본 연구는 90년대 이후 안티 디자인, 미니멀스타일의 오리지널리티를 가진 프라다의 전시 기획을 통하여 최근 트렌드인 노노스, 해체, 기능주의에 대한 프라다의 패션스타일을 다시 한번 검색하고, 전시기획에서 보여주는 현대디자인의 의미와 디자이너 프라다가 보여주는 창조를 통해 변모해 가는 기능주의와 패션의 예술성, 문화적 담론으로 다가가는 패션전시기획에 대하여 새로운 장을 여는 패션의 전시장 진출에 있다. 패션은 정지해 있지 않다는 것은 모두가 알고 있지만, 전시장 속에서는 다양한 장르와 융합된 패션아이템 뿐 아니라 빛과 움직임에 대한 해석, 현대디자인의 새로운 발전, 그리고 끊임없이 질문에 대답해야 하는 현대예술과 문화의 새로운 출구를 제시한다.
최근 지식기반사회에 접어들면서 정보의 양은 폭발적으로 증가하고 있으며, 인터넷과 디지털 컨텐츠의 확산으로 인해 정보의 접근성 또한 매우 향상되었다. 이로 인해 세계적으로 방대한 정보의 체계적인 관리와 효율적인 분석이 큰 이슈가 되고 있다. 또한, 정보의 패러다임이 정보의 접근시대에서 정보의 분석시대로 전환되고 있으며, 이에 대비하여 기술정보를 통한 기술트렌드의 분석과 이를 시스템적으로 구현하는 방법의 정립이 시급한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 기술정보 DB의 검색결과를 온라인상에서 시스템적으로 신속하게 분석함으로써 연구개발 및 기술개발의 방향설정에 기여하며 정보수집 및 분석에 소요되는 노력과 시간을 획기적으로 단축시킬 수 있는 정보분석시스템을 개발하였다.
UCC(UCC: User Created Contents)가 온라인상으로 활발히 거래되고 있다. 현재 UCC의 가격은 판매자가 한번 결정을 하면 이후로는 변함이 없는 고정 정책으로 결정된다. 하지만 시장의 수요와 공급은 매시 변화하고, 이러한 변화에 따라 동적으로 가격을 결정하는 연구들이 진행되어 왔다. 본 연구에서는 UCC를 검색하는 사용자들을 분석하여 UCC의 동적인 가격 결정 모형을 제안하였다. 트렌드 변화 반영 결정 모형과 상대적 가격 모형을 고안하였고, 시스템 변수와 시장 변수를 통제하여 다양한 환경에서의 실험을 수행하였다. 또한 컴퓨터 모델링 및 시뮬레이션을 통해 성능을 입증하였다. 본 연구의 결과는 UCC 시장에서의 매출 및 수익 향상에 중요한 지침을 제공할 것이다.
본 연구에서는 빠르게 발전하는 남성 화장품 시장 트렌드에 맞춰서 남성 고객과 남성 화장품을 타겟으로 하는 기업에 유용한 정보를 제공할 수 있는 데이터베이스 시스템을 구축하고자 한다. 아직까지는 여성에 비해 남성 고객과 남성 화장품에 대한 데이터 분석 및 연구가 현저히 적은 편이다. 본 연구는 남성 고객의 데이터와 빅데이터 자료를 바탕으로 구매율이 높은 상위 10개 제품명과 브랜드명, 소비자가 원하는 가격대의 유명하고 인기있는 제품, 특정 피부고민을 가진 고객이 구매한 제품 중 알레르기 유발 물질이 포함된 제품의 정보와 같은 유용한 정보들을 데이터베이스 시스템을 활용하여 산출해냈다. 이를 통해, 남성 화장품 시장이 앞으로 나아갈 방향에 대해 파악하고 국내 남성 화장품 시장의 발전에도 이바지할 수 있을 것으로 예측된다.
