• 대한방사선치료학회지
• /
• 제26권1호
• /
• pp.137-147
• /
• 2014

목 적 : 호흡연동 용적변조 회전방사선치료(Gated Volumetric Modulated Arc Therapy)에서 환자의 호흡주기 변화에 따른 선량전달의 정확성을 검증하고자 한다. 대상 및 방법 : 실험에는 TrueBeam STxTM(Varian Medical Systems, Palo Alto, CA)치료기를 사용하였다. 인체모형등가팬텀(Rando Phantom, Alderson Resarch Laboratories Inc. Stamford. CT, USA)의 전산화단층영상에 전산화치료계획시스템(Eclipse 10.0, Varian, USA)을 이용하여 10 MV FFF(Flatenning Filter Free), 선량률 1200 MU/min으로 1500 cGy/fx(Case1, 2, 3)과 220 cGy/fx(Case4, 5, 6)의 치료계획을 수립하였다. $QUASAR^{TM}$ Respiratory Motion Phantom(Modus Medical Devices Inc)을 이용하여 1.5, 2.5, 3.5, 4.5 sec의 일정한 호흡주기와 평균호흡주기가 2.2, 3.5 sec인 환자의 호흡주기를 재현하였고 위상모드 30~70% 구간에서 방사선이 조사되도록 설정하였다. 각각의 호흡 조건에서 2차원 이온전리함 배열 검출기(I'mRT Matrixx, IBA Dosimetry, Germany)와 MultiCube Phantom(IBA Dosimetry, Germany)을 이용하여 측정하였고 세기변조 방사선치료 분석 프로그램(OmniPro I'mRT, IBA Dosimetry, Germany)을 이용하여 Gamma pass rate(3 mm, 3%)을 비교하였다. 결 과 : Case 1, 2, 3, 4, 5, 6의 Gamma pass rate은 일정한 호흡주기 1.5 sec에서 100.0, 97.6, 98.1, 96.3, 93.0, 94.8%, 2.5 sec에서 98.8, 99.5, 97.5, 99.5, 98.3, 99.6%, 3.5 sec에서 99.6, 96.6, 97.5, 99.2, 97.8, 99.1%, 4.5 sec에서 99.4, 96.3, 97.2, 99.0, 98.0, 99.3%의 결과를 보였다. 환자의 호흡을 재현한 경우 평균 호흡주기 2.2 sec에서는 97.7, 95.4, 96.2, 98.9, 96.2, 98.4%, 3.5 sec에서는 97.3, 97.5, 96.8, 100.0, 99.3 99.8%의 결과를 보였다. 결 론 : 2.5 sec이상의 일정한 호흡주기와 환자의 호흡을 재현한 실험에서 Gamma pass rate 95%이상의 임상적으로 신뢰할 만한 결과를 보였다. 일정한 호흡주기 1.5 sec의 Case 5, 6 에서 93.0, 94.8%의 결과를 보였으나 100명의 환자 호흡주기 분석 결과 1.5 sec의 호흡을 지속했던 경우는 없었던 점으로 보아 대부분의 호흡조건에서 정확한 선량전달이 가능함을 확인 하였다. 다만 극히 짧은 호흡주기로 인한 오차발생 가능성을 배제할 수 없기 때문에 치료전 선량전달 정확성 검증이 선행되어야 하며 모의치료시 환자 교육으로 안정된 호흡을 유지하고 정확한 모니터링을 통해 치료중 환자 호흡변화에 대처한다면 더욱 안정적이고 정확한 치료가 이루어질 것으로 사료된다.

