• 동의생리병리학회지
• /
• 제17권1호
• /
• pp.1-24
• /
• 2003

This study was done to compile 104 experimental theses which are related to the antitumor and immuno-activating therapies between February 1990 through February 2002. Master's and doctoral theses were dassified by schools, degrees, materials, effects, experimental methods of antitumor and immunoactivity, and results. The following results were obtained from this study : 1. Classifying the theses by the school, 34.6% were presented by Daejeon University, 29.8% by Kyung-hee University and 11.5% by Won-kwang University. Of all theses, 51.0% were aimed for the doctoral degree and 43.3% were for the master's degree. All of three universities have their own cancer centers. 2. Classifying the theses by herb materials, complex prescription accounted for 60.3%, single herb accounted for 24.8% and herbal acupuncture accounted for 14.2%. Considering the key principles of the traditional medicine, complex prescription was much more thoroughly studied than single herb prescription. The results showed that the complex prescription had both antitumor activity and immuno-activating activity, which might reflects on multi-activation mechanisms by complex components. 3. Classifying the theses by the efficacy of herbs examined, in single herb, invigorating spleen and supplementing was 35.5%, expelling toxin and cooling was 29.0%, activating blood flow and removing blood stasis was 12.9%. In herbal acupuncture, invigorating spleen and supplementing was 52.9%, expelling toxin and cooling was 29.4%. In complex prescription, pathogen-free status was 41.9%, strengthening healthy qi to eliminate pathogen was 35.5%, strengthening healthy qi was 22.6%. It is presumed that the antitumor and immunoactivating therapy based on syndrome differentiation is the best way to develop oriental oncology. 4. Classifying the theses by antitumor experiments, cytotoxic effect was 48.1 %, survival time was 48.1 % and change of tumor size was 42.3%. Survival rate was not necessarily correlated with cytotoxicity. These data reflect the characteristic, wholistic nature of the oriental medicine which is based on BRM (biological response modifier). 5. Classifying the theses by immunoactivating experiments, hemolysin titer was 51.0%, hemagglutinin titer was 46.2% and NK cell's activity was 44.2%. In the future studies, an effort to elucidate specific molecular and cellular mechanisms of cytokine production in the body would be crucial. 6. Classifying the theses according to the data in terms of antitumor activity, 50% was evaluated good, 24.0% was excellent, and 15.5% have no effect. In an evaluation of immuno-activating activity, 35.9% was excellent and 18.0% showed a little effect. The index point, as described here, may helps to use experimental data for clinical trials. Changes in index points by varying dosage implicate the importance of oriental medical theory for prescription. 7. In 167 materials, IIP (immunoactivating index point, mean : 3.12±0.07) was significantly higher than AIP(antitumor index point, mean : 2.83±0.07). These data demonstrate that the effect of herb medicine on tumor activity depends more on immunoactivating activity than antitumor activity. This further implies that the development of herbal antitumor drugs must be preceded by the mechanistic understanding of immunoactivating effect. 8. After medline-searching tumor and herb-related articles from NCBI web site, we conclude that most of the studies are primarily focused on biomolecular mechanisms and/or pathways. Henceforth, we need to define the biomolecular mechanisms and/or pathways affected by herbs or complicated prescriptions. 9. Therefore, the most important point of oriental medical oncology is to conned between experimental results and clinical trials. For the public application of herbal therapy to cancer, it is critical to present the data to mass media. 10. To develop the relationship of experimental results and clinical trials, university's cancer clinic must have a long-range plan related to the university laboratories and, at the same time, a regular consortium for this relationship is imperative. 11. After all these efforts, a new type herbal medicine for cancer therapy which is to take care of the long-term administering and safety problem must be developed. Then, it would be expected that anti-tumor herbal acupuncture can improve clinical symptoms and quality of life (QOL) for cancer patients. 12. Finally, oriental medical cancer center must be constructed in NCC (National Cancer Center) or government agency for the development of oriental medical oncology which has international competitive power.

