• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권8호
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• pp.181-188
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• 2020

본 연구에서는 다양한 워드 임베딩 기법이 감성분석의 성과에 미치는 영향을 확인하기 위한 비교연구를 제안한다. 감성분석은 자연어 처리를 사용하여 텍스트 문서에서 주관적인 정보를 식별하고 추출하는 오피니언 마이닝 기법 중 하나이며, 상품평이나 댓글의 감성을 분류하는데 사용될 수 있다. 감성은 긍정적이거나 부정적인 것으로 분류될 수 있기 때문에 일반적인 분류문제 중 하나로 생각할 수 있으며, 이의 분류를 위해서는 텍스트를 컴퓨터가 인식할 수 있는 언어로 변환하여야 한다. 따라서 단어나 문서와 같은 텍스트를 자연어 처리에서 벡터로 변형하여 진행하는데 이를 워드 임베딩이라고 한다. 워드 임베딩 기법은 Bag of Words, TF-IDF, Word2Vec 등 다양한 기법이 사용되고 있는데 지금까지 감성분석에 적합한 워드 임베딩 기법에 대한 연구는 많이 진행되지 않았다. 본 연구에서는 영화 리뷰의 감성분석을 위해 다양한 워드 임베딩 기법 중 Bag of Words, TF-IDF, Word2Vec을 사용하여 그 성과를 비교 분석한다. 분석에 사용할 연구용 데이터 셋은 텍스트 마이닝에서 많이 활용되고 있는 IMDB 데이터 셋을 사용하였다. 분석 결과, TF-IDF와 Bag of Words의 성과가 Word2Vec보다 우수한 것으로 나타났으며 TF-IDF는 Bag of Words보다 성과가 우수하였으나 그 차이가 매우 크지는 않았다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권7호
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• pp.183-189
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• 2017

본 논문은 문화 콘텐츠 산업의 성공적인 사례로 여겨지는 프랑스의 지방 축제 문화 콘텐츠에 대해 조사하고 우리나라의 적용 가능성 및 관련 문제에 대해 진단하고자 한다. 또한 본 연구에서는 스토리텔링의 구조와 감성적 요인을 의사소통 및 역사적, 문화적 자원의 도구로서 문화 기호학 측면에서 분석한다. 연구 결과는 다음과 같다: 첫째, 전통과 역사, 문화, 예술, 양조장 체험을 기반으로 한 패키지 관광 상품같이 역사적 자원과 문화적 자원을 연결하는 전략이 요구된다. 둘째, 스토리텔링 전략이 요구된다. 보르도 와인의 위상은 오랜 역사적 배경과 자연의 혜택에서 시작된 유수한 이야기를 담고 있다. 셋째, 소통과 경험을 지향하는 전략에 관한 것이다. 넷째, 재미와 환상을 유도하는 전략이다. 축제는 놀이의 한 형태이며 놀이는 문화 그 자체이다. 가장 개인적인 행복 지수의 증가를 허용하는 지역축제의 활성화는 가장 중요한 가치와 중요성을 가진 것으로 평가된다. 마지막으로 유럽 축제의 사례는 과거 역사에서 채택된 재미있는 이야기를 만들어서 콘텐츠를 창출한다는 점에서 여러 영역에서 벤치마킹 할 가치가 있는 것으로 고려된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권7호
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• pp.605-614
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• 2006

성공적인 소프트웨어 개발은 QCD에 의해 결정되며, 그 중 Quality는 Cost와 Delivery를 결정하는 핵심요소이기도 하다. 그리고 소프트웨어의 규모와 복잡도가 증가함에 따라 quality의 조기 확보의 중요성이 점차 커지고 있다. 이러한 관점에서 개발 후 결함을 찾아내고 수정하는 것보다 결함예방을 위해 더 많은 노력을 기울여야 할 것이다. 결함 예방을 위해서는 peer review, testing과 같은 결함 식별활동과 함께 기존에 발생된 defect 에 대한 분석을 통해 발생 가능한 결함의 주업을 차단하는 활동이 필요하며, 이를 위해 기존의 품질 데이타의 조직화 및 활용이 필요하다. 소프트웨어의 품질 예방을 위한 방법으로 system safety 확보를 위해 사용되고 있는 FMEA를 활용할 수 있다. SW-FMEA(Software Fault Mode Effect Analysis)는 예측을 통해 결함을 예방하는 방법으로, 기존에는 요구사항 분석 및 설계 시 많이 활용되어 왔다 이러한 SW-FMEA는 개발 활동을 통해 측정되는 정보를 활용하여, 분석, 설계, 나아가 peer review나 testing 둥 개발 및 관리 활동에 적용하여 결함예방 (defect prevention) 의 수단으로 활용 할 수 있다. 본 논문에서는 기존에 시스템 분석, 설계에 focusing된 SW-FMEA를 변형하여 product 결합뿐 아니라, 개발과정 중 발생할 수 있는 fault를 줄일 수 있는 결함 예방 model을 제안한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.39-45
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• 2016

