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공동마케팅제휴에 있어 상호의존성과 갈등의 관계에 대한 연구 (An Empirical Investigation of Relationship Between Interdependence and Conflict in Co-marketing Alliance)

  • 이호택;조영욱;김주영
    • Asia Marketing Journal
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    • 제13권3호
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    • pp.79-102
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    • 2011
  • 본 연구는 지금까지 유통분야에서 제조업자와 판매업자간에 관계를 연구해오던 상호의존성의 개념을 판매업자간의 공동마케팅 제휴관계에 적용하였다. 제휴관계에 있는 양자 간의 의존성과 상호의존성이 갈등에 미치는 영향을 사회학 분야에서 상호의존성과 갈등 간의 관계에 대해 상반된 견해를 제시하는 이론인 갈등 나선형 이론과 쌍무적 억제이론으로 설명해보고자 하였다. 기존의 연구들이 설문을 통해 변수간의 관계를 파악하였다면, 본 연구에서는 이동통신사와 공동마케팅 제휴관계에 있는 181개 기업의 거래데이터 및 설문을 동시에 이용하였으며 상호의존성의 선행요인으로 거래기간, 거래빈도, 거래선의 수, 거래특유자산 등의 변수를 도출하여 상호의존성과의 관계를 파악하였다. 실증분석결과, 이통통신사의 제휴서비스 환경에서는 상호의존성의 총합이 증가할수록 갈등수준 역시 증가함을 알 수 있었으며 따라서, 상호의존성과 갈등간의 관계를 설명하기 위해서는 쌍무적 억제 이론 보다는 갈등 나선형 이론이 더 적합함을 알 수 있었다. 아울러, 이동통신사의 관점에서는 거래기간, 거래빈도, 거래특유자산이, 제휴파트너 관점에서는 거래빈도, 거래특유자산, 거래선의 수가 각각 상대방에 대한 의존성에 영향을 미치는 요소로 도출되었다. 이를 통해 이통통신사 및 제휴파트너 관점에서 효율적인 갈등관리 전략을 제시하였으며 학문적 시사점들과 연구의 한계점에 대해 제시하였다.

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국내 지상파 방송사의 아카이브 개방·공유 사업과 아카이브 이용자 연구 KBS 5.18 아카이브 시민공유 프로젝트 <5월이야기> 공모전 사례를 중심으로 (Research on Archive Opening and Sharing Projects of Korean Terrestrial Broadcasters and External Users of Shared Archives : Focusing on the Case of the 5.18 Footage Video Sharing Project 〈May Story(Owol-Iyagi)〉 Contest Organized by KBS)

  • 최효진
    • 기록학연구
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    • 제78호
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    • pp.197-249
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    • 2023
  • 본 논문에서는 최근 지상파 방송사의 아카이브 개방·공유 사업이 활발해짐에 따라 방송사 외부 이용자들의 방송·영상아카이브 콘텐츠 수요를 연구하였다. 방송사가 개방한 영상자료를 활용해 2차 저작물을 제작하는 과정에서 이용자가 영상자료를 선택하는 기준, 편집에 활용되는 과정 등을 연구하였다. 이를 위해 2022년 KBS가 자사 5.18영상자료를 공개하고 이를 활용해 시청자들에게 새로운 콘텐츠를 제작하게 했던 '5.18 아카이브 시민공유 프로젝트 5월이야기' 공모전을 사례로 살펴 보았다. 해당 공모전에서 우수작으로 선정된 작품을 분석하고 각 작품을 제작한 수상자들과 심층인터뷰를 진행했다. 그 결과 다음과 같은 점을 확인할 수 있었다. 공모전 출품작 중에는 직·간접적으로 5.18 민주화운동을 경험한 내용을 다루면서 해당 역사적 사건이 개인과 현재 우리 사회에 미치는 영향에 주목한 주제를 구성한 작품이 많았다. 방송사가 소장자료 일부를 일반에 공개한다는 사실만으로도 방송사 외부 이용자들에게는 새로운 콘텐츠를 창작해보고자 하는 제작동기를 갖게 하고, 새로운 주제를 구상할 수 있게 함을 알 수 있었다. 또한 이 연구에서는 방송사 영상자료가 2차 저작물에서 활용되는 방식을 살펴보았다. 영상자료를 매개로 하여 역사적 사건을 공유하거나, 영상자료를 증거 또는 비유로서 제시하는 방식을 확인했다. 방송사가 영상자료를 제공하는 데 있어서 5.18 민주화운동 등과 같은 공공성 있는 영상자료가 더 다양하게 개방되어야 한다는 점, 선별된 영상을 공개하기에 앞서 저작권 정보 등을 포함한 메타데이터 정리, 실제 편집에 활용 가능한 고화질·고음질 영상 확보, 이용자 편의성을 고려한 스트리밍 또는 다운로드 기능 강화 등이 필요하다는 점을 확인했다. 이를 통해 향후 지상파 방송사의 영상자료 개방·공유사업의 방향을 모색하고 방송사의 아카이브 사업이 영상자료를 매개로 한 지역·세대·계층 간 사회통합 강화 등 공적 책무를 이행하는 대안이 될 수 있음을 확인했다.

