많은 연구에서 온라인 리뷰 유용성에 영향을 미치는 다양한 요인을 발견하였다. 기존 연구에서는 주로 온라인 리뷰와 관련되는 정량적(예: 평점) 및 정서적(예: 감성점수) 요인이 리뷰 유용성에 미치는 영향을 조사했다. 온라인 리뷰는 제목과 내용을 동시에 포함하고 있지만, 기존 연구는 주로 리뷰 내용에 중점을 두고 있다. 그러나 리뷰 제목을 고려하지 않고 단순히 리뷰 내용만을 고려하면 리뷰 유용성에 영향을 미치는 요인을 조사할 때 한계가 존재한다. 이에 따라 리뷰 제목과 내용을 모두 고려하는 연구가 주목받고 있지만, 대부분의 연구는 리뷰 유용성에 대한 리뷰 내용과 제목의 영향을 독립적으로 조사하였다. 이는 리뷰 제목과 내용 간의 일치성이 리뷰 유용성에 미치는 잠재적인 영향을 간과할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 단순 노출 효과 이론을 통해 리뷰 제목과 내용 간의 텍스트 일치성이 리뷰 유용성에 미치는 영향을 확인하고, 정보 선명성, 리뷰 길이 및 정보원 신뢰성의 역할도 고려하였다. 분석 결과, 리뷰 제목과 내용 간의 텍스트 일치성은 리뷰 유용성에 부정적인 영향을 미치는 것을 확인하였다. 또한, 정보 선명성과 정보원 신뢰성은 리뷰 유용성에 대한 텍스트 일치성의 부정적인 영향을 완화한다는 것을 발견했다.
전자상거래 시장의 꾸준한 성장으로 인해 추천 시스템의 필요성은 점차 강조되고 있으며, 최근에는 추천 성능의 향상을 목적으로 리뷰 텍스트를 사용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 많은 연구들은 리뷰 텍스트의 감성 점수를 활용하여 제안되고 있는데, 감성 점수만을 사용하는 방법론은 리뷰 텍스트에 존재하는 구체적인 선호도 정보의 활용 측면에 한계를 가지며 이는 결과적으로 성능 향상에 제약으로 작용하게 된다. 이를 개선하기 위해 본 연구는 딥러닝 기반 추천 모델에 온라인 리뷰 내 다양한 언어학적 요소들을 활용하여 고객의 선호도를 정교하게 학습할 수 있는 새로운 추천 방법론을 제안하였다. 이를 위해 먼저 고객과 상품 간 복잡한 상호작용을 고려할 수 있도록 딥러닝 모델을 통해 상호작용 관계를 비선형으로 학습하였다. 그리고 리뷰 텍스트를 효과적으로 활용할 수 있도록 언어학적 요소 중 고객의 구매 의사결정에 중요한 영향을 미치는 인지적 요인, 정서적 요인 그리고 언어 스타일 매칭을 사용하였다. 실험은 Amazon.com에서 수집한 온라인 리뷰 데이터를 사용하여 진행하였고, 실험 결과 제안 모델의 우수함을 검증할 수 있었다. 본 연구는 추천 시스템에서 리뷰 텍스트 내 고객 선호도에 대한 정보를 효과적으로 활용하는 방법론을 제안하여 연구의 이론적 및 방법론 측면에 기여하였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권8호
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pp.101-106
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2023
In this busy world actually stress is continuously grow up in research and monitoring social websites. The social interaction is a process by which people act and react in relation with each other like play, fight, dance we can find social interactions. In this we find social structure means maintain the relationships among peoples and group of peoples. Its a limit and depends on its behavior. Because relationships established on expectations of every one involve depending on social network. There is lot of difference between emotional pain and physical pain. When you feel stress on physical body we all feel with tensions, stress on physical consequences, physical effects on our health. When we work on social network websites, developments or any research related information retrieving etc. our brain is going into stress. Actually by social network interactions like watching movies, online shopping, online marketing, online business here we observe sentiment analysis of movie reviews and feedback of customers either positive/negative. In movies there we can observe peoples reaction with each other it depends on actions in film like fights, dances, dialogues, content. Here we can analysis of stress on brain different actions of movie reviews. All these movie review analysis and stress on brain can calculated by machine learning techniques. Actually in target oriented business, the persons who are working in marketing always their brain in stress condition their emotional conditions are different at different times. In this paper how does brain deal with stress management. In software industries when developers are work at home, connected with clients in online work they gone under stress. And their emotional levels and stress levels always changes regarding work communication. In this paper we represent emotional intelligence with stress based analysis using machine learning techniques in social networks. It is ability of the person to be aware on your own emotions or feeling as well as feelings or emotions of the others use this awareness to manage self and your relationships. social interactions is not only about you its about every one can interacting and their expectations too. It about maintaining performance. Performance is sociological understanding how people can interact and a key to know analysis of social interactions. It is always to maintain successful interactions and inline expectations. That is to satisfy the audience. So people careful to control all of these and maintain impression management.
