• 마케팅과학연구
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• 제18권1호
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• pp.33-58
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• 2008

본 연구는 서비스실패가 아니라 제품실패 이후, 회복노력의 효과를 실패심각성에 따라 확인하는 것이다. 회복노력은 보상노력, 장점노력 및 단점노력으로 구분되었다. 보상노력은 실패상황을 직접적으로 되돌리려는 의도로 구체적인 보상을 제공하는 방안으로, 장점노력은 제품실패를 초래하는 이유가 특정한 장점을 추구하는 과정에서 불가피하게 발생할 수 있는 문제임을 언급하는 것과 같이 추가적인 상대적 장점을 설명하는 방식으로, 그리고 단점노력은 자사제품이 서비스실패를 초래할 수 있는 문제점을 지니고 있는 반면에 경쟁제품은 또 다른 측면의 단점을 지니고 있다는 점을 부각시켜 소비자의 자사제품에 대한 부정적 태도를 회복시키려고 방안이라고 개념화되었다. 그러한 회복노력들이 실질적으로 효과가 있다고 결론을 내리기 위해서, 회복노력이 제공되지 않는 상황과 비교하여 소비자의 태도나 의향이 우호적인지 검토된다. 가설검증을 위해 화장품산업에서 소비자들을 대상으로 가상적인 시나리오를 이용한 실험을 실시하였다. 연구 결과, 전반적으로 회복노력들은 효과적인 전략임이 확인되었고, 보상노력은 장점노력이나 단점 노력보다 효과적이었다. 특히 심각성이 높은 실패조건에서 단점노력은 장점노력보다 긍정적인 제품태도를 유도하였다. 심각성이 낮은 실패조건에서 장점노력과 장점노력의 효과는 기대할 수 없었다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.93-111
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• 2013

최근 독감 예측이나 부동산가격 예측 등 다양한 분야에서 웹검색 트래픽이나 소셜 네트워크 등의 방대한 고객 데이터를 통해 사회 현상, 소비 트렌드 등을 분석하고자 하는 시도가 증가하고 있다. 최근 구글이나 네이버 등의 인터넷 포털서비스 업체들은 온라인 사용자들의 웹검색 트래픽 정보를 구글 트렌드, 네이버 트렌드 등의 서비스로 공개하고 있는데, 이들이 제공하는 웹검색 트래픽 정보를 기반으로 온라인 사용자들의 정보 검색 행태에 대한 연구들이 학계 업계 등에서 주목받고 있다. 웹검색 정보를 기반으로 사회 현상이나, 소비 동향, 정치 투표 결과 등을 예측해 볼 수 있음을 실증하고 있는 분야는 많은 연구가 수행되고 있지만, 웹검색 트래픽 정보를 이용하여, 소비자의 제품에 대한 중요한 속성 도출 및 소비자의 기대 변화 관측 등의 온라인 사용자 행태에 초점을 맞추어 연구되고 있는 분야는 상대적으로 많은 연구가 수행되고 있지는 않다. 따라서, 본 연구에서는 구글이나 네이버가 제공하는 소비자의 웹검색 트래픽을 활용해서 소비자가 생각하는 제품 포지션을 가시화할 수 있는 방법을 제안한다. 브랜드 간의 관계를 확인하기 위해, 동시 검색 트래픽 정보를 활용하여 네트워크 모델링의 방법을 사용한 시스템을 제안하고 있으며, 이를 통해 소비자들이 제품 간의 유사성을 어떻게 인지하고 형성하며, 새로운 혁신 제품 카테고리 내에서 제품 브랜드들이 소비자의 마음 속에서 어떻게 자리 잡고 있는지의 브랜드 포지셔닝을 확인할 수 있는 방법론을 제안하였다. 또한 이를 태블릿 PC의 사례를 통해서, 미시적인 관점에서 소비자의 마음속에 위치한 태블릿 PC 개별 브랜드들의 위치 및 관계를 보여주었다. 기업은 소비자의 제품에 대한 인식 및 중요 속성 도출을 위해 많은 비용과 시간을 소요하여 소비자 조사를 행하게 되는데, 본 연구의 방법론을 활용하여 소비자의 제품에 대한 인식, 제품간 유사도, 제품에 대한 중요 속성의 변화 등을 일반에게 공개된 검색 트래픽 정보를 활용하여 비교적 쉽고 추가적인 비용 없이 도출할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제21권3호
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• pp.1-17
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• 2015

