Communications for Statistical Applications and Methods
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제5권2호
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pp.403-410
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1998
Mangat(1994)는 Mangat-Singh(1990)이 제안한 2단계 관련질문모형의 사용 절차를 좀 더 단순화시킨 개선된 관련질문모형을 제안하여 민감한 질적 속성을 추정하였다. 본 논문에서는 Mangat의 개선된 관련질문모형을 양적속성의 무관질문모형으로 확장하고자 한다. 또한, 제안한 모형이 Greenberg et al.의 양적속성의 무관질문모형이나 최경호(1996)가 제안한 2단계 양적속성의 무관질문모형보다 효율적이 되는 조건을 제시하였다.
사례기반 추론은 과거의 사례를 기반으로 새로운 사례에 대한 답을 제시하는 기계학습의 한 분야이다. 과거의 사례는 일정한 형식으로 사례 베이스에 저장되는데, 저장의 형식을 결정하는 것이 속성이다. 속성은 사례의 특징을 가장 잘 표현할 수 있는 것들로 구성되며, 속성값간의 유사도 도출을 통해서 유사 사례를 검색하게 된다. 따라서, 사례기반 추론은 사용되는 속성에 따라서 성능이 달라지게 된다 본 연구에서는 먼저 속성을 하나씩만 사용하여 사례기반 추론을 수행하여 각 속성의 선택효과를 측정하고, 하나씩만 제거하고 사례기반 추론을 수행하여 각 속성의 제거효과를 측정하였다. 이 측정치들을 근거로 속성의 부분집합을 구성하여 사례기반 추론을 구현한 결과, 속성을 전부 사용했을 때보다 성능과 효율성이 우수한 사례기반 추론 시스템을 구축할 수 있었다.
지금까지 HCI분야의 많은 연구들은 사용성 (Usability)을 중요한 연구 주제로 인식하여 왔다. 그러나 연구의 범위를 사용성에 한정하는 것은 HCI 분야의 잠재성을 좁히고, 사용자 경험 (User Experience)의 개념도 좁은 범위로 한정시키게 된다. 따라서 향후 HCI 분야의 연구는 정보 기술의 사용성 측면의 뿐만 아니라, 정보 기술의 사용을 통한 다양한 사용자 경험을 구조적인 관점에서 살펴보아야 한다. 즉 사용성 중심의 연구가 아닌, 보다 전반적이고 구조적인 측면에서 사용자 경험을 살펴보는 새로운 방향의 HCI 연구가 필요할 것으로 보인다. 이와 같이 사용자 경험을 보다 전반적이고 구조적인 측정에서 이해하기 위해서는 사용자가 특정 정보 기술의 사용을 통해 추구하는 가치 (Value)와 그와 같은 가치를 실현 시킬 수 있는 정보 기술의 속성 (Attribute) 및 결과 (Consequence), 그리고 속성, 결과, 가치 간 연관 관계를 구조적인 측면에서 살펴보아야 한다. 본 연구는 사용자 가치에 대한 대표적인 이론인 Means-End Chain Theory와 속성, 결과, 가치 간 연관 관계를 파악하기 위한 정성적 연구 방법론인 Laddering 기법을 기반으로 사용자 경험 구조 파악 및 가치 중심적 HCI (Value-Centered HCI)를 위한 새로운 연구 방법론을 제안하고자 한다. 또한 본 연구에서는 새롭게 제안된 방법론을 통해 모바일 인터넷 서비스에 대한 사용자 경험 구조를 도출하고, 모바일 인터넷 상황에서 도출된 결과 및 본 연구에서 새롭게 제안된 방법론의 이론적이고 실용적인 의의를 제시하고자 한다.
의사결정에 있어 정보란 의사결정자가 의사결정을 하는데 사용하도록 의미 있고 유용한 형태로 처리된 데이터이다. 이러한 정보들에 있어서 불필요한 속성들을 제거하여 처리함으로써 의사결정의 효율을 높일 수 있다. 러프 집합 이론은 불필요한 속성을 제거하고 분류화 하는데 뛰어난 능력을 가지고 있으나 속성 감축시 속성 수와 튜플 수에 따라 복잡한 계산을 요구한다. 따라서 속성들 사이의 상호연관성을 나타내는 척도로서, 두 변수간의 독립성에 관한 검정방법인 $\chi$2와 러프 집합의 종속성을 이용하여 속성들을 감축하고 이를 신경망의 입력 유니트로 사용하므로써 기존의 모든 속성을 입력으로 하여 신경망을 구성하는 것보다 간단하며 학습효율의 향상 및 정확한 의사결정을 지원할 수 있다.
본 연구는 여러 정보환경 또는 정보 디자인 유형 중에서 짧은 정보 노출 시간에 비해 정보 전달력이 강해야 하는 정보유형의 인지력을 높이는 방법을 모색하기 위해 진행되었다. 이와 같은 정보를 본 연구에서는 '고기능성 정보(High-Functional Information)'라고 정의하고, 연구를 위해 7개 항공기에서 사용되고 있는 Safety Information을 중심으로, 고기능성 정보의 주요 속성과 그에 따른 거시적 정보 표현 방법에 대해서 연구하였다. 본 연구는 상황, 순서, 흐름, 구조 표현으로서의 정보디자인인 Safety Information을 기능변수에 대한 활용이 중요한 '고기능성 정보'라고 정의하고, 이에 대한 주요 정보 속성을 Accessibility, Errorless, Understandable, Timeliness로 제시하였다. 고기능성 정보는 맥락에 따라, 시각적 재현 측면에서 Understandable, Accessibility 속성이 충족되어야 하며, 사용자 조작 측면에서는 Errorless, Timeliness 속성이 충족되어야 한다. 각 측면에서의 거시적 표현 방법으로써, 시각적 재현 측면에서 독특 속성을 기반으로 한 속성이론, 도상화를 통한 "현실감지" 최대화, 정보 주도성(Proactivity), 잉여정보와 노이즈 정보의 최소화를 제시하였으며, 사용자 조작측면에서 맥락효과, 일차적 독특성을 중심으로 한 기억부호화, 이중부호화 및 표현 방법 등을 제시하였다. 본 연구에서의 개괄적인 연구 내용을 토대로 앞으로 정보환경 또는 디자인 유형과 속성에 따른 정보 표현방법에 관한 연구가 추진될 예정이다.
