본 연구는 신호교차로 교통사고예측모형 구축 과정 중 일반적으로 제한된 변수의 선정 및 모형의 구축에만 주로 초점이 맞추어진 기존 방법론의 문제점을 개선하고, 자료조사 및 수집 과정에서 발생하는 자료의 불확실한 상태를 인정하면서 자료의 불확실성을 최소화하여 이용할 수 있는 방법론을 개발하는데 연구의 주안점을 두었다. 퍼지추론이론과 신경망이론을 이용한 모형을 구축하였고, 마지막으로 구축된 퍼지추론이론 모형 및 신경망이론 모형과 기존 회귀모형인 포아송 회귀모형간의 통계적인 검증과 실제 Data를 이용한 모형의 적정성을 검토하였다. 모형의 통계적인 검증시 기존모형에 비해 퍼지추론모형과 신경망이론모형이 더 설명력이 높은 것으로 나타났고, 검증에서도 퍼지추론이론과 신경망이론이 적절한 것으로 나타났으며 기존모형보다 사고건수를 예측하는 설명력이 높은 것으로 입증되었다. 본 연구에서 개발된 모형은 계획 및 운영단계에서 신호교차로의 안전성을 측정하는데 활용될 수 있으며, 궁극적으로는 신호교차로에서 교통사고를 줄이는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구의 목적은 사회심리학 이론을 토대로 지역정보 시스템 이용모형을 개발함으로써, 지역주민을 위한 정보통신 서비스의 이용을 효과적으로 설명하는데 있다. 본 연구를 위해 필자는 Ajzen의 계획적 행위 이론(Theory of Planned Behavior: TPB)을 기본모형으로 선택하였는데, 이 이론은 (1) 지역정보 서비스 이용 결과에 대한 기대, (2) 주변 사람들의 권유, (3) 이용을 가능하게 하는 내외적 요인에 대한 자신의 통제 능력의 지각 등을 기본 골격으로 한다. 계획적 행위 이론은 일반적인 사회행동의 설명에 적용되어온 사회심리 이론이므로 필자는 지역정보 시스템 이용의 행동적 특성을 연구 모형에 반영하기 위하여 두 이론 즉, 인터넷 등 매체 이용을 설명하기 위하여 널리 적용되어온 이용과 충족 이론(Uses and gratifications)과 경영정보시스템 이용을 설명하기 위하여 적용되어 온 기술수용모형(Technology Acceptance Model: TAM)을 추가적으로 검토했다. 417명의 지역정보망 시스템 이용자로 부터 수집된 실증자료를 토대로 구조방정식모형(Structural Equation Model: SEM)을 이용하여 제안된 지역정보 시스템 이용모형을 검증한 후 향상된 수정 모형을 제안했다. 그 결과, 지역정보 시스템 이용에 영향을 미치는 주요 요인들로 지역정보를 이용하고자하는 의도, 태도, 주관적 규범, 정보습득에 대한 기대, 사회적 상호작용에 대한 기대, 지역 연계에 대한 기대, 및 개인관련 규범 신념 등을 밝혀 냈다. 이러한 결과를 중심으로 본 연구의 함의와 후속 연구과제가 결론에서 논의되었다.
