• 설비공학논문집
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• 제12권12호
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• pp.1098-1125
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• 2000

A review on the papers published in the Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigerating Engineering in 1998 and 1999 has been done. Focus has been put on current status of research in the aspect of heating, cooling, ventilation, sanitation and building environment. The conclusions are as follows. 1) A review of the recent studies on fluid flow, turbomachinery and pipe-network shows that many experimental investigations are conducted in applications of impingement jets. Researches on turbulent flows, pipe flows, pipe-networks are focused on analyses of practical systems and prediction of system performance. The results of noise reduction in the turbomachinery are also reported. 2) A review of the recent studies on heat transfer analysis and heat exchanger shows that there were many papers on the channel flow with the application to the design of heat exchanger in the heat transfer analysis. Various experimental and numerical papers on heat exchanger were also published, however, there were few papers available for the analysis of whole system including heat exchanger. 3) A review of the recent studies on heat pump system have focused on the multi-type system and the heat pump cycle to utilize treated sewage as the heat source. The defrosting and the frosting behaviors in the fin-tube heat exchanger is experimentally examined by several authors. Several papers on the ice storage cooling system are presented to show the dynamic simulation program and optimal operation conditions. The study on the micro heat pipes for the cooling of high power electronic components is carried out to examine the characteristics of heat and mass transfer processed. In addition to these, new type of separate thermosyphon is studied experimentally. 4) The recent studies on refrigeration/air conditioning system have focused on the system performance and efficiency for new alternative refrigerants. New systems operating with natural refrigerants are drawing lots of attention. In addition to these, evaporation and condensation heat transfer characteristics of traditional and new refrigerants are investigated for plain tubes and also for microfin tubes. Capillary tubes and orifice are main topics of research as expansion devices and studies on thermophysical properties of new refrigerants and refrigerant/oil mixtures are widely carried out. 5) A review of the recent studies on absorption cooling system shows that numerous experimental and analytical studies on the improvement of absorber performance have been presented. Dynamic analysis of compressor have been performed to understand its vibration characteristics. However research works on tow-phase flow and heat transfer, which could be encountered in the refrigeration system and various phase-change heat exchanger, were seemed to be insufficient. 6) A review of recent studies on duct system shows that the methods for circuit analysis, and flow balancing have been presented. Researches on ventilation are focused on the measurement of ventilation efficiency, and variation of ventilation efficiency with ventilation methods by numerous experimental and numerical studies. Furthermore, many studies have been conducted in real building in order to estimate indoor thermal environments. Many research works to get some information for cooling tower design have been performed but are insufficient. 7) A review on the recent studies on architectural thermal environment and building mechanical systems design shows that thermal comfort analysis is sitting environment, thermal performance analysis of Korean traditional building structures., and evaluation of building environmental load have been performed. However research works to improve the performance of mechanical system design and construction technology were seemed to be insufficient.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.201-220
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• 2019

