• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.107-129
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• 2022

기술경쟁이 심화되고 있는 오늘날 신기술에 대한 선도적 위치의 선점이 중요하다. 선도적 위치의 선점과 적정시점에 기술 획득·관리를 위해 이해관계자들은 지속적으로 기술에 대한 탐색활동을 수행한다. 이를 위한 참고 자료로서 가트너 하이프 사이클(Gartner Hype Cycle)은 중요한 의미가 있다. 하이프 사이클은 기술수명주기(S-curve)와 하이프 수준(Hype Level)을 결합하여 새로운 기술에 대한 대중의 기대감을 시간의 흐름에 따라 나타낸 그래프이다. 새로운 기술에 대한 기대는 기술사업화뿐만 아니라 연구개발 투자의 정당성, 투자유치를 위한 기회의 발판이 된다는 점에서 연구개발 담당자 및 기술투자자의 관심이 높다. 그러나 산업계의 높은 관심에 비해 실증분석을 시도한 선행연구는 다양하지 못하다. 선행문헌 분석결과 데이터 종류(뉴스, 논문, 주가지수, 검색 트래픽 등)나 분석방법은 한정적이었다. 이에 본 연구에서는 확산의 주요한 채널이 되어가고 있는 소셜네트워크서비스의 데이터를 활용하여 'Gartner Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2021'의 단계별 기술들에 대한 집단구조(커뮤니티)의 특성과 커뮤니티 간 정보 확산패턴을 분석하고자 한다. 이를 위해 컴포넌트 응집규모(Component Cohesion Size)를 통해 각 단계별 구조적 특성과 연결중심화(Degree Centralization)와 밀도(Density)를 통해 확산의 방식을 확인하였다. 연구결과 기술을 수용하는 단계별 집단들의 커뮤니케이션 활동이 시간이 지날 수록 분절이 커지며 밀도 역시 감소함을 확인하였다. 또한 새로운 기술에 대한 관심을 촉발하는 혁신태동기 집단의 경우 정보확산을 촉발하는 외향연결(Out-degree) 중심화 지수가 높았으며, 이후의 단계는 정보를 수용하는 내향연결(In-degree) 중심화 지수가 높은 것으로 나타났다. 해당 연구를 통해 하이프 사이클에 관한 이론적 기초를 제공할 것이다. 또한 인공지능기술에 대한 기술관심집단들의 기대감을 반영한 정보확산의 특성과 패턴을 소셜데이터를 통해 분석함으로써 기업의 기술투자 의사결정에 새로운 시각을 제공할 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.19-30
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• 2018

본 연구는 온라인 관광정보의 내용 및 텍스트 네트워크 분석을 주요한 연구목적으로 한다. 이를 위해 본 연구는 한국의 대표 관광지 중 하나인 제주도를 연구대상지로 선정하였으며, 제주 DMO의 공식 관광정보 웹사이트와 중국 소셜네트워크 중 하나인 Sina Weibo 개인 블로그의 제주관련 관광정보를 수집하였다. 분석은 중국어 빅데이터 분석 프로그램 중 하나인 ROST Content Mining System을 이용하여 관광정보의 내용분석과 텍스트 네트워크 분석을 진행하였다. 내용분석 결과 제주 공식 웹사이트의 경우 자연, 지리, 시설자원과 관련된 명사, 자원의 존재가치와 관련된 동사, 자원의 아름다움과 깨끗함, 편리함 등과 연계된 형용사들이 주로 나타났다. 반면, 개인 블로그의 경우 한류, 음식, 지역특산물, 연계관광지, 쇼핑과 관련된 명사, 제주에서의 활동과 느낌에 대한 동사, 제주관련 경험이나 느낌과 연계된 형용사들이 주로 나타나고 있었다. 텍스트 네트워크 분석결과, 공식 웹사이트의 경우 자연성 및 지리적 속성 위주의 다양한 중심성이 확인되었으나, 개인 블로그의 경우 중심성과 연계성이 매우 미약하였다. 이상의 연구결과는 관광목적지의 수요기반 마케팅 전략 수립에 다양하게 활용될 수 있을 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.477-487
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• 2016

1995년 드라마 <모래시계> 촬영지가 유명 관광지로 각광받고 수많은 관광객들을 불러 모은 이후, 각 지자체는 영화 드라마 촬영을 유치하고자 다양한 노력을 기울이고 있다. 지자체 중에서도 특히 전주시는 국제영화제 개최, 전주영상위원회 및 전주영화종합촬영소 설립 등 촬영을 유치하고자 적극적으로 노력하고 있다. 그러나 이러한 풍부한 기반 환경을 갖췄음에도 불구하고, 촬영 이후에 이를 장기적으로 활용하고자 하는 노력은 타 도시에 비해 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 이와 같은 한계를 보완하기 위하여 대표적인 SNS(Social Network Service)인 트위터(twitter)를 대상으로 특정 구문을 포함한 트윗을 수집, 그 추이를 분석하였다. 이러한 트윗 멘션의 내용 분석을 통해, 본 연구는 전주 지역의 촬영지와 관광지에 실제로 방문하는 관광객의 주요 방문 요인을 알아보고, 나아가 촬영지의 관광자원화를 위한 방안을 제안하였다.