본 논문은 인공신경망과 귀납적 학습방법 등의 인공지능 방법과 선물가격결정에 대한 기존 재무이론을 사용하여 일상어취로 표현되는 파생상품 가격예측 모형을 개발하는데 있다. 모형의 개발은 1단계로 인공신경망이나 기존의 선물가격결정이론(평균보 유비용모형이나 일반균형모형)을 이용하여 선물 가격을 예측한 후, 서로 비교 분석하여 인공신경망 모형의 우수성을 확인하였다. 귀납적 학습방법중 CART 알고리듬을 사용하여 If-Then 규칙을 생성하였다. 특히 실용적 측면에서 선물가격의 일상어휘화를 통한 모형개발을 여러 가지 방법으로 시도하였다. 이러한 선물가격 예측모형의 유용성은 일단 If-Then 규칙으로 표현되어 전문가의 판단에 확실한 이론적인 근거를 제시할 수 있는 장점이 있으며, 특히 의사결정지원시스템으로 활용화 될 경우 매우 유용한 근거자료로 활용될 수 있다. 이러한 선물가격 예측모형의 정확성은 분석표본과 검증표본으로 나누어 검증표본에서 세가지 기본모형(평균보유 비용모형, 일반균형모형, 인공신경망 모형)과 각 모형의 귀납적 학습방법 모형의 다른 3가지 어휘표현방법 3가지를 모형별로 비교 분석하였다. 분석결과 인공신경망모형은 상당한 예측력을 갖고 있는 것으로 판명되었으며, 특히 CART를 기반으로 한 일상어취 기반의 선물가격예측 모형은 예측력이 높은 것으로 나타났다.
본 연구에서는 로저스의 개혁확산이론(Rogers, 2003)과 데이비스의 기술수용모형(Davis, 1989)을 바탕으로 실감공간기술에 대한 잠재적 사용자의 태도를 분석하였다. 개혁확산이론과 기술수용모형을 바탕으로 한 선행 연구들을 통해 새로운 미디어의 채택에 영향을 미치는 다양한 요인들을 고찰할 수 있었다. 개혁확신이론을 통해서는 개인의 심리적 수준은 물론 인구통계학적 수준, 사회적 수준 등 다양한 요인과 그 하부 요인이 도출되었으며, 기술수용모형을 통해서는 개혁확산이론을 통해 도출된 다양한 변인들이 실감공간기술에 적용될 수 있다는 가설을 설계할 수 있었다. 개혁확산 이론과 기술수용모형을 통해 이미 설명된 기존의 뉴미디어들과 달리 실감공간기술이 개발 진행 중이라는 점과 그 다양한 발전 가능성이라는 특징을 고려했을 때, 실감공간기술의 확산을 어떻게 예측하고 설명할 수 있는지 고찰하는 것 또한 본 연구의 목적이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 실감공간기술에 대한 잠재적 사용자들의 사용의도에 영향을 미치는 요인의 영향력을 살펴봄으로써 실감공간기술의 다양한 활용 방안에 대하여 모색하였다.
Peterson and Mahajan(1978)은 Bass모형을 확장한 종속적 신상품 수요확산모형(contingent diffusion model)을 처음으로 제안하였다. Peterson and Mahajan(1978)이 명명한 상품간의 종속적(contingent) 관계란, 주 상품의 경우는 다른 상품에 독립적이지만 종속적 상품(contingent product)의 경우는 잠재시장이 주 상품의 누적 구매자 수에 의존하는 경우를 말한다. 그런데 Peterson and Mahajan이 제안한 기존 모형은 실질적 활용에 있어서 모형 추정이 불가능하다는 단점을 지니고 있을 뿐만 아니라, Bass(1969) 모형처럼 엄밀한 확률이론에 근간을 둔 모형이라기보다는 직관과 통찰력에 근간을 둔 Bass모형의 단순한 확장 모형이라는 한계를 지니고 있다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하고 확률이론을 바탕으로 종속적 관계를 가지는 상품들에 대한 수요 확산모형을 개발하는데 목적이 있다. Bass의 신상품확산모형은 hazard 함수 모형의 일종으로 신상품의 확산을 혁신과 구전효과로 설명한 과학적 모형이다. 본 연구에서는 확률이론을 활용함으로써 이러한 Bass의 hazard 함수 모형의 확장이 가능함을 보이고, 이를 토대로 종속적 관계에 있는 신상품들에 대한 수요 확산모형을 개발하였다. 또한 개발된 모형을 한국의 이동전화와 무선인터넷 사례에 적용하여 실증 분석을 수행하였다.
