• Spatial Information Research
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• 제19권2호
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• pp.65-70
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• 2011

홍보우편 서비스의 활성화와 효율적인 마케팅 캠페인을 위해서 GIS 및 시간/공간마이닝을 접목한 홍보우편 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 정확한 고객선정을 위해서 순차/주기패턴을 이용한 구매 성향 정보와 RFM 분석 및 군집화 기법을 이용한 라이프스타일 군집 정보를 제공한다. 제안한 홍보우편 시스템을 통해 원청업체는 고객의 요구사항에 맞는 마케팅 캠페인이 가능하며, 온라인상에서 고객 선정, 홍보물 제작 및 배달까지의 "one-stop" 서비스가 가능하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.727-728
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• 2014

온라인 서비스와 스마트 기기의 발달로 언제 어디서나 인터넷에 접속할 수 있는 시대가 도래되었다. 수많은 콘텐츠와 서비스가 쏟아져 사용자 입장에서 자신이 선호하는 콘텐츠를 자신이 원할 때 전달받는 것이 필요해졌다. 즉, 사용자의 선호도에 따라 콘텐츠를 추천하는 시스템이 현재 실생활에서도 활용되고 있다는 뜻이다. 이를 근거로 대용량의 데이터를 다루는 마이닝 기법 기반의 추천 시스템인 협업 필터링 추천기법과 내용기반 추천기법의 개념과 문제점들을 분석해 보았다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.225-226
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• 2019

오피니언 마이닝은 온라인 문서의 감성을 추출하여 분석하는 기법이다. 별도의 여론조사 없이 감성을 분석 가능하므로, 최근 활발한 연구 분야이다. 그러나 소셜미디어에는 신조어 등이 많이 포함되어 있어 기존 감성분석 시스템으로는 정확한 분석이 어려울 뿐만 아니라, 복합적인 감성에 대한 분석을 내리기에 불리하다. 이에 본 연구에서는 직관적인 감성모델을 제안하고 SNS에서 주목받는 다양한 신조어를 수용한 감성단어사전을 구축한 후, 이를 적용하여 소셜미디어에 나타나는 복합적인 감성을 분석하는 감성분석시스템을 설계한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.316-330
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• 2020

이 연구는 텍스트 마이닝을 사용하여 하드웨어 제품에 대한 리뷰, 서비스 상품에 대한 리뷰, ICT분야의 하드웨어와 클라우드 서비스가 융합된 형태의 상품을 대상으로 소비자 리뷰를 분석한다. 분석을 위해 각 리뷰의 키워드를 도출하고 토픽 도출에 사용된 단어의 차별성을 찾는다. 마지막으로 전체 리뷰를 대상으로 군집분석을 실시하고 각각의 상품군의 리뷰가 어떤 군집에 속하는지를 검토한다. 이 연구를 통해서 각 상품의 유형별로 특화되어 사용된 핵심어를 도출하였고, 토픽모델링을 사용하여 제품과 서비스의 특성을 표현하는 주제를 도출하였다. 서비스 상품 리뷰에서는 공급자의 우수성을 의미하는 professional, technician과 같은 핵심어를 도출하였고, 융합제품서비스상품으로서 아마존 에코 리뷰에서는 favorite, fine, fun, nice, smart, unlimited, useful 등의 긍정적 의미의 형용사를 도출하였다. 군집분석을 사용하여 전체 리뷰를 분석하였고, 3개의 상품 유형별 리뷰가 배타적으로 서로 다른 각각의 군집에 속하는 결과를 발견하였다. 이 연구는 소비자의 니즈(needs)를 상품의 유형별로 온라인 리뷰를 이용하여 차이점을 분석하였고 실무적으로 상품 유형에 기반한 상품기획과 마케팅 프로모션 차별화의 필요성을 제시하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.105-111
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• 2022

