• 정보과학회 논문지
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• 제42권4호
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• pp.512-521
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• 2015

네티즌은 인터넷을 통해서 상품을 구매하고 상품에 대한 감정을 긍정 혹은 부정으로 상품평에 표현한다. 상품평에 대한 분석은 잠재적 소비자뿐만 아니라 기업의 의사결정에 중요한 자료가 된다. 따라서 인터넷의 대량 리뷰에서 의미 있는 정보를 분석하여 의견을 도출하는 오피니언 마이닝 기술의 중요성이 증대되고 있다. 기존의 연구는 대부분이 영어를 기반으로 진행되었고 아직 한글에 대한 상품평 분석은 활발히 이루어 지지 않고 있다. 또한 한글은 영어와 달라 꾸미는 말과 어미가 복잡한 특성을 갖고 있다. 그리고 기존의 연구는 통계적 기법, 사전 기법, 기계학습 기법 등을 사용하여 연구되었으나 인터넷 언어의 특성을 감안하지는 못하였다. 본 연구에서는 감정이 포함된 인터넷 언어의 특성을 분석하여 감정분석의 정확률을 높이는 감정분류 방법을 제안한다. 이를 통해 데이터에 독립적인 인터넷 감정기호를 이용해서 자동으로 긍정 및 부정 상품평을 분류할 수 있었고 높은 정확률, 재현율, Coverage 결과를 통해서 제안 알고리즘의 유효성을 확인할 수 있었다.

• 농약과학회지
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• 제8권4호
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• pp.239-254
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• 2004

2년 발암성 독성시험의 실시와 평가에 대해서는 많은 논란이 있었다. 2년 발암성 시험의 유용성에 대한 많은 비판에도 불구하고 설치류를 이용한 발암성 시험은 사람의 발암성을 예측 할 수 있는 유일한 평가 시스템으로 인식되어 있으며, 아직 이를 대체할 만한 평가 방법은 없다고 할 수도 있다. 그간 규제기관과 학계에서는 다양한 발암성 평가모델을 제시해 왔지만 이런 시험 모델들이 과학적 타당성과 검증된 데이터에 근거하는지에 대해서는 논란이 있다. 2년 설치류 발암성 시험에 제기되는 문제들 즉, 종 및 품종의 선택, 용량설정, 시험기간, 군당 동물의 수, 배경병변, 검사항목, 시험 종료시 측정항목, 병리의 피어리뷰, 통계, 대체시험 모델, 종양의 평가, 그리고 위해성 평가 등에 대하여 검토하였다.

• 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.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.68-79
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• 2011

본 연구에서 제안하는 시스템은 인터넷 상에 존재하는 여러 웹사이트들에 흩어져 있는 웹 콘텐츠에서 사용자 의견 정보들을 자동 추출 및 분석함으로써, 긍정/부정 의견별로 검색 및 통계를 확인할 수 있는 의견 검색 서비스를 제공한다. 그 결과 의견 검색 사용자들은 특정 키워드에 대하여 다른 사용자들의 의견을 손쉽게 한눈에 검색 및 모니터링하는 시스템을 용이하게 사용할 수 있으며, 웹 콘텐츠에서의 의견 추출 및 분석하는 기능을 제공받는다. 제안한 기법들은 다른 기법들과의 비교 실험을 수행하여 실제 성능이 우수함을 증명하였다. 성능 평가는 긍정/부정 의견 정보를 추출하는 기능의 성능 평가, 다국어 정보 검색을 위한 동적 윈도우 기법과 토크나이저 기법을 적용한 성능 평가, 그리고 정확한 다국어 음차표기를 추출 기법에 성능 평가를 실시하였다. 그 적용 사례로 대표적인 영화 리뷰 문장과 위키디피아 실험 데이터를 대상으로 실험하고 그 결과를 분석하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.17-25
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• 2018

최근 ICT기술의 발전과 스마트 기기의 급격한 보급으로 엄청난 양의 정보가 생성되고 있다. 추천 시스템은 과도한 정보제공(information overload)으로부터 정보 수용자의 적절한 판단을 도와주고, 정보 제공자에게는 기업의 이윤과 업체홍보 효과를 증대 시킬 수 있는 해결책으로 등장하였다. 추천 시스템은 다양한 접근법으로 구현이 가능하지만, 소셜 네트워크 정보로 성능을 향상시킬 수 있는 방법으로 제시되었다. 그러나 추천 시스템 내의 사용자간에 형성되는 신뢰 클러스터의 정보를 활용하는 방안은 연구되지 못하였다. 본 논문에서는 온라인 리뷰에서 생성되는 클러스터에서 클러스터 내부 객체 간 영향성과 트러스터-트러스티 간 정보를 이용하여 추천 시스템의 성능을 향상시키는 방식을 제안하였다. 제안하는 방식을 구현하고 실제 데이터를 활용하여 실험한 결과 기존의 방식들보다 예측 정확도가 향상됨을 확인하였다.

