• 한국IT서비스학회지
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• 제17권2호
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• pp.191-205
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• 2018

With the advancement of artificial intelligence (AI) techniques, many consumer products have adopted AI features for providing proactive and personalized services to customers. One of the most prominent products featuring AI techniques is a smart speaker. The fundamental of smart speaker is a portable wireless Internet connecting speaker which already have existed in a consumer market. By applying AI techniques, smart speakers can recognize human voices and communicate with them. In addition, they can control other connecting devices and provide offline services. The goal of this study is to identify the impact of AI techniques for customer rating to the products. We compared customer reviews of other portable speakers without AI features and those of a smart speaker. Amazon echo is used for a smart speaker and JBL Flip 4 Bluetooth Speaker and Ultimate Ears BOOM 2 Panther Limited Edition are used for the comparison. These products are in the same price range ($50~100) and selected as featured products in Amazon.com. All reviews for the products were collected and common words for all products and unique words of the smart speaker were identified. Information gain values were calculated to identify the influences of words to be rated as positive or negative. Positive and negative words in all the products or in Amazon echo were identified, too. Topic modeling was applied to the customer reviews on Amazon echo and the importance of each topic were measured by summating information gain values of each topic. This study provides a way of identifying customer responses on the AI feature and measuring the importance of the feature among diverse features of the products.

• 디지털융복합연구
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• 제13권6호
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• pp.105-111
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• 2015

경쟁이 치열한 세기에 다양한 제품과 서비스를 인터넷과 스마트 폰을 통해 판매하는 기회와 도전이 모두 존재한다. 온라인 서비스들은 더 이상 온라인에만 머물지 않으려 하며, 더 큰 시장이 있는 오프라인 시장으로 영역을 확대하고 있다. 온라인 상거래 시장과 오프라인 상거래 시장이 합쳐지는 교집합 영역을 O2O(Online to Offilne) 시장이라고 볼 때, 모바일과 인터넷 기술의 발전으로 교집합인 O2O영역이 점차 늘고 있다. 이 연구는 사용자와 오프라인 가맹점을 연결하는 인터넷 회사의 성공적인 노력의 모범 사례를 통해서 사례 연구를 진행한다. 중국 Dianping.com 성공 사례를 바탕으로, 오프라인과 온라인 효과적으로 연결된 생태계를 구축하기 위한 프레임 워크를 분석한다. Dianping.com 10년 넘게 싸여있는 성공 경험이 다른 융복합 분야에서 운영하는 온라인 기업들에게 유용한 경험담을 제공 할 수 있다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권9호
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• pp.1008-1014
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• 2016

트위터, 페이스북, 온라인 고객 리뷰 등은 신문기사처럼 정제된 글이 아닌 자유롭게 기술되는 비격식(informal) 텍스트 문서에 속한다. 이러한 비격식 문서에서 일관된 규칙이나 패턴을 찾는 일은 격식(formal) 문서 경우에 비해 용이하지 않기 때문에, 비격식 문서 분석을 위해서는 성능 개선을 위한 추가적인 접근 방법 필요다고 판단된다. 본 연구에서는 대표적 비격식 문서인 트위터 데이터를 열 가지 카테고리로 분류함에 있어 LDA(Latent Dirichlet allocation) 단어 분포를 사용하여 자질(feature)을 교정하고 확장한다. 토픽별로 상위에 랭크된 단어 자질들을 기반으로 다른 단어 자질들을 분해 및 병합하는 방식으로 유용한 자질 집합을 반복적으로 확장시킨다. 이렇게 생성된 자질로 문서 분류를 수행한 결과 자질 확장 이전에 비해 마이크로 평균 F1-score 7.11%p의 성능 개선 효과를 확인할 수 있었다.

