• 지능정보연구
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• 제26권3호
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• pp.109-125
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• 2020

군(軍)에서 방위력개선사업(이하 방위사업)은 매우 투명하고 효율적으로 이루어져야 함에도, 방위사업 관련 법 및 규정의 과도한 다양화로 많은 실무자들이 원활한 방위사업 추진에 어려움을 겪고 있다. 한편, 방위사업 관련 실무자들이 각종 문서에서 다루는 법령 문장은 문장 내에서 표현 하나만 잘못되더라도 심각한 문제를 유발하는 특징을 가지고 있으나, 이를 실시간으로 바로잡기 위한 문장 비교 시스템 구축에 대한 노력은 미미했다. 따라서 본 논문에서는 Siamese Network 기반의 자연어 처리(NLP) 분야 인공 신경망 모델을 이용하여 군(軍)의 방위사업 관련 문서에서 등장할 가능성이 높은 문장과 이와 관련된 법령 조항의 유사도를 비교하여 위법 위험 여부를 판단·분류하고, 그 결과를 사용자에게 인지시켜 주는 '군(軍) 보고서 등장 문장과 관련 법령 간 비교 시스템' 구축 방안을 제안하려고 한다. 직접 제작한 데이터 셋인 모(母)문장(실제 법령에 등장하는 문장)과 자(子)문장(모(母)문장에서 파생시킨 변형 문장) 3,442쌍을 사용하여 다양한 인공 신경망 모델(Bi-LSTM, Self-Attention, D_Bi-LSTM)을 학습시켰으며 1 : 1 문장 유사도 비교 실험을 통해 성능 평가를 수행한 결과, 상당히 높은 정확도로 자(子)문장의 모(母)문장 대비 위법 위험 여부를 분류할 수 있었다. 또한, 모델 학습에 사용한 자(子)문장 데이터는 법령 문장을 일정 규칙에 따라 변형한 형태이기 때문에 모(母)·자(子)문장 데이터만으로 학습시킨 모델이 실제 군(軍) 보고서에 등장하는 문장을 효과적으로 분류한다고 판단하기에는 제한된다는 단점을 보완하기 위해, 실제 군(軍) 보고서에 등장하는 형태에 보다 더 가깝고 모(母)문장과 연관된 새로운 문장 120문장을 추가로 작성하여 모델의 성능을 평가해본 결과, 모(母)·자(子)문장 데이터만으로 학습시킨 모델로도 일정 수준 이상의 성능을 확인 할 수 있었다. 결과적으로 본 연구를 통해 방위사업 관련 군(軍) 보고서에서 등장하는 여러 특정 문장들이 각각 어느 관련 법령의 어느 조항과 가장 유사한지 살펴보고, 해당 조항과의 유사도 비교를 통해 위법 위험 여부를 판단하는 '실시간 군(軍) 문서와 관련 법령 간 자동화 비교 시스템'의 구축 가능성을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제22권3호
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• pp.129-142
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• 2016