최근, 군에서 가장 이슈가 되고 있는 문제는 기강 해이, 복무 부적응 등으로 인한 병력 사고이다. 이 같은 사고를 예방하는 데 있어 가장 중요한 것은, 사고의 요인이 될 수 있는 문제를 사전에 식별 관리하는 것이다. 이를 위해서 지휘관들은 병사들과의 면담, 생활관 순찰, 부모님과의 대화 등 나름대로의 노력을 기울이고 있기는 하지만, 지휘관 개개인의 역량에 따라 사고 징후를 식별하는 데 큰 차이가 나는 것이 현실이다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하고자 모든 지휘관들이 쉽게 획득 가능한 객관적 데이터를 활용하여 사고를 예측해 보려 한다. 최근에는 병사들의 생활지도기록부 DB화가 잘 되어있을 뿐 아니라 지휘관들이 병사들과 SNS상에서 소통하며 정보를 얻기 때문에 이를 데이터화 하여 잘 활용한다면 병사들의 사고예측 및 예방이 가능하다고 판단하였다. 본 연구는 이러한 병사의 내부데이터(생활지도기록부) 및 외부데이터(SNS)를 활용하여 그들의 관심분야를 파악하고 사고를 예측, 이를 지휘에 활용하는 데이터마이닝 문제를 다루며, 그 방법으로 토픽분석 및 의사결정나무 방법을 제안한다. 연구는 크게 두 흐름으로 진행하였다. 첫 번째는 병사들의 SNS에서 토픽을 분석하고 이를 독립변수화 하였고 두 번째는 병사들의 내부데이터에 이 토픽분석결과를 독립변수로 추가하여 의사결정나무를 수행하였다. 이 때 종속변수는 병사들의 사고유무이다. 분석결과 사고 예측 정확도가 약 92%로 뛰어난 예측력을 보였다. 본 연구를 기반으로 향후 장병들의 사고예측을 과학적으로 분석, 맞춤식으로 관리한다면 군대 내 각종 사고를 미연에 예방하는데 기여할 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.35-52
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• 2019

전자정부를 포함한 다양한 형태의 공공서비스가 제공됨에 따라 공공서비스 품질에 대한 국민의 요구 수준이 점점 높아지고 있다. 공공서비스의 품질을 높이기 위해서 공공서비스 품질에 대한 상시적 측정과 개선이 필요함에도 불구하고 전통적인 설문조사는 비용과 시간이 많이 소요되어 한계가 있다. 따라서 공공서비스에서 발생하는 데이터를 기반으로 원하는 시점에 언제라도 공공서비스의 품질을 빠르고 정확하게 측정할 수 있는 분석적 기법이 필요하다. 본 연구에서 공공서비스의 품질을 데이터 기반으로 분석하기 위해 N시의 건축 인허가 민원 서비스를 대상으로 프로세스 마이닝 기법을 이용하여 분석하였다. N시의 건축 인허가 민원 서비스는 분석에 필요한 데이터를 확보할 수 있고 공공서비스 품질관리를 통해 타 기관으로 확산 가능할 것으로 판단되었기 때문이다. 본 연구는 2014년 1월부터 2년 동안 N시에서 발생한 총 3678건의 건축 인허가 민원 서비스에 대해 프로세스 마이닝을 실시하여 프로세스 맵을 그리고 빈도가 높은 부서와 평균작업시간이 긴 부서를 파악하였다. 분석 결과에 따르면 특정 시점에 한 부서별로 업무가 몰리거나 상대적으로 업무가 적은 경우가 발생하였다. 또한 민원의 부하가 늘 경우 민원완료까지 걸리는 시간이 늘어날 것이라는 합리적인 의심을 하였으나 분석 결과 상관관계는 크게 없었다. 분석 결과에 따르면 민원완료까지 걸리는 시간은 당일처리에서 1년 146일까지 매우 다양하게 분포하였다. '하수처리과,' '수도과,' '도시디자인과,' '녹색성장과'의 상위 4개 부서의 누적빈도가 전체의 50%를 넘고 상위 9개 부서의 누적빈도가 70%를 넘어서는 등 빈도가 높은 부서는 한정적이며 부서 간 부하의 불균형이 심했다. 대부분의 민원 서비스는 서로 다른 다양한 패턴의 프로세스를 갖고 있었다. 본 연구의 결과를 활용하면 특정 시점에 민원의 부하가 큰 부서를 찾아내 부서 간 인력 배치를 탄력적으로 운영할 수 있을 것이다. 또한 민원 특성별 협의에 참여하는 부서의 패턴을 분석한 결과, 협의 부서 요청 시 자동화 혹은 추천에 활용할 수 있는 가능성이 보인다. 본 연구는 민원 서비스에 대한 프로세스 마이닝 분석을 통해 향후 공공서비스 품질 개선방향을 제시하는데 활용될 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.123-139
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• 2019

