토픽 모델링을 이용한 자동차 소비자 불만 프로파일링 - 이형욱 (The Graduate School, Ajou University, 2023)
교통안전 향상의 일환으로 자동차 제작결함조사는 국내·외 늘 중요한 이슈로 자리하고 있으며, 최근에는 결함을 조기에 발굴하여 신속한 시정조치를 통한 소비자의 안전 및 피해를 예방하는 것이 더욱 중요해졌다. 소비자 불만 신고는 자동차 결함을 발굴하기 위해 수집하는 중요한 정보 중 하나로서 차량 문제를 신속히 입수할 수 있다는 장점이 있지만, 기존의 방식으로는 수많은 신고 건을 유사성에 따라 분류하여 결함 이슈를 파악하기에 많은 시간과 노력이 든다. 본 연구는 토픽 모델링을 기반으로 소비자 불만을 프로파일링하여 소비자의 관점 중심에서 토픽을 탐색하는 방법을 제안한다. 비정형 데이터인 텍스트를 한글 형태소 분석기인 Kkma를 이용하여 데이터 정제 후 확률적 접근 기반 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 모형으로 문서 내 주요 키워드 추출 및 잠재적 의미를 찾아내고자 한다. 실험은 전체 신고 건, 제작자 및 연료에 따라 신고 건을 나누어 실시하였으며, 토픽 모델링을 이용한 소비자 불만 토픽을 제시한다. 이로써 소비자가 겪는 차량 문제 관련 현상 트렌드를 직관적으로 알 수 있어 자동차 결함 이슈를 찾는데 도움이 될 것으로 기대한다.
학위논문(석사)--아주대학교 공학대학원 :산업시스템공학과,2023. 2
Keywords: LDA; Latent Dirichlet Allocation; 결함; 리콜; 자동차; 토픽; 토픽 모델링