• Asia Marketing Journal
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• 제13권4호
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• pp.29-54
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• 2012

본 연구는 영화 관람과정에서 이루어지는 관객의 정보처리 용이성과 선호도 유창성의 관계를 살펴보기 위한 것이다. 따라서 본 연구는 영화에 대한 정보처리의 유창성 정도가 영화의 선호도 결정 용이성에 영향을 주다고 가정하고, 선행연구를 토대로 영화의 처리 유창성을 물리적 특성의 식별 용이성인 영화의 지각적 유창성과 표적에 대한 의미 처리 용이성을 의미하는 개념적 유창성으로 구분하였다. 그리고 영화를 구성하는 표현 요소들을 지각적 유창성요인과 개념적 유창성요인으로 구분하여 이들의 영향 관계를 탐색하였다. 본 연구의 결과, 첫째, 영화의 개념적 유창성과 지각적 유창성은 모두 영화의 선호도 유창성에 영향을 주는 것으로 나타났다. 둘째, 소리 표현의 식별성과 배우의 역할 표현 식별성은 영화의 지각적 유창성에 영향을 주지만, 영상 표현의 식별성은 유의하지 않은 것으로 탐색되었다. 마지막으로, 대사 표현의 적합성과 스토리 구성력은 영화의 개념적 유창성에 영향을 주는 것으로 탐색되었다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.59-83
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• 2018

고객과 대중의 니즈를 파악하기 위한 감성분석의 중요성이 커지면서 최근 영어 텍스트를 대상으로 다양한 딥러닝 모델들이 소개되고 있다. 본 연구는 영어와 한국어의 언어적인 차이에 주목하여 딥러닝 모델을 한국어 상품평 텍스트의 감성분석에 적용할 때 부딪히게 되는 기본적인 이슈들에 대하여 실증적으로 살펴본다. 즉, 딥러닝 모델의 입력으로 사용되는 단어 벡터(word vector)를 형태소 수준에서 도출하고, 여러 형태소 벡터(morpheme vector) 도출 대안에 따라 감성분석의 정확도가 어떻게 달라지는지를 비정태적(non-static) CNN(Convolutional Neural Network) 모델을 사용하여 검증한다. 형태소 벡터 도출 대안은 CBOW(Continuous Bag-Of-Words)를 기본적으로 적용하고, 입력 데이터의 종류, 문장 분리와 맞춤법 및 띄어쓰기 교정, 품사 선택, 품사 태그 부착, 고려 형태소의 최소 빈도수 등과 같은 기준에 따라 달라진다. 형태소 벡터 도출 시, 문법 준수도가 낮더라도 감성분석 대상과 같은 도메인의 텍스트를 사용하고, 문장 분리 외에 맞춤법 및 띄어쓰기 전처리를 하며, 분석불능 범주를 포함한 모든 품사를 고려할 때 감성분석의 분류 정확도가 향상되는 결과를 얻었다. 동음이의어 비율이 높은 한국어 특성 때문에 고려한 품사 태그 부착 방안과 포함할 형태소에 대한 최소 빈도수 기준은 뚜렷한 영향이 없는 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.67-83
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• 2018

2013년 누적인원 2억명을 돌파한 한국의 영화 산업은 매년 괄목할만한 성장을 거듭하여 왔다. 하지만 2015년을 기점으로 한국의 영화 산업은 저성장 시대로 접어들어, 2016년에는 마이너스 성장을 기록하였다. 영화산업을 이루고 있는 각 이해당사자(제작사, 배급사, 극장주 등)들은 개봉 영화에 대한 시장의 반응을 예측하고 탄력적으로 대응하는 전략을 수립해 시장의 이익을 극대화하려고 한다. 이에 본 연구는 개봉 후 역동적으로 변화하는 관람객 수요 변화에 대한 탄력적인 대응을 할 수 있도록 주차 별 관람객 수를 예측하는데 목적을 두고 있다. 