가짜뉴스가 전세계적 이슈로 부상한 최근 수년간 가짜뉴스 문제 해결을 위한 논의와 연구가 지속되고 있다. 특히 인공지능과 텍스트 분석을 이용한 자동화 가짜 뉴스 탐지에 대한 연구가 주목을 받고 있는데, 대부분 문서 분류 기법을 이용한 연구들이 주를 이루고 있는 가운데 문서 요약 기법은 지금까지 거의 활용되지 않았다. 그러나 최근 가짜뉴스 탐지 연구에 생성 요약 기법을 적용하여 성능 개선을 이끌어낸 사례가 해외에서 보고된 바 있으며, 추출 요약 기법 기반의 뉴스 자동 요약 서비스가 대중화된 현재, 요약된 뉴스 정보가 국내 가짜뉴스 탐지 모형의 성능 제고에 긍정적인 영향을 미치는지 확인해 볼 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 국내 가짜뉴스에 요약 기법을 적용했을 때 정보 손실이 일어나는지, 혹은 정보가 그대로 보전되거나 혹은 잡음 제거를 통한 정보 획득 효과가 발생하는지 알아보기 위해 국내 뉴스 데이터에 추출 요약 기법을 적용하여 '본문 기반 가짜뉴스 탐지 모형'과 '요약문 기반 가짜뉴스 탐지 모형'을 구축하고, 다수의 기계학습 알고리즘을 적용하여 두 모형의 성능을 비교하는 실험을 수행하였다. 그 결과 BPN(Back Propagation Neural Network)과 SVM(Support Vector Machine)의 경우 큰 성능 차이가 발생하지 않았지만 DT(Decision Tree)의 경우 본문 기반 모델이, LR(Logistic Regression)의 경우 요약문 기반 모델이 다소 우세한 성능을 보였음을 확인하였다. 결과를 검증하는 과정에서 통계적으로 유의미한 수준으로는 요약문 기반 모델과 본문 기반 모델간의 차이가 확인되지는 않았지만, 요약을 적용하였을 경우 가짜뉴스 판별에 도움이 되는 핵심 정보는 최소한 보전되며 LR의 경우 성능 향상의 가능성이 있음을 확인하였다. 본 연구는 추출요약 기법을 국내 가짜뉴스 탐지 연구에 처음으로 적용해 본 도전적인 연구라는 점에서 의의가 있다. 하지만 한계점으로는 비교적 적은 데이터로 실험이 수행되었다는 점과 한 가지 문서요약기법만 사용되었다는 점을 제시할 수 있다. 향후 대규모의 데이터에서도 같은 맥락의 실험결과가 도출되는지 검증하고, 보다 다양한 문서요약기법을 적용해 봄으로써 요약 기법 간 차이를 규명하는 확장된 연구가 추후 수행되어야 할 것이다.

• 벤처창업연구
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• 제14권2호
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• pp.47-59
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• 2019

혁신적 기술과 아이디어를 보유한 스타트업이 창업과정에서 새로운 사업 및 조직을 창출하는데 필요한 기업가정신에 대한 다양한 연구가 수행되어 왔다. 이와 함께 스타트업의 지속적 경쟁우위 창출과 유지를 위해, 새로운 제품 및 시장을 개척하는 과정에서 어떻게 기업을 경영할 것인가를 설명하는 조직 차원의 기업가지향성이 주목받고 있다. 본 연구는 스타트업의 성과에 미치는 기업가지향성의 영향을 연구하기 위해 기술 경쟁우위를 지속적으로 확보하려는 기술지향성과, 네트워크에 내재된 사회적 자본의 중요성을 확인하고, 기술지향성, 사회적 자본과 기업가지향성의 관계 및 역할 파악에 대한 연구를 수행하였다. 스타트업 지원기관 등에 입주하고 있는 스타트업 144개 기업을 대상으로 실증연구를 완료하였으며, PLS기반 구조방정식모델로 연구 모형의 적합성을 평가하였다. 연구결과는 첫째, 스타트업의 기업가지향성은 기업성과에 긍정적인 영향을 미치는 것을 확인하였다. 둘째, 스타트업에서 기업가지향성은 기술지향성과 사회적 자본의 구조적, 인지적, 관계적 세 가지 차원 모두에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 기술지향성과 사회적 자본의 인지적 차원이 기업가지향성과 기업성과의 관계를 매개하는 것으로 나타났다. 본 연구결과를 통해 기업가지향성은 스타트업의 성과에 직접적 영향을 미치며, 기술우위와 사회적 자본을 증가시켜 스타트업의 성장에 영향을 미치는 중요 요인임을 확인하였다. 그리고 스타트업의 기술지향성 강화와 전략지향성 연구에 대한 필요성을 규명하고, 사회적 자본 등 다양한 관점의 기업가지향성 연구 필요성을 규명하였다. 본 연구는 그동안 스타트업 연구에서 강조되어 왔던 네트워크의 연결성뿐만 아니라 네트워크에 내재된 인지체계의 역할과 중요성에 대해 확인함으로써 스타트업 연구에서 사회적 자본의 통합적 논의를 확장시킬 수 있을 것으로 기대된다. 마지막으로 분석된 연구 결과를 반영한 실무적 시사점을 제시하였다.

