본 연구는 시민단체 기록의 분류방안을 마련해 보는 데에 연구의 목적을 두고, 환경운동연합을 사례로 환경연합기록의 분류체계 및 처리일정표 개발 과정을 제시해 보았다. 환경연합 기록의 분류원칙으로 기능분류에 주제분류를 결합한 형태의 분류원칙을 적용하였으며, 기능분류체계 개발을 위해 기록관리 업무분석 표준인 AS 5090와 DIRKS 방법론을 활용하였다. 연구 방법으로는 문헌연구, 자료조사, 인터뷰, 업무분석, 설문조사 등을 활용하였다.
본 연구의 목적은 보건계열 대학생들에게 적용한 시뮬레이션 기반 연합프로그램이 자기효능감, 사회적 문제해결능력 및 대학생활 적응에 미치는 효과를 검증하고자 시도되었다. 본 연구 방법은 비동등성 대조군 전후설계의 유사 실험연구이다. 시뮬레이션 기반 연합프로그램에 참여한 실험군은 68명, 프로그램에 참여하지 않은 대조군은 68명이었다. 연구결과 자기효능감(z=-4.70, p<.001)과 대학생활 적응(t=2.03, p<.05)이 실험군에서만 유의한 향상이 확인되었다. 그러나 실험군과 대조군 간의 사회적 문제해결 능력(z=-1.87, p=.061)에는 차이가 없었다. 본 연구를 통해 시뮬레이션 기반 연합프로그램이 보건계열 대학생의 자기효능감과 대학생활 적응을 향상시키는데 효과적이라는 사실이 입증되었다. 따라서 사회적 문제해결 능력을 증진시키기 위한 효과적인 시뮬레이션 기반 연합프로그램이 개발되어야 하고 관련 연구가 더 필요할 것으로 제언한다.
본 연구의 목적은 영화 <이미테이션 게임>에서 사용되는 작곡가 데스플라(Alexandre Desplat)의 음악(청각적 정보)과 틸덤(Morten Tyldum)감독의 연출에 의하여 표현되는 영상(시각적 정보)이 연합하여 생성하는 의미를 살펴보는 것이다. 본 연구자는 영화에서 나타나는 청각적·시각적 정보가 어떻게 연합하는지를 연구하기 위하여 즈비코프스키(Lawrence Zwikowski)의 개념적 혼성이론을 방법론으로 채택하였다. 즈비코프스키는 포코니에(Golles Fauconnier)와 터너(Mark Turner)가 고안한 개념적 혼성 망(Conceptual Integration Networks, CIN)을 사용하여 청각적·시각적 정보의 연합에 의해 생성되는 의미를 분석하였다. 따라서 본 연구자는 <이미테이션 게임>에서 나타나는 음악과 영상의 조합을 연구하기 위해 음악과 영상에 의한 CIN분석을 연구 방법으로 적용하였다. 작곡가 데스플라는 에올리아 선법을 사용하여 조성적 선율 진행에 의한 익숙함을 교묘하게 피하여 주인공을 표현하였다. 또한 이 에올리아 선법은 영상을 통하여 나타나는 내러티브와 효과적인 연합을 위해 다양한 변형을 취하고 있다. 먼저 변박자와 단조 코드의 활용은 등장인물들의 불안정한 감정을 대변하는 반면, 간간히 활용되는 클리셰한 선율 진행과 장조 코드는 영상의 안정적인 분위기와 연합한다. 또한 데스플라는 긍정적 또는 부정적 반응을 만들기 위해 악기의 변형을 통한 다양한 음색변화와 기복이 심한 음량변화를 활용하였다. 본 연구자는 이러한 음악 및 음색 변화로 생성되는 청각적 신호의 의미가 영상에 의한 시각적 정보와 연합하여 영화가 내포하는 의미를 강화하고 있음을 확인하였다.
본 연구는 동시과제의 처리적절성이 미래계획기억의 수행에 미치는 영향을 알아보기 위하여 고안되었다. 동시과제와 미래기억과제 간의 처리적절성을 동시과제 단어목록 유형과 미래기억과제 목표단어들의 범주를 통해 조작하였다. 동시과제의 단어목록은 의미연합 목록과 모양연합 목록으로 구성되었으며, 미래기억과제 목표단어들은 의미처리를 중심으로 기억할 수 있는 단어들과 글자모양 중심으로 기억할 수 있는 단어들로 구성되었다. 과제처리적 절성 이론에 따라서, 동시과제의 연합차원이 미래계획기억과제의 연합차원과 동일할 때에, 미래계획기억의 수행이 좋을 것으로 예상하였다. 총 50명의 참가자들이 두 개의 실험에 참가하였다. 실험 결과, 미래계획기억과제의 수행은 동시과제와 미래계획기억과제의 연합차원이 같을 때에 좋게 나타났다. 또한 미래계획기억 목표단어와 동시과제의 처리적절성이 높은목록에 대해 동시과제의 목록 재인율도 높게 나타났다. 이러한 결과는 기존의 과제처리적절성 이론의 최근 연구 결과들에 비추어 논의되었다.