주요 구인구직사이트의 직무분류체계가 사이트마다 상이하고 SW분야에서 제안한 'SQF(Sectoral Qualifications Framework)'의 직무분류체계와도 달라 SW산업에서 SW기업, SW구직자, 구인구직사이트가 모두 납득할 수 있는 새로운 직무분류체계가 필요하다. 본 연구의 목적은 주요 구인구직사이트의 구인정보와 'NCS(National Competaency Standars)'에 기반을 둔 SQF를 분석하여 시장 수요를 반영한 표준 직무분류체계를 구축하는 것이다. 이를 위해 주요 구인구직사이트의 직종 간 연관분석과 SQF와 직종 간 연관분석을 실시하여 직종 간 연관규칙을 도출하고자 한다. 이 연관규칙을 이용하여 주요 구인구직사이트의 직무분류체계를 맵핑하고 SQF와 직무 분류체계를 맵핑함으로써 데이터 기반의 지능형 직무분류체계를 제안하였다. 연구 결과 국내 주요 구인구직사이트인 '워크넷,' '잡코리아,' '사람인'에서 3만여 건의 구인정보를 open API를 이용하여 XML 형태로 수집하여 데이터베이스에 저장했다. 이 중 복수의 구인구직사이트에 동시 게시된 구인정보 900여 건을 필터링한 후 빈발 패턴 마이닝(frequent pattern mining)인 Apriori 알고리즘을 적용하여 800여 개의 연관규칙을 도출하였다. 800여 개의 연관규칙을 바탕으로 워크넷, 잡코리아, 사람인의 직무분류체계와 SQF의 직무분류체계를 맵핑하여 1~4차로 분류하되 분류의 단계가 유연한 표준 직무분류체계를 새롭게 구축했다. 본 연구는 일부 전문가의 직관이 아닌 직종 간 연관분석을 통해 데이터를 기반으로 직종 간 맵핑을 시도함으로써 시장 수요를 반영하는 새로운 직무분류체계를 제안했다는데 의의가 있다. 다만 본 연구는 데이터 수집 시점이 일시적이기 때문에 시간의 흐름에 따라 변화하는 시장의 수요를 충분히 반영하지 못하는 한계가 있다. 계절적 요인과 주요 공채 시기 등 시간에 따라 시장의 요구하는 변해갈 것이기에 더욱 정확한 매칭을 얻기 위해서는 지속적인 데이터 모니터링과 반복적인 실험이 필요하다. 본 연구 결과는 향후 SW산업 분야에서 SQF의 개선방향을 제시하는데 활용될 수 있고, SW산업 분야에서 성공을 경험삼아 타 산업으로 확장 이전될 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.79-104
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• 2020

