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국내 소비자의 기능성화장품 구매행태 및 선복화 활용 기능성화장품 상품화를 위한 연구 (consumers' purchasing behavior of functional cosmetics and Inula based functional cosmetics merchandising research)

  • 한도경;이현준;이은희;백현동;신동규;박대섭;황혜선;홍완수
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제17권8호
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    • pp.236-250
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    • 2016
  • 본 연구는 수도권에 거주하는 일반 소비자를 대상으로 기능성화장품 구매행태를 파악하여 선복화 활용 주름 미백개선 신제품 개발 시 경쟁력 확보를 위한 기초자료로 활용하고자 하였다. 연구결과, 소비자는 주름개선 기능성화장품의 종류 중 세럼을 주로 선호했으며, 1~3개월에 한 번 구매하는 비율이 높았다. 용량은 10~30 ml 미만을 주로 선호했고, 구매비용은 3~5만원 미만을 주로 지출하였다. 미백개선 기능성화장품 역시 세럼을 선호했고, 용량은 30~50 ml 미만을 선호했으며, 구매비용은 3~5만원 미만을 주로 지출하였다. 기능성화장품 형태는 단품을 선호했고 선호도가 높은 주요 구매 장소는 '화장품전문점' 이었고, 선호도가 높은 주요 정보원은 '가족 친구 지인의 추천 및 경험담', 'TV 광고' 등 이었다. 선복화 활용 기능성화장품 세럼 개발시 구매의도 4개 항목 모두 제품 비용이 5만원 이상으로 나타났으며, 가격 지불의사에서도 현재 가격에서 추가로 10~30%까지 지불 할 수 있는 것으로 나타났다. 따라서 화장품 관련 기업 및 산업체는 기능성화장품 관련 신제품 개발 시 소비자의 구매시 요구도를 적용하는 방안과 신제품 판매 활성화를 위해 질 높은 서비스를 제공하는 전문화된 장소 확보 및 직접체험, 다양한 대중매체 활용 SNS 블로그를 통한 구전 효과를 높이고, 천연미백 및 주름개선, 보습효과 등이 검증된 선복화를 활용한 제품을 개발하면 건강과 미용에 관심이 많은 소비자들에게 충분히 어필(appeal)할 수 있을 것으로 사료되었다.

대형 유통업체 윤리적 리더십의 선행변수에 관한 연구 : 할인점과 공급업체 간 관계를 중심으로 (A Study on Antecedents of Ethical Leadership of Power Retailers, : Focusing on the Relationship between Discount Stores and Their Suppliers)

  • 김상덕
    • 한국유통학회지:유통연구
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    • 제17권3호
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    • pp.59-92
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    • 2012
  • 본 연구는 최근 인사조직 분야에서 집중적인 조명을 받고 있는 윤리적 리더십을 유통경로 연구에 적용함으로써, 그 동안 그 중요성에 비해 덜 조명되었던 유통경로 내 조직 간 리더십에 대한 이해를 증진시키고자 한다. 특히, 본 연구는 비교적 최근 밝혀지기 시작한 윤리적 리더십의 선행변수에 초점을 맞춤으로 유통경로의 구성원 간 관계에서 윤리적 리더십이 형성되기 위해서는 어떻게 해야 하는 지를 규명하고자 한다. 이를 위해 본 연구는 조직의 성격특성과 관계유지전략이라는 두 가지 이론적 차원의 변수들과 실무자들과의 심층면접을 통해 중요하게 언급된 공급업체 관리활동 변수들을 실증하였다. 국내 6대 할인점에 상품을 공급하는 공급업체 295개 사의 납품 담당자를 대상으로 설문조사를 실시하였고, PLS(Partial Least Square) 구조모형 분석을 통해 분석한 결과, 대형 할인점의 조직특성 중 양심이, 관계유지 전략 중 개방전략, 갈등관리전략, 사회망전략이, 공급업체 관리활동 중 교육훈련과 공정한 보상이 대형 할인점의 윤리적 리더십을 강화하는 것으로 나타났다. 반면, 대형 할인점의 정서적 불안정은 윤리적 리더십을 약화시켰고, 친절성과 보장전략, 조직간 커뮤니케이션은 윤리적 리더십에 유의적인 영향을 미치지 않았다.

