• 제목/요약/키워드: SNS media

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순차적 추천에서의 RNN, CNN 및 GAN 모델 비교 연구 (A Comparison Study of RNN, CNN, and GAN Models in Sequential Recommendation)

  • 윤지형;정재원;장백철
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제23권4호
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    • pp.21-33
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    • 2022
  • 최근 추천 시스템은 영화, 음악, 온라인 쇼핑 및 SNS 등 다양한 분야들에서 광범위하게 활용되고 있으며, 추천 시스템 분야에서 1세대 모델이라고 할수 있는 Apriori 모델을 통한 연관분석부터 최근 많은 주목을 받는 딥러닝 기반 모델들까지 많은 모델들이 제안되어왔다. 추천 시스템에서 기본 모델들은 협업 필터링(Collaborative filtering) 방법, 콘텐츠 기반 필터링(Content-based filtering) 방법, 그리고 이 두 방법을 통합적으로 사용하는 하이브리드 필터링(Hybrid filtering) 방법으로 분류될 수 있다. 하지만 이러한 모델들은 최근 점점 빠르게 변화하는 사용자-아이템 간의 상호관계와 빅데이터의 발전과 같은 내외 변화 요인들에 적응하지 못하면서 점점 분야 내 방법론으로써의 지위를 잃어가고 있다. 반면, 추천 시스템 내에서 딥러닝 기반 모델들은 비선형 변환, 표현학습, 순차적 모델링, 그리고 유연성과 같은 장점들 때문에 그 비중이 높아지고 있는 추세이다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 추천 모델들 중에서도 사용자-아이템 간의 상호작용에 대해 보다 정확하고, 유연성 있게 분석이 가능한 순차적 모델링에 적합한 순환 신경망, 합성곱 신경망, 그리고 생성적 적대 신경망 중심 기반 모델로 분류하여 비교 및 분석한다.

친환경 식품 전문점의 점포속성이 지각된 가치와 충성도에 미치는 영향: 배송 서비스의 조절효과 (Effect of Eco-Friendly Food Store Attributes on Perceived Value and Loyalty: Moderating Effect of Delivery Service)

  • KIM, Jin-Kyu;PARK, Jong-Hyun;YANG, Jae-Jang
    • 한국프랜차이즈경영연구
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    • 제13권2호
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    • pp.33-51
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    • 2022
  • Purpose: The online market is growing the most in history due to the expansion of non-face-to-face commerce. In addition, as consumers' interest in health, food safety, and environment increases, interest in and consumption of eco-friendly agricultural products is also increasing. Therefore, in the case of a specialty store that sells eco-friendly organic agricultural products, a marketing strategy that can increase customer loyalty by reflecting these consumer needs is necessary. In this study, the store attributes of eco-friendly food stores are classified into location, assortment, price, quality, and employee service, and the effect of each store attribute on utilitarian and hedonic value is investigated. Research design, data, and methodology: The subjects of this study were customers who visited an eco-friendly food store. Of the 511 survey responses, 311 were used for statistical verification, excluding 200 who had not visited within the last 3 months. For statistical analysis, Smart PLS 3.0 was used, and after checking the validity and reliability of the items, hypothesis testing was performed. Result: As a result of the study, it was found that assortment, quality, and employee service among store attributes had a positive (+) effect on utilitarian and hedonic value. Second, location had no significant effect on utilitarian and hedonic value. Third, price did not appear to have a positive (+) effect on the utilitarian value, and it was found to have a positive (+) effect on the hedonic value. Fourth, It was investigated whether the presence or absence of delivery service had an effect on store attributes between utilitarian and hedonic value, and it was found that there was a significant effect between employee service and hedonic value. Conclusions: Among eco-friendly food store environment management will be required in order to provide food that meets the tastes and needs of consumers by diversifying the taste, standard, and quality grade of food, and to maintain or improve the quality. In order to unlike other stores, eco-friendly food stores have high price resistance from the point of view of consumers, so it is necessary to diversify promotional media such as YouTube and SNS to raise awareness of eco-friendly organic food.

