• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.739-741
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• 2018

감성분석을 통한 텍스트의 긍/부정 판단은 의사결정 시스템을 포함한 여러 분야에서 중요한 역할을 맡고 있다. 이런 흐름에 맞춰 감성분석 기술은 여러 기술과 융합하여 발전해왔는데 문장 내 자질을 추출하여 이용하는 자질 공학적 접근 방식과 심층 신뢰 신경망을 이용한 구조 또한 응용 사례에 속한다. 본 논문에서는 이러한 응용 기술 중 심층 신경망을 응용한 분석기술을 사용하여 관광지에 대한 평점이 포함된 문장을 학습하고 이를 SNS 관광지 리뷰에 적용하여 평점을 매기는 시스템을 설계한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.401-404
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• 2020

현재 전자상거래에서 사용되는 협업 필터링은 고객이 입력한 평점 정보를 이용하여 추천 시스템을 구축한다. 하지만 기존의 평점 정보는 고객이 직접 입력해야 하므로 데이터 희소생의 문제가 있고 허위정보를 가려내지 못한다는 문제점 또한 존재한다. 본 논문에서는 기존 평점 정보 기반의 협업 필터링 추천 시스템의 문제점을 해결하기 위해, 온라인 고객 행동 정보를 활용한 협업 필터링 알고리즘을 제안하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 Collaborative Filtering based on Online Behavior Information (BICF) 알고리즘이 기존의 평점 기반 협업 필터링 방식보다 우수한 성능을 보임을 보여주었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.30-40
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• 2021

코로나 19의 영향으로 배달앱 시장이 빠르게 성장하며, 리뷰와 평점이 더욱 중요해지고 있다. 그러나 급격하게 늘어난 리뷰와 평점의 신뢰도에 의문이 제기되고 있다. 따라서 본 연구는 리뷰와 평점을 탐색적으로 분석하여 배달앱 리뷰의 신뢰도와 유용성을 파악하고, 이를 높일 방법을 탐구하였다. 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 도출한 결과는 다음과 같다. 첫째, 요기요와 네이버 지도, 구글 지도의 음식점 평점을 분석한 결과, 요기요는 가장 우편향된 평점 분포를 보여주었다. 둘째, 요기요의 세부 평점 요인(맛, 양, 배달)간에는 모두 강한 양의 상관관계가 있었고, 이는 부정 리뷰의 단어 분석에서도 드러났다. 셋째, 리뷰의 극성에 따라 사용되는 품사와 형태소의 비율이 달랐다. 넷째, 전체 리뷰 데이터에서 367개의 부정어를 선별한 후, 이를 분류하여 치킨 전용 부정어 사전을 제작하였다. 본 연구는 치킨 리뷰의 탐색적 분석을 통해 앞으로 배달앱 리뷰에 대한 연구가 나아가야 할 방향을 제시하였다.

• 경영과정보연구
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• 제34권3호
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• pp.161-177
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• 2015

인터넷 포털은 많은 양의 정보를 빠르고 쉽게 이용 할 수 있다는 특성 때문에 지속적으로 영향력이 커지고 있다. 웹 이용자들은 다양한 정보 습득, 네티즌 간의 정보 교환 등 다양한 목적을 위해 포털 사이트를 사용하고 있다. 문화콘텐츠 이용자들은 타인의 경험을 미리 알아보기 위해 포털 사이트에서 정보를 검색한 후 해당콘텐츠를 사용하고 개인적인 의견을 게시하기도 한다. 영화를 보고자 하는 이용자들은 관련 정보를 검색하고 얻는 과정에서 영화에 대한 다른 이용자들이 게시한 다양한 정보들을 접하게 된다. 영화 관련 포털사이트에서는 영화에 대한 제한된 글자수의 리뷰와 평점을 제공하는데 이와 같은 정보의 영향으로 영화에 대한 태도를 형성할 뿐 아니라, 영화 관람 여부를 결정하도록 만들 수 있다. 하지만 영화 리뷰는 사용자가 전체를 읽을 수 없기 때문에 일부 리뷰와 리뷰 개개의 평점보다는 전체 평점을 참고 하여 의사결정을 하는 정도가 대부분이다. 이처럼 전체 평점만을 참고하게 되면 편향적인 정보 습득으로 인하여 잘못된 판단을 할 수 있게 된다. 이러한 리뷰의 특성에도 불구하고 리뷰는 사용자의 의견을 풍부하게 드러내고 영화를 보지 않은 다른 이용자들의 선택에 영향을 미친다는 점에서 다양한 실용적 활용성을 갖는 데이터임은 분명하다. 본 연구에서는 리뷰 데이터를 활용하여 평점을 예측하기 위한 평점예측 연구를 수행하였다. 리뷰테이터를 형태소로 추출하고 형태소별로 극성값을 계산하여 리뷰에 대한 평점을 예측하는 모형으로서, 기존의 긍부정 값만을 근거로 하는 모형에 비해 정확도가 높아진 것을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.311-328
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• 2022

