This study analyzes consumer fashion purchase patterns from a big data perspective. Transaction data from 1 million transactions at two Korean fashion brands were collected. To analyze the data, R, Python, the SPADE algorithm, and network analysis were used. Various consumer purchase patterns, including overall purchase patterns, seasonal purchase patterns, and age-specific purchase patterns, were analyzed. Overall pattern analysis found that a continuous purchase pattern was formed around the brands’ popular items such as t-shirts and blouses. Network analysis also showed that t-shirts and blouses were highly centralized items. This suggests that there are items that make consumers loyal to a brand rather than the cachet of the brand name itself. These results help us better understand the process of brand equity construction. Additionally, buying patterns varied by season, and more items were purchased in a single shopping trip during the spring season compared to other seasons. Consumer age also affected purchase patterns; findings showed an increase in purchasing the same item repeatedly as age increased. This likely reflects the difference in purchasing power according to age, and it suggests that the decision-making process for purchasing products simplifies as age increases. These findings offer insight for fashion companies’ establishment of item-specific marketing strategies.

국내 소비자들의 식품 영양성분에 대한 관심이 계속적 으로 증가하고 있지만 영양성분과 관련된 식품의 소비자 선호도 분석 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 대국민 정보 서비스인 식품영양성분 데이터베이스 플랫폼에 수집 된 빅데이터의 로그분석을 수행하여 소비자들이 영양학적 측면에서 관심을 가지는 식품에 대한 선호도 결과를 제시 하였다. 수집 기간은 2020년 1월부터 2022년 12월까지의 3개년으로 설정하여 총 2,243,168건의 식품명 검색어가 수 집되었으며, 식품명을 병합하여 품목대표 식품명으로 가 공하였다. 분석도구는 R프로그램을 이용하였으며, 영양정 보를 확인하고자 하는 식품명의 검색 빈도를 전체 기간 및 계절별로 분석하였다. 전체 기간 동안 빈도수 분석 결 과, 한국인이 일반적으로 자주 섭취하는 쌀밥, 닭고기, 달 걀의 빈도수가 가장 높았다. 계절성에 따른 선호도 분석 결과, 봄과 여름에는 대체적으로 국물이 없고 뜨겁지 않 은 음식의 빈도수가 높았으며, 가을과 겨울에는 국물이 있 고 따뜻한 음식의 빈도수가 높았다. 또한, 외식업체에서 계절식품으로 판매하는 냉면, 콩국수 등과 같은 식품의 빈 도수도 계절성을 가지는 것으로 확인되었다. 이러한 결과 는 소비자들이 일반적으로 자주 섭취하는 식품의 영양정 보에 관심을 가지는 패턴을 확인할 수 있었으며, 소비 트 렌드와 간접적인 연관성을 가진다는 점에서 외식업계에서 계절별 마케팅 전략 수립 시 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Recently, the importance of impact-based forecasting has increased along with the socio-economic impact of severe weather have emerged. As news articles contain unconstructed information closely related to the people’s life, this study developed and evaluated a binary classification algorithm about snowfall damage information by using media articles text mining. We collected news articles during 2009 to 2021 which containing ‘heavy snow’ in its body context and labelled whether each article correspond to specific damage fields such as car accident. To develop a classifier, we proposed a probability-based classifier based on the ratio of the two conditional probabilities, which is defined as I/O Ratio in this study. During the construction process, we also adopted the n-gram approach to consider contextual meaning of each keyword. The accuracy of the classifier was 75%, supporting the possibility of application of news big data to the impact-based forecasting. We expect the performance of the classifier will be improve in the further research as the various training data is accumulated. The result of this study can be readily expanded by applying the same methodology to other disasters in the future. Furthermore, the result of this study can reduce social and economic damage of high impact weather by supporting the establishment of an integrated meteorological decision support system.

