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데이터 분석을 통한 UX 방법론 연구 고객 세그먼트 분류를 통한 페르소나 도출을 중심으로 (UX Methodology Study by Data Analysis Focusing on deriving persona through customer segment classification)

  • 이슬이;박도형
    • 지능정보연구
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    • 제27권1호
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    • pp.151-176
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    • 2021
  • 정보기술 산업이 발전됨에 따라 다양한 종류의 데이터가 생겨나고 있고 이를 가공하여 산업에 활용하는 것이 필수인 시대가 되었다. 온 오프라인 상에서 수집된 다양한 디지털 데이터를 분석하여 활용하는것은 산업 내의 고객에게 적합한 경험을 제공하기 위해서 꼭 필요한 과정이다. 새로운 비즈니스, 제품, 서비스를 창출하기 위해서는다방면에서 수집된 고객 데이터를 활용하여잠재고객의 니즈를 깊게 파악하고 행동패턴을 분석하여 숨겨진 욕망의 신호를 잡아내는것이 필수이다. 그러나 효과적인 서비스 개발을 위해서 병행해서 진행되어야 할 데이터 분석, UX 방법론을 활용한 연구는 각각 따로 진행되고 있고 산업 내의 활용 예시가 부족한 것이 사실이다. 본 연구에서는 데이터 분석 방법과 UX 방법론을 응용하여 하나의 프로세스를 제작하였다. 행복을 주제로 진행된 설문조사에서 추출된 고객 데이터를 활용하여 고객의 특성을 파악하기 위한 데이터 분석을 진행하였다. 요인, 회귀분석을 실시하여 행복 데이터 설문의 요인 간의 연관 관계를 확인하였다. 그 다음 연관 관계를 군집을 분류하고 가장 최적의 군집 수를 추출하여분류하였다. 이러한 결과를 바탕으로 교차분석을 진행하여 군집 별로 인구통계학적 특성을 확인하였다. 세그먼트를 분류하기 전 서비스 정의를 하기 위하여 뉴스 기사 및 SNS 문장들을 바탕으로 텍스트 마이닝을 통해 주요 키워드를 바탕으로 아이디어를 도출하였고 이중에 가장 타당한 서비스를 선택하였다. 이러한 결과를 바탕으로 세그먼트및 목표 고객을 선정한 후 세그먼트의 특성대로 대상자를 선정하여 인터뷰를진행하였다. 그 후 특성 및 프로파일정보를 활용하여 페르소나를 제작하여고객의 행동과 최종 목표를 서술하였다. 일반적인페르소나와 데이터를 활용한 페르소나를 비교하여 각각의 특성을 비교 분석하였다. 본 연구를 통해 도출된 프로세스는 다변화되는 서비스의 변화 상황에서 적절한 타겟 고객의 정의 및 정확한 분류 체계로 나뉘어진 고객군을파악 할 수 있는 방법을 제시 한 것에 의의가 있다.

정보이용자의 식품영양정보 이용 실태와 만족도 (A survey on the utilization practice and satisfaction of users of food and nutrition information)