분석을 위해 선행연구에서 사용되었던 요인 뿐 아니라 개봉 후 역동적으로 변화하는 영화의 흥행순위, 매출 점유율, 흥행순위 변동 폭 등 선행연구에서 사용되지 않았던 데이터들을 새로운 요인으로 사용하고 Naive Bays, Random Forest, Support Vector Machine, Multi Layer Perception등의 기계학습 기법을 이용하여 개봉 일 후, 개봉 1주 후, 개봉 2주 후 시점에는 차주 누적 관람객 수를 예측하고 개봉 3주 후 시점에는 총 관람객 수를 예측하였다. 새롭게 제시한 변수들을 포함한 모델과 포함하지 않은 모델을 구성하여 실험하였고 비교를 위해 매 예측시점마다 동일한 예측 요인을 사용하여 총 관람객 수도 예측해보았다. 분석결과 동일한 시점에 총 관람객 수를 예측했을 경우 보다 차주 누적 관람객 수를 예측하는 것이 더 높은 정확도를 보였으며, 새롭게 제시한 변수들을 포함한 모델의 정확도가 대부분 높았으며 통계적으로 그 차이가 유의함으로써 정확도에 기여했음을 확인할 수 있었다. 기계학습 기법 중에는 Random Forest가 가장 높은 정확도를 보였다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제39권
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• pp.351-378
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• 2006

매체의 발달과 함께 무형문화재에 대한 기록도 여러 가지 방법으로 시도되고 있는데, 과거에는 문자 기록에만 의존하던 것에서 최근에는 사진, 음원 및 영상 등을 많이 활용하게 되었고, 그 방식에 있어서도 아날로그 방식에서 디지털 방식으로 이행하고 있는 추세이다. 이러한 변화의 과정에서 모션캡쳐를 이용한 무형문화재의 기록은 3차원적 기록을 필요로 하는 무용종목 등에서 주목을 받고 있다. 모션캡쳐란 움직이는 물체에 공간상의 위치를 표시하는 센서를 부탁시키고 시간의 흐름에 따라 센서의 위치를 컴퓨터의 좌표공간에 치환하여 기록하는 시스템으로, 모션캡쳐를 이용한 무형문화재의 기록은 형체가 없이 사람의 기예에 의해서 전승되고 있는 무형문화재의 신체적 표현을 디지털화 된 데이터로 나타내줌으써 무형문화재의 보존을 위한 과학적 자료를 제공해 준다. 국립문화재연구소는 멀티미디어 및 디지털 시대에 대응하기 위해 무형문화재에 대한 새로운 기록방안 개발을 목적으로 영화 및 게임 등의 CG제작 현장에서 널리 사용되고 있는 모션캡쳐(Motion Capture) 장비를 이용하여 국가지정의 중요무형문화재에 대한 기록 작업을 실시하고 있다. 본 사업은 복권기금을 사용하여 2005년부터 2007년까지 3개년에 걸쳐서 국가지정의 중요무형문화재 중 신체적 동작이 중요하게 표현되고 있는 무용 7개 종목 11건의 모션캡쳐 작업을 실시할 예정이다. 이미 1차 년도인 2005년에는 승무, 살풀이춤, 태평무 등 기술적 난이도가 낮은 독무(獨舞)를 중심으로 데이터 축적작업을 실시하였고, 2차 년도인 2006년에는 진주검무, 승전무, 처용무 등 군무(群舞)의 데이터를 축적할 예정이며, 3차 년도인 2007년에는 학연화대합설무의 데이터 축적과 함께 축적된 데이터를 이용한 무형문화재의 비교 분석 및 전승을 위한 교육용 프로그램과 대국민 서비스를 위한 3차원 콘텐츠 등을 개발할 계획이다. 본 보고서에서는 사업 초년도인 2005년도에 실시된 보유자 이매방, 이애주, 정재만의 승무, 이매방의 살풀이춤, 강선영의 태평무 등의 모션캡쳐 작업에 대하여 기술하고 있다. 이를 통하여 무형문화재에 대한 새로운 기록 방안을 모색하기 위한 시도를 소개하려고 한다. 이번 사업에서는 기술적으로 다음과 같은 두 가지 문제가 제기되었다. 첫 번째, 장시간(20~30분 가량)의 보유자의 춤을 끊김 없이 모션캡쳐 받을 수 있는가라는 문제였다. 수 차례의 사전 모의테스트를 통해 사업수행 적합성 판단을 마쳤고, 결국 사업수행을 무사히 마칠 수 있었다. 두 번째, 리타겟팅(RE-Targeting)이 없이 정확한 모션캡쳐 동작을 가공해 낼 수 있는가라는 문제였다. 모션캡쳐 데이터에서 국내 최초로 보유자의 골격구조 역추출 방식을 도입하여 최대한 정확한 보유자의 춤 동작을 구현해낼 수 있었다. 이번 작업에서는 이매방, 이애주, 정재만, 강선영 네 보유자의 전신 삼차원 스캔을 통해 정확한 삼차원 신체 모델링을 얻었고, 보유자 본인의 춤사위 동작을 그대로 모션캡쳐에 적용함으로써 최대한 정확도를 유도할 수 있었다.

