마이데이터 서비스는 개인의 금융, 신용 등 데이터를 통합 및 관리해 주는 서비스로, 점차 다양한 분야의 개인 데이터가 통합되면서 개인에게 유용한 정보를 제공해 줄 것으로 기대된다. 마이데이터 서비스의 이용의도에 영향을 미치는 요인을 발견하는 것은 서비스를 이해하는데 매우 중요한 주제이다. 이를 위해 본 연구에서는 마이데이터 서비스의 속성들을 도출하고, 도출된 서비스 속성들을 유사한 것들끼리 묶어 "편리성", "유용성", "보안성", "통제성" 요인을 찾아냈으며, 이 요인들과 마이데이터 서비스의 이용의도와의 인과관계를 연구모형으로 설정하고 분석하는 탐색적 접근 방법을 사용하였다. 분석 결과에 따르면, 마이데이터 서비스 이용의도에는 마이데이터 서비스 속성 요인들 중에, "편리성", "유용성", "통제성"이 유의미한 영향을 주며, "보안성" 은 유의미한 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 특히, "통제성"이 마이데이터 서비스의 이용의도에 가장 큰 영향을 주는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구결과에 의하면, 마이데이터 서비스 사업자는 이용자가 자신의 데이터를 통제하고 있다는 인식을 가지도록 하고, 이용자에게 다양한 혜택이 제공될 수 있도록 서비스를 개발할 필요가 있다.
본 연구는 2023년부터 적용 예정인 6학년 2학기 검정 교과서를 대상으로 초등 수학에서 원주율 개념을 어떻게 지도하고 있는지를 비교·분석하여 교수학적 시사점을 도출하고자 하였다. 이를 위해 원주율 개념과 원주율 지도에 관한 선행연구를 분석하여 분석 기준을 마련하였으며, 개념 추론하기, 속성 이해하기, 관계 적용하기의 교수·학습요소로 나누어 살펴보았다. 분석 결과를 통해, 어림 활동이 원주율 개념의 추론 활동으로 연결되기 위한 다양한 어림 맥락의 개발이 필요하다는 것과 지름과 원주를 실제로 측정을 해야 하는 동기를 제공하는 문제 상황의 제시, 지름을 단위로 하여 원주 위를 반복하여 세는 측도의 속성을 탐구할 수 있는 기회의 제공, 원주율의 상수 속성의 명시화, 상황에 따라 원주율의 근삿값 선택의 유연함을 경험하게 할 것을 시사점으로 제시하였다. 이상의 결론과 교수학적 시사점을 바탕으로 원주율의 도입 맥락과 공학 도구 활용에 초점을 맞추어 초등 수학에서 원주율 개념의 지도 방안과 향후 2022 개정 교육과정에 따른 교과서 개발에 개선점을 제안하였다.
본 연구는 관련 연구와 시설 및 시설의 관련 개념들을 분석하고, 그 분석 결과를 가지고 시설에 대한 온톨로지적 개념 정의를 실시하였다. 첫째, 시설 개념의 관계로 포함 관계, 사례 관계, 규칙 관계, 속성 관계, 부분-전체 관계를 사용하여 정의하였다. 둘째, 시설은 여러 부분들이 기능적으로 통합성을 이루는 물리적 개체로 규정하였다. 셋째, 기본 개념과 역할 개념을 엄격하게 구분하여, 독서 시설, 전시 시설 등은 시설의 하위 개념이 아니라 역할 개념의 하위 개념으로 하여, 다중 계승을 하지 않도록 하였다. 넷째, 시설에 대한 온톨로지를 OWL DL로 구축하였다.
