• 마케팅과학연구
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• 제17권2호
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• pp.55-73
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• 2007

문화관광축제는 전국의 지역축제 가운데 광역시 도에서 추천한 축제 가운데 관광상품성이 크고, 경쟁력 있는 우수한 축제를 선정하여 지원하는 사업이다. 문화관광축제 종합평가계획(문화관광부, 2006)에 의하면 방문객의 만족도 평가, 전문위원 평가, 그리고 축제 개선실적 등을 감안하여 최우수축제, 우수축제, 유망축제, 예비축제로 선정되고 있다. 특히 예비축제를 제외한 문화관광축제는 공공부문의 사업비 지원을 받기 때문에 1,000여 개가 넘는 지역축제의 방문객 만족도 평가는 상호비교가 가능한 평가척도를 이용하여 종합평가분석이 이루어진고 있다. 이러한 견지에서 본 연구에서는 문화관광축제 공통평가속성이 방문객 만족과 사후행동의도에 미치는 영향관계를 파악하여, 향후 축제기획 시 방문객 만족도 제고와 지속가능한 문화관광축제로 선정되기 위한 시사점을 제시하였다. 본 연구에서는 이론연구를 통하여 문화관광축제 평가속성, 만족, 그리고 행위의도에 관한 변수를 도출하였으며, 2006 광주김치대축제 방문객을 대상으로 실증분석을 수행하였다. 문화관광축제 평가속성에 대한 요인분석을 통하여 홍보안내, 행사내용, 기념품 음식, 편의시설 요인을 도출하였으며, 축제방문객 만족과 행동의도와의 관계를 분석하였다. 연구모형을 통해 수립한 연구가설은 차이분석, 회귀분석, 공분산 구조분석 등을 통해 검증하였으며, 연구결과 모든 가설은 채택되었다. 향후 본 연구결과를 바탕으로 본 축제와 성격이 유사한 축제방문객 분석을 통한 비교연구를 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.141-154
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• 2019

인터넷 기술과 소셜 미디어의 빠른 성장으로 인하여, 구조화되지 않은 문서 표현도 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있게 마이닝 기술이 발전되었다. 그 중 감성분석은 제품이나 서비스에 내재된 사용자의 감성을 탐지할 수 있는 분석방법이기 때문에 지난 몇 년 동안 많은 관심을 받아왔다. 감성분석에서는 주로 텍스트 데이터를 이용하여 사람들의 감성을 사전 정의된 긍정 및 부정의 범주를 할당하여 분석하며, 이때 사전 정의된 레이블을 이용하기 때문에 다양한 방향으로 연구가 진행되고 있다. 초기의 감성분석 연구에서는 쇼핑몰 상품의 리뷰 중심으로 진행되었지만, 최근에는 블로그, 뉴스기사, 날씨 예보, 영화 리뷰, SNS, 주식시장의 동향 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 많은 선행연구들이 진행되어 왔으나 대부분 전통적인 단일 기계학습기법에 의존한 감성분류를 시도하였기에 분류 정확도 면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 전통적인 기계학습기법 대신 대용량 데이터의 처리에 우수한 성능을 보이는 딥러닝 기법과 딥러닝 중 CNN과 LSTM의 조합모델을 이용하여 감성분석의 분류 정확도를 개선하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 영화 리뷰 데이터셋인 IMDB의 리뷰 데이터 셋을 이용하여, 감성분석의 극성분석을 긍정 및 부정으로 범주를 분류하고, 딥러닝과 제안하는 조합모델을 활용하여 극성분석의 예측 정확도를 개선하는 것을 목적으로 한다. 이 과정에서 여러 매개 변수가 존재하기 때문에 그 수치와 정밀도의 관계에 대해 고찰하여 최적의 조합을 찾아 정확도 등 감성분석의 성능 개선을 시도한다. 연구 결과, 딥러닝 기반의 분류 모형이 좋은 분류성과를 보였으며, 특히 본 연구에서 제안하는 CNN-LSTM 조합모델의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.