• 공연문화연구
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• 제35호
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• pp.61-92
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• 2017

일제강점기 전통음악공연은 식민지라는 특수한 상황에 놓이면서 점차 축소, 약체화 되어 갔고, 개화기 이후부터 사회전반에 꾸준히 확산되기 시작한 서양문물의 영향으로 서양식 장르의 공연이 활성화되었다. 이러한 상황 속에서 전통음악공연은 단독공연형태보다는 서양식 장르와 함께 연행되는 혼성공연(混成公演)형태를 보이는데, 특히 서양음악과의 혼성공연형태가 주를 이루었고 이 밖에 연극, 강연, 영화, 댄스, 마술과 같은 장르와도 함께 공연되었다. 이와 같은 서양식 장르와의 혼성공연형태는 1920년대에 들어 더욱 활발하게 전개되면서, 전통음악공연의 한 형태로 자리 잡게 되었다. 따라서 서양식장르와 전통음악의 혼성공연형태에 대한 연구는 한국근대음악사에서 아직 조명되지 않은 전통음악의 공연형태를 밝혀, 일제강점기 전반적인 전통음악공연의 동향을 파악하는데 그 의의가 있다고 하겠으나, 지금껏 이에 대한 연구는 거의 이루어진 바가 없는 실정이다. 이에 본 연구는 1920년대 서양식 장르와 전통음악의 혼성공연형태에 대해 당시의 신문기사들을 중심으로, 서양식 장르와 전통음악의 혼성공연형태 활성화 배경과 형태별 특징에 대해 고찰하였다. 서양식 장르와 전통음악의 혼성공연형태 활성화 배경에서는 1920년대에 들어 서양식 장르와 전통음악의 혼성공연형태가 이전에 비해 활성화 되었음을 알 수 있었다. 이와 같은 원인은 1920년대에 들어 공연의 주최나 후원 단체들이 늘어남에 따라, 전반적인 공연의 개최 수가 이전보다 급격히 증가하였고, 증가한 공연의 양상이 서양문물의 확산으로 더욱 다양해진 대중들의 기호 충족을 위해 대부분 혼성공연형태로 이루어진 데에 기인하고 있었다. 서양식 장르와 전통음악의 혼성공연형태별 특징에서는 전통음악과 함께 공연된 서양식 장르들을 분류하여, 전통음악이 개개의 서양식 장르와 함께 공연되었을 때 어떠한 특징이 나타나는지 살펴보았다. 첫째, 서양음악과 전통음악의 혼성공연형태에서는 전반적으로 서양음악의 프로그램 수가 많은 비중을 차지하였으며, 당시에 흔치 않았던 서양악기와 전통악기의 합주가 이루어지기도 하였고, 부제나 날짜별로 두 장르를 구분하여 공연되기도 하는 특징을 보였다. 둘째, 연극과 전통음악의 혼성공연형태에서는 전통음악이 창극과 유사한 형식으로 연극에 직접 참여하거나, 연극의 무대전환을 위한 막간공연의 역할로 연극과 독립되어 공연되기도 했고, 관객모집이나 여흥을 위해서도 공연되는 특징이 있었다. 셋째, 강연과 전통음악의 혼성공연형태에서는 전통음악이 강연의 전이나 후에 연주 되어서 강연의 분위기 조성과 여흥의 역할을 하는가 하면, 관객모집을 위해서도 공연되는 특징을 보였다. 넷째, 영화와 전통음악의 혼성공연형태에서는 전통음악이 영화에 직접 참여하거나, 독립적인 공연의 성격을 띠기도 했고, 영화 상영 후 여흥을 위해서도 공연되는 특징이 있었다.

