˃ COVID-19, 글로벌 패권, ESG 등 불확실성과 리스크가 증가하는 경영 환경으로 인해 비즈니스 프로세스 전반에 서 디지털 전환이 가속화
- AI/빅데이터 분석의 적용으로 비즈니스 주요 의사결정에 다기준 가치 추구가 가능해짐 (ex. 효율성, 회복탄력성 등을 고려한 글로벌 공급망 관리).
- AI 분석 기술이 적용된 옴니채널(Omni channel), 극세분화/개인화 마케팅, 메타버스기반의 인플루언서 마케팅 등 유통/마케 팅 과정도 디지털 전환
˃ 디지털 혁신기술 기반 비즈니스 프로세스 혁신 관련 클러스터
- 온라인 소셜 네트워크의 영향력 극대화(IM, Influence Maximization) 기법 [2766]
- 자연어 처리 기술을 활용한 텍스트 기반 감성 분석 기술 [1390]
- 빅데이터 분석 활용 비즈니스 혁신 [2288]
<그림 39>
디지털 공급망 관리 전략 (Onenetwork, 2021)
151)온라인 소셜 네트워크의 영향력 극대화(IM, Influence Maximization) 기법 [2766]
유망기술
구분 디지털 혁신기술 기반 비즈니스 프로세스 혁신 평균
출판 연도 2016.8
개요/정의
○ 스마트폰과 같은 모바일 디바이스의 보급과 위치 기반 서비스의 발달로 장소의 제약에서 벗어나 동적인 커뮤니케이션이 가능해짐에 따라 모바일 사용자 간의 소셜 네트워크 액티비티가 증가함.152)
- 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 급격한 발전과 함께 이용자들이 크게 증가하였으며, SNS는 이용자들이 다양한 의견, 지식 등을 서로 공유하는 매개체로서 역할을 함.
- 유용한 정보를 소셜 네트워크에 최대한 널리 퍼뜨리는 입소문 효과(word-of-mouth effect)를 극대화하는 노력들 이 이루어지고 있음.
○ 온라인 소셜 네트워크의 영향력 극대화는 정보 확산을 최대로 할 수 있는 시드 노드로 이루어진 집합 선정으로 정의153) - 영향력 극대화 문제를 해결하기 위해 선형 임계값 모델과 독립 캐스케이드 모델을 포함하는 두 가지 모델을 더 많이
사용함.154)
주요 키워드 hawkes process, influence maximization, popularity prediction, dynamic monopoly, independent cascade model
부상성
○ DMC미디어의 ’2021 소셜 미디어 시장 및 현황 분석' 보고서에 따르면 컨설팅업체 We Are Social 조사 결과, 전 세 계 인구의 절반가량(53.6%)에 해당하는 43억 3,000만 명이 오늘날 소셜 미디어를 이용 2021년 1월 기준 우리나라의 소셜 미디어 이용률은 89.3%로, 세계 평균(53.6%)보다 약 1.7배 높음.155)
○ SNS 이용률은 전체 응답자 기준 2019년 47.7%, 2020년 52.4%, 2021년 55.1%로 꾸준히 증가하고 있으며, 세대별 로는 2021년 기준 밀레니얼세대가 83.5%로 가장 높은 이용률을 보였고, 다음으로 Z세대(72.6%), X세대(65.6%), 베 이비붐세대(28.7%)의 순으로 나타남.156)
○ 코로나19 팬데믹 이후 SNS 사용 시간이 증가함에 따라 디지털 마케팅 시장이 성장하고 소셜미디어 플랫폼에서 활동하 는 인플루언서의 영향력도 커지고 있으며, 인플루언서 기반 콘텐츠 제작과 확산 역량 강화, 협업 상품 판매, 브랜드 비 즈니스 제휴 매칭 서비스 출시 등 비즈니스 고도화·확장을 위해 다양한 형태로 KOL(Key Opinion Leader·핵심오피니 언리더) 마케팅을 활용하는 기업들이 주목받고 있음.157)
○ 소셜 네트워크 서비스 상에서 실시간 양방향의 상호작용을 기반으로 인플루언서와 라이브 커머스를 함께 활용하여 전자 상거래를 수행하는 실시간 대화형 전자상거래(Real-time interactive e-commerce)의 위상과 영향력이 더욱 확장되 고 있음.158)
논문 수 추세 (글로벌/한국) 최근 3년간 저자 키워드 분포
국가별 연구 수준 비교
번호 국가명 논문 수
(06-20년)
10%
논문 수 (06-20년)
10% 논문 비율(%) (06-20년)
논문 수 (18-20년)
10%
논문 수 (18-20년)
10% 논문 비율(%) (18-20년)
1 Peoples R China 852 57 6.7 509 65 12.8
2 USA 484 71 14.7 190 19 10.0