본 연구는 친환경 농업부문 직불금의 지원이 농업부문 거시경제 지표에 어떠한 영향을 미쳤는지를 검토하기 위해 시행되었다. 이를 위해 농업부문을 일반농업과 친환경농업 부분으로 구분한 AGE(applied general equilibrium)모형을 이용하였다. 분석은 먼저 직불금 지원의 경제적 영향을 측정하기 위해 직불금 지급 이전의 상황을 기준으로 직불금이 지급된 몇 가지 상황을 시나리오로 설정하여 분석하였다. 즉 기준전망(baseline)은 직불금 지급 이전 상황, 시나리오 1은 직불금이 실제 수준으로 지급된 상황, 시나리오 2는 실제 직불금 보다 5% 추가 지원한 상황, 시나리오 3는 실제 직불금 보다 10% 추가 지원한 상황, 시나리오 4는 실제 수준 보다 15% 추가 지원한 상황, 시나리오 5는 실제 수준 보다 20% 추가 지원한 상황으로 설정하였다. 기준전망 및 시나리오에 대한 시뮬레이션 분석결과, 친환경 농업부문에 직불금의 투입으로 친환경 농업부문에 대한 고정자본 형성, 생산량, 노동생산성이 증대되었고, 이에 따른 노동력 대체효과로 친환경 농업부문 취업자는 다소 감소한 것으로 나타났다. 또한 친환경 농산물 가격은 직불금 투입 전후 큰 차이를 보이지 않은 것으로 분석되었는데 이는 공급 및 수요에 대한 가격탄력성이 비탄력적이고, 분석기간 동안 소비자들의 소득에 큰 변화가 없었기 때문에 나타난 현상으로 파악된다. 그러나 보다 더 정교한 분석을 위해 친환경 직불금의 투입에 따른 고정자본의 형성과 노동력의 대체 수준, 친환경 농업 및 농산물 관련 통계 자료의 보완에 따른 모형의 개선 등에 대해 향후 추가적인 연구가 이루어질 필요가 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권10호
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• pp.469-489
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• 2021

본 연구는 정서 지원 애완용 로봇에 대한 소비자의 담론을 살펴보고 키워드를 통해 해당 제품에 대한 노년 소비자의 반응을 파악하고자 아마존 사이트 내 하즈브로(Hasbro)의 Companion Pets 제품 사용에 대한 미국 소비자들의 리뷰를 수집하고, R을 이용하여 단어 빈도분석, 토픽모델링 LDA 분석을 실시하였다. 첫째, 키워드 빈도분석 결과 애완용 로봇의 형태가 실제 동물과 유사한지에 대한 관심이 높은 것으로 나타났다. 둘째, 토픽모델링 결과 5개의 토픽으로 인지, 감정, 행동적 반응이 도출되었으며 이는 긍정 및 부정으로 크게 분류되었다. 셋째, 소비자와 애완용 로봇의 상호작용에 영향을 미치는 사용자, 제품 및 환경적 특성이 확인되었다. 애완용 로봇은 반려동물을 키우기 어려운 사람들이 이를 대체하기 위하여 사용하고, 인지적 어려움이 있는 노년 소비자와 신체적 어려움이 있는 소비자가 이를 이용하는 것으로 나타났다. 본 연구는 코로나19와 같은 팬데믹 상황에서 정서 지원 기능을 수행하는 애완용 로봇에 대하여 이해하고, 소비자의 효용을 극대화하는 서비스를 제공하는데 도움을 줄 것으로 기대한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제24권2호
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• pp.71-89
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• 2019

