<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="no"?>
<dublin_core schema="dc">
  <dcvalue element="contributor" qualifier="advisor">강주영</dcvalue>
  <dcvalue element="contributor" qualifier="author">오세규</dcvalue>
  <dcvalue element="date" qualifier="issued">2024-02</dcvalue>
  <dcvalue element="identifier" qualifier="other">33754</dcvalue>
  <dcvalue element="identifier" qualifier="uri">https:&#x2F;&#x2F;aurora.ajou.ac.kr&#x2F;handle&#x2F;2018.oak&#x2F;39182</dcvalue>
  <dcvalue element="description" qualifier="none">학위논문(석사)--비즈니스애널리틱스학과,2024.&#x20;2</dcvalue>
  <dcvalue element="description" qualifier="abstract">최근&#x20;몇&#x20;년간&#x20;급속도록&#x20;성장한&#x20;OTT&#x20;시장의&#x20;사업자&#x20;간&#x20;경쟁은&#x20;점점&#x20;치열해지고&#x20;있으며&#x20;이&#x20;용자&#x20;확보와&#x20;이탈&#x20;방지를&#x20;위한&#x20;연구가&#x20;지속적으로&#x20;이루어&#x20;지고&#x20;있다.&#x20;그러나&#x20;대다수의&#x20;SVOD&#x20;OTT&#x20;관련&#x20;연구는&#x20;설문조사에&#x20;의존하며,&#x20;이러한&#x20;설문&#x20;기반의&#x20;연구는&#x20;비용과&#x20;시간,&#x20;설문지의&#x20;오류&#x20;등의&#x20;문제를&#x20;내포하고&#x20;있다.&#x20;따라서,&#x20;본&#x20;논문은&#x20;온라인&#x20;리뷰를&#x20;활용한&#x20;IPA(Importance-Performance&#x20;Analysis)&#x20;분석&#x20;기법을&#x20;방법론으로&#x20;채택하여&#x20;SVOD&#x20;서비&#x20;스의&#x20;주요&#x20;속성을&#x20;확인하고&#x20;서비스&#x20;속성의&#x20;중요도와&#x20;만족도를&#x20;도출하는&#x20;것을&#x20;목표로&#x20;한다.&#x20;이는&#x20;기존&#x20;설문조사&#x20;기반의&#x20;방법론인&#x20;IPA와&#x20;온라인&#x20;리뷰를&#x20;통한&#x20;텍스트&#x20;마이닝이&#x20;결합된&#x20;방법론으로써&#x20;설문조사의&#x20;여러&#x20;한계를&#x20;극복한다.&#x20;본&#x20;연구는&#x20;연구대상을&#x20;국내&#x20;SVOD&#x20;OTT&#x20;시장의&#x20;대표적인&#x20;5개의&#x20;사업자로&#x20;한정하여&#x20;분석을&#x20;진행하며,&#x20;구글&#x20;플레이스토어(Google&#x20;Play&#x20;Store)의&#x20;이용자&#x20;온라인&#x20;리뷰&#x20;데이터를&#x20;수집하여&#x20;분석에&#x20;활용한다.&#x20;리뷰에&#x20;대한&#x20;LDA&#x20;토픽&#x20;모델링으로&#x20;SVOD&#x20;OTT의&#x20;서비스&#x20;속성을&#x20;도출한다.&#x20;또한,&#x20;Google&#x20;Cloud&#x20;Natural&#x20;Language&#x20;API를&#x20;활용하여&#x20;감성분석을&#x20;하고&#x20;이를&#x20;만족도(Performance)를&#x20;도출하는데&#x20;사&#x20;용한다.&#x20;만족도와&#x20;리뷰의&#x20;평점을&#x20;데이터로&#x20;K&#x20;Optimal&#x20;Neural&#x20;Network을&#x20;구축한&#x20;후,&#x20;Shapley&#x20;value를&#x20;구하여&#x20;중요도(Importance)로&#x20;사용한다.&#x20;이렇게&#x20;도출된&#x20;각&#x20;SVOD&#x20;서비&#x20;스의&#x20;속성,&#x20;중요도,&#x20;그리고&#x20;만족도는&#x20;IPA&#x20;매트릭스를&#x20;나타내는&#x20;데&#x20;활용되며,&#x20;이를&#x20;통하여&#x20;이&#x20;용자가&#x20;느끼는&#x20;각&#x20;SVOD&#x20;서비스의&#x20;현황과&#x20;서비스&#x20;개선&#x20;방안을&#x20;제시한다.</dcvalue>
