• 월간 기계설비
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• 통권320호
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• pp.66-69
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• 2017

매년 사업주와 근로자로부터 상담한 내용을 돌아보면 우리 사회 노동시장의 현안이 무엇인지, 인권수준은 어떠한지, 노동행정의 방향이 어떠한지를 확연히 체감하게 된다. 그 중 하나가 육아휴직제도이다. 20년 전만 하더라도 육아휴직은 거의 허용되지 않았다. 결혼 또는 임신하면 퇴직이 관행이던 시절이었다. 관행에도 불구하고 임신한 근로자가 퇴직하지 않으면 출 퇴근이 어려운 지방으로 배치전환하거나, 직무를 변경하고, 담배연기 가득한 방 가운데 여성근로자를 근무시키는 비인간적인 처사도 행해졌다. 2~3년 전만 하더라도 "우리 회사는 육아휴직은 안된대요. 그럴바엔 그만두래요. 아이 맡길 곳도 만만치 않은데 어쩌면 좋아요"라는 여성근로자들의 상담이 한달에도 몇 건씩 쏟아져 나왔었다. 초기 여성노무사가 소수이다 보니 워킹맘들의 노동법률상담을 할 기회가 많았다. 때론 사업주들을 설득하고, 중재하고, 처벌조항을 들어 압박하기도 하면서 육아휴직을 권장했지만 기존의 관행과 문화가 일시에 변화하기는 어려운 일이다. 여성의 경제활동율이 늘어나고 출산율이 줄어들면서 정책적으로 출산 및 육아휴직을 장려하는 정부의 감독행정 강화, 그간 노동계 및 시민사회단체의 노력 등으로 인해 법률에 규정된 육아휴직제도가 비로소 현실적으로 보장되어가고 있음을 목도한다. 이즈음에 육아휴직자의 연차휴가 사용, 퇴직금, 육아휴직급여 등에 대한 문의가 많은데 그만큼 육아휴직자가 늘어났다는 것을 반증하는 결과이다. 따라서 이번호에서는 출산휴가 및 육아휴직자들의 연차휴가 사용과 퇴직금 산정방법, 출산 육아휴직급여에 대해 알아보고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.878-880
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• 2022

COVID-19 상황 속에서도 전 세계 Twitter K-POP 콘텐츠 관련 트윗 양은 78억 건 이상으로 매년 성장세를 보인다. Twitter 내 K-POP 팬들은 아티스트 관련 해시태그를 포함한 트윗을 작성하여 같은 팬덤끼리 실시간으로 정보를 전달하고 생산한다. 이러한 맛집 트윗들은 K-POP 팬들이 Twitter 내에서 신뢰도 있는 맛집 정보를 얻는 용도로 사용된다. 하지만 팬들이 정보를 얻기 위해서는 여러 맛집 해시태그로 검색하고 리트윗 수가 많은 트윗을 직접 찾아야 한다. 기존의 맛집 추천 시스템은 서비스 제공자 중심의 구조를 띤다. 서비스 제공자가 일방적으로 정보를 전달하거나, 사용자 리뷰 갱신 간격이 길다는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 Twitter 내 K-POP 맛집 해시태그가 포함된 트윗을 Twitter API와 Tweepy를 사용하여 크롤링하였다. 수집한 데이터의 좋아요 수와 리트윗 수를 바탕으로 데이터 필터링을 진행하여 bot user와 광고 계정이 제외된 맛집 관련 트윗을 추출한다. 최종적으로는 추출한 트윗의 정보를 마커로 표시하여 웹 사이트를 제작하였다. K-POP 팬들은 맛집 해시태그를 검색하여 일일이 찾을 필요 없이 웹 사이트에 방문하여 맛집 위치를 확인할 수 있다. 웹 사이트 사용자의 위치가 지도상에 표시되어 가까운 맛집을 찾기도 편리하다. 본 논문에서는 맛집의 위치를 서대문구로 한정하여 진행했다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제32권3호
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• pp.133-150
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• 2023

Purpose This study aims to develop classification models using a decision tree algorithm to identify core keywords and rules influencing online consumer review evaluations for the robot vacuum cleaner on Amazon.com. The difference from previous studies is that we analyze core keywords that affect the evaluation results by dividing the subjects that evaluate online consumer reviews into self-evaluation (star ratings) and peer evaluation (helpfulness votes). We investigate whether the core keywords influencing star ratings and helpfulness votes vary across different products and whether there is a similarity in the core keywords related to star ratings or helpfulness votes across all products. Design/methodology/approach We used random under-sampling to balance the dataset. We progressively removed independent variables based on decreasing importance through backwards elimination to evaluate the classification model's performance. As a result, we identified classification models that best predict star ratings and helpfulness votes for each product's online consumer reviews. Findings We have identified that the core keywords influencing self-evaluation and peer evaluation vary across different products, and even for the same model or features, the core keywords are not consistent. Therefore, companies' producers and marketing managers need to analyze the core keywords of each product to highlight the advantages and prepare customized strategies that compensate for the shortcomings.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.1-13
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• 2020