전자상거래에서 소비자들의 구매 의사결정에 판매 제품을 이미 구매하여 사용한 고객의 리뷰가 중요한 영향을 미치고 있다. 전자상거래 업체들은 고객들이 제품 리뷰를 남기도록 유도하고 있으며, 구매고객들도 적극적으로 자신의 경험을 공유하고 있다. 한 제품에 대한 고객 리뷰가 너무 많아져서 구매하려는 제품의 모든 리뷰를 읽고 제품의 장단점을 파악하는 것은 무척 힘든 일이 되었다. 전자상거래 업체들과 연구자들은 텍스트 마이닝을 활용하여 리뷰들 중에서 유용한 리뷰들의 속성을 파악하거나 유용한 리뷰와 유용하지 않은 리뷰를 미리 분류하는 노력을 수행하고 있다. 고객들에게 유용한 리뷰를 필터링하여 전달하는 방안이다. 본 연구에서는 문서-단어 매트릭스에서 단어의 제거 기준으로 온라인 고객 리뷰가 유용한 지, 그렇지 않은지를 구분하는 문제에서 단어들이 유용 리뷰 집합과 유용하지 않은 리뷰집합에 중복하여 등장하는 정도를 측정한 중립도를 제시한다. 제시한 중립도를 희소성과 함께 분석에 활용하여 제거할 단어를 선정한 후에 각 분류 알고리즘의 성과를 비교하였다. 최적의 성과를 보이는 중립도를 찾았으며, 희소성과 중립도에 따라 단어를 선택적으로 제거하였다. 실험은 Amazon.com의 'Cellphones & Accessories', 'Movies & TV program', 'Automotive', 'CDs & Vinyl', 'Clothing, Shoes & Jewelry' 제품 분야 고객 리뷰와 사용자들의 리뷰에 대한 평가를 활용하였다. 전체 득표의 수가 4개 이상인 리뷰 중에서 제품 카테고리 별로 유용하다고 판단되는 1,500개의 리뷰와 유용하지 않다고 판단되는 1,500개의 리뷰를 무작위로 추출하여 연구에 사용하였다. 데이터 집합에 따라 정확도 개선 정도가 상이하며, F-measure 기준으로는 두 알고리즘에서 모두 희소성과 중립도에 기반하여 단어를 제거하는 방안이 더 성과가 높았다. 하지만 Information Gain 알고리즘에서는 Recall 기준으로는 5개 제품 카테고리 데이터에서 언제나 희소성만을 기준으로 단어를 제거하는 방안의 성과가 높았으며, SVM에서는 전체 단어를 활용하는 방안이 Precision 기준으로 성과가 더 높았다. 따라서, 활용하는 알고리즘과 분석 목적에 따라서 단어 제거 방안을 고려하는 것이 필요하다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제37권1호
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• pp.7-14
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• 2014

인공방사선 사용이 가장 많은 진단방사선 분야의 피폭선량 저감에 착안하여 X-선 조사의 1차적 사용자인 방사선사의 기술적인 연구에 의해 피폭선량을 감소시키고자 흉부팬텀인 DUKE phantom을 이용하여 X-선 발생장치에서 부가여과를 적용해 피폭선량의 감소 효과를 알아보고 PC-Based Monte Carlo Program(PCXMC)을 이용하여 환자가 받는 유효선량 및 장기선량에 대해 알아보기 위해 본 연구를 시행하였다. 본 실험에서는 설정된 조건을 사용하여 알루미늄만을 이용한 단일여과와 구리와 알루미늄을 이용한 복합여과를 적용하여 DUKE Phantom에서 나타난 구리 원반(copper disc)의 개수를 측정하여 단일여과와 복합여 과의 조합에서 구리 원반의 개수가 같으면서 흡수선량이 가장 적은 부가여과의 조합을 찾고 PCXMC 2.0 프로그램을 이용하여 유효선량 및 장기선량을 산출하였다. 사용 관전류에 따라 다르지만 관전압 80 kVp, AP Projection 조건에서는 최소 약 30 % ~ 최대 약 84 %의 유효선량을 감소시킬 수 있었고 관전압 120 kVp, PA Projection 조건에서는 최소 약 41 % ~ 최대 약 71 %의 유효선량을 감소시킬 수 있었다. 장기선량은 각 장기마다 선량 감소율이 달랐으나 최소 30 % ~ 최대 100 %의 선량 감소율을 보였다. 본 연구를 통하여 같은 촬영 조건을 사용하더라도 부가여과를 통해 낮은 선량으로 영상의 품질 면에서 변화가 없었으며 DUKE Phantom과 PCXMC 2.0 프로그램을 이용한 장기선량과 유효선량에 대한 저감 효과를 산출하는 것에 적합하였음을 알 수 있었다.

• 디자인학연구
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• 제19권4호
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• pp.133-144
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• 2006

