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NTIS 바로가기대한산업공학회지 = Journal of the Korean Institute of Industrial Engineers, v.43 no.1, 2017년, pp.39 - 48
장혜진 (동국대학교 산업시스템공학과) , 노태연 (동국대학교 산업시스템공학과) , 윤병운 (동국대학교 산업시스템공학과)
In a digital economy, users actively express their needs in many ways. Thus, many researchers analyze what users need and whether they are satisfied or not through opinion mining. In addition, they begin to find technology opportunities in heterogeneous technology fields. But they did not connect us...
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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오피니언 마이닝이란? | 오피니언 마이닝은 고객들이 자유롭게 서술한 의견을 객관 적이고 정량적인 정보로 변환시킬 수 있는 방법으로, 다양한 유형의 연구가 진행되고 있다. Ghazizadeh et al. | |
현 오피니언 마이닝 연구의 한계점은? | 오피니언 마이닝 연구를 통해 고객의 의견을 분석하여 니즈를 도출한 연구가 많이 진행 되었지만, 이를 산업과 연결시켜 기술개발에 직접적으로 활용한 연구는 매우 드물다. 또한 오피니언 마이닝 연구는 자연어 처리를 강조한 오피니언 마이닝 모형 자체에 대한 연구가 대부분이었으며, 활용분야가 제품 및 마케팅 분야에 국한되어있다. 이종영역 연구의 경우 융합 기술을 중심으로 수행되고 있으며, 특허 데이터만을 분석하여 기술기회 방법론을 제시한 연구가 주를 이루고 있다. | |
이종영역 기술기회 탐색 방법론을 제안하기 위해 어떤 과정을 거쳤는가? | 따라서 본 연구에서는 사용자의 니즈를 대변할 수 있는 리뷰 데이터에서 오피니언 마이닝을 통해 핵심적인 정보를 추출하고 이를 이용하여 실질적인 산업에 활용 될 수 있는 이종영역 기술기회 탐색 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위하여, 텍스트 마이닝의 일종인 supervised Latent Dirichlet Allocation(sLDA) 을 활용한 오피니언 마이닝을 통해 리뷰들의 주제와 각 주제의 감성 극성 값(sentimental value), 대상이 되는 부분(part), 속성(attribute)을 라벨링한다. 또한 분석대상 특허를 수집하고 Latent Dirichlet Allocation(LDA)을 활용하여 이종․동종 기술 분야를 정의한다. 이후 사전에 정의된 리뷰의 주제와 기술 분야를 코사인 유사도를 통해 연결시키고, 기술 분야의 특징, 리뷰들의 감성 극성 값을 이용하여 외향형(Outbound) 기술기회와 내향형(Inbound) 기술 기회를 탐색한다. |
Bin, H., Lucheng, H., Feifei, W., and Hong, M. (2015), Assessment of the Connectivity between Technologies Based on Patent Co-classification, Beijing, China.
Blei, D. M., Ng, A. Y., and Jordan M. I. (2003), Latent dirichlet allocation, Journal of machine Learning research, 3, 993-1022.
Choi, C., Kim, S., and Park, Y. (2007), A patent-based cross impact analysis for quantitative estimation of technological impact : The case of information and communication technology, Technological Forecasting and Social Change, 74(8), 1296-1314.
Ghazizadeh, M., McDonald, A. D., and Lee. J. D. (2014), Text mining to decipher free-response consumer complaints insights from the NHTSA vehicle owner's complaint database, Human Factors : The Journal of the Human Factors and Ergonomics Society, 56(6), 1189-1203.
Ghiassi, M., Skinner, J., and Zimbra, D. (2013), Twitter brand sentiment analysis : A hybrid system using n-gram analysis and dynamic artificial neural network, Expert Systems with Applications, 40(16), 6266-6282.
Griffiths, T. L. and Steyvers, M. (2004), Finding scientific topics, Proceedings of the National academy of Sciences, 101(suppl 1), 5228-5235.
Huang, L., Shang, L., Wang, K., Porter, A. L., and Zhang, Y. (2015), Identifying target for technology mergers and acquisitions using patent information and semantic analysis, 2015 Portland International Conference on Management of Engineering and Technology (PICMET).
Jo, C. Y., Lee, Y. M., Sin, H. J., and Park, H. J. (2005), Validation of claim as patent analysis indicator, Patent 21, 64, 14-21.
