인터넷의 발전과 모바일 기기 보급의 확산으로 온라인 시장이 급속하게 성장하였다. 특히 쇼핑몰 이용이 폭발적으로 증가함에 따라 데이터를 활용한 이용자 행태 분석, 개인화된 상품 추천 및 서비스 개발 등의 연구가 이루어지고 있다. 이에 본 논문은 프로세스 마이닝을 통해 온라인 쇼핑몰의 전반적인 프로세스를 분석하고, 사용자의 구매에 영향을 미치는 요소를 파악하고자 하였다. 분석에는 대형 온라인 쇼핑몰인 모 기업의 데이터를 사용하였으며 분석 도구로는 R을 활용하였다. 분석 결과 파격세일, 월경품행사와 같은 이벤트 요소를 가진 카테고리에서의 고객 활동이 가장 두드러졌다. 이에 반해 검색, 로그인, 캠페인 액티비티는 중요도에 비해 적절한 활동이 이루어지지 않은 것으로 나타났다. 해당 액티비티는 고객의 정보와 니즈를 파악할 수 있는 단서가 될 수 있어 매우 중요하다. 따라서 연관검색어 추천의 정교화, 로그인 시 제공되는 쿠폰 등의 액티비티 관리가 필요하다고 사료된다. 본 논문에서는 앞서 논의된 내용 이외에도 쇼핑몰의 경쟁력 제고 및 이윤 증대를 위한 다양한 비즈니스 전략을 제안한다.
빅 데이터를 활용한 분석 방법은 빅 데이터를 처리 할 수 있는 기술 기반으로 발전되어 오고 있다. 많은 IT 리서치 기관들이 빅 데이터를 통한 새로운 분석의 패러다임을 예견하고 있고, 또한 IT 벤더들을 중심으로 빅 데이터 처리를 위한 표준 기술들을 제시하고 있다. 빅 데이터는 IT 기기 및 환경의 발달과도 상호연관적이고 소셜 미디어를 주측으로 기존에 예측하지 못하는 비정형화된 데이터들을 정형화 하여, 이에 따른 다양한 분석, 예측 및 최적화에 초점이 맞추어 발달 하고 있다. 과거의 분석 기법은 정형화된 데이터를 기반으로 데이터 마이닝, OLAP, 통계 분석등을 통한 의사결정 도구로서 사용되어 왔다. 하지만 최근 빅데이터를 이용한 새로운 분석의 패러다임을 통해 분석기법의 다양화, 비정형 데이터 분석 등 새로운 형태의 기반 기술발전과 다양한 형태의 데이터를 통한 새로운 분석을 통해 통찰력을 높일 수 있다. 더욱이 고성능의 컴퓨팅 환경들의 발달과 표준화된 대용량 데이터 처리 기술 발달이 향후 조금 더 다양한 형태의 분석패턴을 만들어 갈 것이다. 따라서 본 논문은 빅 데이터를 통해 분석 가능한 다양한 기법을 알아보고, 기존의 데이터 마이닝 분석 기법을 통한 소셜 미디어의 분석 형태에 대한 활용 및 분석방안을 제시 하였다.
