• 응용통계연구
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• 제29권4호
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• pp.657-678
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• 2016

본 연구는 영화 흥행에 미치는 온라인 구전 변수들의 영향을 다루었다. 2012년 부터 2015년까지 4년 동안 국내에서 개봉한 총 관객 수 50만 이상인 276편의 영화에 대한 통계분석 결과 개봉 후 포털의 평가자 수, 개봉 후 블로그 수, 개봉 후 뉴스 수와 같은 온라인 구전의 크기를 나타내는 변수들이 온라인 구전의 방향을 나타내는 개봉 후 포털의 평점이나 혹은 영화의 내재적 속성을 나타내는 변수들로서 감독, 배우, 배급사, 등급, 국적, 개봉 월, 개봉 계절 등 보다 영화 흥행과 더욱 연관성이 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.152-161
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• 2019

본 연구는 간호사의 셀프리더십, 직무몰입 및 임파워먼트가 이직의도에 미치는 영향 요인을 분석하였다. D지역에 근무하는 간호사 173명을 대상으로 2017년 3월 5일부터 5월 15일까지 설문조사를 실시하였다. 분석방법은 SPSS/WIN 21.0 프로그램을 이용하여 연구대상자의 일반적 특징, t-test, ANOVA분석, 상관분석, 단계적 다중회귀분석(stepwise multiple regression)을 실시하였다. 연구결과는 다음과 같다. 셀프리더십 평균 평점은 3.61점, 직무몰입은 3.36점, 임파워먼트는 3.54점, 이직의도는 3.59점으로 나타났다. 이직의도에 셀프리더십, 직무몰입, 임파워먼트는 유의한 음(-)의 상관관계가 있었으며, 총 근무경력, 직위, 급여수준, 결혼상태, 직무몰입이 이직에 유의한 영향요인으로 나타났으며, 가장 영향요인이 높은 것은 총 근무경력이었다. 영향요인의 설명력은 28.7%로 나타났다. 본 연구 결과를 토대로 간호사의 직무몰입을 높일 수 있는 교육프로그램 개발과 간호 인력 자원을 효율적으로 관리하기 위한 병원조직 관리체계에 대한 재정비를 통해 간호사의 이직의도를 줄이는 것이 필요하다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권4호
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• pp.13-18
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• 2019

본 연구는 컴퓨터기반 평가(CBA)의 효율적 사용 제고와 수업설계를 위하여 학생들의 CBA 인지유형과 학업성취도, 성격 5대 유형, 컴퓨터 효능감과의 관련성을 알아보았다. 이를 위해 온라인학습기반 시스템(LMS)을 바탕으로 CBA를 도입하고 있는 한 대학에서 CBA 수업을 50%이상 수강한 4학년 학생 50명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 그 결과, CBA 인지유형별로 학업성취도 (4년 평균학점)와 5대 성격 유형 간에는 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 즉, CBA 적응추구 유형의 학업성취도(GPA)가 가장 높았고 CBA 불만형/지필선호형의 평균평점이 가장 낮았다. 이와 비슷하게 성격 측면에서 CBA 적응추구형이 CBA 불만형보다 성실성 점수가 유의미하게 높았다. 또, 성실성, 친화성, 신경성이 높을수록 평균학점이 높게 나타났다. 본 연구는 CBA인지유형과 학업성취도, 성격 등의 연관성에 관한 최초의 시도라는 연구 의미가 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권8호
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• pp.970-977
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• 2020

협업 필터링 추천 기법은 전자상거래 기업들이 추천시스템을 도입한 이래로 가장 널리 사용되고 있다. 그러나 온라인에서 상품이나 콘텐츠의 구매가 일상화되면서 단순히 구매 고객의 평점만을 사용하는 추천 방식으로는 추천의 정확성이 낮아지는 문제점이 발생하였다. 본 논문에서는 추천의 정확성을 향상시키기 위해, 상품 리뷰를 분석하고 이를 가중치로 사용한 협업 필터링 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 상품에 대한 리뷰를 텍스트 마이닝 기법으로 정제하여 특징을 추출하고 감성 기반 분석을 통해 감성 점수를 산출한다. 사용자에게 더 나은 아이템을 추천하기 위해 산출된 점수를 아이템 예측 값 계산 시 가중치로 사용한다. 실험을 통해 전통적인 협업 필터링 기법보다 제안하는 기법의 정확성이 향상되는 것을 확인할 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제33권6호
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• pp.833-842
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• 2020

