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청소년의 임파워먼트를 위한 의생활 영역 가정과수업의 적용 (Application of Home Economics Teaching-Learning Plan in the Clothing For Teenager's Empowerment)

  • 오경선;이수희
    • 한국가정과교육학회지
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    • 제33권1호
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    • pp.169-185
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    • 2021
  • 본 연구는 청소년의 임파워먼트 향상을 위해 개발된 비판과학 관점의 의생활 교수·학습과정안을 적용하고 그 효과를 알아보고자 하였다. 연구대상은 경기도 Y시에 위치한 K중학교의 2학년 학생(총 42명)으로 선정하여 총 4주 동안 12차시 수업을 적용하였고, 개발된 교수·학습과정안 적용을 통한 임파워먼트의 양적 분석을 위해 5점 척도의 설문지를 구성하여 측정한 후 SPSS/win 22 프로그램을 이용하여 대응표본 t-검증으로 분석하였다. 질적 분석을 위해서 학생 상담 자료, 수업일기, 실행 보고서 등을 수집하였고, 임파워먼트 분석틀을 이용하여 분석하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 개발된 의생활 교수·학습지도안 중 모듈A에서 모듈D를 각 2시간씩 진행하였고, 모듈E는 실행 프로젝트로 총 4시간을 할애하여 진행하였다. 모둠별 실행 프로젝트에서는 학생들이 주도해서 홍보 포스터, 스티커 제작 후 배부, 의생활 퀴즈, 온라인상에 의견 올리기, 홍보 동영상, 재활용품 만드는 방법 알리기, 지역사회 기부 등의 사회 참여 활동을 실행하였다. 둘째, 개발된 교수·학습지도안의 양적 자료를 분석한 결과, 정치·사회적 임파워먼트가 사전 평균 3.12에서 사후 평균 3.36으로 유의미한 결과가 나타났다(t=-2.06, p<0.05)였다. 임파워먼트의 질적 자료 분석 결과, 수업을 통해 학생들은 자기 효능감을 인지한 것으로 확인되었다. 개인내적 차원은 긍정적인 자기 인식과 자기 효능감, 대인관계적 차원은 원활한 의사소통, 민주적 의사결정 등을 확인할 수 있었다. 정치·사회적 차원은 타인을 도움으로써 사회에 환원하는 내용 등을 확인할 수 있었다. 따라서, 비판과학관점의 가정과수업이 청소년의 임파워먼트에 양적·질적으로 유의미한 영향을 주어 학생들이 사회에서 자신의 역할을 찾고, 타인과의 협력하며, 사회구성원으로서 책임 있는 행동을 할 수 있는 기회를 제공했다는 점에서 의의가 있다.

확장된 사용자 유사도를 이용한 CF-기반 건강기능식품 추천 시스템 (A CF-based Health Functional Recommender System using Extended User Similarity Measure)

  • 홍세인;정의주;김재경
    • 지능정보연구
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    • 제29권3호
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    • pp.1-17
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    • 2023
  • 정보통신기술의 발전과 디지털 기기의 대중화로 인해, 온라인 시장의 규모가 커지고 있다. 그 결과 고객들은 상품을 선택하는데 많은 시간과 비용이 소요되는 정보 과부하(Information Overload) 문제에 직면하고 있다. 따라서 고객이 선호할만한 상품을 추천해 주는 추천 시스템은 필수적인 도구가 되었으며 협업 필터링(Collaborative Filtering) 기법은 가장 널리 쓰이는 추천 방법이다. 전통적인 추천 시스템은 평점과 같은 정량적인 데이터만을 사용하기 때문에 추천의 정확도는 높지 않다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 요즘에는 사용자 리뷰와 같은 정성적 데이터를 반영하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 협업 필터링의 일반적인 절차는 사용자-상품 행렬 생성, 이웃 집단 탐색, 추천 목록 생성 3단계로 구성되며 코사인 같은 사용자 유사도를 사용하여 목표 고객의 이웃을 탐색하며, 추천 상품 목록을 생성한다. 본 연구에서는 이웃 집단 탐색 및 추천 목록 생성 단계에서 사용하는 사용자 간의 유사도를 기존의 사용자 평점을 이용한 유사도에 고객의 리뷰 데이터를 사용하는 확장된 사용자 유사도를 제시한다. 리뷰를 정량화 하기 위해 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 활용한다. 즉, 리뷰 데이터에 TF-IDF, Word2Vec, 그리고 Doc2Vec 기법을 사용하여 두 사용자 간의 리뷰 유사도를 구한 후 사용자 평점을 사용한 유사도와 리뷰 유사도를 결합한 확장된 유사도를 생성하는 것이다. 이를 검증하기 위해 전자상거래 사이트인 Amazon의 'Health and Personal Care'의 사용자 평점과 리뷰 데이터를 사용하였다. 실험 결과, 사용자 간 유사도를 산출할 때 기존의 평점에 기반한 유사도만을 사용하는 것보다, 사용자 리뷰의 유사도를 추가로 반영한 확장된 유사도를 사용하면 추천의 정확도가 높아진다는 것을 확인했다. 또한, 여러 텍스트 마이닝 기법 중에서 TF-IDF 기법을 사용한 확장된 유사도를 이웃 집단 탐색 및 추천 목록 생성단계에서 사용할 때의 성능이 가장 좋게 나타났다.

