• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.453-462
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• 2016

인터넷의 등장으로 고객들은 자신의 의견이나 생각을 인터넷 공간에서 다른 사람들과 공유하기 시작하였다. 이에 따라 기업은 인터넷에서 수집된 데이터를 이용하여 기업에 활용할 수 있는 유의미한 결과를 찾으려는 노력을 하고 있다. 과거 설문조사를 기반으로 고객의 브랜드에 대한 태도나 만족도, 충성도 등을 분석하던 방식에서 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service) 등에서 추출된 빅데이터를 이용하여 분석하려는 시도가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 SNS에서 수집된 결과를 활용하여 브랜드간의 군집을 발견하는 프레임워크를 제시하고자 한다. 또한 제시된 프레임워크의 실무적용 가능성을 살펴보기 위해 자동차 산업에 대한 사례연구를 수행하였다. 두 개의 브랜드 이름이 소셜 미디어에서 동시에 언급되는 빈도가 높을수록 고객이 두 브랜드를 유사하게 인식한다는 가정 하에 자동차 브랜드 사이의 유사성을 측정하고 거리의 개념으로 변화한 후 다차원 척도법을 이용하여 3차원 상에 표시하였다. 또한 자동차 브랜드에 대한 고객의 인식을 파악하기 위해 유사한 브랜드간의 군집을 도출하고 각 군집을 특징을 기술하였다. 아울러 연구의 한계점과 향후 연구방향을 제시하였다.

• 한국의류산업학회지
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• 제18권1호
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• pp.48-62
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• 2016

Consumers have come to demand high quality, affordable prices, and innovative product designs of the outdoor wear market due to their well-being and leisure oriented lifestyle. A new system of business in outdoor wear has emerged in the process through which corporations have endeavored to satisfy such consumer needs. Outdoor wear brands have utilized social network services (SNS) such as Facebook and Twitter as means of marketing and have built close relations with consumers based on communication through these media. Recently, explosively escalating SNS data are referred to as social big data, and now that every consumer online is a commentator, reviewer, and publisher, the outdoor wear market and all of its brands have to stop talking and start listening to how they are perceived. Therefore, this study employs Social $Metrics^{TM}$, a social big data analysis solution by Daumsoft, Inc., to verify changes in the allusions related to outdoor wear market found on SNS. This study aims to identify changes in consumer perceptions of outdoor wear based on changes in outdoor wear search words and trends in positive and negative public opinion found in SNS social big data. In addition, products of interest, the major brands mentioned, the attributes taken into consideration during purchases of products, and consumers' psychology were categorized and analyzed by means of keywords related to outdoor wear brands found on SNS. The results of this study will provide fundamental resources for outdoor wear brands' market entry and brand strategy implementation in the future.

• 디지털융복합연구
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• 제15권4호
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• pp.181-190
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• 2017

최근 가습기살균제 사건을 비롯하여 휴대폰, 유아용 기저귀 등 생활용품의 안전사고가 빈번히 발생하고 있다. 이러한 사고로부터 소비자를 보호하기 위해서는 제품 안전관리가 필요하며, 제품의 안전성 정도를 평가할 수 있는 제품 리스크 평가 도구가 필요하다. 본 논문은 한국소비자원의 제품 사고관련 위해정보를 바탕으로 제품 리스크를 평가할 수 있는 시스템인 RAS(Risk Assessment System)를 구축하였다. RAS는 사고관련 정보를 분석하는 위해정보 분석시스템과 이 시스템으로부터 도출된 정보를 활용하여 리스크를 평가하는 리스크 평가시스템으로 구성되어 있다. 리스크 평가과정에서 제품 리스크에 영향을 미치는 인과관계를 반영한 베이지안 네트워크 기반의 확률적 기법을 적용하였다. RAS를 사용하여 어린이 제품 33품목에 대해 평가를 실시했으며 EU RAPEX의 RAG의 평가결과와 비교해 보았다. 그 결과 본 연구의 RAS의 결과는 전반적으로 EU RAPEX RAG의 평가 결과에 비해 낮은 수준을 보임을 알 수 있었다. 추후과제로는 사고영향척도 입력값의 주관성 저감, 위해정보 분석시스템과 리스크 평가시스템의 연동 등을 들 수 있다.

