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의료보험 혜택의 증가 및 베이비붐 세대의 노인 인구 증가 등에 기인하여 2020년에는 헬스케어로 소비되는 금액이 미국 GDP의 20%를 차지할 것으로 전망되고 있다. 이처럼 헬스케어 산업이 발전하면서 병원의 의료서비스 간 경쟁도 치열해지며, 의료서비스 품질을 관리하고자 하는 병원의 니즈가 증가해 왔다. 더불어 온라인 리뷰가 병원 품질을 예측하는 하나의 도구로 활용되면서 병원 온라인 리뷰에 대한 관심 또한 증대되었다. 소비자들은 의료서비스 제공자를 선택함에 있어서도 온라인 리뷰를 참고하는 경향을 보이며, 서비스를 제공받은 후 서비스 품질에 대해 온라인상에서 평가를 진행한다. 따라서 본 연구는 온라인 리뷰 사이트인 Yelp의 병원 리뷰를 중심으로 고객이 평가한 서비스 품질 유형의 감성 수준이 병원 평가에 미치는 영향을 파악하는 것을 목적으로 한다. 본 연구는 1차적으로 온라인에서 수집한 대량의 텍스트 데이터를 SERVQUAL 이론의 다섯 가지 서비스 품질 측정 지표로 구분한다. 다음으로 지표 별 감성 수준을 병원 단위로 도출한 뒤, 각 SERVQUAL 지표의 감성 수준이 병원 평가에 미치는 영향을 계량경제학적으로 분석한다. 또한, 병원의 네 가지 특성인 운영 목적(비영리 여부), 병원이 위치한 도시의 인구밀도, 보유 침대 수, 그리고 응급센터로 운영 여부가 병원 평가에 어떠한 상호작용 효과를 나타내는지 분석한다. 본 연구 결과를 통해 병원 경영 실무자들에게 온라인 상의병원 평판을 긍정적으로 형성해 나가려면 어떠한 서비스 품질을 더욱 집중 관리해야 하는지 방향을 제시해 줄 수 있을 것으로 기대한다.

Considering the increase in health insurance benefits and the elderly population of the baby boomer generation, the amount consumed by health care in 2020 is expected to account for 20% of US GDP. As the healthcare industry develops, competition among the medical services of hospitals intensifies, and the need of hospitals to manage the quality of medical services increases. In addition, interest in online reviews of hospitals has increased as online reviews have become a tool to predict hospital quality. Consumers tend to refer to online reviews even when choosing healthcare service providers and after evaluating service quality online. This study aims to analyze the effect of sentiment score of healthcare service quality on hospital rating with Yelp hospital reviews. This study classifies large amount of text data collected online primarily into five service quality measurement indexes of SERVQUAL theory. The sentiment scores of reviews are then derived by SERVQUAL dimensions, and an econometric analysis is conducted to determine the sentiment score effects of the five service quality dimensions on hospital reviews. Results shed light on the means of managing online hospital reputation to benefit managers in the healthcare and medical industry.

최근 지역경제 활성화를 위해 관내 관광객 유치에 관한 관심이 높아지고 있으며, 이에 관내 관광객들을 이동 경로 및 소비 패턴 분석에 기반한 맞춤형 관광 전략이 중요하다. 하지만 기존의 연구들은 한정된 주류 관광객 분석에 초점을 두어, 관광객들의 행위 기반 데이터 관점의 분석이 부족하였다. 이에 본 연구는 빅데이터 분석과 지리정보시스템 을 결합하여 관내 관광객들의 이동 경로 및 소비 패턴을 분석하여 빅데이터 기반의 관광 전략을 제시하고자 한다. 본 연구는 용인시에서 발생한 카드 지출 데이터 및 통신 데이터를 바탕으로 관내 관광객들의 이동 패턴 및 소비 패턴을 분석하여 시각화하였다. 2017년 7월부터 2018년 6월까지 1년간의 데이터 분석을 통해 여성보다 남성이 다양한 지역에 서 소비하는 경향이 있고, 나이별로는 30대와 40대가 소비지역이 비슷하게 나타나는 것을 알 수 있었다. 본 연구는 관광 및 소비 패턴을 지리정보시스템을 활용하여 가시화함으로써 관광, 행정 및 정책의 실무자들에게 전략적 방안을 제시하는데 시사점이 있다.

Recently, there is increasing interest in attracting local tourist in the city to revitalize the local economy. For this purpose, customized tourism strategies based on the analysis of travel routes and consumption patterns are becoming important. However, existing studies either focused on limited mainstream tourist analysis or lacked analysis of tourists' behavior-based data perspectives. Therefore, this study aims to present a big data-based tourism strategy that provides customized information by analyzing the demand of individual travelers in details based on mobile service data and card expenditure data generated by the travelers in Yongin city. By tracing those data, this study visualized the tourists’ itinerary and their expenditure patterns. The analysis of data from July 2017 to June 2018 shows that men tend to consume in various areas compared to women. It also shows consumption areas for people in their 30s and 40s are similar, whereas those in their 20s do not vary. Using the big data based on Geographic Information system, this study provides strategic insights to administrative personnel who are in charge of tour policy.

본 논문에서는 CCTV설치 증가로 많은 양의 영상정보 데이터가 저장되고 있지만 활용되지 못하고 있는 문제를 해결하기 위해서 빅데이터 분석 동향과 기술을 조사 및 분석하였다. 이를 통해 영상정보 빅데이터 분석을 하고 소상공인 창업지원 서비스와 도시 인프라 개 보수 지원 서비스를 제공하는 도시고도화 지원 시스템을 설계하였다.