연구동향 분석
박사

빅데이터를 활용한 헤어 미용분야 패러다임 변화 연구 = Paradigm Changes in Hairdressing Industry Using Big Data

문소희 2019년

논문상세정보
인용/피인용
' 빅데이터를 활용한 헤어 미용분야 패러다임 변화 연구 = Paradigm Changes in Hairdressing Industry Using Big Data' 의 주제별 논문영향력
논문영향력 선정 방법
논문영향력 요약
주제
  • 마케팅
  • 빅데이터
  • 텍스트
  • 패러다임변화
  • 헤어미용
동일주제 총논문수 논문피인용 총횟수 주제별 논문영향력의 평균
3,254 0

0.0%

' 빅데이터를 활용한 헤어 미용분야 패러다임 변화 연구 = Paradigm Changes in Hairdressing Industry Using Big Data' 의 참고문헌

  • 효율적인 웹 스크래핑을 위한 확장 WIDL 에 관한 연구
    박규석 서명구 한국인터넷정보학회 학술발표대회 논문집, 5(2), 241-244 [2004]
  • 헤어미용서비스에서 의사소통, 기술, 고객응대가 고객만 족 및 전환의도에 미치는 영향
    박선예 이영선 한국미용학회지, 21(1), 41-51 [2015]
  • 해상교통안전 위해요소의 가중치 설정에 관한 연구, 목포해양대학 교 대학원
    이대한 석사학위논문 [2018]
  • 한국어 학습용 외래어 연구: 학습용 기본 어휘 선정 및 외래어와 순화어의 유의 관계 연구, 연세대학교 교육대학원 석사학위논문
    김미나 연세대학교 석사논문 [2011]
  • 한국 주식시장의 군집행동 분석
    김영일 성균관대학교 [2016]
  • 한 중 여행업 O2O 마케팅모델의 비교연구, 건국대학교 대학원
    황수영 석사학위논문 [2016]
  • 학술연구에서의 텍스트 마이닝 활용 현황 및 주 요분석기법
    강주영 김성근 조혁준 정보화연구 (구 정보기술아키텍처연구), 13(2), 317-329 [2016]
  • 특허 활동이 기업의 경영성과에 미치는 영향에 관한 연구
    김용현 윤장혁 정병기 대한산업공학회 춘계 학술대회 논문집. 2015(4), 607-610 [2015]
  • 트위터 데이터를 이용한 네트워크 기반 토 픽 변화 추적 연구
    송민 정유경 진설아 허고은 정보관리학회지, 30(1), 285-302 [2013]
  • 트렌드 지수를 반영한 블로그 랭킹 알고리즘 개선에 대한 연구, 고려 대학교 정보보호대학원
    이용석 석사학위논문 [2017]
  • 통계청 국가통계포털 (KOSIS)
    . kosis. kr [2016]
  • 토픽 모델링을 이용한 시뮬레이션 연구 동향 분석
    김자희 나상태 안주언 정민호 한국시뮬레이션학회 논문지, 25(3), 107-116 [2016]
  • 텍스트마이닝 기반 토픽 분석을 통한 온라인 성 차별성의 이해
    김현정 이수연 정수연 사이버커뮤니케이션학보, 33(3), 159-199 [2016]
  • 텍스트 분석을 활용한 과학 기술 이슈 여론 분석 방법론
  • 텍스트 마이닝을 활용한 한미 언론에서 나타난 감성과 거시 경제 지수의 영향 관계, 연세대학교 대학원
    이현서 석사학위논문 [2018]
  • 텍스트 마이닝을 이용한 온라인 해외직접구매에 대한 소 비자 반응 분석
    나종연 이진명 소비자학연구, 26(5), 93-124 [2015]
  • 텍스트 마이닝을 이용한 온라인 해외직접구매에 대한 소 비자 반응 분석
    이미숙 이창훈 효과적 에너지 수요관리 [2014]
  • 청소년 위기 극복을 위한 빅데이터 기반 정책 시나리오
    한국정보화진흥원 [2012]
  • 중국어권 유학생의 한국 국가이미지가 한국 미용서비스 태도에 미치는 영향
    안유진 임은진 한국디자인문화학회지, 21(1), 313-323 [2015]
  • 제주해상풍력의 현재와 미래
    김동주 한국해양환경 에너지학회 학술대회논문집, 140-140 [2018]
  • 정책지도활용현황 및 발전과제