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텍스트 마이닝과 인자분석에 의한 도시경관이미지 연구 - 롯데월드타워를 대상으로 - (Urban Landscape Image Study by Text Mining and Factor Analysis - Focused on Lotte World Tower -)

  • 우경숙;서주환
    • 한국조경학회지
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    • 제45권4호
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    • pp.104-117
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    • 2017
  • 본 연구는 텍스트 마이닝 기법과 인자분석를 활용하여 경관이미지 분석의 결과를 비교?분석하고, 텍스트 마이닝 기법이 경관이미지 연구에서 활용 가능성이 있는지 확인하고자 하였다. 롯데월드타워의 경관이미지는 텍스트 마이닝 분석 결과, 형용사 '새로운', '변화적인', '특이한', '신기한', '인상적인', '개성적인' 등이 도출되었으며, 롯데월드타워의 경관이미지가 변화하는 과정을 살펴보면, 사람들의 활동적인 요소(구경, 나들이, 프로젝트, 야경 등)와 미디어매체(신문, 블로그 등), 기후(날씨, 계절) 등이 경관이미지를 변화시키는 변동요인으로 도출되었다. 인자분석 결과, 롯데월드타워의 경관이미지에 영향을 미치는 요인은 상징성, 심미성, 조형성 순으로 나타났다. 형태적 특징인 식별성은 규모성, 가시성의 특징을 가지고 있는데, 통계적으로 유의하지 않았다. 오히려 독특성, 특별성 등의 특징을 갖고 있는 상징성과 주변 환경과의 특성과의 조화성, 아름다움의 특징을 갖고 있는 심미성 등 심리적인 요인이 경관이미지에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 두 가지 연구방법에서 공통적으로 도출된 결과는 건축물의 장소나 위치 등 형태적 물리적인 특성보다 도시를 대표하고 상징할 수 있는 요소 등 심리적인 특성이 경관이미지에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 텍스트 마이닝 기법은 사람들이 대상을 보고 느낀 이미지에 해당되는 명사 형용사를 파악할 수 있고, 도출된 키워드 간의 관계를 확인함으로써 경관이미지 형성 과정과 더 나아가 도시의 이미지까지 파악이 가능하므로, 조경분야에서 경관연구의 한계를 보완하기 위한 방안으로 적합한 것으로 사료된다. 본 연구는 조경의 연구 분야인 경관분석에서 빅데이터가 활용될 수 있는 가능성을 실제 실행을 통하여 확인하였다는 점에서 의의가 있으며, 추후 빅데이터 기반의 정보를 파악 분석하여 경관 연구 영역의 확대에 기여하기를 바란다.

사전과 말뭉치를 이용한 한국어 단어 중의성 해소 (Korean Word Sense Disambiguation using Dictionary and Corpus)

  • 정한조;박병화
    • 지능정보연구
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    • 제21권1호
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    • pp.1-13
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    • 2015
  • 빅데이터 및 오피니언 마이닝 분야가 대두됨에 따라 정보 검색/추출, 특히 비정형 데이터에서의 정보 검색/추출 기술의 중요성이 나날이 부각되어지고 있다. 또한 정보 검색 분야에서는 이용자의 의도에 맞는 결과를 제공할 수 있는 검색엔진의 성능향상을 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 이러한 정보 검색/추출 분야에서 자연어처리 기술은 비정형 데이터 분석/처리 분야에서 중요한 기술이고, 자연어처리에 있어서 하나의 단어가 여러개의 모호한 의미를 가질 수 있는 단어 중의성 문제는 자연어처리의 성능을 향상시키기 위해 우선적으로 해결해야하는 문제점들의 하나이다. 본 연구는 단어 중의성 해소 방법에 사용될 수 있는 말뭉치를 많은 시간과 노력이 요구되는 수동적인 방법이 아닌, 사전들의 예제를 활용하여 자동적으로 생성할 수 있는 방법을 소개한다. 즉, 기존의 수동적인 방법으로 의미 태깅된 세종말뭉치에 표준국어대사전의 예제를 자동적으로 태깅하여 결합한 말뭉치를 사용한 단어 중의성 해소 방법을 소개한다. 표준국어대사전에서 단어 중의성 해소의 주요 대상인 전체 명사 (265,655개) 중에 중의성 해소의 대상이 되는 중의어 (29,868개)의 각 센스 (93,522개)와 연관된 속담, 용례 문장 (56,914개)들을 결합 말뭉치에 추가하였다. 품사 및 센스가 같이 태깅된 세종말뭉치의 약 79만개의 문장과 표준국어대사전의 약 5.7만개의 문장을 각각 또는 병합하여 교차검증을 사용하여 실험을 진행하였다. 실험 결과는 결합 말뭉치를 사용하였을 때 정확도와 재현율에 있어서 향상된 결과가 발견되었다. 본 연구의 결과는 인터넷 검색엔진 등의 검색결과의 성능향상과 오피니언 마이닝, 텍스트 마이닝과 관련한 자연어 분석/처리에 있어서 문장의 내용을 보다 명확히 파악하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대되어진다.

