본 연구의 목적은 우리나라 대학생의 스마트폰 의존에 대한 자각과 관련 요인, 자각 후 대처 행동을 확인하는 것이다. 연구대상자는 2017년 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원에서 실시한 스마트폰 과의존 실태조사 참여자 중 대학에 재학 중인 1,735명이다. 자료분석을 위하여 빈도와 백분율, 평균과 표준편차, 교차분석, 독립표본 T 검증, Pearson 상관관계, 위계적 다중회귀분석을 사용하였다. 그 결과, 대상자의 22.3%가 스마트폰 의존 위험에 있었고, 의존 위험자의 63.6%는 의존을 자각하지 못하였다. 의존 자각과 관련된 요인은 스마트폰 의존 위험의 증가(=.35, p=.000), 게임(=.19, p=.000), 영상(=.11, p=.000), 학업(=.11, p=.000) 애플리케이션 사용의 증가였다. 의존을 자각한 대상자가 문제해결에 필요한 관련 공공기관을 알고 있는지 확인한 결과, 22.8%가 스마트쉼센터를 알고 있었고, 청소년상담복지센터는 36.6%, 아이윌센터는 14.1%가 알고 있다고 응답하였다. 그러나 응답자 중 이용경험자는 스마트 쉼센터 5명, 아이윌센터 1명, 청소년상담복지센터는 없었다. 응답자들은 의존을 극복하기 위해 더 많은 상담센터(26.8%), 스스로 대처할 수 있는 교육 프로그램(23.2%), 스마트폰 의존에 대한 정보(14.9%), 가족과 주변 사람들의 도움(10.9%)이 필요하다고 하였다. 이러한 결과는 스마트폰을 사용하는 대학생 5명 중 1명이 의존 위험에 노출되어 있고, 의존 위험 대상자 3명 중 2명은 자신의 의존을 자각하지 못하며, 의존에 대한 지식이 부족하고, 의존을 자각하더라도 실제 도움을 받을 수 있는 공공기관에 접근하기가 쉽지 않다는 것을 보여준다. 그러므로 향후 이들이 스마트폰 의존에 대한 올바른 정보에 쉽게 접근하고, 문제를 해결할 수 있도록 공공서비스 기반 마련이 필요하다.
본 연구는 유아의 스마트폰 의존성을 매개로 어머니의 스마트폰 의존성이 유아의 문제행동에 미치는 직, 간접효과를 알아보기 위한 것이다. 이를 위해 서울과 경기지역의 2~6세 유아기 자녀를 둔 어머니 300명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 연구모형은 유아의 스마트폰 의존성을 매개로 어머니의 스마트폰 의존성이 유아 문제행동에 영향을 미치는 경로를 분석하는 것이다. 연구결과 어머니의 스마트폰 의존성은 유아의 스마트폰 의존성과 문제행동에 직접적인 영향이 있는 것으로 나타났고, 그중에서도 유아의 문제행동에 미치는 직접효과가 더 큰 것으로 나타났다. 또한 어머니의 스마트폰 의존성은 유아 스마트폰 의존성을 매개로 유아 문제행동에 간접효과가 있는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 유아와 부모의 스마트폰 사용에 대한 교육적 접근의 필요함과, 유아의 문제행동에 있어서 주 양육자인 어머니의 올바른 스마트폰 사용에 대한 인식과 조절, 예방프로그램 개발의 필요성을 시사하고 있다.