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3PL 물류정보시스템의 효과성에 관한 실증적 연구 : 화주기업의 공급사슬성과와 장기지향적관계성의 역할을 중심으로 (A Study on the Effectiveness of 3PL Logistics Information System : A Focus on the Role of Supply Chain Performance in Shipper and Long-term Relationship intention)

  • 조재용
    • 벤처혁신연구
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    • 제3권2호
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    • pp.111-128
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    • 2020
  • 기업의 글로벌화 과정에서 제3자 물류서비스(Third Party Logistics Provider, 3PL) 이용이 강화되고 있다. 이에 본 연구의 목적은 3PL기업이 제공하는 물류정보시스템의 효과성을 검정하기 위한 연구이다. 이를 위해 3PL 물류정보 시스템의 특성이 화주기업의 공급사슬성과 즉, 물류성과, 고객성과, 조직성과에 미치는 영향과 화주기업의 3PL 기업에 대한 충성도 즉 3PL 기업성과 간의 관계를 검정하고자 한다. 아울러 화주기업과 3PL기업간의 장기관계지향성이 화주기업의 공급사슬관리와 3PL기업성과간의 관계에서 조절역할을 하는지를 검정하여 3PL기업에 전략적 시사점을 제공하는 것을 목적으로 한다. 본 연구는 연구의 가설검정을 위해 화주기업을 대상으로 총 205부의 데이터 수집하여 분석에 사용하였으며 SPSS 24.0과 AMOS 21.0 통계프로그램을 활용하여 분석하였다. 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 3PL물류정보시스템의 정확성, 적시성, 유용성은 모두 화주기업의 공급사슬성과에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 3PL물류정보시스템의 정확성, 적시성, 유용성은 모두 3PL기업성과에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 화주기업의 공급사슬성과는 3PL기업성과에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 끝으로, 장기관계지향성은 화주기업 공급사슬성과와 3PL기업성과 간의 관계에서 조절영향을 하는 것으로 나타났다. 본 연구는 3PL물류기업의 물류정보시스템을 통한 경쟁우위확보를 위해 학술적 및 실무적 시사점의 제공을 목적으로 한다.

K-POP 팬덤과 한국의 국가 명성: 미국의 BTS 팬 중심 분석 (K-POP fandom and Korea's national reputation: An analysis on BTS fans in the U.S.)

