• 경영과정보연구
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• 제37권1호
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• pp.139-154
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• 2018

R 프로그래밍 시스템은 인터넷을 통해 개방적이고 무료로 제공이 된다. R 환경은 헌신적이고 독자적인 사용자 그룹이 제공하는 다양한 함수가 포함되는 라이브러리에 의해 그 기능이 지속적으로 풍부해지고 다양해지고 있다. R의 사용은 조직에서의 빅데이터 분석이 점차 도입되면서 다양한 데이터 형태의 데이터 조작과 데이터 분석처리가 요구되면서 점차 채택되기 시작하였다. 그러나 R 수용에 대한 연구는 아직까지 존재하지 않고 있다. 본 연구는 교육환경의 사용자가 R을 수용하는데 미치는 인지변수를 식별하고, 그들간의 관계를 규명하고자 한다. 기존의 기술수용모형에 주관적 규범과 소프트웨어 역량을 추가한 확장된 R 수용모델을 제안하고, 경로분석을 통하여 가설을 검정하였다. 사용의도에 정의 영향을 미치는 변수는 주관적 규범, 지각된 편리성, 지각된 유용성으로 밝혀졌고, 지각된 유용성은 주관적 규범, 소프트웨어 역량, 그리고 지각된 편리성으로부터 영향을 받는 것으로 나타났다. 본 연구가 이전 연구와의 주요 차이점은 대상 시스템이 독립적인 시스템이 아니고, 또한 시스템은 정적이고 개발이 확정된 상태가 아닌 진화하고 오픈소스 시스템을 대상으로 했다는 것이다. 또한 R 환경은 플랫폼으로서, 다양한 통계분석, 빅데이터분석, 그리고 시각화가 가능한 시스템이다. 우리는 TAM(Technology Acceptance Model)을 적용하여 R플랫폼에 대한 사용자의 수용에 영향을 주는 변수를 식별하고 인과관계를 처음으로 시도하였다. 또 다른 기여도는 기존의 TAM모형에 주관적 규범과 소프트웨어 역량 개념을 추가한 확장된 모형을 식별한 것이다. 본 연구결과는 통계나 빅데이터 분석 패키지 도입 계획이 있는 대학이나 기업체에 시사점을 제공할 수 있을 것이다. 그러나 분석에 사용된 표본의 수가 적고, 표본이 모집단을 대표할 수 있다는 근거가 약해 제안된 모델의 신뢰성 및 타당성이 상대적으로 미흡하다고 할 수 있을 것이다. 따라서, 향후 연구에서는 확정적 연구를 위해서는 이와 같은 문제점에 대한 보완이 필요하다고 판단된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.29-45
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• 2015

생물의 진화패턴과 원리는 지난 200년간 학문적인 영역에서 활발히 연구되어 왔으며 생명의 진화에 대한 체계적인 이론, 개념 및 방법론이 제시되었다. 그리고 진화경제학, 진화심리학, 진화언어학 등 다양한 분야에 적용되어 큰 연구 성과를 거두고 있다. 이와 더불어 진화생물학 논리를 인간이 만든 제품에 적용하려는 시도도 병행되어 왔다. 기존 연구들이 생물진화 논리를 인공물에 그대로 적용하거나 해당 분야 전문가의 직관에 근거하여 진화 모형을 구축하는 것이어서 진화 모형에 대한 일반화를 시키기에는 한계를 가진다. 또한 생물과 달리 인공물은 인간 의지의 상상력이 반영되기 때문에 생물진화 이론을 곧바로 적용할 수 없다고 알려져 왔다. 따라서 본 논문에서는 특정인의 주관에 벗어나 일반 대중들의 생각을 엿보고 이를 바탕으로 진화 모형을 구축하는 것을 목표로 한다. 이를 위해, 인공물을 계통적으로 분류할 수 있는 체계적인 틀을 제시하는 텍스트 마이닝 방안과 그 결과물을 효과적으로 보여줄 수 있는 시각화 방안을 차례로 제안한다. 특히, 제안방안을 바탕으로 최근 혁신의 아이콘으로 떠오르고 있는 휴대폰과 스마트폰에 대한 사례 연구를 집중적으로 수행한다. 지난 10년간 국내에서 출시된 휴대폰과 스마트폰에 대한 리뷰 포스트들을 수집하고 분석하여, 진화패턴을 발견하고 요약해서 보여주며 그 결과에 대해서 자세히 토의한다. 더욱이 이러한 작업은 소수의 전문가들이 방대한 문헌과 자료를 조사 정리하여, 오랜 시간에 걸쳐 진화계통도를 그리게 되는 매우 지난한 작업이다. 하지만 본 논문에서 제안한 방안은 반자동(semi-automatic) 마이닝 알고리즘으로 인간의 노력을 최소화할 수 있어 그 효용 가치가 높다. 이러한 연구를 통해 인간의 창의력과 상상력이 구현되는 방식을 이해하고 휴대폰의 미래 모습을 전망하는데 있어 유관기업들에게 큰 도움을 줄 것이다.