본 연구는 2008년 방송통신위원회 설립 과정에서 방송 옹호연합과 정보통신 옹호연합의 전략적 행동을 분석하여 정부조직개편 과정에 대한 시사점을 제시하고자 하였다. 이를 위해 먼저 방송통신융합기구 논의가 왜 장기적인 경쟁과 대립을 겪었는지를 파악하기 위해 방송통신융합정책의 특성을 분석하였다. 방송통신융합정책은 방송 영역과 정보통신 영역간 공익성과 산업성이라는 상충된 이념과 이해관계가 존재하고 있어 장기간 대립 상황에 놓일 수밖에 없었다. 두 영역은 기구개편 논의 과정에서 옹호연합을 형성하여 유리한 결과를 얻기 위하여 전략적 행동을 취했고, 개편 논의는 두 옹호연합간 전략적 행동이 어우러지며 진전되고 있었다. 그러나 정권 교체와 함께 기존의 논의는 무색해지고 개편안은 정치적 협상에 의해 마무리되었다. 정치 논리에 의해 설립된 방송통신위원회는 이후 정치권에 의해 좌지우지되는 모습을 보이며 정책 실패 사례를 양산하며 조직 개편의 부작용을 드러냈다. 이러한 부작용을 최소화하기 위해 조직개편 과정에서 정치성을 최소화하는 제도적 장치의 마련이 필요하며 무엇보다 조직개편을 정치 도구로 사용하는 관행을 극복하는 노력이 필요하다.
연합학습에서 로컬 모델을 통해 참가자의 데이터 프라이버시를 침해할 가능성이 있다. 동형암호 기반 연합학습은 학습 과정에서 모든 가중치를 암호화해 통신 과정에서의 공격을 차단한다. 그러나 기존의 Paillier 동형암호 기반 연합학습은 모든 참가자가 같은 공개키 및 비밀키를 공유하는 문제가 있다. 본 연구에서는 지속적인 선택적 키 분배를 도입하여 외부에서 다른 참가자의 로컬 모델에 접속할 수 없도록 하고, 내부에서도 다른 참가자의 로컬 모델을 획득하기 어렵게 한다. MNIST 데이터를 사용하여 CNN 모델의 성능을 평가한 결과, 제안된 방법이 기존과 유사한 정확도를 보여준다.
본 논문에서는 모바일 크라우드소싱 환경에서 게임이론의 인센티브 매커니즘 기법과 중복 연합 형성 게임(Overlapping Coalition Formation Game)을 적용하여 시스템의 진실성을 보장하고 모바일 노드의 이득을 극대화하는 효율적인 기법을 제안한다. 제안된 매커니즘 기법은 노드가 자신의 정보를 솔직하게 드러냈을 때 가장 높은 보상을 지급함으로써 노드가 진실된 정보를 보고하도록 한다. 또한 중복 연합 형성 게임을 적용함으로써 노드들은 자신 주변의 가장 높은 보상을 지급하는 연합을 선택하고 자신의 자원이 허락하는 한 다수의 연합에 참가하여 업무를 수행함으로써 효율성을 높일 수 있었다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 기존에 제안된 다른 기법에 비해 제안된 기법은 모바일 노드들이 높은 보상을 얻기 위해 자신의 정보를 솔직하게 드러냈고 자신의 성능과 남은 자원에 따라 더 높은 보상을 받을 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문은 개인의 정보를 외부로 유출하지 않고, 소비자 방송 수신 단말 장치에 저장된 데이터를 이용하여 머신 러닝 모델을 학습하고, 소비자가 원하는 맞춤 방송 정보를 제공하는 시스템을 구글의 연합 학습[1] 을 기반한 설계에 관한 것이다. 이를 위하여, 소비자 사용 패턴 및 행동 데이터를 수집하고 저장하며 머신 러닝 학습을 진행 하는 단말 구조와 단말에서 생성된 학습 모델 파라미터 정보를 수집하고 평균화 하는 중앙 서버의 구조를 연구하고, 연합 학습을 이용한 학습 정보를 이용하여 개인 맞춤형 방송 정보를 제공하는 시스템을 연구한다.
자연계의 많은 합리적인 이기적 개체들 사이에는 수많은 선택적 갈등이 존재한다. 반복적 죄수의 딜레마(Iterated Prisoner's Dilemma: IPD)게임은 합리적인 이기적 개체들 사이의 경쟁과 협동에 대한 선택적 갈등을 다루는데, 사회, 경제 및 생물 시스템에서 협동의 진화를 연구하는데 사용되어 왔다. 이제까지는 게임자의 수와 협동의 관계, 기계학습의 일환으로서의 전략학습, 그리고 이득함수가 협동에 미치는 영향 등에 관한 연구가 있었는데, 이 논문에서는 진화방식을 이용하여 이득함수에 따른 협동연합의 크기와 지역화가 NIPD(N-player IPD)게임에서 협동의 진화에 미치는 영향에 대해 밝히고자 한다. 시뮬레이션 결과 협동개체에 대한 이득함수의 기울기가 배반에 대한 이득함수의 기울기보다 급하거나 최소 연합의 크기가 작을수록 협동연합의 정도가 높게 나타나며 상호작용하는 이웃의 크기가 작을수록 협동연합의 정도가 높게 진화됨을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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