• 품질경영학회지
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• 제50권4호
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• pp.863-876
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• 2022

Purpose: The purpose of this study is to propose the product quality satisfaction index based on multiple linear regression using customer reviews. Methods: The proposed framework is composed of four steps. First, we collect online reviews and divide it into insight phrases. The insight phrases are classified using product attribute dictionary and sentiment analysis is conducted. Second, the importance of attributes is calculated in consideration of both regression coefficient and frequency. Third, the positive rate is calculated concerning sentiment analysis result. Therefore, the quality satisfaction index is measured by the weighted sum of importance and positive rate in the last step. Results: We conduct a case study using 2-years(2020, 2021) of Samsung TV reviews to confirm the effectiveness of the proposed methodology. As a result, we found that Picture quality is the most crucial attribute in TV evaluation. The importance of Gaming and content has grown up as the positive rate has also increased. Therefore, the overall satisfaction of TV has increased in 2021 compared to 2020. Conclusion: The result of this study shows that the proposed index reveals the customer's mind efficiently and can be explained by the importance and positive rate of each attribute. By using the proposed index, companies are able to improve and the priority of improvement can be determined.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제31권1호
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• pp.113-122
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• 2024

This comprehensive study delves into the analysis of user review data across various metaverse platforms, employing advanced text mining techniques such as TF-IDF and Word2Vec to gain insights into user perceptions. The primary objective is to uncover the factors that contribute to user satisfaction and dissatisfaction, thereby providing a nuanced understanding of user experiences in the metaverse. Through TF-IDF analysis, the research identifies key words and phrases frequently mentioned in user reviews, highlighting aspects that resonate positively with users, such as the ability to engage in creative activities and social interactions within these virtual environments. Word2Vec analysis further enriches this understanding by revealing the contextual relationships between words, offering a deeper insight into user sentiments and the specific features that enhance their engagement with the platforms. A significant finding of this study is the identification of common grievances among users, particularly related to the processes of refunds and login, which point to broader issues within payment systems and user interface designs across platforms. These insights are critical for developers and operators of metaverse platforms, suggesting a focused approach towards enhancing user experiences by amplifying positive aspects. The research underscores the importance of continuous improvement in user interface design and the transparency of payment systems to foster a loyal user base. By providing a comprehensive analysis of user reviews, this study offers valuable guidance for the strategic development and optimization of metaverse platforms, ensuring they remain responsive to user needs and continue to evolve as vibrant, engaging virtual environments.

• 유통비즈니스리뷰
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• 3호
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• pp.155-170
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• 2003

본 연구는 기본적으로 온라인과 오프라인의 통합마케팅을 절명하고 이에 관한 경험적 사례를 개발하기 위한 목적으로 진행되었다. 앨범서비스 영역의 공생적 기반 위에 전개되는 온 -오프라인의 경험적 사례를 개발하고 바람직한 마케팅방향 방향을 제시하였다. 본 연구는 문헌연구와 사례연구를 병행하여 연구를 진행하였다. 사례는 인터넷 기반의 앨범서비스를 제공하기 위한 (주)와이드스쿨이다. 온-오프라인의 협력적 통합마케팅의 전략을 전개하기 위해서는 무엇보다도 온 -오프라인의 뚜렷한 목표를 절정하고 성장방향에 대한 비전을 공유하고 나아가 온 -오프라인의 사명을 감당하는 것이다. 즉, 실천적으로는 \circled1 항상 고객 (customer)기반의 의사결정을 이루며 \circled2 철저한 협력적 돕는 경쟁(competition) 의식과 \circled3 구성원 자신의 일에 대한 자신감(confidence)을 지니고 \circled4 실천을 위한 용기(courage)를 가지고 \circled4 혁신하여 변화(change)를 선도하는 것이다. 온라인(on line)으로 표현되는 인터넷환경은 모든 영역에 변화를 요구하고 있다. 온라인에 관한 연구는 크게 온라인시장의 경쟁(competition)에 관한 연구와, 온라인 소비자(consumer)에 관한 연구 그리고 온라인 시장 참가기업(company)에 관한 연구로 구분된다(이석규 ; 2001). 이중 기업에 관한 연구의 중심에는 e-biz의 수익모텔에 관한 연구가 주류를 이루고 았다(David et al, 1999) 특히 오프라인기업의 경우 어떠한 형태방법으로 온라인 환경에 부응하며 기존의 마케팅활동과 연계할 것인가는 매우 중요한 문제다. 즉 기존의 오프라인기업이 온라인도구변화에 적응하고 이를 전략적으로 활용하기 위해서는 무엇보다도 오프라인과 온라인의 통합에 관한 형태와 전략 등을 명확히 이해하고 적용하는 것이 중요하다. 개수가 감소하는 것과는 상당히 다른 분포이다. 따라서 우리의 관측 결과는 2001년 사자자리 유성우의 극대 시간 전후 2시간에 적어도 0등급 이하의 밝은 유성이 상대적으로 많이 발생하였을 것으로 해석된다. 이런 밝은 유성의 빈도는 유성우 특성 연구에 중요한 의미를 가진다. 그러나 표준성만을 이용해 결정된 유성 등급은 유성의 지속 시간에 대한 불확실성과 전천 카메라 감응도의 비선형성에 의한 불확실성을 내포하고 있음을 지적해 둔다.umn chromatography)를 사용하였고 일련의 정제 과정을 통하여 배양액 중의 L-lactic acid 정제 수율은 약 85% 정도로 나타났으며 HPLC로 분석한 결과 99.7%의 순도를 확인할 수 있었다.경향을 나타내며 유입휫수와 $Dst_{min}$ 사이에는 높은 상관관계(0.83)가 있었다. 둘째, 주상기간 중 자기폭풍의 크기가 클수록 플럭스 비 ($f_{max}/f_{ave}$는 대체로 증가하는 경향을 나타냈다. 그리고 75~113keV 에너지 채널에서의 $Dst_{min}$ 값과 플럭스 비의 상관계수는 0.74로서 가장 높았으며 나머지 에너지 채널 역시 비교적 높은 상관관계를 나타냈다. 셋째, 주상기간 중 총 에너지 유입률 지수와 $Dst_{min}$ 사이에 높은 상관관계가 확인되었다. 특히 환전류를 구성하는 주요 입자의 에너지 영역(75~l13keV)에서 가장 높은(0.80) 상관계수를 기록했다. 넷째, 회복기 중에 일어나는 입자들의 유입은 자기폭풍의 지속시간을 연장시키는 경향을 보이며 큰 자기폭풍일수록 현저했다. 주상에서 관측된 이러한 특성은 서브스톰 확장기 활동이 자기폭풍의 발달과 밀접한 관계가 있음을 시사한다.se that were all low in two aspects, named "the Nonsignificant group".