• 마케팅과학연구
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• 제19권4호
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• pp.44-56
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• 2009

冲动购买是指一个没有预先购物意向的立即购买. 以往对冲动购买的研究主要集中于和营销组合变量, 环境因素, 消费人口和特征相关的因素. 在以前的研究中, 营销组合变量如产品种类, 产品类型和氛围, 包括广告, 优惠券, 销售活动, 促销刺激销售点, 和媒体格式都已被用于评估产品信息. 有些作者还着重围绕消费者的情境因素. 如信用卡的使用, 时间, 产品运输性, 发现购物同伴的存在和数量对冲动购买/冲动趋势有积极的影响. 研究也已评估了个体特征的影响, 如年龄, 性别, 以及消费者的教育程度, 以及拥挤的感知, 刺激和接触的需要等因素对冲动购买的影响. 概括来说, 以前的研究发现所有的产品都可以被冲动地购买(Vohs and Faber, 2007), 即环境因素可以影响或至少促使冲动购买行为. 最近新的分销渠道的推出, 例如家庭购物渠道, 折扣店和网上商店, 这些24小时都营业的形式增加了冲动购买的可能性. 然而, 以前的文献重点关注情境和营销变量, 因此这些研究所考虑的消费者的主要特征仍然是缺乏的. 为了弥补这个缺陷, 本研究根据研究的第三个惯例并关注个体特质变量, 这些是很少被研究的. 更具体地来说, 本研究探索了冲动购买趋势对冲动购买行为是否有积极的影响, 并评估了消费者特点例如认知闭合需要(NFCC), 心理健康和人际敏感性是如何影响消费者冲动购买的趋势. 这项调查结果显示, 消费者的情感冲动, 对冲动购买行为产生积极的影响, 而认知冲动并没有对冲动购买行为的影响. 此外, 情感冲动购买倾向是被认知闭合需要的构成因素所推动的, 如果断和模糊不适; 心理健康, 如环境控制和生活的目标, 以及规范和信息的影响. 此外, 认知冲动倾向是被认知闭合需要的构成因素所驱动的决断, 模棱两可的不适和密切的态度, 心理健康和环境控制, 以及规范性和信息的影响. 本研究具有重要理论意义. 第一, 情感冲动对冲动购买行为有巨大影响. 以前的研究根据情感和流动理论提出, 低到中等程度的冲动是自我控制减少或自我监管机制失败所造成的. 本研究证实了上述观点. 二, 本研究通过确认冲动购买趋势可以看做是情感和认知两个维度的二维概念, 并说明冲动购买行为主要是由情感冲动解释, 而不是认知冲动. 第三, 目前的研究有新的概念, 如在本研究的模型中作为潜在影响因子的心理健康和认知闭合需要, 从而对现有的文献做出了贡献. 通过多维概念例如心理健康和认知闭合需要, 有关消费者信息过程的多个方面可以被评估. 第五, 本研究通过确定规范和信息这两个竞争路线扩展了现有的文献. 规范影响发生在个人符合别人的期望或提高他们的自我形象时. 而信息的影响发生在个人搜索来自他人知识信息和观察他人行为之后的推论. 本研究显示了这两个相互竞争的社会影响力的路线, 可以归因于不同影响力的来源. 目前的研究也有许多实际的启示. 首先, 它表明, 公司应该更多关注其首要的目标, 有情感冲动的消费者. 这一方面公司可以创造更振奋精神的购物环境. 二, 目前的结果表明, 认知闭合需要与认知方面的冲动有密切相关的. 这些人是被不经意的想法所驱动的, 而不是感觉或兴奋. 在购买点理性的广告会吸引这些客户. 第三, 容易受规范性影响的消费群是另一个潜在的目标市场. 零售商和制造商, 通过宣传其产品和/或可用于识别或符合愿望组在对他人的期望的产品服务. 但是, 作为一个细分市场, 零售商应避免目标消费群易受信息的影响. 这些人对有关购买的产品服务进行了广泛的信息搜索, 因此更详细, 长期理性的广告信息可以内化这些消费者的思想过程. 本文的结果有几个原因应慎重解释. 这项研究采用了数量较少的便利样本, 而且只调查了两个维度的行为. 为此, 今后的研究应包括更多样化特点和衡量行为的不同方面的样本. 未来的研究还应该调查与情感作用理论密切相关的个性特征. 在以后的研究中, 特征变量会是很另人感兴趣的领域, 如感觉的好奇, 人际敏感性的好奇心, 和气氛反应.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.191-204
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• 2015

