기업의 소셜미디어 활용이 빠른 속도로 증가함에 따라 성공적인 소셜미디어 활용전략의 중요성이 커지고 있다. 이러한 중요성은 새로이 시장에 진입하여 신속하게 시장에서의 인지도를 확대하고 미래고객을 확보해야 할 필요성이 큰 스타트업 회사에게 더욱 절실하다고 할 수 있다. 본 연구의 목적은 스타트업 회사의 소셜미디어 활용의 특징을 보여주는 지표를 탐색적으로 조사, 분석하는데 두고 있다. 주요 지표는 전반적인 소셜미디어 관련 활동을 보여주는 지표와 소셜미디어 서비스을 통해 형성된 소셜네트워크 구조의 특성과 관련 지표를 포함한다. 스타트업 회사의 이러한 지표를 좀 더 객관적으로 평가하기 위하여 잘 갖춰진 기존 회사의 지표와 비교, 분석 하였다. 본 연구를 위해 여러 소셜미디어 서비스 중 트위터를 선정하고, 트위터 REST API를 통해 측정지표와 관련된 데이터와 팔로워네트워크(follower-network)에 대한 데이터를 수집하였다. 주요 분석방법으로 각 회사의 소셜네트워크 구조의 특성을 분석하기 위해 소셜네트워크분석기법이 활용되었으며, 클러스터분석 기법을 이용하여 스타트업 회사와 기존 회사의 측정지표를 비교, 분석하였다. 분석결과에 따르면 대부분의 측정지표에서 스타트업 회사와 기존 회사 간에 유의미한 차이를 보여주고 있다. 특징적인 분석결과의 하나로 스타트업 회사들이 상대적으로 많은 수의 인플루언서 (influencer)를 팔로워네트워크에 가지고 있다는 점이다. 또한, 스타트업 회사를 포함하는 클러스터의 네트워크 모듈성(modularity)과 추이성(transitivity)이 기존 회사에 비해 상대적으로 높은 것으로 나타났다. 이러한 결과는 스타트업 회사의 소셜네트워크 안에 기존 회사에 비해 내부결속력이 높은 상대적으로 많은 수의 커뮤니티가 존재한다는 점을 시사한다고 할 수 있다. 스타트업 회사의 이러한 특징은 잠재고객 및 비즈니스 파트너와의 효과적인 정보교환을 촉진할 수 있으며, 따라서 향후 일반적인 스타트업 회사의 소셜미디어 노력은 어떻게 인플루언서를 확보할 것인지, 또한 어떻게 내부결속력이 높은 긴밀한 네트워크를 구축할 것인지에 초점을 두어야 할 필요성이 있음을 시사하고 있다.
본 연구는 임상영양 분야의 전문 웹사이트로서 신장질환 환자를 위한 식사관리 및 영양평가프로그램을 개발하기 위하여 수행되었다 프로그램은 신장질환을 신증후군, 신부전증, 혈액투석 및 복막투석으로 분류하고 식단 및 영양관리 프로그램과 식사섭취의 진단 및 평가 프로그램으로 구성하였다. 프로그램은 신장질환별 영양권장량 및 표준체중 파일, 식사섭취자료, 식품 및 영양소 데이터베이스 파일, 음식영양소 함량 파일, 영양소별 20순위 식품 파일, 신장질환별 식단 및 일일 식단표 파일, 식사력 조사 및 평가 파일, 식사요법 및 영양관리 파일 등을 데이터 베이스로 하여 사용자가 편리하게 이용할 수 있도록 웹 페이지 형식으로 만들어졌다. 사용자는 인터넷 사이트로 들어가 자신의 신장질환 및 일반사항 등을 입력함으로서 표준체중, 체격지수, 열량 및 단백질, 나트륨 등의 영양소 필요량과 함께 사용자의 BUN, Cr, na, K, Ca, P Ccr, Alb이 표준수치와 비교 제시된다. 사용자의 열량 및 영양소 필요양에 대한 정보를 이용하여 그 환자에게 알맞은 10일간의 식단이 제공되며 그 중 원하는 식단의 선택에 따라 식품명, 섭취량, 목측량이 표시된 구체적인 일일 식단표도 제공받을 수 있다. 사용자가 자신이 섭취한 음식에 대하여 영양섭취상태를 평가받으려면 식사섭취 진단 항목을 클릭한 후 섭취 음식 입력 항목을 선택하여 날짜별, 식사별로 자신이 하루동안 섭취한 음식 및 섭취량 등을 입력하고 영양섭취상태를 클릭하면 식사별, 식품군별로 다양하게 식사섭취상태의 진단과 영양평가를 받을 수 있다. 또한 각 신장질환에 따른 식사력 조사 및 상담\ulcorner평가를 이용함으로서 자신의 식습관 및 식사요법 등에 있어서 문제점을 파악할 수 있도록 하였다. 이밖에 신장 질환별로 식품선택방법, 외식, 조리법, 식품교환표 등 환자들이 자신의 영양관리를 하는데 필요한 모든 정보를 제공받을 수 있도록 하였다.