• 벤처창업연구
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• 제18권6호
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• pp.173-189
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• 2023

혁신 기술 개발이 거듭되며 인공지능, 생명공학, 로봇, 항공우주, 전기차, 태양광 등의 신산업이 창출되며 거시적 경영환경이 급변하고 있다. 이러한 대규모 변화와 복잡성 증가로 인해 창업 전략 차원에서 기술이나 자산의 소유 그 자체보다는 자본이 관계의 중요성 증대로 활용되면서 새로운 가치 창출이 가능한 사회적 자본(Social Capital)의 효과에 주목할 필요가 있다. 사회적 자본은 1916년 Hanifan이 최초로 제안한 개념으로 개인 또는 사회적 구성원들 간의 상호 지속적이며 유기적 관계 또는 축적된 인간관계 네트워크에 잠재되거나 활용이 가능한 능력이나 자원의 전체적 총합을 일컫는다. 또한, 특출한 창업자 1인 보다는 다양한 배경과 특성 및 역량을 갖춘 창업팀 다양성이 각광을 받고 있다. 창업팀 다양성은 창업팀의 인구통계학적 요인이나 신념, 가치 등의 심층적 요소에 대한 다양성을 뜻한다. 거시적 환경 변화로 산업 혁신을 주도하고 국가의 핵심성장동력 창출 역할을 하는 기술창업 및 실험실창업의 중요성이 강조되고 있는데 본 연구에서는 '아이코어(I-Corps)' 프로그램에 주목하였다. 혁신군단을 의미하는 아이코어는 2011년 미연구재단(NSF)이 기업가 정신 및 연구 결과 사업화 장려를 위해 출범된 실험실 창업프로그램으로 교수와 연구원이 참여하는 창업팀 구성과 시장발견활동에 주안점을 두고 있다. 본 연구에서는 이런 특성을 감안하여 네트워크 관점의 사회적 자본과 창업팀 다양성이 아이코어 창업성과에 끼치는 영향을 실증적으로 검증하였다. 분석 결과 창업팀의 학력 다양성이 창업팀의 재무적 성과에 부(-)의 영향을, 성별 다양성과 사회적 자본의 인지적 차원이 창업팀의 재무적 성과에 정(+)의 영향을 끼쳤다. 본 연구는 아이코어 실험실 창업팀 다양성, 사회적 자본과 그 성과 해석에 대한 이론적, 실무적 시사점을 보다 유용하게 제공할 것으로 기대한다.

• 한국음향학회지
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• 제43권1호
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• pp.9-18
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• 2024

최근 수중표적의 저소음화와 해상교통량의 증가로 인한 주변 소음의 증가로 능동 소나 시스템의 중요성이 증대되고 있다. 하지만 신호의 다중 경로를 통한 전파, 다양한 클러터와 주변 소음 및 잔향 등으로 인한 반향신호의 낮은 신호대잡음비는 능동 소나를 통한 수중 표적 식별을 어렵게 만든다. 최근 수중 표적 식별 시스템의 성능을 향상 시키기 위해 머신러닝 혹은 딥러닝과 같은 데이터 기반의 방법을 적용시키려는 시도가 있지만, 소나 데이터셋의 특성 상 훈련에 충분한 데이터를 모으는 것이 어렵다. 부족한 능동 소나 데이터를 보완하기 위해 수학적 모델링에 기반한 방법이 주로 활용되어오고 있다. 그러나 수학적 모델링에 기반한 방법론은 복잡한 수중 현상을 정확하게 모의하는 데에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 심층 신경망 기반의 소나 신호 합성 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 인공지능 모델을 소나 신호 합성 분야에 적용하기 위해, 음성 합성 분야에서 주로 사용되는 타코트론 모델의 주요 모듈인 주의도 기반의 인코더 및 디코더를 소나 신호에 적절하게 수정하였다. 실제 해상 환경에 모의 표적기를 배치해 수집한 데이터셋을 사용하여 제안하는 모델을 훈련시킴으로써 보다 실제 신호와 유사한 신호를 합성해낼 수 있게 된다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위해, 합성된 음파 신호의 스펙트럼을 직접 분석을 진행하여 비교하였으며, 이를 바탕으로 오디오 품질 인지적 평가(Perceptual Quality of Audio Quality, PEAQ)인지적 성능 검사를 실시하여 총 4개의 서로 다른 환경에서 생성된 반사 신호들에 대해 원본과 비교해 그 차이가 최소 -2.3이내의 높은 성적을 보여주었다. 이는 본 논문에서 제안한 방법으로 생성한 능동 소나 신호가 보다 실제 신호에 근사한다는 것을 입증한다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제24권2호
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• pp.211-232
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• 2014