석면은 악성중피종과 폐암 등 치명적인 질병을 유발하기 때문에 국내에서 2009년부터 그 사용이 전반적으로 금지되었다. 그러나 국내에서 지난 수십년 간 석면이 생산 및 수입되어 다양한 산업에서 사용되어 왔기 때문에 우리 주변에는 여전히 석면함유물질이 많이 존재하고 있어 안전한 관리가 절실하다. 이 연구는 지난 32년(1991년 ~ 2022년)동안의 빅데이터를 바탕으로 석면관련 주요키워드를 이용하여 석면관련 트렌드 변화를 살펴보고자 한다. 또한 국내 과거(1990년 이전)의 석면의 생산, 수입, 사용 실태와 더불어 현재(2023년~2027년)의 석면관련 정책 동향을 살펴보고자 하였다. 1991~2000년에는 국내 석면의 생산과 수입 그리고 이용으로 인하여 석면에 대한 발암성이 부각되는 시기로 연구, 근로자, 발암물질, 환경등과 관련된 키워드가 주를 이루었다. 2001~2010년에는 석면의 발암성과 관련하여 미국, 일본 등에서 소송이 시작되었던 시기로 폐암, 소송, 발암물질, 노출, 기업 등의 키워드가 주를 이루었다. 2011~2020년에는 국내에서도 석면문제의 심각성을 인지하는 키워드인 발암물질, 야구장, 학교, 슬레이트, 건축물, 폐석면광산 등이 지속적으로 상위권 키워드로 검색되었다. 2021년부터는 주로 검색되는 키워드는 학교, 슬레이트, 건축물 등과 조경석, 환경영향평가, 아파트, 시멘트 등의 키워드가 나타났다.
민간요법 유해사례란 예로부터 민간에 전해 내려오는 질병 치료법인 민간요법 사용 중에 발생되는 바람직하지 않거나 의도되지 않은 모든 불편감이다. 본 연구는 인터넷 뉴스기사를 통해 민간요법 유해사례의 형태와 위험성을 분석하고자 하였다. 인터넷트렌드(www.internettrend.co.kr)의 웹사이트 분석평가에 의한 점유율 상위 3개 포털 사이트인 네이버(NAVER), 다음(DAUM), 네이트(NATE)를 검색 대상으로 선정하여 최근 5년간(2009년 1월 1일부터 2014년 2월 28일까지) 민간요법 유해사례의 신문기사를 검색하였다. 총 973건의 신문기사가 검색되었고 18건이 포함기준에 만족되었다. 유해사례를 경험한 사람은 총 27명으로 연령은 4개월부터 76세까지이고, 남녀 모두에게 발생하였다. 2회 이상 반복적인 유해사례를 일으킨 민간요법으로는 독성 약재인 봉삼 또는 초오를 재료로 사용하여 복용한 요법, 피부에 외용하는 식초요법, 시술자에 의한 벌침 또는 부항요법이었다. 중대한 유해사례로서 사망이 11명이 있었으며 자신이 직접 복용한 1명을 제외하고는 모두 의료인이 아닌 무자격자의 시술에 의한 사망이었다. 국내에서 대중적인 민간요법은 인터넷 상에서 정보가 활발히 상호 교류되며 전문 의료인의 지도 없이 오, 남용되고 있는 것이 현실이다. 국민의 보건의료측면에서 국가나 의료계가 민간요법 유해사례에 대한 위험성 홍보 및 올바른 건강정보 제공 계획을 세우고 나아가 유해사례를 보고 및 감시하는 체계도 확립해야 할 필요성이 있음을 지적하는 바이다.
