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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
조주현 (아주대학교 산업시스템공학) 옥창수 (홍익대학교 산업데이터공학) 박재일 (아주대학교 산업공학)
저널정보
한국산업경영시스템학회 산업경영시스템학회지 한국산업경영시스템학회지 제46권 제2호
발행연도
2023.6
수록면
72 - 81 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2023

잠재적 차량 결함 탐지를 위한 비정형 고객불만 텍스트 데이터 분류
조주현 ,  옥창수 ,  박재일 산업경영시스템학회지 2023.06 학술저널
자동차 고객 불만 데이터를 이용한 자연어 처리 기반 잠재적 차량 결함 분류
조주현 산업시스템공학과 2023.01 학위논문

2022

자동차 고객 불만 자연어 텍스트 분석을 통한 잠재적 결함 예측
조주현 ,  박재일 ,  옥창수 대한산업공학회 추계학술대회 논문집 2022.11 학술대회자료

초록· 키워드

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This research proposes a novel approach to tackle the challenge of categorizing unstructured customer complaints in the automo- tive industry. The goal is to identify potential vehicle defects based on the findings of our algorithm, which can assist automakers in mitigating significant losses and reputational damage caused by mass claims. To achieve this goal, our model uses the Word2Vec method to analyze large volumes of unstructured customer complaint data from the National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA). By developing a score dictionary for eight pre-selected criteria, our algorithm can efficiently categorize complaints and detect potential vehicle defects. By calculating the score of each complaint, our algorithm can identify patterns and correlations that can indicate potential defects in the vehicle. One of the key benefits of this approach is its ability to handle a large volume of unstructured data, which can be challenging for traditional methods. By using machine learning techniques, we can extract meaningful insights from customer complaints, which can help automakers prioritize and address potential defects before they become widespread issues. In conclusion, this research provides a promising approach to categorize unstructured customer complaints in the automotive industry and identify potential vehicle defects. By leveraging the power of machine learning, we can help automakers improve the quality of their products and enhance customer satisfaction. Further studies can build upon this approach to explore other potential applications and expand its scope to other industries.
#Automotive Industry #NHTSA #Word2Vec #Customer Complaints #Unstructured Data

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