• 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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권6호
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• pp.201-209
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• 2024

COVID-19는 항공산업에 큰 영향을 주어 전 세계적인 여행 제한과 보안 강화 등의 변화를 불러 왔다. 본 연구는 COVID-19 전후 항공 서비스 만족도의 변화양상을 파악하기 위해 2016년부터 2023년까지 SKYTRAX 웹사이트에 게시된 147개 항공사에 대한 59,818개의 리뷰를 수집하고 감성 분석 기법을 활용하여 COVID-19 전후의 항공사 만족도, 리뷰 감성, 만족도에 영향을 미치는 속성을 비교 분석하였다. 분석 결과, COVID-19 이후 항공사 만족도 전반이 통계적으로 유의미하게 하락했으며 (p<0.001), 모든 항공사 선택 속성에 대한 긍정적 감성 비율이 유의미하게 감소한 반면, 부정적 감성 비율은 객실 및 기내서비스를 제외한 모든 속성에서 유의미하게 증가했다. 또한, 운항 서비스는 COVID-19 전후 기간 모두 전반적인 서비스 만족도에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이 연구는 COVID-19 전후 글로벌 주요 항공사의 만족도 속성에 대한 정량적 분석을 제공함으로써 향후 항공산업의 서비스 만족도 제고에 이바지할 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.81-96
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• 2013

웹의 발전과 콘텐츠 산업의 팽창으로 비디오 데이터가 폭발적으로 증가함에 따라 데이터의 정보 검색은 매우 중요한 문제가 되었다. 그동안 비디오 데이터의 정보 검색과 브라우징을 위해 비디오의 프레임(frame)이나 숏(shot)으로부터 색채(color)와 질감(texture), 모양(shape)과 같은 시각적 특징(features)들을 추출하여 비디오의 내용을 표현하고 유사도를 측정하는 내용 기반(content-based)방식의 비디오 분석이 주를 이루었다. 영화는 하위 레벨의 시청각적 정보와 상위 레벨의 스토리 정보를 포함하고 있다. 저차원의 시각적 특징을 통해 내용을 표현하는 내용 기반 분석을 영화에 적용할 경우 내용 기반 분석과 인간이 인지하는 영화의 내용 사이에는 의미적 격차(semantic gap)가 발생한다. 왜냐하면 영화의 스토리는 시간의 진행에 따라 그 내용이 변하고, 관점에 따라 주관적 해석이 가능한 고차원의 의미정보이기 때문이다. 따라서 스토리 차원의 정보 검색을 위해서는 스토리를 모델링하는 정형화된 모형이 필요하다. 최근 들어 소셜 네트워크 개념을 활용한 스토리 기반의 비디오 분석 방법들이 등장하고 있다. 그러나 영화 속 등장인물들의 소셜 네트워크를 통해 스토리를 표현하는 이 방법들은 몇 가지 문제점들을 드러내고 있다. 첫째, 등장인물들의 관계에만 초점이 맞추어져 있으며, 스토리 진행에 따른 등장인물들의 관계 변화를 역동적으로 표현하지 못한다. 둘째, 등장인물의 정체성과 심리상태를 보여주는 감정(emotion)과 같은 심층적 정보를 간과하고 있다. 셋째, 등장인물 이외에 스토리를 구성하는 사건과 배경에 대한 정보들을 반영하지 못하고 있다. 따라서 본 연구는 기존의 스토리 기반의 비디오 분석 방법들의 한계를 살펴보고, 문제 해결을 위해 문학 이론에서 제시하고 있는 서사 구조에 근거하여 스토리 모델링에 필요한 요소들을 인물, 배경, 사건의 세 가지 측면에서 제시하고자 한다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.105-115
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• 2020

This study examines the influence of the betweenness centrality on tertius gaudens orientation, relationship commitment, and individual learning performance within the university environment. The betweenness centrality explored the antecedent factor of tertius gaudens orientation. The relationship commitment explored the consequence factor of tertius gaudens orientation, and the learning performance explored the consequence factor of the relationship commitment. This survey was carried out by university students. Data were obtained from 74 respondents who have been studying tourism data analytics at one of the leading universities, in Seoul, Korea. In order to validate the research model, social network analysis tool, UCINET 6.689, and a structural equation modeling tool, SmartPLS 3.3.2, were used. The empirical result showed that all antecedent factors (betweenness centrality position, tertius gaudens orientation, and relationship commitment) of the learning performance were significant. In conclusion, this study discusses the research findings and implications. Then the limitations and future directions of the study were suggested.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2008년도 춘계학술대회
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• pp.903-908
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• 2008