• Clinical and Experimental Pediatrics
• /
• 제48권7호
• /
• pp.779-788
• /
• 2005

목 적 : Echinacea는 면역증강제로 이미 사용되고 있는 재래 식물로서 최근에 Echinacea의 추출물로 단구를 중심으로 면역세포들에 의한 면역증강효과에 대한 연구가 이루어지고 있다. 본 연구는 단구와 수지상세포에서 Echinacea에 의해 유전자의 발현이 증가되는 면역관련 유전자들을 cDNA microarray chip을 사용하여 선별하고 이들을 토대로 Echinacea의 면역증강 효과에 대한 연구를 할 때 기초 자료가 되고자 하였다. 방 법 : 실험 1과 2는 3명의 공여자의 말초혈 단구로 실험하였는데 실험 1은 단구에 최종 농도가 $50{\mu}g/mL$ 되게 Echinacea를 첨가하여 1일간 배양하였고, 실험 2는 실험 1의 대조군으로서 Echinacea를 첨가하지 않고 배양하였다. 실험 3과 4는 2명의 공여자의 단구로 실험하였는데 실험 3은 GM-CSF와 IL-4를 첨가하여 5일간 배양시켜 수지상세포로 분화시킨 뒤 Echinacea를 첨가하여 1일간 더 배양시켰고, 실험 4는 실험 3의 대조군으로서 수지상세포로 분화시킨 뒤 Echinacea를 첨가하지 않고 1 일간 더 배양하였다. Echinacea에 의한 단구와 수지상세포의 유전자발현 효과를 알아보기 위해서 cDNA microarray chip을 이용하여 대조군에 대한 실험군의 각 유전자의 발현비를 구하였다. Echinacea를 첨가하지 않은 단구(실험 2의 단구)에 대한 Echinacea를 첨가한 단구(실험 1의 단구)의 각 유전자들의 발현 비를 구하였고, Echinacea를 첨가하지 않은 수지상세포(실험 4의 수지상세포)에 대한 Echinacea를 첨가한 수지상세포(실험 3의 수지상세포)의 각 유전자들의 발현비를 구하였다. 여기서 실험 1과 2에서는 세 공여자의 단구에서 나온 유전자 발현비의 결과를, 실험 3과 4에서는 두 공여자의 수지상세포에서 나온 유전자 발현비의 결과를 평균하여 그 발현비가 2.5 이상 되는 것을 의미있게 발현된 유전자로 보았다. 결 과 : Echinacea를 첨가하지 않은 단구를 대조군으로 하여 Echinacea를 첨가한 단구의 유전자 발현비가 2.5 이상으로 증가한 것들 중 면역과 관계된 유전자들은 17개였다. Echinacea를 첨가하지 않은 수지상세포를 대조군으로 하여 Echinacea를 첨가한 수지상세포의 유전자 발현비가 2.5 이상으로 증가한 것들 중 면역과 관계된 유전자들은 24개였고, 실험에 사용한 수지상세포들은 모두 미성숙 수지상세포의 특징적인 표면항원들을 가지고 있음을 유세포 분석으로 확인하였다. Echinacea가 단구와 수지상세포 둘 다에서 의미있게 유전자발현비가 증가된 것들이 7개 있었는데, 이들은 CD44, IFI 30, MRC 1, CCR 7, CLK 2, syntenin, cytochrome C oxidase subunit VIII 등의 유전자들이었다. 특히 발현비가 3.5 이상으로 높은 유전자들을 그 발현비 순으로 나열하면 단구에서는 IFI 30, CLK 2, syntenin, superoxide dismutase 2 등 4개의 유전자들이 있었고, 수지상세포에서는 somatomedin A, methyl-CpG binding domain protein 3, IFI 30, small inducible cytokine subfamily A(Cys-Cys), member 22, ubiquitin-conjugating enzyme E2L 6, hexosaminidase B, nuclear factor of kappa light polypeptide gene enhancer in B-cells inhibitor epsilon, CCR 7 등 8개의 유전자들이 있었다. 결 론 : 본 연구는 Echinacea가 $CD14^+$ 단구 및 수지상세포에서 발현을 증가시키는 면역관련 유전자들을 cDNA microarray chip을 이용하여 검색하였고, 향후 이 유전자들을 기초로 정량적이고 기능적으로 분석할 수 있는 토대를 마련하였다.