본 논문은 남북한 공연프로그램 교류·협력에 있어서 향후 예상되는 문제점을 북한저작권법상 공연 관련 조항을 중심으로 살펴보았다. 북한의 저작권법은 국제사회의 보편적인 규정과는 상당한 차이가 있거나 미비된 것이 많았다. 즉, 북한 저작권법의 기조와 원칙의 문제, 체제에 반하는 저작물의 불인정 문제, 남한저작물의 저작권리에 대한 호혜평등의 문제, 저작 인접권 및 재산권의 문제, 저작인격권의 무기한 보호문제, 온라인 저작물에 대한 권리보호의 불비문제 등이다. 한편, 단기적으로 상호 교류협력이 가능한 공연프로그램은 민족가극, 연극 및 뮤지컬, 축제이벤트 등이다. 그러나 지속적인 교류·협력 활성화하기 위해서는 남북한 상이한 저작권 규정 내용에 대한 법적·제도적 개선방안이 필요하다. 대외적으로는, 남북한이 각종 국제저작권 사용계약을 공동 체결하는 등 국제저작권 무대에서 공조할 필요성도 있으며, 이를 통해서 쌍방이 신뢰를 구축하고 민족정서를 담은 공연프로그램의 해외 진출까지도 염두해야 할 것이다.
본 논문의 목적은 유의(儒醫)의 의학적 특징에 근거하여 유학의 심(心)에 관한 논의가 의학적으로 어떻게 전개되는지를 고찰하는 것에 있다. 유의(儒醫)들은 심(心)에 관한 유학적 논의를 축적하여 의학적으로 활용함과 동시에 『내경』의 오장신(五藏神)이나 칠정(七情)·오지(五志) 등 감정과 정서 등의 부분과 연계하여 유학과 의학을 회통하여 이해하려고 하였다. 천인상응(天人相應)의 논의는 '음양오행(陰陽五行)' 배당으로 이어지고, 오장에 배당된 칠정(七情)과 오지(五志)는 결국 인간의 심성이 외부와의 만남을 통하여 사회적·윤리적 의미의 심신관계를 설정하는 키워드가 된다. 유의(儒醫)들의 의학적 특색도 여기에서 찾을 수 있다. 성리학의 심통성정(心統性情), 인심(人心)·도심(道心) 등의 논의는 물론 주정(主靜) 등을 적극적으로 활용하게 된 것은 『내경』의 칠정(七情)·오지(五志)의 논의와 상통점을 유학에서 찾을 수 있었기 때문이다. 유의(儒醫)들은 유학적 심성에 대한 의학적 전개에는 군화(君火)·상화(相火)가 자리하고 있다. 군화(君火)·상화(相火)는 『내경』에 문헌적 근거가 있으나, 유의(儒醫)들은 이를 바탕으로 군화(君火)·상화(相火)의 논의를 유학의 심성수양의 논의와 결합하여 의학적으로 유학의 심성론을 전개하는 단초를 마련하였다. '심화(心火)가 일신(一身)을 주재(主宰)한다'는 주장을 수용하면서도, 활발발(活潑潑)한 기(氣)의 운동변화를 표현하고자 군화(君火)·상화(相火)라는 이원적 구조를 설정한 것으로 판단한다. 이어 '군화(君火)-상화(相火)'를 주진형(朱震亨)이 인화(人火)-천화(天火)의 관계로 설정한 것은 군화(君火)를 교인접물(交人接物)하여 욕망을 일으키는 정지(情志)의 영역으로부터 구분하기 위한 것으로 판단한다. 그 과정에서 주진형(朱震亨)은 도교와 의학 그리고 유학을 회통적으로 이해하고자 하였고, 그 이해와 분석을 위해 주진형(朱震亨)은 주렴계(周濂溪)의 『태극도설(太極圖說)』과 주자(朱子)의 인심도심설(人心道心說) 등을 적극적으로 활용하였다. 이어 주진형(朱震亨)은 상화(相火)의 망동(妄動)을 방지하기 위해서는 주정(主靜)과 인심(人心)·도심(道心)이라는 유학(儒學)의 방식을 제시하였으며 아울러 신체의 음양중화(陰陽中和)를 위해서는 정지(情志)의 망동(妄動)으로 인한 진음(眞陰)의 고갈을 '자음(滋陰)'을 통하여 극복하여야 함도 제시하였다.
