충북지역을 중심으로 이슬애매미충과 이마점애매미충의 발생생태 및 기주식물을 조사한 결과, 이들은 5월 초순부터 포도원에 들어와서 포도 잎을 가해하기 시작하며, 대체로 6월 하순과 8월 중순 경에 높은 밀도를 보였다. 이후 이슬애매미충은 10월 초순부터 월동하기 적당한 수피를 찾아서 인근 숲으로 이동하였고, 이마점애매미충은 9월 하순부터 포도원 주변의 잡초로 이동하였다. 충청북도 5개군의 발생조사에서, 두 종 모두 옥천지역에서 많이 발생하였다. 발육기간은 이마점애매미충이 이슬애매미충보다 짧았다.
본 논문에서는 한국어 문서의 분류 정밀도 향상을 위해 애매어와 해소어 정보를 이용한 확장된 벡터 공간 모델을 제안하였다. 벡터 공간 모델에 사용된 벡터는 같은 정도의 가중치를 갖는 축이 하나 더 존재하지만, 기존의 방법은 그 축에 아무런 처리가 이루어지지 않았기 때문에 벡터끼리의 비교를 할 때 문제가 발생한다. 같은 가중치를 갖는 축이 되는 단어를 애매어라 정의하고, 단어와 분야 사이의 상호정보량을 계산하여 애매어를 결정하였다. 애매어에 의해 애매성을 해소하는 단어를 해소어라 정의하고, 애매어와 동일한 문서에서 출현하는 단어 중에서 상호정보량을 계산하여 해소어의 세기를 결정하였다. 본 논문에서는 애매어와 해소어를 이용하여 벡터의 차원을 확장하여 문서 분류의 정밀도를 향상시키는 방법을 제안하였다.
본 연구에서는 소비자의 지각된 해석난이도를 매개변수로 사용하여 애매 모호성광고에 대한 태도가 부정적일 수 있음을 주장하였다. 또한 애매 모호성 광고에 대한 소비자의 지각된 난이도는 소비자의 사고방식에 따라 조절될 수 있음을 살펴보고자 하였다. 실증분석결과 첫째, 광고의 애매 모호성이 낮은 경우보다 높은 경우에 지각된 해석난이도는 더 높게 나타났다. 둘째, 애매 모호성이 소비자의 지각된 해석난이도에 미치는 영향은 소비자의 사고방식에 따라 조절되었다. 즉 애매 모호성이 낮은 광고에서는 종합적 사고자가 분석적 사고자에 비해 해석난이도를 높게 지각했고, 애매 모호성이 높은 광고에서는 종합적 사고자와 분석적 사고자 간에 지각된 해석난이도의 차이는 없는 것으로 나타났다. 마지막으로 지각된 해석난이도가 낮은 경우보다 높은 경우에 광고에 대한 태도는 비호의적으로 나타났다. 본 연구결과는 디지털 융 복합 매체를 활용한 애매 모호성광고가 성공적이기 위해서는 반드시 광고에 대한 긍정적인 태도로 연결되어야 하며, 오늘날과 같은 글로벌 경영환경 하에서 글로벌 광고 전략을 수립하기 위한 중요고려 요인으로 소비자 간의 사고방식 차원의 문화적 차이를 고려해야 한다는 점을 시사해준다.
제품의 정성적 품질평가에서, 제품의 최종품질을 구성하는 다수의 특성에 대한 만족도가 언어로써 표현되어 소비자의 구매행동이란 의사결정으로 표출되는데, 이러한 주관적 평가에는 평가의 애매함(fuzziness)이 수반되므로 품질의 평가구조를 합리적으로 파악하기 위해서는 애매함의 존재를 고려에 넣지 않으면 안된다. 다수의 품질특성이 계층적(hierarchical)인 구조로 연결되어 최상위 품질특성으로 구성되며, 특성간의 중요도(relative importances)가 계층별로 결정되는 경우, 이들 개개의 특성에 대한 만족도의 평가로부터 어떤 구조적인 관계를 통해 그 제품에 대한 종합평가가 이루어지나, 개개의 특성에 대한 평가가 애매한 이상 최종 결과인 종합적 만족도도 애매한 것으로 된다. 즉, 평가모델의 구조도 평가의 패턴도 퍼지화되므로 이러한 평가에서 퍼지이론의 응용에 따른 효과를 가장 크게 기대할 수 있는 퍼지추론모델을 이용하여 계층간, 품질특성간의 퍼지관계와 특성의 중요도 및 언어변수(linguistic variables)의 형태로 주어지는 입력정보로써 품질구조를 명확히 하고, 패턴인식(pattern recognition)의 개념을 이용하여 평가자의 제품에 대한 평가결과를 언어로써 표현한다.