  • 김인혜;박민서;배현주
    • Journal of Nutrition and Health
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    • 제54권4호
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    • pp.398-411
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    • 2021
  • PC나 스마트폰을 활용한 정보 검색비율이 높은 20-30대 성인 남녀를 대상으로 식품영양정보 이용 실태와 만족도를 조사하여 맞춤형 식품영양정보 콘텐츠 개발을 위한 기초자료를 제공하고자 설문조사를 실시한 결과, 조사대상자 총 570명 중 남자가 45.4%, 여자가 54.6%였고, 20대가 66.3%, 30대가 33.7%였으며, 직장인이 52.3%, 학생이 41.6%, 무직이 6.1%였고, 기혼이 16.1%, 미혼이 83.9%였으며, 1인 가구가 전체의 41.4%, 가족과 함께 동거하는 경우가 58.6%였다. 매체별로 하루 평균 3시간이상 이용하는 경우는 TV가 14.2%, PC가 26.0%, 스마트폰이 63.7%였다. 식품영양정보의 검색빈도는 일주일 1회 이상이 30.9%, 일주일 1회 미만이 36.8%, 검색하지 않는 경우가 32.3%였다. 정보를 실생활에 적용한 경험이 있는 경우는 전체의 70.0%였고, 정보를 타인과 공유한다는 응답은 전체의 54.7%였으며 공유방법 (복수응답)은 구두 전달이 69.6%, SNS 이용이 64.4%였다. 정보검색 비율은 맛집 정보 (64.8%), 다이어트 (57.5%), 음식조리법 (55.7%), 식품성분 및 효능 (35.2%), 건강기능식품 (31.1%) 순으로 높았다. 식품영양정보에 대한 전체적인 만족도는 평균 3.33점/5점이었고 전체적인 만족도는 '내용 설명이 충분하고 이해하기 쉬움' (3.43점), '제목과 내용이 일치' (3.35점), '참신하고 새로운 정보 제공' (3.22점)순으로 평가점수가 높았고, '수요자와의 의사소통 가능' (2,73점) 항목이 평가점수가 가장 낮았다. 정보이용 만족도 평가점수는 정보검색을 하는 그룹 (p < 0.001), 검색한 정보를 실생활에 이용하는 그룹 (p < 0.001)과 정보를 타인에게 전달하는 그룹 (p < 0.001)에서 유의적으로 높았다. 정보이용자의 만족도 향상을 위해서는 정보이용자의 특성에 맞는 맞춤형 정보 제공이 필요하며 이를 위해서는 대상별 정보 요구도 조사와 만족도 평가가 지속적으로 수행될 필요가 있다고 판단된다.

사용 후 핵연료 처분장 내 가스의 발생 기작 및 거동 특성 고찰 (Review for Mechanisms of Gas Generation and Properties of Gas Migration in SNF (Spent Nuclear Fuel) Repository Site)

  • 김단우;전소영;김선옥;왕수균;이민희
    • 자원환경지질
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    • 제56권2호
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    • pp.167-183
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    • 2023
  • 사용 후 핵연료(SNF: spent nuclear fuel) 지하 처분장에서 발생된 가스는 처분장 내에서 자체로 이동성이 클 뿐 아니라, 처분장 내 방사성핵종 거동에도 영향을 줄 수 있다. 지하 처분장 방벽 내에서 가스-핵종 발생 및 거동 기작에 대한 연구와 가스 거동이 처분장의 안전성에 미치는 영향에 대한 연구가 처분장 건설 이전에 충분히 수행되어져야 함에도 불구하고, 처분장 다중 방벽내 가스-핵종 거동에 대한 연구는 국내는 물론 국외에서 조차 매우 초보적인 단계이다. 본 연구에서는 지하 SNF 처분장 내 가스 발생과 거동 특성과 관련된 국내외 선행연구 결과들을 고찰하여, 가스 발생/거동 기작을 처분장의 수리지질학적 진화과정에 따라 분류하여 설명하였다. 처분장 내 가스 발생을 크게 SNF의 핵분열에 의한 방사성 가스 생성, SNF 저장 용기의 부식에 의한 가스 발생, 지하수의 산화-환원 반응에 의한 가스 생성, 미생물 활동과 천연 방벽 내 지화학적 반응에 의한 가스 생성 등 총 5가지 유형으로 구분하여 정리하였다. 처분장 다중 방벽 내 가스 거동과 관련된 선행연구 자료들을 정리하여, 방벽 내 가스 거동 시나리오를 다공성 매체에서 일어나는 거동 형태에 따라, 총 4가지 형태(① visco-capillary 흐름을 포함하는 공극 내 자유상 가스 이동, ② 공극 수 내 용존상 기체로서 이류 및 확산 이동, ③ 체적팽창에 의한 거동(dilatant pathway), ④ 가압파쇄에 의한 인장 절리 흐름 등)로 구분하여 제시하였다. 본 연구를 통해 고찰한 SNF 처분장의 다중 방벽 시스템 내 가스 발생 기작과 거동 특성자료들은, 향 후 지하 SNF 처분장 내 가스-핵종 거동관련 다양한 실험 및 모델링 연구를 계획하고, 국내 건설할 처분장의 안전성을 가스 거동관점에서 평가하는데 유용하게 사용될 것으로 기대한다.