넷플릭스, 아마존, 유튜브 등 대형 플랫폼에서는 고객의 다양한 정보를 활용하여 정밀한 추천시스템을 마련하고 여기서 추천된 상당수의 아이템이 실제 구매로 이어지고 있다. 본 논문에서는 추천 컨텐츠의 속성에 따라 사용자의 선호도에 차이가 있을 것이라고 예상하고 콘텐츠의 속성에 따라 군집분석을 실시하였다. 속성의 형태와 관계없이 사용할 수 있도록 Gower 거리를 사용했다. 본 논문에서는 영화 평점 사이트인 'The Movie Dataset'의 자료를 이용하여 영화의 기본정보인 장르, 감독 및 배우 변수를 바탕으로 사용자를 계층적으로 분류하고 영화를 추천하였다. 본 논문에서 제안한 추천 시스템을 평가하기 위하여 각 사용자 그룹별로 훈련자료와 검증자료로 나누어 정밀도를 살펴보았다. 그 결과 UBCF보다 월등히 높은 정밀도를 갖는 것으로 나타났다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제44권4호
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• pp.65-75
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• 2021

This study explores multiple variables of an OTT service for discovering hidden relationship between rating and the other variables of each successful and failed content, respectively. In order to extract key variables that are strongly correlated to the rating across the contents, this work analyzes 170 Netflix original dramas and 419 movies. These contents are classified as success and failure by using the rating site IMDb, respectively. The correlation between the contents, which are classified via rating, and variables such as violence, lewdness and running time are analyzed to determine whether a certain variable appears or not in each successful and failure content. This study employs a regression analysis to discover correlations across the variables as a main analysis method. Since the correlation between independent variables should be low, check multicollinearity and select the variable. Cook's distance is used to detect and remove outliers. To improve the accuracy of the model, a variable selection based on AIC(Akaike Information Criterion) is performed. Finally, the basic assumptions of regression analysis are identified by residual diagnosis and Dubin Watson test. According to the whole analysis process, it is concluded that the more director awards exist and the less immatatable tend to be successful in movies. On the contrary, lower fear tend to be failure in movies. In case of dramas, there are close correlations between failure dramas and lower violence, higher fear, higher drugs.

• 융합정보논문지
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• 제12권4호
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• pp.77-84
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• 2022

본 연구의 목적은 간호대학생의 재난간호핵심역량에 미치는 융합적 영향요인을 파악하고자 시도되었다. D 광역시 소재 간호대학생 187명을 대상으로 하였고, SPSS 18.0 프로그램으로 t-검정, ANOVA, 상관관계 및 다중회귀분석을 실시하였다. 연구결과, 재난간호핵심역량의 평균 평점은 3.15점(±0.40) 이었고, 대상자의 학년이 높을수록, 임상실습만족도가 높은 군이 재난간호핵심역량이 높았다. 재난간호핵심역량은 재난인식, 재난 관련 태도 및 자기효능감과 유의한 정적인 상관관계를 보여주었다. 대상자의 재난간호핵심역량 예측요인으로는 자기효능감, 재난 관련 태도 및 학년으로 나타났고, 이러한 변수들은 간호대학생의 재난간호핵심역량을 19.1% 설명하였다. 그 중에서 자기효능감이 가장 중요한 예측요인이었다. 간호대학생의 재난간호핵심역량을 강화하기 위해서는 재난인식, 재난 관련 태도 및 자기효능감을 강화할 수 있는 재난 관련 교육과정 및 교과목을 개발하여 실질적이고 효과적인 교육이 운영될 수 있도록 해야 할 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.201-207
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• 2022