Recently, there is a growing interest toward social commerce using SNS(Social Networking Service), and the size of its market is also expanding due to popularization of smart phones, tablet PCs and other smart devices. Accordingly, various studies have been attempted but it is shown that most of the previous studies have been conducted from perspectives of the users. The purpose of this study is to derive user-centered CSF(Critical Success Factor) of social commerce from the previous studies and analyze the CSF perception gap between social commerce service providers and users. The CSF perception gap between two groups shows that there is a difference between ideal images the service providers hope for and the actual image the service users have on social commerce companies. This study provides effective improvement directions for social commerce companies by presenting current business problems and its solution plans. For this, This study selected Korea's representative social commerce business Ticket Monster, which is dominant in sales and staff size together with its excellent funding power through M&A by stock exchange with the US social commerce business Living Social with Amazon.com as a shareholder in August, 2011, as a target group of social commerce service provider. we have gathered questionnaires from both service providers and the users from October 22, 2012 until October 31, 2012 to conduct an empirical analysis. We surveyed 160 service providers of Ticket Monster We also surveyed 160 social commerce users who have experienced in using Ticket Monster service. Out of 320 surveys, 20 questionaries which were unfit or undependable were discarded. Consequently the remaining 300(service provider 150, user 150)were used for this empirical study. The statistics were analyzed using SPSS 12.0. Implications of the empirical analysis result of this study are as follows: First of all, There are order differences in the importance of social commerce CSF between two groups. While service providers regard Price Economic as the most important CSF influencing purchasing intention, the users regard 'Trust' as the most important CSF influencing purchasing intention. This means that the service providers have to utilize the unique strong point of social commerce which make the customers be trusted rathe than just focusing on selling product at a discounted price. It means that service Providers need to enhance effective communication skills by using SNS and play a vital role as a trusted adviser who provides curation services and explains the value of products through information filtering. Also, they need to pay attention to preventing consumer damages from deceptive and false advertising. service providers have to create the detailed reward system in case of a consumer damages caused by above problems. It can make strong ties with customers. Second, both service providers and users tend to consider that social commerce CSF influencing purchasing intention are Price Economic, Utility, Trust, and Word of Mouth Effect. Accordingly, it can be learned that users are expecting the benefit from the aspect of prices and economy when using social commerce, and service providers should be able to suggest the individualized discount benefit through diverse methods using social network service. Looking into it from the aspect of usefulness, service providers are required to get users to be cognizant of time-saving, efficiency, and convenience when they are using social commerce. Therefore, it is necessary to increase the usefulness of social commerce through the introduction of a new management strategy, such as intensification of search engine of the Website, facilitation in payment through shopping basket, and package distribution. Trust, as mentioned before, is the most important variable in consumers' mind, so it should definitely be managed for sustainable management. If the trust in social commerce should fall due to consumers' damage case due to false and puffery advertising forgeries, it could have a negative influence on the image of the social commerce industry in general. Instead of advertising with famous celebrities and using a bombastic amount of money on marketing expenses, the social commerce industry should be able to use the word of mouth effect between users by making use of the social network service, the major marketing method of initial social commerce. The word of mouth effect occurring from consumers' spontaneous self-marketer's duty performance can bring not only reduction effect in advertising cost to a service provider but it can also prepare the basis of discounted price suggestion to consumers; in this context, the word of mouth effect should be managed as the CSF of social commerce. Third, Trade safety was not derived as one of the CSF. Recently, with e-commerce like social commerce and Internet shopping increasing in a variety of methods, the importance of trade safety on the Internet also increases, but in this study result, trade safety wasn't evaluated as CSF of social commerce by both groups. This study judges that it's because both service provider groups and user group are perceiving that there is a reliable PG(Payment Gateway) which acts for e-payment of Internet transaction. Accordingly, it is understood that both two groups feel that social commerce can have a corporate identity by website and differentiation in products and services in sales, but don't feel a big difference by business in case of e-payment system. In other words, trade safety should be perceived as natural, basic universal service. Fourth, it's necessary that service providers should intensify the communication with users by making use of social network service which is the major marketing method of social commerce and should be able to use the word of mouth effect between users. The word of mouth effect occurring from consumers' spontaneous self- marketer's duty performance can bring not only reduction effect in advertising cost to a service provider but it can also prepare the basis of discounted price suggestion to consumers. in this context, it is judged that the word of mouth effect should be managed as CSF of social commerce. In this paper, the characteristics of social commerce are limited as five independent variables, however, if an additional study is proceeded with more various independent variables, more in-depth study results will be derived. In addition, this research targets social commerce service providers and the users, however, in the consideration of the fact that social commerce is a two-sided market, drawing CSF through an analysis of perception gap between social commerce service providers and its advertisement clients would be worth to be dealt with in a follow-up study.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.163-177
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• 2019