최근 텍스트와 이미지 딥러닝 기술의 괄목할만한 발전에 힘입어, 두 분야의 접점에 해당하는 이미지 캡셔닝에 대한 관심이 급증하고 있다. 이미지 캡셔닝은 주어진 이미지에 대한 캡션을 자동으로 생성하는 기술로, 이미지 이해와 텍스트 생성을 동시에 다룬다. 다양한 활용 가능성 덕분에 인공지능의 핵심 연구 분야 중 하나로 자리매김하고 있으며, 성능을 다양한 측면에서 향상시키고자 하는 시도가 꾸준히 이루어지고 있다. 하지만 이처럼 이미지 캡셔닝의 성능을 고도화하기 위한 최근의 많은 노력에도 불구하고, 이미지를 일반인이 아닌 분야별 전문가의 시각에서 해석하기 위한 연구는 찾아보기 어렵다. 동일한 이미지에 대해서도 이미지를 접한 사람의 전문 분야에 따라 관심을 갖고 주목하는 부분이 상이할 뿐 아니라, 전문성의 수준에 따라 이를 해석하고 표현하는 방식도 다르다. 이에 본 연구에서는 전문가의 전문성을 활용하여 이미지에 대해 해당 분야에 특화된 캡션을 생성하기 위한 방안을 제안한다. 구체적으로 제안 방법론은 방대한 양의 일반 데이터에 대해 사전 학습을 수행한 후, 소량의 전문 데이터에 대한 전이 학습을 통해 해당 분야의 전문성을 이식한다. 또한 본 연구에서는 이 과정에서 발생하게 되는 관찰간 간섭 문제를 해결하기 위해 '특성 독립 전이 학습' 방안을 제안한다. 제안 방법론의 실현 가능성을 파악하기 위해 MSCOCO의 이미지-캡션 데이터 셋을 활용하여 사전 학습을 수행하고, 미술 치료사의 자문을 토대로 생성한 '이미지-전문 캡션' 데이터를 활용하여 전문성을 이식하는 실험을 수행하였다. 실험 결과 일반 데이터에 대한 학습을 통해 생성된 캡션은 전문적 해석과 무관한 내용을 다수 포함하는 것과 달리, 제안 방법론에 따라 생성된 캡션은 이식된 전문성 관점에서의 캡션을 생성함을 확인하였다. 본 연구는 전문 이미지 해석이라는 새로운 연구 목표를 제안하였고, 이를 위해 전이 학습의 새로운 활용 방안과 특정 도메인에 특화된 캡션을 생성하는 방법을 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.171-196
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• 2018

본 연구는 디자인 영역 중 웹 스타일에 대해서 소비자 감성과 만족과의 관계를 연구했다. 기존 웹 스타일 연구들은 웹의 레이아웃과 구조도 등과 색상 등이 감성에 미치는 영향에서 연구했다. 본 연구는 기존 연구들과 차별되게 웹의 구성 요소를 배제하고 소비자의 감성 지표만을 갖고 소비자 만족과의 관계를 분석했다. 분석을 위해 검증을 위해 소비자 204명을 대상으로 40개 웹 스타일 테마를 선정, 각 소비자에게 4개씩 평가하도록 하였다. 소비자에게 평가하도록 한 감성 형용사는 18개의 대비되는 쌍을 갖는 감성 형용사로 구성하였고, 요인 분석을 통해 상위 감성 지표를 추출했다. 각 감성 지표들은 '부드러움', '모던함', '명확함', '꽉 참' 이었으며, 감성지표들이 소비자 만족에 미치는 영향이 다를 것으로 판단하여 가설을 수립했다. 분석 결과에 따라 가설 1과 2, 3은 채택되었으며, 가설 4의 경우는 기각되었다. 가설 4의 경우 기각되었지만 정의 방향이 아닌 부의 방향으로 유의한 것으로 나타났다. 이때, 조절 초점 성향이 감성이라는 정보처리 과정에서 소비자 만족에 미치는 영향이 다를 것으로 판단했다. 조절 초점 성향은 조직 행동 및 의사결정에 영향을 주기도 하며, 정치, 문화, 윤리적 판단 및 행동은 물론 광범위적 심리적 문제와 사고 프로세스, 감정적 반응에도 영향을 미친다. 때문에 각 감성 지표에 대한 조절 초점 간 차이를 확인할 필요성이 있고, 각 감성 지표에 대한 세부 가설을 수립했다. 세부 가설을 검증하기 위해 조절 회귀 분석을 수행했다. 분석 결과 가설 5는 부분적으로 지지됐고, 가설 5.3만 지지되었고, 5.4의 경우 기각되었지만 가설과의 반대 방향으로 지지되었다. '명확함'의 경우 향상 초점이 소비자 만족에 더 큰 영향을 보였고, 예방 초점일수록 '꽉 참'을 더 선호한 것으로 나타났다. 분석 결과를 바탕으로 조절 초점 성향을 향상, 예방, 중간 성향으로 3집단으로 구분, 소비자 감성 기반으로 웹 스타일에 대한 추천을 할 수 있는 알고리즘을 개발했다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.139-156
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• 2021