정보통신기술 발달로 스마트폰이 보급되면서, 온라인 쇼핑몰 서비스는 컴퓨터가 아닌 모바일로도 사용이 가능해졌다. 그로 인해 온라인 쇼핑몰 서비스를 이용하는 사용자는 급격히 증가하게 되고, 거래되는 제품의 종류 또한 방대해지고 있다. 따라서 기업은 이익을 최대화하기 위해서는 사용자가 관심을 가질만한 정보를 제공해주는 것이 중요하다. 이를 위해 사용자의 과거 행동 데이터나 행동 구매 기록을 기반으로 사용자에게 필요한 정보 또는 제품을 제시하는 것을 추천 시스템이라 한다. 현재 추천 서비스를 제공하는 대표적인 해외 기업으로는 Netflix, Amazon, YouTube 등이 있다. 최근 이러한 전자상거래 사이트에서는 사용자가 해당 제품에 대한 리뷰가 유용한지에 대해 투표할 수 있는 기능을 제공하고 있다. 이를 통해, 사용자는 유용하다고 판단되는 제품에 대한 리뷰와 평점을 참고하여 구매 의사결정을 내린다. 따라서 본 연구에서는 제품에 대한 평점과 리뷰의 유용성 정보 간의 상관관계를 파악하고, 리뷰의 유용성 정보를 추천 시스템에 반영하여 추천 성능을 확인하고자 한다. 또한 대부분의 사용자들은 만족한 제품에만 평점을 부여하는 경향이 있고 제품에 대한 평점이 높을수록 구매 의도가 높아지는 경향이 있다. 따라서 전통적인 협업 필터링 기법에 모든 평점을 반영한 결과와 4점과 5점 평점만을 반영한 추천 성능 결과를 비교하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 Amazon에서 수집한 전자 제품 데이터를 사용하였으며, 실험 결과는 평점과 리뷰 유용성 정보 간 상관관계가 있는 것으로 확인되었다. 또한 모든 평점과 4점과 5점 평점만을 추천 시스템에 반영하여 추천 성능을 비교한 결과, 4점과 5점 평점만을 추천 시스템에 반영한 결과의 추천 성능이 더 높게 나타났다. 그리고 리뷰 유용성 정보를 추천 시스템에 반영한 결과는 리뷰가 유용할수록 추천 성능은 높게 나타나는 것으로 확인하였다. 따라서 이러한 실험 결과는 향후 개인화 추천 서비스의 성능 향상에 기여하고, 전자상거래 사이트에 시사점을 제공할 수 있을 것으로 본다.

• 한국전자거래학회지
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• 제19권3호
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• pp.125-141
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• 2014

인터넷에서 매 순간 발생하는 데이터의 홍수는 사용자가 필요로 하는 유용한 정보를 검색하는데 어려움을 초래한다. 그래서 많은 사용자들이 자신이 원하는 정보를 쉽게 찾기 위한 기법을 고안하고 이를 지원하는 도구를 개발하게 되었다. 이런 유용한 도구 중 하나인 추천시스템은 기존의 사용자 정보를 분석하여 사용자가 원하는 제품이나 정보를 추천하는 것이다. 본 논문에서는 추천시스템을 활용하여 원하는 정보를 제안하는데 인구통계학적인 기법을 사용한다. 인구통계학 기반 추천시스템은 나이, 성별과 같은 인구통계학적인 특성을 사용하여 유용한 정보를 추출한다. 본 연구는 영화 선택 시 중요한 요소인 사용자 평점을 분석하고 이를 활용할 수 있는 방법을 제시하였다. 이를 위해 Internet Movie Database(IMDB) 웹 사이트에 있는 영화의 사용자 평점을 인구통계학적 요인으로 분석하였다. 본 논문에서는 인구통계학적 분석을 위해 사용자를 성별과 연령대로 분류하였고, 각 영화를 22개 장르로 나눈 IMDB 기준에 따라 사용자 평점을 분석하였다. 각 장르별 영화에 대해 사용자 그룹의 평균 평점을 F-테스트와 T-테스트를 수행하여 그 장르 영화 평점과 동일한 결과를 나타내는 대표 그룹을 찾아내었다. 인구통계학적 분석 결과인 대표 그룹은 새로운 영화가 개봉될 때 대표 그룹에 대한 프로모션과 추천을 통해 영화 홍보를 할 수 있는 대상을 찾아내는데 유용하다.