국내 소프트웨어(SW) 개발인력의 미충원율은 매우 높으며, 특히 2년 이상의 현장경력이 있는 고급 개발자의 부족문제는 심각하다. 최근 정부도 이를 인식하고, 정책적으로 SW개발 신규인력 양성에 힘을 기울이고 있다. 그러나, 이러한 노력은 초급개발자의 수급문제를 해결하는데 효과적일 수 있지만, 업계에서 요구하는 고급 개발자의 부족현상을 해결하는 근본적인 대책으로 인식되지는 못하고 있다. SW 전문개발자를 양성하기 위해서는 초급개발자들이 지속적으로 직무를 수행하여 풍부한 업무경험을 갖춘 고급 개발자로 성장해야 하기 때문이다. 이에, 본 연구는 국내 SW업체에서 근무하고 있는 개발관련 인력들의 업무 지속수행 의도를 조사하고, 이에 영향을 주는 주요요인들을 분석하였다. 이를 위해, 2014년 9월부터 10월까지 국내 SW업체에 근무하고 있는 현직 개발자 총 130명을 대상으로 설문조사를 수행하였으며, 이를 기반으로 SW개발업무 지속수행의도 및 이에 영향을 주는 요인들을 개발자의 특성, 직무환경, 그리고 SW개발자에 대한 사회적 인식 및 산업전망 등의 측면에서 분석하였다. 분석에는 데이터마이닝 기법들 중에서, 분석과정에서의 설명능력이 있는 회귀분석과 의사결정나무가 사용되었다. 회귀분석 결과, SW개발자가 스스로 인식하는 근무 가능한 연령이 높을수록, 내성적인 성향을 가질수록, 또한 적성에 맞아서 직무를 선택한 경우, 지속적 직무 수행 의도가 높은 것으로 나타났다. 이와 더불어, 선형회귀분석에서는 유의하지 않았으나, 규칙기반의 의사결정나무 분석에서 파악된 추가적 요인으로, 새로운 기술에 대한 학습능력 및 SW산업에 대한 전망이 직무 지속수행의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 기업의 인적자원관리 및 고급 SW인력 양성정책에 활용될 수 있을 것으로 생각되며, 궁극적으로 SW개발인력의 직무 지속성을 증진시키는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제21권3호
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• pp.1-17
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• 2015

최근, 군에서 가장 이슈가 되고 있는 문제는 기강 해이, 복무 부적응 등으로 인한 병력 사고이다. 이 같은 사고를 예방하는 데 있어 가장 중요한 것은, 사고의 요인이 될 수 있는 문제를 사전에 식별 관리하는 것이다. 이를 위해서 지휘관들은 병사들과의 면담, 생활관 순찰, 부모님과의 대화 등 나름대로의 노력을 기울이고 있기는 하지만, 지휘관 개개인의 역량에 따라 사고 징후를 식별하는 데 큰 차이가 나는 것이 현실이다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하고자 모든 지휘관들이 쉽게 획득 가능한 객관적 데이터를 활용하여 사고를 예측해 보려 한다. 최근에는 병사들의 생활지도기록부 DB화가 잘 되어있을 뿐 아니라 지휘관들이 병사들과 SNS상에서 소통하며 정보를 얻기 때문에 이를 데이터화 하여 잘 활용한다면 병사들의 사고예측 및 예방이 가능하다고 판단하였다. 본 연구는 이러한 병사의 내부데이터(생활지도기록부) 및 외부데이터(SNS)를 활용하여 그들의 관심분야를 파악하고 사고를 예측, 이를 지휘에 활용하는 데이터마이닝 문제를 다루며, 그 방법으로 토픽분석 및 의사결정나무 방법을 제안한다. 연구는 크게 두 흐름으로 진행하였다. 첫 번째는 병사들의 SNS에서 토픽을 분석하고 이를 독립변수화 하였고 두 번째는 병사들의 내부데이터에 이 토픽분석결과를 독립변수로 추가하여 의사결정나무를 수행하였다. 이 때 종속변수는 병사들의 사고유무이다. 분석결과 사고 예측 정확도가 약 92%로 뛰어난 예측력을 보였다. 본 연구를 기반으로 향후 장병들의 사고예측을 과학적으로 분석, 맞춤식으로 관리한다면 군대 내 각종 사고를 미연에 예방하는데 기여할 것으로 기대된다.