스마트폰이 널리 보급되고 현대인들의 생활 속에 깊이 자리 잡으면서, 스마트폰에서 수집된 다종 데이터를 바탕으로 사용자 개인의 행동을 인식하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 타인과의 상호작용 행동 인식에 대한 연구는 아직까지 상대적으로 미진하였다. 기존 상호작용 행동 인식 연구에서는 오디오, 블루투스, 와이파이 등의 데이터를 사용하였으나, 이들은 사용자 사생활 침해 가능성이 높으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집하기 어렵다는 한계가 있다. 반면 가속도, 자기장, 자이로스코프 등의 물리 센서의 경우 사생활 침해 가능성이 낮으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여, 스마트폰 상의 다종 물리 센서 데이터만을 활용, 딥러닝 모델에 기반을 둔 사용자의 동행 상태 인식 방법론을 제안한다. 사용자의 동행 여부 및 대화 여부를 분류하는 동행 상태 분류 모델은 컨볼루션 신경망과 장단기 기억 순환 신경망이 혼합된 구조를 지닌다. 먼저 스마트폰의 다종 물리 센서에서 수집한 데이터에 존재하는 타임 스태프의 차이를 상쇄하고, 정규화를 수행하여 시간에 따른 시퀀스 데이터 형태로 변환함으로써 동행 상태분류 모델의 입력 데이터를 생성한다. 이는 컨볼루션 신경망에 입력되며, 데이터의 시간적 국부 의존성이 반영된 요인 지도를 출력한다. 장단기 기억 순환 신경망은 요인 지도를 입력받아 시간에 따른 순차적 연관 관계를 학습하며, 동행 상태 분류를 위한 요인을 추출하고 소프트맥스 분류기에서 이에 기반한 최종적인 분류를 수행한다. 자체 제작한 스마트폰 애플리케이션을 배포하여 실험 데이터를 수집하였으며, 이를 활용하여 제안한 방법론을 평가하였다. 최적의 파라미터를 설정하여 동행 상태 분류 모델을 학습하고 평가한 결과, 동행 여부와 대화 여부를 각각 98.74%, 98.83%의 높은 정확도로 분류하였다.

