• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.179-196
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• 2019

최근의 '똑똑한 소비자(Smart Consumer)'라 불리는 소비자가 많아지고 있는데, 이들은 제조사나 광고를 통해 전달되는 정보에 의존하지 않고, 기존 사용자나 전문가들의 후기, 여러 과학 지식을 획득하여 제품에 대한 이해를 높이고, 본인 스스로가 직접 판단하여 구매하고 있다. 특히나 화장품 분야는 인체 유해성과 같은 부정적인 요소에 대한 민감도가 높고, 자신의 고유한 피부 특성과의 조화도 고려되어야 하기 때문에, 전문적인 지식과 타인의 경험, 본인의 과거 경험 등을 종합적으로 생각하여 구매 의사결정을 내려야 하고, 이에 대해서 적극적인 소비자가 많아지고 있다. 이러한 움직임은 '셀프 뷰티' 와 같은 '셀프' 문화의 열풍과 함께, 문화 현상인 '그루밍족'의 등장, 사회적 트렌드인 'K-뷰티' 와도 동행한다고 할 수 있다. 맞춤형 화장품에 대한 관심의 급부상도 이러한 현상 중 하나라 볼 수 있다. 소비자들의 맞춤형 화장품의 니즈를 충족시키기 위해, 화장품 제조사나 관련 기업들은 ICT기술과의 융합을 통하여 프리미엄 서비스를 중심으로 소비자의 니즈에 대응하고 있다. 그러나 기업 및 시장 현황이 맞춤형 화장품을 향해 진화하고 있지만, 소비자의 피부 상태, 추구하는 감성, 실제 제품이나 서비스까지 소비자 경험을 전체적으로 완전하게 다루는 지능형 데이터 플랫폼은 부재한다. 본 연구에서는 소비자 경험에 대한 지능형 데이터 플랫폼 구축을 위한 첫 단계로 소비자 언어 기반의 화장품 감성 분석을 수행하였다. 소비자들 개인의 선호나 취향이 분명한 앰플/세럼 카테고리를 중심으로 매출 순위 1위에서 99위까지의 99개 제품을 선정하여, 블로그와 트위터 등의 SNS 상에 언급되는 후기 내에 화장품 경험에 대한 소비자 감성을 수집하였다. 총 357개의 감성 형용사를 수집하였고, 고객 여정 워크샵을 통해 유사 감성을 합치고, 중복 감성을 통합하는 작업을 수행하였으며, 최종 76개 형용사를 구축했다. 구축한 형용사에 대한 SOM 분석을 통해 화장품에 대한 소비자 감성에 대한 클러스터링을 실시했다. 분석 결과, 총 8개의 클러스터를 도출했고, 클러스터 별 각 노드의 벡터 값을 기준으로 소비자 감성 Top 10을 도출했다. 소비자 감성을 기준으로 클러스터별 소비자 감성에 서로 다른 특징이 발견됐으며, 소비자에 따라 다른 소비자의 감성을 선호, 기존과는 다른 소비자 감성을 고려한 추천 및 분류 체계가 필요함을 확인했다. 연구 결과를 통해 감성 분석의 활용 도메인이 화장품만이 아닌 다양한 영역으로 확장될 수 있음 확인했으며, 감성 분석을 통한 소비자 인사이트를 도출할 수 있다는 점을 시사했다. 또한, 본 연구에서 활용한 디자인 씽킹(Design Thinking)의 방법론의 적용하여 화장품 특화된 감성 사전을 과학적인 프로세스로 구축했으며, 화장품에 대한 소비자의 인지 및 심리에 대한 이해를 도울 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.123-136
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• 2014