감정과 날씨에 따른 개인 맞춤형 옷 및 음식 추천 시스템 (Personalized Clothing and Food Recommendation System Based on Emotions and Weather)

  • ;박두순
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제11권11호
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    • pp.447-454
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    • 2022
  • 4차 산업혁명 시대를 맞아 우리는 정보의 홍수 속에 살고 있다. 이런 환경에서 우리에게 필요한 정보를 찾기란 매우 어렵고 복잡하다. 따라서 정보의 홍수 속에서 추천 시스템은 필수적이다. 이러한 추천 시스템 중 영화, 음악, 음식, 의류의 각각에 대한 추천 시스템들은 많은 연구가 진행되어 왔다. 현재까지 대부분의 개인화 추천 시스템들은 개인의 성향인 나이, 장르, 지역, 성별 등을 체크해서 옷들을 추천한다던가, 책들을 추천한다던가, 영화들을 추천해왔다. 미래 세대에서는 나이, 장르, 지역, 성별 등을 체크해서 옷, 책, 영화들을 한꺼번에 추천 받기를 원할 것이다. 본 논문에서는 사용자의 감정과 날씨에 따라 개인 맞춤형 옷과 음식을 한꺼번에 추천하는 추천 시스템을 제안한다. 소셜미디어인 트위터에서 사용자의 데이터를 얻었고, 트윗을 기반으로 감정 분석을 해서 Paul Eckman 이론에 따라 사람의 6 가지의 기본 감정으로 분류했다. 이렇게 얻어진 기본 감정을 Hayashi의 Quantification Method III를 적용하여 색깔로 변환하였으며, 이러한 색깔은 추천하는 옷의 색상으로 표현하였다. 또한, visualcrossing.com API의 날씨 정보를 이용하여 의류의 종류를 추천한다. 그리고 감정에 따른 컴포트 푸드의 내용에 따라 다양한 음식을 추천한다.

온라인 거래의 증가가 지역 소매 상권에 미치는 영향에 관한 연구 (A study about the effects of online commerce on the local retail commercial area)

  • 이강배
    • 경제분석
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    • 제25권2호
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    • pp.54-95
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    • 2019
  • 본 연구는 온라인 거래량의 증가가 지역 상권에 미치는 영향에 대하여 양적 질적 분석을 하는데 그 목적이 있다. 본 연구의 실증분석은 2002년부터 2016년까지 15년간의 '전국사업체조사'와 '온라인 쇼핑 동향조사' 및 '지역소득조사' 결과와 한국은행의 거시경제 지표 중 '지역별 경제성장률', '소비자물가 등락률', '종가기준 연평균 원달러 환율 등락률' 데이터 등에 기초하여 진행되었다. 본 연구의 결과에 따르면, 온라인 거래금액의 증가가 소매업종 점포수의 감소에 영향을 주고 있으며 업종별로 구분하면 기타 가정용품 소매업, 음·식료품 및 담배소매업, 문화, 오락 및 여가용품 소매업 그리고 종합소매업 순으로 감소의 정도가 큰 것으로 나타났다. 그러나 종합소매업에 포함된 대형종합소매업과 체인화 편의점은 온라인 거래액이 증가함에도 점포수가 증가하는 것으로 나타났다. 기타 가정용품 등 업종의 점포수 감소한 주요 이유는 매장의 규모가 작은 경우 온라인 거래 대비 제품 품질 직접 비교 및 구매 경험 만족도 등 관점에서 차별성 및 효율성이 떨어지기 때문인 것으로 판단되었다. 온라인 거래액이 증가할 때 점포수가 증가한 소매업종은 체인화 편의점, 기타 상품 전문 소매업 모형, 섬유, 의복, 신발 및 가죽제품 소매업, 그리고 대형종합소매업의 순으로 나타났다. 또한 온라인 거래 증가에 따라 음식점 점포수가 가장 크게 증가하였는데 이는 온라인 거래의 증가 및 인터넷 사용자의 증가에 따라 배달앱 등이 활성화되고 블로그 및 SNS 등을 통한 맛 집 소개 및 사용 후기 전파 등이 증가하여 온라인 거래의 긍정적 영향이 작용한 것 때문으로 판단되었다. 따라서 오프라인 기업들이 온라인 대비 차별성과 경쟁력을 유지하기 위해서는 일정 규모 이상의 매장에서 소비자들이 직접 비교하고 착용하고 경험하는 등의 서비스를 제공할 수 있어야 할 것으로 여겨진다. 임대료는 온라인 거래가 증가함에도 상승하였는데 이는 1층 중대형매장의 임대료를 분석한 것에 기인한다. 즉, 온라인 거래가 증가하여도 사용자 경험을 제공하는 차별화된 매장 수요는 증가하기 때문으로 판단되었다. 이러한 연구 결과는 변화와 위기에 대응하는 지역 중소 소매업체들의 사업전략 조정이 필요함을 시사하며 이에 대한 중앙 또는 지방정부 차원의 지원노력이 필요함을 시사한다.