• 한국조경학회지
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• 제51권3호
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• pp.70-82
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• 2023

최근 IT 기술과 데이터의 범람으로 생활 전반적인 부분의 패러다임이 전환되고 있다. 이러한 기술의 발전과 변화는 학술영역에도 영향을 미치고 있다. 학문적 교류와 연계를 통해 연구주제나 연구 방법의 개선이 이루어지고 있다. 특히, 데이터 기반의 연구 방법이 다양한 학문분야에서 진행되고 있으며 조경학에서도 지속적인 연구가 필요한 시점이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 시대적 상황을 반영하여 인공지능의 한 분야인 머신러닝을 활용한 경관 선호 평가 및 예측모델의 개발 가능성을 알아보는 것을 목표로 한다. 본 연구의 목표를 달성하기 위하여 경관 분야에 머신러닝 기법을 적용하여 경관 선호 평가 및 예측 모델을 구축하고, 구축된 모형의 모의정도를 검증하였다. 이를 위해 본 연구에서는 최근 신재생에너지 사업으로 주목받는 풍력발전시설 경관 이미지를 연구대상으로 선정하였다. 분석을 위하여 풍력발전시설 경관 이미지를 웹크롤링 기법을 활용하여 수집하고 분석 테이터셋을 구축하였다. 우수한 성능의 예측모델 도출을 위하여 머신러닝 분석에 활용되는 University of Ljubljana의 프로그램인 오렌지 버전 3.33을 활용하였다. 또, 머신러닝 학습데이터의 평가기준을 통합한 모델과 평가기준 별도 모델 구조를 활용하였으며, 머신러닝 분류모델에 적합한 kNN. SVM, Random Forest, Logistic Regression, Neural Network 알고리즘을 사용해 모델을 생성하였다. 생성된 모델을 성능 평가를 실시하여 본 연구에 가장 적합한 예측모델을 도출하였다. 본 연구에서 도출된 예측모델은 경관의 유형에 따른 분류, 경관과 대상의 시거리에 따른 분류, 선호에 따른 분류 등 3가지 평가기준을 별도로 평가 후 종합해 예측하여 결과를 도출하였다. 연구 결과 경관 유형에 따른 평가 기준 정확도 0.986, 시거리에 따른 평가 기준 정확도 0.973, 선호에 따른 평가 기준 정확도 0.952에 달하는 높은 정확도를 가진 예측모델을 개발하였으며, 평가데이터 예측 결과를 통한 검증과정을 보아도 모델의 성능 치를 상회하는 성과를 도출했음을 알 수 있다. 경관 관련 연구에서 머신러닝을 활용한 예측모델 개발 가능성을 알아본 실험적 시도로 이미지 데이터의 수집 및 정제를 통해 데이터 세트를 구축하여 높은 성능의 예측모델이 생성 가능하며, 이후 경관 관련 연구 분야에 활용될 수 있다는 가능성을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과와 시사점, 한계점을 반영한다면 풍력발전시설의 경관뿐만 아니라 자연경관이나 문화경관 등 다양한 형태의 경관 예측모델 개발이 가능할 것으로 생각되며, 경관 유형에 따라 이미지를 분류하는 모델의 연구를 통해 데이터 분류의 시간을 단축하거나 머신러닝을 활용한 경관예측 인자분석을 통해 경관계획 요소의 중요도 분석 등의 주제에 맞는 연구 방법을 탐색하고 적용하여 후속 연구를 진행한다면 조경학 분야에서도 머신러닝 기법을 보다 유용하고 가치 있게 활용할 수 있을 것으로 생각된다.

