최근 인터넷 쇼핑몰에서 고객의 충성도에 관한 연구가 다양하게 이루어지고 있다. 또한 쇼핑몰 사용자의 경험적인 측면의 중요성이 제기되면서 많은 연구에서 이를 플로우란 개념으로 설명하고 있다. 본 연구는 인터넷 쇼핑몰에서의 최적 경험으로서의 플로우와 그 동안 인터넷 쇼핑몰 관련 연구에서 고객 충성도와의 긍정적 관계에 대해 논의가 있어온, 신뢰와 만족과의 관계를 공분산 구조 분석을 통해 경쟁 모델화 하여 비교함으로써 우수 모델을 도출하였다. 그 결과 플로우와 신뢰, 만족, 충성도간의 관계를 모두 고려한 포화모델이 우수한 모델로 도출되었다.
미생물 위해성 평가의 용량-반응 모델은 생물학적 모델과 경험적 모델로 나눌 수 있다. 생물학적 모델은 미생물의 분포형태, 미생물에 대한 숙주의 감수성, 감염을 일으킬 수 있는 미생물 수에 대한 가정을 바탕으로 성립된 모델로서, 대표적으로 Exponential model과 $\beta$-Poisson model이 있다. 경험적 모델은 주로 화학물질의 독성을 나타내는데 이용되어 온 모델로, Weibull-Gamma model등이 있다. 여러 용량-반응 모델 중에서 실험 데이터에 적합한 모델을 걱정하는 데에는 deviance function(Y)을 이용하며, 현재 일부 식중독균에 대해서는 사람과 실험동물에서의 용량-반응 모델이 연구되어 있다.
본 논문에서는 피에조콘 관입시험 결과로부터 점토의 비배수전단강도를 예측하기 위한 인공신경망 이론의 적용과 최적 모델 구축에 대하여 기술하였다. 먼저 등방 및 비등방 삼축압축실험(CIUC and CAUC)으로 얻어진 비배수전단강도 결과를 바탕으로 오차역전파 알고리즘에 의하여 간단한 다층 구조를 갖는 최적 인공신경망 모델이 구성되었다. 구성된 인공신경망 모델은 모델 구축 시에 사용되지 않은 새로운 자료에 대해 비배수전단강도 예측을 수행하고 예측결과와 실내시험 결과를 비교함으로써 그 타당성이 검증되었다. 또한 기존의 이론적 방법, 경험적 방법 및 direct correlation method 등으로 예측된 비배수전단강도와 제안된 모델의 예측결과를 비교하였다. 본 논문에서 제안된 인공신경망 모델링 기법은 피에조콘 관측결과들과 비배수전단강도 간의 비선형적 상관관계를 정의하는 데에 유용하며 구성된 인공신경망 모델은 기존의 이론적 및 경험적 방법들에 비하여 예측 신뢰성이 높은 것으로 나타났다. 또한, 지금까지 주로 사용되어 온 경험적 방법들이 특정 지역에 대한 상관관계에 만족하던 것과 비교해 인공신경망 모델은 다양한 지역과 국가에서 일반적으로 적용 가능한 상관관계로서 발전될 가능성이 있음을 알 수 있었다.
이 논문은 개인적으로 경험되는 독특한 희망경험을 찾도록 도와주기 위하여 저자들이 개발한 "희망 찾기 내러티브 커뮤니케이션 모델"에 대하여 서술한다. 모델은 희망과 희망경험의 본질에 대한 문헌 및 저자들의 연구결과들과 주관적인 의미들과 경험들로서 희망 개념, 개인 특수한 희망경험에 접촉하기 위한 방법으로서 이야기하기 과정 및 내러티브 구성의 개념, 그리고 개인중심커뮤니케이션의 통합에 근거 개발되었다. 모델을 적용한 한 연구의 희망 찾기 경험은 모델을 한층 명확하게 하였다. 개인중심커뮤니케이션을 통하여 이야기하기와 내러티브 구성을 통합하는 모델은 세 요소들-이야기하기 요소, 내러티브 중재 요소, 커뮤니케이션 요소-로 구성된다. 이러한 요소들은 화자로서의 대상자가 희망경험의 근본인 개인 특수 주제적 플롯을 가진 희망 내러티브를 생산하는데 필수적으로 요구되는 커뮤니케이션 촉진자로서의 중재자의 적극적인 참여 속에서 개인-특수 희망경험을 찾는 것을 목적으로 하는 하나의 중재로서 과정화된다. 대상자에서 이 모델을 적용하여 성공적인 개인 희망경험 찾기의 긍정적인 결과가 나타났다. 이 모델의 성공은 중재자의 모델에 대한 이해와 개인중심-커뮤니케이션 전략 적용능력에 기인된 것으로 보인다.