최근 소비자보호원의 발표에 의하면, 신 개축 건물의 많은 입주자들이 통증을 호소하고 있으며, 예방을 위해 건축자재의 선별에 있어 각별한 주의가 요구된다고 한다. 국제적 동향 역시, 친환경성에 기초한 자재의 지속가능성을 사용자의 건강, 환경보전, 산업경쟁력의 제고 요인으로 인식하고 있다. 본 연구는 소비자가 친환경 건축자재에 대해 바르게 이해하고, 적극 활용할 수 있도록 정보를 제공하는데 목적이 있으며 이를 위해 웹 사이트 검색, 업체 카탈로그, 면담 등을 종합하여 목질계 바닥재, 합성수지바닥재, 타일, 벽지, 카펫 등에 대해 원자재, 생산, 사용 및 설치, 사용 후 등 각 단계별로 제품의 친환경적 측면을 조사 분석하였다. 조사결과, 1. 국내 자재 업체에서는 마케팅 전략의 일환으로 유해물질 저방출과 생산 과정에서 주성분 이외에 기능성(원적외선, 음이온, 황토, 숯, 옥 등) 성분을 첨가하여 친환경 개념을 강조한 제품개발과 신제품 출시에 박차를 가하고 있다. 그러나 제품의 전 라이프사이클을 통한 친환경적 측면이 재인식되어야하며 이에 부합하는 친환경제품이 개발되어야한다. 2. 국내제품 선택 시 가장 신뢰할 수 있는 기준은 EL, HB, GR 마크 획득인데, GR마크를 획득한 재활용 제품은 찾아보기 힘든 실정이므로 폐기물을 이용한 재활용 내장재 활성화를 위해 재활용 기술수준 향상과 지속가능한 소비를 위한 노력이 요구된다. 3. 친환경 관점에서 현재 국내 실내건축 자재를 평가할 때 가장 취약한 부분은 원자재였으며, 이를 극복하기위해서는 사용 후 폐기 시 분리수거가 가능하도록 제품을 디자인하는 방법, 폐자원을 재활용하여 훌륭한 제품을 개발하는 방법, 제품 소각 시 이를 에너지화하는 방법 등이 더욱 연구되어야할 것이다. 4. 지속가능한 개념의 생산과 소비가 촉진되기 위해서는 친환경 건축자재에 대한 바른 정보가 필요하며 이를 쉽게 정리한 가이드북이나 매뉴얼이 시급히 요구된다. 5. 국내 제품에 대한 표본조사 결과, 많은 업체들이 자사 제품에 대한 친환경성을 강조하고 있으나 친환경성이 입증되지 않은 제품에 대해서도 친환경 소재임을 내세워 소비자의 판단을 흐리는 경우가 많으므로 이에 대한 시정이 필요하다.

• 한국농림기상학회지
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• 제16권3호
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• pp.233-245
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• 2014

복잡지형에서의 에디 공분산 방법을 이용한 플럭스 관측에 있어서 가장 중요하면서도 어려운 문제 중에 하나가 야간 이산화탄소($CO_2$) 플럭스 자료 보정이다. 본 연구에서는 복잡산림지형에 위치한 두 KoFlux 관측지(광릉의 활엽수림과 침엽수림 관측지, GDK와 GCK)의 2009년도 플럭스 타워 자료에 대표적인 야간 자료 보정 방법인 마찰속도 보정 방법, 광 반응 곡선 보정 방법, 이류를 고려한 반 고셀 보정 방법을 적용한 결과를 평가하였다. 계산된 $CO_2$ 플럭스(생태계호흡, 총일차생산, 순생태계교환)는 방법에 따라 그 크기와 계절변동에 차이를 보였는데, 그 차이는 관측지 별로 다르게 나타났다. 각 방법에서 나온 결과들을 선행연구에서 보고된 결과들과의 비교와 함께, 기상학적인 접근뿐만 아니라 생태학적인 접근을 통해 검증하였다. 검증 결과, 이러한 차이의 원인은 야간 자료 보정 과정에서 선별된 자료의 일부가 이미 배수류에 의한 $CO_2$ 이류의 영향을 받았기 때문인 것으로 추측된다. GDK의 광 반응 곡선 방법의 결과를 제외한 나머지 $CO_2$ 플럭스 결과들은 아시아의 다양한 생태계에서 보고된 값들의 범위에 포함되었다. 본 연구는 현재 배포된 플럭스 자료들은 개선의 여지가 있으며, 최신 자료의 올바른 사용을 위한 자료 사용자와 자료 생산자 간의 소통의 중요성을 상기시켜 준다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제25권4호
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• pp.242-248
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• 2007

