웹 에이전트는 사용자가 좀 더 손쉽게 웹 상의 정보를 얻을 수 있게 하는 것을 목표로 하는 인터넷 정보 검색 도구이다. 본 논문에서는 개인용 웹 에이전트 시스템에서 적합성 피드백(Relevance Feedback)에 의해 사용자의 취향을 학습하는 방법을 제시하고, 실험을 통하여 제시된 적합성 피드백에 의한 학습 방법이 사용자의 취향을 성공적으로 학습함을 보였다. 적합성 피드백을 혼용할 때와 각각 한가지만 사용할 때로 나누어 실험하였으며, 피드백이 진행되면서 검색결과의 정확도가 변화하는 정도를 관찰하였다.
일반적으로 형성 평가는 교수-학습 활동이 진행 중에 투입되는 평가활동으로 학습 정보에 대한 피드백과 교정 및 교수 방법의 개선을 위한 평가이다. 본 논문에서는 형성평가에서 학습자 개인의 평가 결과에 따라 서로 다른 피드백을 제공하는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 지식, 이해, 적용 등의 영역별 기준에 따라 제작된 문항을 통해 각 학습자를 평가하고 이 결과를 기반으로 구분된 학습자 유형에 따라 서로 다른 피드백을 개별 학습자에게 제공하며 학습자는 이를 통해 부족한 영역을 보완하게 된다. 교수자에게는 문항별 정답 비율뿐만 아니라 학생 개개인에게 제공되었던 피드백 내용도 알려주어 교수방법을 개선하도록 한다.
한정된 주의력 자원을 회복 시키기 위한 방법 중 피드백이 효과가 있는 것으로 보고되고 있다. 그러나 피드백의 구체적 내용에 대한 집중력 회복의 연구는 미미하다. 본 연구는 집중력을 회복할 수 있는 감각적 자극 중 정서적 피드백 간의 효과 차이를 분석 하였다. 집중력을 평가하기 위한 온라인 실험 시스템을 구축하고 시각, 청각, 촉각 피드백 자극을 제시하여 각각의 감각자극과 집중력 회복의 효과를 분석 하였다. 실험 참여자의 감각 피드백의 선호도에 따른 영향 요인을 알아보기 위하여 실험 후 주관적 설문을 실시하였다. 감각 피드백을 6명의 대학원생에게 일주일에 걸쳐 반복적으로 약200개의 자극을 제시하고 5회 이상 실험을 통하여 얻어진 30회 결과를 분석하였다. 결과적으로 피드백 별 수행 수준에서는 청각, 촉각, 시각 순으로 효과가 높았으며, 반응 시간에서는 촉각, 청각, 시각 순으로 효과적으로 나타났다.
본 논문에서는 이중 대역 송신시스템에서 비선형 전력증폭기를 선형화하기 위한 새로운 디지털 전치왜곡 기법을 제안한다. 기존의 시스템에서는 자기 대역의 비선형뿐만 아니라 타 대역간의 비선형을 보상하기 위해 두 개의 피드백 경로가 요구되는데 이는 하드웨어의 복잡도와 비용을 증가시킨다. 반면 제안하는 전치왜곡 시스템은 한 개의 피드백 경로만을 사용한다. 따라서 기존 시스템에 비해 훨씬 간단한 구조를 가진다. 제안하는 기법은 전치왜곡 계수를 얻기 위해서 한 개의 피드백 경로를 공유하여 두 대역의 전력증폭기 특성을 먼저 추정하고 추정된 전력증폭기 특성으로부터 전치왜곡 계수를 얻는다. 컴퓨터 모의실험 결과에 따르면 제안된 방식은 두 개의 피드백 회로를 구성한 기존 방식과 대등한 선형화 성능을 보인다.
