• 디지털융복합연구
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• 제19권3호
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• pp.161-166
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• 2021

거시경제는 한 나라의 경제 전반의 움직임을 나타내는 개념으로 경제주체인 기업, 정부, 가계경제 활동 전반에 영향을 미친다. 거시경제는 국민소득, 물가, 실업, 통화, 금리, 원자재 등의 변화를 살펴보면 경제 주체들의 행위와 상호작업이 제품과 서비스의 가격에 영향을 파악할 수 있다. 미국연방준비제도(FED)는 코로나 경제침체를 극복하기 위한 다양한 경기부양책을 내 놓으며, 세계경제를 이끌고 있다. 현재 코로나로 인한 주가가 2020년3월20일에 지속적으로 하락하였지만, FED의 강력한 경지부양책인 양적완화로 미국의 S&P500지수는 3월 23일이후 반등을 시작해 12월 15일 3,694.62까지 회복에 성공했다. 따라서 주가의 예측을 기업의 재무제표로 판단하는 것이 아니라 거시경제지표에 따른 FED의 경기부양책이 더 영향을 미치고 있는 실정이다. 따라서 본 연구는 FED의 경기부양책과 주가에 미치는 영향을 분석하여 주식투자에 손실을 줄이고 건전한 투자 정착을 위해 본 연구를 진행하였다.

• 환경영향평가
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• 제31권3호
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• pp.173-183
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• 2022

본 연구는 빅데이터를 활용하여 국가중요농업유산(KIAHS; Korean Important Agricultural Heritage System) 제도 시행 전후 기간을 비교하여 방문객 인식 특성을 파악함으로써 제도 도입의 효과와 발전 가능성을 모색하는데 목적이 있다. 울릉도와 관련된 인식은 지정 전후 모두 접근성과 관련된 키워드가 상위 키워드로 도출되었으며, 특히 지정 이후 다양한 접근 방법과 새로운 개항 등의 키워드를 찾아볼 수 있었다. 국가중요농업유산 지정 이후 긍정적인 인식이 증가하였으며, 호감의 인식이 증가한 것을 알 수 있다. 또한, 공통적으로 정확한 작물의 이름과 화산섬에 대한 키워드가 나타났으나, 지정 이후의 중심성 분석 결과에서 영향력이 높아진 것을 확인할 수 있었다. 즉, 전통지식 보전과 이를 활용한 전통 농업문화의 발전에 도움이 되고 있음을 알 수 있었다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제47권2호
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• pp.67-76
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• 2022

Background: We conducted a cross-sectional study of residents within and outside Fukushima Prefecture to clarify their perceptions of the need for smartphone applications (apps) for explaining exposure doses. The results will lead to more effective methods for identifying target groups for future app development by researchers and municipalities, which will promote residents' understanding of radiological situations. Materials and Methods: In November 2019, 400 people in Fukushima Prefecture and 400 people outside were surveyed via a web-based questionnaire. In addition to basic characteristics, survey items included concerns about radiation levels and intention to use a smartphone app to keep track of exposure. The analysis was conducted by stratifying responses in each region and then cross-tabulating responses to concerns about radiation levels and intention to use an app by demographic variables. The intention to use an app was analyzed by binomial logistic regression analysis. Text-mining analyses were conducted in KH Coder software. Results and Discussion: Outside Fukushima Prefecture, concerns about the medical exposure of women to radiation exceeded 30%. Within the prefecture, the medical exposure of women, purchasing food products, and consumption of own-grown food were the main concerns. Within the prefecture, having children under the age of 18, the experience of measurement, and having experience of evacuation were significantly related to the intention to use an app. Conclusion: Regional and individual differences were evident. Since respondents differ, it is necessary to develop and promote app use in accordance with their needs and with phases of reconstruction. We expect that a suitable app will not only collect data but also connect local service providers and residents, while protecting personal information.

