• 수산해양교육연구
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• 제20권2호
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• pp.201-208
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• 2008

진로상담에 대한 관심과 요구가 높다. 효과적인 진로상담을 위해서는 무엇보다도 나름대로의 이론적 틀을 가지는 것이 무엇보다도 중요하다. 다양한 진로문제를 다루기 위해서는 어느 한 이론보다 통합된 관점을 가지는 것이 중요하다. 이에 본 연구에서는 대표적인 진로이론 4가지 선정하여 각 이론의 독특성을 검토한 후 이를 기초로 하나의 통합된 관점을 제시하고자 하였다. 이를 위해 Holland의 유형론, Super의 자아개념발달이론, Krumboltz의 의사결정의 사회학습이론, Dawis와 Lofquist의 직업적응이론의 유사점과 차이점을 검토하였다. 검토 결과, 진로 이론은 진로 선택 및 발달의 영역에 따라 유용성에 있어 차이를 보였다. 다시 말하면, 어떤 이론이 다른 이론보다 진로 선택 및 발달의 특정 측면을 이해하고 설명하는 데 더 유용한 것으로 나타났다. 그러므로 각 이론의 독특성을 고려하여 기존의 이론들을 하나의 이론으로 통합하는 것이 가능하고 유용할 것이라는 결론을 얻었다. 이러한 분석 결과를 기초로 진로이론 통합의 한 가지 방안을 제시하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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• pp.197-198
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• 2008

본 논문에서는 신경망의 가중치와 정보이론을 이용한 속성선택 기법을 제안하였다. 제안된 방법은 정보이론의 상호정보량을 이용하여 각 속성들의 중요도를 평가한 후 중요도가 높은 속성들만을 선택하여 신경망의 입력으로 사용한다. 신경망의 입력으로 선택된 속성의 가중치에 대한 평가를 통하여 오차에 큰 영향을 미치는 속성들을 순차적으로 제거하여 가장 우수한 속성들을 구한다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위하여 다양한 패턴 분류 문제에 적용하고 그 성능이 우수함을 확인하였다.

• 논리연구
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• 제6권2호
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• pp.83-106
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• 2003

선호구조의 논리를 결정모델에 적용시킬 때 선호구조는 일반적으로 특정 수치적 순서화 조건을 만족하게끔 표현된다. 그래야 주어진 선택지들을 둘러싼 개인 혹은 집단의 선호구조에 관한 정보가 형식적으로 표출될 수 있다고 여겨져 왔다. 그러나 선호구조의 수치적 순서화에 의해서만 선호관계의 정보가 형식적으로 표출될 수 있다는 성각은 일종의 독단이다. 더욱이 다양한 선택지의 결합에 의한 선호구조의 정보 이동은 기존의 수치적 순서화 속에서 제대로 다루어질 수 없다. 하나의 대안으로서 선형대수의 그래프이론에 바탕을 둔 선호구조의 질적 순서화 방식을 제안한다. 개인 혹은 집단의 선호구조에 관한 정보는 제안될 질적 순서화에 의해 보다 포괄적으로 다루어질 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.490-503
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• 2017

본 연구의 목적은 선택이론 포커스 그룹 활동이 주부들의 정신건강 증진에 효과가 있는지를 확인하는 것이다. 본 연구를 위하여 Glasse의 저서인 '경고: 정신과 치료가 당신의 정신건강을 해친다' 를 교육 및 토론의 매체로 활용하였다. 참여자는 2개 그룹 24명의 주부들이었으며 이들 중 12명은 실험군으로, 다른 12명은 대조군으로 배정하였다. 집단 활동 시작 시기에 각 집단을 대상으로 특성분노, 특성불안, 우울 및 심리적 안녕감 척도로 설문조사를 실시하였고, 집단 활동 후, 그리고 5주 후 다시 같은 설문조사를 실시하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째 실험군의 특성분노, 특성불안, 우울의 수준은 대조군과 비교하여 실험 직후 및 추후 조사에서 모두 낮았다. 둘째, 실험군의 심리적 안녕감의 수준은 대조군과 비교하여 실험 직후 및 추후 조사에서 모두 높았다. 따라서 본 연구를 통하여 선택이론 포커스 집단은 정신건강의 증진에 효과가 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국어업기술학회:학술대회논문집
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• 한국어업기술학회 2000년도 추계수산관련학회 공동학술대회발표요지집
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• pp.281-282
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• 2000

본고는 첫째 어업정책 결정에 초점을 맞추어 공익과 특정이익 사이의 상쇄현상을 보이기 위해 구체적 예를 제시하고, 대안적 집단선택 룰(rules)을 처방적 관점에서 검토하고자 한다. 둘째, 정치선호 가중치의 범위는 헌법이 정하는 집단선택 룰에 의해 정해지며(Rausser and Freebain 1974) 이론적 분석틀의 주요 논점을 설명하기 위해 공유재(commons), 즉 어업자원의 비극을 예시하고자 한다. (중략)