    임은선 전성제 황명화 국토정책 Brief, (535), 1-8 [2015]
  • 정책지도활용현황 및 발전과제
    황선아 황선진 미용실의 서비스 품질과 소비자 만족에 관한 [2001]
  • 자기애성향과 신체존중감이 뷰티관리 및 헤어행동에 미치는 영향, 성신여자대학교 대학원 일반대학원
    김정숙 석사학위논문 [2014]
  • 워크숍: 한국교육과정평가원; 초등 국어, 수학 학업 성취 에 영향을 미치는 변인 탐색
    김성경 최영인 한국수학교육학회 학술발표논문집, 2016(1), 212-212 [2016]
  • 외식업체의 소셜커머스 마케팅믹스요인이 고객몰입 및 애호도에 미치는 영향
    신선영 경기대학교 대학원 박사학위논문 [2012]
  • 온라인 마케팅과 오프라인 마케팅에 빅데이터가 미치는 영향, 호 서대학교 벤처전문대학원
    김윤겸 석사학위논문 [2015]
  • 송민. 트럼프 취임 관련 국내 언론에서 나타난 감성과 거시 경제 지수 간 영향 관계
    이현서 언론과학연구, 18(3), 129-169 [2018]
  • 소셜커머스의 구매동기에 영향을 미치는 요인에 대한 연구
    김유리 고려 대학교 대학원 석사학위논문 [2011]
  • 소셜커머스 수익 한계 분석에 의한 상품개발 전략, 이화여자대학교 디 자인대학원
    손예슬 석사학위논문 [2017]
  • 소셜커머스 선택속성이 브랜드신뢰와 브랜드충성도 및 고객 만족에 미치는 영향 연구
    유재원 최대희 이벤트컨벤션연구, 31, 129-146 [2018]
  • 소셜빅데이터를활용한보건복지정책동향분석
    송태민 보건복지포럼, (213), 101-113 [2014]
  • 소셜미디어를 활용한 위기관리 커뮤니케이션 효과연구,
    이유리 석사학위논문 서강대학교 언론대학원 [2015]
  • 소셜미디어 빅데이터를 활용한 항공사 이미지 변화 분석
    오익근 홍지숙 관광연구저널, 30(6), 119-133 [2016]
  • 소셜미디어 빅데이터를 활용한 육아휴직 후 퇴직 의향과 그 원인 에 관한 연구
    최은미 석사학위논문, 가톨릭대학교 상담심리대학원 [2018]
  • 소셜 커머스의 재구매의사에 영향을 미치는 요인에 관한 연구
    왕운송 영남대학교 대학원석사학위논문 [2012]
  • 소셜 빅데이터를 활용한 담배 위험 예측
    송주영 송태민 천미경 한국데이터 정보과학회지, 26(5), 1047-1059 [2015]
  • 소셜 네트워크 서비스 (SNS) 의 지속이용의도에 관한 연구: IS 지속이용모델과 고객 가치-만족-충성도 모델의 통합적 접근
    최수정 Issues, (13) [2018]
  • 소비가치 인식이 정보 탐색 채널 선택에 미치는 영향에 관 한 연구: 미용서비스 산업 소비자를 중심으로
    신지안 양석준 상업교육연구, 29(6), 75-101 [2015]
  • 소규모 헤어살롱의 지속가능 경영을 위한 성공요인. 석사학위논문]
    정용희 광운대학교 경영대학원 [2014]
  • 사회 네트워크 분석을 이용한 지하철역 네트워크 구 조 분석
    박근병 서영수 한경훈 한국철도학회 학술발표대회논문집, 34-40 [2015]
  • 빅데이터와 통계학
    김용대 조광현 한국데이터정보과학회지, 24(5), 959-974 [2013]
  • 빅데이터와 사회과학하기: 자료기반의 변화와 분석전략의 재구상
    한신갑 [2015]
  • 빅데이터를 활용한 패션이자인 감성분석 연구. 이화여자대학교 대학원
    안효선 박사학위논문 [2017]
  • 빅데이터를 활용한 템플스테이 키워드 네트워크 분석-블 로그와 트위터를 중심으로
    김미경 김보경 관광학연구, 39(5), 27-40 [2015]
  • 빅데이터를 활용한 유치원 교사에 대한 사회적 인식 연구, 동의대학교 대학원
    조효미 박사학위논문 [2018]
  • 빅데이터를 활용한 대학구조개혁 평가의 키워드 및 토픽 분석, 서 울대학교 대학원
    김지은 박사학위논문 [2017]
  • 빅데이터를 활용한 국토정책 반응 모니터링 및 정책수요 예측방안
    김대종 윤서연 경기: 국토연구원 [2013]
