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빅데이터를 통한 내국인의 '한식' 인식 연구 : 텍스트마이닝과 의미연결망 중심으로

A study on the Domestic Consumer's Perception of "Hansik" with Big Data Analysis : Using Text Mining and Semantic Network Analysis

한국융합학회논문지 = Journal of the Korea Convergence Society, v.11 no.6, 2020년, pp.145 - 151  

박경원 (홍익대학교 일반대학원 광고홍보학과) ,  윤희경 (수원여자대학교 멀티미디어디자인과)

초록
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한국의 국가 브랜드 중 하나인 '한식'에 대한 내국인 소비자 인식 파악을 위해 검색어 '한식'으로 데이터 수집을 진행하였다. 분석 프로그램 텍스톰(Textom3.5)을 사용하여 2018년 11월 1일부터 2019년 10월 31일까지의 네이버 블로그와 뉴스 데이터를 수집하였다. 빈도 분석TF-IDF 분석 결과, 한식의 인식에서 '뷔페'가 가장 중요한 부분을 차지했다. 스타 셰프의 방송 콘텐츠가 한식의 인식에 영향을 미치고 있었으며, '퓨전화'와 '고급화' 등 한식에 대한 인식이 비단 전통성에 머무르고 있지만은 않음을 알 수 있었다. UCINET6와 NetDraw를 활용한 CONCOR 분석 결과, 다양한 식문화의 클러스터, 방송에 출연한 고급 레스토랑의 클러스터, 한식 브랜드 클러스터, 한식 뷔페의 클러스터가 형성되었다. 한식의 연상 이미지 강화를 위한 방안으로 뷔페 메뉴의 다양성을 차용한 한식 개발, 고급화된 한식 홍보를 위한 미디어 노출, 간편식 수요에 대한 마케팅적 시각과 콘텐츠 개발을 제안하는 바이다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

'Hansik', or Korean cuisine is one of Korea national brands. To understand the domestic consumer awareness of Korean cuisine, data was gathered under the keyword search, 'Hansik.' Textom 3.5 was used to gather data from blogs, news media found on Naver from November 1, 2018, to October 31, 2019. The...

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AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 연구는 국내 포털 사이트 네이버에 존재하는 '한국 어' 데이터를 수집, 분석하여 한식에 대한 내국인의 인식을 알아보았다.
  • 본 연구에서는 빅데이터 분석을 통하여 내국인이 가진 한식에 대한 인식을 파악하고, 수집된 단어에 대한 융합적 사고를 기반으로 한식의 인식을 강화할 수 있는 방안을 제시하고자 한다.
  • 본 연구에서는 빅데이터를 활용하여 내국인을 대상으로 한식에 대한 인식을 조사하여 기존 연구의 ‘한식'에 대한 외국인의 인식 결과와 더불어 내국인의 인식을 알아보기 위한 정량적 근간을 마련하고자 한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
텍스트 마이닝은 무엇인가? 텍스트 마이닝은 구조화되지 않은 대규모 텍스트 집합에서 정보를 추출하는 과정으로, 분류나 군집, 요약, 추출 등 추출 목적에 따라 달라진다. 텍스트 마이닝은 데이터 마이닝의 범주에 속하는 것으로 볼 수 있지만, 비정형 데이터인 텍스트 데이터를 대상으로 처리한다는 점에서 데이터 마이닝과 구분된다[14].
‘다양성'을 활용해야 하는 이유는 무엇인가? 이를 토대로 본 연구의 결과를 종합하여 보았을 때, 한식의 연상 이미지 강화를 위한 시사점은 다음과 같다. 첫째, 다양한 메뉴를 한 번에 즐길 수 있는 ‘뷔페’가 한식에 대한 인식에서 중요한 부분을 차지하고 있는 것을 통해 뷔페의 대표적 특성인 ‘다양성'을 활용할 필요가 있다. 한식을 홍보할 때 단품 메뉴를 강조하는 것뿐만 아니라, 다양한 식재료와 조리법을 활용한 다채로운 한식 메뉴를 선보이는 것을 제안한다.
한식 세계화에 있어 내국인의 한식 인식에 대한 자료가 중요한 이유는 무엇인가? 한식은 한국의 전통적 식문화로서 한식 세계화는 한국이라는 국가의 이미지에 영향을 미치는 요소이기도 하다. 국가 브랜드 이미지는 정부와 기업, 국민이 함께 창출해야 하는 것으로, 자국민의 동의나 공감 없이는 확립되기 어려우며[2]. 나아가 자국민을 국가의 브랜드 이미지를 전달하는 전달자 관점으로 보았을 때, 그들의 인식이 주변에 미치는 파급력도 함께 고려되어야 한다. 한식과도 같이 한 국가의 전통성을 띄고 있는 요소에 대해서는 대내외적인 인식 조사를 통해 그 결과에 따른 차별화된 이미지 전략이 필요하다.
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참고문헌 (22)

  1. E. J. Lee. (2011). Korean Food Globalization and Project Development Strategies. Food Industry and Nutrition, 16(2), 1-5. 