본 논문은 확률기반 자연어 검색 시스템 POSNIR/E를 이용한 여러 가지 유사 적합성 피드백 방법들이 검색 시스템의 성능 향상에 기여할 수 있는 정도를 보여주고, 확률 기반 정보 검색 시스템에 적합한 유사 적합성 피드백 수행 방법을 제시한다. POSNIR/E는 한국어 자연어 검색 시스템, POSNIR를 기반으로 만들어진 영어 자연어 검색 시스템이다. 이 시스템은 성능 향상을 위한 질의 확장의 방법으로 검색 단계에서 유사 적합성 피드백을 사용한다. 검색 단계에서 영어 태거에 의해 태깅된 사용자 질의로부터 질의어를 추출하고 초기 검색을 수행한다. 유사 적합성 피드백을 위하여 초기 검색 결과 중 상위 5개의 문서에 나타나는 키워드를 중요도에 따라 내림차순 정렬하여 상위 10개의 키워드를 초기 질의어에 확장한다. 이렇게 확장된 질의어로 최종 검색을 수행한다. TREC 평가용 테스트 컬렉션 WT10g와 TREC-9의 질의 적합문서 집합을 이용하여 여러 가지 TSV 함수를 사용하여 검색 성능을 평가 하였다. 실험 결과 유사 적합성 피드백을 사용할 경우 TSV 함수에 확률 모델의 CF 요소 뿐만 아니라 TF 요소 등을 적용 시킬 경우 성능 향상에 기여할 수 있음을 알 수 있었다. 또한 색인어와 검색어로 단일어 뿐만 아니라 복합어도 사용할 경우 성능이 향상됨을 알 수 있다.
본 논문은 다중 사용자 MIMO(Multi-User Multiple-Input Multiple-Output) 하향링크 채널 환경에서 시스템 용량을 향상시키기 위한 피드백 방법에 대해 연구하였다. 기존의 피드백 방법인 CVQ (Channel Vector Quantization)는 채널 용량을 증가시키기 위하여 피드백 부하를 증가시킬 뿐만 아니라 양자화 비트 수도 증가시킨다. CVQ는 각각의 사용자가 채널을 미리 정의된 N개의 코드북 벡터 중에서 하나로 양자화하여 그 벡터의 인덱스 값을 피드백한다. 본 논문에서는 피드백 부하의 증가없이 채널 상태 정보를 피드백 해줌으로써 시스템 용량을 향상시키는 새로운 피드백 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 기존 방법인 CVQ와 성능을 분석하였다. 송신 안테나 수가 두 개인 경우, 제안 방법은 3비트 피드백으로 기존 CVQ 방법 6비트와 동일한 시스템 용량을 얻는 것을 확인 할 수 있었다.
이 연구는 중학교 과학 수업에서 자기평가를 실시한 후 학생의 학습 과정에 대한 여러 유형의 피드백을 제공하는것이 학생의 과학 개념에 대한 이해와 과학 관련 태도에 있어서 어떤 효과가 있는가를 알아보기 위하여 실시하였다. 이 연구를 위하여 대도시에 소재한 여자중학교 3학년 10개 반 중에서 5개 반은 실험집단, 다른 5개 반은 비교집단으로 하였다. 실험집단 5개 반 중에서 1개 반은 평가지에 교사가 자세한 조언을 적어주고(실험집단 A), 2개 반은 정오식 피드백을 주었으며(실험집단 B), 나머지 2개 반은 평가문항에 대한 교사의 강의식 집단 피드백(실험집단 C)을 제공하였다. 연구에 사용된 검사도구는 과학개념 이해 검사지와 과학 관련 태도 검사지를 사용하였다. 연구결과, 자기평가에 대한 피드백을 제공한 집단이 과학개념 이해도 검사(p<.05)와 과학 관련 태도 검사(p<.01)에서 비교집단에 비해 더 향상된 결과를 보여주었다. 자기평가에 대한 피드백을 제공한 집단 내에서 피드백의 유형에 따라 과학개념의 이해도의 측면에서는 집단간 유의미한 차이(p>.05)를 나타내지 않은 반면, 과학 관련 태도 측면에서는 강의식 집단 피드백을 제공한 실험집단 C의 학생들이 자기평가지에 교사가 자세한 조언을 적어준 실험집단 A에 비해 과학 관련 태도 측면에서 보다 향상된 결과(p<.05)를 보여 주었다. 자기평가에 대한 피드백을 제공한 집단 내에서 자기평가와 피드백의 유형에 대한 학생들의 인식은 대체적으로 긍정적인 반응을 보였다. 즉 자기평가와 피드백이 개념이해와 복습의 측면에서 도움을 준다고 인식하고 있었다. 또 학생들이 메타 인지적 사고과정을 가지게 되고, 아직은 소수에 불과하지만 자기 주도적인 학습을 시도하는 학생도 있음을 알 수 있었다. 그러나 실험집단 A는 실험집단 B와 C에 비해 다소 부정적인 인식을 가진 학생들이 있음을 보여주고 있다. 중학교 과학 수업에서 학생들이 자기평가를 할 때 그 유형에 관계없이 피드백을 제공하는 것이 과학개념 이해와 과학 관련 태도개선에 있어서 긍정적인 결과를 가져온다는 것을 시사한다.