기술로드맵 (Technology RoadMap: TRM)은 전략적 기술기획 및 관리를 위한 필수적인 도구이다. 최근 급속한 기술변화와 시장경쟁의 심화로 인해 TRM은 점차 중요시되고 있는데, 이는 TRM이 기업의 전략적 목적과 기술을 연계함으로써 장기적으로 필요한 기술들을 확보하기 위한 일종의 지도 역할을 하기 때문이다. 그러나 TRM을 개발하고 유지하기 위해서는 기술 전문가의 정성적 노력에 따른 많은 비용과 시간이 수반됨으로 인해, 기술문서의 자동화된 분석을 통해 TRM 개발 생산성을 높이는 방법에 대한 연구가 기업과 정부기관들의 최근 주요 관심사 중의 하나이다. 비록 TRM 개발을 위해 키워드 기반의 접근방법 (Keyword-based Patent Analysis)이 제시된 바 있으나, 이 방법은 미리 정의된 키워드의 출현정보에만 기반하므로 기술요소들간의 명시적 연관관계를 담지 못한다. 즉, 키워드 기반의 접근은 기술의 목적, 구성, 효과 (Objective, Structure, Effect: OSE)에 대한 정보를 제공하지 못하기 때문에 기술로드맵핑 시 기술정보의 활용성 측면에서 한계점을 지닌다. 이에, 본 연구는 기능 (Function) 기반의 접근법을 활용한 기술로드맵핑 방법을 제시한다. 기능이란 기술의 OSE 정보를 담고 있으며 Subject-Action-Object (SAO) 구조로 표현될 수 있기 때문에, 본 연구에서 제시되는 방법은 기술문서의 자연어처리분석을 통해 기술의 OSE 정보를 추출하여 TRM을 개발할 수 있도록 한다. 본 연구의 방법을 연구개발 기획단계에 적용함으로써, TRM 개발에 따른 비용과 시간의 절감이 가능하며, 제품이나 기술 OSE에 대한 연구개발 기획전문가의 시야를 넓혀 보다 효과적인 의사결정이 가능할 것으로 기대된다.
기업 문화마케팅은 기업의 문화적 이미지를 제고하거나 문화를 통해 기업의 이미지를 전달하는 마케팅 수단이다. 문화소비자 가치 분석은 개인의 소비 행동에 담긴 삶의 가치 및 추구를 확인하고, 문화소비자의 선택 행동을 설명하는데 중요한 예측 데이터이며, 의사결정의 기준이 된다. 연구 방법은 빅데이터의 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝 기법으로 연관어, 긍정어, 부정어, 중립어를 추출했다. 분석 대상은 국내 소비자 대상인 현대카드 '슈퍼콘서트'와 해외 소비자 대상인 CJ ENM 'KCON'에서 콘서트를 참여하는 문화소비자들이다. 기업 문화마케팅의 문화소비자 가치 요소에서 '가치 일치성'은 기본 조건이며, '공감대 소통(감수성 표현)', '참여성 공유(VIP 소속감)', '사회적 변화 이슈', '서비스의 차별화', '가격 할인 혜택', '장소의 품격'으로 도출되었다. 앞으로 예술경영 기획, 문화 투자, 문화 유통, 복합문화공간 운영, 기업문화, CSR, Kpop 마케팅, 체험마케팅 등의 소비자 참여 분야에서 기업의 이익 추구와 브랜드 가치 제고를 할 수 있는 '문화기술마케터' 양성과 실무적인 적용 방법이 필요하겠다.
의학드라마 <슬기로운 의사생활>은 '사람' 중심의 스토리로 전개되어 시청자의 공감대를 높였다. 드라마의 스토리는 의사, 환자, 가족들의 진정한 삶의 이야기이다. 또한 '평범한 우리들의 조금 특별한 매일'을 떠오르게 하는 이야기이다. 그리고 드라마 5명 캐릭터가 직접 연주하고 불렀던 노래는 향수를 자극하고, 몰입을 높이는 요소가 되었다. 최고시청률 14.1%를 달성했으며, 블로그만 51,584건이 등록되었다. 빅데이터 분석에 따르면, 연관어는 '슬기로운 OST', '앨범명', '아티스트명', '2시간 연속재생', '음원', '리메이크', 'OST 공개', '슬기의사생활 전곡방송본', '광고수익', '신청곡', '플레이리스트', '아로하', '조정석'이 추출되었다. 의학드라마의 상품화는 '드라마 OST 앨범 판매', '온라인 라이브 콘서트 주최(광고 PPL)', '피아노 악보 출간', '사람 중심의 사진전', '드라마 하이라이트를 편집한 뮤직 비디오 제작', '유튜브 업로드 수익', '마스크', '소독제'가 있다. <슬기로운 의사생활2>에서는 코로나19에 발생한 감동적인 사연과 매력적인 인간미가 있는 이야기가 펼쳐질 것으로 예측한다. 연구의 한계점은 장르별 다양한 작품의 분석과 업종에 따른 소비자 가치 분석 시도가 필요하겠다.