• 한국유통학회지:유통연구
• /
• 제16권3호
• /
• pp.1-32
• /
• 2011

본 논문의 주된 연구목적은 중국 가전유통시장에서 한국제품을 판매하는 현지 소매업체와 도매업체간의 갈등, 의존, 영향전략 및 성과간의 관계를 분석하고, 특히 '��시'(關係, guanxi)의 조절효과를 분석함으로써 중국에 진출하는 한국 가전기업들에게 효율적인 유통경로 관리방안을 제시하고자 하는 것이다. 제안한 연구모형과 가설들을 검증하기 위하여 중국 후베이성(湖北省), 후난성(湖南省), 쟝시성(江西省), 허난성(河南省) 등의 중남(中南)지역에서 한국 가전제품을 판매하는 소매상을 직접 방문하여 최종 97개의 판매업체 자료를 수집하였다. 구조방정식 모형과 조절 회귀분석을 통해 알아낸 분석 결과를 연구주제별로 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 한국제품 현지판매업체가 지각하는 도매상과의 목표불일치는 기대대로 소매상의 갈등을 유의하게 높이었으나, 역할모호성은 갈등에 유의한 영향을 주지 못하였다. 둘째, 갈등나선형 이론과 일치하게 현지판매업체가 도매업체에 대해 의존성이 증대될수록 현지판매업체가 지각하는 갈등은 감소하는 것으로 나타났다. 셋째, 도매업체가 시행하는 정보교환, 권고 등의 비강압적 영향전략은 갈등을 조장하지 않으면서, 현지판매업체들의 거래만족 및 재무성과를 제고하는데 일익을 담당하였다. 반면에 도매업체가 사용하는 위협, 법적 호소 등의 강압적 영향전략은 갈등을 심각하게 높이면서도 성과에는 도움이 되지 못하였다. 넷째, 중국 가전산업의 도매상과 소매상간에 형성된 '��시'(關係, guanxi) 즉 관계의 질의 조절효과를 분석해보면, 먼저 상호신뢰, 몰입 등의 관계의 질은 비강압적 영향전략이 성과에 미치는 영향에 조절변수 역할을 하지 못해, 비강압적 영향전략과 관계 질은 서로 영향을 받지 않고 독립적으로 성과를 높이는데 사용될 수 있는 전략임을 알 수 있다. 반면에 관계의 질은 강압적 영향전략이 성과에 미치는 영향에 조절변수 역할을 하였다. 즉 관계의 질이 잘 형성되어 있다면 적대적 특성을 가진 강압적 영향전략이 사용되더라도 관계 질의 순기능 역할로 관계 질이 낮은 경우보다 소매상이 지각하는 성과를 높이는 것을 알 수 있다. 다섯째, 갈등의 경우도 관계의 질은 갈등이 성과에 미치는 영향에 조절변수 역할을 하였다. 관계의 질이 높게 형성되어 있다면, 갈등이 높은 상황이 발생하더라도 역기능은 줄어들어, 거래관계의 질이 높은 소매상은 갈등을 보다 긍정적으로 받아들여 시너지 효과를 창출함으로써 관계의 질이 낮은 소매상보다 성과를 높일 수 있음을 알 수 있다. 결론적으로, 중국 가전산업에서 거래 관계 질이 높게 형성되어 있다면 강압적 영향전략과 갈등이 성과에 미치는 역기능을 상쇄할 수 있어 상거래에서 '��시'(關係, guanxi)를 통한 거래관계의 질이 중요함을 확인하였다.

• 한국유통학회지:유통연구
• /
• 제17권3호
• /
• pp.1-24
• /
• 2012

본 연구는 세계 최대의 프랜차이즈 시장으로 부상하고 있는 중국 프랜차이즈 시장에서 가맹 본부와 가맹점 간의 재계약 성과에 영향을 미치는 요인에 관한 연구이다. 선행 연구를 토대로 하여 프랜차이즈 재계약 결정요인으로서 가맹본부특성, 가맹점 특성, 본부와 가맹점간 관계적 특성, 환경적 특성 등 4가지로 설정하고, 가맹본부 특성, 가맹점 특성, 관계적 특성, 환경적 특성을 본부의 경영성과와 가맹점에 대한 만족도 영향변수로, 본부의 경영성과와 본부의 가맹점에 대한 만족도를 재계약의도의 영향변수로 하여 연구모형을 설정하였다. 이러한 연구모형을 실증적으로 검증하기 위하여 중국 프랜차이즈 시장에서 가맹본부를 중심으로 설문조사를 실시하여 실증분석을 하였다. 설정한 가설 중에서 경영성과 영향요인으로서 본부특성, 가맹점특성, 관계적 특성, 환경적 특성 요인이 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 본부특성 구성요인 중 가맹점에 대한 통제와 관계적 특성 중 몰입은 경영성과에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 본부의 가맹점에 대한 만족도 영향요인으로는 가맹점 특성이 채택되었지만 관계적 특성인 신뢰, 몰입과 갈등 변수등도 유의하지 않은 것으로 나타났다. 가맹본부의 경영성과와 가맹점에 대한 만족은 가맹본부의 재계약 의도를 높이는 것으로 나타났다. 이러한 연구분석 결과는 중국 시장에 이미 진출해 있거나 향후 진출하려는 국제 프랜차이즈 기업의 전략적 분석과 수립에 도움이 될 구체적인 실무지식을 제공해 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
• /
• 제18권3호
• /
• pp.79-96
• /
• 2012

