텍스트 마이닝을 이용한 건강검진 수요 예측

박경보,김미량,Park, Kyungbo,Kim, Mi Ryang 한국IT서비스학회 2022 한국IT서비스학회지 Vol.21 No.5

Recently, physical examinations have become an important strategy to reduce costs for individuals and society. Pre-physical counseling is important for an effective physical examination. However, incomplete counseling is being conducted because the demand for physical examinations is not predicted. Therefore, in this study, the demand for physical examination was predicted using text mining and stepwise regression. As a result of the analysis, the most recent text data showed a high explanatory power of the demand for physical examination. Also, large amounts of data have high explanatory power. In addition, it was found that the high frequency of the text "health food" reduces the number of health examination customers. And the higher the frequency of the text of the word "food", the lower the number of physical examination customers. However, when the word "wild ginseng" was exposed a lot on Twitter, the number of physical examination customers visiting hospitals increased. In other words, customers consume efficiently by comparing the health examination price with the price of consumer goods. The proposed research framework can help predict demand in other industries.

기업경기실사지수 예측에 대한 탐색적 연구:데이터 마이닝을 이용하여

박경보,김미량 한국IT서비스학회 2023 한국IT서비스학회지 Vol.22 No.4

In recent times, the global economy has been subject to increasing volatility, which has made it considerably more difficult to accurately predict economic indicators compared to previous periods. In response to this challenge, the present study conducts an exploratory investigation that aims to predict the Business Survey Index (BSI) by leveraging data mining techniques on both structured and unstructured data sources. For the structured data, we have collected information regarding foreign, domestic, and industrial conditions, while the unstructured data consists of content extracted from newspaper articles. By employing an extensive set of 44 distinct data mining techniques, our research strives to enhance the BSI prediction accuracy and provide valuable insights. The results of our analysis demonstrate that the highest predictive power was attained when using data exclusively from the t-1 period. Interestingly, this suggests that previous timeframes play a vital role in forecasting the BSI effectively. The findings of this study hold significant implications for economic decision-makers, as they will not only facilitate better-informed decisions but also serve as a robust foundation for predicting a wide range of other economic indicators. By improving the prediction of crucial economic metrics, this study ultimately aims to contribute to the overall efficacy of economic policy-making and decision processes.

지방교육재정 효율예측모형 개발

박경보,홍종의 사단법인 인문사회과학기술융합학회 2017 예술인문사회융합멀티미디어논문지 Vol.7 No.9

본 연구는 자료포락분석과 데이터마이닝을 이용해 효율적 지방교육재정 예측모형을 개발한다. 지방발전과 국가발전을 위해 지방교육재정은 중요한 역할을 한다. 그러므로 지방교육재정은 효율적인 지출이 필요하며, 비효율적 지출의 차단이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 각 지방교육의 재정 지출 효율여부를 예측한다. 재정지출 효율여부를 분석하기 위해 자료포락분석을 이용하여 효율적인 교육청을 도출한다. 그 뒤 효율적 교육청과 비효율적인 교육청의 재정변수를 데이터 마이닝 분석을 실시하며, 어떤 재정운용양식을 가진 교육청이 효율적인지 예측한다. 데이터 마이닝 분석 중 의사결정나무, 로지스틱 회귀분석, 서포트 벡터 머신, 인공신경망 방식으로 분석하였으며, 의사결정나무가 가장 높은 예측력을 보였다. 분석결과, 6개의 변수를 통해 효율적인 지방교육청을 예측할 수 있었다. 교육재정 효율예측모형을 통해 효율적인 지방교육재정 운용이 가능할 것이며, 본 연구에서 사용된 방법을 타 분야에서도 적용가능 할 것이다. The main objective of This study is to develop a method for predicting efficient local education finance using data envelopment analysis and data mining. Local education finance plays an important role in local development and national development. Therefore, local education financing requires efficient expenditure, and ineffective spending needs to be blocked. Therefore, this study predicts the efficiency of financial expenditure of each local education. In order to predict the efficient financial management technique, this study uses data envelopment analysis to analyze an effective education office and data mining to analyze the financial management style of efficient local education office. Decision tree among four data mining techniques showed the highest prediction power. As a result of the analysis, six financial variables were able to predict efficient local education offices. It will be possible to operate the local education finances efficiently through the revealed management style, and the method will be applicable in other fields.

