금융시장에서의 경쟁이 치열해지면서 이제 국내 소비자금융기관들에게 수익성위주의 내실경영은 피할 수 없는 지상과제로 부상하고 있다. 이러한 목표를 성취하기 위해서는 우량고객을 위주로 한 기반강화와 철저한 사후관리를 통한 수익성향상이 이루어져야 한다. 특히, 자금운용처로 부상하고있는 개인고객들을 대상으로 하는 효과적인 대출마케팅의 수행은 소매금융기관들의 수익성제고에 절대적이라고 할 수 있다. 즉, 수익성을 지향하기 위해서는 고객관리를 보다 더 철저하게 하여야 하며 이를 위해서는 신용 및 수익성에 근거해서 산출된 평점에 따라 개인별 관리를 차별화하는데 있다고 할 수 있다. 본 연구에서는 우량고객들을 대상으로 대출마케팅을 활성화시키기 위한 고객평점모형의 효과성에 대해서 고찰해 보고자 하였다. 이를 위해서 신용평점모형에 대해서 자세히 알아보고 이어서 수익성에 근거한 평점모형에 대해서도 이론적으로 살펴보았다. 그리고 두 모형의 효과성을 비교하기 위해서 판별분석을 사용하여 우량 및 불량고객에 대한 예측력을 분석해 보았다. 분석결과 제1종오차에 대해서는 신용평점모형이, 제2종 오차에 대해서는 수익성평점모형이 보다 정교한 예측력을 나타냈다. 결론적으로 두 모형의 사용이 병행되는 통합적인 고객평점모형의 적용이 제안되어 졌다.
관광객이 작성한 온라인 리뷰는 관광산업의 관리 및 운영에 중요한 정보를 제공한다. 평점은 제품이나 서비스에 대한 정량적인 평가로 간편하지만 관광객의 진실한 태도를 반영하기 어려우며 평점과 리뷰내용에 대한 불일치 문제도 발생하고 있다. 불일치 문제는 잠재고객에게 혼동을 줄 수 있으며 구매의사결정에도 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 온라인 리뷰기반의 평점 예측모형을 통해 평점과 리뷰내용의 불일치 문제를 해결하고자 한다. 한국을 방문한 외국인 관광객이 작성한 관광지와 호텔에 대한 리뷰의 감성분석을 통해 평점과 감성의 차이를 비교하고 TF-IDF vectorization과 감성분석 결과로 변수를 선정하였다. 로짓, 인공신경망, SVM(Support Vector Machine)을 적용하여 평점을 분류하고, 인공신경망, SVR(Support Vector Regression)을 통해 평점을 예측하였다. 평점 분류모형과 예측모형 모두 불일치한 리뷰를 제거하고 감성분석을 반영한 모형에서 우수한 성과를 보여주었다. 본 연구에서 제안한 온라인 리뷰 기반의 평점 예측모형은 평점과 리뷰내용에 대한 불일치 문제를 해결하여 신뢰할 수 있는 정보를 제공하였으며 평점이 없는 온라인 리뷰에도 활용할 수 있을 것이다.
소맥품질(小麥品質)의 구성요소인 제분율(製粉率). 소백분(小麥粉)의 회분과 단백질 함량 및 침전가(沈澱價)를 종합적(綜合的)으로 나타낼 수 있는 품질평점지수(指數)를 설정하였던바 그 결과를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 제분평점지수(製粉評點指數)(MSI)=$2.3X_m-72.4X_a$ 단백질평점지수(蛋白質評點指數)(PSI) =$5.2X_p+0.9X_s$ 종합품질평점지수(綜合品質評點指數)(QSI)=$0.63X_{msi}+0.37X_{psi}$로 표시되었다. 2. 제분(製粉)평점지수가 100이상이면 제분성(製粉性)이 양호(良好)하다 할 수 있고 단백질(蛋白質)평점지수가 100이상이면 제(製)빵적성이 양호한 것이고 100이하인 것은 과자류(菓子類)의 Pastry제품 생산에 적합하며 종합품질(綜合品質) 평점지수의 경우는 이들이 100이상의 경우 제분성과 제빵적성을 겸비한 것으로 해석되었다. 3. 제분(製粉)평점지수, 단백질(蛋白質)평점지수 및 종합품질평점지수와 각각의 유관(有關) 품질인자(品質因子)와는 높은 상관(相關)을 나타내었다.