본 연구에서는 코로나 이후 색조화장품 시장의 소비자들의 온라인 관심 정보에 대한 자료 수집 을 통하여 색조화장품 정보 검색의 특성과 텍스트 마이닝 분석 결과에 나타난 코로나 이후 색조화장품 시 장의 주요 관심정보들을 분석하고자 하였다. 실증분석에서는 “색조화장품” 이라는 단어를 포함하는 뉴스, 블로그, 카페, 웹페이지 등의 모든 문서들을 분석 대상으로 텍스트 마이닝을 수행하였다. 분석 결과 코로나 이후 색조화장품에 대한 온라인 정보 검색은 주로 구매 정보와 피부와 마스크 관련 화장법 등에 관한 정보 와 관심 브랜드와 행사 정보 등의 주요 토픽이 주를 이루고 있었다. 결과적으로 코로나 이후 색조화장품 구매자들은 적극적인 온라인 정보 검색을 통하여 제품 가치와 안전성, 가격 혜택, 매장 정보 등의 구매 정 보에 더욱 민감하게 될 것이므로 이에 대한 대응전략이 요구된다.

군사학은 급변하는 안보환경과 국제정세의 변화, 4차산업혁명시대의 무기체계 발전과 저출산에 따른 병역제도 등의 사회적 관심이 증대되 고 있다. 따라서 본 연구는 빅데이터를 활용한 텍스트마이닝 기법으로 군사학의 학술연구 동향과 사회적 인식을 분석하여 시사점을 제시하는 데 있다. 연구 결과 학술연구 동향은 주변국 관계, 무기체계, 방위산업, 인공지능 등이 중점을 이루었지만, 사회적 인식은 대학교와 군사학과, 장교 등의 관심으로 차이점을 보였다. 군사학 발전을 위해 연구 중심의 역량과 환경을 구축하고, 융·복합적 연구와 지역사회와 연계한 산학협 력 체계구축 및 국민 참여를 통한 학술 세미나 및 통합연구 등이 요구 되었다.

This study empirically verified the endorsement effect of a restaurant platform as a reliable third-party organization on changes in customers’ attitudes toward restaurants by measuring big data-based consumption values using customers’ reviews and applying difference-in-differences. The results indicated that endorsement effects are effective when specific cues are provided and under unusual circumstances such as the pandemic.

This research focuses on analyzing the impact of a recommendation system on customer behavior in the e-commerce industry. The study examines the use of big data-driven product recommendations and tailored promotions to enhance customer engagement, conversion rates, and revenue generation. The importance of prioritizing customer engagement in the early stages of the purchasing process is emphasized, and key statistics related to customer behavior in e-commerce are presented. The objective of this research is to investigate the effectiveness of a recommendation system in influencing customer behavior and driving conversions in the e-commerce industry. The research design incorporates a case study analysis of a prominent marketplace in Indonesia. Data was collected from three automation trigger campaigns: browsing abandonment, wishlist/cart abandonment, and purchase reminders. The findings of the research indicate that a recommendation system based on big data has a significant impact on costumer behavior in the e-commerce industry. The research highlights the importance of prioritizing customer engagement and implementing effective recommendation systems to drive conversion rates and revenue in the e-commerce industry.

Since delivery food has become a new dietary culture, this study examines consumer awareness through big data analysis. We present the direction of delivery food for healthy eating culture and identify the current state of consumer awareness. Resources for big data analysis were mainly articles written by consumers on various websites; the collection period was divided into before and after COVID-19. Results of the big data analysis revealed that before COVID-19, delivery food was recognized as a limited product as a meal concept, but after COVID-19, it was recognized as a new shopping list and a new product for home parties. This study concludes by suggesting a new direction for healthy eating culture.

지능형 컴퓨팅의 등장으로 빅데이터를 활용한 패션 브랜드 의미 마이닝과 가치 홍보에 초점을 맞춘 새로운 연구 트렌드가 등장하였다. 본 연구의 목적은 인기 여성복 브랜드 5개를 대상으로 다양한 종류의 의류에 대한 소비자 감성 트렌드를 조사하는 것이다. 유니클로, 에이치스타일, 베로모다, 피스버드, 온리. 이를 위해 총 93,550건의 소비자 평가를 수집하고, 키스멧 감성 분석 엔진을 활용하여 의류 유형별 감성 극성도를 분석하였 다. 그 결과, 브랜드에 따라 감정 극성이 크게 다르다는 것을 알 수 있었으며, HSTYLE 후드티, ONLY 니트웨 어, 피스버드 순면, 유니클로 니트가 각각 소비자들에게 가장 강한 긍정적 감정을 불러일으켰다. 또한 이번 연 구에서는 각 브랜드에서 가장 인기 있는 의류 유형과 착용 효과를 밝혀 패션 기업이 효과적인 마케팅 전략을 수립하고 제품 제공을 강화하는 데 중요한 인사이트를 제공했다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 게임 업계에서 는 감성 분석을 적용하여 다양한 게임 브랜드, 장르, 게임 플레이에 대한 플레이어의 감정 반응을 이해하고 게임 프로모션 전략과 제품 디자인 개발에 도움을 줄 수 있다. 전반적으로 이 연구 결과는 디자인 분야에서 빅데이터의 잠재력을 입증하고 업계에서 경쟁 우위를 확보하기 위해 빅데이터를 활용하는 것이 중요하다는 점을 강조할 수 있다.