뉴스기사를 이용한 소비자의 경기심리지수 생성 (Construction of Consumer Confidence index based on Sentiment analysis using News articles)

  • 송민채;신경식
    • 지능정보연구
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    • 제23권3호
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    • pp.1-27
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    • 2017
  • 경제주체들의 경기상황에 대한 판단 및 전망은 경기변동에 영향을 미치므로 경기심리지수와 거시경제지표들 간에는 밀접한 관련성을 나타내는 것으로 알려져 있다. 경기선행지표로 국내에서 많이 사용되는 경기심리지수에는 소비자동향조사, 기업경기조사, 경제심리지수가 있다. 그러나 설문조사를 통해 생성된 지수는 자료의 성격상 속보성이 떨어지는 문제가 있다. 본 연구에서는 이러한 정형데이터의 한계를 보완할 수 있도록 비정형데이터에서 정보를 추출해 경기심리지수를 생성하고, 경제분석에서의 활용 가능성을 검토하였다. 민간소비와 관련된 실물지표에는 소매판매업지수와 서비스업생산지수를 사용하였고, 고용지표에는 고용률과 실업률을, 가격지표에는 소비자물가상승률과 가계의 대출금리를 사용하여 지표들 간의 추이 분석 및 시차구조 파악을 위한 교차상관분석을 수행하였다. 마지막으로 이들 지표들에 대한 예측 가능성을 점검하였다. 분석결과, 다른 지표들의 선행지수로 많이 사용되는 소비자심리지수와 비교해 선택 지표들과 높은 상관관계를 보이며, 1~2개월 선행한 것으로 나타났다. 예측력 또한 향상되어 텍스트데이터에서 생성한 소비자 경기심리지수의 유용성이 확인되었다. 온라인에서 생성되는 뉴스기사나 소셜 SNS 등의 텍스트 데이터는 속보성이 뛰어나고, 커버리지가 넓어 특정 경제적 이슈가 발생할 경우 이것이 경제에 미치는 영향을 빠르게 파악할 수 있다는 점에서 경기판단지표로써의 잠재적 가능성이 클 것으로 보인다. 경제분석에서 비정형데이터를 활용한 국내연구는 초기 단계지만 데이터의 유용성이 확인되면 그 활용도가 크게 높아질 것으로 기대한다.

주제 균형 지능형 텍스트 요약 기법 (Subject-Balanced Intelligent Text Summarization Scheme)