포장 공용성 모델은 역학적-경험적 포장설계법에서 포장의 수명을 결정하기 위한 가장 중요한 인자이다. 한국 포장연구 프로그램의 일환으로 한국형 포장설계법이 역학적-경험적 방법에 근거하여 현재 개발중에 있다. 본 연구에서는 포장 공용성모델중 아스팔트 혼합물의 영구변형 예측모델을 삼축압축 반복재하시험을 이용하여 개발하였다. 본 시험은 다양한 아스팔트 혼합물에 대하여 온도와 공극률을 변화시켜 하중재하 횟수에 따른 혼합물의 영구변형 특성을 조사하였으며, 본 시험결과를 이용하여 예측모델의 계수값을 결정하였다. 영구변형 예측모델의 계수값은 포장가속시험결과를 토대로 다양한 혼합물에 대한 시험결과를 이용하여 깊이에 따른 전단응력의 변화를 고려한 통합적인 소성변형 모델계수값을 정하는 것보다 혼합물의 종류에 따른 모델계수를 산정하는 것이 보다 정확한 결과를 예측할 것으로 판단된다.
GPS를 이용한 상대측위에 있어서 기선의 길이가 길어질수록 측위지점 사이의 상관관계 저하로 인하여 전리층 지연 효과와 같은 오차가 관측치내에 존재하는 문제가 여전히 남아있다. 본 연구에서는 중기선 이상의 상대측위에서 가장 큰 오차요인으로 알려져 있는 전리층 지연 효과를 통계적 모델을 이용하여 모델링하고, 이론적 경험적으로 가장 좋다고 알려져 있는 LAMBDA방법을 이용하여 모호정수를 결정하였다. 상시관측소데이터를 이용하여 통계적 모델을 경험적으로 Gauss-Markov 1차를 결정하였으며, 모델 파라미터인 상관시간(correlation time) 및 모델의 분산을 산출하였다. 최종적으로 개발된 알고리즘의 적용 및 정확도 분석을 위하여 상용소프트웨어 및 Bernese와 비교하였다.
동토지반의 중요한 공학적 특성 중 하나인 동상으로 인해 다양한 피해가 발생한다. 동상 거동을 예측하고자 열-수리 연계 해석이 개발되었으나, 입력변수가 과도하고 주로 점토성 토양의 동상에 대한 신뢰성 평가만 수행되었다. 동상은 점토성 토양과 비교하여 상대적으로 투수계수가 높은 실트질 토양에서 주로 발생하고 있어 주의가 필요하다. 본 연구에서는 비교적 간단하게 동상 거동 예측이 가능한 경험적 모델을 소개하고 실트질 토양을 대상으로 모델의 신뢰성을 검증하였다. 검증이 완료된 모델을 이용하여 핵심 입력변수의 상관관계를 제시하였다. 본 연구에서 도출된 경험적 모델의 상관관계는 향후 동토지반을 대상으로 지반구조물의 열-역학 해석에 활용성이 높을 것으로 예상된다.
본 논문은 아동의 도덕성 발달에 영향을 미치는 요인들에 관한 연구이다. 아동적 도 덕성 발달에 관한 경험적 모델은 기존 경험적 연구들을 기초로하여 설정되었다. 모델에 포 함된 변인들은 미시체계환경 중간체계환경 거시체계환경으로 범주화 하였다. 미시체계환경 은 심리적으로 근접하기 때문에 어린이의 도덕성 발달에 다른 체계보다 더 강한 영향을 미 치리라 가정하였다 다중회귀분석기법으로 아동의 도덕성 발달에 영향을 미치는 요인의 순효 과를 검증한 결과는 다음과 같았다. (1) 모델에서 대부분 이론적 변인들은 아동의 도덕성 점 수에 유의미했으나 (2) 그 중에서는 미시체계환경은 아동의 도덕성 발달에 가장 유의미한 변인으로 나타났다. 특히 부모와의 의사소통정도는 아동의 도덕성발달에 대단히 중요한 요 인으로 나타났다.