  • 빅데이터를 이용한 충남도 정책 키워드 분석. 충남발전연구원
    임화진 전략연구 2014-15 [2014]
  • 빅데이터를 이용한 지역미래전략 수립에 관한 시론적 연 구
    박성현 임화진 한국지적정보학회지, 17(1), 75-90 [2015]
  • 빅데이터 시대의 새로운 정책이슈와 이용자 중심의 활용방 안 연구. 방송통신정책연구 12-진흥-097
    김사혁 송상영 정보통신정책연구원 [2012]
  • 빅데이터 분석 기법을 활용한 2015 개정 교육과정 정책에 대한 언론 보도 분석 (Doctoral dissertation
    유예림 서울대학교 대학원) [2017]
  • 빅데이터 동향 및 정책 시사점
    박현수 배동민 오기환 정보통신정책연구원 (KISDI), 25(10), 37-74 [2013]
  • 빅 데이터를 활용한 초등학교 영어교육 연구 동향 분석, 한국교원대학 교 교육대학원
    윤지영 석사학위논문 [2018]
  • 빅 데이터 어낼리틱스와 공공 데이터 활용
    이만재 정보과학회지, 30(6), 33-39 [2012]
  • 빅 데이터 기술과 주요 이슈
    안창원 황승구 정보과학회지, 30(6), 10-17 [2012]
  • 빅 데이터 기술과 주요 이슈
    백순근 유예림 자동화된 텍스트 분석을 활용한 2015 개정 교육과정 정책에 대한 언론 보도의 쟁점 분석 [2016]
  • 비정형 데이터 활성화의 정치, 경제, 문화적 함의. 한국인 터넷진흥원, Internet Security Focus
    박대현 송동현 2014년 2월호 [2014]
  • 블로그를 활용한 마케팅에 관한 연구: 포털 사이트와 커뮤니티 사이트의기업 블로그를 중심으로
    정유배 서강대학교 영상대학원 석사학위논문 [2004]
  • 뷰티산업 변화 인식 차원에 따른 뷰티 매니저의 역할과 필요성 인식 연구
    김성희 한국미용학회지, 21(4), 710-720 [2015]
  • 분석지의 확장을 위한 소셜 빅데이터 활용연구- 국내
    권은주 김정선 송태민 지식경영연구, 15(3), 169-188 [2014]
  • 분석지의 확장을 위한 소셜 빅데이터 활용연구- 국내
    김지은 백순근 텍스트 빅데이터 분석 기법을 활용한 대학구조개혁 평가의 쟁점 분석 [2016]
  • 분석: 빅데이터의 현실적인 활용
    IBM 글로벌 비 즈니스 서비스 요약보고서. https://www-935.ibm.com/services/ kr/c-suite/Analytics_The_Re al_World_Use_Of_Big_Data_KR_v3.pdf [2012]
  • 복합적 텍스트 분석을 이용한포털 댓글에 관한 연구-17 대 대통령 선거 기간미디어 ‘다음’에 게시된 광운대 BBK 동영상
    박한우 이연옥 Journal of the Korean Data Analysis Society, 11(2), 731-744 [2009]
  • 변혁적 미용서비스품질이 고객행복과 점포충성도에 미치는 영향, 동명 대학교 대학원
    황연우 석사학위논문 [2001]
  • 미용실의 서비스 품질과 고객의 감정적 반응, 추천의도 및 이탈의 도의 관계
    전선복 한국미용학회지, 21(4), 603-613 [2015]
  • 미용서비스 이용자의 특성에 따른 서비스 품질, 관계 품질, 고객충성도, 전환장벽의 차이, 한국디자인문화학회
    양은진 이윤현 장연희 한국디자인 문화학회지, 20(2), 457-468 [2014]
  • 미용산업 서비스 품질이 고객만족에 미치는 영향 및 전환비 용, 고객충성도와의 관계에 관한 연구
    김미정 임영자 복식, 58(9), 99-113 [2008]
  • 미용사의 직무만족 인식 및 서비스몰입과의 영향관계 연 구
    류은주 오강수 한국디자인문화학회지, 20(3), 225-238 [2014]
  • 미용사의 온라인 미용교육 실태, 숙명여자대학교 사회교육대학원
    이진영 석사학위논문 [2016]
  • 미용 서비스품질 관리를 위한 인내영역 연구-미용실 유형별 실내 외 편의성을 중심으로