  • 김수진;이혜은
    • Journal of Public Diplomacy
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    • 제3권1호
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    • pp.1-19
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    • 2023
  • 연구목적: 본 연구의 목적은 한류의 다양화와 함께 이루어진 K-POP의 확산이 한국의 국가 명성에 어떤 영향을 미치는지 알아보는 데 있다. 해외 시장에서의 K-POP 열풍은 기대 이상의 성과와 긍정적인 평가로 대내외적인 경제적 파급효과를 가져왔고, 디지털 매체를 통한 온라인 시장의 확대로 인해 더욱 가속화되었다. 뿐만 아니라, K-POP 스타들은 그들과 관련된 다양한 상품과 서비스를 소비하고 팬 활동을 펼칠 수 있는 온라인 공간을 만드는 등 팬덤과의 상호작용이 다양해지고 있다. 이러한 점에 착안하여 본 연구에서는 팬덤이 공동체를 형성하고 미디어를 활용함으로써 이루어지는 K-POP 스타와의 준사회적 관계를 통해 국가 명성에 대한 K-POP의 관련성을 검토하고자 한다. 연구방법: 미국에 거주하고 있는 BTS 팬을 대상으로 아마존 설문조사회사인 Mechanical Turk를 이용하여, 영어로 온라인 설문조사를 진행했다. 불성실한 응답을 제외한 총 195명의 데이터를 분석에 사용했다. 연구결과: 한국의 국가 명성에 대한 BTS 팬의 소셜미디어 이용의 영향력을 상정한 <연구문제 1>의 분석결과, BTS팬의 소셜미디어 참여 활동 그 자체만으로는 한국의 국가 명성에 영향을 미치지 않았다. BTS 팬의 준사회적 상호작용의 매개효과를 전제한 <연구문제 2>의 분석결과, BTS 팬의 소셜미디어 참여 활동은 BTS와의 준사회적 관계에 긍정적인 영향을 미치고, BTS와의 준사회적 관계는 국가 명성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 결론 및 제언: 한국의 국가 명성에 대한 BTS 팬의 소셜미디어 이용과 참여는 그 자체로는 유의한 영향이 없으나 준사회적 관계를 형성하여 국가 명성에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 연구결과를 통해 볼 때, K-POP 팬의 준사회적 관계는 국가이미지를 제고하고, 한국의 국가 명성을 높이는 전략적 기제로 활용할 수 있다. 미디어 효과 차원에서 다양한 팬덤 연구가 이루어져 왔고, 국제커뮤니케이션의 영역에서 국가이미지에 대한 다양한 논의가 이루어져 왔지만, 공공외교의 관점에서 팬덤과 국가 명성의 관련성을 실증적으로 연구한 경우는 매우 드물다. 따라서 본 연구는 인접 학문의 학제간 연구를 시도함으로써 국가 명성에 대한 전략적 방향을 제안하고자 한 점에 학문적 의미와 실용적 의미가 있다.

사용자 리뷰의 평가기준 별 이슈 식별 방법론: 호텔 리뷰 사이트를 중심으로 (Methodology for Identifying Issues of User Reviews from the Perspective of Evaluation Criteria: Focus on a Hotel Information Site)

  • 변성호;이동훈;김남규
    • 지능정보연구
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    • 제22권3호
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    • pp.23-43
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    • 2016
  • 최근 IT기술의 발전에 따라 많은 사람들이 자신들의 여가활동에 대한 경험을 공유하고 있으며, 역으로 다른 사람들의 여가활동에 대한 경험을 참고하여 더 나은 여가활동을 누릴 수 있는 기회를 얻게 되었다. 이러한 현상은 영화, 숙박, 음식, 여행 등 여가활동 전반에 걸쳐 나타나고 있으며, 그 중심에는 여가활동에 대한 정보를 요약하여 제공하는 수많은 사이트가 있다. 대부분의 여가활동 정보 사이트는 각 상품에 대한 평균 평점뿐만 아니라 상세 리뷰를 제공함으로써, 해당 상품을 구매하고자 하는 잠재고객의 의사결정을 지원하고 있다. 하지만 기존 대부분의 사이트는 한 단계의 평가기준에 따라 평점과 리뷰를 제공하기 때문에, 각 평가기준을 구성하는 세부요소에 대한 특징과 평가기준 별 주요 이슈를 파악하기 위해서는 상당히 많은 수의 리뷰를 직접 읽어야 한다는 불편이 따른다. 즉 사용자는 자신이 중요한 것으로 생각하는 평가기준에 대한 조건을 파악하기 위해, 많은 수의 리뷰를 하나하나 읽어보는 과정에서 많은 시간과 노력을 소비하게 된다. 예를 들어 호텔의 접근성, 객실, 서비스, 음식 등 한 단계의 평가기준만을 사용하여 평점과 리뷰를 제공하는 사이트의 경우, 접근성 중 특히 지하철역과의 거리, 객실 중 특히 욕실의 상태를 살펴보고자 하는 사용자에게 필요한 정보를 충분히 제공하지 못하게 된다. 따라서 본 연구에서는 기존 여가활동 정보 사이트의 한계, 즉 평가기준별로 입력된 리뷰를 신뢰하기 어렵다는 점과 평가기준을 구성하고 있는 세부 내용을 파악하기 어렵다는 점을 극복하기 위한 방안을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 방법론은 사용자가 별도의 구분 없이 입력한 리뷰를 그 내용에 따라 평가기준별로 자동 분류하고, 각 평가 기준 별 주요 이슈를 요약하여 제공한다. 제안 방법론은 최근 텍스트 분석에 활발하게 사용되고 있는 토픽 모델링(Topic Modeling)에 기반을 두고 있으며, 각 리뷰를 하나의 문서 단위로 사용하는 것이 아니라 리뷰를 문장 단위로 끊어 개별 리뷰 유닛(Review Unit)으로 분해한 뒤, 평가기준별로 리뷰 유닛을 재구성하여 분석한다는 측면에서 기존의 토픽 모델링 기반 연구와 큰 차이가 있다고 할 수 있다. 본 논문에서는 제안 방법론을 실제 호텔 정보 사이트에서 수집한 423건의 리뷰 문서에 적용하여 6가지 평가기준에 대해 총 4,860건의 리뷰 유닛을 재구성하고, 이에 대한 분석 결과를 소개함으로써 제안 방법론의 유용성을 간접적으로 보인다.

