Online platforms often provide rating information to customers to relieve the uncertainty they encounter when purchasing experience goods. Prior research has focused mostly on the roles of rating volume and the valence of an average rating among the various possibilities. However, less frequently investigated is the effect of rating dispersion, which may be associated with uncertainty regarding how well a product fits a customer's personal preference, on new trials of experience goods. In this study, we examine the effect of rating dispersion on new trials of experience goods and identify the conditions which intensify or reduce the effect. Empirical analyses of movie box office sales data and online rating data reveal three interesting findings. First, movie sales decrease as movie ratings become increasingly dispersed. Second, the negative effect of rating dispersion on movie sales is more pronounced with more rating volume. Third, this negative effect weakens when additional information about a movie is available (i.e., higher average rating, greater star power, and time since its release). We discuss the academic and practical implications of our findings.
코로나 19의 영향으로 배달앱 시장이 빠르게 성장하며, 리뷰와 평점이 더욱 중요해지고 있다. 그러나 급격하게 늘어난 리뷰와 평점의 신뢰도에 의문이 제기되고 있다. 따라서 본 연구는 리뷰와 평점을 탐색적으로 분석하여 배달앱 리뷰의 신뢰도와 유용성을 파악하고, 이를 높일 방법을 탐구하였다. 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 도출한 결과는 다음과 같다. 첫째, 요기요와 네이버 지도, 구글 지도의 음식점 평점을 분석한 결과, 요기요는 가장 우편향된 평점 분포를 보여주었다. 둘째, 요기요의 세부 평점 요인(맛, 양, 배달)간에는 모두 강한 양의 상관관계가 있었고, 이는 부정 리뷰의 단어 분석에서도 드러났다. 셋째, 리뷰의 극성에 따라 사용되는 품사와 형태소의 비율이 달랐다. 넷째, 전체 리뷰 데이터에서 367개의 부정어를 선별한 후, 이를 분류하여 치킨 전용 부정어 사전을 제작하였다. 본 연구는 치킨 리뷰의 탐색적 분석을 통해 앞으로 배달앱 리뷰에 대한 연구가 나아가야 할 방향을 제시하였다.
의사결정 트리는 데이터 마이닝의 분류와 예측 작업에 주로 사용되는 기법 중의 하나이다. 실생활에서 공간의사결정을 위한 분류를 수행할 때에는 인접 데이터의 위치와 분산도를 고려하는 것이 매우 중요하다. 기존의 공간 의사결정 트리는 데이터의 공간적 특성을 표현하기 위해 각 객체간의 유클리디안 거리비율을 엔트로피로 반영하여 트리 구축 시 이용하였다. 그러나 이것은 공간 객체간의 거리 비율만을 설명할 뿐 공간 차원에서의 데이터 분산 정도와 각 분류된 클래스간의 연관관계 등은 파악할 수 없다는 한계점이 있었다 본 논문에서는 분산도와 차별도 기반의 공간 엔트로피를 이용하여 공간 데이터의 분포도를 반영하는 공간 의사결정 트리를 제안한다 분산도는 분류된 클래스 내의 공간 객체 분포도를 나타내고 차별도는 다른 클래스 내 공간 객체와의 분포도 및 관계성을 나타낸다. 이러한 분산도와 차별도의 비율을 엔트로피 계산 시 이용함으로써 비공간적 속성으로 분류된 각 클래스가 공간적으로는 얼마나 뚜렷하게 분류되는지 알 수 있게 한다. 제안 기법은 정확성과 계산 비용에 있어서 기존 기법보다 각각 약 18%, 11%의 성능 향상을 보였다.
Pine wilt disease (PWD) is one of the hazardous pine tree diseases in whole world. In Korea, PWD has been spreading since it was first observed in Busan in 1988. Dispersion of PWD is mainly mediated by its vectors such as Japanese pine sawyer. In this study, we characterized environmental condition including meteorological factors, geographical factors, and land use factors influencing on the occurrence of PWD. The occurrence data of PWD were collected at 153 sites where were the initial occurrence sites of PWD in local government regions such as city, Gun, or Gu scale. We used Akaike Information Criterion (AIC) to evaluate the relative importance of environmental variables on the discrimination of occurrence or absence of PWD. The results showed that altitude, slope, and distance to road were the most influential factors on the occurrence of PWD, followed by distance to building. Finally, our study presented that human activities highly influenced on the long term dispersal of PWD.
The three level(3L) neutral point clamped (NPC) voltage source converter (VSC) topology is widely used for grid interface in high power wind energy due to its superior performance as compared to the two level(2L) VS. However, one of the major drawbacks of this topology is the unequal dispersion of loss and therefore the junction temperature among the power devices. The 3L ANPC topology derived from the NPC topology was proposed to resolve this drawback of unequal loss profile of 3L NPC. The 3L ANPC can work under various switching strategies. In this paper a comparative study of the various switching strategies of 3L ANPC using the recently developed 10kV IGCTs which has the capability to raise the current and voltage rating of the wind turbines is carried out. The comparison is performed using ABB make 10kV IGCT 5SHY17L9000 and PLECs simulations.