네이버 뉴스 댓글을 이용한 산업 분야별 담론의 감성에 기반한 주제 트렌드 및 여론의 변화와 주가 흐름의 연관성 분석 (Analyzing Topic Trends and the Relationship between Changes in Public Opinion and Stock Price based on Sentiment of Discourse in Different Industry Fields using Comments of Naver News)

  • 오찬희;김규리;주영준
    • 정보관리학회지
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    • 제39권1호
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    • pp.257-280
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    • 2022
  • 본 연구에서는 대한민국 정부가 지정한 국가전략기술 사업인 반도체, 이차전지, 바이오 산업에 대한 여론을 파악하고 여론의 변화와 주가 흐름의 연관성을 분석하기 위해 각 산업별 대표 기업에 대한 기사의 댓글을 분석하였다. 반도체 산업에서 '삼성전자', 'SK하이닉스', 이차전지 산업에서 '삼성SDI', 'LG화학', 바이오 산업에서 '삼성바이오로직스', '셀트리온'을 선정하여 이를 제목에 포함하고 있는 2020년 1월 1일부터 2020년 12월 31일까지 발행된 네이버 뉴스 기사의 댓글 47,452개를 수집하고 분석하였다. 먼저, 해당 댓글을 긍정, 중립, 부정의 감성으로 나누고 각 감성 그룹에서의 시간의 흐름에 따른 댓글의 동적인 주제를 분석하여 각 산업별 여론의 트렌드를 파악하였다. 분석 결과 반도체 산업 분야의 경우 투자, 코로나19관련 이슈, 삼성전자라는 대기업에 대한 신뢰, 정부 정책 변화로 인한 타격에 대한 언급이 주제 토픽으로 나타났다. 이차전지 산업체의 경우 투자, 배터리, 기업 이슈에 대한 언급이 주제 토픽으로 나타났다. 바이오 산업체의 경우 투자, 코로나19 관련 이슈 및 기업 이슈에 대한 언급이 주제 토픽으로 나타났다. 다음으로, 댓글의 감성이 실제 주가와 연관성이 있는지를 알아보고자 각 대표 기업 별 주가의 변화와 댓글의 감성 점수 변화를 시각적 분석기법을 이용하여 비교 분석하였다. 분석 결과, 댓글의 감성 점수와 주가의 변화 흐름이 매우 유사하게 나타남을 통해 여론의 감성 점수 변화와 주가의 흐름에는 연관성이 있음을 확인하였다. 본 연구는 주가와의 연관성이 높은 뉴스 기사 댓글을 분석했다는 점, 수집 시기를 코로나19로 선정하여 코로나19라는 특수한 상황에서의 여론 트렌드 변화를 파악했다는 점, 국가전략기술제도에 속하는 산업 기업에 대한 여론을 분석하여 정부기관의 관련 정책 제정에 객관적인 근거를 제공하였다는 점에서 의의를 지닌다.

대한민국 국민의 세대별 국내여행 방식 및 만족도 영향요인 (A Comparative Study of Domestic Travel Patterns and Determinant Factors Affecting Satisfaction by Generations)