이미지 분류에서 딥러닝 모형을 사용하는 가장 큰 이유는 이미지의 전체적인 정보에서 각 지역 특징을 추출하여 서로의 관계를 고려할 수 있기 때문이다. 하지만 이미지의 지역 특징이 없는 감정 이미지 데이터는 CNN 모델이 적합하지 않을 수 있다. 이러한 감정 이미지 분류의 어려움을 해결하기 위하여 매년 많은 연구자들이 감정 이미지에 적합한 CNN기반 아키텍처를 제시하고 있다. 색깔과 사람 감정간의 관계에 대한 연구들도 수행되었으며, 색깔에 따라 다른 감정이 유도된다는 결과들이 도출되었다. 딥러닝을 활용한 연구에서도 색깔정보를 활용하여 이미지 감성분류에 적용하는 연구들이 있어왔으며, 이미지만을 가지고 분류 모형을 학습한 경우보다 이미지의 색깔 정보를 추가로 활용한 경우가 이미지 감성 분류 정확도를 더 높일 수 있었다. 본 연구는 사람이 이미지의 감정을 분류하는 기준 중 많은 부분을 차지하는 색감을 이용하여 이미지 감성 분류 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 이미지의 RGB 값에 K 평균 군집화 방안을 적용하여 이미지를 대표하는 색을 추출하여, 각 감성 클래스 별 해당 색깔이 나올 확률을 가중치 식으로 변형 후 CNN 모델의 최종 Layer에 적용하는 이-단계 학습방안을 구현하였다. 이미지 데이터는 6가지 감정으로 분류되는 Emotion6와 8가지 감정으로 분류되는 Artphoto를 사용하였다. 학습에 사용한 CNN 모델은 Densenet169, Mnasnet, Resnet101, Resnet152, Vgg19를 사용하였으며, 성능 평가는 5겹 교차검증으로 CNN 모델에 이-단계 학습 방안을 적용하여 전후 성과를 비교하였다. CNN 아키텍처만을 활용한 경우보다 색 속성에서 추출한 정보를 함께 사용하였을 때 더 좋은 분류 정확도를 보였다.

• 한국조경학회지
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• 제51권4호
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• pp.101-118
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• 2023

팬데믹 기간 동안 도시민의 생활권 공원녹지 이용률은 크게 증가하였으며 COVID-19의 발생은 도시민들에게 생활권 공원녹지의 가치와 기능을 부각시키는 계기가 되었다. 본 연구에서는 COVID-19 발생 전·후 시민들의 이동 및 생활권 공원녹지 이용이 어떻게 변화했는지 실증 분석하고, 이러한 변화에 영향을 미친 사회·공간적 특성을 살펴보고자 한다. 분석 방법으로는 첫째, 통신사 시그널 데이터를 활용하여 생활권 공원녹지 모빌리티 변화를 분석하였다. 체류시간 및 이동량 변화 분석을 통해 COVID-19 발생 이후 나타난 시민들의 이동 특성과 보행 기반의 생활권 공원녹지 방문량 변화를 살펴보았다. 둘째, 생활권 공원녹지 모빌리티 변화에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 상관관계분석과 다중회귀분석을 통해 COVID-19 발생 전·후 시민들의 생활권 공원녹지 방문량에 영향을 미치는 사회·공간적 특성을 살펴보았다. 이후 군집분석을 통해 생활권 공원녹지 서비스의 공급 및 관리 관점에서 포스트 코로나 대응을 위한 생활권 유형을 구분하고, 유형별 생활권 공원녹지 개선 방향을 제시하였다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, COVID-19 발생 이후 거주지 주변 500m 이내에서의 활동이 증가하였다. 도보생활권에서의 체류시간과 보행 이동량은 2020년과 2021년 모두 증가하였으며 이는 변화한 도보생활권의 범위를 고려해 공원녹지의 양적 확보 기준과 유치거리 등을 재검토할 필요성이 높아졌음을 의미한다. 둘째, 보행을 통한 생활권 공원녹지 방문량이 COVID-19 발생 이후 전반적으로 증가하였다. 집을 중심으로 한 생활권 공원녹지 방문량뿐만 아니라 직장을 중심으로 한 방문량 역시 크게 증가하였다. 팬데믹 시대의 공원녹지 정책은 주거지와 상업·업무시설 밀집지역을 중심으로 서비스 소외지역을 발굴하고, 해당 지역의 공원녹지 서비스를 양적·질적으로 개선하는 방향으로 추진되어야 할 것이다. 셋째, 공원녹지 서비스 수준이 높은 지역일수록 보행을 통한 이동이 많은 것으로 나타났다. 공원녹지의 확보 기준을 단순 면적으로 볼 것이 아니라 보행 접근성 등 시민들의 실제 공원녹지 서비스 향상에 기여하는 지표를 활용할 필요가 있겠다. 넷째, 군집분석 결과 팬데믹 시대에 대응한 생활권 공원녹지의 개선 유형이 다섯 가지로 도출되었다. 이는 앞으로의 공원녹지 정책에서 소규모 생활권 단위의 사회경제적 지위 특성, 공원녹지 서비스 수준 등을 복합적으로 고려할 필요가 있음을 시사한다. 본 연구는 통신사 시그널 데이터 분석, GIS 분석, 통계분석 등 다각적인 분석 방법론을 활용해 포스트 코로나 시대에 대응한 생활권 공원녹지 정책 수립의 근거를 마련했다는 학술적, 정책적 의의를 갖는다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.45-68
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• 2022