목적: 마우스 모델에서 cisplatin과 방사선조사로 구내염을 유발시킨 후 재조합 표피성장인자 (recombinant human epidermal growth factor, rhEGF)을 처치하여 그 효과를 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 마우스 24마리를 대상으로 정상대조군 8마리와 실험군은 각각 rhEGF 처치군과 미처치군으로 8마리씩 분류하였으며 실험군은 10 mg/kg의 cisplatin을 방사선조사 첫날 동시에 1회 복강 내 투여하였고, 방사선조사는 5일간 1회 5 Gy씩, 5일간 25 Gy를 조사하였다. RhEGF 처치군은 방사선조사 2일 전부터 2일간 1 mg/kg의 rhEGF를 피하주사하였으며 방사선조사3일째부터 3일간 1 mg/kg를 피하주사하여 총 5 mg/kg의 rhEGF를 투여하였다. 마우스의 체중변화, 먹이섭취 및 조직학적 변화를 평가하였다. 결 과: 마우스 체중변화는 rhEG F처치군이 실험 3일째부터 5일간 rhEGF 미처치군과 비교하여 통계적으로 유의한 체중의 차이를 관찰할 수 있었다. 먹이섭취는 실험군(rhEGF 처치군과 미처치군)에서 실험 5일째까지 감소하였다가 13일째부터 먹이섭취의 증가를 보여주었다. Cisplatin과 방사선조사 후 7일째의 조직학적 검사에서는 rhEGF 처치군에서 마우스의 점막 표피층의 변성이 관찰되었으나 rhEGF 미처치군에서는 점막층의 염증 반응이 관찰되었다. 결 론: Cisplatin과 방사선 조사로 마우스에서 발생한 구내염에서 rhEGF를 투여한 경우 체중 변화와 먹이섭취의 유의한 개선을 관찰하였으며 조직학적 검사에서 점막 손상의 회복을 확인하였다. 향후 임상적으로 rhEGF가 항암화학요법과 방사선치료로 인한 구내염을 줄일 수 있는 가능성을 확인하였다.값은 11개월이었고 2년, 3년 생존율은 31.5%, 15.8%였다. 결 론: 2기 췌장암 환자들은 국소 재발 및 원격 전이의 가능성이 높은 고위험군으로 국소 제어율 및 전체 생존율의 향상을 위해서 수술 후 효과적인 방사선치료의 적극적인 시행 및 이후의 보조적인 전신 항암화학요법을 권고하여 시행하는 것이 바람직하다. 평가 검사는 모두 제조사의 시험지침서에 부합하였다. 결론적으로, 이는 본 GE $Advance^{TM}$ PET 시스템이 임상에의 적용에 적합함을 보여주었다.mens사의 상용 분석 프로그램에는 해당 기능이 없어 계산값의 비교를 통한 검증은 수행하지 못하였고, 수화(hydration)와 탈수(dehydration) 각각의 조건에 따른 신장기능 분석에 적용하였을 때, 판별 기준이 되는 유의미한 값을 산출하여 타당성 검증을 대신하였다. 결론: 이 연구에서 개발한 핵의학 영상의 정량적 분석을 통한 신장기능 분석 프로그램을 사용하여 신장 기능을 분석한 결과, 타당성 있는 결과를 도출하여 그 유용성을 입증하였다. 이 개발 프로그램은 좀 더 다양한 임상응용 목적의 분석기능을 사용자가 직접 개발, 추가하기가 용이하여 기존 상용 프로그램보다 연구적 활용범위가 크다고 사료된다.2.2{\pm}0.4\;(1.6{\sim}3.2){\mu}g/ml$와 $1.4{\pm}0.2\;(0.8{\sim}1.6){\mu}g/ml$로서(p=0.16), 표준균주 3종 모두에서 Infecton의 MBC 또한 ciprofloxacin에 비해 $2{\sim}4$배가 높았다. 결론: Tc-99m Infecton은 ciprofloxacin 보다는 약하였지만 표준균주에 대해 생체외 항균력을 보였다.를

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제24권2호
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• pp.92-98
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• 2013