생성 AI기반 뉴스 감성 분석과 부동산 가격 예측: LSTM과 VAR모델의 적용 (Sentiment Analysis of News Based on Generative AI and Real Estate Price Prediction: Application of LSTM and VAR Models)

  • 김수아;권미주;김현희
    • 정보처리학회 논문지
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    • 제13권5호
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    • pp.209-216
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    • 2024
  • 부동산 시장은 다양한 요인에 의해 가격이 결정되며 거시경제 변수뿐 만 아니라 뉴스 기사, SNS 등 다양한 텍스트 데이터의 영향을 받는다. 특히 뉴스 기사는 국민들이 느끼는 경제 심리를 반영하고 있으므로 부동산 매매 가격 예측에 있어 중요한 요인이다. 본 연구에서는 뉴스 기사를 감성 분석하여 그 결과를 뉴스 감성 지수로 점수화 한 후 부동산 가격 예측 모델에 적용하였다. 먼저 기사 본문을 요약 후 요약된 내용을 바탕으로 생성 AI를 활용하여 긍정, 부정, 중립으로 분류한 다음 총 점수를 산출하였고 이를 부동산 가격 예측 모델에 적용하였다. 부동산 가격 예측 모델로는 Multi-head attention LSTM 모델과 Vector Auto Regression 모델을 사용하였다. 제안하는 뉴스 감성 지수를 적용하지 않은 LSTM 예측 모델은 1개월, 2개월, 3개월 예측에서 각각 0.60, 0.872, 1.117의 Root Mean Square Error (RMSE)을 보였으며, 뉴스 감성 지수를 적용한 LSTM 예측 모델은 각각 0.40, 0.724, 1.03의 RMSE값을 나타낸다. 또한 뉴스 감성 지수를 적용하지 않은 Vector Auto Regression 예측 모델은 1개월, 2개월, 3개월 예측에서 각각 1.6484, 0.6254, 0.9220, 뉴스 감성 지수를 적용한 Vector Auto Regression 예측 모델은 각각 1.1315, 0.3413, 1.6227의 RMSE 값을 나타낸다. 앞선 아파트 매매가격지수 예측 모델을 통해 사회/경제적 동향을 반영한 부동산 시장 가격 변동을 예측할 수 있을 것으로 보인다.

비정형 텍스트 분석을 활용한 이슈의 동적 변이과정 고찰 (Investigating Dynamic Mutation Process of Issues Using Unstructured Text Analysis)

