관계절의 공백과 채움어의 의존관계(gap-filler dependencies)가 어떻게 해결되는지에 대한 가설은 '채움어촉발 처리전략(filler-driven parsing strategy)'과 '공백촉발 처리전략(gap-driven parsing strategy)'으로 요약할 수 있다. 두 가설의 언어보편적 타당성을 알아보기 위해, 본 연구는 안구이동추적법(eyetracking)을 이용하여, 한국어 화자들이 후핵언어(head-final language)인 한국어의 주격관계절과 여격관계절을 실시간으로 처리하는 과정을 살펴보았다. 그 결과, 피험자들이 관계절 내 공백의 위치에서 채움어에 상응하는 그림을 거의 응시하지 않았으나, 관계사와 결합한 관계절동사를 들은 시점부터는 채움어 그림을 응시하는 비율이 큰 폭으로 증가하기 시작하여 머리어를 들은 시점에서 가장 많이, 가장 오래 채움어 그림을 응시하였다. 이 결과는 공백이 관계절의 처리를 촉발하는 것이 아니라, 관계사와 결합한 관계절 동사에서 관계절의 통사처리가 시작되어 채움어가 인지된 시점에서 완성됨을 보여주는 것이다. 또한 주격관계절과 여격관계절 간의 상이한 안구이동 양상은 관계절 내의 논항과 결합한 격조사의 통사정보에 기인하는 것으로 보여서, 한국어의 관계절은 채움어촉발 처리전략을 따르기는 하지만 영어와 같은 선핵언어와는 다른 처리전략이 사용됨을 알 수 있다.
1952 년에 최초로 erythromycin A 를 분리한 이래, 이의 aglycone(erythronolide)의 개산(開酸)을 광학선택적으로 합성하고자 하는 연구결과들을 1990년 말까지 요약하여 소개한다. 이 개산(開酸)에 존재하는 10 개의 비대칭 center 들을 구축하기 위한 합성전략은 개산(開酸)의 대칭성을 이용, 공통되는 부분을(key fragments) 합성하여 결합하므로써 이루어져 왔다. 이 공통되는 부분을(key fragments) 제조하는 방법들은 크게 세 범위로 나눌수 있다. 첫째, 탄수화합물을 이용하는 방법, 둘째, 중간체로서 고리화합물을 이용하는 방법, 셋째, 비고리화합물에 있어서의 선택성을 이용하는 방법. 이 공통되는 부분을 결합하는 방법으로서는 거의 대부분이 aldol 형태의 결합방법이나 Witting 형태의 이중결합반응을 이용하는 형식들이 사용되어 왔다.
강화학습은 한 에이전트가 자신이 놓여진 환경으로부터의 보상을 최대화할 수 있는 최적의 행동 전략을 학습하는 것이다. 따라서 강화학습은 입력(상태)과 출력(행동)의 쌍으로 명확한 훈련 예들이 제공되는 교사 학습과는 다르다. 특히 Q-학습과 같은 비 모델 기반(model-free)의 강화학습은 사전에 환경에 대한 별다른 모델을 설정하거나 학습할 필요가 없으며 다양한 상태와 행동들을 충분히 자주 경험할 수만 있으면 최적의 행동전략에 도달할 수 있어 다양한 응용분야에 적용되고 있다. 하지만 실제 응용분야에서 Q-학습과 같은 강화학습이 겪는 최대의 문제는 큰 상태 공간을 갖는 문제의 경우에는 적절한 시간 내에 각 상태와 행동들에 대한 최적의 Q값에 수렴할 수 없어 효과를 거두기 어렵다는 점이다. 이런 문제점을 고려하여 본 논문에서는 로봇 축구 시뮬레이션 환경에서 각 선수 에이전트의 동적 위치 결정을 위해 효과적인 새로운 Q-학습 방법을 제안한다. 이 방법은 원래 문제의 상태공간을 몇 개의 작은 모듈들로 나누고 이들의 개별적인 Q-학습 결과를 단순히 결합하는 종래의 모듈화 Q-학습(Modular Q-Learning)을 개선하여, 보상에 끼친 각 모듈의 기여도에 따라 모듈들의 학습결과를 적응적으로 결합하는 방법이다. 이와 같은 적응적 중재에 기초한 모듈화 Q-학습법(Adaptive Mediation based Modular Q-Learning, AMMQL)은 종래의 모듈화 Q-학습법의 장점과 마찬가지로 큰 상태공간의 문제를 해결할 수 있을 뿐 아니라 보다 동적인 환경변화에 유연하게 적응하여 새로운 행동 전략을 학습할 수 있다는 장점을 추가로 가질 수 있다. 이러한 특성을 지닌 AMMQL 학습법은 로봇축구와 같이 끊임없이 실시간적으로 변화가 일어나는 다중 에이전트 환경에서 특히 높은 효과를 볼 수 있다. 본 논문에서는 AMMQL 학습방법의 개념을 소개하고, 로봇축구 에이전트의 동적 위치 결정을 위한 학습에 어떻게 이 학습방법을 적용할 수 있는지 세부 설계를 제시한다.