본 연구는 온라인 동영상 플랫폼에 적용되는 추천 알고리듬을 이해하고자 유튜브에서 K-pop 뮤직비디오의 콘텐츠 특성과 재생 시 추천되는 연관 비디오(related video)의 관계를 규명하고 네트워크 분석을 통해 어떤 비디오가 연관 비디오로 추천되는지 살펴보았다. 분석 결과, K-pop 재생 시 비디오의 좋아요 수가 추천 순위에 영향을 주었으며 대부분 같은 채널에 속하거나 동일한 기획사에서 제작한 비디오가 연관 비디오로 추천되었다. 그리고 연관 비디오의 네트워크 분석 결과, K-pop 뮤직비디오의 네트워크가 강하게 형성되어 있으며 연관 비디오의 네트워크 분석에서 BTS의 뮤직비디오가 중심성이 높게 나타났다. 이러한 연구결과는 K-pop간의 네트워크가 강하기 때문에 K-pop을 검색 쿼리로 입력해서 비디오를 시청할 때는 연속적으로 K-pop을 즐길 수 있지만, 반대로 다른 장르의 비디오를 시청할 때는 K-pop이 연관 비디오로 추천되지 못할 수 있음을 의미한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.10-18
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• 2020

본 연구에서는 콘텐츠 산업 중 음악 분야 2차 산업데이터를 활용하여 딥러닝 기법을 이용한 흥행 예측모델 구축 가능성을 살펴보았다. 본 연구를 통해 구축한 딥러닝 예측 모델은 17개 독립변인 -가수 파워, 가수 영향력, 피처링 가수 파워, 피처링 가수 영향력, 참여 가수 수, 참여 가수의 성별, 작사가 역량, 작곡가 역량, 편곡가 역량, 제작사 역량, 유통사 역량, 앨범의 타이틀 여부, 음원 스트리밍 플랫폼 좋아요 수, 음원 스트리밍 플랫폼 코멘트 수, 사전 홍보 기사 수, 티저 영상 조회 수, 초기 흥행성과를 기반으로 음원 흥행성과 -음원이 차트내 상주하는 기간을 예측하는 구조다. 추가적으로 본 연구가 딥러닝 기법을 콘텐츠 분야에 접목시킨 초기단계 연구임을 고려하여, 콘텐츠 흥행예측 선행연구에서 요인 추출을 위해 활용하는 선형회귀분석을 통해 변인 소거 후 구축한 DNN 예측모델과 예측률 비교를 진행하였다.

• 융합정보논문지
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• 제9권11호
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• pp.81-91
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• 2019

대중들의 소통의 창구로 자리매김 하고 있는 소셜 네트워크 서비스(SNS)에 작성된 글은 감성을 많이 포함하고 있다는 특징을 갖고 있다. 그 중 트위터는 공개 Application Programming Interface(API)를 통한 데이터의 수집이 편리하다는 장점을 지니고 있다. 본 논문에서는 트위터 상에 표현된 사용자들의 감성 정보를 통해 사회적 이슈를 분석하고 마케팅 분야 활용 가능성을 제시한다. 이는 국민 또는 소비자의 의견과 반응을 필요로 하는 정부, 기업 등에 도움이 될 수 있다. 본 논문에서는 최근 사회적 이슈에 대한 트위터 텍스트 데이터를 긍정 또는 부정으로 분류하여 질적 분석을 제공하였고, 각 트윗의 좋아요 수, 리트윗 수 등에 대한 상관관계 분석을 통해 양적분석을 제공하였다. 질적 분석의 결과로 국민의 지지를 얻기 위해 관세정책을 홍보하고, 버즈 사용자에게는 기술적 편의를 제공할 것을 제안하였다. 양적 분석의 결과, 트위터 사용자들의 관심을 끌기 위해서는 긍정적인 트윗을 짧고 간단하게 작성해야 함을 밝혔다. 데이터의 수집 기간이 짧고, 단 두 가지의 키워드만을 분석하여 일반화 가능성이 떨어지는 한계를 가져 향후, 보다 긴 기간의 다양한 사회적 이슈를 분석할 예정이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.241-254
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• 2013