최근 온라인 및 다양한 스마트 기기의 사용이 확산됨에 따라 온라인을 통한 쇼핑구매가 더욱 활성화 되었다. 때문에 인터넷 쇼핑몰들은 쇼핑에 관심이 있는 잠재 고객들에게 한 번이라도 더 자사의 링크를 노출시키기 위해 키워드에 비용을 지불할 용의가 있으며, 이러한 추세는 검색 광고 시장의 광고비를 증가시키는 원인을 제공하였다. 이 때 키워드의 가치는 대체로 검색어의 빈도수에 기반을 두어 산정된다. 하지만 포털 사이트에서 검색어로 자주 입력되는 모든 단어가 쇼핑과 관련이 있는 것은 아니며, 이들 키워드 중에는 빈도수는 높지만 쇼핑몰 관점에서는 별로 수익과 관련이 없는 키워드도 다수 존재한다. 그렇기 때문에 특정 키워드가 사용자들에게 많이 노출된다고 해서, 이를 통해 구매가 이루어질 것을 기대하여 해당 키워드에 많은 광고비를 지급하는 것은 매우 비효율적인 방식이다. 따라서 포털 사이트의 빈발 검색어 중 쇼핑몰 관점에서 중요한 키워드를 추출하는 작업이 별도로 요구되며, 이 과정을 빠르고 효과적으로 수행하기 위한 자동화 방법론에 대한 수요가 증가하고 있다. 본 연구에서는 이러한 수요에 부응하기 위해 포털 사이트에 입력된 키워드 중 쇼핑의도를 포함하고 있을 가능성이 높을 것으로 추정되는 키워드만을 자동으로 추출하는 방안을 제시하고, 구체적으로는 전체 검색어 중 검색결과 페이지에서 쇼핑과 관련 된 페이지로 이동한 검색어만을 추출하여 순위를 집계하고, 이 순위를 전체 검색 키워드의 순위와 비교하였다. 국내 최대의 검색 포털인 'N'사에서 이루어진 검색 약 390만 건에 대한 실험결과, 제안 방법론에 의해 추천된 쇼핑의도 포함 키워드가 단순 빈도수 기반의 키워드에 비해 정확도, 재현율, F-Score의 모든 측면에서 상대적으로 우수한 성능을 보이는 것으로 나타남을 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권10호
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• pp.631-639
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• 2023

돌발가뭄(Flash drought, FD)은 기존 가뭄과는 달리 급작스러운 발생이 대표적인 특징으로, 즉각적인 수분 스트레스를 유발하여 생태계에 주요한 영향을 미친다. 보다 효과적인 돌발가뭄의 모니터링을 위해서는 돌발가뭄의 특징과 원인에 대한 보다 종합적인 이해가 필요하다. 이에, 본 연구에서는 Global Land Data Assimilation System (GLDAS) 자료를 사용하여 2012년부터 2022년 사이 한반도 전역에서 발생한 돌발가뭄에 대해 분석하고자 하였다. 스트레스 기반 탐지 기법인 표준 증발 스트레스 비율(Standardized Evaporative Stress Ratio, SESR)의 변화를 바탕으로 돌발가뭄을 탐지하였으며, 발생 빈도와 기간에 대해 분석하였다. 또한, 탐지된 돌발가뭄 사건들을 실제 증발산(Actual Evapotranspiration, AET)과 잠재 증발산(Potential Evapotranspiration, PET)의 변화를 기반으로 세 가지 케이스로 분류하였으며, 각 케이스 별 발생 특성 및 공간 분포에 대해 분석하였다. 그 결과, 돌발가뭄의 발생 빈도와 기간에 지역적인 편차가 있는 것을 확인하였으며, 평균 빈도는 6.4회, 평균 발생 기간은 31일로 나타났다. 일반적인 돌발가뭄인 Case 1, AET의 감소가 주 원인이 되어 발생한 Case 2, PET의 증가에 의해 발생한 Case 3으로 돌발가뭄 사건들을 분류하였을 때, 한반도에서는 Case 1 돌발가뭄이 1,448건으로 가장 많이 발생했으며, Case 2 돌발가뭄이 Case 3 돌발가뭄보다 약 1.5배 더 많이 일어난 것을 확인할 수 있었다. Case 2 돌발가뭄은 수분 제한 조건(water-limited condition)에서 발생하여 AET와 PET가 모두 감소하는 결과로 이어졌으며, Case 3 돌발가뭄은 에너지 제한 조건(energy-limited condition)에서 발생한 이후 AET와 PET가 모두 증가하였다. Case 2 돌발가뭄은 주로 북서부와 중남부에 위치한 농경지에 영향을 주었으며, Case 3 돌발가뭄은 산지에 해당하는 동부에서 집중적으로 발생하였다. 본 연구의 결과들은 기후 요소, 토지피복 및 수분 가용성을 고려한, 돌발가뭄에 대한 이해를 돕고, 보다 효과적인 가뭄 대응 방안 수립에 기여할 수 있다.