  2. C. W. Choi & B. B. Moon. (2015). A Comparative Study on Nation Brand Images and Brand Performances of South Korea between Koreans and Foreigners, The Korean Advertising and PR Pracititioners Sociey, 8(2), 191-208. DOI : 10.21331/JPRAPR.2015.8.2.008 

  3. M. S. Ahn & I. K. Oh. (2015). Analysis of Attitudes on Using Five-Star Hotel Packages Applying Network Text Analysis Method : Using Portal Sites. Korea Academic Society of Tourism Managment, 30(5), 163-181. 

  4. Marcelo Bucheli & R. Daniel Wadhwani. (2013). Organizations in Time: History, Theory, Methods. OUP Oxford, 284. DOI : 10.1093/ACPROF:oso/9780199646890.001.0001 

  5. J. S. Lee & L. N. Chung. (2017). The Effects of the Favorability of Korean Food on the Favorability of Korean Wave, Country Image, and Visit Intention to Korea : Focused on Young Vietnamese. The Korea Contents Association, 17(7), 320-331. DOI : 10.5392/JKCA.2017.17.07.320 

  6. Korean Food Promotion Institute. http://www.hansik.or.kr 

  7. J. S. Choi. (2017). Analysis on Foreigners' perception of Korean Food Using Social Big Data, Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology, 7(8), 427-437. DOI : 10.14257/ajmahs.2017.08.85 

  8. H. N. Kim. (2014). Case Study of Bigdata Visualization : Centre around the Visual Representation Form. Journal of Integrated Design Research, 13(4), 125-136. DOI : 10.21195/JIDR.2014.13.4.011 

  9. Carter, P. (2011). Big data analytics, future architectures, skills & road maps for the CIO. IDC White paper, 1-16. 

  10. McKinsey & Company. (2011). Big data, the next frontier for innovation, competition, and productivity. McKinsey Global Institute. 

  11. Samsung Economic Research Institute. (2011). Finding valuable data from the flood of information, Analysis and practical use of Big data. https://www.seri.org/db/dbReptV.html?menudb12&pubkeydb20110210001SERI.91. 

  12. H. Baars & H. G. Kemper. (2008). Management Support with Structured and Unstructured Data -an Integrated Business Intelligence Framework. Information Systems Management, 25(2), 132-148. DOI : 10.1080/10580530801941058 

  13. G. George, M. Haas, R. & A. Pentland. (2014). Big data and management. Academy of Management Journal, 57(2), 321-326. DOI : 10.5465/AMJ.2014.4002 

  14. Y. S. Hwang. (2019). A Study on the Recognition of Universal Design through Text Mining, Journal of the Korea Institute of Spatial Design, 14(1), 57-66. DOI : 10.35216/KISD.2019.14.1.57 

  15. S. R. Kim & M. M. Kang. (2014). now and the future of big data analytics, Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers, 32(1), 8-17. 

  16. W. G. Kang, E. S. Ko, H. R. Lee & J. N. Kim. (2018). A Study of the Consumer Major Perception of Packaging Using Big Data Analysis: Focusing on Text Mining and Semantic Network Analysis, Journal of the Korea Convergence Society, 9(4), 15-22. DOI : 10.15207/JKCS.2018.9.4.015 

  17. Y. S. Hwang. (2019). A Study on the Recognition of Universal Design through Text Mining, Journal of the Korea Institute of Spatial Design, 14(1), 57-66. DOI : 10.35216/KISD.2019.14.1.57 

  18. W. G. Kang, E. S. Ko, H. R. Lee & J. N. Kim. (2018). A Study of the Consumer Major Perception of Packaging Using Big Data Analysis: Focusing on Text Mining and Semantic Network Analysis, Journal of the Korea Convergence Society, 9(4), 15-22. DOI : 10.15207/JKCS.2018.9.4.015 

  19. K. W. Park. (2019). Perception on 'Sungsu-Dong' through Big Data Analysis, Journal of Cultural Product & Design, 58, 45-52. DOI : 10.18555/KICPD.2019.58.05 

  20. J. H. Lee, J. M. Lee, W. K. Kim & H. G. Kim. (2017). A Study on Perception of Swimsuit Using Big Data Text-Mining Analysis, Korean Journal of Sport Science, 28(1), 104-116. DOI : 10.24985/KJSS.2017.28.1.104 

  21. Y. S. Hwang. (2019). A Study on the Recognition of Universal Design through Text Mining, Journal of the Korea Institute of Spatial Design, 14(1), 57-66. DOI : 10.35216/KISD.2019.14.1.57 

  22. Maeil Business News, http://www.mk.co.kr 

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