기술의 발전과 융합이 빠르게 이루어지고 있는 오늘날 유망기술을 어떻게 파악하여, 다양한 후보군들 중에서 최적의 R&D 대상을 어떻게 선정할 것인가에 대한 문제는 주요한 경영의사결정문제 중 하나로 부상하고 있다. 본 연구에서는 이러한 R&D 기술 선정 의사결정을 지원할 수 있는 새로운 지능형 의사결정지원시스템을 제안한다. 본 연구의 의사결정지원시스템은 크게 3가지 모듈로 구성되는데, 우선 첫 번째 모듈인 '기술가치 평가' 모듈에서는 기업이 관심을 갖고 있는 분야의 특허들을 분석하여 유망기술 파악에 요구되는 다양한 차원의 기술가치 평가지수 값들을 산출하는 작업이 이루어진다. 이를 통해, 현재 시점에서의 각 기술의 가치가 다양한 차원에서 평가가 이루어지고 나면, 두 번째 모듈인 '미래기술가치 예측' 모듈에서 이들의 시간 흐름에 따른 변화를 학습한 인공지능 모형을 토대로 각 후보기술들이 미래 시점에 어떤 가치지수값을 갖게 될 것인지 예측값을 산출하게 된다. 마지막 세 번째 모듈인 '최적 R&D 대상기술 선정 지원' 모듈에서는 앞서 두 번째 모듈에서 산출된 각 차원별 예상 가치지수값들을 적절히 가중합하여 기술의 종합적인 미래가치 예측값을 산출하여 의사결정자에게 제공하는 기능을 수행한다. 이를 통해 의사결정자가 자사에 적합한 최적의 R&D 대상기술을 선정할 수 있도록 하였다. 본 연구에서는 제안된 시스템의 적용 가능성을 검증하기 위해, 10년치 특허데이터에 인공신경망 기법을 적용하여 실제 기술가치 예측모형을 구축해 보고, 그 효과를 살펴본다.

• 한국유통학회지:유통연구
• /
• 제15권3호
• /
• pp.1-34
• /
• 2010

본 연구의 목적은 국내 외식 프랜차이즈 시스템에서 가맹점에 대한 가맹본부의 관계품질에 영향을 미치는 변수를 사후 지원서비스로 설정하고, 사후 지원서비스가 가맹점의 관계품질(신뢰, 만족, 몰입)과 경영성과(재무적 성과, 비재무적 성과)에 미치는 영향에 대한 포괄적인 모형을 개발하는 것이다. 제안된 모형을 검증하기 위하여 서울 및 경기 지역의 외식 프랜차이즈 가맹점 경영자 500명을 대상으로 설문 조사를 하여, 구조방정식을 통해 실증 분석하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 사후 지원서비스 요인 중 제품범주 및 가격 요인과 정보제공 및 문제해결 능력 요인은 가맹점의 만족과 몰입에만 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 물류지원과 슈퍼바이저 지원 요인은 신뢰와 만족에만 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 재교육 및 훈련지원 요인은 가맹점의 신뢰와 몰입에만 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 판매촉진 요인은 신뢰 만족, 그리고 몰입 모두에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다섯째, 관계품질요인들 간의 관계는 신뢰가 만족에 긍정적인 영향을 미치지만 몰입에는 직접적으로 영향을 미치지 못하고, 만족을 통해서 몰입에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 여섯째, 신뢰는 재무적 성과에만 긍정적인 영향을 미치고, 만족과 몰입은 재무적 성과와 비재무적 성과 모두에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 본 연구의 결과요약과 시사점, 그리고 연구의 한계점과 향후 연구방향이 제시되었다.

