표적속성과 추론과제에 따라 속성추론의 양상이 달라지는지 알아보기 위해 두 개의 실험을 실시하였다. 근거대상이 주어지는 수동적 추론과제에서 표적속성이 해부적인 속성일 때에는 근거대상과 목표대상 간의 전반적 유사성이 중요한 것으로 드러났으나. 표적속성이 능력일 때에는 특별한 경향이 없었다 근거대상을 선정하는 능동적 추론과제에서도 표적속성이 해부적 속성일 때에는 수동적 추론에서와 마찬가지로 목표대상과 전반적 유사성이 높은 대상이 선정되었으나. 표적속성이 능력에 관한 속성일 때에는 표적속성에 대해 연상이 높은 동물이 근거대상으로 선정되는 경향을 보였다. 이 결과는 사람들이 속성의 종류에 따라 정보의 유관성이 다른 것은 알지만 구체적으로 유관 정보를 찾아내지는 않는다는 것을 시사하는 것으로 해석되었다.
본 연구에서는 패밀리레스토랑에 대한 고객들의 선택속성 요인과 브랜드 이미지와 재방문의도에 미치는 영향에 대하여 분석하였다. 구체적으로는 패밀리레스토랑의 하위요인인 브랜드, 매장, 가격이 고객들의 재방문의도에 미치는 가격, 매장/서비스가치, 브랜드가치, 음식이 미치는 영향과 재방문의도에 미치는 영향에 대해 살펴보았다. 본 연구에서 도출한 브랜드 이미지와 패밀리레스토랑 선택속성 4가지(가격 속성,매장/서비스 속성, 브랜드 속성 음식 속성)중 중요도에 가장 유의한 관계에 있는 선택속성은 패밀리레스토랑 매장의 청결 및 위생 상태와 패밀리레스토랑 매장의 음식의 메뉴와 질로 나타났고, 패밀리레스토랑 선택속성 4가지 중 필요도에 가장 유의한 관계에 있는 선택속성은 패밀리레스토랑 매장의 영양이 풍부한 음식의 인식, 패밀리레스토랑 매장의 음식의 맛과 영양성, 패밀리레스토랑 매장의 음식의 메뉴와 질로 나왔다. 따라서 패밀리레스토랑을 선택속성 중 가장 많은 영향을 미치는 가격속성과 매장/서비스 속성이라 할 수 있다. 이를 통해 향후 패밀리레스토랑 경영의 전략적인 방안을 통한 발전방안을 모색하는데 필요한 기초자료를 제공하고자 한다.
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.
강원도 영월 마차리 부근에 분포하는 문곡층의 속성역사에 대한 연구를 조직적, 동위원소적 및 미량원소적 결과를 이용하여 수행하였다. 속성광물의 생성단계는 각각 그들의 지화학적 결과와 함께 문곡층이 여러 단계의 속성작용을 받았음을 보여준다: 그들은 1) 천해속성작용, 2) 민물속성작용, 3) 얕은매몰속성작용 및 4) 깊은매몰속성작용이다. 천해속성작용은 섬유상 방해석 교질작용과(framboidal) 황철석화작용으로 이루어져 있으며, 민물속성작용 동안에는 불안정한 광물(아라고나이트와 고마그네슘 방해석)로 구성된 탄산염 입자들의 용해작용과 재 결정작용, 극피동물 위의 syntaxial overgrowth 작용 및 등립질 방해석의 교질작용이 일어났다. 얕은 매몰 속성환경에서는 쳐어트와 이디오토픽 돌로마이트가 생성되었고 제노토픽 돌로마이트화작용은 스타일로라이트화 작용 전에 일어났을 것이다. 깊은 매몰 속성환경 에서는 saddle 돌로마이트화작용, 2차 규화작용 및 탈돌로마이트화작용이 일어났다.
한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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pp.391-398
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1999
사례기반 추론을 포함한 Lazy Learning 방법들은 인공신경망이나 의사결정 나무와 같은 Eager Learning 방법들과 비교하여 여러 가지 상대적인 장점을 가지고 있다. 그러나 Lazy Learning 방법은 역시 상대적인 단점들도 가지고 있다. 첫째로 사례를 저장하기 위하여 많은 공간이 필요하며, 둘째로 문제해결 시점에서 시간이 많이 소요된다. 그러나 보다 심각한 문제점은 사례가 관련성이 낮은 속성들을 많이 가지고 있는 경우에 Lazy Learning 방법은 사례를 비교할 때에 혼란을 겪을 수 있다는 점이며, 이로 인하여 분류 정확도가 크게 저하될 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 Lazy Learning 방법을 위한 속성 가중치 부여 방법들이 많이 연구되어 왔다. 그러나 기존에 발표된 대부분의 방법들이 속성 가중치의 유효 범위를 전역적으로 하는 것들이었다. 이에 본 연구에서는 새로운 지역적 속성 가중치 부여 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 속성 가중치 부여 방법(CBDFW : 사례기반 동적 속성 가중치 부여)은 사례별로 속성 가중치를 다르게 부여하는 방법으로서 사례기반 추론의 원리를 속성 가중치 부여 과정에 적용하는 것이다. CBDFW의 장점으로서 (1) 수행 방법이 간단하며, (2) 논리적인 처리 비용이 기존 방법들에 비해 낮으며, (3) 신축적이라는 점을 들 수 있다. 본 연구에서는 신용 평가 문제에 CBDFW의 적용을 시도하였고, 다른 기법들과 비교에서 비교적 우수한 결과를 얻었다.