본 논문에서는 한국어 문서의 분류 정밀도 향상을 위해 애매어와 해소어 정보를 이용한 확장된 벡터 공간 모델을 제안하였다. 벡터 공간 모델에 사용된 벡터는 같은 정도의 가중치를 갖는 축이 하나 더 존재하지만, 기존의 방법은 그 축에 아무런 처리가 이루어지지 않았기 때문에 벡터끼리의 비교를 할 때 문제가 발생한다. 같은 가중치를 갖는 축이 되는 단어를 애매어라 정의하고, 단어와 분야 사이의 상호정보량을 계산하여 애매어를 결정하였다. 애매어에 의해 애매성을 해소하는 단어를 해소어라 정의하고, 애매어와 동일한 문서에서 출현하는 단어 중에서 상호정보량을 계산하여 해소어의 세기를 결정하였다. 본 논문에서는 애매어와 해소어를 이용하여 벡터의 차원을 확장하여 문서 분류의 정밀도를 향상시키는 방법을 제안하였다.
퍼지 집합은 경계가 애매한 집단, 어떤 제약에 대한 만족정도가 애매한 개체들의 모임, 또는 애매한 개념을 소속정도를 이용하여 표현한다. 퍼지 집합에서는 자신의 나타내는 개념이나 제약에 대해서 무관한 개체나 상반되는 개체에 대해서도 소속정도 값으로 0을 부여한다. 응용에 따라서는 집합이 나타내는 개념이나 제약에 대해서 무관한 것과 상반되는 것을 구별하여 표현하는 것이 유용한 경우도 있다. 이 논문에서는 퍼지 집합에서 소속정도값 0을 갖는 무관한 원소들과 상반되는 원소들을 구별하여 표현하기 위해 소속 정도값의 영역을 구간 [-1, 1]로 확장한 바이폴라 퍼지집합이라는 확장된 퍼지 집합을 소개한다. 한편, 바이폴라 퍼지 집합에 대한 집합연산, 퍼지정도 척도, 관계, 추론 등의 연산에 대해서도 소개한다.
기존의 관계형 데이터베이스에서는 정확한 조건을 만족시키는 부율형태의 질의만을 제공해왔다. 그러나 사용자들은 정확한 질의뿐만 아니라 애매한 질의에 대한 결과도 함께 요구하기 때문에 퍼지 질의어(FSQL)에 대한 연구가 활발히 추진되고 있다. 이에 본 논문에서는 퍼지 질의어 처리를 위한 이론적 배경과 비연속적인 퍼지집합 처리를 위한 시스템의 설계를 통해서 애매한 질의어 처리의 가능성을 보여준다.
연관 규칙 마이닝 과정에 참조되는 일반 개념 계층은 개념간의 명확한 관계만을 표현한다. 실제로는 개념 사이의 관계가 애매한 경우가 많다. 이 논문에서는 개념간의 애매한 관계까지 반영할 수 있는 퍼지 개념 계층을 이용하여 일반화된 연관 규칙을 마이닝하는 방법을 제안한다. 퍼지 개념 계층에서의 하위 개념을 상위 개념으로 적절하게 반영하는 방법과 마이닝된 연관 규칙에서 중복되는 규칙의 가지치기(pruning)에 사용되는 측도를 소개한다. 또한 퍼지 개념 계층을 이용한 일반화된 연관 규칙 마이닝 방법의 응용성을 보이기 위해 실험 과정과 결과를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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