기업은 소비자가 만족하는 제품을 개발하고 개선하기 위하여 설문조사와 같은 전통적인 마케팅리서치 방법을 이용하여, 소비자의 의견을 듣고, 분석하여 반영하는 노력을 한다. 최근에는 인터넷 사이트, 사회관계망(SNS) 등 소비자 커뮤니케이션 플랫폼에서 관련 자료를 수집하고 분석하는 방법이 주목을 받고 있다. 한편, 급속한 정보통신기술의 발달과 함께 이동통신사들이 아동을 위한 디지털상품을 출시하고 있는데, 특히 유해한 콘텐츠로부터 아동을 보호하고, 부모와 아동들에게 필요한 정보와 기능은 보완된 디지털 디바이스들이 등장하고 있다. 이 가운데 키즈폰은 불필요한 기능은 없애고 아동들에게 기본 안전 기능을 담은 웨어러블 디바이스로서 부모가 쉽게 자녀의 위치를 실시간으로 알게 해주는 유용한 도구이다. 키즈폰은 스마트폰에 비해 저렴하고 간편하지만 고장이 잦고, 안전 이외에 유용한 기능을 기대하기 힘들며, 부가적인 기능들 또한 유용하지 못하다는 점이 지적되고 있다. 본 연구는 국내 이동통신사의 키즈폰(Kids Phone)에 대한 리뷰를 분석하여, 제품들의 특성과 장단점을 파악하고, 디바이스와 서비스에 대한 개선방안을 제안함으로써, SNS 소비자 분석을 통한 제품 서비스 개선 전략수립 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 국내 쇼핑몰의 리뷰 섹션에서 자료를 수집하고, TF/IDF, 감성분석, 네트워크분석 등의 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 소비자 감성분석을 실시하였다. 고객 리뷰는 온라인 쇼핑몰과 네이버 블로그에서 크롤링하여 수집 하였으며, 통계/데이터 마이닝 및 그래픽은 'R'과 빅데이터 분석 솔루션 'Textom', 그리고 오픈소스 프로그래밍 언어인 'Python'을 함께 사용하여 분석하고 시각화하였다. 본 연구를 통해 각 이동통신사의 현재 제품(키즈폰)에 대한 소비자가 느끼는 주요이슈와 제품의 장단점을 파악할 수 있었으며, 더 나아가 감성분석을 바탕으로 키즈폰 제품의 서비스 개선전략 방향을 제안할 수 있었다.

• 마케팅과학연구
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• 제18권4호
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• pp.61-118
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• 2008

본 연구는 국내외 프랜차이즈의 해외진출에 대한 연구들을 바탕으로 국제프랜차이징연구의 전체적인 연구체계를 세워보고, 연구체계를 형성하고 있는 연구요인들을 확인하여 각 연구요소별로 이루어지는 연구주제와 내용을 살펴보고, 앞으로의 연구주제들을 제안하고자 한다. 주요한 연구요소들은 국제프랜차이징의 동기 및 환경 요소과 진출의사결정, 국제프랜차이징의 진입양식 및 발전전략, 국제프랜차이징의 운영전략 및 국제프랜차이징의 성과이다. 이외에도 국제프랜차이징 연구에 적용할 수 있는 대리인이론, 자원기반이론, 거래비용이론, 조직학습이론 및 해외진출이론들을 설명하였다. 또한 국제프랜차이징연구에서 보다 중점적으로 개발해야 할 질적, 양적 방법론을 소개하였으며, 마지막으로 국내연구의 동향을 정리하여 추후의 연구방향을 종합적으로 정리하였다.