최근 전자기술의 발달과 함께 제품들이 인간의 지적 측면을 지원하는 스마트한 제품으로 변하면서 OSD는 이런 제품의 입출력을 담당하는 사용자 인터페이스의 중요한 부분으로서 본체의 외형 못지 않게 제품개발의 핵심적인 요소가 되고 있다. 특히 영상기기와 정보기기의 경우 그 중요성은 더 커진다. 이런 중요성에도 불구하고 단순히 하드웨어 본체에 탑재하는 부속물로서 취급되어 많은 검증과 평가를 통해 개발되는 하드웨어 본체에 비하여 단순하고 개별적인 사용성평가만을 통해 개발되고 있다. 즉 얼마나 빨리 주어진 기능을 수행하는지 사용하는데 애로는 없는지 등 개별적인 속성에 대한 수행도 위주의 사용성평가에 그치고 있다. 이에 본 논문에서는 수행도 위주의 사용성평가에서 탈피하여 사용자 인터페이스에 대한 주관적 선호도를 바탕으로 사용자의 입장에서 중요한 속성은 무엇이며 또 그러한 속성의 각 수준에 사용자가 부여하는 가치는 어느 정도인가를 파악하기 위하여 실제 제품을 사용하는 것과 동일한 환경 하에서 사용하게 한 후 선호도를 측정하였으며 컨조인트분석에 의하여 각 속성의 중요도 및 각 수준의 만족도를 분석하였다. 이러한 사용성평가 및 분석은 사용자 인터페이스 디자인 프로세스의 최종단계로서 진행되는 것이 아닌 초기단계부터 그 방법과 내용, 또 어떻게 디자인에 피드백할 것인가 등을 계획하여 반복적으로 실시되어야 한다.
생물체 내에서 중요 생물학적 기능을 수행하는 기본 단위인 단백질 및 이들의 상호작용 대한 많은 연구가 이루어져 다양한 생물체에 대한 단백질 상호작용 데이터베이스가 구축되었다. 본 논문에서는 효모에 대해 공개되어있는 단백질 상호작용 데이터를 이용하여 새로운 단백질 상호작용을 예측하는 방법을 제안한다. 논문에서는 문헌에서 연관 정보를 효율적으로 찾아내기 위하여 제안된 연관개념공간 탐색 방법을 확장하여 단백질 상호작용 예측에 사용한다. 단백질들은 각각이 가지는 다양한 속성들의 벡터로 간주되며, 상호작용은 해당 단백질들의 연관성을 통해 이루어지는 것으로 표현된다. 상호작용하는 두 단백질들의 속성은 단어의 공동 출현과 같이 고려되어 단백질 상호작용은 두 단백질 벡터의 요소로 표현되고 벡터의 요소 속성들 간의 연관성을 표현하기 위해 연관속성개념공간으로 사상되어 공간상의 거리 기반으로 연관속성을 추출한다. 추출된 연관속성을 최대로 포함하는 단백질들 간의 상호작용을 예측하는 방식으로 단백질 상호작용을 예측한다. 논문에서 제안한 방법은 효모의 단백질 상호작용 예측에 대해 평균 약 91.8%의 예측 정확도를 보여, 연관속성개념공간을 이용한 방법이 단백질 상호작용을 예측하는 또 다른 대안으로 사용 될 수 있음을 확인하였다.
일반적으로 러프집합은 지식베이스 시스템에서 근사공간을 이용한 불확실한 데이터의 분류, 추론 및 의사결정 등에 사용된다. 지식베이스 시스템의 데이터 중에서 연속적인 구간 특성을 갖는 정량적 속성값이 불연속적일 때 중복 또는 불일치 등의 불확실성이 발생된다. 본 논문은 러프집합의 정량적 속성값들의 정성적 속성으로 변환시킬 때 식별 불가능 영역에 있는 정량적 속성값들을 명확한 경계를 갖는 보조구간으로 분리하여 불확실성을 제거함으로써 러프집합의 분류능력을 향상시키는 방법을 제안한다.
본 논문은 한국원자력연구소 내에서 가동 중인 하나로 원자로의 방사선감시시스템 소프트웨어 개발에 있어서 속성기반설계를 적용한 사례를 소개한다. 본 논문에서 채택한 속성기반설계는 시스템의 기능요건 및 품질요건 도출, 이를 만족하기 위한 전술 설정, 설정된 전술에 근거하여 시스템 아키텍처 결정, 확정된 아키텍처를 구현 및 검증하는 과정으로 이루어진다. 하나로 방사선감시시스템의 개발요건으로부터 사용성, 가용성, 유지보수성. 호환성, 확장성 과 같은 품질속성을 추출하였으며, 개발 전술로는 이중화된 서버에 다수의 클라이언트가 연결되는 클라이언트-서버클러스터링 전술과 객체지향적 데이터 처리 및 디스플레이 설계 전술을 채택하였다. 단기간 내에 개발을 완수해야하는 방사선감시시스템 개발에 속성기반설계를 적용함으로써 보다 효율적으로 과제를 성공시킬 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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