• 한국전자거래학회지
• /
• 제16권3호
• /
• pp.249-261
• /
• 2011

e-Business 시장의 폭발적 성장으로 기존의 오프라인 기업들이 e-Business 시장으로 진입하게 되었으며, 이는 e-Business 시장의 과도한 경쟁을 야기 시켰다. 이에 기업들은 키워드 광고, 이메일 광고, 배너 광고 등의 온라인 마케팅에 대한 투자를 확대하고 있다. 그러나 기존의 온라인 마케팅 방법들은 방문자를 사이트로 유입시키는 데에만 초점을 맞추고 있으며, 방문자들이 사이트로 유입 후 구매로 전환시키기 위한 방법을 제시하지 못함으로써 마케팅의 투자 대비 효과는 점점 감소하고 있다. 본 논문에서는 사이트에 유입된 방문자를 대상으로 전환율을 높임으로써 마케팅의 효과를 높일 수 있는 실시간 온라인 마케팅 시스템 (ROMS: Realtime Online Marketing System)을 제안하고 개발하였다. ROMS는 방문자 행동을 실시간으로 수집하여 방문자 행동을 분석함으로써 방문자의 정보 및 행동을 실시간으로 모니터링 할 수 있으며, 방문자의 컨텍스트 특성에 따라 개인화된 마케팅을 수행할 수 있다.

• 정보관리학회지
• /
• 제36권3호
• /
• pp.149-174
• /
• 2019

이 연구는 대학도서관의 웹사이트 실제 이용 데이터를 분석하여 이용자들의 이용행태를 분석하고, 웹사이트의 개선방안을 제안하는데 있다. 이 연구에서는 2018년 1월부터 2018년 12월까지 C대학교 웹사이트에서 이루어진 이용자들의 트래픽을 분석하여 이용행태를 분석하였다. 웹사이트의 분석 툴로는 '구글 애널리틱스'를 활용하였다. 웹 트래픽 변수는 세션, 사용자, 페이지뷰 수, 세션당 페이지수, 평균 세션 시간, 이탈률을 측정지표를 기준으로 이용자 일반적 특성, 사용자환경 분석, 방문 분석, 유입분석, 사이트 분석 5가지로 구분지어 분석하였다. 그 결과, 1) 이용자 일반적 특성을 분석 결과에서 웹사이트 접속 위치가 대한민국뿐만 아니라 중국에서도 일부 접속이 있었다. 2) 사용자 환경 분석에서는 주 이용 브라우저 유형은 인터넷 익스플로러로 나타났다. 다음 순위는 크롬이었으며, 3위와 4위인 Safari로 이탈률이 익스클로러나 크롬의 두 배에 달했다. 화면 해상도에서는 1920x1080 해상도가 가장 많은 비율을 차지하였으며 그 외에도 다양한 환경에서 접속하는 것으로 나타났다. 3) 유입 매체 분석에서는 직접 유입이 가장 높게 나타났다. 4) 사이트 분석에서는 총 페이지뷰 수인 4,534,084 페이지 중 최다 페이지뷰를 차지한 페이지는 메인페이지 다음으로 대출/연장/이력/예약 페이지, 학술DB 페이지, 소장자료 페이지 순으로 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제53권6호
• /
• pp.409-416
• /
• 2020

최근 증가하고 있는 이상기후현상으로 인한 사회·경제적 피해를 줄이기 위해 이상기후 감시가 필수적이다. 이 연구의 목적은 Noah 3.3 지면모형으로 추정한 토양수분자료를 활용하여 준실시간 주간 근역층 토양수분지수(Soil Moisture Index, SMI)를 산정하는데 있다. 동아시아영역(15-60°N, 70-150°E)에 대해 Noah 3.3 지면모형의 적용성을 평가하기 위해 양쯔강유역을 선정하였으며, 해당 유역에서 증발산과 현열을 FluxNet, FluxCom, Global Land Evaporation Amsterdam Model (GLEAM), ERA-5, Generalized Complementary Relationship (GCR)자료를 이용하여 비교·평가하였다. 양쯔강 유역에서 Noah 지면모형으로 추정한 증발산은 FluxNet, FluxCom, GLEAM, ERA-5, GCR에 의한 증발산과 0.96이상의 매우 높은 결정계수의 값을 보였으며, 현열의 경우에는 FluxNet 현열 자료와 0.71의 결정계수로 증발산 보다 다소 낮은 값을 보였다. 주간 근역층 SMI 시계열로부터 2019년 7월부터 10월까지 중국의 동부지역에서 극한가뭄(Extreme drought)이 확장되는 현상이 관측되었다. 월별 극한가뭄 발생일수의 트렌드 분석결과, 우리나라의 경우 봄철에는 극한가뭄이 지난 20년 동안 대체로 감소하는 경향이 나타났으나, 가을철에는 한반도 전역에 걸쳐 증가하는 경향이 나타났다. 이 연구가 가뭄의 시·공간적 지속성 및 확장성과 최근 가뭄발생의 경향성 등을 종합적으로 분석하고 판단하여, 가뭄으로 인한 사회·경제적 피해를 줄이기 위한 적절한 대책 마련에 활용성이 클 것으로 기대된다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
• /
• 제24권2호
• /
• pp.31-39
• /
• 2015

