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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.3
- 수록면
- 277 - 286 (10page)
- DOI
- 10.3795/KSME-A.2022.46.3.277
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Web 2.0의 성장이 제품과 서비스에서 얻은 의견과 경험을 공유 가능케 했으며, 더욱이 인공지능 기술의 발달로 이러한 UGC(user generated contents) 데이터에서 다양한 정보를 추출할 수 있게 됐다. 본 연구에서는 이러한 UGC 데이터를 자연어 처리하여 유용한 설계 파라미터를 추출하고자 했다. 따라서 분석하고자 하는 대상 제품의 정보 수집 방법과 정량화 모델을 제시했고, 자연어 처리 프로세스를 서술하였다. 또한 두 가지 사례 연구를 통해 모델을 검증했다. 해당 연구는 아직 활발한 분야는 아니지만, 설계의 복잡도를 줄이고 초보 설계자들에게 감각을 익히는 데 유용할 수 있음을 설명하였으며, 해외 사례를 통해 필요성과 의의를 시사했다.
목차
초록
Abstract
1. 서론
2. 선행 연구 및 자연어 처리
3. 설계 파라미터 정량화 표기
4. 사례 연구
5. 결론
참고문헌(References)
참고문헌 (19)
참고문헌 신청
Kano, N., Seraku, N., Takahashi, F. and Tsuji, S., 1984, “Attractive Quality and Must‐be Quality,” The Japanese Society for Quality Control, Vol. 14, No. 2, pp. 39~48.
Jin, J., Liu, Y., Ji, P. and Kwong, C. K., 2019, “Review on Recent Advances in Information Mining from Big Consumer Opinion Data for Product Design,” Journal of Computing and Information Science in Engineering, Vol. 19, No. 1, Article 010801.
Timoshenko, A. and Hauser, J. R., 2019, “Identifying Customer Needs from User-Generated Content,” Marketing Science, Vol. 38, No. 1, pp. 1~20.
Zhou, F., Ayoub, J., Xu, Q. and Yang, X. J., 2020, “A Machine Learning Approach to Customer Needs Analysis for Product Ecosystems,” Journal of Mechanical Design, Vol. 142, No. 1, Article 011101.
LaFleur, R. S., 1992, “Principal Engineering Design Questions,” Research in Engineering Design, Vol. 4, No. 2, pp. 89~100.
Jin, J., Liu, Y., Ji, P. and Kwong, C. K., 2019, “Review on Recent Advances in Information Mining from Big Consumer Opinion Data for Product Design,” Journal of Computing and Information Science in Engineering, Vol. 19, No. 1, Article 010801.
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Zhou, F., Ayoub, J., Xu, Q. and Yang, X. J., 2020, “A Machine Learning Approach to Customer Needs Analysis for Product Ecosystems,” Journal of Mechanical Design, Vol. 142, No. 1, Article 011101.
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