• Journal of Ginseng Research
• /
• 제24권1호
• /
• pp.8-17
• /
• 2000

스테로이드 호르몬의 일종인 에스트로젠은 생식기능에 영향을 미치는 것 외에 학습 및 기억과 관련된 기능에도 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 최근, 에스트로젠은 기억과 관련된 뇌세포 신 경망의 발달과 뇌 기능 장애를 방지할 수 있다는 부분에서 상당한 관심의 대상이되고 있다. 그러나 에스트로젠 대체 치료가 폐경기의 많은 여성들에게 도움을 주기도 하지만 여러 부작용을 유발하는 것으로도 알려져 있다 인삼 역시도 스테로이드 특성을 보이며 에스트로젠과 유사한 화학구조를 가지는 여러 성분을 가지고 있다. 본 실험의 목적은 첫째로 공간 기억력을 측정하기에 여러 장점을 가지고 있으면서 다른 어떠한 행동학적 실험보다 학습과 기억의 동물 모텔로 잘 알려진 방법인 Morris water maze를 이용하여 에스트로젠의 효과를 확인하고, 두 번째는 인삼이 학습과 기억에서 에스트로젠과 같은 효과를 나타낼 수 있는지를 확인하는 것이다. 본 실험은 인위적으로 난소를 제거한 쥐에 17$\beta$-estradiol(100~250 $\mu\textrm{g}$/ml), panaxadiol(PD), panaxatriol(PT) sapo-nins(15~100 $\mu\textrm{g}$/ml)을 sesame oil에 녹인 capsule을 implant했다. 첫 번째 실험에서 난소를 제거한 쥐에 에스트로젠을 투입했을때 학습과 기억의 효과를 확인했다. 두 번째 실험에서는 난소를 제거한 쥐에 3가지 다른 농도에서의 PD, PT를 투입했을 때 학습과 기억에 대한 에스트로젠의 효과와 비교해 보았다. 2주 동안의implant 후 water maze 실험결과 세 그룹 모두 난소를 제거한 그룹보다 기억력이 향상되었다 이러한 결과를 토대로 에스트로젠이 학습과 기억에 영향을 준다는 것을 확인할 수 있었고 PD, PT 또한 학습과 기억에 관련된 행동에서 에스트로젠과 같은 효과를 나타낼 수 있다는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 동물모델에서의 연구를 통하여 인삼이 에스트로젠 장기결핍치료에서 나타나는 여러 호르몬 부작용을 극복할 수 있는 에스트로젠 대체물질로 개발되어 기억력 저하를 수반하는 Alzheimer's disease 및 여러 퇴행성 중추신경 질환의 치료제로 대체의학의 natural compound이용에 그 기초 기전을 제공할 수 있으리라 여긴다.

• 지능정보연구
• /
• 제20권1호
• /
• pp.133-148
• /
• 2014

최근 다양한 정보채널들의 등장으로 인해 빅데이터에 대한 관심이 높아지고 있다. 이와 같은 현상의 가장 큰 원인은, 스마트기기의 사용이 활성화 됨에 따라 사용자가 생성하는 텍스트, 사진, 동영상과 같은 비정형 데이터의 양이 크게 증가하고 있는 것에서 찾을 수 있다. 특히 비정형 데이터 중에서도 텍스트 데이터의 경우, 사용자들의 의견 및 다양한 정보를 명확하게 표현하고 있다는 특징이 있다. 따라서 이러한 텍스트에 대한 분석을 통해 새로운 가치를 창출하고자 하는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 텍스트 분석을 위해 필요한 기술은 대표적으로 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝이 있다. 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝은 모두 텍스트 데이터를 입력 데이터로 사용할 뿐 아니라 파싱, 필터링 등 자연어 처리기술을 사용한다는 측면에서 많은 공통점을 갖고 있다. 특히 문서의 분류 및 예측에 있어서 목적 변수가 긍정 또는 부정의 감성을 나타내는 경우에는, 전통적 텍스트 마이닝, 또는 감성사전 기반의 오피니언 마이닝의 두 가지 방법론에 의해 오피니언 분류를 수행할 수 있다. 따라서 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝의 특징을 구분하는 가장 명확한 기준은 입력 데이터의 형태, 분석의 목적, 분석의 결과물이 아닌 감성사전의 사용 여부라고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 오피니언 분류라는 동일한 목적에 대해 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝을 각각 사용하여 예측 모델을 수립하는 과정을 비교하고, 결과로 도출된 모델의 예측 정확도를 비교하였다. 오피니언 분류 실험을 위해 영화 리뷰 2,000건에 대한 실험을 수행하였으며, 실험 결과 오피니언 마이닝을 통해 수립된 모델이 텍스트 마이닝 모델에 비해 전체 구간의 예측 정확도 평균이 높게 나타나고, 예측의 확실성이 강한 문서일수록 예측 정확성이 높게 나타나는 일관적인 성향을 나타내는 등 더욱 바람직한 특성을 보였다.