• 지능정보연구
• /
• 제27권3호
• /
• pp.139-156
• /
• 2021

이미지 분류에서 딥러닝 모형을 사용하는 가장 큰 이유는 이미지의 전체적인 정보에서 각 지역 특징을 추출하여 서로의 관계를 고려할 수 있기 때문이다. 하지만 이미지의 지역 특징이 없는 감정 이미지 데이터는 CNN 모델이 적합하지 않을 수 있다. 이러한 감정 이미지 분류의 어려움을 해결하기 위하여 매년 많은 연구자들이 감정 이미지에 적합한 CNN기반 아키텍처를 제시하고 있다. 색깔과 사람 감정간의 관계에 대한 연구들도 수행되었으며, 색깔에 따라 다른 감정이 유도된다는 결과들이 도출되었다. 딥러닝을 활용한 연구에서도 색깔정보를 활용하여 이미지 감성분류에 적용하는 연구들이 있어왔으며, 이미지만을 가지고 분류 모형을 학습한 경우보다 이미지의 색깔 정보를 추가로 활용한 경우가 이미지 감성 분류 정확도를 더 높일 수 있었다. 본 연구는 사람이 이미지의 감정을 분류하는 기준 중 많은 부분을 차지하는 색감을 이용하여 이미지 감성 분류 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 이미지의 RGB 값에 K 평균 군집화 방안을 적용하여 이미지를 대표하는 색을 추출하여, 각 감성 클래스 별 해당 색깔이 나올 확률을 가중치 식으로 변형 후 CNN 모델의 최종 Layer에 적용하는 이-단계 학습방안을 구현하였다. 이미지 데이터는 6가지 감정으로 분류되는 Emotion6와 8가지 감정으로 분류되는 Artphoto를 사용하였다. 학습에 사용한 CNN 모델은 Densenet169, Mnasnet, Resnet101, Resnet152, Vgg19를 사용하였으며, 성능 평가는 5겹 교차검증으로 CNN 모델에 이-단계 학습 방안을 적용하여 전후 성과를 비교하였다. CNN 아키텍처만을 활용한 경우보다 색 속성에서 추출한 정보를 함께 사용하였을 때 더 좋은 분류 정확도를 보였다.

• 지능정보연구
• /
• 제26권4호
• /
• pp.173-198
• /
• 2020

최근 온라인의 비약적인 활성화로 캠페인 채널들이 다양하게 확대되면서 과거와는 비교할 수 없을 수준의 다양한 유형들의 캠페인들이 기업에서 수행되고 있다. 하지만, 고객의 입장에서는 중복 노출로 인한 캠페인에 대한 피로감이 커지면서 스팸으로 인식하는 경향이 있고, 기업입장에서도 캠페인에 투자하는 비용은 점점 더 늘어났지만 실제 캠페인 성공률은 오히려 더 낮아지고 있는 등 캠페인 자체의 효용성이 낮아지고 있다는 문제점이 있어 실무적으로 캠페인의 효과를 높이고자 하는 다양한 연구들이 지속되고 있다. 특히 최근에는 기계학습을 이용하여 캠페인의 반응과 관련된 다양한 예측을 해보려는 시도들이 진행되고 있는데, 이 때 캠페인 데이터의 다양한 특징들로 인해 적절한 특징을 선별하는 것은 매우 중요하다. 전통적인 특징 선택 기법으로 탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm) 중 SFS(Sequential Forward Selection), SBS(Sequential Backward Selection), SFFS(Sequential Floating Forward Selection) 등이 많이 사용되었지만 최적 특징만을 학습하는 모델을 생성하기 때문에 과적합의 위험이 크고, 특징이 많은 경우 분류 예측 성능 하락 및 학습시간이 많이 소요된다는 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 캠페인에서의 효과성 제고를 위해 개선된 방식의 특징 선택 알고리즘을 제안한다. 본 연구의 목적은 캠페인 시스템에서 처리해야 하는 데이터의 통계학적 특성을 이용하여 기계 학습 모델 성능 향상의 기반이 되는 특징 부분 집합을 탐색하는 과정에서 기존의 SFFS의 순차방식을 개선하는 것이다. 구체적으로 특징들의 데이터 변형을 통해 성능에 영향을 많이 끼치는 특징들을 먼저 도출하고 부정적인 영향을 미치는 특징들은 제거를 한 후 순차방식을 적용하여 탐색 성능에 대한 효율을 높이고 일반화된 예측이 가능하도록 개선된 알고리즘을 적용하였다. 실제 캠페인 데이터를 이용해 성능을 검증한 결과, 전통적인 탐욕알고리즘은 물론 유전자알고리즘(GA, Genetic Algorithm), RFE(Recursive Feature Elimination) 같은 기존 모형들 보다 제안된 모형이 보다 우수한 탐색 성능과 예측 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한 제안 특징 선택 알고리즘은 도출된 특징들의 중요도를 제공하여 예측 결과의 분석 및 해석에도 도움을 줄 수 있다. 이를 통해 캠페인 유형별로 중요 특징에 대한 분석과 이해가 가능할 것으로 기대된다.

