This research investigated category-based feature inference when category features were connected in common cause and common effect causal networks. Previous studies that tested feature inference in causal categories showed unique inference patterns depending on causal direction, number of related features, whether the to-be-inferred feature was cause or effect, etc. However, these prior studies primarily focused on inference pattens that arise from causal relations, and few studies directly explored how the effects of causal relations vary depending on causal strength. We tested feature inference in common cause (Expt. 1) and common effect (Expt. 2) causal categories when casual strengths were either strong or weak. To this end, we had participants learn causal categories where features were causally linked and then perform feature inference task. The results showed that causal strengths as well as causal relations had important impacts on feature inference. When causal strength was strong, inference for common cause feature became weaker but that for the common effect feature became stronger. Moreover, when causal strength was strong and common cause was present, inference for the effect features became stronger, whereas the results were reversed in common effect networks. In particular, in common effect networks, casual discounting was more evident with strong causal strength. These results consistently demonstrate that participants consider not only causal relations but also causal strength in feature inference of causal categories.
Annual Conference on Human and Language Technology
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한국정보과학회언어공학연구회 2008년도 제20회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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pp.103-108
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2008
주제어는 정보 서비스를 비롯한 여러 응용 분야들에서 유용하게 사용되는 지식이지만, 주제어 간 관계가 다양할 뿐만 아니라 목적에 맞도록 개별적으로 설계됨으로써 주제어 관계 속성 유형과 무관하게 공유가 가능한 주제어 공통 표현 모델이 제시되지 못하였다. 본 연구는 응용 분야, 온톨로지 종류와 무관하게 적용될 수 있으며 시맨틱 웹 서비스 간 공유가 가능한 주제어 공통 표현 모델을 제시하고자 한다. 이를 위해, 주제어 관계를 범용 클래스로 정의하고, 주제어 관계 속성 유형을 데이터타입 속성 (Datatype Property)으로 선언하였다. 또한, 주제어 역시 그 속성 유형을 데이터타입 속성으로 선언하였는데, 결국 다양한 유형의 관계들을 용이하게 표현할 수 있도록 하기 위한 것이다. 실험을 위해 주제어 간 관계수가 70,804,233개이며 주제어 관계 속성 유형이 4가지인 과학 기술 기반 정보 온톨로지와 주제어 간 관계수가 44,147개이며 주제어 관계 속성 유형이 13가지인 표준 정보 온톨로지를 대상으로 본 연구에서 제안한 주제어 공통 표현 모델을 적용하였으며 총 284,744,802개의 RDF(Resource Description Framework) Triple을 생성하였다.
본 연구는 아시아 11개국 환율변화율의 자료를 이용하여, 집단 간의 동질적 속성에 의한 의미 있는 경제적 분류를 시도하기 위하여, 탐색적인 수리적 분류기법의 소개 및 적용, 그리고 이러한 접근법에 의하여 아시아 외환시장을 집단화하는 동질적인 공통요인의 존재가능성을 평가하고자 하는 목적으로 검증하였으며, 관찰된 검증결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 변화하는 시계열에 관계없이, 아시아 11개국의 외환시장에서는 일정하게 집단을 구성하는 계층적 구조관계를 확인할 수 있었다. 둘째, 검증결과에 의하여, 아시아 11개국의 외환시장을 동질적인 속성으로 집단화하는 공통요인의 존재가능성을 볼 수 있었다. 셋째, 의미 있는 경제적 분류에 의하여 형성된 동질적 속성의 시장구조관계는 공통적으로 영향을 미칠 수 있는 사건이 발생할 경우, 기존의 시장구조관계를 변화시킬 수 있다는 것을 관찰하였다. 넷째, 한국은 1990년 이후 국제화 정책을 국가적 차원에서 추진하였지만, 전반적인 검증결과에 의하면, 한국은 아시아 외환시장에서의 동질적인 속성에 의한 시장구조의 연결관계가 미약한 수준임을 확인할 수 있었다.
현재 지방자치단체에서는 각자 도시기반시설물관리시스템을 구축하여 활용하고 있다. 그리고 GIS DB 구축 시, 같은 속성 값을 가지고 있는 시설물에 대해서도 중복 작업을 진행하고 있다. 각 지방자치단체가 관리하고 있는 시설물의 대부분은 공통된 시설물을 대상으로 하고 있지만 DB 속성항목에서 다소 차이가 나고 있다. 이에 공통된 동일 시설물에 대해서는 DB의 속성항목을 표준화하고 시설물의 사양을 표준화하여 각 시설물 사양에 따라 ID를 부여하여 도시기반시설물 전자라이브러리(Electronic Library)를 구축하는 방안을 제시한다.
소비자의 의사결정에 관한 대부분의 연구는 상표수준(brand level) 선택에 그 초점을 맞추고 있으나, 소비자는 제품수준의 의사결정상황에 자주 직면하게 된다. 따라서 본 연구는 제품수준(product level)에서의 의사결정문제에 접하게 될 때 소비목적을 달성하기 위하여 제품 수준에서는 환기군에서 유도된 고려군을 어떻게 형성하는지를 전형성의 개념을 이용하여 살펴보았다. 그리고 이를 통해 선택된 특정제품에 대한 상표대안들에 대하여 환기군에서 유도된 고려군이 형성되는 전반적인 과정을 제품수준과 연결하여, 제품수준과 상표수준에서의 고려군 형성과 대안평가의 차이를 비교하였다. 연구결과 제품수준의 경우에서는 대안평가기준이 상표수준보다 추상적인 속성을 이용하고 있는 것으로 나타났고, 상표수준의 경우에는 제품수준보다 구체적인 속성을 이용하는 것으로 나타났다. 또한 제품수준과 상표수준에 있어 전형성 평가기준의 영향력이 다른 것으로 나타났는데, 이상적 속성과 속성구조가 고려군을 형성하기 위한 대안의 전형성 평가에 많은 영향을 미쳤으며, 상표수준의 경우에는 공통속성이나 접촉빈도가 더 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다.