본 연구는 청소년의 스마트폰 의존도, 공격성 및 부모 양육방식 간의 관계를 규명하고, 스마트폰 의존도와 공격성에 대한 부모 양육방식의 매개효과를 검증하는 데 목적이 있다. 첫째, 청소년의 스마트폰 의존도는 부모 양육방식 및 공격성에 부적 및 정적 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 둘째, 청소년의 스마트폰 의존도는 부모의 긍정적 양육방식을 매개로 청소년의 공격성에 부적으로 유의한 영향을 준 반면, 스마트폰 의존도는 부정적 양육방식을 매개로 공격성에 정적으로 유의한 영향을 준 것으로 나타났다. 즉, 청소년의 스마트폰 의존도는 공격성을 높였으며, 이 때 부모의 긍정적 양육방식(따스함, 자율성지지, 구조제공)은 스마트폰 의존도를 매개하여 청소년의 공격성을 낮춘 반면, 부모의 부정적 양육방식(거부, 강요, 비일관성)은 스마트폰 의존도를 매개하여 공격성을 높이는 것으로 나타났다.
의존 구조 분석의 중요성이 커지면서 의존 구문 분석에 대한 연구가 활발해 지고 있다. 이와 함께 기존의 의존 구조 분석기를 통합하려는 연구도 다양하게 시도되고 있다. 본 논문에서는 여러 개의 구문 분석 결과들로부터 새로운 구문 분석 결과를 만들어 내는 기존 연구들과는 다르게, 입력문장의 특성을 사용해서 사용할 의존 구조 분석기를 미리 선택하는 새로운 의존 구조 분석기 통합 방법을 제안한다. 본 논문에서는 기계학습과 규칙을 함께 사용하는 하이브리드 형태로 의존 구조 분석기를 선택하는 방법을 설명하고, 이 방법을 두 쌍의 의존 구조 분석기 통합에 적용하고 성능 향상이 있었음을 보인다.
의존 구문 분석은 문장을 구성하는 성분들 간의 의존 관계를 분석하고 문장의 구조적 정보를 얻기 위한 기술이다. 의미역 결정은 문장에서 서술어에 해당하는 어절을 찾고 해당 서술어의 논항들을 찾는 자연어 처리의 한 분야이다. 두 기술은 서로 밀접한 상관관계가 존재하며 기존 연구들은 이 상관관계를 이용하기 위해 의존 구문 분석의 결과를 의미역 결정의 자질로써 사용한다. 그러나 이런 방법은 의미역 결정 모델의 오류가 의존 구문 분석에 역전파 되지 않으므로 두 기술의 상관관계를 효과적으로 사용한다고 보기 어렵다. 본 논문은 포인터 네트워크 기반의 의존 구문 분석 모델과 병렬화 순환 신경망 기반의 의미역 결정 모델을 멀티 태스크 방식으로 학습시키는 통합 모델을 제안한다. 제안 모델은 의존 구문 분석 및 의미역 결정 말뭉치인 UProbBank를 실험에 사용하여 의존 구문 분석에서 UAS 0.9327, 의미역 결정에서 PIC F1 0.9952, AIC F1 0.7312의 성능 보였다.
본 연구는 에너지(석유, 천연가스, 석탄) 가격과 경제적(실물 및 금융) 불확실성 사이의 의존성 구조를 분석하였다. Copula 모형을 이용해 얻은 의존구조 분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 에너지 가격과 실물·금융 불확실성 조합의 적합한 모형을 살펴보면, 원유가격과 실물·금융 불확실성 조합은 BB7 copula 모형, 천연가스 가격과 실물·금융 불확실성 조합은 Joe copula 모형, 석탄 가격과 실물·금융 불확실성 조합은 Clayton copula 모형이 각각 가장 적합한 모형으로 선정되었다. 둘째, 전체적인 의존성 구조를 살펴보면, 원유가격, 천연가스 가격, 석탄 가격과 실물 불확실성은 양(+)의 의존성을 보였다. 그렇지만 금융 불확실성과 원유가격은 양(+)의 의존성을 갖지만, 천연가스 가격과 석탄 가격은 금융 불확성과 음(-)의 의존성을 가지는 것으로 나타났다. 전체적으로 보면, 에너지원 중 원유가격이 실물·금융 불확실성과 가장 높은 의존성을 가지는 것으로 나타났다. 셋째, 극단적인 사건을 나타내는 꼬리 의존성을 분석한 결과, 실물 불확실성과 원유, 천연가스 가격은 위 꼬리 의존성만 보이는 비대칭 관계를 가지는 것으로 나타났으며, 금융 불확실성과 원유가격은 위 꼬리 의존성만 보이는 비대칭 관계를 가지는 것으로 나타났다. 즉, 비대칭 관계를 갖는 에너지 가격은 부정적인 극단사건이 발생하는 경우 불확실성 변수와 강한 의존관계가 있는 것으로 나타났다. 반면, 경제적 불확실성과 석탄 가격은 꼬리 의존성이 없는 것으로 나타났다.