The Mediating Role of Brand Recall and Brand Attitude in Influencing Purchase Intention in Advergames

  • Abdul Adis, Azaze-Azizi;Kim, Hyung-Jun
    • Asia Marketing Journal
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    • 제15권3호
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    • pp.117-139
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    • 2013
  • Research on purchase intention had showed remarkable progress in contributing to the theory of consumer behavior. Despite the popularity of academic discussions on various issues influencing purchase intention, the mediating role of brand recall and brand attitude on purchase intention, in particular advergames, has not yet been well explored, especially in developing economies such as Malaysia. Furthermore, the influence of self-brand congruity, entertainment and brand placement acceptance as antecedents to brand recall and brand attitude are expected to add value to the brand recall, brand attitude and purchase intention relationships. This paper aims to investigate the impact of the mediating role of brand recall and brand attitude on purchase intention in advergames among Malaysian gamers. The antecedents towards brand recall and brand attitude are also examined to measure their influence on purchase intention. A total of 350 Malaysian gamers were interviewed through online survey in this study. The results showed that brand recall and brand attitude mediate the relationship between self-brand congruity, entertainment and brand placement acceptance with purchase intention. Also, entertainment and brand placement acceptance were found to have a significant relationship with brand recall. As expected, brand recall and brand attitude showed a positive relationship with consumer purchase intention in advergames. It was found that self-brand congruity has a significant influence on brand attitude and purchase intention. When users see the brand which matches with them, they tend to act positively toward the brand exposed in the game. This is consistent with Escalas and Bettman (2005) who suggested that the greater the congruity, the more positive the consumer's attitude toward the brand in question. This leads to game usage and purchase (Davis and Lang, 2013). In the advergaming context, the entertainment value in advergames is very important to determine the level of enjoyment and pleasure experienced by gamers during game-playing. Therefore, the more entertaining the ads, the more it will be remembered and the greater the positive behavior of the consumer towards the advergames - this ultimately stimulates their intention to purchase the brand. This study shows the effect of brand placement on brand recall and brand attitude and also purchase intention. Brand placements might not work in games due to the interactivity involved in game-playing as people could be distracted from noticing the brand placements (Yang et al., 2006). However, the significant influence of brand placements found in this study may provide major promise for advertisers. Game players may or may not explicitly remember the brands they see in the games, but these placements may influence their brand recall and brand attitude and could therefore influence later decisions (Yang et al., 2006). In this study, it was found that self-brand congruity was not significantly related with brand recall. The reason for this could be attributed to the fact that this study examined gamers who are highly involved in the interactive medium of games which force them to focus on game play rather than advertisements; the level of recognition to remember the brand exposed in the game is low and contributes to the "mismatch" between the gamers and the said brand. The present study contributes to the existing literature of the antecedents of brand recall and brand attitude in advergames. This study contributes to the role of brand recall and brand attitude as mediators in purchase behavior theory. Academically, the relationship between brand recall and brand attitude is well known in advergaming research, but their impact as important mediators on purchase intention add new understanding in the interactive communication literature. Their mediating role may provide new insights on how they facilitate the effects of self-brand congruity, entertainment and brand placement on purchase intention. Besides that, the studies on the influence of self-brand congruity on brand recall and brand attitude and also consumer intention to purchase had not well-investigated in advergames. This study contributes to fill those gaps in advergames literature. For practitioners, this study could suggest the use of illustrative or demonstrative placements of new products to help customers remember new brands, and the use of associative placements for existing products to increase consumers' purchase intention (Ho et al., 2011). To advertisers, this study may provide useful information to improve their current advertising strategies in games, for instance, by considering game players' congruity, entertainment value and brand placement factors.