• 마케팅과학연구
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• 제19권4호
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• pp.1-10
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• 2009

本研究的目的是对咖啡店的 "重要性"（顾客在光顾咖啡店以前的感知）和积极或消极的 "满意度"（顾客在光顾咖啡店以后的感受）之间的差距进行分类, 并分析这些差距对对购买行为的影响. 为此, 我使用重要性和满意度之间的差距作为选择咖啡店的解释变量, 并通过使用有序Probit模型（OPM）来实证分析差距对购买行为（整体满意度和愿意到再次光顾）的影响方向和大小. 先前使用IPA的研究评估了差距影响的方向和大小的象限, 但是在分析差距对顾客的影响方面却失败了. 在本研究中, 我评估了积极和消极的差距对顾客满意度和愿意去再光顾的影响. 通过使用OPM,我量化了积极和消极的差距对顾客整体满意度和愿意去再光顾的影响. 每个人的支出, 光顾的频率和购买咖啡的地方对顾客整体满意度有最积极的影响. 光顾的频率, 在每人的支出之后, 然后是购买咖啡的地方对顾客整体满意度有最积极的影响. 因此每个人的支出和光顾的频率对顾客整体满意度有最积极的影响. 这一发现意味着一个在咖啡店每次或每周花费5000韩元的顾客的实际的满意度越高（差距), 其整体满意度和愿意去再光顾就越高. 虽然经济效益对总体满意度和愿意去再光顾有显著影响, 但是大专和大学的学生仍然愿意去咖啡馆并愿意消费5000韩元, 因为他们不只是购买咖啡本身而且将咖啡店作为其他活动的场所, 例如工作, 和朋友见面或是放松的地方. 学院和大学的学生还可以在咖啡店通过个人电脑上网, 看电影, 学习, 因此, 咖啡馆应对顾客提供适当的设施和服务. 咖啡店品牌的积极差距对愿意去再光顾有积极的影响表明顾客满意度越高, 顾客越愿意去再光顾. 另一方面, 这一因素的消极差距意味着顾客满意度越低, 顾客再光顾的意愿也越低. 因此, 在本研究中, 与其他评估的因素相比, 品牌因素对满意度有较大的影响. 鉴于国内咖啡文化变得越来越高级, 大专院校的学生对这一趋势也很敏感, 所以学生有很多可选择的品牌. 在韩国最高级的咖啡店, 外墙是玻璃建造的并可以打开, 内部是充满异国情调的开放式厨房. 这些高级咖啡店作为标志的功能复合大专院校学生的品味. 韩国咖啡店已成为一个文化品牌. 从品牌因素来看, 为了让顾客觉得这些咖啡店是高级的, 高质量的设备和提供更好服务的措施应当建立起来. 韩国咖啡馆作为蓬勃发展的行业品牌竞争加剧的结果表明, 提供与竞争对手不同的额外服务是有必要的. 顾客可以免费使用扫描仪. 另一个可以用来提高品牌的战略是提供和经营为集体学习而准备的讨论会议室. 如果咖啡馆采取这些类型的策略, 学院/大学的学生将更有可能认为他们承担的费用是值得的, 随后, 他们将可能更满足这些咖啡馆的品牌, 并更愿意再次光顾. 性别和学习年数对总体满意度和再光顾的意愿有最消极的营销. 女学生比男学生更容易满足和再光顾. 三, 四年级的学生比一, 二年级的学生更容易满足和再光顾. 喝咖啡的学生, 单独在咖啡店看书, 用笔记本电脑是很容易被注意到的. 高年级学生为了有效地利用时间用于自我发展和寻找工作往往独自光顾咖啡店. 从积极的差距来看, 经济效率这一因素对总体满意度和愿意再光顾有最大的影响. 与咖啡价格一起, 学生实际满意度（差距）越高, 总体满意度和再光顾的意愿也越高. 有消极差距的经济效率队再光顾有消极营销的结果表明较小的消极差距可以让再光顾的意愿更高. 在持续恶化的市场环境中, 坐落在大专院校附近的咖啡店采取诸如积分或会员卡, 和信用卡 公司的战略联盟, 发展套餐菜单或季节菜单和免费咖啡服务这些战略来提高竞争力. 就消极差距而言产品功率也有消极的影响, 这表明较高的负差距会导致较低的再光顾的意愿. 因为还有更多的客户比前几十年, 在这十年里更喜欢咖啡, 新一代的客户, 即学院/大学的学生, 希望除了咖啡还有更重菜单项目. 因此, 咖啡店应当增加配菜项目, 如华夫饼, 糕, 蛋糕, 三明治和沙拉. 例如, 星巴克韩国正在努力加强卖草莓糕, 艾草香味, 南瓜产品, 并提供免费的咖啡或奶油. 总而言之, 咖啡馆应注重提高其经济效率, 品牌和产品功率, 以加强大专院校学生的满意度. 由于店铺毗邻学大专院校可享受地缘优势, 就经济效率, 品牌和产品功率而言提供不同的服务, 很可能会提高客户满意度和回访. 咖啡厅的品牌, 因此, 应不断创新和变化, 以满足顾客的愿望. 由于这项研究只是针对在首尔的大专院校的学生, 需要针对不同地区和年龄组的比较研究来概括本研究的结果和建议.

• 마케팅과학연구
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• 제20권2호
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• pp.219-230
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• 2010

数字内容在给公司带来机遇和挑战的同时也极大的改变了我们的生活. 创意企业整合视频, 图片, 文本和数据进行数字化过的音频, 开发新产品或服务, 创作数字经验推广自己的品牌. 大多数有关数字内容的文献是关于基本概念或者营销的发展. 其实, 比起普通产品或服务的传统价值链, 数字内容产业似乎有更多的潜在价值. 因为相当多的数字内容是免费的, 价格, 作为信息的质量或价值的指标, 不是必须被感知的(Rowley 2008). 很显然, 当前数字内容的主题是 "价值" 和关于消费者对数字内容的感知价值的研究. 本文讨论了体验价值在消费者评估数字内容时的优势. 本文在对数字内容 "价值" 的理解方面有两个不同但是相关的贡献. 第一, 基于数字内容与普通产品和服务的比较, 本文提出了两个关键特点使得体验战略适合数字内容: 无形和接近于零的再造成本. 最重要的是, 基于对公司的理想化的价值和客户的感知价值之间的差异的讨论, 本文强调了数字内容的价格和定价与普通产品和服务的不同. 无形的结果是, 价格可能并不反映顾客感知价值. 另外, 数字内容的成本处在发展阶段可能非常高但再造会大幅缩水. 而且, 由于前面提到的价值鸿沟, 这个价格政策改变因不同的数字内容而不同. 例如, 平价战略通常用于电影和音乐(Magiera 2001;Netherby 2002), 而有持续的需求的数字内容如在线游戏和杀毒软件的问题牵涉到一个更复杂的效用和极具竞争力的价格水平. 数字内容企业必须探索各种各样的策略来克服这个缺口. 对于广告, 形象, 口碑等常用的市场战略和他们对顾客感知价值的影响的研究变得至关重要. 中国数字内容产业正变得越来越国际化, 并引起了具有各自竞争优势的国家和地区的关注. 2008-2009中国数字内容产业年度发展报告(CCIDConsulting 2009)表明, 在国内需求和政府政策的大力支持下, 中国数字内容产业在2008年保持了大约30%的快速增长, 表明了这个产业在明显的初期扩张阶段. 在中国, 需要更新的杀毒软件和其他软件程序使用季度定价政策. 用户可以免费下载试用版, 用6个月或一年. 如果他们更久的使用, 连续的付款方式是必要的. 他们在试用阶段检测数字内容的优良度, 决定是否要付继续使用. 