• Survey Research
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• v.10 no.1
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• pp.169-186
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• 2009

The propensity score method is used to minimize the bias level in social survey, which comes from nonresponse. The theoretical concept and the background of the propensity score method is discussed first. The propensity score method was first applied in the epidemiology observational study. I have summarized the process of the three propensity score methods that were used to reduce estimation bias in this study. Matching by propensity score is applied to the relatively large control group. Subclassification has the advantage of using whole control group data and regression adjustment is applied to multiple covariates as well as propensity score of each unit is computable and usable. Lastly, the application procedures of propensity score method to reduce the nonresponse bias is suggested and its applicability to real situation is reviewed with the existing data.

• Korean Journal of Human Ecology
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• v.18 no.3
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• pp.705-717
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• 2009

본 연구의 목적은 미국 여대생의 자의식, 물질주의성향, 충동구매와 과시적 소비성향간의 관계에 관하여 조사하는데 있다. 상징적 자기완성이론을 이론적 근거로 하여 가설을 설계하였으며, 설문지 조사법을 이용하여 자료를 수집하였다. 편의표본추출법을 적용하여 미국 중서부지역의 한 대학교의 여대생 315명을 연구대상으로 설문조사를 하였으며, 최종적으로 296명의 응답을 연구결과분석에 이용하였다. Stepwise 회귀분석을 통한 분석 결과 공적 자의식은 물질주의성향과 충동구매성향 및 과시소비성향에 정적 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 사적 자의식은 과시소비성향에 부적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 단순회귀분석을 통한 분석 결과 물질주의성향과 충동구매성향 및 과시적 소비 성향 간에 정적인 관계가 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 자의식, 물질주의성향, 충동구매와 과시소비 성향간의 관계 메커니즘을 증명해 보임으로써, 사회 심리학적 소비자 행동연구에 이론적 틀을 제시하였다. 또한, 본 연구결과는 미국 여대생을 표적 시장으로 하는 기업이 표적소비자의 소비행동과 심리를 이해하는데 중요한 자료로 이용될 것으로 기대된다.

• Journal of Families and Better Life
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• v.12 no.2
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• pp.26-40
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• 1994

본 연구는 주부 소비자의 상품 구매시 백화점 판매원 능려의 중요성 인지도와 백화 점 이용성향을 관련변수 및 판매원의 능력에 대한 소비자 인식과의 관계를 비교.분석하며 인과관계를 파악하고자 하였다 그 결과 기업과 백화점 판매원 및 소비자에게 백화점 판매원 능력의 중요성을 밝혀 백화점 판매원이 소비자엑 질적.양적으로 유용한 정보를 제공하고 소비생활상담자로서의 전문인이 되어야 함을 강조하는데 그 목적이 있다 이러한 연구목적 아래 서울시에 거주하며 백화점을 이용하는 주부 510명을 대상으로 질문지를 통하여 조사하 였다. 그 결과 주부소비자는 상품 구매시 백화점 판매원을 중요한 정보원으로 인식하고 백 화점 이용성향이 다소 많았으며 소비자의 백화점 이용성향과 판매원의 중요성 인지도는 정 의 상관관계를 이루었다 또한 소비자가 젊을수록 교육수준이 높을수록 백화점 이용성향은 높아 이들을 위한 소비자교육이 실행되어야 할것으로 보인다 그리고 여러변수중 특히 주부 소비자의 교육수준은 소비자의 판매원 능력에 대한 인시을 매개로 하여 구매시 백화점판매 원의 중요성 인지도와 이용성향에 영향을 미치므로 소비자가 최종 구매결정 단계에서 최선 의 선택을 하도록 기업측은 보다 질이 강화된 판매원 양성에 주력하여야 하고판매원 능력중 에서 판매기술은 더욱 소비자 지향적인 체계로 전환할 필요가 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.11a
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• pp.387-392
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• 2000

전자 상거래에서 고객의 성향을 이해하기 위해서는 일반적으로 판매 실무에서의 경험과 전문적인 지식을 필요로 하게 된다. 데이터 마이닝은 고객들에 대한 데이터의 분석을 통해서 이러한 성향들을 알아내는 것을 목표로 한다. 베이지안 네트워크는 DAG(Directed Acyclic Graph)를 이용하여 데이터의 구조를 시각적으로 표현하여 주는 확률모형으로 변수사이의 종속관계를 밝히고 데이터 마이닝의 기법으로 이용할 수 있다. 본 논문에서는 베이지안 네트워크를 사용하여 전자 상거래 고객들의 성향을 분석하기 위한 방법을 제시한다. 또한 고객성향에 대한 주요 요인을 분석하기 위해 Descriminant 모형을 이용하고 그 유용성을 다른 방법들과 비교하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.1
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• pp.16-21
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• 2001

전자 상거래에서 고객의 성향을 이해하기 위해서는 일반적으로 판매 실무에서의 경험과 전문적인 지식을 필요로 하게 된다. 데이터 마이닝은 고객들에 대한 데이터의 분석을 통해서 이러한 성향들을 알아내는 것을 목표로 한다. 베이지안 네트워크는 DAG(Directed Acyclic Graph)를 이용하여 데이터의 구조를 시각적으로 표현하여 주는 확률모형으로 변수사이의 종속관계를 밝히고 데이터 마이닝의 기법으로 이용할 수 있다. 본 논문에서는 베이지안 네트워크를 사용하여 전자 상거래 고객들의 성향을 분석하기 위한 방법을 제시한다. 또한 고객성향에 대한 주요 요인을 분석하기 위해 Discriminant 모형을 이용하고 그 유용성을 다른 방법들과 비교하였다.

• Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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• v.7 no.3
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• pp.361-370
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• 2017

In this paper, correlation analysis was performed between questionnaire and machine learning based aggressive tendency measurements. this study is part of a aggressive driver detection using machine learning and questionnaire. To collect two types tendency from questionnaire and measurements system, we constructed experiments environments and acquired the data from 30 drivers. In experiment, the machine learning based aggressive tendency measurements system was designed using a driver behavior detection model. And the model was constructed using accelerate and brake position data and hidden markov model method through supervised learning. We performed a correlation analysis between two types tendency using Pearson method. The result was represented to high correlation. The results will be utilize for fusing questionnaire and machine learning. Furthermore, It is verified that the machine learning based aggressive tendency is unique to each driver. The aggressive tendency of driver will be utilized as measurements for advanced driver assistance system such as attention assist, driver identification and anti-theft system.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.22 no.5
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• pp.656-662
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• 2012

In this paper, we describe a new summarizing method based on a graph-based and a sense-based analysis. In the graph-based analysis, we convert sentences in a document into word vectors and calculate the similarity between each sentence using LSA. We reflect this similarity of sentences and the rarity scores of words in sentences to define weights of edges in the graph. Meanwhile, in the sense-based analysis, in order to determine the sense of words, subjectivity or objectivity, we built a database which is extended from the golden standards using Wordnet. We calculate the subjectivity of sentences from the sense of words, and select more subjective sentences. Lastly, we combine the results of these two methods. We evaluate the performance of the proposed method using classification games, which are usually used to measure the performances of summarization methods. We compare our method with the MS-Word auto-summarization, and verify the effectiveness of ours.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.65-66
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• 2007

본 논문에서는 주어진 블로그 연결망의 정보 중시 성향과 친분 중시 성향의 정도를 판정하는 방안에 관하여 논의한다. 먼저, 데이터 마이닝 기법의 하나인 분류(classification)를 이용하여 블로그 연결망의 기본 단위인 관계 성향의 정도를 판정하고, 그 결과를 이용하여 주어진 연결망의 전체 성향의 정도를 판정한다. 또한, 블로그 연결망의 규모에 따라 성향의 정도가 좌우되는 문제를 해결하기 위한 기법을 제안한다. 실제 블로그 데이터를 이용한 실험을 통하여 제안하는 방안의 우수성을 검증한다.

• Asia Marketing Journal
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• v.3 no.4
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• pp.59-89
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• 2001

본 연구는 글로벌 시장에서 소비자들에게 주요 제품평가단서로서 이용되고 있는 브랜드, 가격, 물리적 특징, 판매점과 관련된 정보내용(합의정보와 속성정보)에 대하여 소비자의 문화적 지향성이 정보탐색원천과 정보탐색 유형별로 어떻게 작용하는가를 한국과 중국의 소비자들을 대상으로 탐색해 보았다. 연구 결과 양 국가에서 공통적으로 발견된 내용은 개인주의 성향을 가진 소비자들은 타인의 태도가 반영되지 않고 소비자들에게 스스로 판단하도록 하는 속성정보를 더 선호하였으며, 반면에 집단주의 성향을 가진 소비자들은 타인의 태도가 반영된 합의정보를 더 선호하는 것으로 나타났다. 또한 개인주의 성향을 가진 소비자들은 비인적 정보원천에서 속성정보를, 반면 집단주의 성향을 가진 소비자들은 인적정보원천에서 합의정보를 주로 더 이용하였고, 정보탐색 유형에서는 지속적 탐색보다 구매전 탐색에서 합의정보와 속성정보를 더 많이 이용하는 것으로 나타났다. 한편, 양 국가의 비교문화적 관점에서 차별적 결과도 제시되었는데, 개인주의 성향을 가진 한국 소비자들은 속성정보와 더불어 합의성 정보도 병행하여 이용하였으나 중국 소비자들은 주로 비인적 정보원천을 활용한 속성정보를 주로 활용하는 것으로 나타났다. 또한 집단주의 성향을 가진 한국 소비자들은 주로 판매원을 통한 합의정보를 선호하였으나 중국 소비자들은 판매원과 더불어 친구나 동료의 구전정보도 평상시에 많이 탐색하는 것으로 나타났다. 따라서 글로벌 시장을 공략하려는 국제 마케터들은 공통된 결과들을 바탕으로 한 표준화된 마케팅단서의 활용과 더불어 양 국가간의 문화적 차이에 기초한 차별적인 마케팅 믹스도 동시에 수행해야 할 필요성을 제기하고 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.451-454
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• 2020

딥러닝 기술을 이용한 정치적 성향의 편향성 분류를 위하여 신문 뉴스 기사를 수집하고, 머신러닝을 위한 학습 데이터를 구축하였다. 학습 데이터의 구축은 보수 성향과 진보 성향을 대표하는 6개 언론사의 뉴스에서 정치적 성향을 이진 분류 데이터로 구축하였다. 뉴스 기사의 수집 방법으로 최근 이슈들 중에서 정치적 성향과 밀접하게 관련이 있는 키워드 15개를 선정하고 이에 관한 뉴스 기사들을 수집하였다. 그 결과로 11,584개의 학습 및 실험용 데이터를 구축하였으며, 정치적 편향성 분류를 위한 머신러닝 모델을 설계하였다. 머신러닝 기법으로 학습 및 실험을 위해 형태소 단위의 임베딩을 이용하여 문장 및 문서 임베딩으로 확장하였으며, SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 정치적 편향성 분류 실험을 수행한 결과로 75%의 정확도를 달성하였다.