텍스트마이닝 분석과 조회수 가중 방식 결합을 통한 스마트홈 서비스의 특성과 사용의도 간 관계 분석 = A Combined Text Mining and View-Weighted Analysis of the Relationship Between Smart Home Service Characteristics and Intention to Use|RISS 상세보기

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 스마트홈 사용자 경험이 실제 온라인 담론에서 어떠한 관심 주제로 나타나는지를 규명하고, 이러한 관심 주제가 기술수용이론(TAM·UTAUT·VAM)의 핵심 요인들과 어떻게 연결되는지를 분석하기 위해 수행되었다. 연구 데이터는 네이버 스마트홈 커뮤니티의 Q&A, TIP, GUIDE 게시판에서 2025년 4월 27일 기준으로 수집된 총 17,012건의 게시글 제목으로 구성되며, 정규화·불용어 제거·형태소 분석을 거쳐 텍스트마이닝 분석에 적합한 말뭉치를 구축하였다. 분석 절차는 단어빈도(TF), 조회수 가중 단어빈도(VTF), 단어 공동출현(PMI), 토픽모델링(LDA)을 단계적으로 적용하는 방식으로 설계되었다.
주요 분석 결과, 스마트홈 사용자 관심은 게시판의 기능과 사용자 수준에 따라 뚜렷하게 분화되었다. Q&A 게시판에서는 ‘smartthings’, ‘zigbee’, ‘tuya’, ‘aqara’, ‘허브’, ‘센서’와 같은 기기·프로토콜 중심 키워드가 상위를 차지하며 연동 오류, 설정 실패, 프로토콜 충돌 등 기술 문제 해결 중심의 관심 주제가 나타났다. TIP 게시판에서는 ‘도어락’, ‘보일러’, ‘전동커튼’, ‘설치’, ‘자동화’ 등 생활 맥락 기반 기능 활용이 핵심 주제로 부각되었다. GUIDE 게시판에서는 ‘homeassistant’, ‘iot’, ‘초보’, ‘설치하기’ 등 개념 이해와 기초 학습에 관한 관심이 강하게 나타났다.
VTF 분석을 적용한 결과, 단순 빈도 상위 단어와 실제로 많이 소비된 정보 간 차이가 확인되었으며, ‘smartthings’, ‘zigbee’, ‘스위치’, ‘tuya’, ‘aqara’ 등 핵심 인프라형 키워드가 세 게시판 모두에서 높은 조회수를 기반으로 더욱 강하게 부각되었다. 이는 사용자가 기기 연동·프로토콜·허브 구성 등 기본 인프라 요소에 지속적 관심을 두고 있음을 보여주는 결과로 해석된다.
PMI 기반 공동출현 분석에서는 ‘연동–오류’, ‘설정–복잡’, ‘업데이트–문제’, ‘네트워크–불안정’과 같이 기술적 실패 경험이 집중된 문제 군집이 나타났으며, ‘카메라–노출’, ‘센서–수집’ 등 보안·프라이버시 우려와 ‘배터리–교체’, ‘허브–추가구매’ 등 비용 부담이 별도의 부정적 경험 구조를 이루는 것으로 확인되었다. LDA 분석에서는 Q&A의 문제 해결형, TIP의 생활 자동화형, GUIDE의 개념 학습형이라는 게시판별 잠재 주제가 분명하게 나타났다.
본 연구는 기존 설문 기반 연구가 포착하기 어려운 사용자의 실제 관심 강도, 기술 문제 탐색, 생활 맥락 기반 가치 판단, 초기 학습 과정의 구조를 온라인 커뮤니티 데이터로 실증적으로 제시함으로써 기술수용이론의 설명 범위를 확장한다. 또한 VTF 기반 관심 해석과 게시판별 기능·문제·학습의 단계별 구조 도출은 스마트홈 서비스 설계와 사용자 경험 개선에 실무적 시사점을 제공한다.

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본 연구는 스마트홈 사용자 경험이 실제 온라인 담론에서 어떠한 관심 주제로 나타나는지를 규명하고, 이러한 관심 주제가 기술수용이론(TAM·UTAUT·VAM)의 핵심 요인들과 어떻게 연결되는지�...

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