  • 임명수;김남규
    • 지능정보연구
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    • 제22권1호
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    • pp.1-18
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    • 2016
  • 최근 가용한 텍스트 데이터 자원이 증가함에 따라 방대한 텍스트 분석을 통해 새로운 가치를 창출하고자 하는 수요가 증가하고 있다. 특히 뉴스, 민원, 블로그, SNS 등을 통해 유통되는 글로부터 다양한 이슈를 발굴해내고 이들 이슈의 추이를 분석하는 이슈 트래킹에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 전통적인 이슈 트래킹은 토픽 모델링을 통해 오랜 기간에 걸쳐 지속된 주요 이슈를 발굴한 후, 각 이슈를 구성하는 문서 수의 세부 기간별 분포를 분석하는 방식으로 이루어진다. 하지만 전통적 이슈 트래킹은 각 이슈를 구성하는 내용이 전체 기간에 걸쳐 변화 없이 유지된다는 가정 하에 수행되기 때문에, 다양한 세부 이슈가 서로 영향을 주며 생성, 병합, 분화, 소멸하는 이슈의 동적 변이과정을 나타내지 못한다. 또한 전체 기간에 걸쳐 지속적으로 출현한 키워드만이 이슈 키워드로 도출되기 때문에, 핵실험, 이산가족 등 세부 기간의 분석에서는 매우 상이한 맥락으로 파악되는 구체적인 이슈가 오랜 기간의 분석에서는 북한이라는 큰 이슈에 함몰되어 가려지는 현상이 발생할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 각 세부 기간의 문서에 대한 독립적인 분석을 통해 세부 기간별 주요 이슈를 도출한 후, 각 이슈의 유사도에 기반하여 이슈 흐름도를 도출하고자 한다. 또한 각 문서의 카테고리 정보를 활용하여 카테고리간의 이슈 전이 패턴을 분석하고자 한다. 본 논문에서는 총 53,739건의 신문 기사에 제안 방법론을 적용한 실험을 수행하였으며, 이를 통해 전통적인 이슈 트래킹을 통해 발굴한 주요 이슈의 세부 기간별 구성 내용을 살펴볼 수 있을 뿐 아니라, 특정 이슈의 선행 이슈와 후행 이슈를 파악할 수 있음을 확인하였다. 또한 카테고리간 분석을 통해 단방향 전이와 양방향 전이의 흥미로운 패턴을 발견하였다.

국내 소비자의 기능성화장품 구매행태 및 선복화 활용 기능성화장품 상품화를 위한 연구 (consumers' purchasing behavior of functional cosmetics and Inula based functional cosmetics merchandising research)

  • 한도경;이현준;이은희;백현동;신동규;박대섭;황혜선;홍완수
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제17권8호
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    • pp.236-250
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    • 2016
  • 본 연구는 수도권에 거주하는 일반 소비자를 대상으로 기능성화장품 구매행태를 파악하여 선복화 활용 주름 미백개선 신제품 개발 시 경쟁력 확보를 위한 기초자료로 활용하고자 하였다. 연구결과, 소비자는 주름개선 기능성화장품의 종류 중 세럼을 주로 선호했으며, 1~3개월에 한 번 구매하는 비율이 높았다. 용량은 10~30 ml 미만을 주로 선호했고, 구매비용은 3~5만원 미만을 주로 지출하였다. 미백개선 기능성화장품 역시 세럼을 선호했고, 용량은 30~50 ml 미만을 선호했으며, 구매비용은 3~5만원 미만을 주로 지출하였다. 기능성화장품 형태는 단품을 선호했고 선호도가 높은 주요 구매 장소는 '화장품전문점' 이었고, 선호도가 높은 주요 정보원은 '가족 친구 지인의 추천 및 경험담', 'TV 광고' 등 이었다. 선복화 활용 기능성화장품 세럼 개발시 구매의도 4개 항목 모두 제품 비용이 5만원 이상으로 나타났으며, 가격 지불의사에서도 현재 가격에서 추가로 10~30%까지 지불 할 수 있는 것으로 나타났다. 따라서 화장품 관련 기업 및 산업체는 기능성화장품 관련 신제품 개발 시 소비자의 구매시 요구도를 적용하는 방안과 신제품 판매 활성화를 위해 질 높은 서비스를 제공하는 전문화된 장소 확보 및 직접체험, 다양한 대중매체 활용 SNS 블로그를 통한 구전 효과를 높이고, 천연미백 및 주름개선, 보습효과 등이 검증된 선복화를 활용한 제품을 개발하면 건강과 미용에 관심이 많은 소비자들에게 충분히 어필(appeal)할 수 있을 것으로 사료되었다.