• 스마트미디어저널
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• 제11권8호
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• pp.9-20
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• 2022

전세계적으로 메타버스 산업이 부상함에 따라 국내에서도 관련된 국가 전략 및 육성 체계가 마련되었다. 정책의 복잡성이 증대됨에 따라 데이터 기반 정책 수립의 중요성은 더욱 커지고 있는 가운데 아직까지 메타버스 분야의 국가 R&D 동향을 진단하는 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 논문은 2002년부터 2020년까지 추진된 9,651개 R&D 과제에 대한 NTIS의 국가 R&D 정보를 수집하여 현황을 살펴봄과 동시에 토픽 모델링에 기반하여 주요 주제를 식별하고 시계열적인 변화를 고찰하였다. 메타버스 분야 R&D 과제의 주요 토픽은 11개로 도출되었으며, 핫 토픽은 서비스·콘텐츠·플랫폼 개발 분야와 응용분야의 의료·수술 분야이었고, 콜드 토픽은 도시·환경·공간정보 분야였다. 정책 방향으로 전략적 R&D 관리와 메타버스 관련 법·제도 연구를 제안하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제26권4호
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• pp.15-36
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• 2021

국제 항공 시장이 꾸준히 성장함에 따라 항공업계의 경쟁이 더욱 심화되고 있다. 경쟁 우위의 원천을 얻기 위해 서비스의 품질 평가는 필수적이며, 이에 다양한 연구에서 고객 리뷰를 바탕으로 서비스 품질을 측정하는 시도를 지속해 왔다. 그러나 고객 리뷰 데이터를 기반으로 기대와 지각 수준의 차이를 파악하고 전략적 방향을 제시하는 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 항공사 서비스를 대상으로 차원별 중요도를 머신러닝을 통해 측정하고, 차원별 지각 수준을 감성분석을 통해 분석한다. 차원별 중요도와 지각 수준의 결과를 활용하여 항공사별 서비스의 성과를 측정하기 위한 전략 매트릭스를 제시하고, 이를 통해 각 항공사의 품질 분석을 수행한다. 본 연구는 항공사의 고객만족을 결정하는 중요한 요인을 파악하는 동시에, 각 항공사의 현재 서비스 수준을 파악하는 틀을 제시함으로써 서비스 품질 평가의 중요한 도구로 활용될 수 있다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.65-79
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• 2022

본 연구는 스마트제조 관련 국내·외 특허 데이터와 토픽모델링 방법을 활용하여 스마트 제조 관련 기술의 세부 영역을 식별하고 해당 영역에서 미국, 일본, 독일, 중국, 한국 등 주요국의 기술 개발 동향을 비교하였다. 이를 위해 1991년부터 2020년 사이에 미국과 유럽에서 출원된 특허를 수집하고 특허 초록을 가공한 후, LDA 모형을 적용해 토픽을 식별하였다. 연구 결과, 스마트제조 관련 기술의 세부 영역은 크게 7개로 구분되며 글로벌 차원에서는 최근 '데이터 처리 시스템 관련 기술'과 '열·유체 관리 기술'의 기술 개발 비중이 상당히 높아지고 있는 것으로 나타났다. 주요국과 한국의 기술 개발 동향을 비교한 결과, '열·유체 관리 기술' 분야에서 상대적인 강점이 있다는 점을 고려하면 국내 주력산업인 중화학 제조업과 연계한 스마트제조 관련 연구개발 및 관련 산업의 육성 추진 전략이 효과적일 것으로 보인다. 본 연구는 기존 정성적 기술 수준 평가의 한계를 극복하고, 텍스트마이닝 기법을 적용한 기술 역량 평가 방법론을 제안하였다는 측면에서 의의가 있다.

• 산업융합연구
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• 제20권11호
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• pp.11-17
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• 2022

디지털 기술의 발달은 우리의 일상생활과 기업의 마케팅 환경에 많은 변화를 주고 있다. 이에 본 연구에서는 디지털 마케팅의 최근 해외 연구 동향을 파악하는데 있다. 이를 위해 외국 학술 데이터베이스인 SCOPUS를 활용하여 디지털 마케팅의 연구 동향을 파악하고자 한다. 분석결과, 디지털 마케팅 논문은 2013년 이후 지속적으로 증가를 하고 잇는 것으로 나타났다. 또한 토픽모델링 분석결과 총 6개의 주제중에서 2번과 4번 토픽이 유사한 것으로 나타났으며, 주요한 토픽으로는 digital, marketing, research 등으로 나타났다. 본 연구의 결과는 연구자와 기업의 실무자들에게 디지털 마케팅 연구동향에 대한 정보를 제공하였다는 점에서 의의를 가지고 있다. 또한 본 연구결과는 기업의 마케터들이 디지털 마케팅의 중요성을 인지하고 활용하는데 실무적인 시사점을 제공한다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권6호
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• pp.27-34
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• 2023