  • 이미숙;박윤주
    • 경영정보학연구
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    • 제22권2호
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    • pp.137-166
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    • 2020
  • 대한민국 국민의 해외여행 비율은 매년 증가 추세인데 반해, 국내여행 비율은 수년간 답보 상태에 있다. 이에, 정부에서는 다양한 국내 관광 활성화 정책을 시행하고 있으나, 이를 통한 국내관광 증진 효과는 제한적이다. 국내관광을 활성화시키기 위해서는, 여행자들별로 선호하는 여행 방식에 차이가 있음을 이해하고, 이에 맞춤화된 여행 서비스를 제공할 필요가 있다. 본 연구는 대한민국 국민들의 세대별 여행 방식의 특징을 분석한 후, 각 세대별로 맞춤화된 여행 서비스를 구성하기 위한 시사점을 도출하였다. '세대'란 같은 시대에 살면서, 비슷한 생애주기에 유사한 내/외부의 경험을 하기 때문에(김기연 등, 2003), 다른 세대와는 구별되는, 그 세대만의 관광 방식이 있을 수 있다. 본 연구는 여행상품 구성의 관점에서 세대 간 차이를 살펴보았다. 즉, 여행 상품 구성 및 마케팅에 필요한 요소인, 여행정보 수집 방식 및 출처, 사전 예약 상품의 종류, 패키지 이용 여부, 여행 시기/기간 및 장소, 여행시 주요활동 그리고, 여행만족도에 영향을 미치는 요인 등에 대한 세대 간 차이를 파악하고 시사점을 도출하였다. 본 연구에는 한국 문화체육관광연구원에서 수집한 2017년 국민 여행 실태조사 데이터 16,713건이 활용되었으며, 데이터는 패널들의 세대에 따라서, 밀레니얼(19세~34세), X세대(35세~54세), 베이비부머(55세~64세), 시니어(65세 이상) 등으로 구분하여 사용하였다. 본 연구결과, 전 세대 모두 자연경관이 수려하고, 문화유산이 풍부하며, 숙박 시설이 쾌적할 때, 여행만족도가 유의미하게 향상되었다. 또한, 전체 패키지보다는 숙박, 차량 대여 등 개별 상품을 쉽게 구매할 수 있도록 하고, 맛집 탐방 상품을 제공하는 것도 유효할 수 있을 것이다. 각 세대별로는, 밀레니얼은 여름철 성수기에 인기 방문지를 중심으로 체험 상품을 구성하는 것이 좋으며, 이들을 위한 관광 안내 시설을 잘 마련할 필요가 있겠다. 또한, 포털사이트와 소셜네트워크 서비스를 통한 마케팅도 밀레니얼 세대에게 효과적일 것으로 보인다. X세대는 자가용으로 여행하기 좋은 지역에, 자녀와 함께 할 수 있는 체험형 여행상품이 유효할 것으로 보인다. 이들에게는 교통만족도가 중요하며, 여름철 성수기에 인기 관광지로 여행을 많이 간다는 특징은 밀레니얼 세대와 유사하다. 베이비부머와 시니어 세대의 경우, 자연 감상 및 휴식, 쇼핑 등을 포함한 여행 상품을 구성하는 것이 좋을 것으로 보이며, 인터넷을 통한 마케팅보다는 구전 효과를 이용하는 것이 유효하겠다. 특히 시니어 세대의 경우, 봄가을을 중심으로, 당일 여행 패키지 상품을 구성하는 것도 효과적일 것으로 보인다. 이러한 세대별 여행 특성을 고려하여 맞춤화된 관광상품을 구성한다면, 궁극적으로 국내관광산업을 활성화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

드러밍 운동이 과체중 여성의 자율신경계에 미치는 영향 (Effects of drumming exercise on the autonomic nervous system in overweight women)

  • 권정인;이재훈;조준용;오유성
    • 한국응용과학기술학회지
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    • 제41권2호
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    • pp.219-232
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    • 2024
  • 이 연구는 성인 여성을 대상으로 체질량지수와 드러밍 운동이 자율신경계에 미치는 영향을 규명하는데 목적이 있다. 30-50대의 성인 여성10명을 체질량지수가 정상인 집단(Low BMI, LBMI <23kg/m2)과 과체중 이상인 집단(High BMI, HBMI>23kg/m2)으로 나누어 드러밍 운동을 실시하였다. 드러밍 운동은 1회 50분, 주 3회, 8주간 실시하였으며, 운동 전후 신체조성과 심박변이도를 측정하였다. 심박변이도는 선형분석인 시간 영역 분석과 주파수 영역 분석을 통해 SDNN(Standard Deviation of NN interval), RMSSD(Root Mean Square of the Successive Differences), HF(High Frequency), LF(Low Frequency), TP(Total Power)를 측정하였다. 비선형분석인 푸앵카레 플롯(Poincaré plot)을 통해 SD1(Standard Deviation of the distance of each point from the y = x axis), SD2(Standard Deviation of each point from the y = x + average R-R interval), SD2/SD1을 측정하였다. 자율신경계 지수로 부교감신경계지수(Parasympathetic Nervous System Index; PNS Index)와 교감신경계지수(Sympathetic Nervous System; SNS Index)를 측정하였다. 연구 결과, 운동 전 심박변이도에서 HBMI 집단과 LBMI 집단 간에는 유의한 차이가 나타나지 않았다. 그러나, 8주간의 드러밍 운동 후에는 HBMI 집단이 LBMI 집단에 비해 체중(p=0.034), 체질량지수(p=0.044), 체지방량(p=0.032), 허리둘레(p=0.013)에서 유의한 상호작용 효과가 나타났다. 심박변이도에서 HBMI 집단은 LBMI 집단에 비해 선형 분석에서 RMSSD(p=0.018)와 TP(p=0.033), 비선형분석에서는 SD1(p=0.018), 자율신경계지수에서는 PNS Index(p=0.040)가 유의하게 증가하였다. RMSSD, SD1 및 PNS Index는 부교감신경계의 활동을 나타내는 지표이다. 결론적으로 8주간의 드러밍 운동이 과체중 이상 여성의 자율신경계 중 부교감신경계의 개선에 긍정적인 효과를 미치는 것으로 확인되었다.

