컴포넌트의 합성을 통하여 신뢰성 있는 시스템을 구축하려면 명시된 품질 속성을 만족해야 한다. 이를 위해서는 잘 정의된 상호작용을 바탕으로 하여 비기능적 속성이 명세되어야 한다. 그러나 기존의 컴포넌트 명세 방법들은 컴포넌트의 기능 속성에 주로 초점을 맞추어 왔으며 비기능적 속성에 대한 지원이 미약하다. 본 논문에서는 비기능적 속성들을 명세하는 방법에 초점을 둔다. 구체적으로, 비기능적 속성들 중에서 시간제악 속성을 상호작용 컨트랙트에 정의하고 UML 다이어그램으로 표현하는 방법을 제시한다. 정형화 된 구조물 가진 컨트랙트에서 시간제약 속성들은 보다 명확한 의미를 가지며, 다양한 형태의 컴포넌트 합성에서 검증이 가능하다.
본 논문은 사이클이 없는 속성문법을 사용한 코드 생성에 관한 연구이다. 이 연구를 수행하는 목적은 비 순환 속성문법을 기술하고 속성 문법을 표현하는 메타 언어인 속성 기술 언어를 설계하는 것이다. 여기서, 비 환형 속성 문법으로 L-attributed grammar를 사용한다. 본 시스템은 속성 문법으로부터 정보를 얻기 위한 분석기와 속성 평가기로 구성되어 있다. 속성 문법 분석기는 속성 기술 언어를 취하고 속성 평가기에 의해 요구되는 유용한 정보를 생성한다. 속성 평가는 이 정보를 사용하여 속성 값을 계산한다.
본 연구에서는 기업의 사회적 책임활동(Corporate Social Responsibiltiy, CSR)에 따라 판매관리비가 미래 기업성과에 미치는 영향에 차이가 발생하는지 살펴보았다. 판매관리비를 유지속성과 투자속성으로 구분한 뒤, 이 중에서 판매관리비의 투자속성에 초점을 맞추어 판매관리비의 투자속성이 미래 기업성과에 영향을 미치는지 여부에 대해 검토하고 이들 관계가 CSR의 수준에 따라 어떻게 영향을 받는지 분석하였다. 2012년부터 2017년까지 유가증권 시장에 상장된 국내 기업 중 CSR 평가 자료가 있는 968 기업-연도를 표본으로 하여 실증분석한 결과, 판매관리비의 투자속성이 미래 기업성과에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 확인하였다. 이러한 관계는 CSR의 수준에 따라 달라지는데, CSR이 높을수록 판매관리비의 투자속성이 더 큰 양(+)의 효과로 미래 기업성과에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 기업이 사회적 책임활동에 적극적일수록 기업의 판매관리비 투자속성이 미래 기업성과에 미치는 긍정적인 영향이 커진다는 것을 시사한다.
본 연구는 중학교 2학년 기하 문제를 해결하는 데 필요한 속성이 무엇인지를 확인하고, 학생들이 그러한 속성을 얼마나 숙달하고 있는지를 분석하였다. 중학교 2학년 기하 영역의 선다형 문항은 회상하기, 분석하기, 정당화하기, 종합하기, 비정형 문제해결의 5가지 속성을 요구하고 있었으며, 이것은 수학 교사들의 내용적 판단뿐 아니라 인지진단이론의 모수에 의해서도 확인되었다. 학생들은 정당화하기와 종합하기의 속성을 많이 숙달하지 못한 편으로 나타났다. 5가지 속성은 서로 높은 상관관계가 있었으며, 회귀분석 결과 분석하기가 기하 성취도 변화를 가장 잘 예측하는 변수였다. 성취수준별로 숙달한 속성의 수는 달랐는데, 중 수준 학생들은 상 수준과 비교하여 정당화하기, 비정형 문제해결의 숙달 비율이 낮았으며, 하 수준 학생들은 종합하기나 정당화하기의 속성을 거의 숙달하지 못했고 회상하기, 분석하기, 비정형 문제해결의 속성 또한 30% 미만의 학생들이 숙달하고 있었다. 이 결과는 개인에 따라 다른 정보를 제공하고 학생 개개인의 강점과 약점을 산출해준다는 점에서 학생 평가에 유용하게 활용될 수 있다.
집적영상에서 깊이역전 문제를 해결하기 위해 기본영상 재배열이 제안되었지만 시점영상이 연속적으로 재생되지 못하는 불연속성 문제를 포함하고 있다. 본 논문에서는 불연속성 요인을 분석하였다. 수렴광축으로 기본영상을 획득하고, 재배열한 후 실상 및 허상모드를 동시에 재생하는 불연속성 개선 방법을 제안하고, 평행광축을 이용하여 획득하고 실상모드로 재생하는 일반적인 방법과 비교하여 유효성을 정량적으로 검증하였다.