이 연구의 목적은 경비업법에 대한 연구자들의 관점이 아닌 언론보도 빅데이터를 분석하여 경비업법에 대한 이해를 넓히고 다양한 현상들에 대한 의미를 살펴보는데 연구의 목적을 두고 있다. 연구방법은 우리니라의 범죄예방과 사회질서유지의 중요한 주체로써 경비업무의 대한 규정하고 있는 「경비업법」을 키워드로 검색하였다. 자료검색은 빅카인즈에서 제공가능한 1990년부터 2021년까지로 하였다. 또한 자료검색 기간동안의 구체적인 분석을 위해 정착기(1976~2001), 성장기-양적(2002~2012), 성장기-질적(2013~2021)로 구분하여 분석하였다 연구결과에 따른 경비업법의 언론보도 인식은 시대의 흐름에 따라 민간경비의 사회적 역할 및 중요성은 계속 강조되고 있다고 볼 수 있다. 그에 따른 민간경비의 시장성은 앞으로도 다양한 산업군과 결합되어 국민의 생명과 재산을 보호하는데 큰 역할을 할 것으로 판단된다. 하지만 경찰과 더불어 치안서비스를 제공하는 민간경비산업은 법적 규제 및 불법적인 문제들로 야기되는 다양한 사회적 이슈로 인해 민간경비산업의 발전을 저해하는 요소로 부각될 수 있기 때문에 거기에 따른 책임 및 역할을 더욱더 강화시킬 필요성이 제기된다.
최근 텍스트 분석으로 트렌드 분석이나 연구 동향 분석을 하는 연구 사례가 많다. 텍스트 분석을 위한 자료 수집에 사용되는 검색어가 약어일 때 약어의 특성상 의미 중의성 해소가 필요하다. 다수의 연구에서는 연구에 필요한 자료를 찾기 위해 수작업으로 자료를 하나씩 읽어 문서를 분류하고 있다. 약어의 의미 중의성 해소를 위한 연구는 단어의 의미를 명확화하는 연구가 대부분이고 지도학습을 이용하고 있다. 약어 중의성 해소를 위한 선행 방법은 약어로 검색된 자료에서 연구 대상 자료를 찾는 문서 분류에는 적합하지 않으며 관련 연구도 부족하다. 본 연구에서는 데이터 전처리 단계에서 비지도 학습 방법인 비음수 행렬 분해 방법으로 토픽 모델링을 진행하여 약어로 수집된 문서를 반자동으로 분류하는 방법을 제시한다. 이를 검증하기 위해 'MSA'라는 약어 검색어로 학술 데이터베이스에서 논문 자료를 수집했다. 수집된 논문 1,401편에서 제안된 방법으로 316편의 Micro Services Architecture와 관련된 논문을 찾았다. 제안된 방법의 문서 분류 정확도는 92.36%로 측정되었다. 제안된 방법이 수작업에 따른 연구자의 시간과 비용을 줄일 수 있기를 기대한다.
최근 독감 예측이나 당선인 예측, 구매 패턴, 투자 등 다방면에서 웹검색 트래픽 정보. 소셜 네트워크 내용 등 거대한 데이터를 통해 사회적 현상, 소비 패턴을 분석하는 시도가 이전보다 늘어났다. 구글, 네이버, 바이두 등 인터넷 포털 업체들의 웹검색 트래픽 정보 공개 서비스와 함께 웹검색 트래픽 정보를 활용하여 소비자나 사용자와 관련된 연구가 실시되기 시작했다. 웹검색 트래픽 정보를 활용한 사회 현상, 소비 패턴 분석을 연구는 많이 수행되었으나, 그에 비해서 도출된 여행 수요 모델을 토대로 의사결정을 위한 실질적 대책 수립으로 이어지는 연구는 많이 진행되지 않은 실정이다. 관광산업은 상대적으로 많은 고용을 가능하게 하고 외자를 유치하는 등 고부가가치를 창출하여 경제 전체에 선순환 효과를 일으키는 중요한 산업이다. 그 중에서도 국내 입국외래객중 수년간 2위와의 큰 차이로 1위를 차지해왔던 중국 국적의 관광객 '유커' 및 그들이 지출하는 1인당 평균 관광 수지는 한국 경제에 매우 중요한 한 부분이다. 