산업의 주식시장 선행성에 관한 실증분석 - 자산간 수익률 예측 가능성 - (A Study on Industries's Leading at the Stock Market in Korea - Gradual Diffusion of Information and Cross-Asset Return Predictability-)

  • 김종권
    • 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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    • 대한안전경영과학회 2004년도 추계학술대회
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    • pp.355-380
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    • 2004
  • 이 논문은 과거의 산업 포트폴리오 수익률이 어떻게 확률추세(stochastic trend)로부터 전체 주식시장과 두 가지 거시경제 변수(경기동행지수와 산업생산)들을 예측할 수 있는 지를 알아보는 데에 초점을 두고 있다. 먼저, 산업들의 포트폴리오 수익률과 전체 주식시장 수익률이 VAR모형을 토대로 볼 경우 Granger 인과관계를 갖고 있는지를 살펴보았다. 이 분석의 결과에서 건설, 금속, 무역, 반도체, 보험, 비금속광물, 서비스, 섬유, 식료, 운수/창고, 유통, 의류, 자동차부풀, 전기전자, 정유, 조선, 종이/목재, 증권, 컴퓨터, 통신, 화학 등 21개 업종은 각 산업별 포트폴리오 수익률이 전체 주식시장 수익률을 $5\%$ 수준에서 통계적으로 유의한 영향을 주고 있음을 알 수 있었다. 이들 21개의 산업별 포트폴리오 수익률은 경제적으로도 중요한 의미를 지니고 있다. 즉, 당월(t)의 비금속광물과 정유, 금속 포트폴리오 수익률 등은 다음 월(t+1)의 전체 주식시장 수익률과 음(-)의 상관관계를 갖고 있는 것을 알 수 있었다. 이는 역사적인 데이터를 살펴볼 때, 이들 산업 제품의 가격의 상승은 향후 경제에 악영향을 주기 때문인 것이다. 반면에, 의류 및 무역 등의 경우에는 반대로 이들 산업들의 포트폴리오 수익률이 전체 주식시장 수익률과 양의 상관관계를 나타내 이들 산업들에 있어서 높은 수익률은 향후 경제가 상승국면이 예상됨을 나타내어 주고 있다. 이와 같은 산업별 포트폴리오 수익률과 거시경제변수 간의 높은 상관관계를 토대로 하여 전체 주식시장 수익률 예측을 가능하게 하는 업종 정보(sector information)의 점진적 확산(slow diffusion) 현상이 발생하게 되는 것이다.수 있었다.의 20세 이하 골절 및 탈구가$30.3\%까지 감소하게되어 년도가 증가함에 따라 청장년 층에 비하여 소아골절 및 탈구가 전체적으로 감소하는 경향을 보였다. 스키골절의 부위별 발생빈도는 1990년 이전까지 하지골절 및 탈구가 많았으나 이후 점차 상지의 골절 탈구가 증가하였다 하지에서 가장 많은 골절은 경골 골절이었으며, 경골골절은 회전력에 의한 나선형골절이 $76.5\%로 가장 많았고 년도에 따른 변화는 보이지 않았다. 스키손상의 발생빈도는 초기에 비하여 점차 감소하는 경향을 보였으며, 손상의 특성도 부위별, 연령별로 다양한 변화를 나타내었다.해가능성을 가진 균이 상당수 검출되므로 원료의 수송, 김치의 제조 및 유통과정에서 병원균에 대한 오염방지에 유의하여야 할 것이다. 확인할 수 있었다. 이상의 결과에 의하면 고농도의 유기물이 함유된 음식물쓰레기는 Hybrid Anaerobic Reactor (HAR)를 이용하여 HRT 30일 정도에서 충분히 직접 혐기성처리가 가능하며, 이때 발생된 $CH_{4}$를 회수하여 이용하면 대체에너지원으로 활용 가치가 높은 것으로 판단된다./207), $99.2\%$(238/240), $98.5\%$(133/135) 및 $100\%$ (313)였다. 각각 두 개의 요골동맥과 우내흉동맥에서 부분협착이나 경쟁혈류가 관찰되었다. 결론: 동맥 도관만을 이용한 Off pump CABG를 시행하여 감염의 위험성을 증가시키지 않으면서 영구적인 신경학적 합병증을 일으키지 않았고 좋은 혈관 개존율을 보여주었다. 따라서 동맥 도관을 이용한 Off pump CABG는 관상동맥의 협착의 정도에