여러 치료선량 측정기들 중 치료 현장에서의 사용이 간편한 형광물질 기반 측정기인 유리선량계(Glass Rod Dosimeter, GRD)는 방사선 조사 후 측정 소자의 안정화를 위한 전처리(Pre-processing) 과정이 필수적이며, 가열방식($70^{\circ}C$, 30분)과 대기방식($20^{\circ}C$, 24시간)의 두 가지의 전처리 방식이 사용되고 있다. 본 연구에서는 각각의 전처리 조건이 측정 결과에 미치는 영향을 분석하여 사용자들에게 유용한 참고자료를 제시하고자 한다. 20개의 GRD 소자들 모두에 같은 선량을 조사한 후, 10개씩 나누어 각각 다른 전처리 방식을 사용하여 판독함으로써 각 전처리 방식의 특징들을 상호 비교하였다. 가열방식의 경우 소자 간 판독 편차는 1.13%, 시간에 따른 평균 판독값의 편차는 최대 5.33%였다. 대기방식의 경우에는 소자 간 판독 편차가 0.49%, 시간에 따른 평균 판독값의 편차는 최대 1.28%로 나타났다. 또한 동일한 선량을 주었을 때 전처리 방식에 따라 판독 절대값은 4.1%의 차이를 보였다. 또한 251명의 환자들을 대상으로 한 임상 측정 평가 결과 부위에 따라 다르지만 평균적으로 5% 이내의 측정 오차를 보였으나, 대기 방식의 경우 판독 시점에 따른 영향이 상대적으로 크게 나타났다. 결론적으로 GRD는 치료 현장에서 사용하기에 적합하나 신속한 판독이 요구되지 않는다면 대기방식의 전처리가 보다 적합하며 정해진 판독 시점을 지켜야 한다. 또한 치료 부위 등 조사 조건의 변화에 관계없이 안정적인 정확성을 기대할 수 있는 측정 방법에 대한 연구가 향후 필요하다고 생각된다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.123-136
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• 2014

최근 온라인 및 다양한 스마트 기기의 사용이 확산됨에 따라 온라인을 통한 쇼핑구매가 더욱 활성화 되었다. 때문에 인터넷 쇼핑몰들은 쇼핑에 관심이 있는 잠재 고객들에게 한 번이라도 더 자사의 링크를 노출시키기 위해 키워드에 비용을 지불할 용의가 있으며, 이러한 추세는 검색 광고 시장의 광고비를 증가시키는 원인을 제공하였다. 이 때 키워드의 가치는 대체로 검색어의 빈도수에 기반을 두어 산정된다. 하지만 포털 사이트에서 검색어로 자주 입력되는 모든 단어가 쇼핑과 관련이 있는 것은 아니며, 이들 키워드 중에는 빈도수는 높지만 쇼핑몰 관점에서는 별로 수익과 관련이 없는 키워드도 다수 존재한다. 그렇기 때문에 특정 키워드가 사용자들에게 많이 노출된다고 해서, 이를 통해 구매가 이루어질 것을 기대하여 해당 키워드에 많은 광고비를 지급하는 것은 매우 비효율적인 방식이다. 따라서 포털 사이트의 빈발 검색어 중 쇼핑몰 관점에서 중요한 키워드를 추출하는 작업이 별도로 요구되며, 이 과정을 빠르고 효과적으로 수행하기 위한 자동화 방법론에 대한 수요가 증가하고 있다. 본 연구에서는 이러한 수요에 부응하기 위해 포털 사이트에 입력된 키워드 중 쇼핑의도를 포함하고 있을 가능성이 높을 것으로 추정되는 키워드만을 자동으로 추출하는 방안을 제시하고, 구체적으로는 전체 검색어 중 검색결과 페이지에서 쇼핑과 관련 된 페이지로 이동한 검색어만을 추출하여 순위를 집계하고, 이 순위를 전체 검색 키워드의 순위와 비교하였다. 국내 최대의 검색 포털인 'N'사에서 이루어진 검색 약 390만 건에 대한 실험결과, 제안 방법론에 의해 추천된 쇼핑의도 포함 키워드가 단순 빈도수 기반의 키워드에 비해 정확도, 재현율, F-Score의 모든 측면에서 상대적으로 우수한 성능을 보이는 것으로 나타남을 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권spc1호
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• pp.1107-1118
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• 2021