• 정보관리연구
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• 제25권3호
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• pp.1-27
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• 1994

본(本) 연구(硏究)는 정보자료(情報資料)의 선택과 평가에 관련된 이론과 도서관에 응용된 사례를 중심으로 고찰한 것이다. 본 연구에서는 정보자료의 선택과 평가에 관한 선행연구를 통계적(統計的) 평가방법(評價方法), 비용(費用) 대(對) 효과(效果)의 방법, 전문가 시스템 방법의 3가지 유형으로 구분하였다. 또한 본(本) 연구(硏究)에서는 정보자료의 선택과 평가를 위하여 개발된 전문가 시스템의 이론적 배경과 응용시스템의 개발현황(開發現況)과 전망에 대하여 고찰하였다.

• 정보관리연구
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• 제25권2호
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• pp.1-30
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• 1994

본(本) 연구(硏究)는 정보자료(情報資料)의 선택과 평가에 관련된 여러 이론과 도서관에 응용된 사례를 중심으로 고찰한 것이다. 본 연구에서는 정보자료의 선택과 평가에 관한 선행연구를 통계적(統計的) 평가방법(評價方法), 비용(費用) 대(對) 효과(效果)의 방법, 전문가 시스템 방법의 3가지 유형으로 구분하였다. 또한 본(本) 연구(硏究)에서는 정보자료의 선택과 평가를 위하여 개발된 전문가 시스템의 이론적 배경과 응용 시스템의 개발현황(開發現況)과 전망에 대하여 고찰하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.16-25
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• 1998

본 논문에서는 초 다중 밴드 환경의 효과적인 데이터 분류를 위해서 Roungh 집합 이론을 이용한 특징 추출 방법을 제안한다. 다중 분광 이미지 데이터의 특성을 분석하고, 그 분석 결과를 토대로 Rough집합이론의 식별 능력을 이용하여 가장 효과적인 밴드를 선택할 수 있도록 한다. 실험으로는 Landsat TM으로부터 취득한 데이터에 적용시켰으며, 이를 통해 전통적인 밴드 특성에 의한 밴드 선택 방법과 본 논문에서 제안하는 러프 집합 이론을 이용한 밴드 선택 방법이 일치됨을 보이고 이를 통해 초다중 밴드 환경에서의 특징 추출에 대한 이론적 근거를 제시한다.

• 한국인구학
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• 제32권2호
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• pp.161-183
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• 2009

지난 30년 동안 출산율은 대부분의 국가에서 감소했다. 그리고 전 세계 인구의 절반 이상은 대체수준 이하의 출산력 수준에 이르고 있다. 합계출산율이 1.5 혹은 그 이하의 출산력 수준을 보이는 국가의 수도 계속 증가하고 있다. 저출산의 확산과 함께 합계출산율 1.3 이하를 의미하는 초저출산 현상도 크게 주목받고 있다. 앞으로 저출산이 멈출 것인지, 출산율이 회복될 것인지 혹은 지속적으로 감소할 것인지에 대해서는 아무도 쉽게 답할 수 없다. 그럼에도 불구하고 최근 산업국가들이 보여주고 있는 저출산 기조는 상당 기간 지속될 것으로 보는 견해가 일반적이다. 이 글은 저출산 및 초저출산 현상을 어떻게 설명할 것인가에 대한 이론적 논의를 검토하고, 이러한 논의가 한국 사회의 인구학적 변화에 어떤 함의를 지니고 있는가를 제시하고자 한다. 이를 위해 우선 저출산을 설명하는데 유용한 이론적 틀을 검토하고자 한다. 이들은 제2차 인구변천이론, 합리적 선택이론, 위험이론, 양성평등 이론, 선호이론, 젠더와 시장이론 등을 포함한다. 이를 기반으로 본 연구는 한국사회의 저출산 현상을 설명하는 연구들의 특성과 시사점 등을 검토하고자 한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.108-111
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• 2007

속성선택(Feature Selection)은 패턴분류 문제에서 분류기들의 성능을 향상시킬 수 있는 중요한 부분으로 다양한 기법들이 연구되어지고 있다. 특히, 많은 변수와 속성들을 가지는 데이터를 패턴분류 하는 과정에서 주요 속성부분집합을 추출하여 이용함으로써 분류기의 연산속도 및 정확도를 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘과 정보이론의 상호정보량을 이용하여 속성선택을 하는 기법을 제안하였다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위하여 패턴분류 문제에 적용하고 그 성능이 우수함을 확인하였다.