    지정훈 한국미용학회지, 19(4), 723-731 [2013]
  • 미용 서비스 품질지각이 고객만족에 미치는 영향에 따른 미용실 서비스 전략
    황복주 산업경제연구, 19(1), 179-203 [2006]
  • 무용공연의 티켓 활성화 방안 연구
    김소이 신라대학교 일반대학원 [2017]
  • 디지털도서관의 경제성 평가: 국립디지털도서관 DLP 사례 연구
    고영만 김동석 조동호 정보관리학회지, 20(4), 159-193 [2003]
  • 동시 출현 단어 분석을 활용한 빅데이터 연구 동향 분석
    김완종 한국정 보관리학회 학술대회 논문집, 17-20 [2014]
  • 대학생의 유머감각이 자기효능감과 대인관계능력에 미치는 영향. 명지대학교 사회교육대학원
    문성실 석사학위논문 [2010]
  • 네트워크 텍스트 분석 기법을 적용한 특급호텔 패키지 이용에 대한 태도 분석
    안명숙 오익근 관광연구, 30(5), 163-181 [2015]
  • 글에서 감성을 읽다! 감성분석의 이해
    신수정 IT World IDG Tech Report [2014]
  • 국내 재난관리 분야의 빅 데이터 활용 정책방안
    김용문 신동희 한국콘텐츠 학회논문지, 15(2), 377-392 [2015]
  • 교육정보화 정책에서 빅데이터 활용 방안 탐색 연구: 소셜 미디어 데이터 활용을 중심으로. 한국교육학술정보원
    구찬동 김우주 연구보고 KR 2015-4 [2015]
  • 교육정보화 정책에서 빅데이터 활용 방안 탐색 연구: 소셜 미디어 데이터 활용을 중심으로. 한국교육학술정보원
    김정미 윤미영 영유아 보육정책에 대한 국민정서분석: 빅데이터 분석 따라하기-사례 ① [2012]
  • 과학기술이슈에 대한 일반인의 인식분석: 토픽모델링을 활용 한 원자력발전 사례
    안종욱 최현도 기술혁신연구, 23(4), 152-175 [2015]
  • 공간 빅데이터 연구 동향 파악을 위한 Topic Modeling 모형 분석
    손소영 이원상 대한산업공학회지, 41(1), 64-73 [2015]
  • 개인 맞춤형 상품 리뷰 정보 시각화 방법론 연구, 숭실대학교 대학원
    김주영 석사학위논문 [2017]
  • “소셜 빅데이터에 기반한 환경분야별 특성 분석과 활용방 안.”
    김지연 이미숙 이창훈 한국환경정책학회 학술대회 논문집, 159-186 [2014]
  • “빅데이터 분석 서비스 지원을 위한 지능형 웹 크롤러”
    서동민 정한민 한 국콘텐츠학회논문지, 13(12), 575-584 [2013]
  • “TF-IDF의 변형을 이용한 전자뉴스에서의 키워드 추출 기법.”
    김한준 이성직 한국전자거래학회지, 14(4), 59-73 [2009]
  • White,P., Breckenridge, R. S.(2014). Trade‐Offs, Limitations, and Promisesof Big Datain Social Science Research. Reviewof Policy Research, 31(4), 331-338.
  • Wasserman, S., Faust, K. (1994). Social Network Analysis : Methods and Applications . Cambridge university press.
  • Tsytsarau, M. and Palpanas, T. Survey on mining subjective data on the web. Da ta Mining and Knowledge Discovery,2012.
  • Tsai, F. S. (2011). A tag-topic model for blog mining. Expert Systems with Appli cations, 38(5), 5330-5335.
  • Steyvers, M., Griffiths, T. (2007). Probabilistic topic models. Handbook of latent se mantic analysis, 427(7), 424-440.