관광 수요의 예측은 효율적인 자원 배분과 합리적인 의사 결정에 있어서 공공부문 및 민간부문 모두 중요하다. 적절한 관광 수요 예측을 통해서 한정된 자원을 더욱 효과적으로 활용하여 더욱 많은 부가가치를 창출하기 위한 것이다. 본 연구는 중국인 인바운드를 예측하는 방법에 있어, 이전보다 더 최신의 트렌드를 즉각적으로 반영하고 개인들의 집합의 관심도가 포함되어 예측 성능이 개선된 방법을 제안한다. 해외여행은 고관여 소비이기 때문에 잠재적 여행객들이 입국하기 전 웹검색을 통해 적극적으로 자신의 여정과 관련된 정보를 취득하기 위한 활동을 한다. 따라서 웹검색 트래픽 수치가 중국인 여행객의 관심정도를 대표할 수 있다고 보았다. 중국인 여행객들이 한국 여행을 준비하는 단계에서 검색할만한 키워드를 선정해 실제 중국인 입국자 수와 상관관계가 있음을 검증하고자 하였다. 중국 웹검색 엔진 시장에서 80%의 점유율을 가지는 중국 최대 웹검색 엔진 '바이두'에서 공개한 웹검색 데이터를 활용하여 그 관심 정도를 대표할 수 있을 것이라 추정했다. 수집에 필요한 키워드의 선정 단계에서는 잠재적 여행객이 여정을 계획하고 구체화하는 단계에서 일반적으로 검색하게 되는 키워드 후보군을 선정하였다. 키워드의 선정에는 중국 국적의 잠재적 여행객 표본과의 인터뷰를 거쳤다. 트래픽 대소 관계 확인 결과에 따라서 최종 선정된 키워드들을 한국여행이라는 주제와 직접적인 연관을 가지는 키워드부터, 간접적인 연관을 가지는 키워드까지 총 세 가지 레벨의 카테고리로 분류하였다. 분류된 카테고리 내의 키워드들은 바이두'가 제공하는 웹검색 트래픽 데이터 제공 서비스 '바이두 인덱스'를 통해 웹검색 트래픽 데이터를 수집했다. 공개된 데이터 페이지 특성을 고려한 웹 크롤러를 직접 설계하여 웹검색 트래픽 데이터를 수집하였고, 분리되어 수집된 변수에는 필요한 변수 변환 과정을 수행했다. 자동화 수집된 웹검색 트래픽 정보들을 투입하여 중국 여행 인바운드에 대한 유의한 영향 관계를 확인하여 중국인 여행객의 한국 인바운드 여행 수요를 예측하는 모형을 개발하고자 하였다. 정책 의사결정 및 관광 경영 의사결정 같은 실무적 활용을 고려하여 각 변수의 영향력을 정량적으로 설명할 수 있고 설득이 명료한 방법인 다중회귀분석방법을 적용해 선형 식을 도출하였다. 수집된 웹검색 트래픽 데이터를 기존 검증된 모형 독립변인들에 추가적으로 투입함으로써 전통적인 독립변인으로만 구성된 연구 모형과 비교하여 가장 뛰어난 성능을 보이는 모형을 확인하였다. 본 연구에서 검증하려는, 웹검색 트래픽으로 대표되는 독립변인을 투입한 최종 도출된 모형을 통해 중국인 관광 수요를 예측할 때 유의한 영향을 끼치는 웹검색 트래픽 변수를 확인할 수 있다. 최적 모형 설명력을 가지는 모형을 기반으로 최종 회귀 식을 만들었고 이를 '유커마이닝' 시스템 내부에 도입하였다. 데이터 분석에서 더 나아가 도출된 모형을 직관적으로 시각화하고, 웹검색 트래픽 정보를 활용하여 도출할 수 있는 인사이트를 함께 보여주는 데이터 분석 기반의 '유커마이닝' 솔루션의 시스템 알고리즘과 UX를 제안하였다. 본 연구가 제안하는 모형과 시스템은 관광수요 예측모형 분야에서 웹검색 트래픽 데이터라는 정보 탐색을 하는 과정에 놓인 개인들의 인터랙티브하고 즉각적인 변수를 활용한 새로운 시도이다. 실무적으로 관련 정책결정자나 관광사, 항공사 등이 활용 가능한 실제적인 가치를 가지고, 정책적으로도 효과적인 관광 정책 수립에 활용될 수 있다.