온라인 수업에 대한 학생들의 니즈 분석은 객관식 설문조사 유형이 주로 수행되어왔다. 그러나 학생들의 정확한 니즈를 분석하기 위해서는 주관식 답변에 의한 비정형 데이터 분석이 요구된다. 빅데이터는 비정형 데이터 분석이 가능하여 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 연구에서는 비대면 온라인 수업방식을 진행되는 교양 소프트웨어 과목에서 학생들이 원하는 과목이나 주제가 무엇인지 조사 및 분석하였다. 실험방법은 학생들에게 주관식 설문조사를 시행하여 얻은 비정형 데이터를 기반으로 빅데이터의 키워드 분석, 연관 분석등을 수행하였다. 이를 통해 학생들이 교양 소프트웨어 과목에서 원하는 키워드가 무엇인지 알 수 있었으며, 이러한 연구 결과는 학생들이 배우고자하는 주제를 파악할 수 있어서 향후 교양 소프트웨어 과목의 기획 및 설계시 중요한 자료가 될 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권2호
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• pp.217-223
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• 2022

온라인 데이터 스트림에 대한 부분 공간 클러스터링은 데이터 공간 차원의 모든 부분 집합을 검사해야 하므로 많은 양의 메모리 자원을 필요로 한다. 유한한 메모리 공간에서 데이터 스트림에 대한 클러스터들의 지속적인 변화를 추적하기 위해 본 논문에서는 메모리 자원을 효과적으로 사용하는 격자기반 부분 공간 클러스터링 알고리즘을 제안한다. n차원 데이터 스트림이 주어지면 각 차원 데이터 공간에 있는 데이터 항목의 분포 정보를 격자셀 리스트에 의해 모니터링 된다. 첫번째 레벨의 격자셀 목록에서 데이터 항목의 빈도가 높아 단위 격자셀이 되면 해당 격자셀로부터 모든 가능한 부분 공간의 클러스터를 찾기 위해 다음 레벨의 격자셀 리스트를 자식 노드로 생성한다. 이와 같이 최대 다차원 n레벨의 격자셀 부분 공간 트리가 구성되고, k차원의 부분 공간 클러스터는 부분 공간 격자셀 트리의 k레벨에서 찾을 수 있다. 실험을 통해서 제안하는 방법이 기존 방법만큼 정확도를 유지하면서, 밀집 공간만 확장하여 컴퓨팅 자원을 보다 효율적으로 사용하는 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.14-17
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• 2015

오늘날 인터넷의 발달과 전자 책(e-Book) 시장규모가 커짐에 따라 온라인을 통한 도서 정보 제공이 증가하고 있다. 하지만 현재 도서 정보나 도서 추천을 제공하는 온라인 사이트들은 기본 서지 정보만을 위주로 제공하고 있어 도서 본문을 활용한 정보 제공 및 추천 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 도서 본문을 활용한 정보 제공 및 개인 맞춤형 추천을 위해 '도서 정보 본문텍스트 통합 마이닝 기반 사용자 참여형 시각화 및 추천 큐레이션 플랫폼'을 제안하고, 이를 구축하였다. 제안한 서비스 플랫폼은 독자에게 다양한 방법으로 도서 정보를 제공하며, 독자는 적은 시간으로 많은 정보를 얻을 수 있도록 하여 사용자의 도서 선택의 폭을 넓혀줄 것이다.

• 한국의류학회지
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• 제47권1호
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• pp.35-51
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• 2023

This study used text mining to extract 2,842 keywords from 7,397 product names and organized them into categories in order to analyze the characteristics of keywords appearing in the product names of jeans after 2020. The item category included denim and Chungbaji [청바지], and Ilja [일자], while the silhouette category included wide and bootcut. In addition, high-waist and banding comprised the making sector, and the materials category consisted of napping, spandex, and soft blue. Denim surpassed the others in frequency, co-occurrence frequency, and centrality, and co-appeared with various other keywords. Also, the co-appearance of item and silhouette was prominent, and there were many keyword combinations that showed characteristics related to (a) high waist; (b) hemline detail; (c) rubber band; and (d) partial tearing. Furthermore, idiom expressions such as 'slim fit' and 'back tearing', which were not highlighted in the co-occurrence frequency, were additionally confirmed through correlation. Therefore, the product name analysis effectively identified the detailed characteristics of the silhouette and the making of jeans preferred by consumers.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권2호
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• pp.222-226
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• 2010