• 지능정보연구
• /
• 제16권3호
• /
• pp.99-120
• /
• 2010

최근 고객들의 비대면 접점 서비스 이용도가 높아짐에 따라, 비대면 채널은 다양한 데이터의 분석을 통해 고객 만족도를 향상시킬 수 있는 유용한 창구로 인식되고 있다. 이러한 비대면 채널의 대표적 영역으로 콜센터를 들 수 있으며, 콜센터 운영에서 고객 만족도에 가장 큰 영향을 미치는 요소는 상담 인력의 규모인 것으로 알려져 있다. 즉, 일정수준 이상의 고객 만족도를 유지하기 위해서는 충분한 상담 인력을 확보하는 것이 관건이지만, 불필요하게 많은 인력을 확보하는 것은 인건비 측면에서 비용의 낭비를 초래할 수 있다. 따라서 부족하지도 않고 넘치지도 않을 정도의 적정 인력을 산출하는 능력은 콜센터 운영의 핵심 경쟁력으로 인식되고 있으며, 최근 콜센터에서는 적정 인력의 규모를 예측하기 위해 WFM(Work Force Management) 업무 전담 부서를 설치하고 콜량을 정확하게 예측하기 위한 노력을 기울이고 있다. 콜량 예측을 위해 현업에서 주로 사용되는 방법은 담당자의 직관에 의존하는 방법으로, 일정기간의 콜량 평균을 담당자가 주관적 판단에 의해 보정함으로써 이루어진다. 하지만 이러한 방식은 담당자의 주관적 성향에 크게 좌우된다는 한계를 갖고 있어서, 최근에는 다양한 예측 모형을 시스템화한 WFMS(Workforce Management System) 패키지가 널리 활용되고 있다. 하지만 이 시스템은 초기 도입 시 매우 고가의 구축비용이 발생하며, 신규 요인 발굴 시 이를 즉각적으로 시스템에 반영하기 어렵다는 한계점을 갖고 있다. 이를 극복하기 위해 본 연구에서는 데이터 마이닝의 대화식 의사결정나무 기법을 이용함으로써, 객관적이면서도 업무 배경 지식을 충분히 활용할 수 있는 예측 모형을 수립하고자 한다. 또한, 본 연구에서 수립한 모형의 정확성 평가를 위해, 국내 최대 규모의 한 자동차 보험사 콜센터의 4년 8개월 간의 실 데이터를 사용한 실험을 수행하고 그 결과를 제시하였다. 실험에서는 기존의 WFMS와 본 연구에서 제안하는 두 가지 모형인 대화식 의사결정나무 기반의 예측 모형, 일반 의사결정나무 기반의 예측 모형의 세 가지 모형에 대해, 다양한 오차 허용범위 하에서의 사고콜 및 고장콜에 대한 예측 적중률을 평가하였다.