본 연구는 빅데이터를 통해 남북통일에 관한 한국 사회의 인식을 분석 하고 그를 통한 함의를 도출하여 미래 한반도 통일에 관한 시사점을 얻 고자 하였다. 이를 위해 2003년부터 2022년 5월까지, 역대 4개 정부를 분석대상 기간으로 구분 설정하고 포털 및 언론보도 빅데이터 총 115,975건의 데이터를 수집하여 텍스트마이닝과 사회연결망 분석을 수행 하였다. 연구 결과, 정부 시기별 통일에 관한 사회적 인식의 특성을 확인 하였으며 외교, 정치, 군사, 경제, 사회·문화 측면의 공통 키워드를 도출 하여 그에 따른 한반도 통일에 관한 발전적 방향을 제언하였다.

This study was conducted to explore the change in the market issues on HMR (Home Meal Replacements) using local foods after the COVID-19 outbreak. Online text data were collected from internet news, social media posts, and web documents before (from January 2016 to December 2019) and after (from January 2020 to November 2022) the COVID- 19 outbreak. TF-IDF analysis showed that ‘Trend’, ‘Market’, ‘Consumption’, and ‘Food service industry’ were the major keywords before the COVID-19 outbreak, whereas ‘Wanju-gun’, ‘Distribution’, ‘Development’, and ‘Meal-kit’ were main keywords after the COVID-19 outbreak. The results of topic modeling analysis and categorization showed that after the COVID-19 outbreak, the ‘Market’ category included ‘Non-face-to-face market’ instead of ‘Event,’ and ‘Delivery’ instead of ‘Distribution’. In the ‘Product’ category, ‘Marketing’ was included instead of ‘Trend’. Additionally, in the ‘Support’ category, ‘Start-up’ and ‘School food service’ appeared as new topics after the COVID-19 outbreak. In conclusion, this study showed that meaningful change had occurred in market issues on HMR using local foods after the COVID-19 outbreak. Therefore, governments should take advantage of such market opportunity by implementing policy and programs to promote the development and marketing of HMR using local foods.

본 연구에서는 미용분야 창업 활성화를 위해 소셜 빅데이터 분석을 탐색적 데이터 분석(EDA) 을 기반으로 하여 2019년부터 2021년 동안 각 년도별로 기간을 구분하여 ‘미용창업’에 대한 수요 변화와 감정 및 의미 차이의 특징적인 패턴을 도출하고자 하였다. ‘미용창업’ 키워드를 주제로 연관된 검색어를 추 출한 결과 창업에 필요한 전문적인 창업교육 보다는 미용관련 기술을 배울 수 있는 기관이나 자격증에 더 많은 관심을 보였으며, 이는 정부 및 지자체에서 여러 가지 창업지원 정책들이 마련되고 있음에도 불구하 고 여전히 전문적인 창업교육의 중요성을 인식하지 못하고 있는 것으로 파악할 수 있으며, 이에 대한 대안 으로 미용분야 창업을 성공적으로 이루기 위한 전공별 맞춤형 창업교육 프로그램을 개발하는 것이 필요할 것으로 사료된다. 탐색적 데이터 분석을 통해 가설을 설정하고 전통적인 확증적 데이터 분석(CDA)을 결합 하여 가설을 검증한다. 미용 창업을 위한 탐색적 데이터 분석 방법이 존재한 적은 없으며, 정식 창업교육의 필요성을 언급하기보다는 미용창업에 대한 관심 변화와 예비창업자의 요구사항을 탐색적 데이터로 분석한 다면 맞춤형 창업 프로그램 개발에 도움이 될 것이라고 확신한다.