실업은 개인의 경제적 활동뿐 아니라 사회적 문제와 관련되어 있기 때문에 많은 국가들은 실업률을 낮추기 위해 다양한 정책을 추진하고 있다. 기존의 실업 실태 조사 방식에서는 조사시간 지연으로 인해 실업률 자료 확보에 많은 시간이 소요된다. 시의 적절한 실업 정책을 개발하기 위해서는 신속하고 정확한 실업 예측 관련 자료를 확보하는 것이 중요한 문제이다. 이러한 문제를 개선하기 위해 최근에 인터넷 검색 정보를 활용한 분석 기법이 제안되고 있다. 본 연구는 우리나라의 실업률을 예측하는데 인터넷 검색 정보가 어떤 영향을 미치는가를 조사하였다. 선택한 검색어 중에서 '실업급여' 검색어의 트렌드는 실업률과 상당히 높은 상관관계를 보여 주었다. 본 연구는 네이버 트렌드에서 제공하는 인터넷 검색어 정보를 시계열 자료의 분석에 널리 사용되는 ARIMA 모형에 추가하여 검색 정보의 활용이 실업률 예측력에 미치는 영향을 분석하였다. 예측모형의 선택 기준으로 제시되는 예측치의 평균 제곱 오차와 예측 오차 측면에서 실업 관련 인터넷 검색어를 활용한 모형이 그렇지 않은 모형보다 우수한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 실업률 예측에 있어서 검색 정보의 활용 가능성을 제시하고 있으며 향후 더 많은 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• Industrial Engineering and Management Systems
• /
• 제14권4호
• /
• pp.335-346
• /
• 2015

The electronic commerce site (EC site) has become an important marketing channel where consumers can purchase many kinds of products; their access logs, including purchase records and browsing histories, are saved in the EC sites' databases. These log data can be utilized for the purpose of web marketing. The customers who purchase many product items are good customers, whereas the other customers, who do not purchase many items, must not be good customers even if they browse many items. If the attributes of good customers and those of other customers are clarified, such information is valuable as input for making a new marketing strategy. Regarding the product items, the characteristics of good items that are bought by many users are valuable information. It is necessary to construct a method to efficiently analyze such characteristics. This paper proposes a new latent class model to analyze both purchasing and browsing histories to make latent item and user clusters. By applying the proposal, an example of data analysis on an EC site is demonstrated. Through the clusters obtained by the proposed latent class model and the classification rule by the decision tree model, new findings are extracted from the data of purchasing and browsing histories.

• 융합정보논문지
• /
• 제11권9호
• /
• pp.214-220
• /
• 2021

스마트폰이 빠르게 보급되면서 음악을 생활 속의 배경음악처럼 항상 모든 곳에서 듣는 것이 일반화되어 개인의 상황과 조건에 맞는 추천을 할 수 있는 음악 데이터베이스를 필요하다. 본 논문에서는 소셜 미디어를 통한 음악추천 모델을 제안한다. 소셜 미디어의 데이터를 사용하여 음악 데이터베이스를 작성하고 기존의 음원 제공 플랫폼이 주로 사용하는 협업필터링과는 다른 방식으로 음악을 분류한다. 웹크롤링으로 음악 제목이 해시 태그로 달린 게시글을 찾아 해당 글에 함께 달린 다른 해시 태그들을 수집하고 분류하여 실제 청취자의 음악에 관한 의견을 데이터베이스에 사용한다. 소셜 미디어를 작성할 때의 감정, 상황, 시간대, 날씨 등 많은 조건이 해시 태그에는 포함되어 있으므로 다양한 사람의 의견이 집단지성으로 반영된 소셜 미디어 기반 데이터베이스를 구축할 수 있다.