• 대한예방한의학회지
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• 제5권1호
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• pp.10-30
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• 2001

Oriental medicine needs to be armed with theories on health-improvement concept under it and basic data matching its views, in order to participate in the health-improvement service in industrial work places. The Orient medicine health-improvement program defines factors that determine individuals' lifestyle, and provides information and technologies for workers to practice in life. To that end, this research compares and analyzes health-improvement concept and health care, defines relations between individuals' health state and their lifestyle as the basic data needed to perform health-improvement business for workers. 1. The subjects employed for this research is categorized into; by gender, males 52.1% and females 47.9% with no big difference between them; and by age, 20s, 6.1%, 30s. 33.9%, 40s, 34.1%, and 50s, 24.8% with 30-50 accounting for most of it. By marriage status, unmarried represents 7.1%, and married 79.1% with most of them married; by revenue, under one million won represents 3.0%, 1-2 million won 26.4%, 2-2.49 million won 11.2%, above 2.5 million won 11.2%, and 1-2.5 million won a majority. By living location, owned houses represents 65.4%, rented houses 14.7%, monthly-rented 9.5%; and by education, elementary and middle school represent 16.9%, high school and its dropouts 22.6%, and junior college and higher 51.6%, with high school and higher occupying most of the group. 2. By job, office workers and managerial workers represent 12.3%, part-timers 21.0%, manual workers 11.4%, jobless 0.6%, professionals 35.6%, service 0.6%, housewives 8.4%, and equipment/machinery operation/assemblers 10.1%. Of this, jobless and part-timers, totaling three, are dropped from this research. By years worked, 0-3.9 years represents 9.7%, 4-7.9 years 6.7%, 8-14.9 years 18.4%, above 15 years 28.7%, and no respondents 36.5%. 3. The degree of the subjects practicing life-improvement lifestyle, on a scale of 1 to 4, is an average of 2.69, personal relations 3.04, self-realization 2.92, stress management 2.76, nutritional state 2.73, responsibility for health 2.47, and athletic activities 2.18, with personal relations earning the highest points and athletic activities the lowest. As for factors influencing health-improvement lifestyle, there is no significant difference between gender, age, and marriage status. Meanwhile, there is significant difference between revenue, dwelling pattern, education level, etc. That is, higher income-bracket, owned houses, rented houses, monthly-rented houses, and higher-educated, in this order, show higher average in health-enhancement lifestyle. By job, housewives, manual workers, office workers, professionals, equipment/ machinery operation/ assemblers, and part-timers, in this order show higher points, while there is no difference with significance by years worked. 4. Factors that affect health-improvement lifestyle are shown below. Self-realization is influenced by age, marriage status, type of dwellings, and level of education; responsibility for health by type of dwellings; athletic activities by gender and age; nutrition by age, marriage status and type of dwellings; personal relations by marriage status; and stress management by type of dwellings. 