  <dcvalue element="description" qualifier="tableofcontents">제1장&#x20;서론&#x20;1_x000D_&#x0A;&lt;br&gt;&#x20;제1절&#x20;연구의&#x20;배경&#x20;및&#x20;목적&#x20;1_x000D_&#x0A;&lt;br&gt;&#x20;제2절&#x20;연구내용&#x20;및&#x20;절차&#x20;3_x000D_&#x0A;&lt;br&gt;제2장&#x20;선행연구&#x20;4_x000D_&#x0A;&lt;br&gt;&#x20;제1절&#x20;OTT&#x20;서비스의&#x20;정의와&#x20;시장&#x20;4_x000D_&#x0A;&lt;br&gt;&#x20;제2절&#x20;OTT&#x20;서비스&#x20;관련&#x20;연구&#x20;6_x000D_&#x0A;&lt;br&gt;&#x20;1.&#x20;OTT&#x20;서비스&#x20;이용&#x20;의도와&#x20;주요&#x20;속성&#x20;6_x000D_&#x0A;&lt;br&gt;&#x20;2.&#x20;온라인&#x20;리뷰를&#x20;활용한&#x20;OTT&#x20;관련&#x20;연구&#x20;7_x000D_&#x0A;&lt;br&gt;&#x20;제3절&#x20;IPA&#x20;모델&#x20;10_x000D_&#x0A;&lt;br&gt;&#x20;1.&#x20;설문기반의&#x20;IPA&#x20;10_x000D_&#x0A;&lt;br&gt;&#x20;2.&#x20;텍스트&#x20;마이닝을&#x20;활용한&#x20;IPA&#x20;13_x000D_&#x0A;&lt;br&gt;제3장&#x20;연구방법&#x20;15_x000D_&#x0A;&lt;br&gt;&#x20;제1절&#x20;연구절차&#x20;15_x000D_&#x0A;&lt;br&gt;&#x20;제2절&#x20;데이터&#x20;16_x000D_&#x0A;&lt;br&gt;&#x20;제3절&#x20;IPA&#x20;분석&#x20;절차&#x20;17_x000D_&#x0A;&lt;br&gt;&#x20;1.&#x20;OTT의&#x20;서비스&#x20;속성&#x20;17_x000D_&#x0A;&lt;br&gt;&#x20;2.&#x20;만족도(Performance)&#x20;19_x000D_&#x0A;&lt;br&gt;&#x20;3.&#x20;중요도(Importance)&#x20;20_x000D_&#x0A;&lt;br&gt;&#x20;4.&#x20;IPA&#x20;분석&#x20;24_x000D_&#x0A;&lt;br&gt;제4장&#x20;연구결과&#x20;25_x000D_&#x0A;&lt;br&gt;&#x20;제1절&#x20;데이터&#x20;25_x000D_&#x0A;&lt;br&gt;&#x20;제2절&#x20;IPA&#x20;속성&#x20;도출&#x20;26_x000D_&#x0A;&lt;br&gt;&#x20;1.&#x20;OTT&#x20;서비스&#x20;속성&#x20;도출&#x20;26_x000D_&#x0A;&lt;br&gt;&#x20;2.&#x20;만족도&#x20;도출&#x20;29_x000D_&#x0A;&lt;br&gt;&#x20;3.&#x20;중요도&#x20;도출&#x20;31_x000D_&#x0A;&lt;br&gt;&#x20;4.&#x20;Importance-Performance&#x20;Analysis&#x20;32_x000D_&#x0A;&lt;br&gt;제5장&#x20;결론&#x20;41_x000D_&#x0A;&lt;br&gt;&#x20;1.&#x20;결론&#x20;및&#x20;시사점&#x20;41_x000D_&#x0A;&lt;br&gt;&#x20;2.&#x20;연구의&#x20;한계&#x20;42_x000D_&#x0A;&lt;br&gt;참고문헌&#x20;44_x000D_</dcvalue>
  <dcvalue element="language" qualifier="iso">kor</dcvalue>
  <dcvalue element="publisher" qualifier="none">The&#x20;Graduate&#x20;School,&#x20;Ajou&#x20;University</dcvalue>
  <dcvalue element="rights" qualifier="none">아주대학교&#x20;논문은&#x20;저작권에&#x20;의해&#x20;보호받습니다.</dcvalue>
  <dcvalue element="title" qualifier="none">텍스트&#x20;마이닝과&#x20;IPA&#x20;방법론을&#x20;활용한&#x20;국내&#x20;OTT&#x20;서비스&#x20;개선&#x20;방안&#x20;연구</dcvalue>
  <dcvalue element="type" qualifier="none">Thesis</dcvalue>
  <dcvalue element="contributor" qualifier="affiliation">아주대학교&#x20;대학원</dcvalue>
  <dcvalue element="contributor" qualifier="department">일반대학원&#x20;비즈니스애널리틱스학과</dcvalue>
  <dcvalue element="date" qualifier="awarded">2024-02</dcvalue>
  <dcvalue element="description" qualifier="degree">Master</dcvalue>
  <dcvalue element="identifier" qualifier="url">https:&#x2F;&#x2F;dcoll.ajou.ac.kr&#x2F;dcollection&#x2F;common&#x2F;orgView&#x2F;000000033754</dcvalue>
  <dcvalue element="subject" qualifier="keyword">IPA</dcvalue>
  <dcvalue element="subject" qualifier="keyword">OTT</dcvalue>
  <dcvalue element="subject" qualifier="keyword">SVOD</dcvalue>
  <dcvalue element="subject" qualifier="keyword">텍스트&#x20;마이닝</dcvalue>
</dublin_core>
