• 지능정보연구
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• 제22권2호
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• pp.57-79
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• 2016

최근 소셜 네트워크 서비스는 소비자와의 관계 마케팅 확산 및 확장을 위한 중요한 채널로 인식되며 많은 관심을 받고 있다. 기업이 온라인 환경에서 성공하기 위해서는 기업과 고객 사이의 관계 구축뿐만 아니라 고객들 간의 관계에 초점을 맞출 필요가 있다. 본 연구에서는 페이스북 팬 페이지에 참여하는 사용자들 사이의 네트워크를 분석하여 기업의 비즈니스 성과에 고객 간 네트워크의 구조적 특성이 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 이를 위해 네트워크 데이터는 코스피 상장 기업 가운데 페이스북 팬 페이지에 100개 이상의 게시글을 올린 54개 기업으로부터 수집하였으며, 수집된 네트워크 데이터는 각 사용자를 노드로 하고 동일한 마케팅 활동에 대해 참여한 사용자간의 관계를 링크로 한 원모드 비방향 이진 네트워크(one-mode undirected binary network)이다. 본 연구에서는 이러한 네트워크 데이터를 핸들링하여 사용자들 간의 활동 관계를 분석할 수 있는 네트워크 지표(밀도, 글로벌 클러스터링 계수, 최단거리평균, 직경)를 도출하였으며, 이러한 고객 간 네트워크의 구조적 특징을 파악할 수 있는 지표와 기업의 과거실적(순이익), 그리고 미래 예측성과(토빈의 Q) 간의 관계를 분석하였다. 본 연구는 학문적 관점에서 소셜 미디어 채널을 비즈니스 관점에서 연구하려는 연구자들에게 소셜네트워크분석 방법을 통한 새로운 접근법을 제시한다. 실무적인 관점에서 본 연구는 소셜미디어를 통해 마케팅 활동을 수행하려는 기업의 관리자들에게 네트워크의 지표를 이용한 지능형 마케팅 서비스를 수행할 수 있는 토대를 제공할 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제19권1호
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• pp.95-110
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• 2013

최근 다양한 소셜미디어를 통해 생성되는 비정형 데이터의 양은 빠른 속도로 증가하고 있으며, 이를 저장, 가공, 분석하기 위한 도구의 개발도 이에 맞추어 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 환경에서 다양한 분석도구를 통해 텍스트 데이터를 분석함으로써, 기존의 정형 데이터 분석을 통해 해결하지 못했던 이슈들을 해결하기 위한 많은 시도가 이루어지고 있다. 특히 트위터나 페이스북을 통해 실시간에 근접하게 생산되는 글들과 수많은 인터넷 사이트에 게시되는 다양한 주제의 글들은, 방대한 양의 텍스트 분석을 통해 많은 사람들의 의견을 추출하고 이를 통해 향후 수익 창출에 기여할 수 있는 새로운 통찰을 발굴하기 위한 움직임에 동기를 부여하고 있다. 뉴스 데이터에 대한 오피니언 마이닝을 통해 주가지수 등락 예측 모델을 제안한 최근의 연구는 이러한 시도의 대표적 예라고 할 수 있다. 우리가 여러 매체를 통해 매일 접하는 뉴스 역시 대표적인 비정형 데이터 중의 하나이다. 이러한 비정형 텍스트 데이터를 분석하는 오피니언 마이닝 또는 감성 분석은 제품, 서비스, 조직, 이슈, 그리고 이들의 여러 속성에 대한 사람들의 의견, 감성, 평가, 태도, 감정 등을 분석하는 일련의 과정을 의미한다. 이러한 오피니언 마이닝을 다루는 많은 연구는, 각 어휘별로 긍정/부정의 극성을 규정해 놓은 감성사전을 사용하며, 한 문장 또는 문서에 나타난 어휘들의 극성 분포에 따라 해당 문장 또는 문서의 극성을 산출하는 방식을 채택한다. 하지만 특정 어휘의 극성은 한 가지로 고유하게 정해져 있지 않으며, 분석의 목적에 따라 그 극성이 상이하게 나타날 수도 있다. 본 연구는 특정 어휘의 극성은 한 가지로 고유하게 정해져 있지 않으며, 분석의 목적에 따라 그 극성이 상이하게 나타날 수도 있다는 인식에서 출발한다. 동일한 어휘의 극성이 해석하는 사람의 입장에 따라 또는 분석 목적에 따라 서로 상이하게 해석되는 현상은 지금까지 다루어지지 않은 어려운 이슈로 알려져 있다. 구체적으로는 주가지수의 상승이라는 한정된 주제에 대해 각 관련 어휘가 갖는 극성을 판별하여 주가지수 상승 예측을 위한 감성사전을 구축하고, 이를 기반으로 한 뉴스 분석을 통해 주가지수의 상승을 예측한 결과를 보이고자 한다.