对于中国的音乐和电影工业的发展战略, 体验最初没有被广泛的应用, 虽然其他国家的公司注意到体验的重要性并探索了相关的战略(如客户在下载前有好几秒可以免费听听音乐). 由于上述原因, 杀毒软件在中国可以代表数字内容产业而且在中国杀毒市场探索了体验价值在顾客的数字内容感知价值中的优势. 为了提高调查数据的可靠性, 该研究集中在那些有使用杀毒软件经验的人群. 实证结果显示, 体验价值对顾客对数字内容的感知价值有积极的影响. 换句话说, 因为数字内容是无形的, 再造成本几乎为零, 客户的评估是根据他们的体验. 另外, 形象和口碑不产生积极的影响, 只对体验价值有影响. 这就是说, 数字内容价值链不同于普通产品或服务. 体验价值有显著的优势并调节形象和口碑对感知价值的作用. 这个研究结果有助于了解为什麽在发展中国家存在免费的数字内容下载. 客户只有通过体验它才可以感知数字内容的价值. 这也是为什么政府如此扶持发展数字内容. 其他发展中国家在起步阶段的数字内容企业可以借鉴这里的建议. 另外, 基于体验战略的优势, 公司应该更努力投资于客户的体验. 由于数字内容的特点和价值鸿沟的存在, 顾客只有经历了他们真正想要的才能感知更多的无形的数字内容的价值. 而且, 因为再造成本近乎为零, 公司可以使用体验战略, 以提高客户对数字内容的理解.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제21권1호
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• pp.103-122
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• 2011

Recently, numerous documents have been made available electronically. Internet search engines and digital libraries commonly return query results containing hundreds or even thousands of documents. In this situation, it is virtually impossible for users to examine complete documents to determine whether they might be useful for them. For this reason, some on-line documents are accompanied by a list of keywords specified by the authors in an effort to guide the users by facilitating the filtering process. In this way, a set of keywords is often considered a condensed version of the whole document and therefore plays an important role for document retrieval, Web page retrieval, document clustering, summarization, text mining, and so on. Since many academic journals ask the authors to provide a list of five or six keywords on the first page of an article, keywords are most familiar in the context of journal articles. However, many other types of documents could not benefit from the use of keywords, including Web pages, email messages, news reports, magazine articles, and business papers. Although the potential benefit is large, the implementation itself is the obstacle; manually assigning keywords to all documents is a daunting task, or even impractical in that it is extremely tedious and time-consuming requiring a certain level of domain knowledge. Therefore, it is highly desirable to automate the keyword generation process. There are mainly two approaches to achieving this aim: keyword assignment approach and keyword extraction approach. Both approaches use machine learning methods and require, for training purposes, a set of documents with keywords already attached. In the former approach, there is a given set of vocabulary, and the aim is to match them to the texts. In other words, the keywords assignment approach seeks to select the words from a controlled vocabulary that best describes a document. Although this approach is domain dependent and is not easy to transfer and expand, it can generate implicit keywords that do not appear in a document. On the other hand, in the latter approach, the aim is to extract keywords with respect to their relevance in the text without prior vocabulary. In this approach, automatic keyword generation is treated as a classification task, and keywords are commonly extracted based on supervised learning techniques. Thus, keyword extraction algorithms classify candidate keywords in a document