5. Areas with high points by job show this: in self-realization, office workers, manual workers, housewives, professionals, equipment/ machinery operation/ assemblers, in this order, show difference with significance; in the area of responsibility for health, manual workers, housewives, equipment/ machinery operation/ assemblers, professionals, office workers and part-timers, in this order, do. In athletic activities, manual workers, housewives, office workers, professionals, equipment/ machinery operation/ assemblers, and part-timers, in this order, show difference with significance; in nutrition, housewives, office workers, manual workers, professionals, equipment/ machinery operation/ assemblers, and part-timers, in this order do; and in stress, housewives, office workers, manual workers, professionals, equipment/ machinery operation/ assemblers, part-timers, in this order do. By years worked, more years showed higher points in the area of responsibility for health and nutrition; in the area of athletic activities, above 15 years, 4-8 years, below 4 years and 8-14 years, in this order, show higher points; and no difference shows in realization, personal relation, and stress area. 6. To look at correlation between overall and divisional health-improvement practice degree, this researcher has analyzed it using Person's correlation coefficient. Self-realization, responsibility for health, athletic activities, nutrition, support for personal relations, and stress management show significant correlation with the sub-divisions, while all health-improvement lifestyle shows significant correlation with the six sub-divisions.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.69-94
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• 2017

최근 빅데이터 분석 수요의 지속적 증가와 함께 관련 기법 및 도구의 비약적 발전이 이루어지고 있으며, 이에 따라 빅데이터 분석은 소수 전문가에 의한 독점이 아닌 개별 사용자의 자가 수행 형태로 변모하고 있다. 또한 전통적 방법으로는 분석이 어려웠던 비정형 데이터의 활용 방안에 대한 관심이 증가하고 있으며, 대표적으로 방대한 양의 텍스트에서 주제를 도출해내는 토픽 모델링(Topic Modeling)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 전통적인 토픽 모델링은 전체 문서에 걸친 주요 용어의 분포에 기반을 두고 수행되기 때문에, 각 문서의 토픽 식별에는 전체 문서에 대한 일괄 분석이 필요하다. 이로 인해 대용량 문서의 토픽 모델링에는 오랜 시간이 소요되며, 이 문제는 특히 분석 대상 문서가 복수의 시스템 또는 지역에 분산 저장되어 있는 경우 더욱 크게 작용한다. 따라서 이를 극복하기 위해 대량의 문서를 하위 군집으로 분할하고, 각 군집별 분석을 통해 토픽을 도출하는 방법을 생각할 수 있다. 하지만 이 경우 각 군집에서 도출한 지역 토픽은 전체 문서로부터 도출한 전역 토픽과 상이하게 나타나므로, 각 문서와 전역 토픽의 대응 관계를 식별할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 전체 문서를 하위 군집으로 분할하고, 각 하위 군집에서 대표 문서를 추출하여 축소된 전역 문서 집합을 구성하고, 대표 문서를 매개로 하위 군집에서 도출한 지역 토픽으로부터 전역 토픽의 성분을 도출하는 방안을 제시한다. 또한 뉴스 기사 24,000건에 대한 실험을 통해 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하였으며, 이와 함께 제안 방법론에 따른 분할 정복(Divide and Conquer) 방식과 전체 문서에 대한 일괄 수행 방식의 토픽 분석 결과를 비교하였다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.163-176
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• 2014

소셜미디어 확산으로 많은 사용자들이 SNS를 통해 자신의 생각과 의견을 표출하며 다른 사용자들과 상호작용하고 있다. 특히 트위터와 같은 마이크로블로그는 짧은 문장을 통해 영화, TV, 사회 현상 등과 같은 공통의 주제에 대해 많은 사람이 즉각적으로 의견을 표출하고 교환하는 플랫폼의 역할을 수행하고 있다. TV방송 프로그램에 대해서도 의견과 감정을 마이크로블로그를 통해 표출하고 있는데, 본 연구에서는 마이크로블로그의 내용과 시청률과의 관계를 살펴보기 위해, 지난 공중파 방송 프로그램에 대한 트윗을 수집하고 부적절한 트윗들을 제거한 후 형태소 분석을 수행하였다. 추출된 형태소뿐 아니라 이모티콘, 신조어 등 사용자가 입력한 모든 단어들을 후보 자질로 삼아 시청률과의 상관관계를 분석하였다. 실험을 위해 2013년 1월부터 10개월간의 예능프로그램 트윗의 데이터를 수집하여 전국 시청률 데이터와 비교 분석을 수행하였다. 트윗의 발생량은 일주일 중 방송된 요일에 가장 많았으며, 특히 방송시간 부근에서 급격히 증가하는 모습을 보였다. 이것은 전국에 동시간에 방송되는 공중파 프로그램의 특성상 공통된 관심 주제를 제공하기 때문에 나타나는 현상으로 여겨진다. 횟수 기반 자질로 방송 일의 총 트윗 수와 리트윗 수, 방송시간 중의 트윗 수와 리트윗 수와 시청률과의 상관 관계를 분석하였으나 모두 낮은 상관 계수를 나타냈다. 이것은 단순한 트윗 발생 빈도는 방송 프로그램의 만족도 또는 시청률을 제대로 반영하고 있지 못함을 의미한다. 내용 기반 자질로 추출한 단어들 중에는 높은 상관관계를 보여주는 단어들이 발견되었으며, 표준어가 아닌 이모티콘과 신조어 중에도 높은 상관관계를 보여주는 자질이 나타났다. 또한 방송시작 전과 후에 따라 상관계수가 높은 단어가 상이함을 발견하였다. 매주 같은 시간에 방송되는 TV 프로그램의 특성상, 방송을 기다리고 기대하는 내용의 트윗과 방송 후 소감을 표현하는 트윗의 내용에 차이가 존재하였다. 이러한 분석결과는 단어에 따라 시청률과 연관성이 높은 시간대가 달라짐을 의미하며, 시청률을 측정하고자 할 때 각 단어들의 시간대를 고려해서 사용해야 함을 의미한다. 본 연구에서 제안한 방법은 기존의 표본 추출을 통해 이루어지는 TV 시청률 측정을 보완할 수 있는 방법에 활용할 수 있으리라 기대된다.