본 연구는 모바일 간편결제 서비스에 대한 소비자 반응을 살펴보고 그 반응이 서로 어떤 연관이 있는지 파악하고자 하였다. 이를 위해 대표적인 모바일 간편결제 서비스인 삼성페이를 사용한 경험에 대해 언급한 데이터를 수집하고, R을 이용하여 텍스트 빈도분석, 텍스트 군집분석 그리고 텍스트 네트워크 분석을 실시하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 빈도분석 결과 삼성페이의 기능과 삼성페이가 지갑을 대체할 수 있는 지에 대한 관심이 높은 것으로 드러났다. 둘째, 군집분석 결과 크게 긍정과 부정 반응으로 분류되었으며 5가지 긍정반응 군집과 4가지의 부정반응 군집이 도출되었다. 셋째, 삼성페이에 대한 지갑 대체 가능 여부는 복수의 반응을 하나의 메시지로 묶어주며, 삼성페이에 대한 지속적인 이용의도와 높은 관련성을 지니는 요인임이 밝혀졌다. 본 연구를 통해 소비자 측면에서 삼성페이에 대한 이해를 높이고, 소비자의 가치와 기대에 부응하여 궁극적으로 높은 만족을 이끌어낼 수 있는 서비스를 제공하는데 도움이 될 것으로 기대된다.
본 연구는 2021년 1년간의 유튜브 인기급상승 데이터를 활용하여 장/단기노출 20개 채널의 특징을 비교함으로 인기급상승에 장기 노출될 수 있는 유튜브 콘텐츠 전략을 도출하고자 하였다. 먼저 피어슨 상관분석을 통해 제목 글자 수, 태그 수와 같은 여러 요소들이 장기노출과 연관성이 있음을 파악하고 이를 지표로 설정해 콘텐츠 특징을 비교분석하였다. 분석 결과, 1)과도한 특수문자를 사용하지 않은 약 40-45글자 정도의 '영상 제목', 2)10분 이내의 '영상 길이', 3)2-3문장, SNS 정보 기입, 3개 정도의 핵심 태그를 포함한 '영상 설명' 등의 콘텐츠 전략을 활용할 때 인기급상승에 장기 노출될 수 있음을 알 수 있었다. 또한, 텍스트마이닝을 통해 (먹방, mukbang), (역대급, 레전드) 등의 핵심 태그 쌍을 도출하였고, 본 태그를 동시에 설정한다면 더욱 효과적이라는 결과를 얻었다. 이러한 전략을 통해 콘텐츠가 인기급상승에 장기노출 된다면 채널은 세계적으로 확산되어 구독자, 조회 수 확보 등 다방면의 이점을 가져올 것이며, 기업 측면에서는 채널의 글로벌성을 평가할 수 있는 지표로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구의 목적은 2015 개정 중학교 기술·가정 교과서의 키워드를 분석하여 주생활 단원의 핵심개념과 내용구성을 파악하는 것이다. TEXTOM 프로그램으로 교과서의 단어 빈도분석과 네트워크 분석을 실시하였고, UCINET 프로그램으로 중심성과 CONCOR 분석을 하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 주생활 단원의 내용 체계는 '가정생활과 안전' 영역의 '생활문화'와 '안전'으로 구분되어 있다. 둘째, '안전' 단원에서는 실내, 발생, 사용, 소음, 안전사고 순으로 출현빈도가 높으며, 주생활과 안전사고, 예방과 관련된 단어들이 서로 밀접하게 연결되어 있다. '생활문화' 단원은 공간, 주거, 가족, 사용, 주거공간 순으로 출현빈도가 높으며, 키워드 간 연관성도 높게 나타났다. 셋째, '안전' 단원은 실내, 발생, 사용 등이, '생활문화' 단원은 공간, 가족, 주거 등이 영향력 있는 핵심개념으로 나타났다. 넷째, '안전' 단원은 '안전한 주생활', '쾌적한 주거환경'으로, '생활문화' 단원은 '주거공간 구성', '공간 활용', '주거가치관과 생활양식', '주생활 문화'로 구성되어 있다. 이와 같은 결과를 통해 향후 주생활 교육의 방향성과 정체성을 형성하기 위한 기초자료를 제공한다는 점에서 본 연구의 의의가 있다.