컴포넌트 기반 소프트웨어 개발(Component-based software Development) 환경에서 컴포넌트간의 의존관계 정보를 제공하는 것은 컴포넌트를 합성하는 개발자에게 중요한 일이다. 그러나 컴포넌트의 의존관계 정보가 충분하게 제공되지 않고 있다. 따라서 개발자는 원시 컴포넌트의 의존관계를 모르고 컴포넌트를 합성하는 경우가 발생한다. 본 논문에서는, 위와 같은 단점을 보완하기 위하여, 컴포넌트 사이의 의존정보를 XML로 정의하여 관리하고, 개발자에게 원시 컴포넌트 의존관계 정보를 제공하여, 무결성 있고 영속성 있는 정보 시스템 개발을 위한 컴포넌트 의존정보를 제공하는 의존 관리자의 설계와 구현을 하였다. 의존 관리자에서 생성된 컴포넌트는 재사용성 측정 메트릭의 측정값이 $89\%$에서 $95\%$가 신뢰구간 안에 포함되어 있음을 보이고 있다.
딥 러닝 모델은 여러 히든 레이어로 구성되며, 히든 레이어의 깊이가 깊어질수록 레이어의 벡터는 높은 수준으로 추상화된다. 본 논문에서는 Encoder RNN의 레이어를 여러 층 쌓은 멀티 레이어 포인터 네트워크를 제안하고, 멀티 태스크 학습 기반인 멀티 레이어 포인터 네트워크를 이용한 한국어 의존 구문 분석 모델을 제안한다. 멀티 태스크 학습 모델은 어절 간의 의존 관계와 의존 레이블 정보를 동시에 구하여 의존 구문 분석을 수행한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 모델이 기존 한국어 의존 구문 분석 연구들 보다 좋은 UAS 92.16%, LAS 89.88%의 성능을 보였다.
코퍼스 속의 언어적 규칙을 직접적으로 사용하여 한국어 의존 구조를 분석하기 위해, 본 한국어 의존 구조 분석기는 의존 구조가 나타나 있는 코퍼스로부터 변환 규칙 학습기로 규칙을 자동적으로 학습하고 그 규칙을 적용함으로써 한국어 의존 구조를 분석한다. 이를 위해 기존의 연구된 구구조 문법의 규칙 틀과는 다른 한국어 의존 구조에 맞는 규칙 틀을 연구하였고 또 의존 구조에서 발생할 수 있는 교차구조(Crossing structure)를 방지하는 연산을 고안하였다.
딥 러닝 모델은 여러 히든 레이어로 구성되며, 히든 레이어의 깊이가 깊어질수록 레이어의 벡터는 높은 수준으로 추상화된다. 본 논문에서는 Encoder RNN의 레이어를 여러 층 쌓은 멀티 레이어 포인터 네트워크를 제안하고, 멀티 태스크 학습 기반인 멀티 레이어 포인터 네트워크를 이용한 한국어 의존 구문 분석 모델을 제안한다. 멀티 태스크 학습 모델은 어절 간의 의존 관계와 의존 레이블 정보를 동시에 구하여 의존 구문 분석을 수행한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 모델이 기존 한국어 의존 구문 분석 연구들 보다 좋은 UAS 92.16%, LAS 89.88%의 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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