일반적인 물리탐사기법은 도심지내에서 구조물, 전도성 지장물, 차량 등 인공 잡음으로 인하여 그 적용성에 많은 제약을 받는다. 전철이 운행하는 철로 하부에 대한 탐사 역시 전선 및 열차진동이 일반 물리탐사 적용을 제한한다. 본 과업에서는 그 대안으로 선형배열 상시진동탄성파탐사를 적용하였다. 상시진동탐사(mircotremor survey)기법에는 철로를 운행하는 기차와 주변 도로위의 차량에 의한 진동이 오히려 양호한 송신원으로 활용 될 수 있다. 선형배열 상시진동탐사기법에서는 일반적인 굴절법 장비를 이용하여 일상적인 진동을 기록하고, 파동장의 변환을 수행하여 표면파의 분산곡선을 얻는다. 이후 발췌한 분산곡선에 대한 반복적인 수치모델링을 통하여 전단파속도를 구한다. 본 과업에서는 기존 철로를 따라 하부의 터널심도까지의 전단파속도를 전체 터널구간에 대하여 얻기 위하여 40m간격으로 선형배열을 이동하면서 자료를 획득하였다. 측선상의 시추공에서 수행한 SPS검층을 통하여 획득한 전단파속도와 RMR의 비교한 결과 전단파 속도와 RMR이 높은 상관관계에 있음을 확인할 수 있었으며, 상시진동탐사기법을 통하여 획득한 전단파속도 역시 RMR과의 양호한 상관관계를 나타냄을 알 수 있었다. 이러한 상관관계를 이용하여 도심지 철도터널 전체 구간에서 암반분류를 위한 RMR 추정이 가능하였다.
일반적인 물리탐사기법은 도심지 내에서 구조물, 전도성 지하매설물, 차량 등 인공 잡음으로 인하여 그 적용성에 많은 제약을 받는다. 특히 이 과업은 철도가 운행 중인 철로 하부의 지반 정보의 획득을 목적으로 하는데, 이를 위한 일반적인 물리탐사 적용이 어려웠으며 그 대안으로 선형배열 상시진동 탄성파탐사를 적용하였다. 상시진동 탐사(mircotremor survey)기법에는 철로를 운행하는 기차와 주변 도로의 차량에 의한 진동이 오히려 양호한 송신원으로 활용 될 수 있다. 선형배열 상시진동 탐사기법에서는 일반적인 굴절법 장비를 이용하여 일상적인 진동을 기록하고, 파동장의 변환을 수행하여 표면파의 분산곡선을 얻는다. 이후 발췌한 분산곡선에 대한 반복적인 수치모델링을 통하여 전단파 속도를 구한다. 이 과업에서는 기존 철로를 따라 하부의 터널심도까지의 전단파 속도를 전체 터널구간에 대하여 얻기 위하여 40 m 간격으로 선형배열을 이동하면서 자료를 획득하였다. 측선상의 시추를 통하여 회수한 코어를 이용한 실내시험을 통한 RMR 의 구성요소 중 하나인 일축압축강도와 전단파 속도와의 높은 상관관계를 확인하여 RMR이 전단파 속도와 연관성이 있음을 유추할 수 있었다. 시추공에서 수행한 SPS 검층에서 획득한 전단파 속도와 RMR의 비교한 결과 전단파 속도와 RMR이 높은 상관관계에 있음을 확인할 수 있었다. 상시진동 탐사기법을 통하여 획득한 전단파 속도 역시 RMR과의 양호한 상관관계를 나타냄을 알 수 있었다. 이러한 상관관계를 이용하여 도심지 철도터널 전체 구간에서 터널 설계시 필수적인 암반분류를 위한 RMR 추정이 가능하였다.
온라인 쇼핑몰의 상품에 대한 고객 리뷰는 구매자들의 구매 의사결정에 영향을 미치고 있으며 중요한 구전효과의 원천과 의사결정의 정보 원천의 역할을 하고 있다. 한 제품에 대한 리뷰가 무척 많기에 온라인 쇼핑몰들은 고객 리뷰 평가 방안을 도입하였고, 이를 통해 고객들에게 유용하리라고 판단되는 리뷰들을 걸러서 보여주거나 강조할 수 있게 되었다. 리뷰 평가 방안은 해당 리뷰가 도움이 되었는지 혹은 도움이 되지 않았는 지를 리뷰를 읽은 고객이 평가하게 하는 방안이다. Amazon.com은 고객 평가를 바탕으로 총 투표 수 중에서 유용하다는 투표 수의 비율을 리뷰 유용성 지표로 삼고 있으며, Yelp.com은 유용하다는 투표 수 자체를 유용성 지표로 삼고 있다. 본 연구는 고객 리뷰의 감성과 독해 용이성이 리뷰의 유용성에 미치는 영향을 파악하고자 한다. Amazon.com의 고객 리뷰 자료를 활용하여 비율형 유용성 지표를 종속변수로 하는 유사한 연구들이 수행되어 왔다. 본 연구에서는 Yelp.com의 리뷰 자료를 활용하여 가산형 리뷰 유용성 지표인 경우에도 동일한 효과가 존재하는지를 검토하고자 한다. Yelp.com의 음료와 음식 카테고리에 해당하는 업종에 대한 리뷰를 자료로 활용하였으며, 점포의 명성과 인기도 데이터를 파악할 수 있는 170,294개의 리뷰를 분석에 활용하였다. 분석결과는 리뷰의 긍정 정도는 유용 투표수를 늘리는데 음의 영향을 미쳤다. 평가가 긍정적인 리뷰에서는 음의 영향관계가 유의 하였으나, 평가가 부정적인 리뷰에서는 리뷰의 긍정 정도가 유용 투표 수에 미치는 영향은 유의하지 않았다. 독해 용이성은 리뷰가 읽기 어려울 수록 높은 값을 갖으며, 독해의 어려운 정도는 유용 투표수 획득에 음의 영향을 미쳤다. 독해 용이성은 긍정 리뷰, 부정 리뷰 관계없이 모두 음의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이 결과는 유용 투표수가 0인 리뷰를 포함하여 영과잉 음이항 회귀분석을 수행한 경우와 유용 투표수가 0인 리뷰를 제외하고 음이항 회귀분석을 수행한 경우 모두 동일하게 파악되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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