초보자들을 위한 프로그래밍 교육의 어려움을 극복하기 위해 UMC(Use-Modify-Create) 학습, 디자인 기반학습, 발견학습, 놀이학습 등 다양한 학습전략을 적용한 연구들이 이루어지고 있다. 이에 본 연구에서는 학습자의 컴퓨팅 사고 향상을 위해 HVC(History-VR Coding-Collaboration) 학습전략 모델을 개발하였다. HVC 모델은 블록형태의 결합 모듈로 구성되어 있으며 이를 12차시로 구성된 스토리텔링 기반의 가상현실 블록 프로그래밍 교육과정을 개발하여 적용하였다. 연구 결과 HVC 모델 및 SW교육 프로그램이 학습자의 컴퓨팅 사고 향상에 유의미한 차이를 보였다.
정보통신기술의 발달로 빅데이터 분석을 통해 사람들 일상의 기록과 잠재적 요구까지 통찰할 수 있게 되었으며, 우리의 일상 속에서 방대한 정보를 실시간으로 도출하고 있다. 여러 산업이나 기업에서 이미 빅데이터와 결합시켜 비즈니스 등 다양한 분야에 활용하고 있지만 게임 산업에서의 빅데이터 활용은 아직까지 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 데이터 마이닝을 기법을 적용하여 전략시뮬레이션 게임 데이터를 분석하였다. 전략시뮬레이션 게임 데이터를 Decision Tree, Random Forest, Multi-class SVM, Linear Regression 분석 기법을 적용하여 게임 유저의 게임수준에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 게임수준을 예측하는데 있어 가장 우수한 성능을 보인 기법과 변수들을 도출하여 게임 디자인과 사용성을 증대시키기 위한 제안을 하고자 한다.
디자인 교육의 변화가 요구되는 것은 산업의 가치 변화와 시장의 요구가 혼재되어 나타나는 현상이다. 오늘날 디자인 산업에 영향을 미치는 외부적 요건의 변화와 내부적 가치 변화는 소비자 중심의 디자인에서 이해관계자 중심의 디자인으로 가치가 전이되고 있다. 이러한 변화의 중심에서 본 연구는 디자인 교육의 분야별 특성에 부합하는 교육적 매커니즘의 내용적 제안이 목적이다. 디자인 특성화는 '디자인+비즈니스'의 개념으로 디자인의 고유 기능인 스타일 개발과 마케팅, 경영 전략, 창업 등을 결합하여 창의적 사고와 전략적 사고를 융합하여 활용함으로써 디자인 시너지의 극대화를 추구하는 새로운 영역을 뜻한다. 따라서 디자인 특성화는 우선 경제적 가치에서 교육의 정책을 실현해야 하며 이전의 도제적 교육관에서 벗어나 합리성과 효율성을 제고하는 디자인 프로세스로 전환되어야 한다.
지역 탐색은 다양한 조합 최적화 문제들을 해결하기 위해 활용되어 왔다. 지역 탐색에 있어서 가장 중요한 요소 중 하나가 이웃해를 생성하는 방법이다. 본 논문에서는 순열 기반 조합 최적화를 위한 지역 탐색의 이웃해 생성 전략들을 제안하고, 순회 외판원 문제를 대상으로 각 전략들의 성능을 비교한다. 본 논문에서는 총 10가지 이웃해 생성 전략을 제안한다. 기본적으로 기존에 많이 사용했던 Swap 등 4가지 전략 이외에 Rotation 등 4가지 기법을 새롭게 제안한다. 이외에 기본 이웃해 생성 전략들을 결합하여 만든 Combined1과 Combined2가 있다. 실험은 기본적인 지역 탐색을 적용하되 이웃해 생성 전략만 변경하여 수행하였다. 실험 결과, 이웃해 생성 전략에 따라 성능 차이가 큰 것을 확인하였으며 아울러 Combined2의 성능이 가장 좋음을 확인하였다. 뿐만 아니라 Combined2는 기존의 지역 탐색 기법들보다 더 좋은 성능을 발휘함을 확인하였다.