지구온난화로 인해 발생한 기후변화는 한반도의 홍수, 가뭄 등의 발생빈도를 증가시켰으며, 이로 인해 인적, 물적 피해가 증가한 것으로 나타났다. 수재해 대비 및 대응을 위해서는 국가 차원의 수자원 관리 계획 수립이 필요하며, 유역 단위 수자원 관리를 위해서는 장기간 관측된 유량 자료를 이용하여 도출된 유량지속곡선이 필요하다. 전통적으로 수자원 분야에서 유량지속곡선을 도출하기 위하여 물리적 기반의 강우-유출 모형이 많이 사용되고 있으며, 최근에는 데이터 기반의 딥러닝 기법을 이용한 유출량 예측 기법에 관한 연구가 진행된 바 있다. 물리적 기반의 모형은 수문학적으로 신뢰도 높은 결과를 도출할 수 있으나, 사용자의 높은 이해도가 요구되며, 모형 구동 시간이 오래 걸릴 수 있는 단점이 있다. 데이터 기반의 딥러닝 기법의 경우 입력 자료가 간단하며, 모형 구동 시간이 비교적 짧으나 입력 및 출력자료 간의 관계가 블랙박스로 처리되어 수리·수문학적 특성을 반영할 수 없는 단점이 있다. 본 연구에서는 물리적 기반 모형으로 국내외에서 적용성이 검증된 Soil Water Assessment Tool (SWAT)의 매개변수 보정(Calibration)을 통해 장기간의 결측치 없는 데이터를 산출하고, 이를 데이터 기반 딥러닝 기법인 Long Short-term Memory (LSTM)의 훈련(Training) 데이터로 활용하였다. 시계열 데이터 분석 결과 검·보정 전체 기간('07-'18) 동안 Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE)와 적합도 비교를 위한 결정계수는 각각 0.04, 0.03 높게 도출되어 모형에서 도출된 SWAT의 결과가 LSTM보다 전반적으로 우수한 것으로 나타났다. 또한, 모형에서 도출된 연도별 시계열 자료를 내림차순하여 산정된 유량지속곡선과 관측유량 기반의 유량지속곡선과 비교한 결과 NSE는 SWAT과 LSTM 각각 0.95, 0.91로 나타났으며, 결정계수는 0.96, 0.92로 두 모형 모두 우수한 성능을 보였다. LSTM 모형의 경우 저유량 부분 모의의 정확도 개선이 필요하나, 방대한 입력 자료로 인해 모형 구축 및 구동 시간이 오래 걸리는 대유역과 입력 자료가 부족한 미계측 유역의 유량지속곡선 산정 등에 활용성이 높을 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.29-44
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• 2017

인터넷 상거래에서, 소비자들은 기존에 제품을 구매한 다른 사용자들이 작성한 상품평에 많은 영향을 받는다. 그러나, 상품평이 점차 축적되어감에 따라, 소비자들이 방대한 상품평을 일일이 확인하는데 많은 시간과 노력이 소요되고, 또한 무성의하게 작성된 상품평들은 오히려 소비자들의 불편을 초래하기도 한다. 이에, 본 연구는 온라인 상품평의 유용성에 영향을 미치는 요인들을 분석하여, 소비자들에게 실제로 도움이 될 수 있는 상품평을 선별적으로 제공하는 예측모형을 도출하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해, 텍스트마이닝 기법을 사용하여, 상품평에 포함되어있는 다양한 언어적, 심리적, 지각적 요소들을 추출하였으며, 이러한 요소들 중에서 상품평의 유용성에 영향을 미치는 결정요인이 무엇인지 파악하였다. 특히, 경험재인 의류군과 탐색재인 전자제품군에 대한 상품평의 특성 및 유용성 결정요인이 상이할 수 있음을 고려하여, 제품군별로 상품평의 특성을 비교하고, 각각의 결정요인을 도출하였다. 본 연구에는 아마존닷컴(Amazon.com)의 의류군 상품평 7,498건과 전자제품군 상품평 106,962건이 사용되었다. 또한, 언어분석 소프트웨어인 LIWC(Linguistic Inquiry and Word Count)를 활용하여 상품평에 포함된 특징들을 추출하였고, 이후, 데이터마이닝 소프트웨어인 RapidMiner를 사용하여, 회귀분석을 통한, 결정요인 분석을 수행하였다. 본 연구결과, 제품에 대한 리뷰어의 평가가 높고, 상품평에 포함된 전체 단어 수가 많으며, 상품평의 내용에 지각적 과정이 많이 포함되어 있는 반면, 부정적 감정은 적게 포함된 상품평들이 두 제품 모두에서 유용하다고 인식되는 것을 알 수 있었다. 그 외, 의류군의 경우, 비교급 표현이 많고, 전문성 지수는 낮으며, 한 문장에 포함된 단어 수가 적은 간결한 상품평이 유용하다고 인식되고 있었으며, 전자제품의 경우, 전문성 지수가 높고, 분석적이며, 진솔한 표현이 많고, 인지적 과정과 긍정적 감정(PosEmo)이 많이 포함된 상품평이 유용하게 인식되고 있었다. 이러한 연구결과는 향후, 소비자들이 효과적으로 유용한 상품평들을 확인하는데 도움이 될 것으로 기대된다.