• 대한환경공학회지
• /
• 제30권6호
• /
• pp.642-652
• /
• 2008

본 연구는 축산폐수 중 COD$_{Cr}$을 응집공정 후 Photo-Fenton 공정에 의해 산화분해 최적조건 및 제거 예측식에 수립에 관한 연구이다. 본 연구는 축산폐수 중 COD$_{Cr}$에 대한 Photo-Fenton 산화반응을 이용하여 이들 분해특성을 2차원 반응모델로 추정하기 위해 중심합설계법 대안으로 많이 사용되고 있는 박스-벤켄법(Box-Behnken method)을 이용하였다. 최적조건 수립을 위한 입력변수, 즉 3가지 변수(Fe(II)(x$_1$), $H_2O_2(x_2)$, pH(x$_3$)) 등을 램덤화, 반복화 및 블록화 원리에 따라 실험설계하여 반응값에 대한 예측식을 수학적으로 산출하였다. 수학적 및 통계적으로 산출된 예측식은 Y = 79.3 + 15.61x$_1$ - 7.31x$_2$ - 4.26x$_3$ - 18x$_1{^2}$ - 10x$_2{^2}$ - 11.9x$_3{^2}$ + 2.49x$_1x_2$ - 4.4x$_2x_3$ - 1.65x$_1x_3$와 같이 얻을 수 있었고 COD$^{Cr}$ 제거율(%)의 실측치에 대한 예측치의 적합도(goodness of fit) 검증시 결정계수(coefficient of determination: R$^2$) 0.96으로 에측식을 충분히 설명할 수 있었다. 예측 모형에 대한 최소제곱추정법으로 적합된 반응표면에서 1차 선형항(linear term)은 Fe(II)(x$_1$), $H_2O_2(x_2)$, 그리고 pH(x$_3$)은 상승작용(synergistic effect)으로 반응모델에 유의한 차이를 보였으며(p < 0.001) 그러나 교호항(cross-product term)은 $H_2O_2$ $\times$ pH(x$_2x_3$)와 순수이차항(quadratic terms)의 Fe(II) $\times$ Fe(II)(x$_1{^2}$), $H_2O_2$ $\times$ H$_2O_2$(x$_2{^2}$) 그리고 pH $times$ pH(x$_3{^2}$) 등은 대립적인(감쇠)(antagonistic effect) 작용으로 반응모델에 유의한 차이를 보였다(p < 0.01). 반응 모델에 대한 예측식 수립 후 COD$_{Cr}$ 제거율(%)의 최적조건을 도출하기 위해 정준분석(canonical analysis)와 능선분석(ridge analysis)에 이용한 결과 반응값(결과값: Y)은 84 $\pm$ 0.95%, COD$_{Cr}$ 최적처리를 위한 변수들의 조건은 Fe(II)(X$_1$) = 0.0146 mM, $H_2O_2$(X$_2$) = 0.0867 mM 그리고 pH(X$_3$) = 4.704 등의 결과를 얻을 수 있었다. 또한 이들 최적조건을 이용하여 재현성을 통한 모델검증 결과 높은 신뢰성을 보였다.