• 지식경영연구
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• 제23권1호
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• pp.187-201
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• 2022

관광객이 작성한 온라인 리뷰는 관광산업의 관리 및 운영에 중요한 정보를 제공한다. 평점은 제품이나 서비스에 대한 정량적인 평가로 간편하지만 관광객의 진실한 태도를 반영하기 어려우며 평점과 리뷰내용에 대한 불일치 문제도 발생하고 있다. 불일치 문제는 잠재고객에게 혼동을 줄 수 있으며 구매의사결정에도 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 온라인 리뷰기반의 평점 예측모형을 통해 평점과 리뷰내용의 불일치 문제를 해결하고자 한다. 한국을 방문한 외국인 관광객이 작성한 관광지와 호텔에 대한 리뷰의 감성분석을 통해 평점과 감성의 차이를 비교하고 TF-IDF vectorization과 감성분석 결과로 변수를 선정하였다. 로짓, 인공신경망, SVM(Support Vector Machine)을 적용하여 평점을 분류하고, 인공신경망, SVR(Support Vector Regression)을 통해 평점을 예측하였다. 평점 분류모형과 예측모형 모두 불일치한 리뷰를 제거하고 감성분석을 반영한 모형에서 우수한 성과를 보여주었다. 본 연구에서 제안한 온라인 리뷰 기반의 평점 예측모형은 평점과 리뷰내용에 대한 불일치 문제를 해결하여 신뢰할 수 있는 정보를 제공하였으며 평점이 없는 온라인 리뷰에도 활용할 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권12호
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• pp.57-66
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• 2023

본 연구에서는 딥러닝 기법과 정서적 AI를 적용하여 사용자의 감정 상태를 추정하고 이를 추천 과정에 반영할 수 있는 추천 시스템에 대한 새로운 연구 프레임워크를 제안한다. 이를 위해 분노, 혐오, 공포, 행복, 슬픔, 놀람, 중립의 7가지 감정을 각각 분류하는 감정분류모델을 구축하고, 이 결과를 추천 과정에 반영할 수 있는 모형을 제안한다. 그러나 일반적인 감정 분류 데이터에서는 각 레이블 간 분포 비율의 차이가 크기 때문에 일반화된 분류 결과를 기대하기 어려울 수 있다. 본 연구에서는 감정 이미지 데이터에서 혐오감 등의 감정 개수가 부족한 경우가 많으므로 데이터 증강을 이용한다. 마지막으로, 이미지 증강을 통해 데이터 기반의 감정 예측 모델을 추천시스템에 반영하는 방법을 제안한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제20권1호
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• pp.1-22
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• 2015

최근 IT 산업의 급격한 성장과 스마트폰의 출현으로 인해, 우리는 시와 장소를 가리지 않고 인터넷 환경에 접속할 수 있게 되었다. 하지만, 이로 인한 부정적인 영향도 발생하였다. 그중 하나는 피싱(Phishing), 스미싱(SMishing)과 같은 금융 범죄의 증가이다. 피싱, 스미싱과 같은 범죄로부터 이용자를 보호하기 위한 많은 연구들이 진행 중에 있지만, SNS에서의 보안 관련 지식공유를 통한 범죄 완화에 대한 연구는 현재 찾아보기 어려운 실정이다. 본 연구에서는, SNS 이용자가 보안 관련 지식공유 의도를 불러일으키는 영향 요인에는 무엇이 있는지 알아보고자 한다. 연구를 통해 다음을 알 수 있었다. 지식제공 자기효능감은 자기표현에 유의미한 영향을 미친다. 그리고 자기표현, 정보보안 의식, 소속감은 SNS 내에서 보안 관련 지식공유 의도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 반면에, 이타성은 SNS 내에서 보안 관련 지식공유 의도에 유의미한 영향을 미치지 않았다. 향후에는 본 연구를 토대로, SNS 뿐만 아니라 모든 형태의 온라인 공동체로 연구의 범위를 넓혀, 가설을 일반화시키려는 노력이 필요할 것으로 보인다.