텍스트마이닝을 통한 최고경영자 대상 이러닝 콘텐츠 트렌드 분석 (Text Mining-Based Emerging Trend Analysis for e-Learning Contents Targeting for CEO)

  • 김경훈;채명신;이병태
    • 경영정보학연구
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    • 제19권2호
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    • pp.1-19
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    • 2017
  • 본 연구는 텍스트마이닝 기법 중 토픽 분석을 활용하여 관련 업계 국내 1위 S사(社)의 최고경영자 대상 온라인 교육 콘텐츠 강의 중심으로 원문 스크립트를 분석했다. 지난 5년간(2011~2015)년 서비스된 총 4,824개 콘텐츠를 바탕으로 핵심 키워드를 추출한 다음 주제별 22가지 토픽으로 분류한 후 동향 분석을 수행했다. 이를 통해 최근 콘텐츠 비중이 급증하고 있는 토픽 주제를 확인할 수 있었다. 다음으로 토픽 분석을 통해 분류한 토픽 및 카테고리를 바탕으로 회원 평가 요인을 적용해 카테고리 및 각 토픽별 지적 관심도를 체계화 할 수 있었다. 경영·경제 분야에서는 마케팅전략, 인사/조직, 커뮤니케이션 분야 등이 높은 관심도와 만족도를 나타냈다. 인문 분야에서는 철학, 전쟁사, 역사(서양) 라이프스타일에서는 마음건강 분야가 관심도와 만족도 둘 다 높은 것으로 나타났다. 이와 함께 교육용 콘텐츠가 시대 변화에 민감하게 반응할지라도 회원의 관심과 만족도 제고에는 실패할 수 있다는 사실을 확인할 수 있었다. 최근 콘텐츠 비중은 급증했지만 평균 이하의 만족도를 기록한 IT기술 토픽이 대표적 사례라 할 수 있다. 이를 통해 최고경영자 대상 콘텐츠 제작 시 단순히 기술적 측면의 정보전달에서 끝나는 것이 아닌 기술 적용을 통한 가치혁신에 대한 깊이 있는 시사점을 도출하거나 풍부한 영상 자료를 바탕으로 다양한 볼거리를 제공하는 등 양적인 측면과 함께 질적인 측면을 고려해야 한다는 교훈을 얻을 수 있었다. 본 연구는 포털 사이트 혹은 SNS 자료가 아닌 국내 가장 영향력 있는 이러닝 기업 데이터를 토대로 분석을 진행했기에 보다 심도 있고 실용적인 결과를 도출했다. 또한 이러닝 관련 연구 분야에서 지금까지는 드물었지만 기술의 발달로 점점 연구 조사 방법론으로 기대가 높아진 텍스트마이닝 방법에 대하여 그 적용 가능성을 성공적으로 탐색해 보았다. 기존에는 콘텐츠 운영 현황 분석 시 콘텐츠 프로그램명에 입각, 표면적인 방식으로 분류할 수밖에 없는 한계가 존재했다면 텍스트마이닝 방법론을 활용하면 비정형 데이터 콘텐츠 스크립트를 바탕으로 분석하여 내용을 바탕으로 한 보다 심도 있는 콘텐츠 분류 및 주제 분류를 이끌어 낼 수 있다. 이를 바탕으로 연도에 따른 주제별 콘텐츠 서비스 현황을 도식화한다면 현재 부족한 분야와 필요한 분야에 대한 보다 심도 있는 고찰이 가능하다. 본 연구는 다양한 텍스트마이닝 기법 중에서 이러닝의 상황에서 효과적으로 연구하기 위한 새로운 방법론을 제시했으며 향후 최고경영자 교육 관련 분야별 지적 관심도에 대한 분석에 도움이 될 것으로 기대된다.