본 연구에서는 EVM체계의 정보화 활용성 확보를 위해, 각 성과 정보들에 대한 그래픽 정보의 제공과 공정 및 공사비 정보의 효율적 통합을 위하여 필요로 하는 EVM 속성코드의 연계모형구성을 제안하고 있다. EVM 속성코드는 EVM관련 각종 정보들을 유형화하여 EVM정보관리의 활용성을 높일 수 있도록 제안하는 것이며, EVM정보를 구성하는 일반적 데이터들을 속성코드로 구성하였다. 본 속성코드 연계모형을 통해 EVM시스템 구축 시, EVM 관련 상세정보들의 추출, 정렬 및 그룹화가 가능하며 이로써 공사관리자로 하여금 보다 효율적인 실적정보관리가 가능할 것으로 기대된다.
이 논문에서는 비침윤성 방광암 환자의 재발 예측을 위해 마이크로어레이 데이터에서 최적의 속성 부분 집합을 찾고 이를 비교 평가한다. 정보 이득(information gain)을 통해 구한 상위 40개, 80개, 100개의 속성 집합과 FCBF(fast correlation based filter) 알고리즘을 적용하여 구한 최적의 속성 부분집합을 SVM 분류 모델에 적용하여 정확도를 비교 평가한 결과 정보 이득을 적용한 상위 100개 속성 부분집합의 분류 정확도가 가장 높게 나왔으며, FCBF 알고리즘을 적용한 속성 집합은 비교적 적은 속성을 사용하면서 이와 비슷한 분류 정확도를 보임을 확인할 수 있었다.
러프집합을 구성하는 식별불가능 관계를 표현하는 정보시스템에서 데이터의 중복이나 비일관성은 피할 수 없기 때문에 속성의 감축은 매우 중요하다. 러프집합이론에 있어서 일관적인 정보시스템과 비일관적인 정보시스템의 속성감축의 차이를 극복하고 자, 본 연구에서는 조건 및 결정속성에 대한 상관분석에 베이지언 사후확률을 적용한 새로운 불확실성 척도와 속성감축 알고리즘을 제안한다. 정보시스템의 불확실성에 대하여 제안된 척도와 기존의 조건부 정보엔트로피 척도를 비교해 본 결과, 정보시스템의 조건속성과 결정속성의 상호정보를 이용하여 속성간의 불확실성을 측정하는데 있어 제안된 방법이 조건부 정보엔트로피에 의한 방법보다 정확성이 있음을 보여준다.
Kaplan(2000)은 유사성에서 동일하더라도 대응조건의 사례들이 더 정확하게 범주화된다는 결과를 보고하였다. 이 연구는 Kaplan(2000)의 결과가 연구에서 언어자극이 사용되었기 때문인지를 검토하고 대응효과가 속성에 대한 선택적 주의의 결과인지를 밝히고자 하였다[16]. 실험 1에서는 속성간의 대응이 유사성과 범주화에 모두 영향을 미치는지 그리고 대응되어 있는 속성들이 더 잘 기억되는지를 검토하였다. 그 결과에 따르면 공유속성의 수가 동일하더라도 속성이 대응되어 있으면 자극들이 더 유사하게 평정되었고 범주도 더 빠르고 정화하게 학습되었다. 이러한 결과는 속성간의 대응이 범주내 유사성을 높여 범주학습을 용이하게 하였기 때문이라고 해석될 수 있지만 속성회상검사에서 대응되어 있는 속성이 더 많이 회상된 결과를 볼 때 대응효과가 반드시 유사성에 의존한다고 보기 어렵다. 실험 2에서는 대응효과가 속성에 대한 선택적 주의의 결과인지를 살펴보기 위해 대응범주와 비 대응범주를 정의하는 속성의 수를 동일하게 통제하고 범주화에 적절한 속성에만 주의를 기울이도록 지시하였다. 그 결과를 보면 지시조건과 무관하게 비 대응조건보다 대응조건에서 범주가 더 빨리 학습되었지만 비 대응조건에서는 범주화에 적절한 속성에 주의를 기울이도록 지시한 조건에서 범주가 더 빨리 학습되었고 판단시간도 더 빨랐다. 결론적으로 범주화에서 대응은 범주화에 적절한 차원에 선택적 주의를 하는 과정을 촉진하는 것으로 보인다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제4권2호
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pp.411-419
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1997
본 연구에서는 확률화응답모형이 가지는 두가지 한계에 대하여 고찰하였다. 첫째 민감한 속성을 갖는 모비율의 추정시 모비율 $\pi_A$가 매우 작은 값일 경우, 즉 희귀속성일 경우 확률화응답모형을 적용하게 되면 비밀보장의 효과를 감안한다고 해도 직접질문법에 비해 비효율적일 수 있음을 지적하였다. 둘째로 비밀보장에서 오는 이점과 그로 인한 효율의 손실이라는 서로 상충되는 면을 객관적으로 고려하는데 있어서 한계가 있음을 지적하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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