• 디자인학연구
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• 제17권2호
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• pp.77-86
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• 2004

사용자 중심 디자인(User-Centered Design)은 주어진 환경(Context)에서의 사용자 행동(Activity)을 모델링 하여 사용자가 기능적, 논리적으로 주어진 작업(Task)을 수행해 낼 수 있는 상품의 디자인을 가능케 하는데 크게 기여한 바 있다. 그러나 사용자 중심 디자인은 사용하기 편하고 유용한 측면을 디자인하는 데는 큰 기여를 했지만, 소비자의 감성 및 문화를 고려한 상품 디자인을 개발하는 측면에서는 아직 성공적인 사례를 제시하지 못했다는 비난을 받고 있는 것도 사실이다. 이는 사용자 중심 디자인이 사용자의 요구사항 (기능적인 요구 사항)에만 치중하는 접근법이기 때문으로, 사용 상황이 중요한 공공 시설물이나 기업 소프트웨어의 개발에는 적합하지만 소비자를 직접 대상으로 하는 디지털 컨텐트 및 디지털 가전의 디자인을 위해서는 부족한 면이 없지 않아 있는 것으로 발표되고 있다. Jordan은 이러한 문제법의 해결안을 제시하면서, 사용자 요구사항의 다차원적(개인적, 사회적, 인지적, 물리적) 접근법을 제안하였고, 그것을 Pleasure-based Approach라고 명명하였다. Jordan도 사용자 조사의 중요성은 부각하였지만, 사용자 조사의 결과를 상품 개발에 접목시키기 위한 방안은 제시하고 있지 못했다. 본 논문에서는 Kano의 상품 속성 모형을 도입하여 사용자 조사 방법과 상품 요소 도출과의 연결고리를 발견하고자 하였다. Kano 모델에서는 상품 요소를 크게 기본요소, 퍼포먼스요소, 엑셀런트 요소로 나누어 설명하고 있다. 퍼포먼스 요소는 설문조사와 같이 직접적으로 고객으로부터 얻을 수 있는 요소로 설명하고 있다. 그러나 기본요소 및 엑셀런트 요소는 직접적인 사용자 조사를 통해서 얻을 수 있는 요소가 아니라 고 주장하고 있고, 이런 요소들을 도출하기 위하여 경쟁상품분석, 참여적 소비자 조사 등과 같은 방법이 도입되어야 한다. 고 말하고 있다. 이에 본 연구에서는 '13-18 청소년용 온라인 커뮤니티 컨텐트 개발 프로젝트' 를 중심으로 엑셀런트 요소 및 퍼포먼스 요소를 도출하기 위한 참석 관찰의 프레임 워크를 제시하고, 그 결과를 기능적 요소, 감성적 요소로 정리하여 상품개발에 활용하도록 하였다. 본 연구의 의의는 상품개발에 사용자 조사의 필요성 및 활용도를 실질적인 프로젝트를 통하여 시도해 보았다는 데 있다고 할 수 있겠다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제24권2호
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• pp.233-253
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• 2014

Can the stock market really be predicted? Stock market prediction has attracted much attention from many fields including business, economics, statistics, and mathematics. Early research on stock market prediction was based on random walk theory (RWT) and the efficient market hypothesis (EMH). According to the EMH, stock market are largely driven by new information rather than present and past prices. Since it is unpredictable, stock market will follow a random walk. Even though these theories, Schumaker [2010] asserted that people keep trying to predict the stock market by using artificial intelligence, statistical estimates, and mathematical models. Mathematical approaches include Percolation Methods, Log-Periodic Oscillations and Wavelet Transforms to model future prices. Examples of artificial intelligence approaches that deals with optimization and machine learning are Genetic Algorithms, Support Vector Machines (SVM) and Neural Networks. Statistical approaches typically predicts the future by using past stock market data. Recently, financial engineers have started to predict the stock prices movement pattern by using the SNS data. SNS is the place where peoples opinions and ideas are freely flow and affect others' beliefs on certain things. Through word-of-mouth in SNS, people share product usage experiences, subjective feelings, and commonly accompanying sentiment or mood with others. An increasing number of empirical analyses of sentiment and mood are based on textual collections of public user generated data on the web. The Opinion mining is one domain of the data mining fields extracting public opinions exposed in SNS by utilizing data mining. There have been many studies on the issues of opinion mining from Web sources such as product reviews, forum posts and blogs. In relation to this literatures, we are trying to understand the effects of SNS exposures of firms on stock prices in Korea. Similarly to Bollen et al. [2011], we empirically analyze the impact of SNS exposures on stock return rates. We use Social Metrics by Daum Soft, an SNS big data analysis company in Korea. Social Metrics provides trends and public opinions in Twitter and blogs by using natural language process and analysis tools. It collects the sentences circulated in the Twitter in real time, and breaks down these sentences into the word units and then extracts keywords. In this study, we classify firms' exposures in SNS into two groups: positive and negative. To test the correlation and causation relationship between SNS exposures and stock price returns, we first collect 252 firms' stock prices and KRX100 index in the Korea Stock Exchange (KRX) from May 25, 2012 to September 1, 2012. We also gather the public attitudes (positive, negative) about these firms from Social Metrics over the same period of time. We conduct regression analysis between stock prices and the number of SNS exposures. Having checked the correlation between the two variables, we perform Granger causality test to see the causation direction between the two variables. The research result is that the number of total SNS exposures is positively related with stock market returns. The number of positive mentions of has also positive relationship with stock market returns. Contrarily, the number of negative mentions has negative relationship with stock market returns, but this relationship is statistically not significant. This means that the impact of positive mentions is statistically bigger than the impact of negative mentions. We also investigate whether the impacts are moderated by industry type and firm's size. We find that the SNS exposures impacts are bigger for IT firms than for non-IT firms, and bigger for small sized firms than for large sized firms. The results of Granger causality test shows change of stock price return is caused by SNS exposures, while the causation of the other way round is not significant. Therefore the correlation relationship between SNS exposures and stock prices has uni-direction causality. The more a firm is exposed in SNS, the more is the stock price likely to increase, while stock price changes may not cause more SNS mentions.