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치과 보철물 거래 플랫폼 서비스의 중요성과 요구사항: 치과 전문가 설문조사 (Importance and requirements for dental prosthesis order platform services: a survey of dental professionals)

  • 김규리;손큰바다;이두형;김소연;진명욱;이규복
    • 구강회복응용과학지
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    • 제39권3호
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    • pp.105-118
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    • 2023
  • 목적: 본 연구는 치과 보철물 거래 플랫폼 서비스의 중요성을 이해하고, 보다 넓은 적용을 위해 필수 요소를 파악하는 것을 목표로 하였다. 연구 재료 및 방법: 치과 의사, 치과 기공사, 치과 위생사, 그리고 치과 산업 종사자들을 대상으로 치과 보철물 주문 및 관련 플랫폼 서비스에 대한 견해를 평가하기 위해 설문 조사를 실시하였다(총 53명). 이를 위해 설문지는 치과 전문가의 검토를 거쳐 작성되었고, Cronbach's alpha coefficient를 사용하여 설문지의 신뢰도를 평가하였다. 요인 분석을 통해 총 변동의 88.417%를 설명하는 5개 범주의 57개 요인을 도출했다. 설문 조사는 온라인 설문지 플랫폼을 통해 실시되었으며, 데이터 분석은 통계 소프트웨어를 사용하여 one-way analysis of variance과 Tukey's honestly significant difference test을 사용하여 수행되었다(α = 0.05). 결과: 주문 시에 정확한 정보 입력, 효과적인 의사소통, 변형 없는 치과 인상체 전달, 데이터 전송 및 저장의 편리성, 안정적이고 합리적인 가격의 플랫폼 서비스 제공이 필수 요소로 확인되었다(P < 0.05). 또한, 이러한 항목의 중요성에는 연령, 치과 직업, 경력 경험에 따른 유의한 차이가 관찰되었다(P < 0.05). 결론: 치과 보철물 주문 플랫폼 서비스에 대한 치과 종사자들의 요구사항은 안정성과 경제성, 그리고 치과 보철물 데이터 전송 및 저장의 용이성이었다. 이러한 결과는 앞으로 치과 보철물 주문 및 관련 플랫폼 서비스의 개발 및 개선을 위한 중요한 지표가 될 수 있다.

액티브 시니어의 조직적과 기능적 창업역량: PLS-POS를 이용한 창업 효능감과 창업의지의 이질성 관계 확인 (Active Seniors' Organizational and Functional Entrepreneurial Competencies: Discovering Unobserved Heterogeneous Relationships between Entrepreneurial Efficacy and Entrepreneurial Intention using PLS-POS)

  • 신향숙;배지은;조미옥;이용기
    • 벤처창업연구
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    • 제17권2호
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    • pp.15-31
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    • 2022
  • 은퇴 전·후 경력 전환을 시도하는 다양한 경력을 갖춘 액티브 시니어들이 증가됨에 따라 본 연구는 액티브 시니어들을 위한 창업교육 및 지원이 포함된 창업정책의 제안이 필요하다. 본 연구는 액티브 시니어의 창업의지에 영향을 미치는 요인을 창업 조직역량과 기능역량으로 구분하고, 역량요인들이 창업 효능감과 창업의지에 미치는 영향을 검증하였다. 연구모형에서 창업역량은 조직역량(리더십, 문제해결, 창의성, 의사결정, 의사소통)과 기능역량(경영전략, 마케팅, 사업계획서)으로 구분된다. 그리고 본 연구에서 창업 효능감은 창업역량요인들과 창업의지 간의 관계에 있어서 매개역할을 하는 것으로 제시되었다. 한편, 제안된 구조모형에서의 이질성, 패턴을 확인하기 위하여 PLS-POS 분석이 실시되었다. 설문조사는 온라인 서베이회사의 도움을 받아 액티브 시니어 연령층(40-65세 미만) 대상으로 실시되었다. 데이터는 총 433명의 예비창업자들로부터 수집되었으며, SPSS 28.0과 SmartPLS 3.3.7 프로그램을 이용하여 분석되었다. 본 연구의 요약은 다음과 같다. 첫째, 액티브 시니어의 조직역량들과 기능역량들은 창업 효능감에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 액티브 시니어의 조직역량들과 기능역량들이 창업의지에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 창업 효능감은 창업의지에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 한편, 연구모형에서의 이질성 패턴을 찾기 위한 PLS-POS 분석을 통하여 창업의지에 대한 예측지향적 시장세분화가 실시된 결과, 두 개의 집단(POS S1, POS S2)이 도출되었다. 먼저, POS S1의 경우에서, 조직역량이 창업 효능감과 창업의지에 정(+)의 영향을 미치며, 기능역량이 창업 효능감에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면에, POS S2의 경우엔, 기능역량이 창업 효능감과 창업의지, 그리고 창업 효능감이 창업의지에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. PLS-POS의 분석 결과는 창업역량 교육은 액티브 시니어들이 원하는 조직역량과 기능역량이 무엇인지를 파악하여 창업교육이 실시될 필요가 있음을 보여준다. 또한, 집단별로 인구통계적 특성에 따른 차이가 발견되지 않았지만, 본 연구의 결과는 조직역량이 필요한 집단에겐 리더십, 문제해결, 창의성, 의사결정, 그리고 의사소통 역량 등을 중심으로, 그리고 기능역량을 중시하는 액티브 시니어의 경우엔, 경영전략, 마케팅, 그리고 사업계획서 수립 및 작성 역량을 중심으로 이루어지는 것이 바람직하다는 것을 시사해준다.