• 과학교육연구지
• /
• 제42권3호
• /
• pp.371-389
• /
• 2018

본 연구는 주제 선정부터 결론 도출까지 학생 주도적으로 이루어지는 과학 탐구가 포함된 학생 연구 활동에서 학생과 교사들이 공통적으로 '주제 선정 단계'를 특히 어려워한다는 점에 주목하여 일반계 고등학교에서 '주제 선정 단계'를 중심으로 한 과학과제 연구 수업 실천 매뉴얼을 개발하고자 하였다. 선행연구 및 문헌들을 통해 이론적 기조가 되는 내용들을 추출하고, 추출된 내용이 실제 수업에서 구현될 수 있도록 실천적 지식에 근거하여 4단계 16차시 분량의 수업 매뉴얼을 개발하였다. 각 단계는 <오리엔테이션>, <소논문 리뷰 & 발표>, <다양한 정보원에서 과학 연구주제 찾기>, <최종 과학 연구주제 작성>으로 구성되어 있으며, 특히 3단계 '다양한 정보원에서 과학 연구주제 찾기'에서 영상, 신문기사, 과학잡지, 전통지식, 속담, 일상생활, 교과서 실험 속 연구주제 찾기의 세부 수업 활동을 통해 과학적 의문을 찾고 이를 연구주제로 발전시키도록 한다. 개발된 내용은 경상북도 G시 읍면지역의 일반계 S고등학교 2학년 자연반 학생들에게 적용하였다. 실험반은 개발된 수업 실천 매뉴얼에 따라, 대조반은 기존의 일반적인 과제 연구수업 단계에 따라 수업을 진행하고, 학생들이 작성한 최종 과학 연구주제 작성지, 과학적 문제발견 능력 검사, 과학에 대한 태도 검사, 수업 의견 조사지를 통해 적용된 수업의 결과를 비교 분석하였다. 그 결과 첫째, 실험반에서는 교과서 실험, 속담, 유튜브 영상, 신문 기사, 개인별 WHY NOTE 등 다양한 정보원을 통해 최종 연구주제를 선정했으며, 과학 연구 주제의 조건을 이해하고 연구 제목에 변인을 드러내 표현하였다. 그러나 대조반에서는 일부 학생들이 선정한 연구주제의 연구 범위가 구체적이지 못하거나 학생 수준에서 연구할 수 있는 범위인지를 전혀 고려하지 않고 작성했으며, 학생들에게 자율성을 최대한 많이 부여하다 보니 과제연구 활동의 의미를 제대로 이해하지 못하고 선행 연구물을 그대로 작성해서 제출하는 모둠이 많았다. 둘째, 과학적 문제발견 능력 검사 결과 대조반은14.84점에서 13.40점으로 1.44점 감소했으나(p>.05), 개발된 수업 실천 매뉴얼을 적용한 실험반의 경우 14점에서 25.42점으로 11.42점 증가(p<.05)하며, 하위 영역인 융통성, 정교성, 독창성 모두 점수가 상승함을 보였다. 셋째, 과학에 대한 태도 검사에서도 대조반의 경우 119.38점에서 116.96점으로 사전에 비해 사후 0.42점 감소(p>.05)하였으나, 실험반의 경우 119.80점에서 126.96점으로 10점 증가(p<.05)하는 결과를 보였다. 이와 같은 연구 결과를 토대로 본 연구에서 개발한 '주제 선정 단계' 중심 과제연구수업 실천 매뉴얼은 일반계 고등학교 교사들이 과학과제 연구 수업을 할 때 수업의 안내서 및 지침서로 활용할 수 있으며, 이를 통한 수업은 학생들의 과학적 문제 발견 능력을 향상시키고 과학에 대한 태도를 긍정적인 방향으로 변화시킬 수 있음을 확인하였다.

• 지능정보연구
• /
• 제24권2호
• /
• pp.221-241
• /
• 2018

최근 딥러닝 기술이 주목을 받고 있다. 대중들의 관심을 받았던 국제 이미지 인식 기술 대회(ILSVR)와 알파고(AlphaGo)에서 사용된 딥러닝 기술이 바로 합성곱 신경망(CNN; Convolution Neural Network)이다. 합성곱 신경망은 입력 이미지를 작은 구역으로 나누어 부분적인 특징을 인식하고 이것을 결합하여 전체를 인식하는 특징을 가진다. 이러한 딥러닝 기술이 우리의 생활에 있어 많은 변화를 야기할 것이라는 기대를 주고 있지만 현재까지는 이미지 인식과 자연어 처리 등에 그 성과가 국한되어 있다. 비즈니스 문제에 대한 딥러닝 활용은 아직까지 초기 연구 단계로 향후 마케팅 응답 예측이나 허위 거래 식별, 부도 예측과 같은 전통적 비즈니스 문제들에 대해 보다 깊게 활용되고 그 성능이 입증된다면 딥러닝 기술의 활용 가치가 보다 더 주목받게 될 것으로 기대된다. 이러한 때 비교적 고객 식별이 용이하고 활용 가치가 높은 빅데이터를 보유하고 있는 전자상거래 기업의 사례를 바탕으로 하여 딥러닝 기술의 비즈니스 문제 해결 가능성을 진단해보는 것은 학술적으로 매우 의미 있는 시도라 할 수 있겠다. 이에 본 연구에서는 전자상거래 기업의 고객 행태 예측력을 높이기 위한 방안으로 합성곱 신경망을 활용한 '이종 정보 결합(Heterogeneous Information Integration)의 CNN 모델'을 제시한다. 이는 정형과 비정형 정보를 결합하여 다층 퍼셉트론 구조의 합성곱 신경망에서 학습시키는 모델로서 최적의 성능을 발휘하도록 '이종 정보 결합'과 '비정형 정보의 벡터 전환', 그리고 '다층 퍼셉트론 설계'로 하는 3개의 내부 아키텍처를 정의하고 각 아키텍처 단위로 구성되는 방식에 따른 성능을 평가하여 그 결과를 바탕으로 제안 모델을 확정하고 그 성능을 평가해보고자 한다. 고객 행태 예측을 위한 목표 변수는 전자상거래 기업에서 중요하게 관리하고 있는 재구매 고객, 이탈 고객, 고빈도 구매 고객, 고빈도 반품 고객, 고단가 구매 고객, 고할인 구매 고객 등 모두 6개의 이진 분류 문제로 정의한다. 제안한 모델의 유용성을 검증하기 위해서 국내 특정 전자상거래 기업의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 정형과 비정형 정보를 결합하여 CNN을 활용한 제안 모델이 NBC(Naïve Bayes classification)과 SVM(Support vector machine), 그리고 ANN(Artificial neural network)에 비해서 예측 정확도와 F1 Measure가 높게 평가되었다. 또 NBC, SVM, ANN에서 정형 정보만을 사용할 때 보다 정형과 비정형 정보를 결합하여 입력 변수로 함께 활용한 경우에 예측 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 따라서 실험 결과로부터 비정형 정보의 활용이 고객 행태 예측의 정확도 향상에 기여한다는 점과 CNN 기법의 특징 추출 알고리즘이 VOC에 사용된 단어들의 분포와 위치 정보를 해석하여 문장의 의미를 파악하는데 효과적이라는 점을 실증적으로 확인하였다는데 그 의미가 있다고 할 수 있겠다. 이를 통해서 CNN 기법이 지금까지 소개된 이미지 인식이나 자연어 처리 분야 외에 비즈니스 문제 해결에도 활용 가치가 높다는 점을 확인하였다는데 이 연구의 의의가 있다 하겠다.

