본 논문에서는 민감한 양적 정보를 얻기 위한 조사에서 응답자들이 정직하게 응답하기를 꺼리는 질문들에 대하여 응답자의 비밀을 노출시키기 않고서 양적 정보에 대한 보다 정확한 정보를 얻을 수 있는 양적 확률화응답기법을 인터넷 상에서 사용할 수 있도록 구현하고자 한다. 본 시스템에 DB 환경에 바탕을 두어 기존의 온라인 설문조사 시스템 및 질적 확률화응답기법과 연계하여 자료를 공유할 수 있을 뿐만 아니라 독립된 스팟 서베이(spot survey)가 가능하도록 구현하고자 한다.
이 연구는 2000년 이후 발표된 정보활용능력 분야의 국내 학위논문을 분석함으로써, 양적연구의 동향과 흐름을 분석하였다. 이를 위해 양적연구 동향을 분석하였다. 양적 연구를 위해 양적 연구 과정과 양적조사 관련 규정, 양적연구 관련 기술요소를 비교분석하였다. 또한, 각 요소 측정을 위해 5개 변인과 기준을 사용하였다. 이를 바탕으로 논문에 대한 연구주제, 조사방법, 표집방법, 표본대상, 표본크기에 대한 일반적 특징을 살펴보고, 이를 연도별, 전공별로 구분하여 측정변인에 대한 동향을 분석하였다. 또한 연구에서 사용한 통계분석방법을 목적에 따라 분류하여 연구목적에 따른 통계분석기법의 사용동향을 제시하였다.
ICT 환경의 정착 및 넷 미디어의 광범위한 보급으로 인해 정보접근성에 기반한 양적 정보격차는 정보활용 중심의 질적 정보격차의 형성으로 진화해 왔으며, 인터넷 상에 엄청난 양의 정보가 존재하는 현재의 정보환경에서는 기존의 양적, 질적 정보격차와는 다른 보다 심화된 지적 정보격차가 발생하고 있다. 본 연구에서는 정보환경의 진화에 따른 정보격차의 변화 양상을 확인하고, 지적 정보격차의 형성을 실증적으로 확인하였다. 또한 지적 정보격차는 기존의 양적, 질적 정보격차와 명확하게 구분되는 것이 아니라 기존의 정보격차의 요인들을 기반으로 정보에 대한 지적 능력의 차이로 인해 발생함을 실증하였다. 특히 정보격차의 핵심 요인으로 인식되어 온 교육수준과 경제적 수준은 여전히 양적, 질적 정보격차를 형성하고 있으며, 지적 정보격차의 형성에 있어서도 주요 요인으로 작용하고 있음을 확인하였다.
인간관계 유지와 새로운 관계 형성을 지원하는 다양한 소셜 네트워크가 각광을 받으면서 사용자간 친밀도 분석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. SNS에서 구성되는 사용자 개인 정보와 컨텐츠 공유 및 기타 활동에 대한 정보는 사용자의 특징을 파악할 수 있는 유용한 정보가 된다. 이러한 정보는 추천과 같은 여러 가지 서비스에서 사용될 수 있으며, 특히 사용자간 친밀도 분석을 통한 친구 추천에서 유용하게 사용된다. 기존 친밀도 분석 연구에서는 사용자간 프로필 유사도와 메시지 교환수 같은 양적 정보를 사용해 왔다. 본 논문에서는 사용자간 대화 내용을 분석한 내용적 정보를 친밀도 분석에 반영하기 위한 방법을 제안한다. 학습 데이터를 활용하여 구축된 친밀도 분별 시스템에서는 감탄사, 종결어미, 선어말어미, 이모티콘, 문장 길이의 내용적 자질 정보의 사용으로 기존 양적 정보 사용과 유사한 수준의 친밀도 분별 성능을 얻을 수 있었으며, 양적 정보와 내용적 정보를 동시 사용한 경우 소폭의 성능 향상을 얻었다.
