현대 정치에서 매스미디어의 영향력이 확대됨에 따라 방송의 공정성이 중요하게 논의되고 있다. 기존의 연구는 대부분 기계적 공정성만을 추구하는 경향이 있어 이번 연구에서는 정량적 자료와 정성적 자료를 함께 비교하기 위해 AHP 분석방법을 통한 분석을 시도했다. 연구 결과 1계층의 평가항목 중 내용적 균형의 가중치가 상대적으로 높게 나타났으며, 형식적 균형에서는 보도의 순서가 내용적 균형에서는 보도제목이 가장 큰 중요도를 차지하는 지표로 나타났다. 각 방송사별 편향성 비교에서는 MBC가 편향성이 가장 크고 다음이 KBS, SBS순서로 나타났다. 이번 연구는 기존의 공정성 관련 연구가 형식적 분석에 그쳤던 것에 반해 정량적 자료와 정성적인 자료를 하나의 분석틀에서 계량화 하고 이의 정도를 상호 비교할 수 있었다는데 의미가 있다고 할 수 있다.
오늘날의 검색 포털은 뉴스의 창구로서는 가장 큰 비율을 차지하지만, 중립성에 대해서는 의문이 제기되고 있다. 이는 포털 뉴스가 편향된 정보의 소비를 유도할 수 있기 때문이다. 본 논문은 뉴스 기사의 정치적 편향도를 딥러닝을 이용하여 측정하는 방법에 대하여 소개한다. 이는 기사를 비판적으로 바라보는 시각을 뉴스 독자에게 제공할 것이다. 구체적으로, 국회 회의록에서 추출한 키워드에 편향도를 부여하고, 이를 기반으로 기사의 편향도를 분석하여 머신러닝용 데이터를 구축하였다. 최종적으로 순환 신경망과 합성곱 신경망을 융합한 딥러닝을 통해 기사의 편향도를 계산하는 것을 목표로 하였다. 학습한 모델의 정확도를 분석한 결과 문장별 편향의 좌/우편향 판정은 95.6%의 정확도를 보였으나, 신문기사 전체에서는 46.0%의 정확도를 보였다. 이는 기존의 여러 편향성 연구와 다르게 특정 주제에 한정되지 않고 기사의 보수-진보 편향성을 분석할 수 있도록 한다.
학술지의 인용빈도를 특정하여 산출된 지수로 단일 논문의 영향력을 평가하는 것에 대한 비판으로 인해 단일 논문의 인용 영향력을 측정하는 인용지수에 대한 연구가 다양하게 시도되었다. 이 연구에서는 8개의 단일 논문 인용영향력 평가 지수를 살펴보고 KCI 논문 데이터베이스를 대상으로 각 인용지수의 분야별 편향성을 조사하여 보았다. 대상 지수는 단순 인용빈도, 페이지랭크, f-값, CCI, c-지수, 단일문헌 h-지수, 단일문헌 hs-지수, cl-지수였다. 분석결과 페이지랭크가 학문 분야별 균등성, 학문 분야 내에서 학술지별 균등성 영역에서 가장 편향성이 없는 것으로 나타났다. 반면에 단순 인용빈도는 특정 학문분야나 특정 학술지에 편향된 결과를 산출할 가능성이 높은 것으로 나타났다. KCI 데이터베이스에서는 논문의 단순 인용빈도만 제공하고 있는데, 분야별 균등성을 가장 잘 유지하는 지수인 논문 페이지랭크를 함께 제공할 필요가 있다. 아울러 인용한 문헌의 인용빈도만으로 산출이 가능해서 이용자의 검색 결과로부터 바로 산출할 수 있는 지역 네크워크 지수 중에서는 cl-지수가 가장 균등성을 잘 유지하므로 계산 과정과 서비스가 손쉬운 지수로 함께 제공하는 것도 검토해야 한다.