• 벤처창업연구
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• 제13권2호
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• pp.115-123
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• 2018

본 연구는 중소 벤처기업의 SCM(공급사슬관리)역량 모델링과 프로세스 개선 방안을 제안하는데 목적을 갖고 실증조사 하였으며, 그 결과를 종합하면 다음과 같다. 중소 벤처기업의 SCM역량 모델링과 프로세스 개선에 있어 공급사슬 전략계획의 모델링에서 전략적 제휴, 기술개발, 집중화에 있어 전략적 제휴를 가장 중요시하고 그다음 기술개발보다 집중화에 중점을 둘 것을 시사하였다. 그리고 의사결정에서도 경로설정 스케줄링과 네트워크 통합, 3자물류 아웃소싱 중 네트워크 통합을 가장 중시하였으며 관리통제에서도 고객서비스 관리, 생산성 관리, 품질 관리 중 품질 관리를 가장 중시하는 것으로 나타났다. 또한 거래지원 시스템에 있어서는 주문 관리 선택, 가격결정 청구, 출하배송, 고객 관리 중 주문 관리 선택을 가장 중시한 모델링과 프로세스상 개선을 요하는 것으로 나타났다. 이는 전체적으로 중소 벤처기업의 SCM역량을 극대화시키고 최적화된 프로세스 운영을 위해 해당 조직구성원의 역량과 프로세스 개선 관점에서 기존 전략적 제휴를 통한 네트워크 공유와 통합을 통해 품질 관리를 최적화시키고 거래지원 시스템을 안정화시킴으로써 기업간 전략적 연계를 통한 단순한 전자적 자료 교환 관계를 넘어 정보시스템의 통합 역량을 극대화시킴으로써 차별화된 경쟁우위를 달성할 수 있음을 시사한 것으로 평가할 수 있다. 따라서 스마트 시대에 최적의 공급사슬 통합 역량의 모델화와 최선의 프로세스 관리를 위해 정보통합에 있어 시스템의 호환성과 신뢰성이 바탕이 된 인프라 구축과 함께 SCM역량 극대화를 위한 조직화와 집중화가 선행되어져야 할 것이다.

• 경영과정보연구
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• 제28권4호
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• pp.109-129
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• 2009

본 연구는 R&D시스템의 효율성을 체계적으로 평가하려는 목적을 가지고 있다. 구체적으로는 R&D투입(R&D투자, R&D인적자원관리), 과정(R&D계획, 외부네트워크 및 내부협력) 및 산출(기술혁신) 간의 관계를 실증적으로 규명하는 것이다. 대구경북지역 154개 IT 중소기업들을 대상으로 조사한 설문자료의 분석결과 IT중소기업의 R&D 인적자원관리는 R&D계획에 긍정적으로 유의한 영향을 미쳤다. R&D계획은 외부네트워크, 내부협력, 그리고 기술혁신에 긍정적으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 내부협력 역시 기술혁신에 긍정적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 R&D투자가 R&D계획에 미치는 영향과 외부네트워크가 기술혁신에 미치는 영향은 유의하지 않는 것으로 나타났다. 이와 같은 연구결과는 IT 중소기업들에 있어서 R&D 인적자원이 매우 중요함을 제시하고 있다. 나아가 내부적인 협력이 타부서의 특유의 자원에 접근하게 하고, 새로운 자원을 개발하는데 소요되는 비용을 공유하게 함으로써 R&D 투입을 기술혁신에 효과적으로 연결시키는 것으로 나타났다. 그러나 IT 중소기업의 경우 R&D 투자는 R&D 계획에 유의한 영향요인이 아니며, 외부네트워크도 내부협력에 비해 혁신과정에서 덜 중요함을 암시하고 있다. 그 이유는 IT 중소기업의 경우 R&D 활동이 비공식적으로 이루어지는 경우가 많으며, 혁신성공에 있어서 외부요인보다는 내부요인이 더 중요하다는 것을 상기시키는 것으로 볼 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.9-19
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• 2016