• Human Ecology Research
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• 제58권4호
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• pp.613-633
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• 2020

This study identifies consumers' perceived benefits and costs when using Samsung Health (a healthcare app) based on consumer reviews from Google Play Store's app and social media discourse. We examine the differences in the benefits and the costs of Samsung Health using these two sources of data. We conducted text frequency analysis, clustering analysis, and semantic network analysis using R programming. The major findings are as follows. First, consumers experience benefits and costs on several functions of the app, such as step counting, device interlocking, information acquisition, and competition with global consumers. Second, the results of semantic network analysis showed that there were eight benefit factors and three cost factors. We also found that the three costs correspond to the benefits, indicating that some consumers gained benefits from certain functions while others gained costs from the same functions. Third, the comparison between consumer app review and social media discourse showed that the former is appropriate to assess the performance of app functions, while the latter is appropriate to examine how the app is used in daily life and how consumers feel about it. The current study suggests managerial implications to healthcare app service providers regarding what they should strengthen and improve to enhance consumers' satisfaction. It also suggests some implications from the two media, which can be mutually complementary, for researchers who study consumer opinions.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권9호
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• pp.373-385
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• 2021

글로벌 데이터를 사용하여 암 건강정보문해력과 암 조기진단 행위 사이의 관계를 체계적으로 평가하고자 하였다. PRISMA 리뷰 가이드라인에 따라 2021년 1월31일까지 PubMed, CINAHL, Embase, Cochrane Library 4개의 웹 데이터베이스에 발표된 원문을 검색하였으며, 참고문헌 목록을 통해 추가로 검색하였다. 18세 이상의 참여자, 암 건강정보문해력과 암 조기진단 행위를 포함하여 측정하였다. 포함 기준에 충족되는 17건의 원문은 암 건강정보문해력을 측정했고 암 조기진단 행위에는 유방 촬영술, 임상 유방암 검진, Papanicolaou 검사, 대장 내시경 검사, PSA 검진 등이 포함되었다. 그중에 11건의 원문에서 암 건강정보문해력과 암 조기진단 행위 사이는 통계적으로 높은 긍정적인 상관관계를 확인하였다. 이러한 결과를 바탕으로 추후 연구에서는 암 건강 지식에 대한 효과적인 중재프로그램과 가이드라인을 개발하는 것에 초점을 맞추어야 한다. 연구결과를 근거로 암 조기진단율 과 공중 보건 향상을 위해서 암 건강정보문해력과 암 조기진단 행위에 관한 모든 영역으로 연구 범위를 확대하여야 한다.

• 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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• 제19권3호
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• pp.171-182
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• 2019

온라인 쇼핑몰의 대중화로 인해 소비자는 폭 넓은 소비의 기회를 제공받고 있다. 소비자들은 온라인 쇼핑몰에서 제공되는 실제 상품을 구매한 사용자의 리뷰, 상품의 자세한 정보와 같은 정보를 활용하여 상품의 구매 여부를 결정한다. 방대한 정보가 신뢰할 수 있는 정보인지는 소비자들이 스스로 판단해야만하기 때문에 객관적이며 신뢰할 수 있는 정보의 제공이 필요하다. 본 논문에서는 신뢰할 수 있는 상품의 추천을 위해서 상품의 신뢰도를 고려한 개인화된 추천 기법을 제안한다. 제안하는 추천 기법은 개인화 추천을 위해서 사용자의 다양한 행위를 기반으로 사용자의 선호도를 판별한다. 또한, 최신의 성향을 반영하기 위해서 시간 가중치를 고려한 사용자 선호도 계산 방법을 제안한다. 마지막으로 사용자가 사용하지 않았던 상품에 대한 선호 점수를 예측하고 예측 점수가 높은 상품 중 신뢰도가 높은 상품들을 추천한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권8호
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• pp.221-227
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• 2021

위챗 애플릿에 대해 측정 할수 있는 척도가 없고 현재 대부분의 위챗 애플릿은 기존 어플리케이션에 접목 되어 사용 하며 대부분 쇼핑/생활/음식 등 카테고리를 적용 범위로 다루고 있습니다. 하여 본 연구는 QIMAI데이터 네트워크를 통해 쇼핑/생활/음식 관련 카테고리 어플리케이션 중 5위 이내의 어플리케이션의 고객이 리뷰한 댓글을 수집 하고 그중 문자 분석을 통해 가장 많이 사용 되는 키워드를 통계하여 본 연구에 적합한 수치를 추출 하며 실증 연구 하는것을 목적으로 하고 있습니다. 위챗 애플릿은 사용자가 다운로드 및 설치를 하지 않아도 사용이 가능한 서비스 이기에 기업과 사용자 간의 즉각적인 대응이 실현 되고 더욱 나아가 고객이 편리하게 상품을 찾을 수 있는 채널 이며 더욱 좋은 가성비로 고객 확보가 가능한 서비스 입니다. 따라서 위챗 애플릿 연구 함으로 고객 체험을 향상 시키고 위챗 애플릿을 통해 기업의 자체 트래픽을 만들고 장기적인 시장 경쟁력을 달성 할수 있습니다.