국내 기업 연구개발 종사자의 셀프리더십이 직무만족을 매개로 혁신행동에 미치는 영향 : 제조업과 정보통신업 비교 (The Influence of Self-Leadership of Research and Development Practitioners on Innovative Behavior via Job Satisfaction : A Comparison between Manufacturing and ICT Industries )

  • 최민석;황찬규
    • 벤처혁신연구
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    • 제7권1호
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    • pp.91-110
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    • 2024
  • 연구개발 종사자의 혁신행동은 신제품 또는 서비스를 창출하거나 기존 제품/서비스의 개선 등 효율화를 통해 기업의 지속적인 성장과 경쟁력에 매우 중요한 역할을 한다. 또한 연구개발 종사자들은 높은 전문성과 창의성을 기반으로 업무를 진행하는 경향이 높기 떄문에 외부로부터의 지시나 요구보다는 스스로의 동기부여에 의해서 혁신행동이 발현될 가능성이 높다. 셀프리더십이 혁신행동에 미치는 연구는 다양한 분야에서 진행되어 왔으나 연구개발 (R&D) 종사자를 대상으로 한 연구는 많지 않다. 본 연구에서는 제조업 및 정보통신 (ICT) 기업 연구개발 종사자의 셀프리더십이 혁신행동에 미치는 영향 및 셀프리더십과 혁신행동 간 직무만족의 매개효과를 비교 분석하였다. 이를 위해 랜덤표집 방식으로 온라인 설문조사를 실시하여 확보한 209건의 데이터에 대해 SPSS 20.0 프로그램을 활용 탐색적 요인분석, 신뢰도 및 요인간 상관관계 분석, 다중회귀분석 및 매개효과 분석을 진행하고 제조업과 ICT 간 차이를 분석하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫 째, 제조업과 ICT 모두 셀프리더십과 직무만족, 셀프리더십과 혁신행동 사이에 유의한 정(+)의 상관관계를 나타내었다. 둘 째, 셀프리더십이 혁신행동에 미치는 영향 분석 결과, 제조업의 경우 자연보상 전략과 건설적사고 전략만이 유의한 정 (+)의 영향을 미친 반면 ICT의 경우에는 행동지향 전략, 자연보상 전략 및 건설적사고 전략 모두 유의한 정 (+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋 째, 셀프리더십이 직무만족에 미치는 영향 분석 결과, 제조업의 경우 자연보상 전략과 건설적사고 전략만이 유의한 정 (+)의 영향을 미친 반면, ICT의 경우에는 행동지향 전략과 자연보상 전략이 유의한 정 (+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 제조업의 행동지향 전략과 ICT의 건설적사고 전략은 유의하지 않았다. 넷 째, 직무만족이 혁신행동에 미치는 영향 분석 결과, 제조업과 ICT 모두에서 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났고 제조업의 경우가 ICT보다 상대적으로 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다섯 째, 직무만족의 매개효과 분석 결과, 제조업의 경우 건설적사고 전략만이 유의한 영향을 미치는 것으로 나타나 부분적인 매개효과가 있음을 확인하였다. 반면, ICT의 경우에는 셀프리더십의 모든 하위 요인에 대해 직무만족의 매개효과는 나타나지 않았다. 본 연구의 결과로부터 제조업과 ICT업 간에 셀프리더십이 혁신행동에 미치는 영향과 매개효과의 작용 메커니즘 차이를 확인할 수 있었다. 또한 연구결과는 각 산업의 특성과 연구개발 조직 특성을 고려하여 조직 내의 리더십, 직무설계, 그리고 직무만족을 촉진하는 방향으로 조직의 전략과 문화를 개선하는 것이 중요함을 시사한다.