Kim, M., Park, Y., and Yoon, J. (2016), Generating patent development maps for technology monitoring using semantic patent-topic analysis, Computers and Industrial Engineering, 98, 289-299.
KISTI (2012), Design and construction of a knowledge base for technology opportunity discovery, Daejun.
Ko, N., Yoon, J., and Seo, W. (2014), Analyzing interdisciplinarity of technology fusion using knowledge flows of patents, Expert Systems with Applications, 41(4), 1955-1963.
Kwon, J.-D. (2012), An actual proof study on selecting key patents based on patent index, Hansung University, Seoul, Korea.
Lee, C., Kang, B., and Shin, J. (2015), Novelty-focused patent mapping for technology opportunity analysis, Technological Forecasting and Social Change, 90(B), 355-365.
Lee, H.-J. (2005), Analysis of science and technology information necessary for research and development (R&D), Patent 21, 60, 33-39.
Lee, T. Y. (2009), Automatically learning user needs from online reviews for new product design, AMCIS 2009 Proceedings, 22.
Lee, T. Y., Li, S., and Wei, R. (2008), Needs-centric searching and ranking based on customer reviews, 2008 10th IEEE Conference on ECommerce Technology and the Fifth IEEE Conference on Enterprise Computing.
Lim, C., Yun, D., Park, I., Park, G., Koh, S., and Yoon, B. (2015), Exploring Prospective Research Areas in UI/UX through the Analysis of Patents, Korean Management Science Review, 32(4), 1-18.
Liu, B. (2012), Sentiment analysis and opinion mining, Synthesis Lectures on Human Language Technologies, 5(1), 1-167.
Liu, Y., Huang, X., An, A., and Yu, X. (2008), Modeling and predicting the helpfulness of online reviews, 2008 Eighth IEEE International Conference on Data Mining.
Liu, Y., Jin, J., Ji, P., Harding, J. A., and Fung, R. Y. (2013), Identifying helpful online reviews : a product designer's perspective, Computer-Aided Design, 45(2), 180-194.
Mcauliffe, J. D. and Blei, D. M. (2008), Supervised topic models, Advances in Neural Information Processing Systems, 121-128.
Min, H.-J. and Park, J. C. (2012), Identifying helpful reviews based on customer's mentions about experiences, Expert Systems with Applications, 39(15), 11830-11838.
No, H. J., An, Y., and Park, Y. (2015), A structured approach to explore knowledge flows through technology-based business methods by integrating patent citation analysis and text mining, Technological Forecasting and Social Change, 97, 181-192.
No, H. J. and Park, Y. (2010), Trajectory patterns of technology fusion: Trend analysis and taxonomical grouping in nanobiotechnology. Technological Forecasting and Social Change, 77(1), 63-75.
Paradigms, T. and Trajectories, T. (1982), A Suggested Interpretation of the Determinants and Directions of Technical Change, Research Policy, 11, 147-162.
Park, J. and Song, M. (2013), A study on the Research Trends in Library and Information Science in Korea using Topic Modeling, Journal of the Korean Society for Information Management, 30(1), 7-32.
Penalver-Martinez, I., Garcia-Sanchez, F., Rodriguez-Garcia, M. A., Moreano, V., Fraga, A., and Sanchez-Cervantes, J. L. (2014), Featurebased opinion mining through ontologies, Expert Systems with Applications, 41(13), 5995-6008.
Singh, V. K., Piryani, R., Udding, A., and Waila, P. (2013), Sentiment analysis of movie reviews : A new feature-based heuristic for aspect-level sentiment classification, Automation, Computing, Communication, Control and Compressed Sensing (iMac4s).
Thorleuchter, D., Poel, D. V., and Prinzie, A. (2012), Analyzing existing customers' websites to improve the customer acquisition process as well as the profitability prediction in B-to-B marketing, Expert systems with applications, 39(3), 2597-2605.
Wu, M., Wang, L., Li, M., and Long, H. (2014), An approach of product usability evaluation based on Web mining in feature fatigue analysis, Computers and Industrial Engineering, 75, 230-238.
Yun, J.-H. (2011), Patent Information Analysis : Tools for Systematic R&D Planning, Industrial Engineering Magazine, 18(3), 23-28.
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