급속한 전자상거래의 발전으로 인하여 온라인상으로 상품을 구매하고 그에 대한 평가를 작성하는 것이 일반적인 구매 패턴이 되었다. 구매자들의 상품평은 다른 잠재적인 소비자들의 상품 구입을 이끌어내는데 큰 동기가 된다. 하지만 온라인 쇼핑몰에서는 상품평의 성질에 부합하는 순위를 부여하지 않기 때문에, 사용자가 구입 결정을 위하여 수많은 상품평에 포함된 의견들을 효과적으로 검토하기는 쉽지 않다. 일반적으로 상품평은 감정적이며 주관적인 의견을 포함하고 있다. 그래서 이러한 상품평에 순위를 부여하는 방법은 일반 웹 검색과는 달라야 한다. 본 논문에서는 오피니언 마이닝 기술을 이용하여, 사용자의 의도에 따라 상품평 데이터에 대해 순위를 결정하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 사용자의 검색어뿐만 아니라 상품평 내에 주관적인 의견의 포함 여부 및 감정 극성의 엔트로피 등을 고려하여 상품평의 가치를 판단하였다. 또한 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 검증하였다.

• 서비스연구
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• 제13권4호
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• pp.160-172
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• 2023

메타버스는 정치, 경제, 사회, 문화적 활동이 가능한 가상의 환경을 나타내는데, 이를 통해 현실과 디지털이 공존하여 사람들은 색다른 일상을 경험할 수 있다. 최근 메타버스의 발전으로, 기존의 서비스 경험 방식이 변화하고 있다. 기존의 선행연구는 주로 메타버스 서비스의 기술 발전에 중점을 두었지만, 최근의 연구들은 고객 관점에서 메타버스 서비스의 경험 품질을 평가하는 것에 중점을 두고 있다. 고객 관점에서 서비스 품질을 결정하는 서비스 특성을 정확히 이해하고 분석해야, 성공적인 메타버스 서비스를 설계할 수 있기 때문이다. 그러나, 선행연구들은 이러한 중요성만을 강조하고 있을 뿐, 평가를 위한 보편적이고 체계적인 개념과 관련된 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위해 텍스트마이닝을 활용한 온라인 리뷰 분석을 수행하였다. 특히, 로블록스 서비스의 온라인 리뷰 227,332건을 분석하고, 분석 결과를 기반으로 로블록스 서비스의 개선 방향을 모색하였다. 분석을 위해 토픽 모델링, 감성 분석, 로지스틱 회귀 분석 등의 텍스트마이닝 및 기계학습 알고리즘을 활용하였으며, 서비스 개선 방향을 모색하기 위해 중요도-실행도 분석을 수행하였다. 연구 결과, 메타버스 서비스의 경험 품질 평가에 활용 가능한 9개 서비스 특징을 도출하였으며, 이들과 서비스 만족도 간의 관계 분석을 통해 특징별 중요도를 추정하였다. 마지막으로 중요도-실행도 분석을 통해 메타버스 서비스를 가능케하는 기술적 요소보다 서비스 경험을 강화하는 방향의 서비스 개선 전략이 필요함을 파악하였다. 본 논문의 결과물은 메타버스 서비스에 관심이 있는 기업들에게 중요한 시사점을 제공하며, 기업은 이러한 서비스 특징을 활용하여 자사의 강점 및 약점을 파악하여, 변화하는 메타버스 서비스의 환경에서 우위를 차지하는데 유용한 통찰력을 제공할 것이라 기대한다.