• 마케팅과학연구
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• 제18권3호
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• pp.59-88
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• 2008

Digital Convergence means integration between industry, technology, and contents, and in marketing, it usually comes with creation of new types of product and service under the base of digital technology as digitalization progress in electro-communication industries including telecommunication, home appliance, and computer industries. One can see digital convergence not only in instruments such as PC, AV appliances, cellular phone, but also in contents, network, service that are required in production, modification, distribution, re-production of information. Convergence in contents started around 1990. Convergence in network and service begins as broadcasting and telecommunication integrates and DMB(digital multimedia broadcasting), born in May, 2005 is the symbolic icon in this trend. There are some positive and negative expectations about DMB. The reason why two opposite expectations exist is that DMB does not come out from customer's need but from technology development. Therefore, customers might have hard time to interpret the real meaning of DMB. Time is quite critical to a high tech product, like DMB because another product with same function from different technology can replace the existing product within short period of time. If DMB does not positioning well to customer's mind quickly, another products like Wibro, IPTV, or HSPDA could replace it before it even spreads out. Therefore, positioning strategy is critical for success of DMB product. To make correct positioning strategy, one needs to understand how consumer interprets DMB and how consumer's interpretation can be changed via communication strategy. In this study, we try to investigate how consumer perceives a new product, like DMB and how AD strategy change consumer's perception. More specifically, the paper segment consumers into sub-groups based on their DMB perceptions and compare their characteristics in order to understand how they perceive DMB. And, expose them different printed ADs that have messages guiding consumer think DMB in specific ways, either cellular phone or personal TV. Research Question 1: Segment consumers according to perceptions about DMB and compare characteristics of segmentations. Research Question 2: Compare perceptions about DMB after AD that induces categorization of DMB in direction for each segment. If one understand and predict a direction in which consumer perceive a new product, firm can select target customers easily. We segment consumers according to their perception and analyze characteristics in order to find some variables that can influence perceptions, like prior experience, usage, or habit. And then, marketing people can use this variables to identify target customers and predict their perceptions. If one knows how customer's perception is changed via AD message, communication strategy could be constructed properly. Specially, information from segmented customers helps to develop efficient AD strategy for segment who has prior perception. Research framework consists of two measurements and one treatment, O1 X O2. First observation is for collecting information about consumer's perception and their characteristics. Based on first observation, the paper segment consumers into two groups, one group perceives DMB similar to Cellular phone and the other group perceives DMB similar to TV. And compare characteristics of two segments in order to find reason why they perceive DMB differently. Next, we expose two kinds of AD to subjects. One AD describes DMB as Cellular phone and the other Ad describes DMB as personal TV. When two ADs are exposed to subjects, consumers don't know their prior perception of DMB, in other words, which subject belongs 'similar-to-Cellular