본 연구의 목적은 소셜 네트워크 서비스를 협력학습에 활용할 때 학습 과정에 어떠한 영향을 미치는 지를 밝히는데 있었다. 본 연구의 대상은 소셜 네트워크 서비스 유형에 따라 1) 카카오톡 2) 페이스북, 3) 카카오톡과 페이스북 동시 활용, 그리고 4) 소셜 네트워크 서비스를 활용하지 않은 집단으로 구분하였다. 네 집단 모두 사전 검사에서 모바일 효능감, 진로 결정 자기 효능감, 수업 흥미도에 있어서 차이가 없는 것으로 나타났다. 사후 검사에서는 협력 능력 평균 점수에 있어서 카카오톡을 이용하거나 카카오톡과 페이스북을 동시에 활용한 집단이 페이스북을 이용하거나 소셜 네트워크 서비스를 활용하지 않은 집단보다 통계적으로 유의미하게 높은 것으로 나타났다. 페이스북에서 생성된 메시지 분석 결과는 카카오톡과 페이스북을 동시에 활용한 집단이 페이스북만을 활용한 집단보다 많은 메시지 생성 뿐 아니라 평균 메시지를 읽는 수, 댓글 수, '좋아요' 클릭 수에 있어서 현저히 높은 것으로 나타나 이러한 통계적 의미를 뒷받침하고 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권11호
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• pp.471-483
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• 2021

본 연구는 가상 인플루언서 마케팅의 출발선에서 가상 인플루언서에 대한 수용자의 반응을 알아보는 것을 목적으로 한다. 이에 국내에서 활동 중인 가상 인플루언서의 인스타그램에서 게시글과 댓글, '좋아요' 수와 동영상 리뷰 수를 수집하였다. 자료의 수집과 분석에는 Python 3.7과 Textom을 사용하였다. 감성 분석결과, 긍정 감성이 부정과 중립의 감성보다 높게 나타났으며, 긍·부정 모두 가상 인플루언서의 외모가 주요한 요인으로 나타났다. 중립의 감성에서 가상 인플루언서에 대한 소비자의 관심을 유추할 수 있었다. 본 연구는 가상 인플루언서에 대한 소비자의 반응을 알아보고 가상 인플루언서에 대한 긍정과 부정의 감정에 대한 요인을 파악하여, 가상 인플루언서 마케팅의 전략 수립에 도움이 될 자료를 제시했다는 것에 그 의의가 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.222-235
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• 2018

본방송보다 OTT를 통한 프로그램 시청이 증가한 상황에서 이 연구는 인터넷을 통해 프로그램을 시청하는 동인을 프로그램 화제성과 프로그램 주목도로 보고, 이 변인들과 인터넷을 통한 TV 시청간의 관계를 분석했다. 능동적 시청을 동영상 조회, 좋아요, 댓글로 측정했다. 분석 대상 프로그램을 지상파와 종편 케이블 TV로 구분해서 분석한 결과 지상파 프로그램은 보도 량이 높으면 조회 수도 높았고, 댓글 수도 많았다. 종편과 케이블 프로그램도 보도 량이 높으면 조회 수가 높게 나타났다. 이러한 결과는 가입자가 적은 종편과 케이블은 시청률이 지상파에 비해 낮은 반면, 본방송보다는 인터넷을 통해 시청하는 사람들이 많다는 것을 보여준다. 보도 량이 조회 수에 영향을 미치는 것으로 밝혀진 만큼 방송사는 언론 보도를 통한 화제성에 주목할 필요가 있다.

• 지식경영연구
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• 제21권4호
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• pp.41-57
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• 2020

본 연구는 인플루언서의 컨텐츠 포스팅 전략이 매출에 미치는 영향을 분석하였다. 특히, 소셜 미디어 플랫폼에서 인플루언서의 역할이 홍보에만 국한된 것이 아닌 판매자로서 확대됨에 따라 어떤 종류의 컨텐츠를 어떻게 인플루언서가 제공해야 하는 지에 대해 분석하였다. 인플루언서가 물건을 홍보 및 판매하여 소비자가 공동구매("공구")하게 되는데, 이 공구가 시작되기 전 제품에 대해 홍보할 수 있는 기간을 전략 기간이라고 명명하였다. 이 전략 기간 내에 인플루언서는 상업적인 컨텐츠와 비상업적인 컨텐츠를 업로드 할 수 있다. 따라서, 매출에 영향을 주는 컨텐츠의 종류는 무엇인지, 어떤 전략 기간에 업로드를 해야 효과적인 지를 분석할 필요가 있다. 이러한 효과들은 인플루언서의 팔로워 숫자에 따라 달라질 수 있음을 확인하였다. 또한, 본 연구는 계량적으로 상업적인 컨텐츠와 비상업적인 컨텐츠가 전략 기간과 인플루언서의 영향력에 따라 매출에 미치는 영향이 달라짐을 실증하였다. 결론적으로, 인플루언서의 역할이 판매자로 확대됨에 따라 상업적 컨텐츠가 비상업적 컨텐츠보다 매출에 유의한 영향을 주었음을 확인할 수 있었다. 특히, 팔로워 수가 많은 인플루언서는 상업적인 컨텐츠의 업로드 횟수가 중요하였으며, 팔로워 수가 적은 인플루언서에게는 상업적인 컨텐츠의 질이 중요하다는 것을 확인하였다.