본 논문에서는 영화 추천 시 평점뿐 아니라 사용자 리뷰도 함께 사용하는 영화 추천 모형을 제안한다. 제안 모형은 고객의 선호도를 다기준 관점에서 이해하기 위해, 사용자 리뷰에 속성기반 감성분석을 적용하도록 설계되었다. 이를 위해, 제안 모형은 고객이 남긴 리뷰를 다기준 속성별로 나누어 암시적 속성을 파악하고, BERT를 통해 이를 감성 분석함으로써 각 사용자가 중요시 생각하는 속성을 선별적으로 협업필터링에 결합하여 추천 결과를 생성한다. 본 연구에서는 유용성을 검증하기 위해 제안모형을 실제 영화 추천 사례에 적용해 보았다. 실험결과 전통적인 협업필터링 보다 제안 모형의 추천 정확도가 향상되는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 개인의 특성을 고려하여 모형을 선별하여 사용하는 새로운 접근법을 제시하였고, 속성 각각에 대한 평가 없이 리뷰로부터 여러 속성을 파악할 수 있는 방법을 제시했다는 측면에서 학술적, 실무적 의의가 있다.

• 융합정보논문지
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• 제11권8호
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• pp.224-231
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• 2021

본 연구의 목적은 비판적 사고 집중교육을 포함한 교과 교육이 간호대학생의 비판적 사고 성향을 향상시키는지를 알아보기 위함이다. 연구대상은 2학년 173명이었고 교육은 2시간씩 3회 총 6시간의 비판적 사고 집중교육과 간호과정과 비판적 사고 강의시간에 지속적인 교육을 시행하였다. 사전·사후 설문은 개강 첫 주와 14주차에 실시하였으며 수집된 자료는 IBM SPSS 21.0으로 분석하였다. 연구결과 교육 전·후 비판적 사고 성향의 평균 평점이 상향되었으며(3.65±0.41→3.83±0.46, t=6.796, p<.001) 하부 항목 중 교육 전 가장 낮은 점수를 보였던 창의성이 가장 많이 상향되었다(3.13±0.78→3.43±0.86, t=5.842, p<.001). 비판적 사고 관련 교육의 효과는 확인되었으나 세부 항목별 관련성에 대한 근거가 부족하며 교육의 질 보장을 위한 반복연구와 교수방법 개발 및 효과 검증을 위한 도구 개발이 필요함을 제언한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.1-15
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• 2022

본 연구에서는 밀키트 제품 평가에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위하여 밀키트 제품 리뷰 데이터에 대한 텍스트 분석을 수행하였다. 분석에 사용된 자료는 네이버 쇼핑 사이트에서 판매되고 있는 밀키트 제품에 대한 리뷰 334,498건을 스크래핑하여 수집하였다. 텍스트 자료에 대한 전처리 과정을 거쳐 제품 리뷰에 빈번히 등장하는 단어를 추출한 후 워드클라우드 및 감성분석을 수행하였다. 감성분석시 제품 리뷰에 대한 긍정 또는 부정의 레이블은 평점을 기준으로 설정하여 반응변수로 활용하였고, 입력변수로는 단어들의 정규화 단어빈도-역문서빈도 (TF-IDF) 값을 구하여 사용하였다. 리뷰의 극성을 판별하는 모형으로는 로지스틱 회귀모형, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트 알고리즘을 적용하였으며, 분류 정확도 및 해석가능성을 고려하여 로지스틱 회귀모형을 최종 모형으로 선택한 후 제품 범주별 감성분석 모형으로 사용하였다. 각 제품 범주별로 도출된 로지스틱 회귀모형으로부터 밀키트 제품 구매 후 긍·부정의 감성을 발생시킨 주요 요인들을 밝혀내었다. 결과적으로 텍스트 분석을 통해 밀키트 제품 개발 시 특정 카테고리, 메뉴, 재료에 대한 긍정 요소를 극대화하고 부정적 위험 요소를 제거할 수 있는 기반을 제공할 수 있음을 확인하였다.