• 대한지역사회영양학회지
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• 제26권3호
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• pp.188-199
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• 2021

본 연구는 현재 영양교사·영양사들의 식재료 가격 조사방법에 대한 실태 및 향후 요구도를 파악하기 위해 진행되었다. 모집단인 전국 11,818개교에서 비례층화 표본방법으로 약 10%의 학교를 추출하였다. 총 1,158개교에 설문지를 배부하였고, 그 중 회수된 439부(회수율 37.9%)는 SPSS(ver 25.0) 통계 프로그램을 이용하여 분석을 진행하였다. 현재 시장가격 조사 방법에 대한 만족도가 낮은 식재료는 공산품(3.26점), 지역산 식재료(3.33점), 수산물(3.34점), 과일류(3.37점), 채소 및 서류(3.38점)로 나타났고, 이 중 공산품을 제외하고는 지역산 식재료를 포함하여 농산물로 대부분 구성되어있다. 식재료 시장가격 조사 시 공산품 7.94시간, 채소 및 서류 6.94시간, 친환경 식재료 6.25시간, 지역산 식재료 6.24시간, 과일류 6.16시간, 수산물 5.75시간 순으로 시간이 소요되며, 이는 식재료 시장가격 조사에 만족도가 낮은 식재료 종류와 중복되는 것을 확인할 수 있다. 또한 현재 학교에서 직접 가격 조사를 시행하는 빈도가 높은 식재료의 경우 공산품 227개교(52.9%), 과일류 168개교(38.5%), 특용작물 165개교(37.8%), 수산물 164개교(38.1%), 채소 및 서류 160개교(36.8%), 난류 144개교(33.3%), 절임가공품 150개교(37.9%)로 나타났다. 더불어 초등학교와 중·고등학교로 구분하여 현재 실시하고 있는 식재료 시장가격 조사 방법을 살펴본 결과, 초등학교는 식량작물, 채소 및 서류, 친환경 식재료, 지역산 식재료의 경우 학교급식지원센터에서 구성한 TFT에서 조사한 자료 사용에 대해 응답한 비율이 가장 높게 나타났으나 중·고등학교의 경우 인근 학교와 공동조사하거나 학교에서 직접 조사하여 활용하는 비율이 높은 것으로 나타났다. 향후 원하는 식재료 시장가격 조사 방법을 살펴본 결과, 초등학교의 경우 식량작물, 채소 및 서류, 특용작물, 과일류, 난류, 수산물, 친환경 식재료, 지역산 식재료의 경우 학교급식지원센터에서 구성한 TFT에서 조사한 자료 사용에 대한 요구도가 높은 것으로 나타났으며 축산물, 공산품, 절임가공품은 교육청에서 외부전문기관에 의뢰하여 제공하는 조사자료 사용에 대한 요구도가 높았다. 중·고등학교의 경우 모든 식재료 품목에서 교육(지원)청에서 구성한 TFT에서 조사한 자료 사용에 대한 요구도가 높은 것으로 나타났다. 그러므로 학교에서는 직접 식재료 시장가격을 조사하기보다는 공신력 있는 외부 기관이나 같은 교육(지원)청 내의 영양교사·영양사와의 협력을 통해 식재료 시장가격 조사에 투입되는 시간이나 비용을 효율적으로 사용하기를 원하는 것으로 판단된다. 이러한 결과를 바탕으로 시·도 교육청이나 교육지원청에서 구성하여 일괄 조사하거나 공인된 자료를 바탕으로 식재료 시장가격을 조사 및 분석, 외부 전문기관에 의뢰 등의 방법 개선이 필요하며, 각 지역의 학교급식지원센터와 같이 일괄적으로 식재료를 공급하는 곳에서 외부와 가격 비교가 어려운 식재료 품목만이라도 시장가격 공개 혹은 공유가 필요할 것으로 판단된다. 즉, 실제 학교급식에 납품되는 규격, 식재료 납품 단가 등에 대한 비교자료가 존재하지 않는 친환경 및 지역산 식재료의 경우 가격에 대한 평가가 불가능한 상황임을 고려하여, 우선적으로 시·도교육청에서 조사한 결과 혹은 학교급식지역센터에서 제공하는 가격정보를 바탕으로 통합적으로 운영할 수 있는 홈페이지를 운영하는 것이 필요할 것으로 판단된다. 더불어 향후에는 홈페이지를 통해 학교급식에서 사용하는 식재료의 품목 수를 증가시키는 것이 필요하며, 더불어 정보의 질 유지를 위하여 공신력 있는 기관에서 주관하여 운영하거나 위탁하여 운영하는 것이 가장 이상적일 것이라 판단된다. 따라서 본 연구 결과는 학교급식 식재료 시장조사수집에 대한 현주소를 보여줄 수 있는 의미 있는 결과물이 될 것이며, 향후 학교급식 식재료 가격 수집 및 공개방법에 대한 정책마련의 기초자료가 될 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제27권2호
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• pp.33-54
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• 2021