코로나19로 인해 넷플릭스 사용량이 증가하면서 사용자들의 넷플릭스 서비스 경험도 함께 증가하였다. 이에 본 연구는 코로나19 대유행 전후 넷플릭스 사용자 경험과 서비스 변화를 살펴보기 위하여, 넷플릭스 리뷰 데이터를 기반으로 토픽 모델링 분석을 수행하고자 한다. Google Play Scraper 라이브러리를 사용하여 구글 플레이 스토어 내의 넷플릭스 앱 리뷰 데이터를 수집하여, 코로나19 대유행 전후 앱 리뷰 기반의 토픽 모델링을 활용하여 키워드 차이를 살펴보았다. 분석 결과 넷플릭스 앱 기능, 넷플릭스 콘텐츠, 넷플릭스 서비스 이용, 넷플릭스 총평이라는 4가지 토픽으로 나타났다. 사용자 경험이 증가한 코로나19 대유행 이후 사용자들은 더 다양하고 세부적인 키워드를 사용하여 리뷰를 작성하는 경향을 보였다. 본 연구는 넷플릭스 리뷰 데이터를 활용하여 사용자들의 의견을 분석하여 코로나19 대유행 전·후 넷플릭스 서비스의 사용자 경험 변화를 보여주므로, 향후 치열한 OTT 서비스 시장에서의 경쟁력 강화를 위한 가이드 라인으로 활용할 수 있을 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.57-64
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• 2023

본 연구에서는 초·중등 학생들의 기본소양을 갖추기 위한 SW·AI 교육의 중요성과 담당 교과에서 SW·AI 융합 또는 활용 교육의 필요성에 대한 초·중등 교사들의 인식을 분석하기 위하여 판단표집 표본추출 방법으로 전국의 초·중등 교사 830명을 연구대상으로 선정하여 설문 자료를 수집, 분석하였다. 분석 결과, 초·중등 교사 모두 SW·AI 교육의 중요성과 필요성을 학교 특성, 지역, 교육 경력, SW·AI 교육 운영 경험 여부와 상관없이 매우 높게 인식하고 있었다. 그럼에도 불구하고 SW·AI 교육을 운영하지 못하는 사유로는 업무부담과 본인의 교육 역량 부족이 높게 나타났다. SW·AI 교육 운영을 위한 필요 여건에 대한 의견을 분석한 결과에서도 업무량 경감과 예산 지원, 교사 역량 강화를 위한 교사연수, 콘텐츠 보급, 교과 연계 수업 확대, 시수 확보 등이 중요한 영향 요인으로 제시되어 다각적 수업 지원과 교사 역량 강화 프로그램에 대한 높은 수요를 확인할 수 있었다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제47권1호
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• pp.41-50
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• 2024

Korea is facing a significant problem with historically low fertility rates, which is becoming a major social issue affecting the economy, labor force, and national security. This study analyzes the factors contributing to the regional gap in fertility rates and derives policy implications. The government and local authorities are implementing a range of policies to address the issue of low fertility. To establish an effective strategy, it is essential to identify the primary factors that contribute to regional disparities. This study identifies these factors and explores policy implications through machine learning and explainable artificial intelligence. The study also examines the influence of media and public opinion on childbirth in Korea by incorporating news and online community sentiment, as well as sentiment fear indices, as independent variables. To establish the relationship between regional fertility rates and factors, the study employs four machine learning models: multiple linear regression, XGBoost, Random Forest, and Support Vector Regression. Support Vector Regression, XGBoost, and Random Forest significantly outperform linear regression, highlighting the importance of machine learning models in explaining non-linear relationships with numerous variables. A factor analysis using SHAP is then conducted. The unemployment rate, Regional Gross Domestic Product per Capita, Women's Participation in Economic Activities, Number of Crimes Committed, Average Age of First Marriage, and Private Education Expenses significantly impact regional fertility rates. However, the degree of impact of the factors affecting fertility may vary by region, suggesting the need for policies tailored to the characteristics of each region, not just an overall ranking of factors.