연구 목적 본 연구는 스마트 뱅킹(smart banking)의 다양한 속성과 사용자 속성, 지각된 즐거움, 신뢰 및 만족, 그리고 지속 사용 의도와의 관계를 구글의 안드로이드 운영체제(Android OS)와 애플의 운영체제(iOS)간 비교 분석하였다. 연구설계/방법론/접근법 본 연구의 목적을 달성하기 위해 2012년 9월 국내에서 실시된 설문조사를 바탕으로 총 245개의 샘플을 수집하였으며 이를 토대로 구조방정식을 통해 분석해 보았다. 결과 스마트 뱅킹 서비스에서 수렴성과 친숙성은 지각된 유용성에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 보안성과 경제성은 지각된 신뢰성에 유의미한 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 또한, 보안성, 경제성 및 혁신성의 지각된 유용성과의 관계, 그리고 편의성 및 친숙성의 지각된 신뢰성과의 관계에서 모두 안드로이드 운영체제가 iOS 보다 강한 영향력을 미침을 확인 할 수 있었다. 본 연구는 스마트 뱅킹에 관한 서로 다른 두 운영체제(Android OS vs. iOS)간의 비교분석을 수행함과 동시에 통합된 프레임워크를 제안함으로써 관련 연구에 이바지 할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 일식레스토랑의 소비자들이 메뉴선택시 만족도와 선호도에 어떠한 영향을 미치는지 측정하였다. 설문 조사는 2016년 1월 1일부터 1월 31일까지 시행하였으며, 설문 대상은 부산 및 경남의 일식 레스토랑을 이용한 경험이 있는 소비자들을 대상으로 조사하였다. 첫째, 메뉴품질, 메뉴디자인, 메뉴선택동기가 소비자 선호도 간에 메뉴품질(${\beta}=.444$, p<.001), 메뉴디자인(${\beta}=.425$, p<.001), 메뉴선택동기(${\beta}=.147$, p<.001)로 소비자선호도에 대하여 유의한 정(+)의 영향관계가 있는 것으로 분석되었다. 둘째, 소비자선호도는 소비자만족도에 대하여 유의한 정(+)의 영향관계가 있는 것으로 분석되었다. 셋째, 일식 레스토랑 메뉴선택은 소비자만족도에 메뉴품질(${\beta}=.650$, p<.001), 메뉴디자인(${\beta}=.120$, p<.001), 메뉴선택동기(${\beta}=.263$, p<.001)는 유의한 정(+)의 영향관계가 있는 것으로 분석되었다. 마지막으로 메뉴품질이 소비자만족도에 미치는 영향과 관련하여 부분매개효과가 있는 것으로 나타났고, 메뉴디자인이 소비자만족도에 미치는 영향과 관련하여 부분매개효과가 있는 것으로 나타났으며, 메뉴선택동기는 소비자만족도에 미치는 영향과 관련하여 부분매개효과가 있는 것으로 나타났다.
이 연구는 주목 행동을 노출과 관여의 두 차원으로 구분하여 모바일 콘텐츠에 대한 주목 행동의 특징을 살펴보고, 주목 행동들 간에 어떤 관계를 갖는지 피키캐스트의 콘텐츠 데이터를 이용하여 탐구하였다. 우선, 이 연구는 이중위험효과(double-jeopardy)가 모바일 콘텐츠에서도 나타나는지 알아보기 위해 노출과 관여의 상관관계를 검증했다. 또한 플랫폼별, 주제 속성별(연성 및 경성)로 주목 행동이 어떻게 다른 양상을 띠는지 살펴보았다. 그 결과, 모바일 플랫폼에서도 노출과 관여 간에 긍정적인 상관관계가 존재하는 것을 확인하였다. 또한 플랫폼별로 주목 행동, 특히 공유 행동이 다른 양상을 띠는 것을 발견할 수 있었다. 주제 속성별로는, 연성 콘텐츠에 대해서는 즉각적인 반응인 댓글 수, 공유 등의 주목 지표들이 연관되어 있는 반면, 인지적인 노력이 필요한 경성 콘텐츠에 대해서는 소비시간과 완독률 같은 주목 지표들이 연관되어 있었다. 본 연구는 이용자 중심의 관점에 치중했던 기존 연구에서 벗어나 콘텐츠 중심의 관점으로 모바일 환경에서의 주목 행동의 본질을 새롭게 이해했다는 데 의의가 있다.
이 논문에서는 침입 탐지시스템의 체계적인 경보데이터관리 및 경보데이터 상관관계 분석을 위하여 데이터 마이닝 기법을 적용한 경보 데이터 마이닝 프레임워크를 제안한다. 적용된 마이닝 기법은 속성기반 연관규칙, 속성기반 빈발에피소드, 오경보 분류, 그리고 순서기반 클러스터링이다. 이들 구성요소들은 각각 대량의 경보 데이터들로부터 알려지지 않은 패턴을 탐사하여 공격시나리오를 유추하거나, 공격 순서를 예측하는 것이 가능하며, 데이터의 그룹화를 통해 고수준의 의미를 추출할 수 있게 해준다. 실험 및 평가를 위하여 제안된 경보데이터 마이닝 프레임워크의 프로토타입을 구축하였으며 프레임워크의 기능을 검증하였다. 이 논문에서 제안한 경보 데이터 마이닝 프레임워크는 기존의 경보데이터 상관관계분석에서는 해결하지 못했던 통합적인 경보 상관관계 분석 기능을 수행할 뿐만 아니라 대량의 경보데이터에 대한 필터링을 수행하는 장점을 가진다. 또한 추출된 규칙 및 공격시나리오는 침입탐지시스템의 실시간 대응에 활용될 수 있다.
