• 디자인융복합연구
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• 제17권3호
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• pp.91-108
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• 2018

투표용지 디자인이 투표 행위에 영향을 미침에도 불구하고 이에 대한 연구는 미비한 실정이다. 투표용지 디자인 과정에서 정보디자인의 중요성 역시 간과되어 왔다. 본 연구는 공직선거법이 규정하는 투표용지 디자인이 어떠한 오류 가능성을 내포할 수 있는지 살펴보았다. 이를 위해 법률과 규정을 검토하는 휴리스틱 평가를 수행했으며 실험집단을 통한 경험적 실험조사를 실시하였다. 이를 통해 (1) 법률이 지정하는 한계 내에서 복수의 투표용지 제작이 가능하고, (2) 다양한 서체와 크기, 용지의 크기와 재질 등이 사용될 수 있음을 확인하였다. 이에 따라 (1) 색도 및 이미지에 대한 규정, (2) 유니버설 디자인이 적용된 타이포그래피 사용 규정, 그리고 (3) 기표란 사이 간격에 대한 여백 규정화도 필요함을 발견하였다. 끝으로 투표용지 제작과정에서 임의적 요소들을 가능한 제거하고 선관위의 의사결정 타당성과 절차적 정당성을 확보할 제도적 보완을 제안하였다.

• 의정연구
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• 제25권2호
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• pp.103-139
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• 2019

본 연구는 유권자의 정부신뢰와 투표 참여의 관계를 규명하는 가운데, 이에 개입하는 유권자의 이념성향과 정당호감도의 영향력에 주목한다. 구체적으로, 정부신뢰가 유권자의 정파적 사고에 기반한 것임을 고려하여, 정부신뢰가 유권자의 투표 참여를 이끌어내는 과정이 유권자들의 이념성향과 정당호감도에 따라 상이한 방향성을 나타낸다는 것을 경험적으로 검증하였다. 분석의 결과, 정부와 이념적인 성향이 상응하거나 여당에 대해 높은 호감도를 가진 유권자들은 정부신뢰가 높아질수록 투표에 참여한 반면, 정부와 상이한 이념성향을 지니거나 여당에 대한 부정적인 태도 및 야당에 대한 긍정적인 선호를 가진 유권자들은 정부에 대한 불신이 강화될수록 투표에 참여한 것을 확인하였다. 기존 연구에서 정부신뢰가 투표 참여에 미치는 영향력이 일관된 결론에 이르지 못하는 것에 대하여, 본 연구는 각 선거가 치러지는 당시의 맥락과 상황에 따른 해석보다 정부신뢰가 투표 참여를 추동하는 보다 정치적이고 본질적인 과정을 밝힘으로써 그에 답하고자 하였다. 요컨대, 본 연구는 정부신뢰가 지니는 정치적 속성과 그 영향력을 보다 면밀히 이해하는 데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권12호
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• pp.101-106
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• 2023

Chronic illnesses are among the most common serious problems affecting human health. Early diagnosis of chronic diseases can assist to avoid or mitigate their consequences, potentially decreasing mortality rates. Using machine learning algorithms to identify risk factors is an exciting strategy. The issue with existing feature selection approaches is that each method provides a distinct set of properties that affect model correctness, and present methods cannot perform well on huge multidimensional datasets. We would like to introduce a novel model that contains a feature selection approach that selects optimal characteristics from big multidimensional data sets to provide reliable predictions of chronic illnesses without sacrificing data uniqueness.[1] To ensure the success of our proposed model, we employed balanced classes by employing hybrid balanced class sampling methods on the original dataset, as well as methods for data pre-processing and data transformation, to provide credible data for the training model. We ran and assessed our model on datasets with binary and multivalued classifications. We have used multiple datasets (Parkinson, arrythmia, breast cancer, kidney, diabetes). Suitable features are selected by using the Hybrid feature model consists of Lassocv, decision tree, random forest, gradient boosting,Adaboost, stochastic gradient descent and done voting of attributes which are common output from these methods.Accuracy of original dataset before applying framework is recorded and evaluated against reduced data set of attributes accuracy. The results are shown separately to provide comparisons. Based on the result analysis, we can conclude that our proposed model produced the highest accuracy on multi valued class datasets than on binary class attributes.[1]

• 문화기술의 융합
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• 제7권4호
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• pp.559-564
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• 2021

본 연구는 코로나-19로 인하여 전면적으로 원격수업을 경험한 대학 교수자를 대상으로 코로나-19 이후 원격수업 운영 의사에 영향을 미치는 요인을 탐색하는 데 목적을 둔다. 연구문제는 1) 포스트 코로나 시대 원격수업 운영의사에 영향을 미치는 요인은 무엇인가, 2) 포스트 코로나 시대 원격수업 운영 의사에 영향을 미치는 요인을 미치는 요인의 조합은 무엇인가이다. 연구문제의 해결을 위해 2020학년도 2학기 서울 소재 S대학교에서 운영된 원격수업 311강좌를 대상으로 설문조사를 통해 데이터를 수집하고, 로지스틱 회귀분석과 의사결정나무 분석을 통해 관련 요인 및 요인의 조합을 확인하였다. 연구 결과 로지스틱 회귀분석에 따라 도출된 개별 요인으로는 강좌 질 관리, 온라인 근무시간, 퀴즈, 중간구술시험, 신규영상 개발과 대면-원격수업의 학생 간 질의응답 활동과 교수자의 선다형 질문에 대한 학생의 전체투표 참여 유형이 향후 원격수업 여부에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 의사결정나무 분석을 통해 확인된 요인의 조합으로는 강좌 질 관리×퀴즈×학생 간 질의응답과 강좌 질 관리×퀴즈×전체투표활동 유형이 코로나-19 이후 원격수업 운영 여부에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 연구 결과를 바탕으로 포스트 코로나 시대 원격수업의 운영과 지원 방식에 대하여 제안하였다.