Early research into category-based feature inference reported various phenomena in human thinking including typicality, diversity, similarity effects, etc. Later research discovered that participants' prior knowledge has an extensive influence on these sorts of reasoning. The current research tested the effects of causal knowledge on feature inference and conducted modeling on the results. Participants performed feature inference for categories consisted of four features where the features were connected either in common cause or common effect structure. The results showed typicality effects along with violations of causal Markov condition in common cause structure and causal discounting in common effect structure. To model the results, it was assumed that participants perform feature inference based on the difference between the probabilities of an exemplar with the target feature and an exemplar without the target feature (that is, $p(E_{F(X)}{\mid}Cat)-p(E_{F({\sim}X)}{\mid}Cat)$). Exemplar probabilities were computed based on causal model theory (Rehder, 2003) and applied to inference for target features. The results showed that the model predicts not only typicality effects but also violations of causal Markov condition and causal discounting observed in participants' data.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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pp.1542-1545
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2011
형식개념분석기법(FCA : Formal Concept Analysis)은 주어진 데이터로부터 공통속성을 갖는 객체들을 클러스터링하여 정보의 최소단위로써 개념(Concept)들을 추출하고 그들 사이의 관계를 토대로 계층화하여 데이터에 내재된 개념들의 구조를 가시화 해주는 Granular Computing의 한 종류이다. 형식 개념분석기법에서는 공통속성을 갖는 객체들을 추출한다는 전제조건을 토대로 개념을 추출하기 때문에 다양한 상황이나 조건에 적합한 새로운 개념들을 추출하기에는 한계가 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위한 한 가지 방법으로써, 본 논문에서는 입자화 정도(granularity level)를 기반으로 하는 형식 개념분석기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 기법에서는 형식개념분석기법에 입자화 정도를 도입하여 다양한 조건과 추상화 수준을 토대로 하여, 개념들을 추출하고 개념계층구조를 구축할 수 있다.
컨조인트 분석기법은 Marketing 분야에서 주로 많이 쓰여온 분석 방법으로서 제품의 중요한 속성들을 찾아내어 다양한 종류의 제품들에 대한 고객의 선호도를 분석하는 방법이다. 본 연구에서는 컨조인트 분석기법을 이용하여 의자의 물리적 적합도를 분석, 평가하여 사용자가 적합하다고 느끼는 최적의 의자를 밝히는데 목적을 두었다. 안정성, 여유성, 인체적합성, 안락성등 4개의 적합도 요소를 종속변수로 선택하고 의자 자체의 설계 요소에 해당하는 휴먼인테페이스 요소(HIE) 중 높이 조절 기능, 팔걸이, 등판길이의 3가지 속성을 독립변수로 사용하였다. 분석에 사용된 의자는 각 속성을 특징적으로 대표하는 8개의 의자들로서 구성되었다. 분석의 결과 네 가지의 적합성에 공통성적으로 가장 큰 영향을 주는 속성은 (남자 안정성은 예외) 등판길이로서 남자와 여자 모두 등판길이가 높을 때 안정적이며 안락하고 인체적합하며 여유성이 있다고 느낀다는 결과가 나왔다. 적합도의 네가지 항목 모두에서 공통적으로 등판길이가 높고 팔걸이가 있는 경우에 평가가 높게 나타났으며, 안정성의 경우에는 남·녀 모두 높이조절 기능이 없는 고정형을 더 높게 평가하는 것으로 나타났다.
본 연구는 글로벌 시장에서 소비자들에게 주요 제품평가단서로서 이용되고 있는 브랜드, 가격, 물리적 특징, 판매점과 관련된 정보내용(합의정보와 속성정보)에 대하여 소비자의 문화적 지향성이 정보탐색원천과 정보탐색 유형별로 어떻게 작용하는가를 한국과 중국의 소비자들을 대상으로 탐색해 보았다. 연구 결과 양 국가에서 공통적으로 발견된 내용은 개인주의 성향을 가진 소비자들은 타인의 태도가 반영되지 않고 소비자들에게 스스로 판단하도록 하는 속성정보를 더 선호하였으며, 반면에 집단주의 성향을 가진 소비자들은 타인의 태도가 반영된 합의정보를 더 선호하는 것으로 나타났다. 또한 개인주의 성향을 가진 소비자들은 비인적 정보원천에서 속성정보를, 반면 집단주의 성향을 가진 소비자들은 인적정보원천에서 합의정보를 주로 더 이용하였고, 정보탐색 유형에서는 지속적 탐색보다 구매전 탐색에서 합의정보와 속성정보를 더 많이 이용하는 것으로 나타났다. 한편, 양 국가의 비교문화적 관점에서 차별적 결과도 제시되었는데, 개인주의 성향을 가진 한국 소비자들은 속성정보와 더불어 합의성 정보도 병행하여 이용하였으나 중국 소비자들은 주로 비인적 정보원천을 활용한 속성정보를 주로 활용하는 것으로 나타났다. 또한 집단주의 성향을 가진 한국 소비자들은 주로 판매원을 통한 합의정보를 선호하였으나 중국 소비자들은 판매원과 더불어 친구나 동료의 구전정보도 평상시에 많이 탐색하는 것으로 나타났다. 따라서 글로벌 시장을 공략하려는 국제 마케터들은 공통된 결과들을 바탕으로 한 표준화된 마케팅단서의 활용과 더불어 양 국가간의 문화적 차이에 기초한 차별적인 마케팅 믹스도 동시에 수행해야 할 필요성을 제기하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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