최근 워드 임베딩이 딥러닝 기반 자연어 처리를 다루는 다양한 업무에서 우수한 성능을 나타내면서, 단어, 문장, 그리고 문서 임베딩의 고도화 및 활용에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 예를 들어 교차 언어 전이는 서로 다른 언어 간의 의미적 교환을 가능하게 하는 분야로, 임베딩 모델의 발전과 동시에 성장하고 있다. 또한 핵심 기술인 벡터 정렬(Vector Alignment)은 임베딩 기반 다양한 분석에 적용될 수 있다는 기대에 힘입어 학계의 관심이 더욱 높아지고 있다. 특히 벡터 정렬은 최근 수요가 높아지고 있는 분야간 매핑, 즉 대용량의 범용 문서로 학습된 사전학습 언어모델의 공간에 R&D, 의료, 법률 등 전문 분야의 어휘를 매핑하거나 이들 전문 분야간의 어휘를 매핑하기 위한 실마리를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 하지만 학계에서 주로 연구되어 온 선형 기반 벡터 정렬은 기본적으로 통계적 선형성을 가정하기 때문에, 본질적으로 상이한 형태의 벡터 공간을 기하학적으로 유사한 것으로 간주하는 가정으로 인해 정렬 과정에서 필연적인 왜곡을 야기한다는 한계를 갖는다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 데이터의 비선형성을 효과적으로 학습하는 딥러닝 기반 벡터 정렬 방법론을 제안한다. 제안 방법론은 서로 다른 공간에서 벡터로 표현된 전문어 임베딩을 범용어 임베딩 공간에 정렬하는 스킵연결 오토인코더와 회귀 모델의 순차별 학습으로 구성되며, 학습된 두 모델의 추론을 통해 전문 어휘를 범용어 공간에 정렬할 수 있다. 제안 방법론의 성능을 검증하기 위해 2011년부터 2020년까지 수행된 국가 R&D 과제 중 '보건의료' 분야의 문서 총 77,578건에 대한 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존의 선형 벡터 정렬에 비해 코사인 유사도 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
소셜미디어 확산으로 많은 사용자들이 SNS를 통해 자신의 생각과 의견을 표출하며 다른 사용자들과 상호작용하고 있다. 특히 트위터와 같은 마이크로블로그는 짧은 문장을 통해 영화, TV, 사회 현상 등과 같은 공통의 주제에 대해 많은 사람이 즉각적으로 의견을 표출하고 교환하는 플랫폼의 역할을 수행하고 있다. TV방송 프로그램에 대해서도 의견과 감정을 마이크로블로그를 통해 표출하고 있는데, 본 연구에서는 마이크로블로그의 내용과 시청률과의 관계를 살펴보기 위해, 지난 공중파 방송 프로그램에 대한 트윗을 수집하고 부적절한 트윗들을 제거한 후 형태소 분석을 수행하였다. 추출된 형태소뿐 아니라 이모티콘, 신조어 등 사용자가 입력한 모든 단어들을 후보 자질로 삼아 시청률과의 상관관계를 분석하였다. 실험을 위해 2013년 1월부터 10개월간의 예능프로그램 트윗의 데이터를 수집하여 전국 시청률 데이터와 비교 분석을 수행하였다. 트윗의 발생량은 일주일 중 방송된 요일에 가장 많았으며, 특히 방송시간 부근에서 급격히 증가하는 모습을 보였다. 이것은 전국에 동시간에 방송되는 공중파 프로그램의 특성상 공통된 관심 주제를 제공하기 때문에 나타나는 현상으로 여겨진다. 