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사례 기반 지능형 수출통제 시스템 : 설계와 평가 (Export Control System based on Case Based Reasoning: Design and Evaluation)

  • 홍원의;김의현;조신희;김산성;이문용;신동훈
    • 지능정보연구
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    • 제20권3호
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    • pp.109-131
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    • 2014
  • 최근 전 세계적인 원전 설비의 수요 증가로 원자력 전략물자 취급의 중요성이 높아지는 가운데, 국외 수출을 위한 원전 관련 물품 및 기술의 신청 또한 급증하는 추세이다. 전략물자 사전판정 업무는 통상 원자력 물자 관리에 해박한 전문가의 경험 및 지식에 근거하여 수행되어 왔지만, 급증하는 수요에 상응하는 전문 인력의 공급이 부족한 실정이다. 이러한 문제를 극복하기 위하여, 본 연구진은 전략물자 수출 통제를 위한 사례 기반 지능형 수출 통제 시스템을 설계 및 개발하였다. 이 시스템은 현장 전문가의 전담 업무이던 신규 사례에 대한 전략물자 사전판정 과정 업무의 주요 맥락을 자동화 하여 전문가 및 관계 기관이 감당해야 할 업무 부담을 줄이며, 빠르고 정확한 판정을 돕는 의사결정 지원 시스템의 역할을 맡는다. 개발된 시스템은 사례 기반 추론 (Case Based Reasoning) 방식에 기반을 두어 설계되었는데, 이는 과거 사례의 특성을 활용하여 신규 사례의 해법을 유추하는 추론 방법이다. 본 연구에서는 자연어로 작성된 전자문서 처리에 널리 사용되는 텍스트 마이닝 분석 기법을 원자력 분야에 특화된 형태로 응용하여 전략물자 수출통제 시스템을 설계하였다. 시스템 설계의 근거로 선행 연구에서 제안된 반자동식 핵심어 추출 방안의 성능을 보다 엄밀히 검증하였고, 추출된 핵심어로 신규 사례와 유사한 과거 사례를 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방안은 텍스트 마이닝 분야의 TF-IDF 방법 및 코사인 유사도 점수를 활용한 결과(${\alpha}$)와 원자력 분야에서 통용되는 개념적 지식을 계통으로 분류하여 도출한 결과(${\beta}$)를 조합하여 최종 결과 (${\gamma}$) 를 생성하게 된다. 세부 요소 기술의 성능 검증은 임상 데이터를 활용한 실험 및 실무 전문가의 의견수렴을 통해 이루어졌다. 개발된 시스템은 사전판정 전문 인력을 다수 양성하는 데 드는 비용을 절감하는 데 일조할 것이며, 지식서비스 산업의 의미 있는 응용 사례로서 관련 산업의 성장에 기여할 수 있을 것으로 보인다.