  • Singhal, Amit (2001). "Modern Information Retrieval: A Brief Overview". Bulletin of the IEEE Computer Society Technical Committee on Data Engineering 24 (4), 35–43.
  • Sievert, C., Shirley, K. (2014). LDAvis: A method for visualizing and interpreting topics. In Proceedings of the workshop on interactive language learning, vis ualization, and interfaces (pp. 63-70).
  • Sarner, A., Sussin, J. (2012). Predicts 2013: Social CRM. Gartner Research.
  • SERVICE MARKETING
    이상환 이재철 서울: 삼영사 [2001]
  • Riff, D., Lacy, S., Fico, F. (2014). Analyzing media messages: Using quantitative c ontent analysis in research. Routledge.
  • Rehurek, R., Sojka, P. (2010). Software framework for topic modelling with large corpora. In In Proceedings of the LREC 2010 Workshop on New Challenges for NLP Frameworks.
  • R 을 활용한 소셜 빅데이터 연구방법론. 한나래아카데미, 서울
    송주영 송태민 대한민국 [2016]
  • O2O 마케팅 이론에 근거한 무용학원의 리버스 쇼루밍 성과에 관 한 연구
    변민경 경희대학교 대학원 [2017]
  • Models: \# twitter Trends Detection Topic Model Online. In COLING 1519-1534. Pan, Bing, Tanya MacLaurin, and John C. Crotts. (2007). "Travel blogs and t he implications for destination marketing." Journal of Travel Research, Vol. 46, no. 1, , pp: 35-45.
  • Medhat, W., Hassan, A., Korashy, H. (2014). Sentiment analysis algorithms and a pplications: A survey. Ain Shams Engineering Journal, 5 (4), 1093–1113.
  • McCallum, A. K. (2002). MALLET: Machine Learning for Language Toolkit. (UR L: http://mallet.cs.umass.edu).
  • McAfee, A., Brynjolfsson, E., Davenport, T. H., Patil, D. J., Barton, D. (2012). Big data: the management revolution. Harvard business review, 90(10), 60-68.
  • Maynard, D., Funk, A. (2012). Automatic detection of political opinions in tweets. In The semantic web: ESWC 2011 workshops, 88-99.
  • Manyika, J., Chui, M., Brown, B., Bughin, J., Dobbs, R., Roxburgh, C., & Byers, A. H. (2011). Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity. McKinsey Global Institute.
  • Liu, L., Tang, L., Dong, W., Yao, S., Zhou, W. (2016). Anoverview of topic modeli ng and its current plications in bioinformatics. SpringerPlus, 5(1), 1608.
  • Liu, B. 2012. Sentiment analysis and opinion mining. Synthesis lectures on human language technologies, 5(1), 1-167.
  • Lau, J. H., Collier, N., Baldwin, T. (2012). On-line trend analysis with topic model s:\# twitter trends detection topic model online. Proceedings of COLING 201 2, 1519-1534.
  • Laney, D. (2001). 3D data management: Controlling data volume, velocity and vari ety. META Group Research Note, 6 February.
  • Kozinets, R. V. (2010). Netnography - Doing Ethnography Research Online. Sage Publications.
  • Kambatla, K., Kollias, G., Kumar, V., Grama, A. (2014). Trends in Big Data analy tics.Journal of Parallel and Distributed Computing, 74(7), 2561-2573.
  • Jeong, D. H., Song, M. (2014). Time gap analysis by the topic model-based tempo raltechnique. Journal of informetrics, 8(3), 776-790.
  • Hofmann, T. (1999). Probabilistic latent semantic indexing, In Proceedings of the 2 2nd annual international ACM SIGIR conference on Research and developme nt in information retrieval, 50-57.
  • Hadley, W. (2016). httr: Tools for Working with URLs and HTTP. R package ver sion 1.1.0. https://CRAN.R-project.org/package=httr.
  • Gwinner, Kevin p., Dwayge D., Grember, Mary Jo Bitner (1998), “Relational Benef it in Scrvice Industries: The Customer's Perspective”, Journal of the Acade my of Marketing Science, 26(2), 101-114.
  • Griffiths, T. L., Steyvers, M. (2004). Finding scientific topics. Proceedings of the National academy of Sciences, 101(suppl 1), 5228-5235.