• 마케팅과학연구
• /
• 제20권3호
• /
• pp.262-268
• /
• 2010

虚拟社区(virtual community, VC)今年来发展迅速, 越来越多的人参与到虚拟社区中交换信息和分享观点. 虚拟社区是通过计算机布告板和网络进行非面对面的知识和语言交流的一种大众集合体. B2C电子商务网站虚拟社区则是商业性的虚拟社区, 通过培养信任环境来促进消费者在该网站的购买行为. B2CVC通过信息交流, 如推荐, 评论, 买者与卖者评级等, 来建立社会性的氛围. 目前, 虽然学术界已经认识到B2CVC的重要性, 但是关于社区成员的口碑传播行为的研究还不充分. 本研究提出了一个理论模型, 探讨在B2C网站社区中参与度, 满意度, 信任度, 粘度和口碑传播之间的关系. 本研究的目的有三个: 1, 通过整合信念, 态度和行为的测量来实证检验B2C网站社区模型; 2, 更好地理解各因素对口碑传播的影响关系; 3, 更好地理解B2C网站社区黏度在CRM营销中的作用. 研究模型包含以下要素: 1, 社区成员的信念变量, 通过参与度来测量; 2, 社区成员的态度变量, 通过满意度和信任度来测量; 以及3, 社区成员的行为变量, 通过网站黏度和口播传播意愿来测量. 参与度是消费者在虚拟社区的参与动机. 对于社区成员来说, 信息的查找和发布是他们参与到社区的主要目的. 满意度是成员对社区整体评价的重要指标, 反映了成员与社区的交互程度. 虚拟社区的形成与发展依靠成员分享信息和服务的自愿程度. 研究者已经发现信任是促进匿名交互的关键, 因此构建信任被看作是虚拟社区的重要研究课题. 此外, 虚拟社区的成功依靠成员的粘度来提高购买潜力. 社区成员间的观点交流和信息交换代表一种 "写作式" 的口碑传播. 因此口碑传播是推动B2C虚拟社区在互联网上扩散的主要因素之一. 研究模型及假设如图一所示. 本研究通过实证调查中国携程旅游网虚拟社区成员来验证模型. 数据收集过程中共发放243份问卷, 其中有效问卷204份. 通过实证数据验证了参与度, 满意度和信任度影响粘度和口碑传播之间的假设关系. 结构方程模型(SEM)方法用来进行数据分析. 模型的拟合指数结果为χ2/df 是2.76, NFI是 .904, IFI是 .931, CFI是 .930, 以及RMSEA是 .017. 结果表明, 参与度对满意度具有显著的影响(p<0.001, ${\beta}$=0.809). 参与度可以解释满意度的方差比例超过50%, 调整R2为0.654. 参与度对信任度具有显著影响(p<0.001, ${\beta}$=0.751), 解释率为57%, 调整R2为0.563. 此外, 满意度对黏度的影响显著(${\beta}$=0.514), 但是信任度对黏度的影响并不显著(p=0.231, t=1.197). 黏度对口碑传播的影响显著, 且解释率超过80%, 调整R2为 0.846. 总之, 研究结果支持了大部分的研究假设, 但是信任度显著影响粘度的假设没有得到支持. 本研究丰富了电子商务网站虚拟社区的学术研究成果, 深入探讨了在B2C电子商务环境下的用户信念, 态度和行为等因素. 研究成果有助于实践者进行更有针对性的资源开发和市场开拓. 网络营销人员可以针对B2C网站社区来有针对性地制定营销策略, 如对于国际旅游业务, 营销人员可以针对中国的B2C网站社区用户开展营销活动, 如为活跃的用户提供特殊折扣以及为早期参与者提高社区黏度定制营销计划等. 未来的研究应该拓展社区成员行为的研究, 并在不同的行业, 社区和文化背景下开展研究.