현재의 기업 정보시스템의 골격을 정의한 설계도라고 할 수 있는 데이터 모델은 정밀하게 작성되어야 한다. 데이터 모델의 핵심요소로는 엔터티, 속성, 관계가 있으며, 이 중에서도 속성은 실질적인 정보를 담는 가장 기본적인 단위라 할 수 있으므로 모든 정보의 근원이라 할 수 있을 것이다. 그래서 속성들을 제대로 도출하지 못하면 데이터 모델 전체가 무의미하게 될 수 있다. 기존의 속성을 도출하는 방법은 설계자의 경험에 많이 의존하고 실질적인 절차가 존재하지 않아 실무경험이 없는 초보자가 도출하기에는 너무나 어려운 것이 현실이다. 이를 해결하는데 도움이 될 수 있도록 본 논문에서는 데이터 모델 설계의 한 과정으로서, 선행연구에서 제시한 업무중심 엔터티 도출 방법을 이용하여 엔터티가 완전히 도출되어 있다고 가정하고 미리 도출되어 있는 엔터티를 바탕으로 속성을 도출하는 절차를 제안한다. 그리고 데이터 모델링 경험이 많이 없는 학부생 및 대학원생을 대상으로 본 논문에서 제안한 절차를 적용하도록 하였다. 기존에 속성을 도출하는 방법이 실질적으로 존재하지 않기 때문에 학생들이 도출한 속성과 전문 IT 컨설턴트로 멘토가 도출한 모법 답안 간의 유사도검사를 하였다. 최종 유사도 검사를 통하여 전문 IT 컨설턴트인 멘토가 도출한 모법 답안에 상당히 근접하게 속성을 도출할 수 있다는 것을 확인하였다. 따라서 본 논문에서 제안한 절차를 활용한다면 데이터모델링에 실무경험이 없는 초보자나 미숙련자가 적용하여도 속성을 도출할 수 있음을 보였다. 제안 절차에서 도출된 결과를 이용하여 데이터 모델 설계의 이후 과정인 관계도출 과정을 진행할 수 있을 것으로 기대한다.
지반의 응력이력을 정의하는데 이용되는 선행압밀하중은 일반적으로 일차원 실내압밀실험으로부터 결정되어져 왔으나 피에조콘과 같은 원위치 시험의 관측값을 이용한 이론적인 방법과 경험적인 상관관계를 통한 결정도 가능하다. 최근 선행압밀하중을 결정하기 위한 인공신경망 모델들이 제안된 바 있으며, 기존의 이론적 경험적 선행압밀하중 추정 방법들이 갖는 지역의존성의 문제를 극복하고 예측 정확도 면에서도 크게 개선된 것으로 보고되었다. 그러나 인공신경망 모델은 모델구조와 학습과정에서 초기에 무작위로 부여되는 연결강도에 영향을 받아 예측에 변동성이 존재한다. 본 연구에서는 기존의 피에조콘 결과를 이용한 선행압밀하중 추정 인공신경망 모델이 연약지반에서 선행압밀하중 예측 시 보이는 변동성을 개선하기 위하여 신경망 모델의 구조 최적화를 수행하고 군집신경망 모델을 구축하였다. 제안된 군집신경망 모델을 이용한 예측결과는 기존의 다층신경망 모델 및 이론적 경험적 모델들과 비교되었다. 연구결과, 최적화된 구조를 갖는 다층신경망 모델일지라도 초기 연결강도에 따라 최종 학습 후 예측결과의 변동성이 여전히 존재하나, 다층신경망을 네트워크로 연결하여 제안된 군집신경망 모델은 기존의 다층신경망 모델들이 갖는 초기 연결강도 의존성을 개선하여 다층신경망 모델에 비해 일관성 있으며 보다 정확한 예측이 가능한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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