  • 윤여일;고은정;김남규
    • 지능정보연구
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    • 제25권2호
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    • pp.141-166
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    • 2019
  • 최근 다양한 매체를 통해 생성되는 방대한 양의 텍스트 데이터를 효율적으로 관리 및 활용하기 위한 방안으로써 문서 요약에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 최근에는 기계 학습 및 인공 지능을 활용하여 객관적이고 효율적으로 요약문을 도출하기 위한 다양한 자동 요약 기법이(Automatic Summarization) 고안되고 있다. 하지만 현재까지 제안된 대부분의 텍스트 자동 요약 기법들은 원문에서 나타난 내용의 분포에 따라 요약문의 내용이 구성되는 방식을 따르며, 이와 같은 방식은 비중이 낮은 주제(Subject), 즉 원문 내에서 언급 빈도가 낮은 주제에 대한 내용이 요약문에 포함되기 어렵다는 한계를 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 저빈도 주제의 누락을 최소화하는 문서 자동 요약 기법을 제안한다. 구체적으로 본 연구에서는 (i) 원문에 포함된 다양한 주제를 식별하고 주제별 대표 용어를 선정한 뒤 워드 임베딩을 통해 주제별 용어 사전을 생성하고, (ii) 원문의 각 문장이 다양한 주제에 대응되는 정도를 파악하고, (iii) 문장을 주제별로 분할한 후 각 주제에 해당하는 문장들의 유사도를 계산한 뒤, (iv) 요약문 내 내용의 중복을 최소화하면서도 원문의 다양한 내용을 최대한 포함할 수 있는 자동적인 문서 요약 기법을 제시한다. 제안 방법론의 평가를 위해 TripAdvisor의 리뷰 50,000건으로부터 용어 사전을 구축하고, 리뷰 23,087건에 대한 요약 실험을 수행한 뒤 기존의 단순 빈도 기반의 요약문과 주제별 분포의 비교를 진행하였다. 실험 결과 제안 방법론에 따른 문서 자동 요약을 통해 원문 내각 주제의 균형을 유지하는 요약문을 도출할 수 있음을 확인하였다.

우유 Packaging 색채 마케팅전략 (Color Marketing Strategy of Milk Packaging)

  • 김경화;나지영
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제12권1호
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    • pp.197-210
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    • 2012
  • 본 논문에서는 소비자들이 우유 제품을 구매시 Packaging 디자인 요소가 어떠한 영향을 미치는 가를 파악하기 위해 수도권 지역에 거주하고 있는 성인남녀 중 유제품을 구입한 경험이 있는 소비자 120명을 연구대상으로 선정하였다. 수집된 자료의 통계처리는 SPSS 12.0 for Windows 통계 패키지 프로그램을 이용하여 빈도분석과 평균과 표준편차의 기술통계량을 이용하여 산출하였다. 또한, 우유패키지 디자인을 선정하기 위해 2010년 한국리서치 소비자 정성 조사 보고서 자료와 예비조사를 토대로 출시되고 있는 전체 일반우유 패키지 디자인 중 가장 선호하는 3가지 제품과 가장 비선호하는 3가지 제품을 선정하였다. 아울러, 초코와 딸기 우유 중 가장 선호하는 우유 3가지를 선정하여 연구대상으로 선정하였다. 분석결과는 첫째, 소비자들의 우유제품 구매시 가장 고려하는 사항은 가격으로 나타났고, 둘째, 소비자들의 시중 우유패키지 디자인에 대한 평가는 우유제품의 포장 디자인에서 중요한 사항으로는 색채가 3.81점으로 가장 높게 조사되었다. 셋째, 각 제품별 우유 패키지 디자인에 대한 평가를 분석한 결과, 우유 제품 패키지 디자인은 복잡하지 않은 것으로 평가되었다. 또한, 전체 9개의 제품을 평가한 결과 1번 우유(남양: 맛있는 우유)가 다른 8개의 우유에 비하여 매우 높은 평가를 보였고, 이는 우유제품의 선택에 있어 색채패키지 디자인이 중요한 역할을 하는 것으로 풀이된다. 따라서 본 연구에서는 색채마케팅 전략을 다음과 같이 설정하였다. 첫째, 패키지 디지인의 특성을 강조할 수 있도록 심미적 호감, 정보전달, 생태계 보호, 홍보 강화 등의 기능역할을 강화, 둘째, 색채가 부여하는 심리적 내지 생리적 효용, 커뮤니케이션 매체로서 시각전달에 사용하는 효용 이외에 상품의 이미지를 전달할 수 있는 색채마케팅 전략을 구축, 셋째, 기업 이미지 통합을 위한 색채마케팅 전략을 구축하고, 마지막으로 기업과 제품 스타일에 적합한 색채를 구성해야 하며, 기업색채를 활용한 디자인마케팅을 도입해야 한다.