구글맵리뷰 텍스트마이닝을 활용한 공원 이용자의 인식 및 평가 - 서울숲, 보라매공원, 올림픽공원을 대상으로 - (Perception and Appraisal of Urban Park Users Using Text Mining of Google Maps Review - Cases of Seoul Forest, Boramae Park, Olympic Park -)

  • 이주경;손용훈
    • 한국조경학회지
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    • 제49권4호
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    • pp.15-29
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    • 2021
  • 본 연구의 목적은 Google Maps에서 제공하는 장소에 대한 리뷰를 활용하여 실제로 공원을 방문한 이용자의 인식과 평가를 파악하는 것이다. 구글맵리뷰는 Social Network Service(SNS)를 통해 장소에 대한 인식과 평가에 관한 정보를 얻는 온라인 리뷰이며, 일반 리뷰어와 구글맵의 회원으로 등록된 지역 가이드의 관점에서 장소에 대한 이해를 볼 수 있는 서비스이다. 본 연구에서는 구글맵리뷰 분석이 공원 관리에 필요한 이용자들의 인식과 평가를 추출하는데 활용될 수 있는지를 살펴보고자 하였다. 서로 다른 공간특징과 시설을 가지는 3개의 공원(서울숲, 보라매공원, 올림픽공원)을 대상으로 파이썬을 활용한 웹 크롤링을 통해서 구글맵리뷰 내용을 수집하였다. 그리고 텍스트 분석을 통해 공원별 주요 키워드 분석과 네트워크 구조에 따른 특성을 분석하고, 이와 함께 구글맵리뷰에서 제공하는 별점 평갓값과 외국인 리뷰 데이터에 대한 분석도 수행했다. 연구 결과, 3개의 공원에서 공통으로 나타나는 특성으로는 이용목적으로 '산책', '자전거', '휴식', '피크닉'이 있었으며, 동반유형으로 '가족', '아이', '애견'이, 인프라로는 '놀이터', '산책로'가 있었다. 공원별 특색을 보면 서울숲은 자연을 기반으로 하는 야외활동이 많이 나타났고 반면, 주차공간 부족과 주말 혼잡은 공원 이용자에게 부정적인 영향을 미치고 있었다. 보라매공원은 수많은 활동을 제공하는 다양한 시설을 갖춘 도시공원의 모습을 가지고 있었다. 리뷰어들은 반려견을 동반하는 이용자 그룹과 그렇지 않은 다른 이용자 그룹 간의 갈등과 공원의 복잡함에 대한 부정적인 측면을 언급했다. 올림픽공원에는 대형 복합시설이 있으며, 커뮤니티, 문화예술공연과 같은 대규모 문화 이벤트가 많이 언급되었고, 레크리에이션 기능이 강조되었다. 구글맵리뷰는 공원에 대한 이용자의 전반적 경험과 이미지에 대한 특징을 파악하는 유용한 자료라고 할 수 있다. 또한, 다른 소셜미디어 데이터와 비교할 때 특히 구글맵리뷰는 공원에 대한 이용자 평갓값과 만족 및 불만족 요인을 이해할 수 있는 데이터를 제공한다.

오프라인 커뮤니케이션 유무에 따른 네트워크 별 정보전달 방법 비교 분석 (A Comparative Study of Information Delivery Method in Networks According to Off-line Communication)