횟수 기반 자질로 방송 일의 총 트윗 수와 리트윗 수, 방송시간 중의 트윗 수와 리트윗 수와 시청률과의 상관 관계를 분석하였으나 모두 낮은 상관 계수를 나타냈다. 이것은 단순한 트윗 발생 빈도는 방송 프로그램의 만족도 또는 시청률을 제대로 반영하고 있지 못함을 의미한다. 내용 기반 자질로 추출한 단어들 중에는 높은 상관관계를 보여주는 단어들이 발견되었으며, 표준어가 아닌 이모티콘과 신조어 중에도 높은 상관관계를 보여주는 자질이 나타났다. 또한 방송시작 전과 후에 따라 상관계수가 높은 단어가 상이함을 발견하였다. 매주 같은 시간에 방송되는 TV 프로그램의 특성상, 방송을 기다리고 기대하는 내용의 트윗과 방송 후 소감을 표현하는 트윗의 내용에 차이가 존재하였다. 이러한 분석결과는 단어에 따라 시청률과 연관성이 높은 시간대가 달라짐을 의미하며, 시청률을 측정하고자 할 때 각 단어들의 시간대를 고려해서 사용해야 함을 의미한다. 본 연구에서 제안한 방법은 기존의 표본 추출을 통해 이루어지는 TV 시청률 측정을 보완할 수 있는 방법에 활용할 수 있으리라 기대된다.
빠른 '통신수단 '정도로만 여겨왔던 이메일이 온라인 마케팅의 핵심으로 떠오르고 있다. 이로 인해 기업들은 고객과의 Communication을 통해 지속적인 고객관리를 해야 하는 시점에서 이메일 마케팅은 강력한 의사교환 수단이며 고객의 성향과 구매습관, 취향 등을 분석하여 개인화된 일대일(One To One) 마케팅1)을 가능케 해준다. 정확한 타겟팅이 무엇보다 중요한 패션 산업에 있어서 일대일 마케팅 도구로서 또는 고객과의 커뮤니케이션 할 수 있는 가장 효과적인 방법으로서 이메일 마케팅은 매우 중요한 전략중 하나이다. 이에 본 연구에서는 일대일(One To One) 마케팅 도구로 부각되고 있는 이메일을 대상으로 인터넷 패션쇼핑몰에서 2005년 6월 12일부터 7월 30일까지 발송한 이메일을 대상으로 실제 사례분석을 통해 이메일 발송 후 매출 신장 효과를 살펴보고 이메일 반응에 미치는 영향을 오픈율을 기준으로 세부 반응을 분석하였다. 연령대별, 성별 오픈율은 20대 후반 여성이 평균 21.66%로 가장 높게 나타났고, 평균 3.5%의 매출 신장 효과가 있었다. 매출 현황에서도 20대 후반의 매출액이 28.10%로 가장 높게 나타나 오픈율이 많은 그룹에서 매출도 많이 일어나는 것을 알 수 있었다. 이메일 제목에 따른 반응은 [케주얼] 이라는 상품 카테고리를 표시한 이메일 제목이 가장 높게 나타났고, 요일에 따른 반응은 화요일 발송 메일이 가장 높게 나타났다. 정기 메일과 섹션 메일의 연관성은 섹션 메일에서 오픈율이 더 높게 나타났고, 시간대별 오픈율은 14시(오후2시)에 20대 후반 여성에게 발송한 메일의 오픈율이 20.93%로 가장 높게 나타났다. 실용적 정보와 흥미로운 요소들로 수신자들의 관심을 끌어 사이트의 방문을 유도하는 형태로 가는 것이 바람직하다고 볼 수 있다. 결론적으로, 이메일 발송이 매출 신장에 효과적인 수단임을 알 수 있었다. 또한, 효과를 더욱 높이기 위해서는 기존 메일 발송 결과를 분석한 데이터를 차기 메일 발송에 꾸준히 적용함으로써 성공적인 이메일 마케팅 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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