단일 카테고리 문서의 다중 카테고리 자동확장 방법론 (A Methodology for Automatic Multi-Categorization of Single-Categorized Documents)

  • 홍진성;김남규;이상원
    • 지능정보연구
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    • 제20권3호
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    • pp.77-92
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    • 2014
  • 텍스트에 대한 사용자의 접근성을 향상시키기 위해, 이들 문서는 정해진 기준에 따라 카테고리로 분류되어 제공되고 있다. 과거에는 카테고리 분류 작업이 수작업으로 수행되었지만, 문서 작성자에게 분류를 맡기는 경우 분류 정확성을 보장할 수 없고 관리자가 모든 분류를 담당하는 경우 많은 시간과 비용이 소요된다는 어려움이 있었다. 이러한 한계를 극복하기 위해 카테고리를 자동으로 식별할 수 있는 문서 분류 기법에 대한 연구가 활발하게 수행되었다. 하지만 대부분의 문서 분류 기법은 각 문서가 하나의 카테고리에만 속하는 경우를 가정하고 있기 때문에, 하나의 문서가 다양한 주제를 갖는 실제 상황과 부합하지 않는다는 한계를 갖는다. 이를 보완하기 위해 최근 문서의 다중 카테고리 식별을 위한 연구가 일부 수행되었으나, 이들 연구는 대부분 이미 다중 카테고리가 부여되어 있는 문서에 대한 학습을 통해 분류 규칙을 생성하므로 단일 카테고리만 부여되어 있는 기존 문서의 다중 카테고리 식별에는 적용할 수 없다는 제약을 갖는다. 따라서 본 연구에서는 이러한 제약을 극복하기 위해, 카테고리, 토픽, 문서간 관계 분석을 통해 단일 카테고리를 갖는 문서로부터 추가 주제를 발굴하여 이를 다중 카테고리로 자동 확장시킬 수 있는 방법론을 제안하였다. 실험 결과 원 카테고리가 식별된 총 24,000건의 문서 중 23,089건에 대해 카테고리를 확장시킬 수 있었다. 또한 정확도 분석에서 카테고리의 특성에 따라 카테고리 분류 정확도가 상이하게 나타나는 현상을 발견하였다. 본 연구는 단일 카테고리로 분류된 문서에 대해 다중 카테고리를 추가로 식별하여 부여함으로써, 규칙 학습 과정에서 다중 카테고리가 부여된 문서를 필요로 하는 기존 다중 카테고리 문서 분류 알고리즘의 활용성을 매우 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.

부동산 정책 관련 트위터 게시물 분석을 통한 대중 여론 이해 (Understanding Public Opinion by Analyzing Twitter Posts Related to Real Estate Policy)

  • 김규리;오찬희;주영준
    • 한국문헌정보학회지
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    • 제56권3호
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    • pp.47-72
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    • 2022
  • 본 연구는 시간의 흐름에 따른 부동산 정책의 주제 동향과 부동산 정책에 대한 대중의 감성 여론을 파악하고자 하였다. 부동산 정책 관련 키워드('부동산정책', '부동산대책')를 이용하여 2008년 2월 25일부터 2021년 8월 31일까지 13년 6개월 동안 작성된 총 91,740개의 트위터 게시물을 수집하였다. 데이터를 전처리하고 공급, 부동산세, 금리, 인구 분산으로 범주화 하여 총 18,925개의 게시물에 대하여 감성 분석과 다이나믹 토픽 모델 분석을 진행하였다. 범주별 키워드는 공급 범주(임대주택, 그린벨트, 신혼부부, 무주택자, 공급, 재건축, 분양), 부동산세 범주(종부세, 취득세, 보유세, 다주택자, 투기), 금리 범주(금리), 인구 분산 범주(세종, 신도시)와 같다. 감성 분석 결과, 한 명이 평균 하나 또는 두 개의 긍정 의견을 게시한 걸로 확인되었고, 부정, 중립 의견의 경우, 한 명이 두 개 또는 세 개의 게시물을 게시한 걸로 확인되었다. 또한 일부 대중들은 부동산 정책에 일관된 감정을 가지고 있지 않고 긍정, 부정, 중립의 의견을 모두 표현하는 것을 유추할 수 있었다. 다이나믹 토픽 모델링 결과, 부동산 투기 세력, 불로소득 주제에 대한 부정적인 반응이 꾸준히 파악되었으며, 긍정적인 주제로는 주택 공급 확대와 무주택자들의 부동산 구입 혜택에 대한 기대감을 확인할 수 있었다. 본 연구는 기존 선행연구들이 특정 부동산 정책의 변화와 평가에 초점을 맞춰 분석한 것과는 달리, 소셜미디어 플랫폼 중 하나인 트위터에서 게시물을 수집하고 감성 분석, 다이나믹 토픽 모델링 분석을 활용하여 부동산 정책 평가자인 대중의 감성과 여론을 알아보고 시간의 흐름에 따른 부동산 정책에 관한 잠재적 주제와 동향을 파악했다는 것에 학술적 의의가 있다. 또한, 본 연구를 통해 부동산 정책에 대한 대중의 여론에 기반한 새로운 정책 제정에 도움을 주려고 한다.