본 연구는 COVID-19 확산 이후 심각한 한국의 혐중 정서에 대해 체감하면서 이 와 같은 현상을 좀 더 실증적으로 확인하기 위해 빅데이터를 활용해서 분석한 것이 다. 이에 대한 양적 결과를 도출하고자 텍스트 마이닝을 활용한 빅데이터 분석을 수 행하였다. 이를 위해 소셜 매트릭스 프로그램인 텍스톰을 활용하여 네이버, 다음, 구 글과 같은 포털 사이트를 통해 중국에 관련한 키워드를 수집했고, 중국의 BAIDU(百 度)를 통해 한국에 관련된 키워드를 수집했다. 수집 기간은 COVID-19가 본격적으로 확산되기 시작한 2020년 1월부터 최근까지인 2022년 10월까지로 설정했고, 불필요한 키워드는 정제하여 핵심 키워드만을 본 연구에 사용했다. 한국과 중국이 서로에 대 한 상호 인식이 부정적이라도 막연함에서 벗어나 양적 결과를 통한 데이터 분석을 통해 살펴보고자 한다. 본 연구는 세 가지 연구 과제를 가지고 연구를 진행했다. 첫 째, 본 논문은 텍스트 마이닝을 통해 한국과 중국의 젊은이들이 언급한 핵심 키워드,특히 펜데믹 이후의 MZ세대들이 언급한 핵심 키워드를 도출하고자 했다. 둘째, CO VID-19 이후 한국과 중국의 MZ세대 상호인식과 관련된 키워드 사이의 의미 연결망 을 파악하고자 했다. 셋째, 본 논문은 핵심 키워드의 의미 연결망을 통해 도출된 한 국과 중국의 MZ세대에 대한 상호인식의 긍정성과 부정성의 정도를 시각화하고자 했 다. 이와 같은 연구를 진행하면서 한국 젊은이들이 중국에 비해 중국에 대한 부정적 인식이 긍정적 인식보다 두드러지는 것을 알 수 있었다. 결과에 대한 다양한 원인 분석을 통해 한·중 관계 특히 MZ 세대들이 긍정적인 관계성 전환을 도모하는 효과 적인 자료 제시와 전략을 구축하는데 의미 있는 시사점을 제안할 것으로 판단된다.

This study investigated the impact of the latest developments in big data analytics capabilities (BDAC) on firm performance. The BDAC have the power to innovate existing management practices. Nevertheless, their impact on firm performance has not been fully is not yet fully elucidated. The BDAC relates to the flexibility of infrastructure as well as the skills of management and firm's personnel. Most studies have explored the phenomena from a theoretical perspective or based on factors such as organizational characteristics. However, this study extends the flow of previous research by proposing and testing a model which examines whether organizational exploration, exploitation and market agility mediate the relationship between the BDAC and firm performance. The proposed model was tested using survey data collected from the long-term employees over 10 years in 250 companies. The results analyzed through structural equation modeling show that a strong BDAC can help improve firm performance. An organization's ability to analyze big data affects its exploration and exploitation thereby affecting market agility, and, consequently, firm performance. These results also confirm the powerful mediating role of exploration, exploitation, and market agility in improving insights into big data utilization and improving firm performance.

이 연구의 목적은 커피점문점의 공간적 경쟁구도 및 입지우위를 미시적인 공간 해상도에서 탐색하 는 것이다. 분석지역은 인천광역시이며, 분석연도는 2018년이다. 분석방법으로는 공간 빅데이터 기반 의 i2SFCA(Inverted Two-Step Floating Catchment Area)와 Contour Tree 기법을 활용하였다. 분 석결과, 개별 커피전문점의 입지 효율성은 큰 편차를 드러냈으며, 연수3동, 선학동, 도원동 등의 순으 로 우수하였다. 또한, 공시지가가 높은 곳에 입지한 커피전문점 간의 출혈경쟁을 확인할 수 있었다. 마지막으로 역세권이 아닌 지역에서도 커피전문점의 입지 효율성이 높은 지역, 이른바 틈새 지역 (niche region)을 확인할 수 있었다. 커피전문점의 소비행태에 관한 빅데이터의 활용 제약은 본 연구 의 한계와 직결되므로, 소비행태 빅데이터 기반으로 커피전문점의 입지 문제 정교하게 다루는 후속연 구가 필요하다.