고객들은 조작된 온라인 리뷰가 범람하는 가운데 진정성과 가치를 지닌 리뷰를 보고자한다. 귀인 이론(Attribution theory)의 관점에서, 사람들은 리뷰어의 과거 평가 이력을 바탕으로 리뷰가 진정성 있는지를 판단하는 경향이 있다. 이러한 배경에서 본 연구의 목적은 리뷰어의 과거 평점 이력이 조작된 리뷰로 인식하는 것에 어떠한 영향을 미치며, 최종적으로 리뷰 유용성이 어떠한 영향을 미치는지 알아보는 것이다. 제안된 가설을 검증하기 위해 2차 데이터 분석(연구1)과 실험(연구2)을 수행했으며, 두 연구는 일관된 결과를 보여준다. 연구 1은 리뷰어의 과거 평가 이력이 리뷰 유용성에 미치는 영향을 분석하였다. 귀인이론에 근거하면, 사람들은 리뷰를 다른 목적을 가지고 작성되었다고 인식할 경우에 리뷰가 조작되었다고 생각하고, 그 리뷰가 물건이나 서비스의 진정한 가치를 평가하지 않았다고 간주한다. 따라서 해당 리뷰는 유용성이 낮게 평가되는 경향이 있다. 2차 데이터를 분석하기 위해 우리는 Python을 이용한 웹 스크레이퍼를 개발하여 TripAdvisor(TripAdvisor.com)에서 호텔 정보, 리뷰, 리뷰 정보 등의 연구 데이터를 수집하였다. 수집한 890명 리뷰어에 대한 100,621개의 리뷰를 분석하기 위해 음이항 회귀 분석을 수행하였다. 분석 결과, 평균 평점을 낮게 주는 리뷰어의 경우에 리뷰 유용성에 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 사람들은 극단적인 평점을 거의 주지 않는 리뷰어가 작성한 리뷰가 더 도움이 된다고 평가했다. 연구 2는 리뷰어의 과거 평점 이력을 기준으로 리뷰가 조작되었다고 평가하는 사람들의 인식 프로세스를 실험하였다. 실험 결과, 사람들은 리뷰어의 과거 평점 이력이 평균적으로 평점을 낮게 주는 경우에는 리뷰가 의심스럽다고 판단하지 않는 것으로 나타났다. 그리고 사람들은 리뷰어가 대부분 극단적인 평점을 주는 이력이 있다면 해당 리뷰어가 작성한 리뷰가 의심스럽다고 판단하는 것으로 나타났다. 연구2는 사람들이 리뷰어의 과거 평점 이력을 바탕으로 리뷰가 조작되었는지 또는 리뷰가 도움이 되는지 판단하는 경향이 있음을 보여준다. 본 연구는 귀인이론을 바탕으로 리뷰어의 과거 평점 이력이 리뷰 조작성에 대한 인식과 리뷰 유용성에 미치는 영향을 분석하여, 해당 연구분야에 새로운 관점을 추가한 기여점이 있다.
본 연구에서는 구글 플레이의 키즈용 교육앱의 현황을 조사하였다. 모바일앱의 활용 시작 연령이라고 판단되는 키즈용 교육앱을 대상으로 사용자수, 평점, 사용연령을 조사하였다. 또한 사용연령에 따라 사용자수나 평점의 차이점이 있는지, 사용자수와 평점의 상관관계가 있는지 등 비교연구도 실시하였다. 조사 결과 전연령을 사용대상으로 한 앱의 만족도가 가장 높았으며 가장 높은 사용연령인 12세 사용대상의 앱의 만족도가 가장 낮았다. 사용연령별 사용자수의 차이는 통계적으로 의미가 없었으며 사용연령별 평점의 차이는 통계적으로 유의미하였다. 사용자수와 평점간에는 상관관계가 입증되지 않았다.
방대한 콘텐츠가 생산되고 소비되면서 빅데이터를 활용한 개인 추천 서비스가 최근 주목 받고 있다. 개인 추천 서비스를 위하여 개인 정보나 콘텐츠 평가 정보를 수집하는 것은 서비스 제공자 입장에서 중요해지고 있다. 기존 연구들은 적은 평점 정보로 더 나은 추천을 제공할 수 있는 알고리즘을 제안하거나, 평점의 양을 늘리기 위한 서비스 디자인을 제시하였다. 그러나 추천서비스 사용자가 어떤 동기로 평점을 입력하고, 서비스를 지속적으로 사용하는지에 대한 연구는 거의 없었다. 본 논문에서는 추천 서비스를 사용하고 있는 사용자들을 심층 인터뷰하여 평점 입력의 동기와 평점의 의미에 대하여 탐구하였다. 그 결과, 서비스를 경험 하면서 평점의 의미와 활용 정도가 달라짐을 알 수 있었다. 초기 평점을 입력할 때에는 과거 경험에 대한 데이터베이스를 구축하는 의미로 활용하였고, 초기 평점 단계를 지나면 현재의 느낌과 생각을 반영하는 도구로 활용하였다. 이 과정에서 자신의 평점 체계를 정교하게 다듬으며 자신만의 의미를 부여하는 모습을 보였다. 마지막 단계에서는 자신의 평점 체계뿐만 아니라 다른 사람의 평점 체계나 평점의 의미를 읽어내고 적극적으로 활용하는 모습을 보인다. 서비스에서 제공하는 알고리즘의 한계를 파악하고 있기 때문에 서비스의 추천을 불신하기도 하였다. 연구 결과를 바탕으로 추천 서비스에 대한 실무적 시사점을 도출하였다.