대한민국 중앙부처, 지방자치단체는 코로나 19가 급속도로 확산하는 팬데믹 상황에서 재난상황 극복을 위해 재난대응에 필요한 정보를 재난문자를 통해 제공하였다. 재난문자는 국민들이 가장 많이 접하는 재난정보 전달수단으로서, 휴대폰에 직접 방송하는 CBS(Cell Broadcast Service) 방식을 채택하고 있어 직접 찾아보는 수고스러움 없이 휴대폰을 통해 쉽게 정보를 접할 수 있다는 장점이 있다. 본 연구는 지난 1년 1개월간(2020년 1월~2021년 1월) 서울특별시에 발송된 재난문자의 특성을 다양한 텍스트마이닝 방법론 등을 통해 도출하고 재난문자에 포함된 다양한 유형의 정보가 국민들의 이동 행태에 어떠한 영향을 미쳤는지를 서울특별시 지역구의 연령별 유동인구의 이동성을 통해 확인하였다. 각 문자에 포함된 주요 단어와 포함된 정보를 분류하는 과정을 거치고 포함된 단어를 기반으로 하는 문서 군집 분석 기법을 적용해 개별 발송 문자를 분석 단위로써 활용할 수 있도록 텍스트 분석을 시행하였다. 이후, 텍스트마이닝을 통해 추출한 재난문자의 특성이 지역별, 연령별 인구이동성에 미친 영향을 규명하였다. 구조화된 모형을 활용하여 재난정보가 인구이동성에 미치는 영향을 기본효과, 누적효과로 구분하여 측정하였다. 지자체가 보유한 재난문자 발송권한으로 인해 재난문자 발송 특성은 지자체별로 상이함을 계량 분석에 활용하였다. 분석 결과 인구이동성에 변화를 유발하는 정보유형은 연령별로 상이함을 확인할 수 있었다. 날짜와 순서에 관련된 정보는 60-70대의 인구이동성을 유의미하게 감소시키는 것을 확인할 수 있었다. 온라인 정보는 20대의 이동성을 감소시켰고, 증상과 관련된 정보는 30대의 인구이동성을 감소시켰다. 한편, 방역 정책 준수를 당부하는 의미를 포함하는 규범적 단어 등은 전 연령의 인구이동성에 유의미한 변화를 불러일으키지 못함을 확인할 수 있었다. 이는 재난대응에 도움이 되는 유의미한 정보들만 재난문자에 포함되어야 함을 의미한다. 한편, 인구이동성에 유의미한 변화를 불러일으키는 정보유형 또한 재난문자가 반복됨에 따라 효과가 상쇄함을 음의 누적효과 추정 결과를 통해 확인할 수 있었다.