3 France 133 34 25.6 60 3 5.0
4 Australia 90 12 13.3 49 10 20.4
5 Japan 85 17 20.0 31 0 0.0
6 Italy 73 3 4.1 43 2 4.7
7 South Korea 72 5 6.9 35 2 5.7
8 Iran 67 4 6.0 36 7 19.4
9 England 65 10 15.4 27 1 3.7
10 India 54 3 5.6 34 7 20.6
최근 고피인용 논문 (10건)
연도 피인용 수 저널명 논문 제목
2020 59 INFORMATION SCIENCES Containment of rumor spread in complex social networks 2020 42 KNOWLEDGE AND INFORMATION
SYSTEMS A survey on influence maximization in a social network 2020 33 IEEE ACCESS On Multiplexity-Aware Influence Spread in Social
Networks 2020 31 KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS
A discrete shuffled frog-leaping algorithm to identify influential nodes for influence maximization in social networks
2020 30 INFORMATION SCIENCES A new algorithm for positive influence maximization in signed networks
2019 54 APPLIED MATHEMATICS AND COMPUTATION
TIFIM: A Two-stage Iterative Framework for Influence Maximization in Social Networks
2019 42 EXPERT SYSTEMS WITH
APPLICATIONS Opinion leader detection: A methodological review 2019 39 COMPUTERS IN HUMAN BEHAVIOR What makes cancer information viral on social media?
2019 39 EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS
Discover opinion leader in online social network using firefly algorithm
2019 37 INFORMATION SCIENCES Identification of influential users in social networks based on users' interest
주요 글로벌 기관 주요 한국 기관
번호 기관명 논문 수
1 Univ Texas Dallas 41
2 Chinese Acad Sci 38
3 Tsinghua Univ 31
4 Shanghai Jiao Tong Univ 25 5 Univ Chinese Acad Sci 24
번호 기관명 논문 수
1 Korea Adv Inst Sci & Technol 7
2 Hanyang Univ 6
3 Kyung Hee Univ 5
4 Seoul Natl Univ 4
5 Dong A Univ 4
자연어 처리 기술을 활용한 텍스트 기반 감성 분석 기술 [1390]
유망기술
구분 디지털 혁신기술 기반 비즈니스 프로세스 혁신 평균
출판 연도 2016.9
개요/정의
○ 텍스트 상에서 나타나는 감정적 특징은 자연어 처리 기술을 활용하여 특정 감정으로 분류되거나 수치적으로 계산될 수 있음.
○ 이러한 감성 분석 기술은 주로 특정 감정과 관련된 단어들로 구성된 사전과 비교하는 방식으로 이뤄졌으나, 최근에는 딥러닝 기술의 발전으로 인해 특정 단어에 집중하는 방식 보다는 텍스트 전체의 형질을 모두 반영하여 감성 분석을 수 행하게 됨.
○ 감성 분석을 위해 활용되는 딥러닝 모델은 주로 사전학습된 언어 모델이 활용되고 있으며, BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)를 기반으로 한 여러 파생 모델들이 활용되고 있음.159)
○ 텍스트 감성 분석 기술 자체는 비교적 오래된 기술이지만, 분석 방법이 사전 기반 방식에서 딥러닝 기반 방식으로 대체 됨에 따라 정확도가 비약적으로 상승하였음.