• 감성과학
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• 제17권1호
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• pp.71-78
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• 2014

본 연구는 보다 정확한 텍스트의 감성 분석을 위해 새로운 감성 특징인 감성 패턴을 제안하고, 이를 이용한 영화평 평점 추론에 대해 소개한다. 텍스트 감성 분석은 텍스트에 포함된 감성인 긍정과 부정을 인식하고 분류하는 작업으로, 이를 위해 감성 특징인 감성 단어와 구문 패턴을 이용한다. 텍스트 내에 존재하는 감성 단어와 구문 패턴의 감성을 통해 텍스트 전체의 감성을 분류하는 것이다. 하지만, 기존 감성 분석은 감성 단어와 구문 패턴의 감성을 독립적으로 고려하기 때문에 문장 혹은 글 전체의 감성 정보를 정확히 파악하기 어렵다는 한계를 가지고 있다. 그러므로 본 연구는 기존 감성 특징들을 독립적으로 고려하는 것뿐만 아니라 문장 내에서 출현하는 감성들을 의미적으로 연결하여 하나의 패턴으로 정의한 감성 패턴을 제안하고, 감성 분석의 세부 연구 주제인 평점 추론에 감성 패턴을 새로운 감성 특징으로 사용하였다. 제안하는 감성 패턴의 효과를 검증하기 위해 영화평에 대한 평점 추론 실험을 수행하였다. 감성 패턴을 포함한 모든 감성 특징들을 사전에 정의한 학습 영화평들로부터 추출하고, 이를 확률 기법을 이용해 실험 영화평들의 평점을 추론하였다. 그 결과 감성 패턴을 사용하였을 경우 기존 감성 특징들만 사용했을 때 보다 추론한 평점이 더욱 정확함을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권2호
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• pp.105-113
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• 2015

기업지배구조가 우수하면 기업경영자의 감시역할을 하고 대리비용과 정보비대칭을 감소시킨다. 기업지배구조점수가 높을수록 기업 내부통제시스템과 재무보고 체계가 잘 갖추어져 있으므로 기업 경영이 활성화되고 기업성과가 높아지므로 신용재무평점이 높아질 것이다. 이러한 전제하에 가설을 설정하고 본 연구는 기업지배구조(CGI)가 신용재무평점(CFR)에 어떠한 영향을 미치는지 실증 연구하였다. 연구결과, 기업지배구조(CGI)와 신용재무평점의 관련성은 유의한 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다, 회귀계수부호는 기대부호인 양(+)이 값이 나타났다. 이러한 결과 기업지배구조(CGI)가 우수할수록 신용재무평점의 점수가 커질 것이라는 예측과 같은 결과가 나타났다. 본 연구결과는 CGI가 우수할수록 신용재무평점이 커진다는 것이다. 본 연구는 기업의 사회적 책임, 건전한 지배구조와 감시기구를 갖춘 기업이 보다 높은 신용등급을 받을 수 있다는 유용한 지침을 실무 및 연구 분야에 제공해 줄 것으로 기대한다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제29권6호
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• pp.1068-1074
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• 2000

젊은 세대들이 좋아하는 우수한 품질의 사과고추장을 개발하고자 부원료로서 사과를 사용하여 사과고추장의 배합비에 따른 관능적 특성을 반응표면분석법으로 최적화하고 물리적 특성을 모니터링하였다. 실험조건은 고춧가루는 130~210 g, 메주가루는 50~80 g, 사과퓨레는125~205 g의 범위로 설정되었으며, 실험계획에 따라 제조된 사과고추장은 물리적 및 관능적 특성을 조사하기 위해 사용되었다. 사과 고추장의 색상에 대한 관능평점은 고춧가루 140.61 g, 메줏가루 83.42 g 및 사과퓨레 169.05 g에서 가장 높았으며, 향에 대한 관능평점은 고춧가루 192.32 g, 메줏가루 56.14 g 및 사과퓨레 146.72 g에서 가장 높은 7.95를 나타내었다. 맛에 대한 관능평점은 고춧가루 함량 182 g, 메줏가루 함량 78 g 및 사과과즙 함량 199 g에서 가장 높은 7.46을 나타내었으며, 전반적인 기호도에서는 고춧가루 함량 200 g, 메줏가루 함량 57 g 및 사과과즙 함량 159 g에서 가장 높은 관능평점을 나타내었다. 사과고추장의 물리적 특성으로서 견고성은 고춧가루와 메줏가루의 함량이 높을수록 증가하였다. 고추장의 부착성과 거침성은 고춧가루 함량이 증가하고 사과과즙의 함량이 낮을수록 증가하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권1호
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• pp.582-587
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• 2021

도서 취향을 고려하여 도서를 추천해주는 도서 추천 시스템은 사용자의 독서 경험과 독서에 대한 인식 개선에 효과적이다. 축적된 사용자 평점 기록이 상대적으로 적은 도서의 경우 추천 정확도에 한계가 나타난다. 본 연구에서는 상대적으로 풍부한 사용자 평점 데이터를 가진 영화 평점 정보를 이용하여 사용자에게 맞춤형 도서를 추천하는 추천 시스템을 제안한다. 제안하는 방법을 통해 도서 추천의 정확도를 높이고 보다 다양한 종류의 추천을 수행하는데 효과적임을 보였다. 영화 평점 데이터를 활용한 도서추천 시스템은 도서 분야 외 타 미디어 플랫폼의 데이터를 도서추천에 활용하는 의미 있는 시도가 될 것으로 예상한다.