커피점 형태에 따른 서비스 품질과 고객 만족 간의 조절효과 연구

박경보,김한민 한국상품학회 2019 商品學硏究 Vol.37 No.5

커피시장이 지속적으로 성장함에 따라 프랜차이즈 커피점과 일반 커피점의 경쟁은 날로 심화 되어가고 있다. 기존 연구들은 일반적으로 커피점의 고객만족에 대한 서브퀄의 영향력을 실증해왔다. 하지만 프랜차이즈와 일반 커피점간의 차이가 존재한다는 사실을 감안할 때 커피점 형태에 따른 서브퀄의 영향력은 다르게 나타날 수 있다. 하지만 기존 연구는 이러한 차이를 크게 구분하지 않고 서브퀄의 일반적인 영향력을 살펴보았다. 본 연구는 서비스품질과 고객만족 간의 관계에 커피점 형태의 조절효과를 실증하였다. 연구 결과, 서브퀄의 대표성과 고객만족 사이에 커피점 형태의 조절효과가 존재한다는 사실을 발견하였다. 본 연구의 결과는 커피점의 차별화 전략 수립에 필요한 시사점을 제공한다는 의의를 갖는다. As the coffee market continues to grow, the competition between franchises and general coffee shops is increasing. Previous studies have generally demonstrated the influence of SERVQUAL on customer satisfaction. However, given the fact that there is differences between franchises and general coffee shop, the influence of SERVQUAL may be different depending on coffee shops type. However, previous studies have examined the general effect of SERVQUAL. This study demonstrated the moderating effect of coffee shop type on relationship between SERVQUAL and customer satisfaction. As a result of the research, we found that there is a moderating effect of coffee shop type between SERVQUAL's representative and customer satisfaction. The results of this study are meaningful to provide suggestions for establishing differentiation strategy of coffee shop.

사회적 기업의 효율성 예측: 데이터 마이닝 기법을 이용하여

박경보,김한민,홍종의 한국경영컨설팅학회 2020 경영컨설팅연구 Vol.20 No.3

Many social enterprises have recently been established, and they need to be supported by the government. Governments should anticipate and support social enterprises that effectively achieve social and economic objectives in order to effectively use limited resources. This study used data envelopment analysis (DEA) to identify effective social enterprises and data mining techniques to find patterns of effective social enterprises. As a result of the analysis, about 19% of social enterprises were analyzed as efficient social enterprises. Data mining was conducted by configuring the analyzed social enterprise as a dependent variable. Sensitivity, specificity, accuracy, G-mean, and AUC were analyzed to derive excellent data mining techniques. As a result of the analysis, the decision tree was the best data mining technique for predicting efficient social enterprises in specificity, accuracy, G-mean and AUC excluding sensitivity. Through this study, policy decision makers can predict efficient social enterprises and provide effective support to enterprises that operate efficiently. In addition, it will be possible to support easier decision making through visualization, which is the advantage of decision trees. In the future, support can be extended to not only social enterprises but also other areas to help support decision making. 사회적 기업은 영리적 이익뿐만 아니라 현대의 영리 기업이 추구 할 수 없는 비영리적 가치를 실현하고자 설립된다. 사회적 기업은 사회적 목적 실현과정에서 많은 생산손실 및 수입손실이 발생한다. 따라서 정부의 지원은 반드시 필요하나, 정부의 지원은 제한이 있다. 즉, 사회적 기업은 사회적 서비스 제공뿐만 아니라 경제적 능력까지 갖춰야한다. 정부에서는 사회적 목적과 경제적 목적을 효율적으로 달성하는 기업을 예측해서 지원하면 제한된 자원을 효과적으로 사용 가능할 것이다. 본 연구는 효율적인 사회적 기업을 판별하기 위해 자료포락분석(DEA)을 이용하였으며, 효율적인 사회적 기업이 가지는 패턴을 찾기 위해 데이터마이닝 기법을 사용하였다. 분석결과, 약 19%의 사회적 기업이 효율적으로 분석되었다. 분석된 사회적 기업을 종속변수로 구성하여 데이터 마이닝을 실시하였다. 우수한 데이터 마이닝 기법을 도출하기 위해 민감도, 특이도, 정확도, G-mean, AUC를 분석하였다. 분석결과, 민감도를 제외한 특이도, 정확도, G-mean 그리고 AUC에서 효율적인 사회적 기업을 예측하는 가장 우수한 데이터 마이닝 기법은 의사결정나무로 나타났다. 본 연구를 통해 정책 의사결정자는 효율적 사회적 기업을 예측할 수 있으며 효율적인 운영을 하는 기업에 대해 효과적인 지원을 할 수 있을 것이다. 또한 의사결정나무의 장점인 시각화를 통해 더 쉬운 의사결정을 지원할 수 있을 것이다. 지원에 대한 차후 사회적 기업뿐만 아니라 기타 영역으로 까지 확장하여 의사결정지원에 도움을 줄 수 있을 것이다.