주요 키워드 sentiment analysis, opinion mining, sentiment classification, emotion, twitter sentiment
부상성
○ 온라인 환경에서 이뤄지는 사용자들의 행동이 많아지고, 이로부터 파생되는 데이터가 많아짐에 따라 텍스트 상에서 유 의미한 데이터를 발굴해내는 작업에 대한 중요성은 더욱 커질 것으로 예상됨.
○ 기존의 사전 기반 방식에서 사전학습된 언어 모델 기반 방식으로 바뀌기 시작한 것은 2018년 BERT가 제시된 이후에 이뤄 진 것으로, 현재는 2020년 전후에 제시된 roBERTa 기반 모델과160) Distilbert 기반 모델161) 등이 주로 활용되고 있음.
○ 국내외 기업에서는 딥러닝을 활용한 감성 분석을 통해 사용자 맞춤형 서비스를 제공하고자 하고 있으며, 이를 통해 자 사 제품의 품질 향상을 도모해오고 있음.
- 메타(Meta)는 자연어 처리 기술을 통해 공감과 협상이 필요한 게임에서 높은 성능을 발휘하는 인공지능 로봇을 개발 하고, 사이언스지에 결과를 발표하였음.162)
- 국내 금융업계에서도 고객의 전화상담 기록을 분석하여 감정을 도출하고, 이를 서비스 품질 향상에 활용하고자 하는 시도를 하고 있음.163)
○ 향후 딥러닝 기술의 발전과 함께, 자연어 처리 기술을 활용한 텍스트 기반 감성 분석 기술은 인공지능 제품/서비스 고도 화에 크게 기여할 수 있을 것으로 예상됨.
논문 수 추세 (글로벌/한국) 최근 3년간 저자 키워드 분포
국가별 연구 수준 비교
번호 국가명 논문 수
(06-20년)
10%
논문 수 (06-20년)
10% 논문 비율(%) (06-20년)
논문 수 (18-20년)
10%
논문 수 (18-20년)
10% 논문 비율(%) (18-20년)
1 Peoples R China 1,393 110 7.9 853 88 10.3
2 USA 545 90 16.5 194 24 12.4
3 India 299 22 7.4 215 18 8.4
4 Spain 223 23 10.3 114 12 10.5
5 Pakistan 184 1 0.5 138 7 5.1
6 South Korea 163 8 4.9 96 13 13.5
7 Italy 151 13 8.6 70 7 10.0
8 England 142 28 19.7 71 4 5.6
9 Taiwan 132 4 3.0 64 2 3.1
10 Japan 127 6 4.7 30 0 0.0
최근 고피인용 논문 (10건)
연도 피인용 수 저널명 논문 제목
2020 123 IEEE COMPUTATIONAL INTELLIGENCE MAGAZINE
How Intense Are You? Predicting Intensities of Emotions and Sentiments using Stacked Ensemble
2020 120 ARTIFICIAL INTELLIGENCE REVIEW Sentiment analysis using deep learning architectures: a review
2020 102 IEEE TRANSACTIONS ON AFFECTIVE COMPUTING
Discrete Probability Distribution Prediction of Image Emotions with Shared Sparse Learning
2020 76 MULTIMEDIA TOOLS AND APPLICATIONS
A review of emotion sensing: categorization models and algorithms
2020 76 COMPUTER APPLICATIONS IN ENGINEERING EDUCATION
Mining opinions from instructor evaluation reviews: A deep learning approach
2019 184 JOURNAL OF TRAVEL RESEARCH Sentiment Analysis in Tourism: Capitalizing on Big Data 2019 174 EXPERT SYSTEMS WITH
APPLICATIONS