코로나19 팬데믹 이후 관광 산업이 회복되면서 많은 관광객들이 다양한 플랫폼을 활용하고 리뷰를 남기고 있지만, 대량의 데이터 속에서 유용한 정보를 찾기 어려워 아직도 여행지 선정 과정에서 많은 시간과 비용이 낭비되고 있다. 이에 따라 많은 연구들이 진행되고 있지만, 평점이 없거나 플랫폼별로 다른 형태의 평점 제공으로 인해 연구에 한계를 가지고 있으며, 평점과 리뷰 내용이 일치하지 않는 경우도 있어 추천 모델 구축에 어려움을 주고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 7,104개의 제주도 지역 관광지 리뷰를 활용하여 제주도에 특화된 관광지 만족도 정량 지수를 개발하고 이를 활용하여 '평점 예측 모델'을 구축하였다. 모델의 성능을 확인하기 위해 실험 데이터 700건의 평점을 본 연구에서 개발된 모델과 LSTM을 활용하여 예측 하였으며, 제안된 모델이 LSTM 보다 약 4.67% 높은 73.87%의 가중 정확도로 성능이 더 우수한 것을 확인하였다. 본 연구의 결과를 통해 평점과 리뷰 내용 사이의 불일치 문제를 해결하고, 평점이 없는 리뷰나 다양한 형태의 평점을 정형할 수 있으며, 다른 도메인에 적용하여 여행의 모든 분야에서 신뢰할 수 있는 평점 지표를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 건설업종에 특화된 신용평가 모형을 개발하여 건설업종에 대한 부도 예측력를 제고하고자 하였다. 건설업은 여타 업종과는 다른 재무적 특성을 지니고 있다. 특히, 재무적 안정성이 취약하고 자산의 대부분이 매출채권, 재고자산으로 구성되어 유동성이 극히 낮은 실정이다. 본 연구는 이러한 건설업종의 특성을 충분히 감안한 신용평가 모형을 개발하고자 한것이다. 신용평가 모형 중 그 현실적 유용성이 높아 많이 이용되어 오던 신용평점 모형을 개발하였다. 총 2,475개 건설업체를 대상으로 모형구조 및 각종 계량지표 및 비계량지표에 대한 분석을 주로 평균차이 검증과 로짓분석에 의거 선정하였다. 그 결과 새로운 신용평점 모형은 매출액 경상이익률, 총 현금흐름 대 차입금 비율 등 9개의 재무지표와 5분류의 비재무지표로 구성되었다. 이 모형을 기존의 신용평점모형과 비교한 결과 신규모형의 변별력이 높은 것으로 나타났다. 본 연구가 제시한 신용평점모형과 그 개발 방법이 향후 금융기관들의 부실을 줄이고 결과적으로 수익성을 개선하는데 일조하리라 기대된다.
본 논문에서는 최근 많은 관심을 받고 있는 Opinion Mining으로서 사용자들의 자연어 형태의 영화평 문장을 분석하여 자동으로 평점을 예측하는 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 영화평 분석에 적합한 어휘 자질, 감정 자질, 가치 자질 및 기타 자질들을 추출하고, 10점 척도의 영화평의 평점을 10개의 범주로 가정하여, 커널모델인 다중 범주 Support Vector Machine (SVM) 모델을 이용하여 높은 성능으로 영화평의 평점을 범주 분류한다.
본 논문에서는 강의평가 시스템을 이용하여 주된 이용자인 학생들에게 수업에 앞서 강의에 대한 전반적인 학습 분위기와 강의를 들었던 학생들의 평점을 제안한다. 이 시스템은 강의평가를 효율적으로 보여주어 수강 신청의 접근성을 최대화하고, 각 강의의 안내와 정보를 취득하는 데 도움을 준다. 또한, 이 시스템은 네 가지의 평점을 부여하여 이를 바탕으로 종합적인 평점을 할당한다. 이때 강의평가에 대한 평가를 곁들이면서, 평점을 제시하여 강의평가를 보려는 다른 이들에게 뚜렷한 정보력과 어떤 강의가 좋은지 잘 보여준다. 본 논문에서는 동적 웹 페이지를 사용하여 가시성이 뛰어난 강의평가 시스템을 제공하는 면에서 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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