In finance literature, stock liquidity showing how stocks can be cashed out in the market has received rich attentions from both academicians and practitioners. The reasons are plenty. First, it is known that stock liquidity affects significantly asset pricing. Second, macroeconomic announcements influence liquidity in the stock market. Therefore, stock liquidity itself affects investors' decision and managers' decision as well. Though there exist a great deal of literature about stock liquidity in finance literature, it is quite clear that there are no studies attempting to investigate the stock liquidity issue as one of decision making problems. In finance literature, most of stock liquidity studies had dealt with limited views such as how much it influences stock price, which variables are associated with describing the stock liquidity significantly, etc. However, this paper posits that stock liquidity issue may become a serious decision-making problem, and then be handled by using data mining techniques to estimate its future extent with statistical validity. In this sense, we collected financial data set from a number of manufacturing companies listed in KRX (Korea Exchange) during the period of 2010 to 2013. The reason why we selected dataset from 2010 was to avoid the after-shocks of financial crisis that occurred in 2008. We used Fn-GuidPro system to gather total 5,700 financial data set. Stock liquidity measure was computed by the procedures proposed by Amihud (2002) which is known to show best metrics for showing relationship with daily return. We applied five data mining techniques (or classifiers) such as Bayesian network, support vector machine (SVM), decision tree, neural network, and ensemble method. Bayesian networks include GBN (General Bayesian Network), NBN (Naive BN), TAN (Tree Augmented NBN). Decision tree uses CART and C4.5. Regression result was used as a benchmarking performance. Ensemble method uses two types-integration of two classifiers, and three classifiers. Ensemble method is based on voting for the sake of integrating classifiers. Among the single classifiers, CART showed best performance with 48.2%, compared with 37.18% by regression. Among the ensemble methods, the result from integrating TAN, CART, and SVM was best with 49.25%. Through the additional analysis in individual industries, those relatively stabilized industries like electronic appliances, wholesale & retailing, woods, leather-bags-shoes showed better performance over 50%.

• Asia Marketing Journal
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• 제9권2호
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• pp.97-129
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• 2007

오프라인 소매점의 상권은 점포를 방문하는 소비자의 지역분포에 의해 결정된다. 그리고 점포에서 매출의 발생과 실현이 동시에 이루어진다. 물적이동이 요구되는 상품을 판매하는 온라인 소매점의 상권은 물류 배송망을 통하여 소비자가 지정하는 시간/장소에 소비자/ 판매자가 부담할 수 있는 배송비 미만으로 배달할 수 있는 공간/지역범위에 의해 결정된다. 온라인매출은 배달완료로서 실현되기 때문이다. 온라인 쇼핑몰의 상권은 택배망의 효율성과 신뢰성에 의하여 결정된다고 할 수 있다. 우리나라에는 온라인 매출이 연간 36%나 고성장함에도 불구하고 매출실현이 이루어지는 지역별 매출/배송밀도에 관한 온라인 상권지도조차 없었다. 그러므로 36%씩의 수요증가에 대한 배송능력/배송망도 단기적/중장기적 대응책이 어떻게 추진되는가에 대한 연구도 없었다. 본 연구에서는 (1) 국내최초로 온라인 상권지도를 제시하였다. (2) 배송수요의 고속 증가에 대한 택배업계의 단기적/중장기적 대응책을 실증조사 하였다. (3) 연구결과는 세가지로 요약되었다. 첫째, 화장품과 같은 편의품의 경우에도 온라인 상권은 전국으로 광역화되고 있음을 파악하였다. 온라인 쇼핑의 매출성장을 주도하는 인기상품(hot selling items)도 저가격의 의류, 표준품으로서 오프라인 상권에서는 상품의 이동범위(range of goods)가 적은 상품이었으나 전국상권으로 광역화되는 현상을 1년간의 매출분포 지도를 통하여 제시하였다. 둘째, 온라인 매출증가에 따라 배송물량의 증가 배송가격인하 → 배송원가인하 → 서비스품질 향상의 현상이 나타나고 있었다. 셋째, 수요증가에 대한 택배업계의 단기적 대응은 지역별로 이루어지고 있으나 간선물류망 (허브, 간선운송)에 대한 중장기 대책이 감지되지 못하였다. (4) 본 연구 및 실증조사의 한계와 이를 바탕으로 한 미래 연구 방향을 제시하였다.