• 지능정보연구
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• 제22권3호
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• pp.129-142
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• 2016

전자상거래에서 소비자들의 구매 의사결정에 판매 제품을 이미 구매하여 사용한 고객의 리뷰가 중요한 영향을 미치고 있다. 전자상거래 업체들은 고객들이 제품 리뷰를 남기도록 유도하고 있으며, 구매고객들도 적극적으로 자신의 경험을 공유하고 있다. 한 제품에 대한 고객 리뷰가 너무 많아져서 구매하려는 제품의 모든 리뷰를 읽고 제품의 장단점을 파악하는 것은 무척 힘든 일이 되었다. 전자상거래 업체들과 연구자들은 텍스트 마이닝을 활용하여 리뷰들 중에서 유용한 리뷰들의 속성을 파악하거나 유용한 리뷰와 유용하지 않은 리뷰를 미리 분류하는 노력을 수행하고 있다. 고객들에게 유용한 리뷰를 필터링하여 전달하는 방안이다. 본 연구에서는 문서-단어 매트릭스에서 단어의 제거 기준으로 온라인 고객 리뷰가 유용한 지, 그렇지 않은지를 구분하는 문제에서 단어들이 유용 리뷰 집합과 유용하지 않은 리뷰집합에 중복하여 등장하는 정도를 측정한 중립도를 제시한다. 제시한 중립도를 희소성과 함께 분석에 활용하여 제거할 단어를 선정한 후에 각 분류 알고리즘의 성과를 비교하였다. 최적의 성과를 보이는 중립도를 찾았으며, 희소성과 중립도에 따라 단어를 선택적으로 제거하였다. 실험은 Amazon.com의 'Cellphones & Accessories', 'Movies & TV program', 'Automotive', 'CDs & Vinyl', 'Clothing, Shoes & Jewelry' 제품 분야 고객 리뷰와 사용자들의 리뷰에 대한 평가를 활용하였다. 전체 득표의 수가 4개 이상인 리뷰 중에서 제품 카테고리 별로 유용하다고 판단되는 1,500개의 리뷰와 유용하지 않다고 판단되는 1,500개의 리뷰를 무작위로 추출하여 연구에 사용하였다. 데이터 집합에 따라 정확도 개선 정도가 상이하며, F-measure 기준으로는 두 알고리즘에서 모두 희소성과 중립도에 기반하여 단어를 제거하는 방안이 더 성과가 높았다. 하지만 Information Gain 알고리즘에서는 Recall 기준으로는 5개 제품 카테고리 데이터에서 언제나 희소성만을 기준으로 단어를 제거하는 방안의 성과가 높았으며, SVM에서는 전체 단어를 활용하는 방안이 Precision 기준으로 성과가 더 높았다. 따라서, 활용하는 알고리즘과 분석 목적에 따라서 단어 제거 방안을 고려하는 것이 필요하다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제8D권5호
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• pp.523-532
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• 2001

원자성 완료규약 분산트랜잭션을 규약에 참여하는 사이트에 일관되게 종료할 수 있게 한다. 사이트 나 통신의 고장에도 불구하고 참여자들이 트랜잭션을 정확하게 종료할 수 있다면 이것은 봉쇄문제를 제거한 규약이라 한다. 2PC 규약은 봉쇄 규약으로 유명하고, 반면에 3PC 규약은 봉쇄문제를 해결한 규약으로 알려졌다. 본 논문에서 제안된 봉쇄 해결 규약보다 봉쇄문제를 축소한 NB-2PC 규약을 제안한다. NB-2-PC 규약은 2PC 규약과 3PC규약을 변형한 규약이다. NB-2PC 규약은 선출단계에서 참여자들이 조정자에게 Prepare 메세지를 받으면, 조정자와 여러 참여자들에게 응답 메세지를 보낸다. 참여자들은 결정 메세지를 기다리다 조정자의 고장으로 인해 봉쇄 문제가 발생하면 Prepare 메세지를 보낸 참여자들 중에서 새로운 조정자를 선출한다. 참여자는 종료규약을 수행하여 봉쇄문제를 줄인다. 본 논문에서는 NB-2PC 규약의 기본적인 구조와 종료규약, 새로운 조정자 선출 방법을 제안한다. 또한 실험을 통하여 NB-2PC 규약이 3PC 규약보다 완료규약 수행시간이 우수하다는 것을 보인다.