• 한국언론정보학보
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• 제44권
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• pp.76-107
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• 2008

본 연구에서는 지난 제17대 대통령 선거기간 동안 정치관심도가 유권자들의 미디어 이용(TV, 신문, 인터넷)에 어떠한 영향을 미쳤으며, 미디어 이용이 이명박 후보의 도덕성 평가에 어떠한 영향을 미쳤는지를 분석하였다. 아울러 본 연구에서는 정치관심도와 주요 미디어 이용이 이명박의 도덕성 평가에 미치는 영향이 이명박 지지 집단과 비지지 집단 사이에 어떠한 차이를 보이는지를 살펴보았다. 이를 위해 본 연구에서는 성별 연령별 지역별 전국인구비례에 맞게 모집된 1,199명(여성 584명, 남성 615명, 평균연령(표준편차)=42.77(13.34))의 패널 데이터를 잠재성장모형을 이용하여 분석하였다. 잠재성장모형 분석결과, 상대적으로 정치관심도가 높은 유권자들은 그렇지 않은 유권자보다 미디어 종류에 상관없이 미디어 이용 시간이 많았다. TV 미디어 이용의 경우, 다른 미디어들과 비교하여, 이명박 지지 집단과 비지지 집단 사이에 이명박 후보의 도덕성 평가에 대한 차별성이 상대적으로 약하였다. 신문의 경우, 이명박 비지지 집단에서만 신문 이용이 증가할수록 도덕성 평가가 감소하였다. 인터넷의 경우 TV이용과 같이 이명박 지지 집단과 비지지 집단 모두에서 인터넷 이용의 초기값이 높을수록 도덕성 평가의 초기값이 높았다. 이를 통해 이명박 후보의 도덕성에 대한 판단 여부는 미디어의 종류와 미디어의 이용 정도에 따라서 다르게 나타났음을 알 수 있다. 미디어 이용과 정치행위에 관한 기존의 연구가 대부분 횡단자료에 바탕을 두었기 때문에 변인 사이의 변화에 따른 관련성을 입증하기 어려웠다는 점을 고려할 때, 본 연구의 함의는 종단자료에 대한 분석 방법인 잠재성장모형(latent growth model)을 통해 두 변인의 변화에서의 인과적 관련성을 통계적으로 검증했다는 데 있다.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권1호
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• pp.29-41
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• 2019

산림생태계에서 총일차생산성(Gross Primary Production, GPP)은 기후변화에 따른 산림의 생산성과 그에 영향을 미치는 식물계절, 건강성, 탄소 순환 등을 대표하는 지표이다. 총일차생산성을 추정하기 위해서는 에디공분산 타워 자료나 위성영상관측자료를 이용하기도 하고 물리지형적 한계나 기후변화 등을 고려하기 위해 기작기반모델링을 활용하기도 한다. 그러나 총일차생산성을 포함한 산림 탄소 순환의 기작기반 모델링은 식물의 생물, 생리, 화학적 기작들의 반응과 지형, 기후 및 시간 등과 같은 환경 조건들이 복잡하게 얽혀 있어 비선형적이고 유연성이 떨어져 반응에 영향을 주는 조건들을 모두 적용하기가 어렵다. 본 연구에서는 산림 생산성 추정 모델을 에디공분산 자료와 인공위성영상 정보를 사용하여 기계학습 알고리즘을 사용한 모델들로 구축해 보고 그 사용 및 확장 가능성을 검토해 보고자 하였다. 설명변수들로는 에디공분산자료와 인공위성자료에서 나온 대기기상인자들을 사용하였고 검증자료로 에디공분산 타워에서 관측된 총일차생산성을 사용하였다. 산림생산성 추정 모델은 1) 에디공분산 관측 기온($T_{air}$), 태양복사($R_d$), 상대습도(RH), 강수(PPT), 증발산(ET) 자료, 2) MODIS 관측 기온(T), 일사량($R_{sd}$), VPD 자료(개량식생지수 제외), 3) MODIS 관측 기온(T), 일사량($R_{sd}$), VPD, 개량식생지수(EVI) 자료를 사용하는 세 가지 경우로 나누어 구축하여 2006 - 2013년 자료로 훈련시키고 2014, 2015년 자료로 검증하였다. 기계학습 알고리즘은 support vector machine (SVM), random forest (RF), artificial neural network (ANN)를 사용하였고 단순 비교를 위해 고전적 방법인 multiple linear regression model (LM)을 사용하였다. 그 결과, 에디공분산 입력자료로 훈련시킨 모델의 예측력은 피어슨 상관계수 0.89 - 0.92 (MSE = 1.24 - 1.62), MODIS 입력자료로 훈련시킨 모델의 예측력은 개량식생지수 제외된 모델은 0.82 - 0.86 (MSE = 1.99 - 2.45), 개량식생지수가 포함된 모델은 0.92 - 0.93(MSE = 1.00 - 1.24)을 보였다. 이러한 결과는 산림총일차생산성 추정 모델 구축에 있어 MODIS인공위성 영상 정보 기반으로 기계학습 알고리즘을 사용하는 것에 대한 높은 활용가능성을 보여주었다.

• 마케팅과학연구
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• 제18권2호
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• pp.19-45
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• 2008

본 연구는 인터넷쇼핑몰 비주얼 머천다이징의 주요차원을 고객이 쇼핑몰에 진입한 후 정보탐색과 대안평가를 거치는 등의 쇼핑과정을 토대로 AIDA모형 관점에서 점포, 제품, 촉진에 초점을 맞추었다. VMD의 주요차원(primary dimensions)으로는 점포디자인, 머천다이징, 그리고 머천다이징단서로 구분하였다. 선행연구 결과를 토대로 점포다자인의 하위차원으로는 차별성, 간결성, 위치확인성을, 머천다이즈의 하위차원으로는 제품구색, 명성, 정보성을, 그리고 머천다이징단서의 하위차원으로는 제품추천 및 링크를 설정하여 VMD태도와의 관계를 탐색적으로 조사하였다. 연구결과 이들 세 차원은 종속변수에 유의한 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다.