• 지능정보연구
• /
• 제24권2호
• /
• pp.85-109
• /
• 2018

추천시스템은 사용자의 과거 구매행동을 통해 향후 구매할 것이라고 예상되는 제품을 자동으로 검색하여 추천해준다. 특히 전자상거래 기업의 상품추천시스템은 일대일 마케팅의 대표적 실현수단으로 가치가 있다. 하지만, 전통적인 추천시스템, 특히 학계 및 산업계에서 가장 널리 사용되고 있는 전통적인 협업필터링 기법은 단일차원의 '종합 평점'만을 고려하여 추천결과를 생성하도록 설계되어 있어, 사용자들의 정확한 니즈를 이해하고 대응하는데 근본적인 한계가 있다. 최근에는 전자 상거래 기업들도 고객들로부터 보다 다각화된, 다기준 방식으로 피드백을 받고 있다. 특히 다기준 평점은 정량적으로 입력되는 정보이므로 상대적으로 분석 및 처리가 용이하다는 장점이 있다. 그러나 다기준 평점 역시 사전에 정해진 기준에 대해서만 사용자의 피드백이 이루어지기 때문에, 보다 상세하게 사용자의 의견을 이해하여 추천에 반영하는 데에는 한계가 있다. 이에 본 연구는 다기준 평점 정보와 선택적 협업필터링의 서로 다른 접근방법을 통해 도출된 추천결과를 종합하여, 최종적으로 추천 대상리스트를 산출할 수 있는 하이브리드 기술을 제안한다. 본 연구에서 제안한 연구모형의 유용성을 검증하기 위해, 식음료점(식당, 카페 등)에 대한 실제 이용자를 대상으로 온라인 설문을 통해 종합 평점과 다기준 평점을 수집하였으며, 데이터를 학습용과 검증용으로 구분하여 학습시키고 성과를 평가하였다. 이 기법은 결합 함수 기반 접근법과 사용자마다 구매의사결정의 체계가 다르다는 전제하에, 사용자들을 유형화하고, 유형에 따라 정보원을 선택적으로 활용하는 협업필터링 알고리즘을 활용했다. 실험결과, 제안 알고리즘을 통한 추천 방법이 단일 차원을 고려하는 전통적인 협업필터링과 비교해 더 우수한 예측정확도를 나타냄을 확인했다. 아울러, 본 연구가 제안하는 다기준 평점과 선택적 협업필터링 알고리즘을 종합하여 추천하는 방법이, 단순히 다기준 평점을 고려했을 때 보다 통계적으로 유의한 수준의 정확도의 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
• /
• 제20권1호
• /
• pp.49-65
• /
• 2014

구전(WOM: Word of Mouth)는 주변 사람들에게 상품에 대한 경험을 입에서 입으로 전달하는 현상을 말하며 소셜 미디어의 발전으로 온라인 구전(eWOM: Electronic Word of Mouth) 형태로 발전하였다. 구전 효과의 중요성으로 인해서 대부분의 기업들의 자사의 상품이나 서비스에 대한 온라인 구전에 촉각을 세우고 있으며, 특히 영화와 같은 경험재의 경우에는 그 영향력이 더욱 크다. 본 연구에서는 영화 커뮤니티에 대한 사회 네트워크 분석을 통해서 영화 흥행성과 지표인 매출에 미치는 영향요인을 규명하고자 한다. 영화 흥행성과 연구들에서 주요하게 다루어진 영화에 대한 구전의 크기(volume)와 방향성(valence)과 같은 구전 요인들을 추가하여, 구전 네트워크의 중심성 척도를 영향 요인에 고려하였다. 구전의 크기, 방향성, 그리고 3가지 중심성 척도(연결 중심성, 매개 중심성, 근접 중심성)의 최종 영화 매출에 영향 관계를 가설로 설정하였다. 제시한 연구 모형을 검증하기 위하여 대표적인 온라인 영화 커뮤니티 사이트인 IMDb(Internet Movie Database)에서 영화 구전 데이터를 수집하였고, Box-Office-Mojo사이트에서 영화 매출 데이터를 수집하였다. 2012년 9월부터 1년 동안, 주간 Top-10에 포함된 적이 있는 영화들을 대상으로 하였으며, 총 103개의 영화가 선정되어 이 영화들에 대한 메타 데이터와 커뮤니티 데이터가 수집되었다. 영화 커뮤니티 네트워크는 평가자들간의 댓글 관계를 기초로 구축하였다. 본 연구에서 사용한 3가지 중심성 척도는 사회 네트워크 분석 도구인 NodeXL을 사용하여 계산되었으며, 각 영화별 커뮤니티 참여자들의 중심성 척도의 평균값을 활용하였다. 가설 검증의 사전 분석을 위한 상관관계 분석에서는 3가지 중심성 척도간에 상관 관계가 높은 것으로 파악되어서, 각각에 대하여 별도로 회귀분석을 수행하였다. 분석 결과, 기존 연구와 일관성 있게 구전의 크기와 방향성은 영화 성과지표인 최종 매출에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 파악되었다. 또한 구전 네트워크 내의 참여자 매개중심성 평균은 영화의 최종 매출에 영향을 미치는 것으로 파악되었다. 하지만 연결중심성과 근접중심성은 최종 매출에 영향을 주지 못하는 것으로 나타났다.