서비스마케팅에 있어서 종업원의 행동통제와 결과통제에 대한 중요성이 증대하고 있다. 그 중에서 행동통제를 보다 효율적으로하기 위하여 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 마케팅조직 종업원의 행동통제 지각이 조직내 종업원이 행동에 어떠한 영향을 주는지를 조사하였다. 종업원이 느끼는 통제지각, 상사의 피드백, 비금전적 보상 그리고 종업원의 역기능 행동 간의 다섯가지 관계에 대하여 가설이 설정되었다. 병원간호사 120 명의 설문응답에 근거하여서 가설검증을 하였다. 다섯 개의 가설중 세 개는 지지되었고, 두 개의 가설은 현재의 자료로는 지지되지 않았다. 가설검증 결과에 근거하여서 시사점과 결론이 제시되었다.
최근 급속히 발전하고 있는 컴퓨터 하드웨어 기술로 이미지, 오디오, 비디오 등의 방대한 멀티미디어 데이터가 비 선별적으로 일반 사용자에게 제공되어지고 있다. 하지만 상이한 해석이 가능한 멀티미디어 데이터의 특성상 정확한 데이터의 전달을 위해 각각의 사용자의 취향을 고려할 수 있는 지능 컴퓨팅 기술 즉, 개인화 모델의 이용이 필수적이다. 개인화 모델의 구축을 위해서는 사용자의 피드백 정보를 필요로 하게 되는데, 현재까지의 연구는 결과에 대한 만족정도를 사용자가 일일이 조사해야 하는 부담 때문에 사용자에게는 일반적인 환경에서 사용자의 묵시적인 피드백 정보를 이용하는 기술 개발의 필요성이 강조되고 있다. 본 논문에서는 묵시적으로 사용자의 시각 정보 및 행위 정보를 이용하여 사용자의 부담을 줄이는 동시에 적응 및 학습 능력을 갖는 지능 사용자 인터페이스를 적용한 내용기반 이미지 검색 시스템을 구현하였다.
최근 3GPP LTE 및 IEEE 802.16m 등 IMT-Advanced 시스템을 목표로 한 이동통신 표준화에서는 통신망을 이용하여 방송 및 멀티캐스트 (multicast) 데이터를 효율적으로 전송하기 위한 기술 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 특히 멀티캐스트 전송에 대해서는 H-ARQ, 적응변조 등을 통해 그룹 내의 사용자 개개인의 요구 성능(QoS)을 보장해주는 기술이 적극 고려되고 있으나, 피드백 부담을 낮출 수 있는 기술 개발이 필수적으로 필요하다. 본 논문에서는 기존에 제안되었던 멀티캐스트 ACK/NACK 전송을 위한 OOK (On-Off Keying) 기반의 공용피드백 채널에 대한 이론적, 실험적 성능을 분석하고, 이를 바탕으로 원하는 성능을 얻기 위해 필요한 피드백 자원 오버헤드를 최소화 할 수 있는 효율적 공용 피드백 채널의 설계 파라미터 최적화 방법을 제시한다. 이를 통하여 제안하는 파라미터 최적화 방식에 따라 공용 피드백 채널을 설계하는 경우, 기존 3GPP LTE 등에서 사용된 사용자별 피드백 방식에 비하여, 적은 자원 량을 가지고도 높은 신뢰도로 H-ARQ 전송을 위한 ACK/NACK 정보 전송이 가능함을 단위 자원 당 전송 효율을 비교하여 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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