Earticle

데이터 마이닝 기법을 이용한 다(多)방문 성형외과 웹 사이트 속성 연구

  • 간행물
    한국경영정보학회 정기 학술대회 바로가기
  • 권호(발행년)
    2009년 춘계학술대회 (2009.06) 바로가기
  • 페이지
    pp.360-365
  • 저자
    조영빈, 최병우
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A107245

원문정보

초록

한국어
성형외과 의원과 같은 소규모 병원에서는 인터넷을 이용하여 고객을 유치하려는 시도를 하고 있다. 본 연구에서는 성형외과 사이트의 어떠한 속성이 다(多)방문을 설명하는지 알아보기 위하여 방문자 수가 많은 다(多)방문 성형외과 웹 사이트와 소(少)방문 성형외과 웹 사이트를 비교하였다. 분석방법으로는 다중 판별 분석, 의사 결정 나무, 인공 신경망 기법 등을 사용하였다. 또한 시간흐름에 따른 다(多) 방문 설명 사이트 속성이 달라지는지 알아보기 위하여 2006년과 2008년 두 번에 걸쳐 조사하여 비교하였다. 연구 결과 양방향 소통과 관련된 사이트 속성의 설명력은 강화된 반면 맞춤형 컨텐츠의 설명력은 급격히 줄어들었다. 이러한 연구 결과는 성형외과의 웹 사이트를 개발하거나 개편할 때 사용될 수 있으며, 의료 부문의 웹 관련 서비스를 개발할 때 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

목차

초록
 1. 서론
 2. 관련 연구
 3. 조사 및 분석방법
  3.1. 조사대상
  3.2. 조사내용
  3.3. 조사 및 분석방법
 4. 조사 결과
  4.1. 데이터 전처리(data preprocessing)
  4.2. 다중 판별 함수 분석 결과
  4.3. 의사결정나무(Decision trees) 분석결과
  4.4. 인공신경망(Artificial Neural Network) 분석결과
  4.5. 두 집단 구분 웹 사이트 속성의 종단적 분석
 5. 결론
 참고문헌

저자

  • 조영빈 [ 건국대학교 사회과학대학 경영학과 ]
  • 최병우 [ 건국대학교 사회과학대학 경영학과 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

    간행물 정보

    • 간행물
      한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]
    • 간기
      반년간
    • 수록기간
      1990~2025
    • 십진분류
      KDC 325 DDC 658