주거환경에 대한 만족도는 주거지 선택 및 이주 등에 영향을 미치는 주요인으로, 도시에서의 삶의 질과 직접적으로 연결된다. 최근 온라인 부동산 서비스의 증가로 주거환경에 대한 사람들의 만족도를 쉽게 확인할 수 있으며, 사람들이 평가하는 내용을 바탕으로 주거환경 만족 요인에 대한 분석이 가능하다. 이는 기존에 활용되던 설문조사 등의 방식보다 더 많은 양의 평가를 효율적으로 활용할 수 있음을 의미한다. 본 연구는 서울특별시를 대상으로 온라인 부동산 서비스인 '직방'에서 수집된 약 3만여 건의 아파트 리뷰를 분석에 활용하였다. 리뷰에 포함된 추천 평점을 토대로, 아파트 리뷰를 긍정적, 부정적으로 분류하고, 딥 러닝 기반 자연어 처리 모델인 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)를 사용하여 리뷰를 자동으로 분류하는 모델을 개발하였다. 이후 SHAP(SHAPley Additive exPlanation)를 이용하여 분류에 중요한 역할을 하는 단어 토큰을 도출함으로 주거환경 만족도의 영향요인을 도출하였다. 더 나아가 Word2Vec을 이용하여 관련 키워드를 분석함으로써 주거환경에 대한 만족도 개선을 위한 우선 고려사항을 제시하였다. 본 연구는 거주자의 정성평가 자료인 아파트 리뷰 빅데이터와 딥러닝을 활용하여 주거환경에 대한 만족도를 긍정적, 부정적으로 자동 분류하는 모형을 제안하여 그 영향요인을 도출하는데 의의가 있다. 분석결과는 주거환경 만족도 향상을 위한 기초자료로 활용될 수 있으며 향후 아파트 단지 인근 주거환경 평가, 신규 단지 및 기반시설의 설계 및 평가 등에 활용될 수 있다.
본 연구는 영화 리뷰 값이 1000개 이상인 673개의 영화를 대상으로 영화 장르별로 관객들이 느끼는 감정 어휘의 분포를 탐색하고 영화 흥행도와 감정 어휘의 관계를 파악하는데 목적이 있다. 분석을 위해 네이버 영화 리뷰를 크롤링하고 감정 어휘 사전을 활용하여 7개의 대표 감정 어휘, 영화 티켓 판매액, 영화 관람 관객 수, 상영 스크린 수, 한 스크린 당 영화 관람 관객 수, 영화의 장르, 영화의 영문 이름으로 구성된 데이터를 생성하였다. 연구 목적을 위한 분석은 상관관계 분석 방법과 Parallel coordinates 시각화 분석 방법을 사용하였다. 연구 결과로는 첫째, 장르에 따른 영화 흥행도를 분석하여 영화 흥행도가 가장 높은 장르는 코미디이고 가장 낮은 장르는 호러라는 결과를 확인하였다. 둘째, 모든 장르에서 'Happy'와 'Surprise'의 값이 높게 나오지만 다른 장르들에 비해 판타지 장르의 영화는 지루한 감정이 많이 느껴지고, SF장르의 영화는 화나는 감정이 많이 느껴진다는 결과를 확인 하였다. 셋째, 모든 장르의 감정 어휘 별 상관관계를 분석하여 Disgust'의 값이 높아질 때 'Anger'의 값도 높아지고, 'Happy'의 값이 높아질 때 'Surprise'의 값은 낮아진다라는 결과를 확인하였다. 넷째, 영화 흥행도에 따른 감정 어휘를 분석하여 영화 흥행도와 'Happy'는 선형 관계이지만 영화 흥행도와 'Fear'는 비선형 관계인 것을 확인 하였다.
