다양한 선행연구에서 준거가격효과는 실증적 지지를 받아온 것이 사실이다. 그러나 대부분의 선행연구에서 간과된 부분은 설명되지 않은 소비자 반응의 이질성이 준거가격에 반영되어 실재하지 않는 효과가 마치 유의한 것으로 나타날 수도 있다는 것이다(Chang, Siddarth, and Weinberg 1999; Bell and Lattin 2000). 또 다른 차원의 이질성으로서, 고려상표군의 이질성이 반영되지 않을 경우 모델에 포함된 변수의 모수추정치에 왜곡현상이 나타날 수 있음을 Meyer and Kahn(1991)이 지적한 바 있다. 이러한 선행연구의 문제점을 고려하여 이 연구에서는 반응의 이질성과 고려상표군의 이질성을 모두 반영한 모델을 적용함으로써 보다 정확한 준거가격효과의 추정을 시도하였다. 또한 소비자별 고려상표군의 이질성을 반영한 준거가격 측정치를 새롭게 제안하여 검증하고자 하였다. 실증분석결과, 제안된 준거가격 측정치가 선행연구에서 사용한 측정치에 비해 모델적합도와 예측타당성을 향상시키는 것으로 나타났다. 이 결과는 준거가격 형성과정에도 고려상표군의 이질성이 반영됨을 실증하는 것이다. 고려상표군의 이질성이 반영될 경우, 선행연구의 준거가격 측정치에 비해서, 제안된 준거가격 측정치의 평균이 높게 나타났으며, 표준편차는 감소한 것으로 나타났다. 이 연구에서 제안된 측정치의 실제적인 적용 측면을 본다면, Greenleaf(1995)의 연구에서처럼, 최적의 가격정책이 손실회피(loss aversion)의 크기, 즉, 준거의존(reference-dependent) 모델상의 준거가격에 의존한다면 제안된 측정치가 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다. 최대화해야 할 이익함수에 포함된 준거가격 측정치의 정확성이 최적가격결정을 좌우하기 때문이다. 따라서, 준거가격모델에 근거하여 최적가격을 추정할 경우, 모델자체에 고려상표군과 반응의 이질성을 반영할 뿐만 아니라, 준거가격 측정치 또한 고려상표군의 이질성을 반영하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 초등학교 교사의 수학에 대한 신념과 태도가 어떤 특성을 보이고 있고 이것이 실제 수학 수업에서는 어떤 식으로 반영되고 있는지 수업 사례를 통해 살펴보고자 하는 데 그 목적이 있다. 이러한 연구 목적을 위하여, 먼저 교사의 수학에 대한 신념과 태도를 묻는 설문지를 작성하고 그것을 분석해서 초등학교 교사의 수학에 대한 신념과 태도의 특성을 살펴보았다. 그리고 나서 교사의 수학에 대한 신념과 태도가 실제 수학 수업에 어떻게 반영되는지를 파악하기 위하여 두 교사의 실제 수학 수업을 분석해 보았다. 수학 수업을 분석해 본 결과, 수업 내용을 조직하고 전개해 나가는데 교사의 수학에 대한 신념과 태도가 반영되어 있었다. 수학을 가르치는 중요한 목표를 학생들이 문제를 풀 수 있는 능력을 개발하고 수학적으로 생각하도록 도움을 주는 데 두는 L교사의 수학 교수에 대한 신념은 학생들의 활동을 위주로 수업을 하고 그는 도와주는 역할을 하는 것으로 수업에 반영되어 있었다. 그리고 한 가지 수학 내용을 가르치는데 보다 많은 표현들을 이용해야 한다는 K 교사의 수학 교수에 대한 신념과 보다 상세히 설명하고자 하는 수학 교수에 대한 태도는 학생들에게 설명할 때 그림이나 구체적인 자료, 예 등을 사용하는 것으로 수업에 반영되고 있음을 알 수 있었다.
리뷰 데이터 분석을 통해 추천을 하는 기존 시스템에서 사용자의 특성 혹은 상품 구매 취향와 같은 개인의 선호 세부 정보를 반영하지 않는 점을 보완하여 본 논문에서는 사용자가 상품을 검색하고 그 상품을 구매할 때 가장 중요하게 생각하는 기준을 선택하도록 하고, 이를 반영하여 분석함으로써 다양한 사용자에게 맞춤화된 추천 정보를 제공하는 시스템을 제안한다. 이는 사용자가 상품 구매 시 가장 큰 비중을 차지하는 기준을 토대로 가중치를 부여하여 감성분석을 수행하고 그 결과를 반영하여 상품 목록을 제공한다. 따라서, 상품 추천 정보에 사용자 개인의 선호도를 반영하였기 때문에 기존 추천 시스템을 통해 상품을 추천받는 것보다 효율적인 결과를 얻을 수 있을 것으로 사료된다.