본 연구는 두 가지 선물상황(생일, 크리스마스)과 선물수용자(가족, 친구)에서 성별에 따라 선물 속성지각에 차이가 있는지를 밝히고자 하였다. 질문지를 이용하여 미국 남녀 비자 97명을 대상으로 자료수집 하였으며, 자료분석을 위해 MANOVA(Multivariate Analysis of Variable)를 실행하였다. 분석결과, 가족과 친구를 위한 생일선물상황에서 성에 따라 쾌락적 속성(독특한, 유행하는, 재미있는)의 중요성 지각에 차이를 보여 여성이 남성보다 선물의 쾌락적 속성을 더 중요하게 지각하였다. 또한 가족과 친구를 위한 크리스마스 선물상황에서도 성별에 따라 쾌락적 속성에 차이를 보여 여성이 남성보다 가족을 위한 선물로써 독특한, 유행하는 속성을 더 중요하게 지각하고, 친구를 위한 선물은 독특한, 재미있는 속성이 더 중요하게 지각되었다. 그러나 실용적 속성(내구성있는, 실용적인, 비싸지 않은)에서는 두 가지 상황의 가족과 친구를 위한 선물지각에 대해 성별에 따라 유의한 차이를 보이지 않았다. 따라서 본 연구결과. 소비자들은 선물구매상황에서 일반제품과 달리 쾌락적 가치를 더욱 중요하게 인식하고 있으며, 성별에 따라 선물 상황과 수용자에 대한 선물의 쾌락적 속성지각에 차이를 나타냄으로써 성별에 따른 차별화된 선물상품개발 및 이미지 포지셔닝 전략을 통해 효과적 마케팅 관리가 이루어져야 할 것이다.
본 연구는 중학교 2학년 기하 문제를 해결하는 데 필요한 속성이 무엇인지를 확인하고, 학생들이 그러한 속성을 얼마나 숙달하고 있는지를 분석하였다. 중학교 2학년 기하 영역의 선다형 문항은 회상하기, 분석하기, 정당화하기, 종합하기, 비정형 문제해결의 5가지 속성을 요구하고 있었으며, 이것은 수학 교사들의 내용적 판단뿐 아니라 인지진단이론의 모수에 의해서도 확인되었다. 학생들은 정당화하기와 종합하기의 속성을 많이 숙달하지 못한 편으로 나타났다. 5가지 속성은 서로 높은 상관관계가 있었으며, 회귀분석 결과 분석하기가 기하 성취도 변화를 가장 잘 예측하는 변수였다. 성취수준별로 숙달한 속성의 수는 달랐는데, 중 수준 학생들은 상 수준과 비교하여 정당화하기, 비정형 문제해결의 숙달 비율이 낮았으며, 하 수준 학생들은 종합하기나 정당화하기의 속성을 거의 숙달하지 못했고 회상하기, 분석하기, 비정형 문제해결의 속성 또한 30% 미만의 학생들이 숙달하고 있었다. 이 결과는 개인에 따라 다른 정보를 제공하고 학생 개개인의 강점과 약점을 산출해준다는 점에서 학생 평가에 유용하게 활용될 수 있다.
현재의 기업 정보시스템의 골격을 정의한 설계도라고 할 수 있는 데이터 모델은 정밀하게 작성되어야 한다. 데이터 모델의 핵심요소로는 엔터티, 속성, 관계가 있으며, 이 중에서도 속성은 실질적인 정보를 담는 가장 기본적인 단위라 할 수 있으므로 모든 정보의 근원이라 할 수 있을 것이다. 그래서 속성들을 제대로 도출하지 못하면 데이터 모델 전체가 무의미하게 될 수 있다. 기존의 속성을 도출하는 방법은 설계자의 경험에 많이 의존하고 실질적인 절차가 존재하지 않아 실무경험이 없는 초보자가 도출하기에는 너무나 어려운 것이 현실이다. 이를 해결하는데 도움이 될 수 있도록 본 논문에서는 데이터 모델 설계의 한 과정으로서, 선행연구에서 제시한 업무중심 엔터티 도출 방법을 이용하여 엔터티가 완전히 도출되어 있다고 가정하고 미리 도출되어 있는 엔터티를 바탕으로 속성을 도출하는 절차를 제안한다. 그리고 데이터 모델링 경험이 많이 없는 학부생 및 대학원생을 대상으로 본 논문에서 제안한 절차를 적용하도록 하였다. 기존에 속성을 도출하는 방법이 실질적으로 존재하지 않기 때문에 학생들이 도출한 속성과 전문 IT 컨설턴트로 멘토가 도출한 모법 답안 간의 유사도검사를 하였다. 최종 유사도 검사를 통하여 전문 IT 컨설턴트인 멘토가 도출한 모법 답안에 상당히 근접하게 속성을 도출할 수 있다는 것을 확인하였다. 따라서 본 논문에서 제안한 절차를 활용한다면 데이터모델링에 실무경험이 없는 초보자나 미숙련자가 적용하여도 속성을 도출할 수 있음을 보였다. 제안 절차에서 도출된 결과를 이용하여 데이터 모델 설계의 이후 과정인 관계도출 과정을 진행할 수 있을 것으로 기대한다.
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.
규칙 기반 추론 시스템에서 규칙의 속성 감축은 다양한 방법으로 제안되어 왔다. 규칙의 속성 감축은 퍼지 추론 시스템을 구현하는데 있어서 처리 시간을 단축시킬 수 있으나 규칙의 종속성 및 상관성을 고려하지 않을 경우 예상하지 못한 추론 결과를 얻을 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 복합속성을 가진 규칙의 속성 감축과 상관성을 고려하기 위하여 러프집합의 특성 중 식별가능 행렬과 식별가능 함수를 이용하였다. 그리고 속성 감축에 사용된 규칙은 복합속성(composite attribute)을 가지는 감성 데이터를 이용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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