최근 한국(韓國)을 비롯한 동(東)아시아지역(地域) 몇 나라들의 성공적인 성장업적(成長業績)에 자극되어 이들 국가들의 성공사례를 모형내(模型內)에서 이론적으로 설명해 보려는 노력이 활발히 진행되고 있다. 이 글에서는 최근의 이러한 노력의 일환으로 개발되고 있는 '내생적(內生的) 성장이론(成長理論)'을 개관하고 그 함의(含意)와 한계점(限界點)을 정리해 보았다. 먼저 내생적(內生的) 성장모형(成長模型)의 비판대상이 되고 있는 신고전파(新古典派) 성장모형(成長模型)의 한계점(限界點)을 요약하고 대체모형(代替模型)으로 제시되고 있는 몇 가지의 대표적인 신성장모형(新成長模型)을 그 특성별로 구분하여 정리하였다. 성장(成長)의 기본적 동인(動因)이라고 할 수 있는 기술진보(技術進步)나 인적자본(人的資本)의 축적(蓄積)을 내생화시키고 이를 통해 국가간(國家間) 성장률(成長率) 격차(隔差)를 모형내(模型內)에서 설명하려고 시도하는 등 여러 가지 새로운 이론적(理論的) 혁신(革新)이 이루어지고 있으나, 아직 비현실적인 수학적(數學的) 가정에 의존하고 있고 모형(模型)의 경직성으로 인하여 성장과정(成長過程)의 설명에 필수적인 주요 이슈들이 간과되어 있다는 점 등을 지적하였다.
인지과학에서 최근 논의되고 있는 인지 이론들은 인지에 대한 적절한 모형을 제공하지 못하고 있다. 전통적인 인공지능 이론은 추리나 문제 해결과 같은 과제에는 적절한 것처럼 보이지만 문자와 음성 인식과 같은 패턴 인식 분야에서는 여전히 비효율적이다. 연결주의는 전통적인 인공지능 이론과는 정반대의 양상을 보이고 있다. 연결주의 체계는 패턴 인식에는 강하지만 추리에는 약하다. 한편 최근에 제시된 상황화 된 행동 이론은 전통적인 인공지능과 연결주의에서 기본적으로 전제되고 있는 표상의 개념을 부정하고 실제 세계에서 직접 유래되는 지각에 바탕을 둔 모형을 제시하지만 인간의 인지를 효과적으로 설명하고 있지 못하다. 인지 모형들이 갖고 있는 이러한 한계점들을 강조하여 나는 이 글에서 인공지능, 연결주의, 상황화된 행동 이론을 각각 좌뇌 모형, 우뇌 모형, 로봇 모형이라고 부르고 그러한 한계 상황을 벗어날 수 있는 방법으로서 모형들간의 양립가능성을 이용한 통합적 인지 모형의 구축을 모색한다.
하천 수질관리 실무에 가장 널리 사용되고 있는 QUAL2-E 모형에 대한 이론적 배경과 입력 자료의 준비, 결과의 분석 및 활용에 이르는 모형 적용상의 제반 과정에 대한 강의와 토론 후에 실습을 통하여 모형의 사용방법을 습득하도록 한다. 1. 수질오염 예측을 위한 이론적 기본틀 2. 우리나라 실무에서 사용중인 수질 관련 모형과 문제점 3. QUAL2-E 모형의 이론적 배경 3.1 모형의 구성 개념 3.2 하천 수리학적 특성 3.3 지형-기상학적 특성 3.4 수질 관련 인자 간의 기능적 상호관계 4. QUAL2-E 모형의 적용 절차 4.1 적용 가능한 수체 4.2 대상 오염물질(15종류) 4.3 수질예측과정 Flow Chart 4.4 입력자료의 구성 4.5 출력자료의 구성 5. QUAL2-E 모형의 실습
최근 많은 기업들에서 고객관계관리의 효과적 수행을 위해 그 활용이 확산되고 있는 챗봇 서비스에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구는 지능형 챗봇 서비스의 이용에 영향을 미치는 요인들이 무엇인지를 실증적으로 규명하고자 하였다. 이를 위해 먼저 관련 이론들을 고찰함으로써 사용자 경험인 허니콤모형, 이성적행동이론, 기술수용모형 및 확장된 기술수용 모형 등 4가지 이론적 모형에 근거하여 연구모형 및 가설을 도출하였다. 연구모형 및 가설에 대한 실증분석을 위한 자료 수집은 233부의 유효한 설문 응답결과들을 대상으로 SmartPLS 3.0에 의한 구조방정식모형 분석을 수행하였다. 이론적 측면에서 볼 때 본 연구는 지능형 챗봇 서비스 이용에 영향을 주는 요인들을 체계적으로 도출하기 위한 개념적 틀을 제시하고 대규모 표본을 대상으로 실증분석을 함으로써 향후 지능형 챗봇 서비스 이용 연구의 이론적 기반을 구축한 기여를 하였으며, 실무적인 기여는 지능형 챗봇 서비스를 도입 활용하고자 하는 조직들에 대해 서비스의 사용자 경험(UX) 설계 방향의 실마리를 제공하였다는 점이다.
