본 연구는 국회의 기명투표 분석에 적용될 수 있는 베이즈 방법론을 사용하여 지난 18대 국회에서 처리된 2,389개의 법안에 대한 표결기록을 분석하였다. 기명투표 분석은 의정연구에 관련된 이론적 가설의 실증적 검증을 위한 기초 데이터를 제공하는 경우가 많아 정치학 연구 전반의 발전을 위해 매우 중요한 의미를 가진다. 기명투표 분석에 있어 베이즈 방법론은 기존의 빈도주의적 방법론을 적용할 때 발생할 수 있는 통계적 문제들에 대한 훌륭한 대안을 제시한다. 본 연구에서는 Clinton 등 (2004)가 제안한 베이지언 방법론을 적용, 18대 국회에서 처리된 모든 법안에 대한 표결기록을 분석하여 개별 의원들의 최대선호점(ideal points)과 신뢰구간을 추정했다. 본 연구에서 제안한 방법론의 유용성 을 보여주기 위해 시범적으로 두 가지 경우에 대한 분석을 실시하였다. 하나는 널리 알려진 세 개의 의원 소모임의 최대선호점을 살펴봄으로써 한국 의회 내에 유의미한 표결성향의 스펙트럼이 존재하는지를 살펴보았다. 다른 하나는 제안된 방법론을 활용하여 어떻게 이론적 가설의 검증이 이루어질 수 있는지를 보여주기 위해 18대 국회의 '중간축'과 '몸싸움 방지축'의 위치와 두 중추적 위치에 해당할 가능성이 높은 의원들이 누구인지를 살펴보았다.
세계적인 전자상거래 기업들은 지속 가능한 경쟁력을 확보하기 위해 사용자 맞춤형 추천 서비스를 제공하고 있다. 기존 관련 연구에서는 주로 평점, 구매 여부 등 정량적 선호도 정보를 사용하여 개인화 추천 서비스를 제공하였다. 하지만 이와 같은 정량적 선호도 정보를 사용하여 개인화 추천 서비스를 제공하면 추천 성능이 저하될 수 있다는 문제점이 제기되고 있다. 호텔을 이용한 사용자가 호텔 서비스, 청결 상태 등에 대하여 만족하지 못한다고 리뷰를 작성하였으나 선호도 평점 5점을 부여했을 때 정량적 선호도(평점)와 정성적 선호도(리뷰)가 불일치한 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 정량적 선호도 정보와 정성적 선호도 정보가 일치하는지를 확인하고 이를 바탕으로 선호도 정보가 일치하는 사용자를 바탕으로 새로운 프로파일을 구축하여 개인화 추천 서비스를 제공하고자 한다. 리뷰에서 정성적 선호도를 추출하기 위해 자연어 처리 관련 연구에서 널리 사용되고 있는 CNN, LSTM, CNN + LSTM 등 딥러닝 기법을 사용하여 감성분석 모델을 구축하였다. 이를 통해 사용자가 작성한 리뷰에서 정성적 선호도 정보를 정교하게 추출하여 정량적 선호도 정보와 비교하였다. 본 연구에서 제안한 추천 방법론의 성능을 평가하기 위해 세계 최대 여행 플랫폼 TripAdvisor에서 실제 호텔을 이용한 사용자 선호도 정보를 수집하여 사용하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 추천 방법론이 기존의 정량적 선호도만을 고려하는 추천 방법론보다 우수한 추천 성능을 나타냄을 확인할 수 있었다.
음향 변환기용 외부 회로를 구성할 때, 파워 앰프의 내부저항이 매우 작은 경우 정합 회로를 구성하기 보다는 부하측의 역률을 개선하는 것을 선호 한다. 기존 연구의 결과를 살펴 보면 광대역에서 최대 파워를 전달하게 하는 정합회로를 구하는 방법을 많이 연구되어 왔으나, 두 개의 공진점을 갖는 광대역 전기 음향 변화기에 적용할 만한 광대역 역률 개선용 튜닝 회로를 구성하는 방법은 논문화된 결과는 드물다. 본 논문에서는 기존의 정합회로 설계에서 사용하는 체비세프 설계법을 기본으로 하여, 좀 더 낫은 결과를 가질 수 있도록 하는 복합 최적화 과정을 제안한다.
수중용 전기 음향 변환기용 외부 회로를 구성할 때, 파워 앰프의 내부저항이 매우 작은 경우 정합 회로를 구성하기 보다는 부하측의 역률을 개선하는 것을 선호 한다. 기존 연구의 결과를 살펴보면 광대역에서 최대 파워를 전달하게 하는 정합회로를 구하는 방법을 많이 연구되어 왔으나, 두 개의 공진점을 갖는 수중용 광대역 전기 음향 변화기에 적용할 만한 광대역 역률 개선 튜닝 회로를 구성하는 방법은 논문화된 결과는 드물다. 본 논문에서는 기존의 정합회로 설계에서 사용하는 체비세프 설계법을 기본으로 하여, 좀 더 낫은 결과를 가질 수 있도록 하는 복합 최적화 과정을 바탕으로 역률 개선 회로를 설계하고 이를 실험을 통하여 역율 개선을 확인한다.