본 연구는 최근 많은 관심을 받고있는 크라우드펀딩을 더많은 창업 및 기업가가 활용하기 위해서는 크라우드펀딩의 성공을 가져온 요인을 이해하는 것이 중요하나, 동시에 정보의 비대칭성을 이유로 비판받고 있는바 펀드사와 자금 조달자를 위하여 비대칭 정보 소스에서 수집된 정보가 크라우드펀딩 성공에 미치는 영향을 제시하고자 한다. 또한, 금번 연구를 통하여 서비스 사이언스가 추구하는 융합의 사회적 장을 마련하고 실질적인 연구와 실천을 수행하며 제품의 서비스화, 서비스의 제품화를 주도하는 핵심 연구에 과학적 접근법이 필요한 상황에 대하여 지식기반서비스의 실제 사례를 도출하고자 하였다. 첫째, 크라우드펀딩 플랫폼 내에서 자금 제공자와 기금 모금자 사이의 상호작용의 중요성에 대하여 조사하였으며, "comments" 섹션에서는 자금 제공자와 기금 모금자 간의 의사소통을 통하여 비대칭 정보의 정도를 줄인다. 그리고, 잠정적인 자금 제공자의 측면에서는 투자에 대한 수익을 상실하지 않고 보다 확실한 정보를 수집하기 위하여 "comments"섹션을 최대한 활용해야 함을 알 수 있다. 둘째,"story"(비대칭소스)와 "comments" 섹션에서 감성을 기반으로 낙관적이고 비관적인 정보를 분석 하였다. 결론적으로 "comments" 섹션의 낙관적 정보와 비관적 정보가 크라우드펀딩 성공에 큰 영향을 미친다는 것을 보여주며, 상대적으로 "story" 섹션의 영향은 특정 조건에서의 비관적인 정보에만 한정됨을 알수 있다. 크라우드펀딩 플랫폼은 창업(startup) 및 기업가들이 비즈니스를 시작할 수 있는 혁신적이고 생산적인 방법으로, 정보가 크라우드펀딩의 성공에 중요한 역할을 하므로 최상의 의사소통 방법을 구축하는 데 집중하는 것이 필수적임을 확인할수 있다.
본 연구는 어떠한 경제요인이 분산프리미엄의 동역학과 관련되어 있는지 확인하고, 분산 프리미엄의 예측력과 관계된 경제지표를 검증하였다. 국내외 선행연구 등에서 주가/경기를 예측하는 정보력을 보유한다고 알려진, 11개의 일반경기변수, 8개의 금리연관변수, 3개의 금융시장변수, 11개의 투자자 심리 및 활동변수를 이용하여 단변량/다변량 회귀분석을 통해 분산프리미엄과 유의한 관련을 가지는 변수를 추출하였다. 그 결과 분산프리미엄의 변동성을 설명하는 변수는 원달러환율, 외환보유액, 역사적/내재 변동성, 그리고 금리변수들로 한정되었으며, 이 변수들의 분산프리미엄에 대한 수정결정계수는 65% 이상으로 높은 설명력을 보여주었다. 다음으로 분산프리미엄에 유의한 설명력을 가진 변수들을 이용해 1~6개월의 미래 주식수익률 및 변동성 변화를 예측함으로써 어떠한 변수의 정보력이 분산 프리미엄의 예측력과 관련되어 있는지 검증하였다. 예측분석을 수행한 결과, 분산프리미엄의 동역학과 관련된 변수들 중, 원달러환율만이 수익률/변동성에 대한 공통적으로 유의한 예측력을 보유하고 있었다. 이러한 결과는 분산프리미엄이 글로벌 위험요인과 관련되어 있다는 선행연구의 결과와 일관되며(Londono, 2012; Bollerslev et al., 2014), 분산프리미엄의 예측력이 대외변수에 대한 경제의 민감도와 관련이 있다고 해석할 수 있다.
전통적으로 성별분업에 의한 남성 생계부양자모델을 추구해온 보수주의 복지국가 독일은 오랜 기간 현금급여 중심의 경제적 지원을 통해 저출생 문제를 해결하고자 하였으나 성공하지 못했다. 2007년 독일 정부는 "시간정책, 이전소득 및 인프라의 혼합"이라는 슬로건 아래 일·가정 양립을 위한 가족정책 패러다임의 전환을 시작하였다. 독일에서 저출생 문제가 국가문제로 부상하자 정부뿐 아니라 민간 기업도 가족친화적 인사정책과 근로조건을 제공함으로써 출산율 향상에 기여해야 한다는 사회적 분위기가 조성되었다. 민간 기업은 인력 확보와 이직 예방을 목적으로 법적 의무를 넘어 자발적으로 가정친화적 근로환경을 개선해나가고 있다. 독일의 출산율은 2023년 현재 유럽 평균 수준으로 상승하고 있어 정부의 일·가정 양립정책과 민간 기업의 참여가 출산율 향상에 기여한 것으로 평가될 수 있다. 한국의 일·가정 양립 정책 개선 방안으로 아버지의 육아 동참 필요성에 대한 인식 전환, 남성 육아휴직의 의무화, 출산 후 여성의 고용 보장, 돌봄시설 확충 그리고 기업의 가족친화정책 활성화를 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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