비접촉 데이터 사회와 아카이브 재영토화 (Contactless Data Society and Reterritorialization of the Archive )

  • 조민지
    • 기록학연구
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    • 제79호
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    • pp.5-32
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    • 2024
  • 한국 정부가 UN의 2022년 전자정부 발전 지수에서 UN가입 193개국 중 3위에 랭크됐다. 그동안 꾸준히 상위국으로 평가된 한국은 분명 세계 전자정부의 선도국이라 할 수 있다. 전자정부의 윤활유는 데이터다. 데이터는 그 자체로 정보가 아니고 기록도 아니지만 정보와 기록의 원천이며 지식의 자원이다. 전자적 시스템을 통한 행정 행위가 보편화된 이후 당연히 데이터에 기반한 기록의 생산과 기술이 확대되고 진화하고 있다. 기술은 가치중립적인 듯 보이지만 사실 그 자체로 특정 세계관을 반영하고 있다. 더구나 비물질적 유통을 기반으로 하는 디지털 세계, 온라인 네트워크의 또 다른 아이러니는 반드시 물리적 도구를 통해서만 접속하고 접촉할 수 있다는 점이다. 디지털 정보는 논리적 대상이지만 반드시 어떤 유형이든 그것을 중계할 장치 없이는 디지털 자원을 읽어 내거나 활용할 수 없다. 초연결, 초지능을 무기로 하는 새로운 기술의 디지털 질서는 전통적인 권력 구조에 깊은 영향력을 끼칠 뿐만 아니라 기존의 정보 및 지식 전달 매개체에도 마찬가지의 영향을 미치고 있다. 더구나 데이터에 기반한 생성형 인공지능을 비롯해 새로운 기술과 매개가 단연 화두다. 디지털 기술의 전방위적 성장과 확산이 인간 역능의 증강과 사유의 외주화 상황까지 왔다고 볼 수 있을 것이다. 여기에는 딥 페이크를 비롯한 가짜 이미지, 오토 프로파일링, 사실처럼 생성해 내는 AI 거짓말(hallucination), 기계 학습데이터의 저작권 침해에 이르기까지 다양한 문제점 또한 내포하고 있다. 더구나 급진적 연결 능력은 방대한 데이터의 즉각적 공유를 가능하게 하고 인지 없이 행위를 발생시키는 기술적 무의식에 의존하게 된다. 그런 점에서 지금의 기술 사회의 기계는 단순 보조의 수준을 넘어서고 있으며 기계의 인간 사회 진입은 고도의 기술 발전에 따른 자연적인 변화 양상이라고 하기에는 간단하지 않은 지점이 존재한다. 시간이 지나며 기계에 대한 관점이 변화하게 될 것이기 때문이다. 따라서 중요한 것은 기계를 통한 커뮤니케이션, 행위의 결과로서의 기록이 생산되고 사용되는 방식의 변화가 의미하는 사회문화적 함의에 있다. 아카이브 영역에서도 초지능, 초연결사회를 향한 기술의 변화로 인해 데이터 기반 아카이브 사회는 어떤 문제에 직면하게 될 것인지, 그리고 그 속에서 누가 어떻게 기록과 데이터의 지속적 활동성을 입증하고 매체 변화의 주요 동인이 될 것인가에 대한 연구가 필요한 시점이다. 본 연구는 아카이브가 행위의 결과인 기록뿐만 아니라 데이터를 전략적 자산으로 인식할 필요성에서 시작했다. 이를 통해 전통적 경계를 확장하고 데이터 중심 사회에서 어떻게 재영토화를 이룰 수 있을지를 알아보았다.

