스마트폰의 본격적인 보급은 이후 관련 산업 전반에 큰 변화를 가져왔다. 휴대폰 시장은 물론 스마트폰 애플리케이션 시장 역시 급격하게 성장하며 애플리케이션을 개발하는 소규모 개발사들 간의 경쟁이 심화되고 있다. 그러나 경쟁의 심화와 높은 시장진입 비용으로 인해 애플리케이션 개발사들은 사용자 관점에서의 접근을 바탕으로 한 애플리케이션 자체의 품질제고가 필요하다는 주장을 제기하고 있다. 그러나 스마트폰 애플리케이션 사용자 관점에 대한 연구는 아직 초기단계로 다양한 접근에서 이루어지지 못한 실정이다. 이에 따라 본 연구에서는 근거이론의 개방형 코딩방법에 따라 국내 포털사이트의 관련 커뮤니티와 블로그를 대상으로 애플리케이션에 대한 리뷰 데이터 수집을 진행하여 사용자들이 애플리케이션 사용시 중요하게 고려하는 지표들을 도출하였다. 아울러 각 지표들이 노출되는 빈도를 계산하여 지표간의 비교분석을 하였다. 연구결과 사용자들은 애플리케이션 사용시 유희성과 통제가능성, 다양성, 사용용이성 등 총 30개의 하위범주에 속하는 지표들을 중요하게 생각하고 있었으며 하위범주들은 5개의 상위 범주로 분류되었다. 상위범주는 감성, 디자인, 기술, 가격, 사회성의 다섯가지로 구성된다. 본 연구의 결과는 애플리케이션 개발사들에게 사용자 니즈를 바탕으로 개발을 할 수 있는 디자인과 개발의 가이드라인을 제시하고 있으며 추후 심화 연구를 통하여 실제 애플리케이션들의 사용성 평가 도구 개발의 근거로 활용할 수 있을 것이다.
본 연구는 빅데이터 분석방법 중 하나인 웹마이닝을 이용하여 사이클웨어의 요구성능 및 착용 현황 및 소비자 감성을 분석하였다. 이를 위해 네이버 카페인 '자전거로 출퇴근하는 사람들'을 대상으로 2006년~2017년 기간 동안 사이클웨어와 관련 있는 게시글과 댓글을 R 패키지를 사용하여 크롤링하였다. 수집된 데이터는 데이터 전처리 과정을 거쳐 선별된 15,321건의 문서를 데이터를 분석에 사용하였다. 추출된 데이터에서 텍스트는 한국어형태소분석기(KoNLP)를 사용하여 키워드를 추출한 후 TDM(Term Document Matrix)과 co-occurrence matrix로 변환하여 키워드별 출현 빈도수와 키워드 간 관계를 계산하였다. 사이클웨어에서 가장 출현빈도수가 높았던 키워드는 '타이츠'로 전문적인 사이클웨어에 대한 높은 관심을 나타내었으나 몸에 달라붙어 착용 시 민망하다는 의견이 많았다. 사이클웨어 '구매'와 관련하여 '가격', '사이즈', '브랜드' 등과 관련이 많았으며 '가격'과 관련하여 '저가'와 '가성비'에 대한 출현빈도수가 높았다. 이것은 최근 고가의 브랜드보다는 가격대비 성능을 만족시키는 실용적인 제품들이 선호되는 경향을 나타내주었다. 사이클웨어에서 소재의 흡한속건성이나 패드의 기능성, 불편함 등에 대한 소재나 디자인 등에 대한 개선이 요구되었다. 이처럼 웹마이닝을 이용하여 사이클웨어에 대한 소비자의 의견을 분석할 수 있었으며 기존의 설문조사와도 유사한 결과를 보여주었다. 그러므로 웹마이닝을 이용하여 소비자의 의견이나 요구사항을 실시간으로 분석하여 제품개발에 반영할 수 있는 객관적 지표로 사용할 수 있을 것으로 기대된다.