일반적으로 프랜차이즈는 영리를 추구하는 상업적 기업의 성격을 가지고 있으므로 영리를 추구하는 가맹본부의 입장에서는 사업의 성과를 최대한 높일 수 있도록 기업가 정신이 높고 사업 관련 역량이 높은 가맹점을 선호하게 되는데, 오히려 이러한 가맹점은 프랜차이즈에 대한 의존성이 상대적으로 낮다. 반면 기업가 정신도 부족하고 사업역량도 부족한 영세 가맹점의 경우에는 오히려 집중적인 가맹사업자의 관리가 필요하나 일부의 경우 능력이 부재한 가맹본부로부터 제대로 된 관리를 받지 못하고 실패하는 사례가 증가하고 있다. 최근 사회적 기업분야에서 확산되고 있는 소셜 프랜차이징이나 미소 프랜차이징은 이러한 측면에서 소규모 영세 가맹점을 대상으로 하는 프랜차이즈의 전략방향에 대한 많은 점을 시사한다는 전제하에 본 연구는 소셜 프랜차이징이 도시 영세민의 자활에 도움을 주고자 하는 목적에서 몇 가지 가설을 제안하고 있다.
본 연구에서는 치과위생사들을 대상으로 노인에 대한 지식과 태도를 알아봄으로써 고령화 사회에 대비하고, 노인에 대한 신체적, 사회적, 정신적인 특성과 지식을 올바르게 이해하고치과의료 제공 시 긍정적인 태도를 형성하여 노인인구에 대한 구강보건의료의 질을 향상시키기 위한 기초자료로 제공되고자 시행되었으며, 치과병(의)원에 근무하는 치과위생사 241명의 설문을 분석한 결과는 다음과 같다. 1. 노인에 대한 지식은 최소 4점, 최대 22점 범위에서 $12.40{\pm}2.99$로 나타났으며, 노인에 대한 지식도의 문항별 정답률을 살펴보면 신체적 생리적 영역의 문항의 정답률이 높았고, 가족 사회적 영역, 심리적영역에서는 상대적으로 낮게 나타났다. 2. 일반적 특성과 노인에 대한 지식점수에서 연령은 36세 이상에서, 학력은 전문대학 졸업자 보다 대학교 졸업자, 근무지는 경상도, 영유아 환자군을 선호하는 치과위생사가 노인에 대한 지식이 높은 것으로 나타났다. 3. 노인에 대한 전체 태도는 평균 3.13(${\pm}.28$)로 나타났으며, 영역별 점수를 살펴보면 은퇴 및 경제, 노인복지, 노인의 신체특성에 대한 태도가 높게 나타났으며, 노인의 성격특성과 지적특성에 대한 태도점수에서 낮게 나타났다. 4. 일반적 특성과 노인에 대한 태도점수를 살펴보면 연령이 36세 이상이고, 학력은 전문대학에 비해 대학교 졸업자의 노인에 대한 태도점수가 높았고, 근무지는 전라도, 선호하는 환자군은 아동을 선호하는 치과 위생사의 노인에 대한 태도 점수가 높은 것으로 조사되었다. 이 중 학력이 높을수록 노인에 대해 더 긍정적인 태도를 보였으며, 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다(P<0.05). 이상의 결과로 보아 앞으로는 고령화시대의 대두와 더불어 임상현장에서 근무하는 치과위생사들이 노인에 대한 올바른 이해와 긍정적인 태도를 형성할 수 있는 다양한 방안을 모색하여야 하며 더불어 치위생과 교과목에도 노인에 대한 교육이 강화될 필요성이 있다고 판단되었다.
미국 등의 해외 주요국과 달리, 한국에서는 OTT 서비스가 크게 확산되지 않았다. 본 연구에서는 국내 OTT 서비스가 활성화되지 못한 주요 원인들로 OTT 사업자들이 서비스 초기에 이용자의 선호 콘텐츠를 제공하지 못했다는 점과 와이파이(Wifi)가 없는 곳에서 OTT 이용 시 개인 데이터가 소진되어 이용 요금에 부담을 느끼므로 OTT 서비스 이용에 제한이 있다는 점에 초점을 두었다. 정보통신정책연구원의 한국미디어패널조사 자료를 이용해, 최근 3년 사이 성장세를 보이고 있는 국내 OTT 서비스 시장에서 이용자의 주요 이용 콘텐츠와 이용자들의 인구통계학적 특성에 따른 주요 이용 콘텐츠, 이용자의 OTT 서비스 주요 이용 장소와 원하는 시간과 장소에서 편하게 사용할 수 있다는 OTT 서비스의 최대 장점이 잘 발휘되고 있는지 여부를 알아본다. 이러한 분석 결과는 OTT 서비스 사업자가 앞으로 서비스 활성화를 위해 어떤 문제를 해결하고, 어떤 전략을 세워나가야 하는 지에 대한 시사점을 제안한다.