Emoticon by Emotions: 소비자 감성 기반 이모티콘 추천 시스템 개발 (Emoticon by Emotions: The Development of an Emoticon Recommendation System Based on Consumer Emotions)

  • 김건우;박도형
    • 지능정보연구
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    • 제24권1호
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    • pp.227-252
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    • 2018
  • 인터넷의 발달을 통해 지속적으로 인스턴트 커뮤니케이션이 발달해왔다. 인스턴트 커뮤니케이션에서 가장 대표적인 것이 메신저 애플리케이션이다. 메신저 애플리케이션에서 이모티콘은 송신자의 감정 전달을 보완하기 위해 활용됐다. 메신저 애플리케이션 송신자의 감정 전달에 약한 모습을 보이는데 그 이유는 면대면 커뮤니케이션이 아니기 때문이다. 이모티콘은 과거 화자의 기분 상태를 나타내는 기호로만 사용됐다. 그러나 현재는 이모티콘은 감정 전달 뿐만 아니라 개인의 특성과 개성을 나타내고 싶어 하는 소비자의 심리를 반영하는 형태로 발전해가고 있다. 이모티콘의 사용 환경이 개선되었고, 이모티콘 자체가 발전함으로써 이모티콘 자체에 대한 관심도는 증가하였다. 대표적인 예로 카카오톡, 라인, 애플 등에서 서비스를 진행하고 있으며, 관련 컨텐츠 상품의 매출도 지속적으로 증가할 것으로 전망하고 있다. 이모티콘 자체의 관심도 증가와 관련 사업의 성장세에도 불구하고 현재 적절한 이모티콘 추천 시스템이 부재하다. 국내 점유율 90% 이상의 메신저 애플리케이션인 카카오톡조차 단순히 인기 순이나 최근 순, 혹은 간략한 카테고리 별로 분류한 정도이다. 소비자들은 원하는 이모티콘을 찾기 위해서 스크롤을 계속해서 내려야 하는 불편함이 있으며, 본인이 원하는 감성의 이모티콘을 찾기 어렵다. 소비자들이 편의성 향상과 기업의 이모티콘 관련 사업의 판매 매출 증가를 위해 소비자가 원하는 이모티콘을 추천해줄 수 있는 이모티콘 추천 시스템이 필요하다. 적절한 이모티콘을 추천하기 위해서 소비자가 이모티콘을 보고 느낀 감성에 대해 정량화할 필요성이 있다. 정량화를 통해 소비자가 원하는 이모티콘 셋이 가진 특징과 감성에 대해 분석할 수 있으며, 분석 결과를 토대로 소비자에게 이모티콘을 추천할 수 있다. 이모티콘은 메타데이터화의 방법으로 정량화가 가능하다. 메타데이터화 방법은 빅데이터 시대에 비정형, 반정형 데이터에 대해서 의미를 추출하기 위해 데이터를 구조화 혹은 조직화하는 작업이다. 비정형 데이터인 이모티콘을 메타데이터화를 통해 구조화한다면, 쉽게 소비자가 원하는 감성 형태로 분류할 수 있을 것으로 생각한다. 정확한 감성을 추출하기 위해 감정과 관련된 선행 연구를 통해 7개의 공통 감성 형용사와 한국어에서만 나타나는 은유 혹은 표현적 특징들을 반영하기 위해 하위 세부 표현들까지 고려했다. 이모티콘의 가장 큰 특징인 캐릭터를 기반으로 "표상", "형상", "색상"의 범주에서 세부 하위 감성들을 수집했다. 정확도 높은 추천 시스템을 설계하기 위해 감성 지표만이 아니라 객관적 지표도 고려하였다. 메타데이터화 방법을 통해 이모티콘이 갖고 있는 캐릭터의 특징을 객관적 지표로 14개, 감성 지표로 활용하기 위해 감성 형용사를 36개를 추출하였다. 추출된 감성 형용사는 대비되는 형용사로 구성하여 총 18개로 줄였으며, 18개의 감성 형용사는 카카오톡의 이모티콘을 인기 순으로 임의의 40개 셋을 대상으로 측정하였다. 측정을 위해 이모티콘을 평가할 조사 대상자 온라인으로 모집하였고, 277명의 20~30대의 이모티콘을 구매한 경험이 있는 소비자를 대상으로 설문을 진행하였다. 설문응답자에게 서로 다른 5개의 이모티콘 셋을 평가하도록 하였다. 평가 결과 수집된 18개의 감정 형용사는 요인분석을 통해 감성 지표 요인으로 추출하였다. 추출된 소비자 감성 지표의 요인은 "코믹", "부드러움", "모던함", "투명함"이었다. 이모티콘의 객관적 지표와 감성 지표 요인을 활용하여 소비자 만족과의 관계를 분석하였고, 객관적 지표와 감성 지표 간의 관계도 분석하였다. 이 과정에서 객관적 지표가 소비자 태도에 바로 영향을 주는 것이 아니라 감성 지표 요인을 통해 소비자 태도에 영향을 주는 매개 효과가 있음을 확인하였다. 분석 결과는 소비자의 감성 평가 메커니즘을 밝혀냈고, 소비자의 이모티콘 감성 평가 메커니즘은 객관적 지표가 감성 지표 요인에 영향을 미치며, 감성 지표 요인은 소비자 만족에 영향을 미치는 관계였다. 따라서 감성 지표 요인의 네 가지만으로 이모티콘 추천 시스템을 설계하였고, 추천 방법은 각 감성과의 거리를 유클리디안 거리로 측정하여 거리의 차가 0에 가까울수록 비슷한 감성으로 정의하였다. 본 연구에서 제안한 이모티콘 시스템의 검증을 위해 각 감성 지표 요인과 소비자 만족의 평균을 지표 값으로 활용하여 각 이모티콘 셋의 감성 패턴을 그래프로 비교하였고, 추천된 이모티콘들과 선택된 이모티콘이 대체로 비슷한 패턴을 그리는 것을 확인하였다. 정확한 검증을 위해 사전 조사하였던 소비자를 대상으로 이모티콘 추천 시스템이 제시한 결과와 유사하게 평가하였는지 유사 순위를 세 구간으로 나누어 비교하였고, 순위별 예측 정확도는 결과 1순위 81.02%, 2순위 76.64%, 3순위 81.63%였다. 본 연구의 결과는 학문적, 실무적으로 다양한 분야에서 활용 가능한 방법론을 제시하였으며, 기존에 없던 이모티콘 추천 시스템의 설계를 통해 소비자에게는 편의와 이모티콘을 서비스하는 기업에는 매출증대의 효과를 가져올 것으로 예상한다. 그리고 본 연구를 통해 지능형 이모티콘 시스템으로 발전할 수 있는 단초를 제공했다는 점에서 의미가 있다. 본 연구에서 제안한 감성 요인들을 활용하여 감성 라이브러리로 사용함으로써, 새로운 이모티콘 출시 시 감성 평가의 지표로 활용할 수 있다. 축적된 감성 라이브러리와 기업의 판매 데이터, 매출 정보, 소비자 데이터를 결합하여 본 연구에서 제안한 추천 시스템을 복합형 추천 시스템으로 발전시켜 단순 소비자의 편의성이나 매출 증가뿐만 아니라 기업에서 전략적으로 활용 가능한 지적 자산으로 활용할 수 있을 것으로 판단한다.