본 연구의 목적은 빅데이터 분석을 활용하여 메타버스에 관한 한국과 중국 사회의 공중 인식 특성에 관한 차이를 탐색적으로 비교하는 것이다. COVID-19 팬데믹의 영향, 기술적 발전, Z세대 및 알파 세대와 같은 새로운 소비자 기반 확대 등의 환경적 영향으로 메타버스에 관한 국제 사회의 관심이 집중되면서 관련 학술연구도 2021년부터 본격화되고 있다. 특히, 한국과 중국은 메타버스 산업을 선도하는 주요 국가로 급부상했다. 메타버스에 관한 빅데이터 언급량이 급증한 시점에서 양국에서 발생한 빅데이터를 활용하여 사회 인식의 차별성을 발견하는 것은 시의성 있는 연구문제이다. 분석기법은 텍스트마이닝 분석으로 정제 데이터의 단어빈도, N-gram, TF-IDF 분석을 수행하여 핵심 단어의 중요도를 파악하고, 시맨틱 네트워크의 밀도 및 중심성 분석을 통해 단어 간의 연결 강도와 의미적 연관성을 살펴보고자 한다. 데이터 분석은 Python 3.9 아나콘다 데이터 사이언스 플랫폼 3과 Textom 6 버전을 활용하였고, 시맨틱 네트워크 분석과 구조적 등위성(CONCOR) 분석을 위해 UCINET 6.759 프로그램으로 시각화 분석을 수행하였다. 분석 결과, 데이터를 유사성이 있는 단어 그룹으로서 각 4개씩의 블록을 도출하였다. 이 블록들은 메타버스에 관한 양국의 사회적 인식 유형을 각각 반영하는 관점들로 이해할 수 있다. 메타버스에 관한 연구들은 증가하고 있으나, 아직 비교문화 관점에서 국가나 다문화 간 비교연구 접근의 연구는 거의 수행되지 않았다. 이 시점에서 본 연구는 선행연구로서 후속 연구들에 이론적 근거와 의미 있는 인사이트를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 국내외 사서 채용 동향을 분석하기 위해 수행되었다. 연구 대상으로 국내데이터는 인터넷 포털 사이트인 "사서e마을"에 게시된 사서 채용 공고를 총 489개를 수집하였고, 해외데이터는 "ALAJobList"에서 6,600개의 자료를 수집하였다. 기간은 2020년 1월부터 2022년 8월까지이며 수집된 데이터를 대상으로 지역 분포도 분석, 빈도 분석, 토픽모델링을 수행하였다. 연구 결과, 채용 공고의 지역분포도는 국내데이터에서 서울이 280건으로 가장 많았으며, 해외데이터는 캘리포니아(California)가 662건으로 상위로 도출되었다. 빈도분석 결과, 국내데이터의 담당업무에서는 '관리' 23.42% 키워드가 높게 나왔고, 자격요건은 '자격증' 16.61%이 가장 많은 비율을 차지했다. 해외데이터의 담당업무에서는 'LibraryService' 8.72% 비율이 높게 나왔으며, 자격요건은 'CommunicationSkills' 10.13% 키워드가 가장 높은 순위에 위치함을 확인했다. 토픽모델링에서는 국내외 담당업무, 자격요건으로 나눠 총 4가지의 영역을 살펴보았다. 분석 결과, 국내외 채용 공고에서 도출된 사서의 담당업무 및 자격요건이 미국도서관협회(ALA) 및 한국도서관협회 등 주요 도서관 관련 협회에서 제시한 핵심 역량과 연관이 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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