그래프는 전산학의 주요 주제 중 하나이며 World Wide Web과 Social Network의 중요성이 커지면서 더욱 주목을 받고 있다. 그래프와 관련하여 그래프 데이터베이스에 대한 질의 모델에 관한 연구도 중요하게 다투어져 왔다. 하지만 이들 연구는 패턴 매칭을 통한 질의를 주로 다루었다. 하지만 그래프 데이터를 추천이나 검색 등의 응용하기 위해서는 PageRank 등 그래프 내의 연결 구조를 양으로 분석해내는 작업이 요구된다. 또한 SimRank 및 Random Walk with Restart 등 다양한 양적 분석 측도가 제안되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 Random Walk를 기반으로 하는 그래프에 대한 유연한 양적 분석을 지원하는 질의 언어를 제시한다. 또한 기존의 양적 분석 측도들이 본 질의 모델을 통하여 어떻게 표현되는지를 통하여 본 질의 모델의 유용성 및 확장성을 보인다.
본 연구에서는 민감한 변수와 변환된 변수로 구성된 Bar-Lev 등 (2004)의 승법모형에 무관한 양적변수를 새롭게 추가한 승법 무관양적속성 확률화응답모형을 제안하였다. 그리고 무관한 양적변수에 대한 정보를 알 때와 모를 때로 구분하여 민감한 양적속성 추정에 대한 이론적 체계를 마련하고자 하였다. 또한 제안한 승법 무관양적속성 확률화응답모형과 기존의 승법모형인 Eichhorn-Hayre 모형, Bar-Lev 등의 모형, 그리고 Gjestvang-Singh 모형과의 관계를 살펴보았고, Bar-Lev 등의 모형과의 효율성을 비교하였다. 그 결과, 기존의 승법모형들이 제안한 승법 무관양적 속성 확률화응답모형의 특별한 경우임을 확인할 수 있었고, 제안한 모형과 Bar-Lev 등의 모형과의 효율성을 수치적으로 비교한 결과 $C_x({\sigma}_x/{\mu}_x)$값이 작을수록 그리고 $C_z({\sigma}_z/{\mu}_z)$값이 클수록 제안한 승법 무관양적속성 확률 화응답모형이 Bar-Lev 등의 모형보다 효율성이 좋게 나타남을 알 수 있었다. 그리고 제안한 승법 무관양적속성 모형은 $p_1=p$값이 커질수록 또한 ${\mu}_z=1$일 때 보다 ${\mu}_z=0.5$일 때가 더 효율적인 것으로 나타났다.
현재 널리 사용되고 있는 네트워크 관리 기술들은 서로 다른 관리 정보 모델을 정의하여 사용하거나 다른 관리 프로토콜을 사용하여 통신하므로 호환성을 가지지 못한다. 이런 문제를 해결하기 위해서 여러 분산 패러다임들의 적용을 통해 이전 모델의 개선을 위한 연구들이 이루어지고 있다. 그러나 기존의 연구들은 그 모델의 효용성을 양적으로 제시하기보다는 질적이고 사고 중심적으로 제시하였다. 그래서, 본 논문에서는 모빌 에이전트 패러다임을 이용한 네트워크 관리 모델을 제안하고 그 적용의 양적인 실효성을 알아본다. 그 실효성의 양적 비교를 위해 여러 분산 패러다임과 새로이 제안하는 모델간의 효용성을 각 모델의 통신량 패러메터 모델을 통한 통신량 크기 비교를 통해서 제시한다.
양적 확률응답을 이용한 민감사안에 대한 평균이나 분석의 추정시 보조정보를 활용한 회귀추정법에 대해서 언급하고, 유도된 회귀추정량과 Greenberg et al.의 추정량 그리고 비추정량과의 비교의 통하여 회귀추정량이 효율적일 수 있는 조건을 찾았다. 또한 각 질문에 대한 응답의 분포가 포아송 분포인 경우 회귀추정량의 효율이 증대될 수 있는 조건에 대해서도 논하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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