into positive or negative examples. Several systems such as Extractor and Kea were developed using keyword extraction approach. Most indicative words in a document are selected as keywords for that document and as a result, keywords extraction is limited to terms that appear in the document. Therefore, keywords extraction cannot generate implicit keywords that are not included in a document. According to the experiment results of Turney, about 64% to 90% of keywords assigned by the authors can be found in the full text of an article. Inversely, it also means that 10% to 36% of the keywords assigned by the authors do not appear in the article, which cannot be generated through keyword extraction algorithms. Our preliminary experiment result also shows that 37% of keywords assigned by the authors are not included in the full text. This is the reason why we have decided to adopt the keyword assignment approach. In this paper, we propose a new approach for automatic keyword assignment namely IVSM(Inverse Vector Space Model). The model is based on a vector space model. which is a conventional information retrieval model that represents documents and queries by vectors in a multidimensional space. IVSM generates an appropriate keyword set for a specific document by measuring the distance between the document and the keyword sets. The keyword assignment process of IVSM is as follows: (1) calculating the vector length of each keyword set based on each keyword weight; (2) preprocessing and parsing a target document that does not have keywords; (3) calculating the vector length of the target document based on the term frequency; (4) measuring the cosine similarity between each keyword set and the target document; and (5) generating keywords that have high similarity scores. Two keyword generation systems were implemented applying IVSM: IVSM system for Web-based community service and stand-alone IVSM system. Firstly, the IVSM system is implemented in a community service for sharing knowledge and opinions on current trends such as fashion, movies, social problems, and health information. The stand-alone IVSM system is dedicated to generating keywords for academic papers, and, indeed, it has been tested through a number of academic papers including those published by the Korean Association of Shipping and Logistics, the Korea Research Academy of Distribution Information, the Korea Logistics Society, the Korea Logistics Research Association, and the Korea Port Economic Association. We measured the performance of IVSM by the number of matches between the IVSM-generated keywords and the author-assigned keywords. According to our experiment, the precisions of IVSM applied to Web-based community service and academic journals were 0.75 and 0.71, respectively. The performance of both systems is much better than that of baseline systems that generate keywords based on simple probability. Also, IVSM shows comparable performance to Extractor that is a representative system of keyword extraction approach developed by Turney. As electronic documents increase, we expect that IVSM proposed in this paper can be applied to many electronic documents in Web-based community and digital library.