한국관광 실태조사 빅 데이터 분석을 통한 관광산업 활성화 방안 연구 (A Study on the Revitalization of Tourism Industry through Big Data Analysis)

  • 이정미;류미나;임규건
    • 지능정보연구
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    • 제24권2호
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    • pp.149-169
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    • 2018
  • 본 연구에서는 한국문화관광연구원에서 조사된 "2013년~2015년 외래 관광객 실태조사"의 약 36,000개 데이터에 대한 빅 데이터 분석을 통해 관광산업 활성화 방안을 도출해 보고자 한다. 이를 위해서 외래 관광객들의 '전반적 만족도', '재방문 의사', '추천의사' 변수에 가장 많은 영향을 끼치는 요인을 분석하고 해당 요인들의 각각에 대한 영향력에 대해 파악 하였다. 본 연구에서는 SPSS IBM Modeler 16.0의 의사결정나무(C5.0, CART, CHAID, QUEST), 인공신경망, 로지스틱 회귀분석의 데이터마이닝 기법을 이용하여 종속변수에 가장 큰 영향을 미치는 상위 변수 7개씩을 각각 도출하였고, 추가적으로 각 독립변수들의 영향력을 심도 있게 파악하기 위하여 R프로그래밍을 활용하여 SPSS IBM Modeler 16.0을 통해 도출된 각 독립변수들의 영향력을 파악하였다. 데이터 분석 결과 '전반적 만족도'에 가장 영향을 미치는 상위 변수 7개는 관광지매력도, 음식만족도, 숙박만족도, 교통수단만족도, 안내서비스만족도, 방문관광지수, 국가로 나타났으며 가장 큰 영향력을 미친 변수는 음식만족도와 관광지매력도로 분석되었다. '재방문 의사'에 가장 영향을 미치는 상위 변수 7개로는 국가, 여행 동기, 활동, 음식만족도, 제일 좋았던 활동, 관광안내서비스만족도, 관광지매력도로 나타났으며 그중 가장 큰 영향력을 미친 변수는 음식만족도와 여행 동기로 분석되었다. 마지막으로 '추천의사'에 영향을 미치는 상위 변수 7개로는 국가, 관광지매력도, 방문관광지수, 음식만족도, 활동, 관광안내서비스만족도, 비용으로 나타났으며 가장 큰 영향력을 미친 변수는 국가, 관광지매력도, 음식만족도로 분석되었다. 따라서 세 변수에 공통적으로 영향을 끼치는 요인은 음식만족도, 관광지매력도로 분석되었으며 해당 요인들이 공통적으로 한국여행에 대한 전반적 만족도와 재방문 의사, 추천의사에 미치는 영향이 크다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 외래 관광객들의 한국관광에 대한 활성화 방안을 "외래 관광객 실태조사" 빅 데이터 분석을 통해 규명함으로써 한국 관광 데이터 분석의 활용과 관광 정책 수립의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대되며 향후 기업 및 국가차원에서 한국 관광발전에 기여할 수 있는 활성화 방안을 마련하는 자료로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.

사회적 네트워크 구조특성과 제품구전의 확산: 사회문화적 접근 (Structural Properties of Social Network and Diffusion of Product WOM: A Sociocultural Approach)