정보시스템 분야의 빅데이터 연구 흐름 분석 : Information Systems 관련 저널을 중심으로

박경보,김주영,김한민 사단법인 인문사회과학기술융합학회 2019 예술인문사회융합멀티미디어논문지 Vol.9 No.6

The 46th Davos Forum of the World Economic Forum (WEF) predicts the continued growth of the 4th industry in the future. Currently, the 4th industry is attracting attention in various academic and practical fields. As a core technology of the 4th industry, Big Data is regarded as a major resource to lead the 4th industrial revolution along with artificial intelligence. As the growing interest in Big Data, researches on it are actively being done. However, literature studies on existing Big Data are focused on qualitative research, and quantitative research is insufficient. Therefore, this study aims to analyze the big data research flow in MIS field and to make academic thirst for quantification. This study has collected 145 abstracts of big data papers published in major journals in MIS field and confirmed that a majority of papers are published in Decision Support Systems Journal. Text mining and text network analysis were performed only for DSS journals to eliminate bias. As a result of the analysis, it was found out that researches on combining big data in the management field between 2012 and 2014, and researches on system development and analysis method for using big data from 2015 to 2017 were conducted. 세계경제포럼(WEF)의 제46차 다보스포럼은 향후 4차 산업의 지속적 성장을 예견하고 있다. 현재 4차 산업은 다양한 학문적ㆍ실무적 영역에서 주목받고 있으며, 4차 산업의 핵심기술로 빅데이터는 인공지능과 함께 4차 산업혁명을 선도할 주요 자원으로 평가받고 있다. 빅데이터의 관심이 증가하면서 이에 대한 연구들이 활발히 이루어지고 있다. 하지만 기존의 빅데이터에 대한 문헌 연구들은 정성적 연구에 치중되어 있어 정량적 연구가 매우 부족한 상황이다. 따라서 본 연구는 MIS 분야의 빅데이터 연구 흐름을 분석하여 정량화에 대한 학문적 갈증을 해갈하고자 한다. 본 연구는 MIS분야의 주요 저널에 게재된 145개의 빅데이터 논문의 초록을 수집하였으며, 이중 과반수의 논문이 Decision Support Systems 저널에 게재된 것을 확인하였다. 편향을 제거하고자 DSS저널에 대해서만 텍스트 마이닝과 텍스트 네트워크 분석을 실시하였다. 분석 결과, 2012년부터 2014년 사이에 경영분야에 빅데이터를 접목하는 연구가 주로 진행되었고 2015년부터 2017년 사이에는 빅데이터 자체에 대한 연구와 빅데이터를 효율적으로 사용하기 위한 시스템 개발 및 분석방법에 대한 연구가 주로 이루어졌다는 것을 발견할 수 있었다.

은행산업 진단방법론 개발

박경보(Park, Kyung-Bo),홍종의(Hong, Jong-Yi) 한국산학기술학회 2015 한국산학기술학회논문지 Vol.16 No.1

은행 산업의 글로벌화에 따라 은행의 내실이 중요해지고 있다. 내실을 위해 은행의 효율·생산성이 중요해짐에 따라 은행은 이를 향상시켜야 한다. 효율·생산성을 강화시키기 위해 은행의 현 상황을 분석할 방법론이 필요하나 부족한 상태다. 따라서 본 연구에서는 효율성 측정방법론인 DEA중 BCC모델과 생산성 측정방법론인 Malmquist모델을 기반으로 하여 은행 의 효율·생산적 위치를 분석할 수 있는 진단방법론을 개발하였다. 모델의 타당성을 검사하기 위해 2007년부터 2012년까지의 은행 데이터를 기반으로 조사 분석을 실시하였다. 분석결과 본 연구의 BCC - Malmquist모델과 당시의 은행위치가 유사함을 분석할 수 있었다. 또한 2012년의 데이터에 나온 결과 값을 바탕으로 2013-2014년에 각 은행이 취한 효율·생산성 향상 방법이 흡사함을 분석 가능하였다. 따라서 본 분석방법론은 은행의 효율·생산적 위치를 파악하기 용이하며, 타 분야에 적용함으로써 경영전략적 시사점을 제공가능하다 사료된다. The globalization of the banking industry has highlighted the importance of the internal stability of the banks. For internal stability, the efficiency and productivity of the bank becomes more important, and the bank must be improved. To improve the efficiency and productivity, a methodology for analyzing the current state of the bank's needs was made based on the BCC of DEA and the Malmquist productivity index. This model was developed as a diagnostic method that can analyze the efficiency and productivity of the bank. As a result of the analysis, the position of the bank and the position of the model studied were similar. The BCC-Malmquist model can be applied to the other areas and provide a management strategy