기존의 최단경로 탐색모형들은 주로 경로의 단일 속성만을 고려한다. 그러나 실제로 통행자가 단일 속성만을 고려하여 경로를 선택하는 경우는 드물며, 대부분의 경로는 통행시간이나 경로길이 또는 통행자의 개인적인 선호 등과 같은 다양한 속성들이 종합적으로 고려되어 선택되어진다. 따라서 최적경로를 탐색하기 위해서는 이와 같은 다양한 속성들을 종합적으로 고려하여야 한다. 본 논문에서는 다양한 경로속성들을 고려하기 위하여 이산선택모형을 사용하여 네트워크의 노드별 효용을 산출하고, 이를 이용하여 최대의 효용을 가지는 경로를 탐색한다. 경로선택모형을 구축하기 위하여 경로선택에 영향을 미치는 요소들을 통행시간, 지체시간, 경로길이, 신호교차로수, 회전수, 전용도로의 포함비율 6가지로 선정하고, 모형의 모수를 추정하기 위한 현시선호자료를 구하기 위하여 서울시와 인접 신도시 간의 기종점 5개에 대한 경로를 선정하여 설문조사를 실시하였다. 경로선택모형의 함수형태로는 다항로짓모형을 사용하였으며, 모수추정 결과 통행시간과 신호 교차로수, 전용도로의 포함비율을 제외한 경로길이, 지체시간, 회전수를 가지고 모수를 추정한 결과가 통계적 유의성이 가장 높은 모형으로 도출되었다. 경로탐색 알고리즘으로는 도심부에서 U-turn과 회전제한의 반영이 가능한 기존의 수정형 덩굴망 알고리즘을 사용하였으며, 이를 구현하여 실제 네트워크에 적용하였다.
온라인 소셜 네트워크 상에서 메시지가 어떻게 사용자로부터 다른 사용자들에게까지 전달되는지 연구하는 분야는 현재 인터넷 인구의 증가와 소셜 네트워크 서비스의 발전에 맞물려서 흥미로운 분야가 되었다. 이를 연구함으로써, 바이럴 마케팅이나 여론 형성 등, 메시지가 최대한 영향력을 발휘하게끔 하는데 도움을 줄 수 있으므로, 메시지 전파의 효율성, 메시지의 발원지 예상 등, 다양한 연구가 지금까지 이루어졌고, 각 연구들은 소셜 네트워크 에서의 각기 다른 특징들에 주목하였다. 본 연구는 그 다양한 특징들 중, 소셜네트워크가 다양한 구성원들로 이루어져있고, 그 구성원들은 비슷한 구성원끼리 묶을 수 있다는 점에서 출발하였다. 소셜 네트워크는 수많은 사용자들로 이루어져 있고, 그 사용자들의 개별적인 특징들을 구분한다는 것은 굉장히 어려운 일이다. 따라서 각 사용자들을 추상화 하는 것이 필요하고, 그 중 한 방법은 사용자들을 특징별로 묶는 일이다. 사용자들을 그룹으로 묶는 것을 고려함에 따라, 사용자 그룹들 사이의 관계와 선호도 등을 고려함으로써, 단순한 정보 전달 양상에서 벗어나 자세한 관찰을 하는 것이 가능하다. 또한, 정보 전파 양상에서 그룹의 비율이 미치는 영향에 대해서 관찰하는 것도 가능하다. 본 글에서는 메시지 전파 모델 중 하나인 Independent Cascade Model을 사용하여 그룹을 특정할 수 있는 모델을 제시하며, 각 유저들의 비율이 달라질 경우 발생하는 현상을 실험한다. 제시한 모델을 바탕으로 메시지 전파가 그룹간의 유사도에 영향을 받을 수 있는지에 대한 앞으로의 연구 또한 제시한다.
서열 정렬에 있어서 전체를 비교하여 두 서열 사이의 최대의 유사성 또는 상동성을 찾는 전역 정렬은 넓은 범위를 선호하게 되는 편향성을 갖게 된다. 비일치 부분을 과감히 제거하고 높은 일치도를 갖는 부분 영역을 정렬하게 되면 정렬점수를 높이는 효과를 갖게 된다. 여러 개의 부분 지역 정렬을 탐색하게 하는 다중 지역정렬 방법을 적용하여 다수의 지역정렬을 수행하는 알고리즘을 구현하고 결과를 분석해 본다. 지역 정렬에 일반적으로 사용되는 Smith-Waterman 알고리즘의 제한점 중 하나인 서열이 길어지는 것을 방지하고, sub-optimal sequence를 찾기 위한 방법을 응용하여 다중지역 정렬을 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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