온라인 쇼핑몰에서 상품에 대한 사용자 리뷰와 평점을 분석하여 상품의 특징을 자동으로 추출하고 평점이 어떤 특징에 의해 부여된 것인지 판단하여 각 특징에 분배하여 점수화함으로써 상품의 특징을 파악할 수 있는 방법을 제안한다. 기존 방식은 상품 구매 여부를 결정하기 위해서 많은 리뷰와 평점을 읽는데 시간을 허비하거나, 상품의 장단점을 파악하기 어려울 뿐더러 상품에 부여된 평점이 어떠한 특징에 의해서 부여되었는지 알 수 없는 구조로 되어있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해소하기 위하여 사용자 리뷰에서 상품의 특징을 자동으로 추출하고 각 특징별 평점을 전체 평점에서 자동으로 분배 계산하여 보여주는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 상품별 리뷰와 평점을 수집하여 형태소 분석을 수행하고 이를 통해 상품의 특징과 이에 대한 감성어를 추출한다. 또한, 상품의 특징을 파악할 수 있도록 각 특징에 대한 가중치를 특징이 출현한 문장의 극성을 판단하여 부여하는 방법을 기술한다. 실험을 통하여 얻은 결과와 기존 방법을 비교하는 설문조사를 통하여 제안하는 방법의 유용성을 입증하였고, 상품 리뷰 전문가의 분석과 실험의 결과를 비교함으로써 타당성을 입증하였다.
목 적 : 결핵약으로 치료 받은 적이 없으면서 최소한 아이소니아지드와 리팜핀에 동시에 내성이 있는 결핵균에 감염된 결핵을 초회다제내성 결핵이라 하며 이는 다제내성결핵균에 감염되어 발병한다. 근래에 초회내성결핵은 결핵관리 프로그램의 수행에 있어 중요한 지표로 사용되고 있다. 저자들은 초회다제내성 결핵의 위험요인을 알아내기 위해 환자대조군 연구를 시행하였다. 방 법 : 2001년 1월 1일부터 2003년 6월 30일 동안 국립마산병원에 입원한 29명의 초회다제내성결핵 환자들을 대상으로 환자군을 설정하였고, 대조군은 같은 기간 동안 본원에 입원한 모든 약제에 감성인 결핵환자들을 대상으로 하였다. 초회다제내성 결핵에 대한 의심되는 위험요인들의 교차비를 계산하였다. 결 과 : 다변량로지스틱회귀분석 결과 당뇨병이 초회다제내성 결핵과 통계적으로 유의한 연관성이 있었다(교차비 2.68; 95% 신뢰구간 1.05-6.86). 결 론 : 초회다제내성 결핵의 위험인자로서 당뇨병을 의심할 수 있었으며 향후 추구 연구가 요구된다.
질의응답 시스템은 크게 사용자의 질의를 분석하는 방법인 질의 분석과 문서 내에서 적합한 정답을 추출하는 방법인 정답 추출로 이루어지며, 두 방법에 대한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 본 연구에서는 문장의 의존 구문 분석 결과를 이용하여 질의응답 시스템 내 정답 추출의 성능 향상을 위한 연구를 진행한다. 정답 추출의 성능을 높이기 위해서는 문장의 문법적인 정보를 정확하게 반영할 필요가 있다. 한국어의 경우 어순 구조가 자유롭고 문장의 구성 성분 생략이 빈번하기 때문에 의존 문법에 기반한 의존 구문 분석이 적합하다. 기존에 의존 구문 분석을 질의응답 시스템에 반영했던 연구들은 구문 관계 정보나 구문 형식의 유사도를 정의하는 메트릭을 사전에 정의해야 한다는 한계점이 있었다. 또 문장의 의존 구문 분석 결과를 트리 형태로 표현한 후 트리 편집 거리를 계산하여 문장의 유사도를 계산한 연구도 있었는데 이는 알고리즘의 연산량이 크다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 구문 패턴에 대한 정보를 사전에 정의하지 않고 정답 후보 문장을 그래프로 나타낸 후 그래프 정보를 효과적으로 반영할 수 있는 Graph2Vec을 활용하여 입력 자질을 생성하였고, 이를 정답 추출모델의 입력에 추가하여 정답 추출 성능 개선을 시도하였다. 의존 그래프를 생성하는 단계에서 의존 관계의 방향성 고려 여부와 노드 간 최대 경로의 길이를 다양하게 설정하며 자질을 생성하였고, 각각의 경우에 따른 정답추출 성능을 비교하였다. 본 연구에서는 정답 후보 문장들의 신뢰성을 위하여 웹 검색 소스를 한국어 위키백과, 네이버 지식백과, 네이버 뉴스로 제한하여 해당 문서에서 기존의 정답 추출 모델보다 성능이 향상함을 입증하였다. 본 연구의 실험을 통하여 의존 구문 분석 결과로 생성한 자질이 정답 추출 시스템 성능 향상에 기여한다는 것을 확인하였고 해당 자질을 정답 추출 시스템뿐만 아니라 감성 분석이나 개체명 인식과 같은 다양한 자연어 처리 분야에 활용 될 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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