  • 박원국;최찬;문현실;최일영;김재경
    • 지능정보연구
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    • 제17권4호
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    • pp.131-142
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    • 2011
  • 최근 페이스북, 트위터 등 다양한 소셜 네트워크 서비스(SNS)가 등장하였으며, 많은 사용자들이 SNS를 이용하고 있다. 이러한 사용자의 증가로 인해 많은 조직들은 SNS에 관심을 가지게 되었다. 조직에서 SNS의 사용은 다양한 이점을 지니고 있다. SNS를 통해 조직들은 사용자들의 행위에 신속하고 지속적으로 반응할 수 있고, 다양한 특성을 지닌 사용자에게 쉽게 접근할 수 있으며, 타 매체에 비하여 사용자 특성이 반영된 차별화된 전략을 세울 수 있다. 또한 기업들은 SNS를 통해 상대적으로 저렴한 비용으로 활용이 가능하며, 사용자들과 양방향 소통이 가능하여 친근성과 신뢰성이 있는 관계 구축이 용이하다. 그러나 네트워크의 특성에 따라 SNS의 정보전달의 효과가 다르게 나타남에도 불구하고 조직들은 네트워크의 특성을 고려하지 않고 획일화된 방법으로 SNS를 활용하여 사용자들과 커뮤니케이션하고 있다. 따라서 본 연구에서는 네트워크에 따른 SNS의 정보전달의 효과 차이를 분석하였다. 즉 오프라인에서의 커뮤니케이션 기반으로 형성된 네트워크와 무작위로 형성된 네트워크를 생성하여, 각각의 네트워크들의 특징 차이를 분석하기 위하여 소셜 네트워크 분석을 하였다. 또한, 각각의 네트워크에서 SNS를 이용한 정보 전달 효과의 차이가 있는지 실증적으로 검증하였다. 실증 분석후 네트워크의 특성에 따라 네트워크 내 사용자들은 SNS를 받아들이는 반응이 달랐다. 따라서 조직이 효과적인 마케팅 수단으로 소셜 네트워크를 활용하기 위해서는 그 목적에 따라 네트워크의 특성을 고려하여 적절한 네트워크 형태를 구성해야 함을 도출하였다.

스마트폰광고 이용자의 광고태도에 영향을 미치는 상황인지가치에 관한 연구 (The Effect of the Context Awareness Value on the Smartphone Adopter' Advertising Attitude)

  • 양창규;이의방;황운초
    • 지능정보연구
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    • 제19권3호
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    • pp.73-91
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    • 2013
  • 스마트폰 광고시장의 급격한 성장으로 그간 광고태도연구에서 주요한 요인으로 고려되었던, 재미(Entertainment), 정보(Information), 짜증(Irritation)과 같은 일반적으로 광고가치에 영향을 주는 요인 외에 스마트폰의 특성에 의해 발생하는 상황인지가치(Context Awareness Value)에 대한 관심이 높아지고 있다. 그간 상황인지가치에 영향을 주는 요인을 찾기 위해 주로 위치(Location)를 중심으로 연구되어 왔는데, 스마트폰을 통해 발생하는 상황인지가치는 위치 이외에도 다양하다고 할 수 있다. 즉, 무선인터넷기술의 활용을 통한 SNS 활용, 유심카드를 이용한 개인 확인, 다양한 앱의 활용 등의 변화는 기존의 모바일기기에서 제공하는 기능들의 활용이 더욱 중요해지고 있고, 이로 인해 발생하는 다양한 상황인지가치의 요인이 존재한다고 할 수 있다. 따라서, 본 연구는 이동통신시장의 광고채널이 스마트폰으로 전환되면서 발생하는 상황인지가치의 영향을 고려한 분석을 실시하여, 이전 연구에서 고려되지 못했던 최근 광고시장 상황이 반영된 연구결과가 도출되었다고 할 수 있다. 분석결과에 따르면, 이전의 광고태도 연구에서 주요한 요인이라고 여겨졌던 재미와 짜증은 영향은 적어지고, 여전히 정보가 미치는 영향은 크게 작용되고 있어 이는 현재의 정보화시대에서 정보의 중요성 및 영향력에 대한 이해와 분석도 여전히 필요하다고 할 수 있다 스마트폰으로 인한 광고시장변화에 따라 활동(Activity), 시기(Timing), 위치(Location) 등과 같은 상황인지가치가 광고태도에 긍정적인 영향을 미친다는 점을 확인하였으며, 신원은 영향이 없음으로 나타났다. 또한 광고가치와 상황인지가치는 스마트폰 광고태도에 유의한 영향이 있음으로 나타났다. 본 연구결과는 스마트폰광고 시 이용자가 원하는 정보를 이용자의 상황에 최적화시켜 스마트폰 광고를 실시하여야만, 광고효과를 극대화 할 수 있다는 점을 시사한다.