본 연구에서는 도로 위험 탐지를 위한 데이터 편향성 최적화 기반 연관 추론 모델을 제안한다. 이는 사용자의 개인적 특성과 주변 환경 데이터를 수집하고 교통사고 방지 서비스를 제공하기 위한 연관분석 기반의 마이닝 모델이다. 이는 다양한 상황 변수들로 구성된 트랜잭션 데이터를 생성한다. 생성된 정보를 바탕으로 연관 패턴 분석을 통해 각 트랜잭션 내 변수들의 유의미한 연관관계를 도출한다. 분류된 범주형 데이터의 편향성을 고려하여 최적화된 지지도 및 신뢰도 값으로 가지치기를 진행한다. 추출된 상위 연관규칙을 바탕으로 사용자에게 개인 특성과 주행 도로 상황에 대한 위험 탐지모델을 제공한다. 이는 데이터 편향성 문제를 극복하고 데이터간 연관성을 고려하여 잠재적인 도로 사고를 예방하는 교통 서비스가 가능하다. 성능 평가는 제안하는 방법이 정확도에서 0.778, Kappa 계수에서 0.743로 우수하게 평가된다.
This study examines the influence of attitudes toward cosmetic surgery, body value inclination, and sociocultural attitudes towards appearance on clothing behavior. The subjects of this study were 315 female college students in Gyeongsang province. The data obtained were analyzed by a reliability analysis, factor analysis, correlation analysis, stepwise multiple regression analysis, and t-test. The major results of this study were as follows: First, three factors of attitudes toward cosmetic surgery were identified: the desire/motive for cosmetic surgery, risk taking for cosmetic surgery, and confidentiality about cosmetic surgery. Second, two factors of body value inclination were identified: getting an attractive physical appearance and maintaining an attractive physical appearance. Third, a significant positive correlation was found for attitudes toward cosmetic surgery, body value inclination, and sociocultural attitudes towards appearance with clothing behavior. Fourth, the most important variable that affected the imitation of celebrity clothing and preference for luxury goods was the desire/motive for cosmetic surgery. In addition, the sexual attractiveness of clothing was influenced by risk taking for cosmetic surgery and sociocultural attitudes towards appearance.
차별 서비스 네트워크는 유사한 서비스 품질에 대한 요구조건을 갖는 연결 집합에 대해 동일한 서비스를 제공한다. 트래픽 조절 메커니즘은 차별 서비스 네트워크를 실현시키는 핵심 기능 중의 하나이다. 본 논문은 예약 대역폭의 크기에 따른 처리율의 편향성을 완화시키는 트래픽 조절 메커니즘을 제안한다. 시뮬레이션 방법에 의한 분석을 통해, 제안된 메커니즘은 적절히 배치되거나 과잉 배치된 네트워크 상황에서도 예약 전송률의 크기에 따른 민감성을 완화시켰고, 모든 소스가 예약 대역폭을 달성하고, 초과되는 대역폭에 대해 비교적 공평 히 분배하는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 영상의 Intensity와 색상의 채도 분석을 통한 안개 강도 측정과 제거, 그리고 색상을 보정하는 방법을 제안한다. 이를 위해 영상에서 안개가 많은 지역과 적은 지역을 히스토그램을 통해 분석하고 안개 강도 맵을 만들어 안개의 양에 따라 안개를 제거한다. 안개로 인하여 악화된 영상의 색상은 HSI 공간에서 분석하여, 안개 강도에 따른 보정을 한다. 색상뿐만 아니라 전달량에 따른 Intensity를 보정하여 영상의 전체적인 밝기와 Contrast를 향상시킨다. 제안하는 기법은 기존의 기법들과 비교하여 색상의 편향성을 보정하여 가시성뿐만 아니라 영상 내에 색상이 자연스럽게 조화된 결과를 얻었다.
본 논문에서는 히스토그램 분석을 통한 안개 강도 측정과 제거, 그리고 HSI채널에서 색상을 보정하는 방법을 제안한다. 이를 위해 영상에서 안개가 많은 지역과 적은 지역을 히스토그램을 통해 분석하고 안개 강도 맵을 만들어 안개의 양에 따라 안개를 제거한다. 안개로 인하여 악화된 영상의 색상은 HSI 공간에서 분석하여, 안개 강도에 따른 보정을 한다. 제안하는 기법은 기존의 기법들과 비교하여 색상의 편향성을 보정하여 가시성뿐만 아니라 영상 내에 색상이 자연스럽게 조화된 결과를 얻었다.
Recent studies demonstrate that deep learning model is easily biased by trained with unbalanced datasets. For example, the deep network can be trained to make a prediction by background feature instead the real target's feature. For those problem, a measurement called leakage was introduced to digitize this tendency. In this paper, we propose augmentation strategy which are used generally in computer vision problem to remedy this bias problem and we showed a simple augmentation methods have a effect to this task with experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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