전통적인 산업조직이론에서 널리 사용되는 시장구조-행동-성과 분석 도구 (The SCP Paradigm)는 시장성과가 가격정책, 기술개발투자(R&D), 광고투자, 생산설비 변경 등 시장행동의 함수라는 암묵적 가정에 근거한다. 최근 시장행동 중에서 기업의 관심이 크게 높아진 R&D 및 광고투자가 시장성과에 미치는 영향이 크게 부각되었으며, 시장성과를 구성하는 주요요인으로 주목받고 있다. R&D 및 광고 투자의 성격과 행태, 그리고 시장성과에 미치는 영향이 상호 유사함에도 불구하고 두 가지 변수를 동시에 다룬 연구는 매우 드물다. 몇 안 되는 연구들도 기업의 행태를 실증적으로 설명하는데 치중함으로써 이론적 근거를 소홀히 하는 경향을 보이고 있다. 즉, 논리의 전개상 이론적인 근거를 바탕으로 수리모형이 먼저 제시된 후에야 이를 검증하는 방법으로 통계모형을 사용하는 것이 옳을 것이다. 이 논문은 기존의 SCP 분석방법을 사용하여 기업이 한정된 재원을 어떤 원칙아래 R&D 및 광고에 분산 투자하는 가를 설명하기 위해 수리모형을 설정한 후, 정태와 동학, 확실성과 불확실성, 단발성과 균등투자전략의 개념을 도입하여 다양한 분석을 시도하였다. 또 R&D 및 광고투자 함수를 이론적 근거에 의해 도입하되, 각 모형에 균형이 존재하는가를 검증하였다. 수리모형을 이용해 분석한 결과 (1) 기업의 투자는 R&D 및 광고투자간에 한계원리(Marginal Principle)가 지켜지도록 분배할 때에 효율적임이 판명되었고, (2) 동학모형이 정학모형을 포함하는 일반모형의 성격을 가지고 있었으며, (3) 투자는 확실성이 높을수록, 분산시킬수록 투자효과가 큰 것으로 나타났다. 한국을 대상으로 한 실증적 모형추정은 앞의 수리모형 및 그 결과에 근거를 두었으며, 한국기업에 적절한 R&D 및 광고투자함수를 추정한 뒤 이를 이용해 업종, 기업규모, 상품유형별로 적합한 모델(Fixed Effects Model)을 결정하고, 각각에 해당하는 통계모형을 구축하였다. 이 결과 (1) 업종 및 기업규모별로 그룹간에 유의한 특성이 발견되었으며, (2) R&D 및 광고투자는 기업의 시장성과를 설명하는 중요한 변수이나, (3) R&D 투자의 경우는 광고에 비해 불확실성이 존재하는 것으로 나타났고, (4) 수리모형에서 도출된 한계원리가 통계모형에서도 유효한 것으로 드러났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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