 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히 가격할인율은 만족에 정의 영향을 미치는 동시에 불만족에도 정의 영향을 미치는 유일한 요인으로 나타났다.

• 과학기술학연구
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• 제2권1호
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• pp.39-61
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• 2002

본 연구에서는 전후 선진국을 중심으로 이루어진 기술혁신정책의 기조변화와 그것을 반영하고 또 선도하는 기술혁신이론의 전환을 살펴보았다. 1980-90년대를 전후해서 등장한 새로운 기술혁신정책의 기조는 사용자 지향성의 강화, 임무지향성에서 경제 사회 지향성으로의 전환, 능력의 향상 등으로 요약될 수 있다. 한편 정책기조의 이와 같은 변화는 혁신체제론을 통해 기술혁신이론에 반영되었다. 상호작용적 학습과 혁신능력을 중심으로 논의를 전개하고 있는 혁신체제론은 이러한 기술혁신정책의 변화를 이론체계 내에 상당부분 수용하였다. 그러나 최근 기술혁신정책에서 강조되고 있는 사회적 측면들은 아직까지 혁신체제론에서 본격적으로 다루어지지 않고 있다. 이 글에서는 향후 혁신체제론의 중요한 연구과제 중의 하나를 '사회'를 이론체계 속에 포괄하는 것으로 파악하고 그러한 작업을 위한 출발점이 될 수 있는 논의를 다루었다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권2호
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• pp.15-22
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• 2022

Modern technology drives the world, increasing performance while reducing labor and time expenses. Tanzania Atomic Energy Commission (TAEC) tracks employee's levels of exposure to radiation sources using dosimeters. According to legal compliance, workers wear dosimeters for three months and one month at the workplace. However, TAEC has problems in tracking, issuing and returning dosimeters because the existing tracking is done manually. The study intended to develop a Personal Dose Management System (PDMS) that processes and manages the data collected by dosimeters for easy and accurate records. During the requirements elicitation process, the study looked at the existing system. PDMS' requirement gathering included document reviews, user interviews, and focused group discussions. Development and testing of the system were implemented by applying the evolutionary prototyping technique. The system provides a login interface for system administrators, radiation officers, and Occupational Exposed Workers. The PDMS grants TAEC Staff access to monitor individual exposed workers, prints individual and institutional reports and manages workers' information. The system reminds the users when to return dosimeters to TAEC, generate reports, and facilitates dispatching and receiving dosimeters effectively. PDMS increases efficiency and effectiveness while minimizing workload, paperwork, and inaccurate records. Therefore, based on the results obtained from the system, it is recommended to use the system to improve dosimeter data management at the institution.

• 아태비즈니스연구
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• 제13권3호
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• pp.449-461
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• 2022

Purpose - The purpose of this study to explore factors consumers prioritize when purchasing seafood online. The originality of the study lies on adopting AHP-based approach in analyzing prioritized purchasing factors of seafood online. Design/methodology/approach - A survey was conducted targeting Korean consumers who have purchased seafood online. AHP method was applied to rank factors consumers prioritize before making decision. Findings - First, product's factor ranked first among other high level factors including delivery service, seller, online platform. Second, sanitation, taste, country of origin ranked first, second, third respectively, within product's factors. Third, safe delivery, timeliness, information accuracy ranked first, second, third respectively, within delivery factors. Fourth, consumer reviews, consumer response ability, promotion ranked first, second, third within seller factors. Fifth, Personal information management system, credibility, user-friendliness ranked first, second, third, within online platform factors. Research implications or Originality - To activate seafood online market, it is crucial to assure consumers that the seafood is well managed in a sanitary way from the production site to table. Existing government programs such as seafood traceability system, HACCP, and cold-chain infrastructure needs improvement. Due to highly perishable characteristic of seafood, delivery factors matter when purchasing online. Online platforms needs to continue to improve delivery service. Seafood products are mostly not branded and without objective information about their properties. Creating quality classification and seafood brands are likely to help consumers chose seafood online.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1784-1789
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• 2021

한국어 감성 분류 작업은 챗봇, 사용자의 물건 구매 평 분석 등 실 서비스에서 사용되고 있으며, 현재 딥러닝 기술의 발달로 높은 성능을 가진 신경망 모델을 활발히 사용하여 감성 분류 작업을 수행하고 있다. 하지만 신경망 모델은 입력 문장이 어떤 단어들로 인해 결과가 예측되었는지 해석하는 것이 쉽지 않으며, 최근 신경망 모델의 해석을 위한 모델 해석 방법들이 활발히 제안되어지고 있다. 본 논문에서는 모델 해석 방법 중 LIME 알고리즘을 이용하여 한국어 감성 분류 데이터 셋으로 학습된 모델들의 입력 문장 내 단어들 중 어떤 단어가 결과에 영향을 미쳤는지 해석하고자 한다. 그 결과, 85.23%의 성능을 보인 양방향 순환 신경망 모델의 해석 결과, 총 25,283개의 긍정, 부정 단어를 포함했지만, 상대적으로 낮은 성능을 보인 84.20%의 Transformer 모델의 해석 결과, 총 26,447개의 긍정, 부정 단어가 포함되어 있어 양방향 순환 신경망 모델보다 Transformer 모델이 신뢰할 수 있는 모델임을 확인할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권5호
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• pp.1413-1432
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• 2023

Recommender systems aim to recommend items to users by taking into account their probable interests. This study focuses on creating a model that utilizes multiple sources of information about users and items by employing a multimodality approach. The study addresses the task of how to gather information from different sources (modalities) and transform them into a uniform format, resulting in a multi-modal feature description for users and items. This work also aims to transform and represent the features extracted from different modalities so that the information is in a compatible format for integration and contains important, useful information for the prediction model. To achieve this goal, we propose a novel multi-modal recommendation model, which involves extracting latent features of users and items from a utility matrix using matrix factorization techniques. Various transformation techniques are utilized to extract features from other sources of information such as user reviews, item descriptions, and item categories. We also proposed the use of Principal Component Analysis (PCA) and Feature Selection techniques to reduce the data dimension and extract important features as well as remove noisy features to increase the accuracy of the model. We conducted several different experimental models based on different subsets of modalities on the MovieLens and Amazon sub-category datasets. According to the experimental results, the proposed model significantly enhances the accuracy of recommendations when compared to SVD, which is acknowledged as one of the most effective models for recommender systems. Specifically, the proposed model reduces the RMSE by a range of 4.8% to 21.43% and increases the Precision by a range of 2.07% to 26.49% for the Amazon datasets. Similarly, for the MovieLens dataset, the proposed model reduces the RMSE by 45.61% and increases the Precision by 14.06%. Additionally, the experimental results on both datasets demonstrate that combining information from multiple modalities in the proposed model leads to superior outcomes compared to relying on a single type of information.