phone' segment or 'similar-to-TV' segment? However, we analyze the AD's effect differently for each segment. In research design, final observation is for investigating AD effect. Perception before AD is compared with perception after AD. Comparisons are made for each segment and for each AD. For the segment who perceives DMB similar to TV, AD that describes DMB as cellular phone could change the prior perception. And AD that describes DMB as personal TV, could enforce the prior perception. For data collection, subjects are selected from undergraduate students because they have basic knowledge about most digital equipments and have open attitude about a new product and media. Total number of subjects is 240. In order to measure perception about DMB, we use indirect measurement, comparison with other similar digital products. To select similar digital products, we pre-survey students and then finally select PDA, Car-TV, Cellular Phone, MP3 player, TV, and PSP. Quasi experiment is done at several classes under instructor's allowance. After brief introduction, prior knowledge, awareness, and usage about DMB as well as other digital instruments is asked and their similarities and perceived characteristics are measured. And then, two kinds of manipulated color-printed AD are distributed and similarities and perceived characteristics for DMB are re-measured. Finally purchase intension, AD attitude, manipulation check, and demographic variables are asked. Subjects are given small gift for participation. Stimuli are color-printed advertising. Their actual size is A4 and made after several pre-test from AD professionals and students. As results, consumers are segmented into two subgroups based on their perceptions of DMB. Similarity measure between DMB and cellular phone and similarity measure between DMB and TV are used to classify consumers. If subject whose first measure is less than the second measure, she is classified into segment A and segment A is characterized as they perceive DMB like TV. Otherwise, they are classified as segment B, who perceives DMB like cellular phone. Discriminant analysis on these groups with their characteristics of usage and attitude shows that Segment A knows much about DMB and uses a lot of digital instrument. Segment B, who thinks DMB as cellular phone doesn't know well about DMB and not familiar with other digital instruments. So, consumers with higher knowledge perceive DMB similar to TV because launching DMB advertising lead consumer think DMB as TV. Consumers with less interest on digital products don't know well about DMB AD and then think DMB as cellular phone. In order to investigate perceptions of DMB as well as other digital instruments, we apply Proxscal analysis, Multidimensional Scaling technique at SPSS statistical package. At first step, subjects are presented 21 pairs of 7 digital instruments and evaluate similarity judgments on 7 point scale. And for each segment, their similarity judgments are averaged and similarity matrix is made. Secondly, Proxscal analysis of segment A and B are done. At third stage, get similarity judgment between DMB and other digital instruments after AD exposure. Lastly, similarity judgments of group A-1, A-2, B-1, and B-2 are named as 'after DMB' and put them into matrix made at the first stage. Then apply Proxscal analysis on these matrixes and check the positional difference of DMB and after DMB. The results show that map of segment A, who perceives DMB similar as TV, shows that DMB position closer to TV than to Cellular phone as expected. Map of segment B, who perceive DMB similar as cellular phone shows that DMB position closer to Cellular phone than to TV as expected. Stress value and R-square is acceptable. And, change results after stimuli, manipulated Advertising show that AD makes DMB perception bent toward Cellular phone when Cellular phone-like AD is exposed, and that DMB positioning move