정부출연연구기관의 연구 효율성 및 생산성 향상 방안 연구 : DEA/Malmquist 분석과 Quadrant 분석을 이용하여

박경보(Kyungbo Park),홍종의(Jong-Yi Hong) 한국기술혁신학회 2019 한국기술혁신학회 학술대회 발표논문집 Vol.2019 No.11

본 연구는 정부출연연구기관의 연구 효율성 및 생산성을 향상 방안을 제시한 연구이다. 방안 제시를 위해 자료포락분석(DEA)과 맘퀴스트 생산성 지수 분석, 그리고 Quadrant 분석을 이용하였다. 총 24개의 국가과학기술연구회 산하 연구기관을 2014년부터 2018년까지 분석하였다. 분석결과, 1개 연구기관을 제외한 23개 연구기관에서 효율성 또는 생산성의 문제점이 드러났다. 효율성 상승을 위한 가장 중요한 요소로는 내부프로세스의 혁신으로 나타났다. 제안된 연구 프레임워크는 현재의 연구기관의 효율성과 생산성을 진단하고 향상 방안을 제시하는데 도움을 줄 수 있다. 또한 본 연구의 프레임워크를 이용하여 타 영역에서의 활용도 가능할 것이다. This study suggests ways to improve the research efficiency and productivity of government-funded research institutes. Data Envelopment Analysis(DEA), mamquist productivity index analysis, and quadrant analysis were used to suggest remedies to improve research efficiency and productivity. From 2014 to 2018, we analyzed the efficiency and productivity of 24 research institutes under the National Institute of Science and Technology Studies. As a result, 23 research institutes had efficiency or productivity problems. The most important factor for increasing efficiency is the innovation of internal processes. The proposed research framework can help to diagnose and improve the efficiency and productivity of current research institutes.

VR 가상매장 경험이 브랜드 이미지와 브랜드 럭셔리에 미치는 영향

박경보(Kyungbo Park),홍종의(Jongyi Hong),김주영(Juyoung Kim) 한국창업학회 2023 한국창업학회지 Vol.18 No.2

텍스트 네트워크 분석을 이용한 보험 이미지 분석

박경보(Kyungbo Park),고해리(Haeree Ko),홍종의(Jong-Yi Hong) 인문사회과학기술융합학회 2018 예술인문사회융합멀티미디어논문지 Vol.8 No.3

본 연구는 소비자들의 농협보험에 대한 이미지 이미지를 분석하기 위해 텍스트 마이닝과 텍스트 네트워크 분석을 실시하였다. 최근 소셜미디어의 발달로 많은 텍스트가 생산 및 재생산되고 있으며, 텍스트는 기업에게 중요한 정보들을 제공한다. 이러한 정보의 의미를 도출하기 위해, 텍스트 마이닝 과 텍스트 네트워크 분석을 많은 연구에서 실시하고 있다. 텍스트 분석결과, 농협보험의 긍정적 이미 지는 주로 안전과 안정으로 나타났다. 농협보험의 부정적 이미지로는 우려와 불안으로 나타났다. 텍 스트 네트워크 분석을 통해 도출한 농협보험의 이미지는 안전과 우려를 중심으로 형성되었다. 텍스트 네트워크 분석을 통해 도출된 결과를 인터뷰를 통해 확인하였다. 인터뷰 결과, 농협은 자산규모 등을 통해 안정적인 재무와 보험금 지급은 안전함이 긍정적 이미지의 주요한 요인이었다. 부정적 이미지로 는 최근의 정보유출 사태로 인해 소비자들의 개인정보유출에 대한 우려가 큰 것으로 나타났다. 본 연 구에서 분석을 통해 타 상품의 이미지 분석도 사용가능할 것이다. This study researched text mining and text network analysis to analyze the images of Nonghyup Insurance for consumers. With the recent development of social media, many texts are being produced and reproduced, and texts of social media provide important information to companies. Text mining and text network analysis are used in many studies to identify image of company and product. As a result of the text analysis, the positive image of the Nonghyup Insurance is safety and stability. Negative images of the Nonghyup Insurance is concern and anxiety. As a result of the textual network analysis, Centered mage of Nonghyup Insurance is safety and concern. This paper allows researchers to extract several lessons learned that are important for the text mining and text network analysis.