• 기술혁신연구
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• 제29권3호
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• pp.1-31
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• 2021

기업의 경쟁우위를 결정하는 핵심 요소로서 기술혁신의 중요성이 강조되는 가운데, 혁신의 지속 여부 또한 중요한 연구 대상이 되고 있다. 혁신 지속(innovation persistence)은 기업의 혁신이 일회성으로 그치지 않고 지속적으로 이루어지고 있는지를 나타내는 개념이다. 혁신 연구에 사용되는 자료는 대부분의 국가에서 횡단면 조사로 수행됨에 따라 종단적인 지속 현상을 다룬 연구는 드문 편이며, 특히 국내의 혁신조사 자료를 이용하여 혁신 지속 현상을 살펴본 연구는 거의 없다. 본 연구는 문헌 연구를 바탕으로 기업의 혁신 지속에 대한 개념과 특징을 고찰하는 한편, 우리나라 기업의 기술혁신 지속 현황 및 특성에 대한 실증 분석을 수행하였다. 분석을 위해 2012년부터 2018년까지 격년으로 수행된 한국기업혁신조사 자료를 바탕으로, 복수관측된 3,379개 기업에 대한 불균형 패널자료를 구성하였다. 기술혁신의 지속 현상을 살펴본 결과, 지속적인 혁신이 관측되는 기업은 전체 중 일부(혁신성과에서는 10~12%, 혁신활동에서는 15~17%)에 불과하였으며, 오히려 비혁신의 지속 현상이 두드러지는 것으로 나타났다(약 52~57%). 또한 혁신성과보다는 혁신활동의 지속 현상이 강한 것으로 확인되었다. 이 외에도 제품혁신이 공정혁신보다, 내부 R&D가 공동/외부 R&D보다 지속성이 높게 나타나는 등 세부 유형에 따른 지속 현상의 특징들을 도출할 수 있었다. 그리고 혁신 지속의 영향요인 식별을 위해 추가적으로 로짓분석을 수행한 결과, 급진적 혹은 점진적 제품혁신이 다음 시기에서 혁신이 지속되게 하는 가장 영향력 높은 요인인 것으로 나타났다. 본 연구에서 구축한 패널자료는 원시자료의 한계로 인해 표본 선택 편의가 존재하기 때문에, 분석 결과의 지나친 일반화는 경계해야 한다. 그럼에도 불구하고 한국 기업을 대상으로 기술혁신 지속 현상을 종합적으로 분석한 초기연구로서 의의가 있으며, 후속 연구의 시발점이 될 것으로 기대된다. 향후 공식적인 패널자료의 구축 및 개선된 방법론 등을 통해, 혁신 지속 관련 발전된 연구 결과가 도출되기를 기대한다.