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      차량 설계 단계 제원 정보를 활용한 만족도 예측 및 평가 항목별 키워드 추출 프레임워크 개발 = Development of a Framework for Road Test Score Prediction and Significant Keywords Extraction based on Vehicle Specification DataA

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      https://www.riss.kr/link?id=A108707117

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

      Specification considered in designing vehicles plays an important role in determining the driving satisfaction along with the performance of a new vehicle. Therefore, the layout and customer evaluations of existing vehicles should be analyzed in the initial architecture design phase and reflected in the package concept validation. In this study, we propose a framework to predict satisfaction and extract keywords for new vehicles using specifications and driving evaluation data of existing vehicles. The proposed framework consists of three modules: predicting item-level impact on evaluation scores of Consumer Report, predicting satisfaction for input specifications based on similar vehicles' evaluation, and analyzing differences in item-level scores through sentiment analysis and keyword extraction. Each module has shown high quantitative and qualitative performance on the evaluation data, and by applying those sequentially, it is expected that the development of the architecture in the early design stages of the vehicle will be more complete.
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      Specification considered in designing vehicles plays an important role in determining the driving satisfaction along with the performance of a new vehicle. Therefore, the layout and customer evaluations of existing vehicles should be analyzed in the i...

      Specification considered in designing vehicles plays an important role in determining the driving satisfaction along with the performance of a new vehicle. Therefore, the layout and customer evaluations of existing vehicles should be analyzed in the initial architecture design phase and reflected in the package concept validation. In this study, we propose a framework to predict satisfaction and extract keywords for new vehicles using specifications and driving evaluation data of existing vehicles. The proposed framework consists of three modules: predicting item-level impact on evaluation scores of Consumer Report, predicting satisfaction for input specifications based on similar vehicles' evaluation, and analyzing differences in item-level scores through sentiment analysis and keyword extraction. Each module has shown high quantitative and qualitative performance on the evaluation data, and by applying those sequentially, it is expected that the development of the architecture in the early design stages of the vehicle will be more complete.

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      참고문헌 (Reference)

      1 송승희 ; 최종석, "자동차 실내공간 시트디자인의 소비자 감성 특성에 관한 연구" 한국공간디자인학회 14 (14): 61-72, 2019

      2 한상인 ; 장석주, "자동차 산업에서의 사용자만족과 지속사용의도에 관한 연구: 기대일치모형을 중심으로" 한국벤처창업학회 16 (16): 189-203, 2021

      3 변영준, "자동차 디자인 조형 창작 요소와 개발 프로세스에 대한 고찰 -익스테리어 디자인 중심으로-" 한국일러스아트학회 23 (23): 147-155, 2020

      4 서상열 ; 심준엽 ; 최태현, "자동차 개발단계에서의 인간공학의 역할" 대한인간공학회 29 (29): 7-16, 2010

      5 황현석, "오피니언 마이닝을 통한 브랜드 클러스터링: 자동차 산업 사례연구" 한국산학기술학회 17 (17): 453-462, 2016

      6 윤대명 ; 이용혁 ; 이봉규, "빅데이터를 통한 브랜드 평가 맵 제안 : 현대자동차 제품 평가 중심으로" 한국IT서비스학회 19 (19): 1-11, 2020

      7 정동균 ; 이종화 ; 이현규, "머신러닝을 이용한 국내 수입 자동차 구매 해약 예측 모델 연구: H 수입차 딜러사 대상으로" 한국정보시스템학회 30 (30): 105-126, 2021

      8 전우진 ; 이예빈 ; 금영정, "머신러닝과 감성분석을 활용한 고객 리뷰 기반 항공 서비스 품질 평가" 한국전자거래학회 26 (26): 15-36, 2021

      9 박재훈 ; 김예림 ; 강수빈, "글로벌 화장품 브랜드의 소비자 만족도 분석: 텍스트마이닝 기반의 사용자 후기 분석을 중심으로" 한국품질경영학회 49 (49): 595-607, 2021

      10 Byeon, H., "The Fourth Industrial Revolution and the Automotive Industry" 15 (15): 9-14, 2017

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      3 변영준, "자동차 디자인 조형 창작 요소와 개발 프로세스에 대한 고찰 -익스테리어 디자인 중심으로-" 한국일러스아트학회 23 (23): 147-155, 2020

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      6 윤대명 ; 이용혁 ; 이봉규, "빅데이터를 통한 브랜드 평가 맵 제안 : 현대자동차 제품 평가 중심으로" 한국IT서비스학회 19 (19): 1-11, 2020

      7 정동균 ; 이종화 ; 이현규, "머신러닝을 이용한 국내 수입 자동차 구매 해약 예측 모델 연구: H 수입차 딜러사 대상으로" 한국정보시스템학회 30 (30): 105-126, 2021

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      11 Murthy, G. S. N., "Text based Sentiment Analysis using LSTM" 9 (9): 2020

      12 Amrani, Y. A., "Random Forest and Support Vector Machine based Hybrid Approach to Sentiment Analysis" 127 : 511-520, 2018

      13 Roy, D., "Optimal Hierarchical Attention Network-based Sentiment Analysis for Movie Recommendation" 12 (12): 138-, 2022

      14 Bahdanau, D., "Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate"

      15 Yang, Z., "Hierarchical Attention Networks for Document Classification" 1480-1489, 2016

      16 Chanaa, A., "E-learning Text Sentiment Classification Using Hierarchical Attention Network (HAN)" 16 (16): 157-167, 2021

      17 Park, Y., "Deep Learning Based Customer Product Rating Prediction Model" 203-204, 2018

      18 Kim, Y., "Convolutional Neural Networks for Sentence Classification" Association for Computational Linguistics 1746-1751, 2014

      19 Rana, S., "Comparative analysis of sentiment orientation using SVM and Naive Bayes techniques" 106-111, 2016

      20 Li, W., "Bidirectional LSTM with Self-attention Mechanism and Multi-channel Features for Sentiment Classification" 387 : 63-77, 2020

      21 Devlin, J., "BERT:Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding" Association for Computational Linguistics 1 : 4171-4186, 2019

      22 Cho¸ S. H., "A Few Thoughts on Changes in. Automotive Industry and R&D Strategy" 42 (42): 51-56, 2020

      23 Birjali, M., "A Comprehensive Survey on Sentiment Analysis: Approaches, Challenges and Trends" 226 : 107134-, 2021

      24 Das Mou, A., "A Comprehensive Study of Machine Learning algorithms for Predicting Car Purchase Based on Customers Demands" 180-184, 2021

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