• Asia Marketing Journal
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• 제14권2호
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• pp.97-125
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• 2012

연구목적 - 최근 기업에서 마케팅이나 광고를 할 때 아트를 활용하여 기존의 명화나 아티스트들과 협업한 새로운 작품을 제품에 접목하거나, 마케팅에 활용하는 경우가 늘어나는 추세이다. 아트 콜라보레이션 제품을 새로운 자극으로 생각하고, 자극에 민감하게 반응하는 독특성 추구성향과 호기심이 많은 소비자일수록 아트 콜라보레이션 제품에 대한 호감도가 증가할 것으로 본다. 따라서 본 연구는 아트마케팅에 대해 전반적으로 살펴보고, 개인특성인 호기심과 독특성 추구성향이 아트 콜라보레이션 제품에 대한 소비자의 감정에 미치는 영향과 구매의도에 미치는 영향을 알아 보았다. 그리고 성별에 따라 개인특성과 소비자의 감정 사이에 미치는 영향은 차이가 있을 것이라 예측하고 성별의 조절효과를 살펴보았다. 연구결과 - 호기심은 긍정적 감정에 정의 영향을 미치며, 환기와 부정적 감정에는 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 독특성 추구성향 중 창의적 선택은 긍정적 감정과 환기에 정의 영향을 미치며, 부정적 감정에 부의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 독특성 추구성향 중 비대중적 선택은 긍정적 감정과 부정적 감정에는 영향이 없는 것으로 나타났으며, 환기에는 유의한 것으로 나타났다. 그리고 독특성 추구성향 중 유사성 회피는 소비자의 감정에 어떠한 영향도 미치지 않는 것으로 나타났다. 그리고 성별에 따른 차이를 살펴본 결과, 창의적 선택과 부정적 감정 사이와 비대중적 선택과 부정적 감정 사이에서만 남녀 간의 차이가 유의한 것으로 나타났다. 시사점 - 소비자의 호기심을 유발시킬 수 있는 새로운 디자인이나 전략을 시도하면 효과적일 것을 알 수 있으며, 독특성 욕구 중 자신의 정체성을 표현하고자 하는 욕구가 높은 사람이 아트 제품에 대하여 감정의 영향을 많이 받음을 알 수 있다. 따라서 지속적으로 예술가들과 콜라보레이션 활동을 통해 소비자의 감성을 자극하는 제품을 생산해야 할 것이다. 성별에 따른 큰 차이가 없으므로 남녀 구분없이 모두의 관심을 끌 수 있는 마케팅을 해도 무관하다는 것을 알 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.77-110
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• 2017

최근 인터넷 기반의 웹 및 모바일 기기를 통한 소비 패턴의 다양화와 개성화가 급진전됨에 따라 전통적 유통채널인 오프라인 매장의 효율적 운영이 더욱 중요해졌다. 매장의 매출과 수익 모두를 제고하기 위해 매장은 소비자에게 가장 매력적인 상품을 적시에 공급-판매 해야 하는데 많은 상품들 중에서 어떤 SKU를 취급하는 것이 판매 확률을 높이고 재고 비용을 낮출 수 있는지에 대한 연구가 부족한 실정이다. 특히, 여러 지역에 걸쳐 다수의 오프라인 매장을 통해 상품을 판매하는 기업의 경우 고객에게 매력적인 적절한 SKU를 추천 받아 취급할 수 있다면 매장의 매출 및 수익률 제고에 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 개인화 추천에 이용되어 왔던 협업 필터링과 하이브리드 필터링 등의 추천 시스템(Recommender System)을 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하였다. 