온라인 쇼핑몰에서 상품 설명 이미지 내의 키워드 인식을 위한 딥러닝 훈련 데이터 자동 생성 방안 (The way to make training data for deep learning model to recognize keywords in product catalog image at E-commerce)

  • 김기태;오원석;임근원;차은우;신민영;김종우
    • 지능정보연구
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    • 제24권1호
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    • pp.1-23
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    • 2018
  • E-commerce 환경의 발전으로 소비자들은 다양한 상품들을 한 자리에서 폭 넓게 비교할 수 있게 되었다. 하지만 온라인 쇼핑몰에 올라와있는 상당량의 주요 상품 정보들이 이미지 형태이기 때문에 컴퓨터가 인지할 수 있는 텍스트 기반 검색 시스템에 반영될 수 없다는 한계가 존재한다. 이러한 한계점은 일반적으로 기존 기계학습 기술 및 OCR(Optical Character Recognition) 기술을 활용해, 이미지 형태로 된 키워드를 인식함으로써 개선할 수 있다. 그러나 기존 OCR 기술은 이미지 안에 글자가 아닌 그림이 많고 글자 크기가 작으면 낮은 인식률을 보인다는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 기존 기술들의 한계점을 해결하기 위하여, 딥러닝 기반 사물인식 모형 중 하나인 SSD(Single Shot MultiBox Detector)를 개조하여 이미지 형태의 상품 카탈로그 내의 텍스트 인식모형을 설계하였다. 하지만 이를 학습시키기 위한 데이터를 구축하는 데 상당한 시간과 비용이 필요했는데, 이는 지도학습의 방법론을 따르는 SSD 모형은 훈련 데이터마다 직접 정답 라벨링을 해줘야 하기 때문이다. 본 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위해 '훈련 데이터 자동 생성 프로그램'을 함께 개발하였다. 훈련 데이터 자동 생성 프로그램을 통해 수작업으로 데이터를 만드는 것에 비하여 시간과 비용을 대폭 절감할 수 있었으며, 생성된 훈련용 데이터를 통해 모형의 인식 성능을 높일 수 있었다. 더 나아가 실험연구를 통해 자동으로 생성된 훈련 데이터의 특징별로 인식기 모형의 성능에 얼마나 큰 영향을 끼치는지 알아보고, 성능 향상에 효과적인 데이터의 특징을 분석하였다. 본 연구를 통해서 개발된 상품 카탈로그 내 텍스트 인식모형과 훈련 데이터 자동 생성 프로그램은 온라인 쇼핑몰 판매자들의 상품 정보 등록 수고를 줄여줄 수 있으며, 구매자들의 상품 검색 시 결과의 정확성을 향상시키는 데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

