• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권5호
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• pp.1273-1284
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• 2016

본 연구에서는 기계 학습 분야의 특허를 수집하여 키워드 네트워크를 구축하고 클릭 분석을 실시하였다. 먼저 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 핵심 키워드들을 선정한 다음, 이 키워드를 기반으로 키워드 네트워크를 구축하였다. 다음으로 네트워크 구조 분석, 중요 키워드 분석 및 클릭 분석을 시행하여 2005년도와 2015년도에 출원된 기계 학습 특허의 동향을 파악하였을 뿐만 아니라 양해년도의 분석 결과를 통해 특허 경향을 파악하였다. 분석 결과 기계 학습 특허의 키워드 네트워크는 밀도와 군집 계수가 낮은 것으로 드러났으며 기계 학습 기법 자체에 대한 특허보다는 다양한 응용 영역에서 기계학습을 적용한 특허들이 다수이기 때문으로 판단된다. 클릭 분석 결과 2005년도 클릭 분석에 의해 발견된 주제는 뉴스메이커 검증, 상품 소비 예측, 바이러스 공격 예방, 바이오마커, 그리고 워크플로우 관리였으며, 2015년도 기계 학습 특허 주제는 디지털 이미지 편집, 직불카드, 수신자 인라이닝 시스템, 유방 촬영 시스템, 재고 관리 시스템, 이미지 편집 시스템, 비행기 티켓 가격 예측, 그리고 문제 예측 시스템으로 나타났다. 2005년도에 비하여 2015년도의 근접 중앙성은 낮아지고 매개 중심성은 높아진 것으로 보아 최근의 특허 경향은 보다 다양한 분야에서 출원되고 있으며 이들 간의 연결이 활발해지고 있음을 알 수 있다. 클릭 분석은 클릭을 형성하는 키워드 집합을 해석하여 주제를 파악하는데 활용될 수 있을 뿐만 아니라 추출된 공유 멤버쉽 키워드 집합은 특허 검색 시스템과 같이 키워드 검색 기반의 시스템에서 검색 키워드로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.1-31
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• 2017

현대 기업들은 효율성과 생산성을 향상시킬 뿐 아니라 시장 진출을 위해 새로운 기술들을 채택하고 있다. 광고 업계도 전통적인 채널 (라디오, TV 및 인쇄 매체)에서 인터넷, 소셜 미디어, 모바일 기반광고와 같은 새로운 매체로 지속적인 파괴적 혁신을 경험하고 있다. 본 연구는 서울 지하철에 지능형 광고 비즈니스 모델을 제안한 사례이다. 서울은 세계에서 가장 분주 한 지하철 중 하나로서 메트로 네트워크를 통해 마케팅 담당자가 다양한 고객과 잠재 고객 모두와 교류하고 상호 작용할 수 있는 플랫폼이 될 수 있다. 현재의 광고 매체의 대부분은 공간, 조명 등 국부적 한계를 가지고 있으나 본 사례의 지능형 디지털 광고 플랫폼은 데이터로 구동되는 광고를 통해 위치기반 모바일 전자상거래를 제공할 수 있다. 등록된 지하철 카드를 통해 고객 데이터를 분석하고 특정 고객 그룹을 타겟팅하고, 대상 소비자 그룹을 기반으로 광고 사용자를 정의하고, 동영상, 애니메이션, 쿠폰, 문자 등 다양한 광고 형식을 제공 할 수 있다. 위치 정보를 통해 다음역을 탐지하여 지하철 안의 스크린이 다음 정차 할 역의 광고에 우선 순위를 부여하고, 사용자 모바일에서 알림을 수신하도록 선택한 고객은 광고주의 사업장 근처에 접근 할 때 알림을 받게 된다. 또한, 내비게이션 서비스를 통해 지하 쇼핑몰의 고객이 상점, 제품, 시설, 이벤트 등을 검색하고 광고나 추천서비스를 받을 수 있게 한다. 이러한 광고는 고객이 광고를 클릭하면 제품 설명 페이지로 연결되어 전자 상거래로 이어지도록 한다. 이 모델을 통해 개선된 고객 경험뿐만 아니라 지하상가의 중소기업 지원, 새로운 직업 기회, 비즈니스 모델 운영자에 대한 추가 매출 및 광고 유연성 등 새로운 가치 창출이 가능할 것으로 기대된다.