• Healthcare Informatics Research
• /
• 제24권4호
• /
• pp.253-262
• /
• 2018

Objectives: We reviewed digital epidemiological studies to characterize how researchers are using digital data by topic domain, study purpose, data source, and analytic method. Methods: We reviewed research articles published within the last decade that used digital data to answer epidemiological research questions. Data were abstracted from these articles using a data collection tool that we developed. Finally, we summarized the characteristics of the digital epidemiological studies. Results: We identified six main topic domains: infectious diseases (58.7%), non-communicable diseases (29.4%), mental health and substance use (8.3%), general population behavior (4.6%), environmental, dietary, and lifestyle (4.6%), and vital status (0.9%). We identified four categories for the study purpose: description (22.9%), exploration (34.9%), explanation (27.5%), and prediction and control (14.7%). We identified eight categories for the data sources: web search query (52.3%), social media posts (31.2%), web portal posts (11.9%), webpage access logs (7.3%), images (7.3%), mobile phone network data (1.8%), global positioning system data (1.8%), and others (2.8%). Of these, 50.5% used correlation analyses, 41.3% regression analyses, 25.6% machine learning, and 19.3% descriptive analyses. Conclusions: Digital data collected for non-epidemiological purposes are being used to study health phenomena in a variety of topic domains. Digital epidemiology requires access to large datasets and advanced analytics. Ensuring open access is clearly at odds with the desire to have as little personal data as possible in these large datasets to protect privacy. Establishment of data cooperatives with restricted access may be a solution to this dilemma.

• Restorative Dentistry and Endodontics
• /
• 제46권3호
• /
• pp.42.1-42.15
• /
• 2021

Objectives: This study aimed to analyze the main features of the 25 most-cited articles in minimally invasive access cavities. Materials and Methods: An electronic search was conducted on the Clarivate Analytics' Web of Science 'All Databases' to identify the most-cited articles related to this topic. Citation counts were cross-matched with data from Elsevier's Scopus and Google Scholar. Information about authors, contributing institutions and countries, year and journal of publication, study design and topic, access cavity, and keywords were analyzed. Results: The top 25 most-cited articles received a total of 572 (Web of Science), 1,160 (Google Scholar) and 631 (Scopus) citations. It was observed a positive significant association between the number of citations and age of publication (r = 0.6907, p < 0.0001); however, there was no significant association regarding citation density and age of publication (r = -0.2631, p = 0.2038). The Journal of Endodontics made the highest contribution (n = 15, 60%). The United States had the largest number of publications (n = 7) followed by Brazil (n = 4), with the most contributions from the University of Tennessee and Grande Rio University (n = 3), respectively. The highest number of most-cited articles were ex vivo studies (n = 16), and 'fracture resistance' was the major topic studied (n = 10). Conclusions: This study revealed a growing interest for researchers in the field of minimally invasive access cavities. Future trends are focused on the expansion of collaborative networks and the conduction of laboratory studies on under-investigated parameters.

• 한국조리학회지
• /
• 제23권6호
• /
• pp.1-11
• /
• 2017

The purpose of this study was to compare the cruise tours between China and U.S.A. through the semantic network analysis of big data by collecting online data with SCTM (Smart crawling & Text mining), a data collecting and processing program. The data analysis period was from January $1^{st}$, 2015 to August $15^{th}$, 2017, meanwhile, "cruise tour, china", "cruise tour, usa" were conducted to be as keywords to collet related data and packaged Netdraw along with UCINET 6.0 were utilized for data analysis. Currently, Chinese cruisers concern on the cruising destinations while American cruisers pay more attention on the onboard experience and cruising expenditure. After performing CONCOR (convergence of iterated correlation) analysis, for Chinese cruise tour, there were three clusters created with domestic destinations, international destinations and hospitality tourism. As for American cruise tour, four groups have been segmented with cruise expenditure, onboard experience, cruise brand and destinations. Since the cruise tourism of America was greatly developed, this study also was supposed to provide significant and social network-oriented suggestions for Chinese cruise tourism.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제16권6호
• /
• pp.225-230
• /
• 2016

최근 네트워크와 인터넷의 발전으로 웹상에 대용량의 데이터가 생겨났으며, 이를 처리하기 위해 빅데이터 기술이라는 패러다임이 생겨났다. 빅데이터 기술은 기존의 정형 데이터뿐만 아니라 소셜 데이터 등 다양한 비정형 데이터를 이용해 다각적이고 정확한 분석을 목표로 연구되고 있다. 그러나 소셜 데이터는 전문성과 객관성을 가지고 있다고 보기는 힘들고 정보의 조작 및 은폐, 왜곡 등의 문제성이 제기되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 신뢰성 빅데이터 플랫폼에 대하여 제안하며, 세부 관리자와 모듈에 대하여 설명한다. 본 논문에서 제안하는 신뢰성 빅데이터 플랫폼은 데이터 정제 관리자, 데이터 분석 관리자, 상호 신뢰 관리자, 시각화 관리자, 검색 관리자로 구성되어진다.