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빅데이터 분석을 통한 몽골 음식 인식에 관한 연구: 구글 검색 자료를 활용하여
dagvadorj amarjargal,김학선 (사)한국조리학회 2019 한국조리학회지 Vol.25 No.5
The purpose of this study was to explore awareness of ‘Mongolian food’ using big data analysis of google search resources. For this, this study collected data from google web, scholar and news from 2016 to 2019. The data was collected by using SCTM(Smart Crawling & Text Mining), a data collecting and processing program. Degree centrality and eigenvector centrality were analyzed by utilizing packaged NetDraw along with UCINET 6. The result showed that ‘news’ and ‘meat’ was frequently appeared. In addition, the web visibility was also high for travel, such as ‘ger’, ‘festival’, ‘tour’ and ‘gobi’. Convergence of iterated correlations showed 4 clustered named ‘traditional culture of Mongolia’, ‘tourism’, ‘information’and ‘new trend of food’. Last group was ‘new trend of food’ related words, such as ‘restaurant’, ‘menu’ and ‘chicken’. This study regarding on current status of mongolian foods, and future trend of mongolian foods. Therfore, the study provide basic data on Mongolian food culture.
밀레니얼세대의 베이커리 선택속성이 고객만족에 미치는 영향에 관한 연구
이여라,dagvadorj amarjargal,김학선 (사)한국조리학회 2019 한국조리학회지 Vol.25 No.12
This study examined the effects of bakery selection attributes on customer satisfaction among millennial generation. A total of 192 questionnaires were distributed, and 175 were used for statistical analysis after eliminating 17 unavailable responses. To perform required statistical analyses in this study, the SPSS 20.0 statistical program was employed for frequency analysis, factor analysis and regression analysis. The results of the exploratory factor analysis were extracted three factors related to bakery selection attributes along with KMO 0.794 and total cumulative variance of 68.546%. The regression analysis found that all three factors of bakery selection attributes had significant impact on customer satisfaction. Based on the results, present study verified the effect of the bakery selection attributes on satisfaction among of the millennial generation.
빅데이터 분석을 통한 코로나19 전후 와인에 대한 소비자 인식의 비교 연구
신지해,dagvadorj amarjargal,김학선 경성대학교 산업개발연구소 2022 산업혁신연구 Vol.38 No.1
본 연구에서는 빅데이터 분석을 활용하여 코로나19 발생 전후 '와인(wine)'에 대한 소비자의 인식에 대해 비교 및 분석하고자 수행되었다. 빅데이터와 의미연결망 분석을 통해 와인에 대한 소비자의 인식과 변화를 확인 할 수 있으며, 장기화 되고 있는 코로나19 시대와 포스트 코로나 시대를 준비하기 위한 실무적 시사점을 제공하고자 하였다. 이를 위해 코로나19 발생 이전인 2018년 1월 1일부터 2019년 12월 31일 그리고 코로나19 발생 이후인 2020년 1월 1일부터 2021년 12월 31일 각각 2년간의 자료를 네이버, 다음, 구글, 유튜브, 트위터 등의 다양한 온라인 채널에서 ‘와인’과 ‘wine'이 포함된 데이터를 수집하여 정제, 분석, 시각화 하는 과정을 통해 텍스트 데이터를 도출하였다. 텍스톰(Textom)을 활용하여 데이터 수집, 정제 및 텍스트 마이닝(text mining)을 실시한 후 중요 단어를 선정하고, Ucinet 6.0의 Netdraw를 통해 추출된 단어들의 속성과 연결 관계를 분석하고 시각화하였다. 구조적 등위성을 파악하고자 CONCOR(CONvergence of iterated CORrelation)분석을 수행하였으며, 이를 통해 코로나19 발생 이전 4개의 클러스터(cluster)는 ’원산지‘, ’물리적 환경‘, ’마케팅‘, ’교육‘으로 나타난 반면 코로나19 발생 이후에는 ’원산지‘, ’물리적 환경‘, ’마케팅‘, ’코로나19‘으로 나타났다. 코로나19 발생 이전인 2018년과 2019년의 데이터에서는 ’교육‘ 관련 단어가 도출되었지만 코로나19 발생 이후인 2020년과 2021년에는 ’코로나19‘ 관련 단어가 새롭게 추출되었다. 이렇게 코로나19 발생 전후의 소비자 인식의 차이와 변화를 활용한다면 코로나19 시대와 포스트 코로나 시대를 대비하여 유용한 마케팅 전략을 수립할 수 있을 것이다.