카테고리 중립 단어 활용을 통한 주가 예측 방안: 텍스트 마이닝 활용 (Stock Price Prediction by Utilizing Category Neutral Terms: Text Mining Approach)

  • 이민식;이홍주
    • 지능정보연구
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    • 제23권2호
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    • pp.123-138
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    • 2017
  • 주식 시장은 거래자들의 기업과 시황에 대한 기대가 반영되어 움직이기에, 다양한 원천의 텍스트 데이터 분석을 통해 주가 움직임을 예측하려는 연구들이 진행되어 왔다. 주가의 움직임을 예측하는 것이기에 단순히 주가의 등락 뿐만이 아니라, 뉴스 기사나 소셜 미디어의 반응에 따라 거래를 하고 이에 따른 수익률을 분석하는 연구들이 진행되어 왔다. 주가의 움직임을 예측하는 연구들도 다른 분야의 텍스트 마이닝 접근 방안과 동일하게 단어-문서 매트릭스를 구성하여 분류 알고리즘에 적용하여 왔다. 문서에 많은 단어들이 포함되어 있기 때문에 모든 단어를 가지고 단어-문서 매트릭스를 만드는 것보다는 단어가 문서를 범주로 분류할 때 기여도가 높은 단어들을 선정하여야 한다. 단어의 빈도를 고려하여 너무 적은 등장 빈도나 중요도를 보이는 단어는 제거하게 된다. 단어가 문서를 정확하게 분류하는 데 기여하는 정도를 측정하여 기여도에 따라 사용할 단어를 선정하기도 한다. 단어-문서 매트릭스를 구성하는 기본적인 방안인 분석의 대상이 되는 모든 문서를 수집하여 분류에 영향력을 미치는 단어를 선정하여 사용하는 것이었다. 본 연구에서는 개별 종목에 대한 문서를 분석하여 종목별 등락에 모두 포함되는 단어를 중립 단어로 선정한다. 선정된 중립 단어 주변에 등장하는 단어들을 추출하여 단어-문서 매트릭스 생성에 활용한다. 중립 단어 자체는 주가 움직임과 연관관계가 적고, 중립 단어의 주변 단어가 주가 상승에 더 영향을 미칠 것이라는 생각에서 출발한다. 생성된 단어-문서 매트릭스를 가지고 주가의 등락 여부를 분류하는 알고리즘에 적용하게 된다. 본 연구에서는 종목 별로 중립 단어를 1차 선정하고, 선정된 단어 중에서 다른 종목에도 많이 포함되는 단어는 추가적으로 제외하는 방안을 활용하였다. 온라인 뉴스 포털을 통해 시가 총액 상위 10개 종목에 대한 4개월 간의 뉴스 기사를 수집하였다. 3개월간의 뉴스 기사를 학습 데이터로 분류 모형을 수립하였으며, 남은 1개월간의 뉴스 기사를 모형에 적용하여 다음 날의 주가 움직임을 예측하였다. 본 연구에서 제안하는 중립 단어 활용 알고리즘이 희소성에 기반한 단어 선정 방안에 비해 우수한 분류 성과를 보였다.