Deep Learning for Aspect-Based Sentiment Analysis: A Comparative Review
2019 106 EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS
Sentiment analysis based on improved pre-trained word embeddings
2019 102 KNOWLEDGE AND INFORMATION
SYSTEMS A survey of sentiment analysis in social media
2019 98 PATTERN RECOGNITION LETTERS Fuzzy commonsense reasoning for multimodal sentiment analysis
주요 글로벌 기관 주요 한국 기관
번호 기관명 논문 수
1 Nanyang Technol Univ 73
2 Chinese Acad Sci 65
3 Tsinghua Univ 61
4 Harbin Inst Technol 43
5 City Univ Hong Kong 40
번호 기관명 논문 수
1 Korea Univ 18
2 Sejong Univ 12
3 Seoul Natl Univ 9
4 Yonsei Univ 8
5 Yeungnam Univ 8
빅데이터 분석 활용 비즈니스 혁신 [2288]
유망기술
구분 디지털 혁신기술 기반 비즈니스 프로세스 혁신 평균
출판 연도 2016.6
개요/정의
○ 빅데이터는 일상의 사물들이 서로 정보를 주고받을 수 있게 하는 사물 인터넷과 함께 경영의 세계와 사회 전반에 혁신적 인 변화를 가져올 기술로 전망164)
○ 빅데이터 분석은 다양하고 방대하며 빠르게 변화하는 데이터 세트에서 인사이트를 수집, 분석, 시각화하는 데 사용되는 방법, 도구 및 애플리케이션을 지칭하며, 데이터를 통해 추세, 패턴, 고객 행동, 시장 선호도 등을 파악하여 더 나은 비즈 니스 의사결정을 제공하는 핵심 기술임.
○ 빅데이터를 이용한 정보 분석 능력이 기업의 경우 성과 및 경쟁력과 직결되어 있을 뿐 아니라, 정부 차원에서는 공공데 이터 활용이 시민의 복지와 삶의 질에 큰 영향을 미치므로 빅데이터는 경제적·사회적 자산이자 혁신과 창조의 근원이면 서 비즈니스 및 사회현상 분석의 도구가 됨.165)
주요 키워드 information quality, business analytic, firm performance, healthcare, big data analytics capability
부상성
○ IT 시장분석 및 컨설팅 기관인 인터내셔날 데이터 코퍼레이션 코리아는 ‘국내 빅데이터 및 분석 시장 전망, 2022-2026’ 연구 보고서에서 2022년 국내 빅데이터 및 분석 도구 시장은 전년 대비 9.9% 성장하여 2조 3,302억 원의 매출 규모를 형성할 전망166)
- 향후 5년간 연평균 성장률 6.9%, 2025년까지 2조 8,353억 원 규모에 이를 전망
- 다양한 산업에서 이전보다 더 많은 데이터를 확보하고 이를 활용하기 위한 수요가 높아지며 자체 데이터 플랫폼 구 축 및 관련 시스템 도입이 적극 이뤄지는 추세
○ 산업통상자원부는 2021년 2월 3일, 기업의 비즈니스 혁신과 산업 디지털 전환 촉진을 위한 ‘디지털 산업혁신 빅데이터 플랫폼 개소167)
- 플랫폼(www.bigdata-dx.kr)에서는 일반 사용자도 데이터를 직접 가공할 수 있도록 데이터 분석 프로그램을 제공하 며, 데이터 상품의 검색부터 구매까지 가능하여, 기업 등 수요기관이 보다 쉽고 빠르게 맞춤형 비즈니스 데이터를 활 용할 수 있음.
○ 제9회 코리아 빅데이터 어워드에서 코로나19 팬데믹을 거치면서 디지털 전환과 빅데이터 경영에서 탁월한 성과 도 출168)
- NH투자증권, 증권사 최초로 클라우드 기반 데이터 협업 환경을 구축해 증권 비즈니스에 특화된 빅데이터 모델을 활 용하는 등 빅데이터를 통해 부가가치를 창출
- BGF리테일, 다양한 이종 데이터를 결합해 비식별 고객에게 빅데이터 분석 환경 구축
- KT넥스알, 글로벌 기업과 대등한 수준의 기술 경쟁력을 보유하면서 국내 최다 빅데이터 플랫폼을 구축 논문 수 추세 (글로벌/한국) 최근 3년간 저자 키워드 분포