유사한 자원을 가지고 유사한 전략을 사용하는 기업들의 집합체로 정의되는 '전략 집단 (strategic group)' 개념은 기업과 산업의 중간에 위치하여 산업조직론과 전략경영의 접점이 되고 있다. 본 연구는 경영학 분야에서 주로 적용되었던 '전략 집단'의 개념을 방송채널사용 사업자(Program Provider) 산업에 적용하였다. 본 연구는 국내 PP시장에는 몇 개의 전략 집단이 존재하며, 집단 간 전략적 변수의 차이는 무엇이며, 전략 집단별 PP의 성과는 어떤 차이가 있는지를 살펴보고자 하였다. 이러한 목적을 위하여 40개 상업 PP를 분석하였다. 전략 집단 분류 변수를 이용, 군집 분석을 실시한 결과 9개의 군집으로 분류되었다. 전략 집단 구분시 군집 형성에 상대적으로 기여도가 큰 변수는 운영 효율성(4.05), 가격(3.83), 규모, 즉 SO 송출수(3.56), 수신료 의존도(2.58), 수평 결합(2.16) 등의 순이었다. 전략 집단간 재무성과 간의 관계를 조사하기 위해서, 성과 변수 간에 분산 분석을 실시한 결과, 전략 집단 간에 가입자당 매출액은 유의적 차이가 있었지만, 매출액 영업 이익률, 현금흐름 비율은 통계적으로 유의미하지 않았다. 기존 연구에서는 역사가 오래된 PP가 성과가 높거나 전략 집단 형성에 크게 기여한다고 하였다. 그러나 이번 연구에서는 역사 변수 역시 집단 구분이나 성과에 큰 영향을 미치지는 않는 것으로 나타났다.
본 연구는 심리언어학 분야의 개념 결합 이론에서 연구된 서로 다른 2가지 해석 전략(관계 해석 전략 vs. 속성 해석 전략)이 소비자가 가지고 있는 목표의 유형(주 범주 관련 목표 vs. 수식 범주 관련 목표)에 따라 융합제품에 대한 소비자 반응-즉, 융합제품 구성 범주(주 범주, 수식 범주)에 대한 신념 및 융합제품에 대한 태도-에 미치는 차별적 영향을 조사하였다. 두 차례의 실험 결과, (1) 수식 범주 관련 목표 예열 조건의 피험자들은 관계 해석 전략보다 속성 해석 전략을 채용할 때 주 범주와 수식 범주에 대해 전반적으로 모두 높은 신념을 갖는 반면, 주 범주 관련 목표 예열 조건의 피험자들은 주 범주와 수식 범주에 대한 신념에 있어서 속성 해석 전략과 관계 해석 전략 간에 차이가 없는 것으로 나타났으며, (2)수식 범주 관련 목표 예열 조건의 피험자들은 속성 해석 전략 집단과 관계 해석 전략 집단 간에 부분적으로나마 유의한 차이를 보이며 관계 해석 전략보다 속성 해석 전략을 채용할 때 융합제품에 대한 태도가 더 긍정적으로 높아지는 패턴을 갖는 반면, 주 범주 관련 목표 예열 조건의 피험자들은 융합제품에 대한 태도에 있어서 속성 해석 전략과 관계 해석 전략 간에 유의한 차이가 없는 것으로 확인되었다. 마지막으로 본 연구결과가 제시하는 이론적·관리적 시사점을 제시하고, 연구의 한계와 미래의 연구 방향에 대해서도 논의하였다.
현대의 기업들은 과거 이성중심의 소비자를 대상으로 하는 4P중심의 마케팅전략에서 이제 감성중심의 소비자를 대상으로 하는 기업 및 브랜드의 인지중심의 감성적 마케팅전략으로 전환하고 있다. 이에 따라, 이성중심의 마케팅전략과 감성중심의 디자인전략이 결합되어 하나의 통합된 프로세스로 소비자에게 접근하는 감성마케팅의 중요성이 증대되고 있다. 그러나 아직까지 기존연구에서는 디자인마케팅의 본질과 연구영역을 규정하여 체계적인 검증을 바탕으로 디자인마케팅을 실현하기보다는 단편적으로 마케팅의 기법등을 디자인프로세스에 적용하고 있는 실정이다. 이와 관련하여 본 연구는 디자인마케팅의 본질을 제안하고, 디자인마케팅이 실무에 적용되기 이전 단계로서 디자인마케팅의 연구영역의 규명과 각 연구영역에 대한 다양하고 체계적인 학문적 검토가 선행되어져야 된다고 주장하였다 아울러 디자인마케팅의 영역으로서 전통적인 마케팅영역의 연구영역을 근간으로 하여 3가지 분야를 범주화하였는데 이들 3가지 범주란 첫째는, 디자인은 대상으로 하는 소비자의 의사결정방식의 이해영역, 둘째, 다양한 분석적 툴의 도입과 적용 및 셋째, 상황판단에 따른 전략수립을 위한 다양한 전략툴의 적용을 제안하고 각 분야에 대한 향후 연구방향에 대하여 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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