지식 정보화 사회에서 지식경영의 중요성이 부각되면서, 학계의 다양한 연구와 기업의 의욕적인 투자가 진행되어 왔다. 그러나 지식경영과 관련된 기존 연구들은 다음의 한계점을 드러내고 있다. 즉 기존의 연구는 조직 내 구성원의 관계와 같은 구조적인 부분에 한정되어 지식경영의 주체인 개인의 개성(personality)에 대한 고려가 부족하고, 또한 구성원들의 동기를 고취시키기 위해 경쟁을 유도하는 환경이 지식공유에 주는 부정적인 영향을 간과하고 있다. 따라서 본 논문은 첫째, '개인간의 관계를 바탕으로 한 지식 공유에 있어서 자존감(Self-esteem)과 성취지향성(Conscientiousness)이 어떠한 영향을 주는가?', 둘째, '경쟁을 장려하는 것이 지식공유에 도움이 되는가?' 라는 문제에 초점을 맞추고 있다. 본 연구에서 KAIST 테크노경영대학원의 특정 수업의 수강생 32명을 대상으로 쌍방관계 데이터(dyadic relational data)를 수집하여 다중회귀분석(multiple regression Analysis)을 수행한 결과, 자존감은 개인간의 지식공유에 음의 조절변수(negative moderator)로 작용할 것이라는 가설이 지지되었고, 성취지향성은 개인간의 지식공유에 있어서 양의 조절변수(positive moderator)로 작용할 것이라는 가설은 지지되지 않았다. 마지막으로 조직 내의 경쟁이 심화될수록 개인간의 지식공유는 감소할 것이라는 가설은 지지되었다. 본 연구는 기존의 연구들과는 달리, 자존감이 높은 인재에 대한 보다 새로운 시각이 필요하다는 점과 경쟁을 장려하는 지식 경영 방법론에 대한 재고가 필요하다는 것을 실증적으로 보여주고 있다.

• Human Ecology Research
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• 제59권2호
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• pp.245-259
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• 2021

The purpose of this study was to analyze big data to identify the sub-dimensions of ethical consumption, as well as the consumption value associated with ethical consumption that changes over time. For this study, data were collected from Naver and Daum using the keyword 'ethical consumption' and frequency and matrix data were extracted through Textom, for the period January 1, 2016, to December 31, 2018. In addition, a two-way mode network analysis was conducted using the UCINET 6.0 program and visualized using the NetDraw function. The results of text mining show increasing keyword frequency year-on-year, indicating that interest in ethical consumption has grown. The sub-dimensions derived for 2014 and 2015 are fair trade, ethical consumption, eco-friendly products, and cooperatives and for 2016 are fair trade, ethical consumption, eco-friendly products and animal welfare. The results of deriving consumption value keywords were classified as emotional value, social value, functional value and conditional value. The influence of functional value was found to be growing over time. Through network analysis, the relationship between the sub-dimensions of ethical consumption and consumption values derived each year from 2014 to 2018 showed a significantly strong correlation between eco-friendly product consumption and emotional value, social value, functional value and conditional value.

• 아태비즈니스연구
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• 제12권2호
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• pp.161-174
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• 2021

Purpose - The purpose of this study was to examine the recent popular consumption trend, the hocance phenomenon, using social media big data. The study intended to present practical directions and marketing measures for the recovery and growth of the hotel industry after COVID-19 pandemic. Design/methodology/approach - Big data analysis has been used in various fields, and in this study, it was used to understand the hocance phenomenon. For three years from January 1, 2018 to December 31, 2020, we collected text data including the keyword 'hocance' from the blog and cafe of NAVER and Daum. TEXTOM and UCINET 6 were used to collect and analyze the data. Findings - According to the results of analysis, the words such as 'hocance', 'hotel', 'Seoul', 'travel', 'swimming pool', 'Incheon', 'breakfast', 'child' and 'friend' were identified with high frequency. The results of CONCOR analysis showed similar results in all three years. It has been confirmed that 'swimming pool', 'breakfast', 'child' and 'friend' are important when deciding on the hocance package. Research implications or Originality - The study was differentiated in that it used social media big data instead of traditional research methods. Furthermore, it reflected social phenomena as a consumption trend so there was practical value in establishing marketing strategies for the tourism and hotel industry.