텍스트 마이닝 기법을 적용한 뉴스 데이터에서의 사건 네트워크 구축 (Construction of Event Networks from Large News Data Using Text Mining Techniques)

  • 이민철;김혜진
    • 지능정보연구
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    • 제24권1호
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    • pp.183-203
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    • 2018
  • 전통적으로 신문 매체는 국내외에서 발생하는 사건들을 살피는 데에 가장 적합한 매체이다. 최근에는 정보통신 기술의 발달로 온라인 뉴스 매체가 다양하게 등장하면서 주변에서 일어나는 사건들에 대한 보도가 크게 증가하였고, 이것은 독자들에게 많은 양의 정보를 보다 빠르고 편리하게 접할 기회를 제공함과 동시에 감당할 수 없는 많은 양의 정보소비라는 문제점도 제공하고 있다. 본 연구에서는 방대한 양의 뉴스기사로부터 데이터를 추출하여 주요 사건을 감지하고, 사건들 간의 관련성을 판단하여 사건 네트워크를 구축함으로써 독자들에게 현시적이고 요약적인 사건정보를 제공하는 기법을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 2016년 3월에서 2017년 3월까지의 한국 정치 및 사회 기사를 수집하였고, 전처리과정에서 NPMI와 Word2Vec 기법을 활용하여 고유명사 및 합성명사와 이형동의어 추출의 정확성을 높였다. 그리고 LDA 토픽 모델링을 실시하여 날짜별로 주제 분포를 계산하고 주제 분포의 최고점을 찾아 사건을 탐지하는 데 사용하였다. 또한 사건 네트워크를 구축하기 위해 탐지된 사건들 간의 관련성을 측정을 위하여 두 사건이 같은 뉴스 기사에 동시에 등장할수록 서로 더 연관이 있을 것이라는 가정을 바탕으로 코사인 유사도를 확장하여 관련성 점수를 계산하는데 사용하였다. 최종적으로 각 사건은 각의 정점으로, 그리고 사건 간의 관련성 점수는 정점들을 잇는 간선으로 설정하여 사건 네트워크를 구축하였다. 본 연구에서 제시한 사건 네트워크는 1년간 한국에서 발생했던 정치 및 사회 분야의 주요 사건들이 시간 순으로 정렬되었고, 이와 동시에 특정 사건이 어떤 사건과 관련이 있는지 파악하는데 도움을 주었다. 또한 일련의 사건들의 시발점이 되는 사건이 무엇이었는가도 확인이 가능하였다. 본 연구는 텍스트 전처리 과정에서 다양한 텍스트 마이닝 기법과 새로이 주목받고 있는 Word2vec 기법을 적용하여 봄으로써 기존의 한글 텍스트 분석에서 어려움을 겪고 있었던 고유명사 및 합성명사 추출과 이형동의어의 정확도를 높였다는 것에서 학문적 의의를 찾을 수 있다. 그리고, LDA 토픽 모델링을 활용하기에 방대한 양의 데이터를 쉽게 분석 가능하다는 것과 기존의 사건 탐지에서는 파악하기 어려웠던 사건 간 관련성을 주제 동시출현을 통해 파악할 수 있다는 점에서 기존의 사건 탐지 방법과 차별화된다.