최근, 대조 학습 기반의 멀티미디어 추천 시스템들이 활발하게 연구되고 있다. 이들은 아이템의 다양한 모달리티 피처들을 활용하여 사용자와 아이템에 대한 임베딩들(뷰들)을 생성하고, 이들을 통해 대조 학습을 진행한다. 학습한 뷰들을 추천에 활용함으로써, 이들은 기존 멀티미디어 추천 시스템들보다 상당히 향상된 추천 정확도를 획득했다. 그럼에도 불구하고, 우리는 기존 대조 학습 기반의 멀티미디어 추천 시스템들이 아이템의 뷰들을 생성하는 데에 아이템의 모달리티 피처들을 올바르게 반영하는 것의 중요성을 간과하며, 그 결과 추천 정확도 향상에 제약을 갖는다고 주장한다. 이는 아이템 임베딩에 아이템 자신의 모달리티 피처를 올바르게 반영하는 것이 추천 정확도에 향상에 도움이 된다는 기존 멀티미디어 추천 시스템의 발견에 기반한다. 따라서 본 논문에서 우리는 아이템의 모달리티 피처들을 올바르게 반영할 수 있는 뷰(구체적으로, 모달리티 반영 뷰)를 통해 대조 학습을 진행하는 새로운 멀티미디어 추천 시스템을 제안한다. 제안 방안은 두 가지 실세계 공개 데이터 집합들에 대해 최신 멀티미디어 추천 시스템보다 6.78%까지 향상된 추천 정확도를 보였다.
하나의 시스템의 아키텍처를 설계하기 위해서는 여러 아키텍처 스타일들이 복합적으로 결합하여 시스템의 전체적인 아키텍처를 구성하게 된다. 그러나 아키텍처 설계자 또는 개발자들이 아키텍처 설계 과정 중에 현재 설계된 아키텍처가 시스템의 요구사항을 적절히 반영하고 있는지 평가해 볼 수 있는 방법이 없다. 본 논문에서는 아키텍처 평가자와 다양한 이해관계자가 모여 아키텍처를 전반적으로 평가해 보기 전에 아키텍처 설계자가 설계과정 중에 자신이 담당한 부분의 현재의 아키텍처가 시스템의 요구사항을 적절히 반영하고 있는지 여부를 판단하여 설계 과정 중에 개선점을 도굴하고, 개선점을 재 설계에 반영하는 아키텍처 설계 방법론을 제안하고자 한다
소프트웨어의 측정은 소프트웨어의 생명주기 초기에 분석되어 규모와 비용의 예측에 도움을 주어야 한다. 초기에는 정확한 LOC 기반 규모예측이 어려워 기능 점수 기반의 측정에 의하여 예측할 수 있다. 그러나 현재의 기능 점수 기반 측정은 모든 시스템에 획일화되어 있어 시스템의 특성을 반영할 수 없으며, IFPUG에서 제시한 일반 시스템 특성은 웹 기반 어플리케이션에서 사용자의 인지도가 매우 낮다. 본 논문에서는 웹 기반 어플리케이션 중에 동적 웹사이트에 특화된 시스템 특성 집합 및 영향도 측정 방법을 제시한다. 이 요소를 근거로 동적 웹사이트의 시스템 특성을 분석하여 기능 정수의 값 조정 인자에 반영하고 실제 시스템을 대상으로 조정된 기능 점수를 산정한다.
'95년 하반기부터 시작된 경제위기를 맞이하면서 의류시장의 외형적 규모와 소비자들의 소비심리가 크게 위축되자, 국내 미시존 여성복 브랜드에서는 단품의 강화와 트랜드를 반영한 캐릭터성 보완의 두 가지 측면으로 시장구도를 형성하며 의류시장의 위기를 모면하려 노력한다. 그러나 IMF 이후, 베이직 상품의 판매비중이 늘어나게 되자 정장에 트랜드를 반영하기보다는 단품에 트랜드를 반영하려는 현상이 나타나게 되고, 대다수의 브랜드들이 기획비중을 줄이고 보완반응의 비중을 늘리면서 인기 브랜드의 인기 아이템에 대한 디자인 카피가 늘어나게 되면서, 브랜드의 차별화가 없어지는 공동화 현상이 심각하게 대두되게 되었다. (중략)
우리나라 전력시장은 구조개편 초기모델로 2001년 4월부터 개설된 원가반영발전시장(Cost BasedPool)으로 새로운 경쟁적 시장환경이 도입되기에는 여러 가지 한계가 있을 수 있다. 요즘 해외시장에서도 화두가 되고 있는 DR(수요자 반응)의 원가반영시장에서의 적용 영향을 분석한다
용수 공급의 편익에 대한 개념적인 접근을 시도하였다. 실제 용수공급과 관련된 많은 국가 사업이 진행되고 있고 이에 대한 타당성검토가 KDI등을 통해 수행되고 있다. 물론 일반적이고 공통적인 잣대를 가지고 국가사업을 평가해야 겠지만 수자원에 대한 특수성을 반영하지 못한 다면 자칫 사회적인 혼란이 야기될 것이다. 수자원의 공급을 통해 발생하는 편익은 유형의 효과만이 아니라 무형의 효과가 더 크고 이를 반드시 반영해야 할 것이다. 편익이란 기본적으로 소비자가 느끼는 효용(utility)의 합이며 생산활동 과정에서 파급되는 부가가치를 의미한다. 따라서 이것들이 타당성분석과정에 반영되어야 할 것이다.
이 논문은 눈의 형태에 대한 정보를 이용하여 눈동자를 효과적으로 찾는 방법과 얼굴 특성을 반영하는 평가함수를 이용하여 눈동자, 입의 위치와 같은 얼굴 특징들을 인식하는 방법을 제안하였다. 색 정보를 이용하여 입술과 얼굴 영역을 추출하고 눈동자와 흰자위간의 명도 차를 이용하는 함수를 사용하여 눈동자를 인식하였다. 마지막으로 얼굴 특성을 반영하느 평가함수를 정의하고 이를 이용하여 최종적인 얼굴과 눈, 입을 인식하였다. 제안한 방법을 사용하여 여러 영상들에 대해 실험하여 좋은 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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