현재 우리는 많은 사물들이 네트워크를 통해 사물, 사람과 어디든지 연결되는 초연결(Hyper-Connectivity)시대를 접하고 있다. 사물인터넷(IoT: Internet of Things)은 지능화된 사물들이 연결되는 네트워크를 통해 사람과 사물, 만물인터넷(IoE: Internet of Everything)으로 발전되고 있다. 정보 통신 기술의 급속한 발전으로 모든 통신 기능을 추가되어 사물인터넷 시장이 지속적으로 성장하고 세계적으로 많은 관심이 증가되고 있다. IoT 디바이스에 클라우드, 빅데이터 기술 등이 접목되어 빅데이터 저장 및 컴퓨팅 처리로 디지털화가 가능하여 예측분석, 시뮬레이션 모델링 등 새로운 비즈니스 모델 운용과 수익창출이 가능해졌다. 사물인터넷 분야의 기존 연구에는 전문가의 기술평가 결과를 이용하여 주관적 판단에 의존하는 정성적 방법이 많았다. 사물인터넷 기술의 복잡성 및 가용데이터가 증가하고 디바이스 기술 분야의 세분화로 전문가의 판단에 대한 신뢰성이 떨어지고 있다. 이에 정성적 분석의 문제점을 보완하고자 본 연구의 목적은 사물인터넷 디바이스 기술의 복잡성을 마이닝 기법으로 해결하고 핵심기술을 선정하는 것이다. 핵심기술이란 경쟁적 우위를 결정하고, 기술적‧경제적 가치가 높고, 여러 요소의 기술들이 다양하게 포함되어 있는 기술을 의미한다. 핵심기술의 요소를 설명하는 토픽 분석, 소셜 네트워크 분석, 피인용 지수 측정 방법을 수평적으로 측정하고 TOPSIS 방법을 이용하여 랭크화 시켜 핵심기술을 선정한다.
하진석(M.S. 2020)
온라인 구전에서 리뷰와 리뷰어 특성이 리뷰 유용성에 미치는 영향 : 소유기간의 조절효과를 중심으로
The Effects of Review and Reviewer Characteristics on the Helpfulness of Online Reviews : the Moderating Effect of Ownership
서준영(M.S. 2020)
텍스트 마이닝을 통한 이직 요인 탐색 연구 : 직무 만족도를 중심으로
Research for Turnover Factors with Text Mining : Focusing on Job Satisfaction
류혜주 (M.S. 2020)
신용카드 산업에서의 휴면 고객에 대한 연구 : 관계 혜택을 중심으로
Customer with Dormant Account In Credit Card Industry : Focusing on Benefits of Customer Relationship
김용명(M.S. 2020)
동일 산업군 내 기업 온라인 금융 뉴스를 활용한 주가 변동성 예측에 관한 연구
A study on the Prediction of Stock Price Movements Using Online Financial News in the Same Industry
여얼(M.S. 2019)
온라인 리뷰 유용성의 설명 및 예측에 관한 연구 : 교류 분석 중심의 의미론적 유용성 요인 분석
A Study on Explaining and Predicting Online Review Helpfulness : Analysis of Helpfulness Predictors Based on Transactional Analysis Theory
나가은(M.S. 2019)
유료 모바일 게임 애플리케이션의 흥행 요인에 관한 연구
A Study on Factors Affecting the Paid Mobile Game Application's Performance
이동규(M.S. 2019)
카드산업에서 휴면 고객 예측
Prediction of Dormant Customer in the Card Industry
박미선 ( M.S , 2018)
온라인 구전을 통한 영화 VOD의 흥행 요인 연구: Text Miining/Opnion Analysis
김상훈 ( M.S , 2017)
현재 우리는 많은 사물들이 네트워크를 통해 사물, 사람과 어디든지 연결되는 초연결(Hyper-Connectivity)시대를 접하고 있다. 사물인터넷(IoT: Internet of Things)은 지능화된 사물들이 연결되는 네트워크를 통해 사람과 사물, 만물인터넷(IoE: Internet of Everything)으로 발전되고 있다. 정보 통신 기술의 급속한 발전으로 모든 통신 기능을 추가되어 사물인터넷 시장이 지속적으로 성장하고 세계적으로 많은 관심이 증가되고 있다. IoT 디바이스에 클라우드, 빅데이터 기술 등이 접목되어 빅데이터 저장 및 컴퓨팅 처리로 디지털화가 가능하여 예측분석, 시뮬레이션 모델링 등 새로운 비즈니스 모델 운용과 수익창출이 가능해졌다. 사물인터넷 분야의 기존 연구에는 전문가의 기술평가 결과를 이용하여 주관적 판단에 의존하는 정성적 방법이 많았다. 사물인터넷 기술의 복잡성 및 가용데이터가 증가하고 디바이스 기술 분야의 세분화로 전문가의 판단에 대한 신뢰성이 떨어지고 있다. 이에 정성적 분석의 문제점을 보완하고자 본 연구의 목적은 사물인터넷 디바이스 기술의 복잡성을 마이닝 기법으로 해결하고 핵심기술을 선정하는 것이다. 핵심기술이란 경쟁적 우위를 결정하고, 기술적‧경제적 가치가 높고, 여러 요소의 기술들이 다양하게 포함되어 있는 기술을 의미한다. 핵심기술의 요소를 설명하는 토픽 분석, 소셜 네트워크 분석, 피인용 지수 측정 방법을 수평적으로 측정하고 TOPSIS 방법을 이용하여 랭크화 시켜 핵심기술을 선정한다.
김찬송 ( M.S , 2017)
-부도 예측 연구는 금융 및 회계 분야 뿐만 아니라 많은 기업에서 관심을 가지는 이슈
-텍스트 마이닝의 발달로 여러 연구자들이 텍스트 분석을 통해 비즈니스 모델 예측을 향상 시키기 위해 노력
-부도 예측에서도 텍스트 마이닝의 기법 중 감성분석을 사용한 예측 연구들이 최근 지속적으로 진행되고 있음
-뉴스의 감성분석을 통해 부도를 예측할 수 있음은 선행연구에서 진행 되었지만, 실시간 대량으로 생성되는 뉴스들 중 어떠한 뉴스들을 선별하는 것이 부도예측에 효과적인지 알고자 함