• 마케팅과학연구
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• 제18권3호
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• pp.1-25
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• 2008

본 연구는 가전제품 소매채널에 관한 소비자의 선호 및 이용행태를 조사하고 가전제품 구매 채널 현황과 소비자들의 점포선택과 만족도를 분석하여 소비자가 특정 채널에 대하여 가지고 있는 소위 channel equity에 대하여 탐색적으로 접근 하고자 한다. 분석결과 가전제품 멀티채널 쇼핑환경은 소비자로 하여금 채널별로 차별화된 구매 패턴과 쇼핑동기를 만들어 주고 있었다. 백화점이나 대리점은 품질의 우수성과 A/S 측면에서 우세하며 대형할인점, 양판점, TV홈쇼핑, 인터넷쇼핑몰, 전자제품 판매 상가는 가격적인 측면이 경쟁 우위로 조사되었다. 채널별 소비자 만족도에 있어서는 애프터서비스가 잘되고 있는 백화점이나 대리점 등이 만족도가 상대적으로 높은 소매 채널임을 알 수 있다. 채널 에퀴티의 구성요인은 가격 경쟁력과 비교구매, 이용편리성, A/S, 판매원의 전문성, 배송의 신속성, 제품 검색용이, 판매원의 친절성, 매장의 쾌적성, 교통 편리성 등을 들 수 있다. 백화점의 경우 거의 모든 요소에서 가장 높은 만족도를 가지고 있어 채널 에퀴티가 높게 평가되었다. 인터넷 쇼핑몰은 제품을 쉽게 검색할 수 있다는 점에서 우위에 있으며 TV홈쇼핑의 경우는 비교구매와 가격경쟁력에서 우위가 있음을 알 수 있었고 채널별로 채널 에퀴티를 구성하는 요인들의 상대적 비중은 매우 달랐다. 본 연구에서는 채널 만족도를 평가한 후 에퀴티 포트폴리오와 채널별 에퀴티 구성 결과를 제시하고 있으나 향후 채널 에퀴티의 개념과 관리 툴에 대한 본격적인 연구가 요망된다.

• 지능정보연구
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• 제27권4호
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• pp.1-22
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• 2021

텍스트를 바탕으로 한 차원 기반 감성 분석(Aspect-Based Sentiment Analysis)은 다양한 산업에서 유용성을 주목을 받고 있다. 기존의 차원 기반 감성 분석에서는 타깃(Target) 혹은 차원(Aspect)만을 고려하여 감성을 분석하는 연구가 대다수였다. 그러나 동일한 타깃 혹은 차원이더라도 감성이 나뉘는 경우, 또는 타깃이 없지만 감성은 존재하는 경우 분석 결과가 정확하지 않다는 한계가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 차원과 타깃을 모두 고려한 감성 분석(Target-Aspect-Sentiment Detection, 이하 TASD) 모델이 제안되었다. 그럼에도 불구하고, TASD 기존 모델의 경우 구(Phrase) 간의 관계인 지역적인 문맥을 잘 포착하지 못하고 초기 학습 속도가 느리다는 문제가 있었다. 본 연구는 TASD 분야 내 기존 모델의 한계를 보완하여 분석 성능을 높이고자 하였다. 이러한 연구 목적을 달성하기 위해 기존 모델에 합성곱(Convolution Neural Network) 계층을 더하여 차원-감성 분류 시 보조 손실(Auxiliary loss)을 추가로 사용하였다. 즉, 학습 시에는 합성곱 계층을 통해 지역적인 문맥을 좀 더 잘 포착하도록 하였으며, 학습 후에는 기존 방식대로 차원-감성 분석을 하도록 모델을 설계하였다. 본 모델의 성능을 평가하기 위해 공개 데이터 집합인 SemEval-2015, SemEval-2016을 사용하였으며, 기존 모델 대비 F1 점수가 최대 55% 증가했다. 특히 기존 모델보다 배치(Batch), 에폭(Epoch)이 적을 때 효과적으로 학습한다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 모델로 더욱 더 세밀한 차원 기반 감성 분석이 가능하다는 점에서, 기업에서 상품 개발 및 마케팅 전략 수립 등에 다양하게 활용할 수 있으며 소비자의 효율적인 구매 의사결정을 도와줄 수 있을 것으로 보인다.