각 매장의 취급 품목별 구매 데이터를 활용하여 각 매장 별 유사성(Similarity)을 계산하고 각 매장의 SKU별 판매 이력에 따라 협업 필터링을 하여 최종적으로 매장에 개별 SKU를 추천하였다. 또한 매장 프로파일 데이터를 활용하여 주변수 분석 (PCA : Principal Component Analysis) 및 군집 분석(Clustering)을 통하여 매장을 4개의 군집으로 분류한 뒤 각 군집 내에서 협업 필터링을 적용한 하이브리드 필터링 방식으로 추천 시스템을 구현하고 실제 판매 데이터를 바탕으로 두 방식의 성능을 측정하였다. 현존하는 대부분의 추천 시스템은 사용자에게 영화, 음악 등의 아이템을 추천하는 방식으로 연구가 진행되어 왔고 실제로 산업계에서의 적용 또한 개인화 추천 시스템이 주류를 이루고 있다. 그 동안 개인화 서비스 영역에서 주로 다루어져 왔던 이러한 추천 시스템을 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위에 적용하여 각 매장의 취급 SKU를 추천하는 방식에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있는 실정이다. 기존 추천 방법론의 추천 적용 대상이 '개인의 영역이었다면 본 연구에서는 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 개인의 영역을 넘어 매장의 영역으로 확대하여 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하고 있다. 또한 기존의 추천시스템은 온라인에 한정되었다면 이를 오프라인으로 활용 범위를 넓히고, 기존 개인을 기반으로 분석을 하는 것보다 매장영역으로 확대 적용하기에 적합한 알고리즘을 개발하기 위해 데이터마이닝 기법을 적용하여 추천 방법을 제안한다. 본 연구의 결과가 갖는 의의는 개인화 추천 알고리즘을 동일 브랜드를 취급하는 복수의 판매 매장에 적용하여 의미 있는 결과를 도출하고 실제 기업을 대상으로 시스템으로 구축하여 활용할 수 있는 구체적 방법론을 제시했다는 데에 있다. 개인화 영역을 위주로 이루어졌던 기존의 추천 시스템과 관련한 학계의 연구 영역을 동종 브랜드를 취급하는 기업의 판매 매장으로 확장시킨 첫 시도라는 데에도 의미가 있다. 2014년 03주차 ~ 05주차 전(全) 매장 판매 수량 실적 Top 100개 SKU로 추천의 대상을 한정하여 협업 필터링과 하이브리드 필터링 방식으로 52개 매장 별로 취급 SKU를 추천하고, 추천 받은 SKU에 대한 2014년 06주차 매장별 판매 실적을 집계하여 두 추천 방식의 성과를 비교하였다. 두 추천 방식을 비교한 이유는 본 연구의 추천 방법이 기존 추천 방식 보다 높은 성과를 입증하기 위해 단순히 오프라인에 협업필터링을 적용한 것을 기준 모델로 정의하였다. 이 기준 모델에 오프라인 매장 관점의 특성을 잘 반영한 본 연구 모델인 하이브리드 필터링 방법과 비교 함으로써 성과를 입증한다. 연구에서 제안한 방식은 기존 추천 방식보다 높은 성과를 나타냈으며, 이는 국내 대기업 의류업체의 실제 판매데이터를 활용하여 입증하였다. 본 연구는 개인 수준의 추천시스템을 그룹수준으로 확장하여 효율적으로 접근하는 방법을 이론적인 프레임 워크를 만들었을 뿐 아니라 실제 데이터를 기반으로 분석하여 봄으로써 실제 기업들이 적용해 볼 수 있다는 점에서 연구의 가치가 크다.