최근 4차 산업혁명, 코로나로 인한 뉴노멀 시대의 도래 등을 계기로 인공지능, 빅데이터 연구와 같은 언택트 관련 기술의 중요성이 더욱 급상하고 있다. 각 종 연구 분야에서는 이러한 연구 트렌드를 따라가기 위한 융합적 연구가 본격적으로 시행되고 있으나 원자력 분야의 경우 자연어 처리, 텍스트마이닝 분석 등 인공지능 및 빅데이터 관련 기술을 적용한 연구가 많이 수행되지 않았다. 이에 원자력 연구 분야에 데이터 사이언스 분석기술의 적용 가능성을 확인해보고자 본 연구를 수행하였다. 원자로 연료로 사용된 뒤 배출되는 사용후핵연료 인식 동향 파악에 대한 연구는 원자력 산업 정책에 대한 방향을 결정하고 산업정책 변화를 사전에 대응할 수 있다는 측면에서 매우 중요하다. 사용후핵연료 처리기술은 크게 습식 재처리 방식과 건식 재처리 방식으로 나뉘는데, 이 중 환경 친화적이고 핵비확산성 및 경제성이 높은 건식재처리 기술인 '파이로프로세싱'과 그 연계 원자로 '소듐냉각고속로'의 연구개발에 대한 재평가가 현재 지속적으로 검토되고 있다. 따라서 위와 같은 이유로, 본 연구에서는 사용후핵연료 처리기술인 파이로프로세싱에 대한 언론 동향 분석을 진행하였다. 사용후핵연료 처리기술인 '파이로프로세싱' 키워드를 포함하는 네이버 웹 뉴스 기사 전문의 텍스트데이터를 수집하여 기간에 따라 인식변화를 분석하였다. 2016년 발생한 경주 지진, 2017년 새 정부의 에너지 전환정책 시행된 2010년대 중반 시기를 기준으로 전, 후의 동향 분석이 시행되었고, 빈도분석을 바탕으로 한 워드 클라우드 도출, TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency) 도출, 연결정도 중심성 산출 등의 분석방법을 통해 텍스트데이터에 대한 세부적이고 다층적인 분석을 수행하였다. 연구 결과, 2010년대 이전에는 사용후핵연료 처리기술에 대한 사회 언론의 인식이 외교적이고 긍정적이었음을 알 수 있었다. 그러나 시간이 흐름에 따라 '안전(safety)', '재검토(reexamination)', '대책(countermeasure)', '처분(disposal)', '해체(disassemble)' 등의 키워드 출현빈도가 급증하며 사용후핵연료 처리기술 연구에 대한 지속 여부가 사회적으로 진지하게 고려되고 있음을 알 수 있었다. 정치 외교적 기술로 인식되던 사용후핵연료 처리기술이 국내 정책의 변화로 연구 지속 가능성이 모호해짐에 따라 언론 인식도 점차 변화했다는 것을 확인하였다. 이러한 연구 결과를 통해 원자력 분야에서의 사회과학 연구의 지속은 필수불가결함을 알 수 있었고 이에 대한 중요성이 부각되었다. 또한, 현 정부의 원전 감축과 같은 에너지 정책의 영향으로, 사용후핵연료 처리기술 연구개발에 대한 재평가가 시행되는 이 시점에서 해당 분야의 주요 키워드 분석은 향후 연구 방향 설정에 기여할 수 있을 것이라는 측면에서 실무적 의의를 갖는다. 더 나아가 원자력 공학 분야에 사회과학 분야를 폭넓게 적용할 필요가 있으며, 국가 정책적 변화를 고려해야 원자력 산업이 지속 가능할 것으로 사료된다.