LDA를 이용한 HMR 연구동향 토픽모델링 분석

양회창; 조희영

추천

검색

자료유형: 학술저널

저자정보: 양회창 (장안대학교) 조희영 (세종대학교 산업대학원)

저널정보: 한국물류학회 물류학회지 물류학회지 제32권 제1호

발행연도: 2022.2

수록면: 81 - 92 (12page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

본 연구의 목적은 가정간편식에 대해 발표한 각 학술지의 연구 동향을 확인하고 HMR에 대한 정보를 획득함으로써 HMR 업계에 종사하는 경영자와 실무자들에게 지속적인 성장을 위한 단서들을 찾을 수 있도록 하는 것이다. 또한, HMR의 성장과 직?간접적으로 관련이 있는 다양한 업종들에 참고가 될 정보를 제공하는 것이 주요 목적이다. 이를 위해 본 연구에서는 ScienceON (www.scienceon.kisti.re.kr)에서 HMR 또는 가정간편식으로 검색한 총 634건의 자료 중 영문초록이 탑재되어 있는 총 242건을 분석자료로 활용하였다. 분석은 R패키지를 활용하여 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 알고리즘을 활용한 토픽모델링 분석을 실시함으로써 HMR과 관련된 주요 이슈를 도출하고자 하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, HMR 연구들은 HMR 제품 관련, 이용자 관련, 이용자 인지 관련 요인들이 눈에 띄게 연구되고있는 것으로 확인되었다. 둘째, 네트워크분석 결과 HMR 제품, 구매, 만족 등과 함께 형태, 품질, 브랜드 등이 동시에 고려되고 있으며, 공공성과 관련된 요인과 디자인, 밀키트, 이미지, 아침식사, 다이어트와 같은 요인들이 별도로 연구되고 있는 것을 알 수 있었다. 셋째, TF-IDF 연산 결과 도시락(bento), 카페인(caffeine), 비비고(bibigo), 알레르기(allergy)와 같은 단어들이 빈도에 비해 중요하게 연구된 것을 알 수 있었다. 넷째, LDA 기반 토픽모델링 결과 총 11개의 토픽을 도출하였다. 구체적으로 “HMR 제품”, “HMR 선택속성”, “HMR 이용자”, “HMR 식품위생”이 전체 IDM의 64.1%를 차지하고 있어 지금까지 HMR 연구는 주로 HMR제품과관련되고 HMR의 선택과 관련된 속성과 이용자 및 HMR 식품의 위생과 관련된 부분에 많은 관심이 있음을 알 수 있었다. 위와 같은 결과는 HMR업계도 최신 트렌드로 대두되고 있는 다양한 키워드들 중 적용할 수 있는 키워드를 기반으로 경쟁력 확보를 위한 노력이 이루어져야 할 것으로 사료된다. 예를 들어 환경보호가 가능한 친환경 포장재를 활용함으로써 그린슈머들과 안심푸드테크를 실현할 수 있을 것이다. 또한 배달물류의 특화를 통해 랜선 사회 트렌드에 대응할 뿐 아니라 동네 상권에서 건강하고 맛있는 음식을 즐길 수 있는 기회를 제공하며, 기성세대들의 추억이 담긴 메뉴를 밀레니얼 세대들이 재해석해서 즐길 수 있는다양한 정보 제공과 메뉴 구성에 대한 노력은 HMR업계가 경쟁력을 확보할 수 있는 기회의 장이 될 수 있을 것으로 판단된다.

The purpose of this study is to check the research trends of each journal published on HMR and to obtain information on HMR, so that managers and practitioners in the HMR industry can find clues for continuous growth. In addition, the main purpose is to provide information that can be used as a reference for various industries directly or indirectly related to the growth of HMR. To this end, a total of 242 articles with English abstracts were used as analysis data out of a total of 634 articles searched by ‘HMR’ or ‘home meal replacement’ on ScienceON. The analysis was conducted to derive major issues related to HMR by conducting LDA topic modeling analysis using the R package. The analysis results are as follows. First, HMR studies confirmed that ‘HMR product-related’, ‘user-related’, and ‘user-recognitionrelated ’ factors were remarkably studied. Second, as a result of network analysis, ‘shape’, ‘quality’, ‘brand’, etc. were being studied together with HMR product, purchase and satisfaction. In addition, it was found that factors related to public and factors such as design, mealkit, image, breakfast, and diet were being studied separately. Third, as a result of TF-IDF calculation, it was found that words such as bento, caffeine, bibigo, and allergy were studied more importantly than their frequency. Fourth, as a result of LDA-based topic modeling, a total of 11 topics were derived. Specifically, “HMR products”, “HMR selection attributes”, “HMR users”, and “HMR food hygiene” accounted for 64.1% of the total IDM, so HMR research has been mainly related to HMR products and It was found that there is a lot of interest in the hygiene-related aspects of users and HMR food. The above results suggest that efforts should be made to secure competitiveness based on applicable keywords among various keywords emerging as the latest trends in the HMR industry. For example, by using eco-friendly packaging materials that can protect the environment, it will be possible to realize Greensumers and Safe Food Tech. In addition, through specialization of delivery logistics, it will be possible not only to respond to the social trend of LAN lines, but also to provide an opportunity to enjoy healthy and delicious food in the local commercial area. At the same time, efforts to provide various information and menu composition that millennials can enjoy by reinterpreting menus containing the memories of older generations are expected to be an opportunity for the HMR industry to secure competitiveness.

#가정간편식 #연구동향 #토픽 모델링 #LDA #TF-IDF #HMR #Research Trends #Topic Modeling #LDA #TF-IDF

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

소속기관

주요연구분야

논문수 이용수

조희영

소속기관 세종대학교 산업대학원

주요연구분야 사회과학 > 교육학 사회과학 > 경영학

논문수 4 이용수 70

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (0)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)