  • 윤성준;한희은
    • 한국유통학회지:유통연구
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    • 제16권1호
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    • pp.141-177
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    • 2011
  • 기존의 확산관련 연구들은 대부분이 구전 커뮤니케이션의 효용성에 치중하여 개인단위의 변수를 사용하는 경향이 많았다 (Iacobucci 1996; Midgley 외 1992). 반면 구전의 선행 변수로써 네트워크의 구조적 특성을 소비자의 집단문화적 성향에 기초하여 조사한 연구는 찾아보기 어렵다. 본 연구는 이같은 연구배경 하에서 네트워크의 구조적 특성과 소비자의 구전간의 관계를 연관시켜 비교문화적으로 접근하려고 하였다. 본 연구에서 추구하는 주요 목적은 한국과 중국 소비자를 대상으로 사회적 네트워크 형태에 따른 구전효과를 규명하려는 것이며, 네트워크와 구전 효과와의 관계에 영향을 미치는 조절변수로써 문화적 가치관의 역할을 검증하려고 하였다. 구체적인 연구목적은 다음과 같다. 첫째, 사회적 네트워크 관련 이론들을 바탕으로 한국과 중국 소비자들을 대상으로 네트워크의 구조적 특성들 (예: 유대강도, 중심성, 범위)이 구전의 효과 (구전 의향 및 구전 정보의 질)에 어떠한 영향을 미치는지를 규명한다. 둘째, 사회적 네트워크 특성이 구전효과에 미치는 영향에 있어서 문화적 가치 (불확실성 회피 성향, 개인주의성향)가 조절 역할을 하는지를 규명한다. 셋째, 사회적 네트워크 특성과 구전효과의 선행변수로써 소비자 개인의 혁신 성향의 역할을 규명한다. 분석 결과, 한국과 중국 소비자들은 공통적으로 네트워크 유대강도와 중심성은 구전의향에 유의한 영향을 보였으나 네트워크 범위는 두집단 모두 유의하게 나타나지 않았다. 반면, 한, 중 소비자 공통적으로 불확실성회피 성향은 네트워크범위와 상호작용을 함으로써 구전의향에 조절역할을 하는 것으로 나타났다. 마지막으로 소비자의 혁신성향은 한중 두 소비자 집단에서 공통적으로 네트워크 특성 (중심성)과 구전효과(구전정보의 질) 에 유의하게 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 한중 양국의 네트워크 특성을 비교한 결과 한국이 중국보다 유대강도, 중심성, 범위에서 모두 유의하게 더 높은 점수를 보였으며, 불확실성회피 성향 또한 한국 소비자가 중국보다 유의하게 높은 것으로 나타났다.

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CNN-LSTM 조합모델을 이용한 영화리뷰 감성분석 (Sentiment Analysis of Movie Review Using Integrated CNN-LSTM Mode)

  • 박호연;김경재
    • 지능정보연구
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    • 제25권4호
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    • pp.141-154
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    • 2019
  • 인터넷 기술과 소셜 미디어의 빠른 성장으로 인하여, 구조화되지 않은 문서 표현도 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있게 마이닝 기술이 발전되었다. 그 중 감성분석은 제품이나 서비스에 내재된 사용자의 감성을 탐지할 수 있는 분석방법이기 때문에 지난 몇 년 동안 많은 관심을 받아왔다. 감성분석에서는 주로 텍스트 데이터를 이용하여 사람들의 감성을 사전 정의된 긍정 및 부정의 범주를 할당하여 분석하며, 이때 사전 정의된 레이블을 이용하기 때문에 다양한 방향으로 연구가 진행되고 있다. 초기의 감성분석 연구에서는 쇼핑몰 상품의 리뷰 중심으로 진행되었지만, 최근에는 블로그, 뉴스기사, 날씨 예보, 영화 리뷰, SNS, 주식시장의 동향 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 많은 선행연구들이 진행되어 왔으나 대부분 전통적인 단일 기계학습기법에 의존한 감성분류를 시도하였기에 분류 정확도 면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 전통적인 기계학습기법 대신 대용량 데이터의 처리에 우수한 성능을 보이는 딥러닝 기법과 딥러닝 중 CNN과 LSTM의 조합모델을 이용하여 감성분석의 분류 정확도를 개선하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 영화 리뷰 데이터셋인 IMDB의 리뷰 데이터 셋을 이용하여, 감성분석의 극성분석을 긍정 및 부정으로 범주를 분류하고, 딥러닝과 제안하는 조합모델을 활용하여 극성분석의 예측 정확도를 개선하는 것을 목적으로 한다. 이 과정에서 여러 매개 변수가 존재하기 때문에 그 수치와 정밀도의 관계에 대해 고찰하여 최적의 조합을 찾아 정확도 등 감성분석의 성능 개선을 시도한다. 연구 결과, 딥러닝 기반의 분류 모형이 좋은 분류성과를 보였으며, 특히 본 연구에서 제안하는 CNN-LSTM 조합모델의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.