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국문 초록 (Abstract)

본 연구는 스마트워치 개발시 주목해야 할 항목과 방향성을 제시하고자 이용자의 관심도가 직접적으로 표출되는 소셜 미디어인 트위터(Twitter)의 2018년부터 2021년까지의 스마트워치 관련 게...

본 연구는 스마트워치 개발시 주목해야 할 항목과 방향성을 제시하고자 이용자의 관심도가 직접적으로 표출되는 소셜 미디어인 트위터(Twitter)의 2018년부터 2021년까지의 스마트워치 관련 게시물 91,028건을 수집한 후 텍스트 마이닝 기법인 LDA기반 토픽 모델링 및 TF-IDF 통해 국내의 잠재적 이용자와 실질적 이용자를 포함한 대중들의 스마트워치 인식에 대한 주요 쟁점을 도출하고, 시계열 이상치 탐지 및 감정 분석 기법을 활용하여 스마트워치의 정서적 반응을 파악하였다. 분석 결과 국내 스마트워치에 대한 주제는 스마트워치의 ‘재질’, ‘시리즈’, ‘건강정보측정기능’, ‘기타기능’, ‘운동항목’, ‘훈용기기’, ‘구매처/사유’로 나뉘었으며, 2020년과 2021년 코로나19 전염병의 영향으로 스마트워치의 ‘혈중산소농도’ 측정 기능이 상대적으로 주목받았음이 확인되었다. 또한 감성 분석을 실시한 결과 긍정적인 평가가 부정적인 평가보다 꾸준히 높으며 디자인의 심미성과 사용시 편리함을 긍정적으로, 높은 가격과 기능 활용의 어려움 및 착용시 불편함을 부정적으로 평가함이 확인되었다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study presented the factors and directions that should be noted in smart watch development by analyzing the perception and emotional response of domestic smart watches using text mining techniques. Accordingly, 91,028 posts related to smart watches from 2018 to 2021 were collected through Twitter text data, a representative service of SNS(Social Network Service), and LDA(Latent Dirichlet Allocation)-based topic modeling, TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency), Anomaly Detection, and Sentiment-Analysis techniques were performed after preprocessing the collected posts by R and Python Program. Through LDA-based topic modeling and TF-IDF, it aims to derive major issues on the perception of smart watches by the public, including potential and actual users in Korea, and to grasp the emotional response of smart watches using emotional analysis techniques based on Anomaly Detetion.