  • Gartner, Inc. (2012).; Market Share: Mobile Communication Devices by Region and Country, 3Q11. Dispon vel em: http://www.gartner.com/it/page.jsp?id=1848514 Acessoem:31deMar ode2012.
  • Deerwester, S. C., Dumais, S. T., Landauer, T. K., Furnas, G. W., Harshman, R. A.(1990). Indexing by latent semantic analysis. JAsIs, 41(6), 391-407.
  • Daniel, B. (2015). Big data and analytics in higher education: opportunities and ch allenges. British Journal of Educational Technology, 46(5), 904-920.
  • Cuzzocrea, A. (2014, November). Privacy and security of Big Data: current challen ges and future research perspectives. In Proceedings of the First Internation al Workshopon Privacy and Secuirty of Big Data, 45-47. ACM.
  • Choi, Yonggil, Choi, Dongchoon, and Lee, Sungsu 2007. "The Effect of Compo nents of Interactivity on Satisfaction, Trust, Commitment and Loyalty in Online Community." Journal of the Korean Society for Quality Managem ent 35(4):123-139.
  • Chang, C. C., Chow, C. C., Tellier, L. C., Vattikuti, S., Purcell, S. M., Lee, J. J. (2 015). Second-generation PLINK: rising to the challenge of larger and richer datasets. Gigascience, 4(1), 7.
  • Camiciottoli, B. C., Guercini, S., Ranfagni, S. (2012). The integration of netnog raphy and text mining for the representation of brand image in fashion blogs. In 11th International Congress “Marketing Trends”, Venice, January 20th-22nd.
  • Blei, D. M., Ng, A. Y., Jordan, M. I. (2003). Latent dirichlet allocation. Journal of machine Learning research, 3(Jan), 993-1022.
  • Blei, D. M. 2012. Probabilistic topic models. Communications of the ACM, 55(4), 77-84.
  • Bettityna, G., Kurt, H. (2015). Package ‘topicmodels’ (Topic Models). Retrieved De cember 1, 2015, from https://cran.r-project.org/web/packages/topicmodels/topicmodels.pdf.
  • Bertino, E. (2013). Big data – opportunities and challenges. In Proceedings of the 2013 IEEE 37th Annual Computer Software and Applications Conference, 479-480.
  • Berry, M., Dumais, S. T., O’Brien, G. W. (1995). Using linear algebra for intellige nt information retrieval. SIAM Review, 37, 573–595. http://dx.doi.org/10.1137/1037127
  • B2B 농산물 전자상거래 활성화 방안과 과제에 관한 연 구
    김규형 이문석 통상정보연구, 13(1), 29-52 [2011]
  • Askool, S. S., Nakata, K. (2010). Scoping study to identify factors influencing the acceptance of social CRM. In Management of Innovation and Technology (I CMIT), 2010 IEEE International Conference on (pp. 1055-1060). IEEE.
  • Adri n-Mart nez, S., Ageron, M., Aharonian, F., Aiello, S., Albert, A., Ameli, F., Anton, G. (2016). Letter of intent for KM3NeT 2.0. Journal of Physic s G: Nuclear and Particle Physics, 43(8), 084001.
  • 2015 하반기 중소기업 금융실태조사
    IBK기업은행 [2016]
  • . Topic Modeling을 활용한 국내문헌 정보학 연구동향분석
    박자현 송민 정 보관리학회지, 30(1), 7-32 [2013]
  • . 텍스트 마이닝 기법을 통한 수능 절대평가
    권순보 유진은 열린교육연구, 26, 57-79 [2018]
  • . 신가치창출 엔진, 빅데이터의 새로운 가능성과 대응전략
    정지선 IT Future Strategy, 18, 9-40 [2011]
  • . 머리미용서비스가 고객만족과 구전의도에 미치는 영향
    박은정 한국의류 학회지, 31(4), 574-583 [2007]
  • , , LDA를 이용한 온라인 리뷰의 다중 토픽별 감성분석, 부산대학 교 대학원
    니우한잉 석사학위논문 [2018]
  • (Chung Wonjun), , 사드(THAAD) 이슈를 둘러싼 한국과 중국 간 갈 등 쟁점의 변화 추이 연구, 한국광고홍보학회
    정원준 한국광고홍보학보/20(3), 143-196 [2018]