본 연구에서는 소셜미디어 콘텐츠를 소프트웨어 시스템을 이용하거나 정성적으로 분석함으로써 L-글루타민산나트륨에 대한 소비자 인식도를 조사하고자 하였다. 첫 번째로, 1년 (2013.7~2014.6)의 기간 동안 네이버와 카페에서 작성된 글들을 수집하였으며, 수집한 문서들을 무료 텍스트 분석 소프트웨어인 TONK를 사용하여 분석하였다. 블로그와 카페에서 작성된 글들은 주로 L-글루타민산나트륨의 사용과 관련된 음식점 후기 및 MSG (L-글루타민산나트륨)-무첨가 제품에 대한 홍보 내용을 담은 글들로 파악되었으며, 기타 L-글루타민산나트륨의 안전성 또는 식품첨가물 제거법에 대한 내용으로 파악되었다. 두 번째로, 네이버 트렌드 검색 서비스를 이용하여 L-글루타민산나트륨에 대한 검색량 증가 구간에 발생한 언론보도 사건을 조사하였다. PC 검색량의 경우 총 5개 증가 구간 중 3개의 구간에서, 모바일 검색량의 총 9개 증가 구간 중 6개의 구간에서 시사 프로그램에서 L-글루타민산나트륨에 대해 보도한 것으로 나타났다. 나머지 구간에서는 일간지나 TV 뉴스로 기사를 보도한 구간들로 나타났다. 세 번째로 식품의약품안전처의 L-글루타민산나트륨의 안전성 발표를 보도한 연합뉴스의 댓글을 분석하였다. 공감수 100개 이상인 댓글의 내용을 분석한 결과, L-글루타민산나트륨의 안전성, 질 낮은 재료의 사용 지적, MSG (L-글루타민산나트륨) 과다사용에 대한 우려, 정부 불신을 표현하는 댓글들이 파악되었다. 시판 제품들의 표시사항을 분석한 결과, 일일섭취허용량을 설정할 필요가 없을 정도로 안전한 식품첨가물임에도 불구하고 L-글루타민산나트륨을 첨가하지 않은 제품들은 L-글루타민산나트륨 무첨가라는 표시를 강조하고 있는 것으로 조사되었다. 이는 국가기관, 교육청과 지방자치단체에서 MSG 미사용을 원칙으로 제도를 운용하고 있어 이러한 정책이 산업계와 소비자 인식에 영향을 미쳤을 가능성도 고려해볼 수 있다. 본 연구 결과 소비자들은 대체로 소셜 미디어를 이용하여 검색하거나 관련 제품을 구매하고자 할 때 L-글루타민산나트륨을 사용하지 않는 것이 좋다는 인식을 하게 될 가능성이 있는 것으로 파악되며, L-글루타민산나트륨의 과다 사용에 관심이 있는 것으로 나타났다. TV 시사 프로그램에서 방송하거나 일간지 또는 TV 뉴스에서 기사를 보도할 경우 네이버 검색량이 증가하였으며, 검색량 증가구간은 PC 환경에서보다는 모바일 환경에서 더욱 증가하는 것으로 나타났다. 따라서 L-글루타민산나트륨과 관련한 커뮤니케이션 수단으로 소비자들이 관심있어 하는 방송프로그램, 뉴스 프로그램 등 언론을 활용하고, PC보다는 모바일을 통하여 소비자에게 접근한다면 효과적으로 소비자에게 정보를 전달할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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