환자의 병력을 서술하는 임상문서에서 임상 개체명들은 그들 사이에 개체명이 아닌 단어들이 위치하기 때문에 거리상으로 서로 떨어져 있고, 임상 개체명인식에 많이 사용되는 조건부무작위장(conditional random fields; CRF) 모델은 Markov 속성을 따르기 때문에 서로 떨어져 있는 개체명 라벨 간의 전이 정보는 모델의 계산에서 무시된다. 본 논문에서는 라벨링 모델에 서로 떨어진 개체명 간 전이 관계를 표현하기 위하여 CRF 모델의 구조를 변경하는 방법론을 소개한다. 제안된 CRF 모델 디자인에서는 모델의 계산효율성을 빠르게 유지하기 위하여 Markov 속성을 유지하는 1차 모델 구조를 유지한다. 모델은 선행하는 개체명의 라벨 정보를 후행하는 개체명 엔터티에게 전달하기 위하여 선행 개체명의 라벨을 뒤 따르는 비개체명 라벨에 전이시키고 이를 통해 후행하는 개체명은 선행하는 개체명의 라벨 정보를 알 수 있게 된다. 라벨의 고차 전이 정보를 전달함에도 모델의 구조는 1차 전이 구조를 유지함으로 n차 구조의 모델보다 빠른 계산 속도를 유지할 수 있게 된다. 모델의 성능 평가를 위하여 서울대학교병원 류머티즘내과에서 퇴원한 환자들의 퇴원요약지에 병력과 관련된 엔터티가 태깅된 평가 데이터와 i2b2 2012/VA 임상자연어처리 shared task의 임상 개체명 추출 데이터를 사용하였고 기본 CRF 모델들(1차, 2차)과 비교하였다. 피처 조합에 따라 모델들을 평가한 결과 제안한 모델이 거의 모든 경우에서 기본 모델들에 비하여 F1-score의 성능을 향상시킴을 관찰할 수 있었다.
공간데이터의 일반화는 기존에 구축된 공간 데이터베이스로부터 새로운 소축척 데이터베이스를 유도할 수 있는 중요한 GIS 기법이다. 공간데이터의 일반화는 공간데이터의 기하 및 속성데이터를 변형[3, 15] 시킬 뿐만 아니라, 데이터 모델의 관계를 따라서 연결되어 있는 다른 공간데이터도 변형[8-10, 14]시킨다. 이것을 공간데이터 일반화의 파급이라고 한다. 이 파급을 처리하지 않은 채 일반화를 계속 진행하면, 일관성 혹은 원시데이터베이스 정보 중의 일부가 손실된 채 새로운 데이터베이스가 생성될 수 있다. 그럼에도 불구하고 일반화에 관한 기존 연구들은 공간데이터의 상호관계를 무시한 채 독립된 하나의 공간데이터에 대한 유도를 위해서 방법들을 제시해 왔다. 그리고 그 결과 공간데이터의 기하 및 속성을 변형시키는 많은 일반화 연산자들이 제시되어졌다. 본 연구는 이 일반화 연산자들이 어떤 공간데이터에 적용되었을 때 그와 관련된 다른 공간데이터에도 파급 적용될 수 있도록, 일반화 연산자를 확장을 시킬 것이다. 이 일반화 파급을 처리하기 위해서, 본 연구는 일반화 과정에서 반드시 고려될 필요가 있는 규칙들을 제시한다. 그리고 일반화 연산자들이 반드시 준수해야 하는 규칙들을 기술한다. 이 규칙들은 관계대수로서 표현될 수 있으므로, SQL로 쉽게 전환할 수 있다. 이 확장된 일반화 연산자들의 적합성을 검토하기 위해서 간단한 프로토타입을 구현하였다.
대부분의 상용 관계 DBMS(Database Management System)에서는 사용자 편의성을 위하여 SQL과 함께 그래픽 질의어를 제공하고 있으나, 객체 DBMS의 경우에는 그래픽 질의어에 관한 연구와 개발이 미흡한 실정이다. 그래픽 질의어에서는 복잡한 질의 조건을 간결하고도 직관적인 방법으로 표현하는 것이 중요한 이슈이다. 특히, 객체 DBMS는 관계 DBMS 보다 복잡한 데이타 모델과 객체 질의어를 제공하므로 그래픽 객체 질의어를 설계하고 구현할 때 간결성과 직관성을 유지하는 것이 더욱 중요하다. 본 논문에서는 인터넷 환경에서 원격지 객체 데이타베이스에 접근하여 자료를 검색하고 관리하는 그래픽 객체 질의어인 GOQL(Graphical Object Query Language)을 제안한다. GOQL은 그래픽 관계 질의어에서 다루지 않은 집합값 속성과 한정어 및 메소드를 포함한 길이가 2 이상인 경로를 간단한 그래픽 요소들로 시각화함으로써 간결성과 직관성을 높인다. 그리고 대표적인 객체 질의어인 XSQL(1,2)에서 사용하는 경로는 GOQL에서 제공하는 간단한 시각적 도구로 표현할 수 있음을 보인다. 또한, 논문에서는 GOQL의 그래픽 질의어를 텍스트 객체 질의어로 변환하는 알고리즘을 제안하고, 실제로 인터넷 환경에서 동작하도록 구현한 결과를 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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