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.43-56
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• 2020

추천 시스템은 사용자가 다양한 옵션 중에서 최선의 선택을 할 수 있도록 도와준다. 그러나 추천 시스템이 상업적으로 성공하기 위해서는 극복할 몇 개의 문제점이 존재한다. 첫째, 추천시스템의 투명성 부족 문제이다. 즉, 추천된 상품이 왜 추천되었는지 사용자들이 알 수 없다. 둘째, 추천시스템이 사용자 선호의 변화를 즉각적으로 반영할 수 없는 문제이다. 즉, 사용자의 상품에 대한 선호는 시간이 지남에 따라 변함에도 불구하고, 추천시스템이 사용자 선호를 반영하기 위해서는 다시 모델을 재구축해야 한다. 따라서 본연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 토픽 모델링과 순차 연관 규칙을 이용한 추천 방법론을 제안하였다. 토픽 모델링은 사용자에게 아이템이 왜 추천되었는지 설명하는데 유용하며, 순차 연관 규칙은 변화하는 사용자의 선호를 파악하는데 유용하다. 본 연구에서 제안한 방법은 크게 토픽 모델링 및 사용자 프로파일 생성 등 토픽 모델링에 기반한 사용자 프로파일 생성 단계와 토픽에 사용자 선호 확인 및 순차 연관 규칙 발견 등 순차 연관 규칙에 기반한 추천 단계로 구분된다. 벤치마크 시스템으로 협업 필터링 기반 추천 시스템을 개발하고, 아마존의 리뷰 데이터 셋을 이용하여 제안한 방법론의 성능을 비교 평가하였다. 비교 분석 결과, 제안한 방법론이 협업 필터링 기반 추천시스템보다 뛰어난 성능을 보였다. 따라서 본 연구에서 제안하는 추천 방법을 통해 추천 시스템의 투명성을 확보할 수 있을 뿐만 아니라, 시간에 따라 변화하는 사용자의 선호를 반영할 수 있다. 그러나 본 연구는 토픽과 관련된 상품을 추천하기 때문에, 토픽에 포함된 상품의 수가 많을 경우 추천이 정교하지 못하는 한계점이 있다. 또한 토픽의 수가 적기 때문에 토픽에 대한 순차 연관 규칙이 너무 적은 문제점이 있다. 향후 연구에서 이러한 문제점을 해결한다면 좋은 연구가 될 것으로 판단된다.