효율적 자원 탐색을 위한 소셜 웹 태그들을 이용한 동적 가상 온톨로지 생성 연구 (Dynamic Virtual Ontology using Tags with Semantic Relationship on Social-web to Support Effective Search)

  • 이현정;손미애
    • 지능정보연구
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    • 제19권1호
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    • pp.19-33
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    • 2013
  • 본 논문에서는 네트워크 기반 대용량의 자원들을 효율적으로 검색하기 위해 사용자의 요구사항에 기반해 검색에 요구되는 태그들 간의 의미론에 기반한 동적 가상 온톨로지(Dynamic Virtual Ontology using Tags: DyVOT)를 추출하고 이를 이용한 동적 검색 방법론을 제안한다. 태그는 소셜 네트워크 서비스를 지원하거나 이로부터 생성되는 정형 및 비정형의 다양한 자원들에 대한 자원을 대표하는 특성을 포함하는 메타적 정보들로 구성된다. 따라서 본 연구에서는 이러한 태그들을 이용해 자원의 관계를 정의하고 이를 검색 등에 활용하고자 한다. 관계 등의 정의를 위해 태그들의 속성을 정의하는 것이 요구되며, 이를 위해 태그에 연결된 자원들을 이용하였다. 즉, 태그가 어떠한 자원들을 대표하고 있는 지를 추출하여 태그의 성격을 정의하고자 하였고, 태그를 포함하는 자원들이 무엇인지에 의해 태그간의 의미론적인 관계의 설정도 가능하다고 보았다. 즉, 본 연구에서 제안하는 검색 등의 활용을 목적으로 하는 DyVOT는 태그에 연결된 자원에 근거해 태그들 간의 의미론적 관계를 추출하고 이에 기반 하여 가상 동적 온톨로지를 추출한다. 생성된 DyVOT는 대용량의 데이터 처리를 위해 대표적인 예로 검색에 활용될 수 있으며, 태그들 간의 의미적 관계에 기반해 검색 자원의 뷰를 효과적으로 좁혀나가 효율적으로 자원을 탐색하는 것을 가능하도록 한다. 이를 위해 태그들 간의 상하 계층관계가 이미 정의된 시맨틱 태그 클라우드인 정적 온톨로지를 이용한다. 이에 더해, 태그들 간의 연관관계를 정의하고 이에 동적으로 온톨로지를 정의하여 자원 검색을 위한 동적 가상 온톨로지 DyVOT를 생성한다. DyVOT 생성은 먼저 정적온톨로지로부터 사용자 요구사항을 포함하는 태그를 포함한 부분-온톨로지들을 추출하고, 이들이 공유하는 자원의 정도에 따라 부분-온톨로지들 간의 새로운 연관관계 여부를 결정하여 검색에 요구되는 최소한의 동적 가상 온톨로지를 구축한다. 즉, 태그들이 공유하는 자원이 무엇인가에 의해 연관관계가 높은 태그들 간에는 이들의 관계를 설명하는 새로운 클래스를 가진 생성된 동적 가상 온톨로지를 이용하여 검색에 활용한다. 온톨로지의 인스턴스는 자원으로 정의되고, 즉 이는 사용자가 검색하고자 하는 해로서 정의된다. 태그들 간의 관계에 의해 생성된 DyVOT를 이용해 기존 정적 온톨로지나 키워드 기반 탐색에 비해 검색해야 할 자원의 량을 줄여 검색의 정확성과 신속성을 향상 시킨다.

평점과 리뷰 텍스트 감성분석을 결합한 추천시스템 향상 방안 연구 (How to improve the accuracy of recommendation systems: Combining ratings and review texts sentiment scores)