• 지능정보연구
• /
• 제23권3호
• /
• pp.1-27
• /
• 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.

• 지능정보연구
• /
• 제26권2호
• /
• pp.27-42
• /
• 2020

인터넷이라는 가상 공간을 활용함으로써 물리적 공간의 제약을 갖는 오프라인 쇼핑의 한계를 넘어선 온라인 쇼핑은 다양한 기호를 가진 소비자를 만족시킬 수 있는 수많은 상품을 진열할 수 있게 되었다. 그러나, 이는 역설적으로 소비자가 구매의사결정 과정에서 너무 많은 대안을 비교 평가해야 하는 어려움을 겪게 함으로써 오히려 상품 선택을 방해하는 원인이 되기도 한다. 이런 부작용을 해소하기 위한 노력으로서, 연관 상품 추천은 수많은 상품을 다루는 온라인 상거래에서 소비자의 구매의사결정 과정 중 정보탐색 및 대안평가에 소요되는 시간과 노력을 줄여주고 이탈을 방지하며 판매자의 매출 증대에 기여할 수 있다. 연관 상품 추천에 사용되는 연관 규칙 마이닝 기법은 통계적 방법을 통해 주문과 같은 거래 데이터로부터 서로 연관성 높은 상품을 효과적으로 발견할 수 있다. 하지만, 이 기법은 거래 건수를 기반으로 하므로, 잠재적으로 판매 가능성이 높을지라도 충분한 거래 건수가 확보되지 못한 상품은 추천 목록에서 누락될 수 있다. 이렇게 추천 시 제외된 상품은 소비자에게 구매될 수 있는 충분한 기회를 확보하지 못할 수 있으며, 또 다시 다른 상품에 비해 상대적으로 낮은 추천 기회를 얻는 악순환을 겪을 수도 있다. 본 연구는 구매의사결정이 결국 상품이 지닌 속성에 대한 사용자의 평가를 기반으로 한다는 점에 착안하여, 추천 시 상품의 속성을 반영하면 소비자가 특정 상품을 선택할 확률을 좀더 정확하게 예측할 수 있다는 점을 추천 시스템에 반영하기 위한 목적으로 수행되었다. 즉, 어떤 상품 페이지를 방문한 소비자는 그 상품이 지닌 속성들에 어느 정도 관심을 보인 것이며 추천 시스템은 이런 속성들을 기반으로 연관성을 지닌 상품을 더 정교하게 찾을 수 있다는 것이다. 상품의 주요 속성의 하나로서, 카테고리는 두 상품 간에 아직 드러나지 않은 잠재적인 연관성을 찾기에 적합한 대상이 될 수 있다고 판단하였다. 본 연구는 연관 상품 추천에 상품 간의 연관성뿐만 아니라 카테고리 간의 연관성을 추가로 반영함으로써 추천의 정확도를 높일 수 있는 예측모형을 개발하였고, 온라인 쇼핑몰로부터 수집된 주문 데이터를 활용하여 이루어진 실험은 기존 모형에 비해 추천 성능이 개선됨을 보였다. 실무적인 관점에서 볼 때, 본 연구는 소비자의 구매 만족도를 향상시키고 판매자의 매출을 증가시키는 데에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.