towards Car-TV which is more personalized one when TV-like AD is exposed. It is true for both segment, A and B, consistently. Furthermore, the paper apply correspondence analysis to the same data and find almost the same results. The paper answers two main research questions. The first one is that perception about a new product is made mainly from prior experience. And the second one is that AD is effective in changing and enforcing perception. In addition to above, we extend perception change to purchase intention. Purchase intention is high when AD enforces original perception. AD that shows DMB like TV makes worst intention. This paper has limitations and issues to be pursed in near future. Methodologically, current methodology can't provide statistical test on the perceptual change, since classical MDS models, like Proxscal and correspondence analysis are not probability models. So, a new probability MDS model for testing hypothesis about configuration needs to be developed. Next, advertising message needs to be developed more rigorously from theoretical and managerial perspective. Also experimental procedure could be improved for more realistic data collection. For example, web-based experiment and real product stimuli and multimedia presentation could be employed. Or, one can display products together in simulated shop. In addition, demand and social desirability threats of internal validity could influence on the results. In order to handle the threats, results of the model-intended advertising and other "pseudo" advertising could be compared. Furthermore, one can try various level of innovativeness in order to check whether it make any different results (cf. Moon 2006). In addition, if one can create hypothetical product that is really innovative and new for research, it helps to make a vacant impression status and then to study how to form impression in more rigorous way.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.1-23
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• 2013

융합 R&D가 추구해야 할 바람직한 방향은 이종 기술 간의 결합에 의한 맹목적인 신기술 창출이 아니라, 당면한 주요 문제를 해결함으로써 사회적 니즈를 충족시킬 수 있는 기술을 개발하는 것이다. 이와 같은 사회문제 해결형 기술 R&D를 촉진하기 위해서는 우선 우리 사회에서 주요 쟁점이 되고 있는 문제들을 선별해야 한다. 그런데 우선적이고 중요한 사회문제를 분별하기 위해 전문가 설문조사나 여론조사 등 기존의 사회과학 방법론을 사용하는 것은 참여자의 선입견이 개입될 수 있고 비용이 많이 소요된다는 한계를 지닌다. 기존의 사회과학 방법론이 지닌 문제점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 사회적 이슈를 다루고 있는 대용량의 뉴스기사를 수집하고 통계적인 기법을 통하여 사회문제를 나타내는 키워드를 추출하는 시스템의 개발을 제안한다. 2009년부터 최근까지 3년 동안 10개 주요 언론사에서 생산한 약 백 30만 건의 뉴스기사에서 사회문제를 다루는 기사를 식별하고, 한글 형태소 분석, 확률기반의 토픽 모델링을 통해 사회문제 키워드를 추출한다. 또한 키워드만으로는 정확한 사회문제를 파악하기 쉽지 않기 때문에 사회문제와 연관된 키워드와 문장을 찾아서 연결하는 매칭 알고리즘을 제안하다. 마지막으로 사회문제 키워드 비주얼라이제이션 시스템을 통해 시계열에 따른 사회문제 키워드를 일목요연하게 보여줌으로써 사회문제를 쉽게 파악할 수 있도록 하였다. 특히 본 논문에서는 생성확률모델 기반의 새로운 매칭 알고리즘을 제안한다. 대용량 뉴스기사로부터 Latent Dirichlet Allocation(LDA)와 같은 토픽 모델 방법론을 사용하여 자동으로 토픽 클러스터 세트를 추출할 수 있다. 각 토픽 클러스터는 연관성 있는 단어들과 확률값으로 구성된다. 그리고 도메인 전문가는 토픽 클러스터를 분석하여, 각 토픽 클러스터의 레이블을 결정하게 된다. 이를 테면, 토픽 1 = {(실업, 0.4), (해고, 0.3), (회사, 0.3)}에서 토픽 단어들은 실업문제와 관련있으며, 도메인 전문가는 토픽 1을 실업문제로 레이블링 하게 되고, 이러한 토픽 레이블은 사회문제 키워드로 정의한다. 그러나 이와 같이 자동으로 생성된 사회문제 키워드를 분석하여 현재 우리 사회에서 어떤 문제가 발생하고 있고, 시급히 해결해야 될 문제가 무엇인지를 파악하기란 쉽지 않다. 따라서 제안된 매칭 알고리즘을 사용하여 사회문제 키워드를 요약(summarization)하는 방법론을 제시한다. 우선, 각 뉴스기사를 문단(paragraph) 단위로 세그먼트 하여 뉴스기사 대신에 문단 세트(A set of paragraphs)를 가지게 된다. 매칭 알고리즘은 각 토픽 클러스터에 대한 각 문단의 확률값을 측정하게된다. 이때 토픽 클러스터의 단어들과 확률값을 이용하여 토픽과 문단이 얼마나 연관성이 있는지를 계산하게 된다. 이러한 과정을 통해 각 토픽은 가장 연관성이 있는 문단들을 매칭할 수 있게 된다. 이러한 매칭 프로세스를 통해 사회문제 키워드와 연관된 문단들을 검토함으로써 실제 우리 사회에서 해당 사회문제 키워드와 관련해서 구체적으로 어떤 사건과 이슈가 발생하는 지를 쉽게 파악할 수 있게 된다. 또한 매칭 프로세스와 더불어 사회문제 키워드 가시화를 통해 사회문제 수요를 파악하려는 전문가들은 웹 브라우저를 통해 편리하게 특정 시간에 발생한 사회문제가 무엇이며, 구체적인 내용은 무엇인지를 파악할 수 있으며, 시간 순서에 따른 사회이슈의 변동 추이와 그 원인을 알 수 있게 된다. 개발된 시스템을 통해 최근 3년 동안 국내에서 발생했던 다양한 사회문제들을 파악하였고 개발된 알고리즘에 대한 평가를 수행하였다(본 논문에서 제안한 프로토타입 시스템은 http://dslab.snu.ac.kr/demo.html에서 이용 가능함. 단, 구글크롬, IE8.0 이상 웹 브라우저 사용 권장).