  • 현지연;유상이;이상용
    • 지능정보연구
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    • 제25권1호
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    • pp.219-239
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    • 2019
  • 개인에게 맞춤형 서비스를 제공하는 것이 중요해지면서 개인화 추천 시스템 관련 연구들이 끊임없이 이루어지고 있다. 추천 시스템 중 협업 필터링은 학계 및 산업계에서 가장 많이 사용되고 있다. 다만 사용자들의 평점 혹은 사용 여부와 같은 정량적인 정보에 국한하여 추천이 이루어져 정확도가 떨어진다는 문제가 제기되고 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 현재까지 많은 연구에서 정량적 정보 외에 다른 정보들을 활용하여 추천 시스템의 성능을 개선하려는 시도가 활발하게 이루어지고 있다. 리뷰를 이용한 감성 분석이 대표적이지만, 기존의 연구에서는 감성 분석의 결과를 추천 시스템에 직접적으로 반영하지 못한다는 한계가 있다. 이에 본 연구는 리뷰에 나타난 감성을 수치화하여 평점에 반영하는 것을 목표로 한다. 즉, 사용자가 직접 작성한 리뷰를 감성 수치화하여 정량적인 정보로 변환해 추천 시스템에 직접 반영할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 이를 위해서는 정성적인 정보인 사용자들의 리뷰를 정량화 시켜야 하므로, 본 연구에서는 텍스트 마이닝의 감성 분석 기법을 통해 감성 수치를 산출하였다. 데이터는 영화 리뷰를 대상으로 하여 도메인 맞춤형 감성 사전을 구축하고, 이를 기반으로 리뷰의 감성점수를 산출한다. 본 논문에서 사용자 리뷰의 감성 수치를 반영한 협업 필터링이 평점만을 고려하는 전통적인 방식의 협업 필터링과 비교하여 우수한 정확도를 나타내는 것을 확인하였다. 이후 제안된 모델이 더 개선된 방식이라고 할 근거를 확보하기 위해 paired t-test 검증을 시도했고, 제안된 모델이 더 우수하다는 결론을 도출하였다. 본 연구에서는 평점만으로 사용자의 감성을 판단한 기존의 선행연구들이 가지는 한계를 극복하고자 리뷰를 수치화하여 기존의 평점 시스템보다 사용자의 의견을 더 정교하게 추천 시스템에 반영시켜 정확도를 향상시켰다. 이를 기반으로 추가적으로 다양한 분석을 시행한다면 추천의 정확도가 더 높아질 것으로 기대된다.

딥러닝 오픈소스 프레임워크의 사례연구를 통한 도입 전략 도출 (Deriving adoption strategies of deep learning open source framework through case studies)

  • 최은주;이준영;한인구
    • 지능정보연구
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    • 제26권4호
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    • pp.27-65
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    • 2020
  • 많은 정보통신기술 기업들은 자체적으로 개발한 인공지능 기술을 오픈소스로 공개하였다. 예를 들어, 구글의 TensorFlow, 페이스북의 PyTorch, 마이크로소프트의 CNTK 등 여러 기업들은 자신들의 인공지능 기술들을 공개하고 있다. 이처럼 대중에게 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 공개함으로써 개발자 커뮤니티와의 관계와 인공지능 생태계를 강화하고, 사용자들의 실험, 적용, 개선을 얻을 수 있다. 이에 따라 머신러닝 분야는 급속히 성장하고 있고, 개발자들 또한 여러가지 학습 알고리즘을 재생산하여 각 영역에 활용하고 있다. 하지만 오픈소스 소프트웨어에 대한 다양한 분석들이 이루어진 데 반해, 실제 산업현장에서 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 개발하거나 활용하는데 유용한 연구 결과는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 프레임워크 사례연구를 통해 해당 프레임워크의 도입 전략을 도출하고자 한다. 기술-조직-환경 프레임워크를 기반으로 기존의 오픈 소스 소프트웨어 도입과 관련된 연구들을 리뷰하고, 이를 바탕으로 두 기업의 성공 사례와 한 기업의 실패 사례를 포함한 총 3 가지 기업의 도입 사례 분석을 통해 딥러닝 프레임워크 도입을 위한 중요한 5가지 성공 요인을 도출하였다: 팀 내 개발자의 지식과 전문성, 하드웨어(GPU) 환경, 데이터 전사 협력 체계, 딥러닝 프레임워크 플랫폼, 딥러닝 프레임워크 도구 서비스. 그리고 도출한 성공 요인을 실현하기 위한 딥러닝 프레임워크의 단계적 도입 전략을 제안하였다: 프로젝트 문제 정의, 딥러닝 방법론이 적합한 기법인지 확인, 딥러닝 프레임워크가 적합한 도구인지 확인, 기업의 딥러닝 프레임워크 사용, 기업의 딥러닝 프레임워크 확산. 본 연구를 통해 각 산업과 사업의 니즈에 따라, 딥러닝 프레임워크를 개발하거나 활용하고자 하는 기업에게 전략적인 시사점을 제공할 수 있을 것이라 기대된다.