영화 산업의 빠른 발전으로 영화의 제작 수가 급격하게 증가하고 있으며, 영화 추천 시스템은 관객들의 과거 행동이나 영화 후기에 기반하여 관객들의 선호도를 예측하여 영화의 선택에 도움을 주고 있다. 본 논문은 평점의 평균과 편향의 보정을 이용하여 잠재요인 모델에 기반한 영화 추천 시스템을 제안한다. 특이값 분해 방법이 평점 매트릭스 분해에 사용되고, 통계 경사 하강법이 최소자승 손실 함수의 파라미터 최적합에 사용된다. 그리고 평균 제곱근 오차를 사용하여 제안한 시스템 성능을 평가한다. Surprise 패키지를 이용하여 제안한 시스템을 구현 하였으며, 모의실험 결과는 평균 제곱근 오차가 0.671이며, 다른 논문에서 방법에 비하여 좋은 성능을 가진다는 것을 확인하였다.
이 연구에서는 필터버블 현상의 주요 요인인 추천 알고리즘의 정치적 편향성(추천 알고리즘이 이용자가 선호하는 정치 성향의 영상을 제한적으로 제공하는 것)과, 이용자들의 선택적 노출(이용자가 자신이 선호하는 정치 성향의 영상을 자발적으로 선택하는 것)을 실증적으로 검증하고자 하였다. 이를 위해 새로운 유튜브 계정 2개를 개설하여 각각의 계정을 보수/진보 계정으로 일주일 동안 훈련시켰고, 각 계정에서 추천받은 영상들은 이틀 간격으로 수집하였다. 텍스트 마이닝(Text Mining) 방법을 통해 보수 계정에서는 보수 성향의 영상이 더욱 추천되는지, 진보 계정에서는 진보 성향의 영상이 더욱 추천되는지를 알아보았다. 또한 각각의 계정에서 정치적으로 편향된 주제들이 다뤄지고 있는지를 관찰하였다. 설문조사를 통해 유튜브로 정치 및 뉴스 영상을 소비하는 이용자들에게 보수/진보 계정에서 6일째에 추천된 영상 리스트를 제공하여 이용자들이 선택적 노출을 보이는지를 알아보았다. 연구결과, 시간이 지날수록 보수 계정에서는 보수 성향의 영상과 채널이 더욱 추천되고, 진보 계정에서는 진보 성향의 영상과 채널이 더욱 추천되었으며, 보수 계정과 진보 계정에서 추천된 영상들은 대부분 정치적으로 편향된 주제를 다루고 있는 것으로 나타났다. 응답자들의 약 77%는 자신이 선호하는 정치 성향의 영상에 선택적으로 노출되어 보이는 것으로 나타났다.
본 연구는 사교육과 그의 대안으로 제시된 EBS 방송의 시청이 수학의 학업성취도에 미치는 영향에 대하여 다양한 양적 방법론을 통하여 분석하고자 하였다. 본 연구에서는 그 중에서도 경향점수매칭법을 활용한 결합표집을 이용하여 다중회귀분석과의 비교를 실시하였다. 그 결과 t-test나 다중회귀분석이 준실험설계에 해당하는 경향점수매칭에 비해 두 제도 간 효과의 차이를 양의 방향으로 편향되게 측정하고 있음을 확인하였다. 특히 EBS 방송시청의 수학학업성취도에 대한 효과가 가설의 방향과 반대로 도출되었으며, EBS를 공교육의 개선방안의 캐치프라이즈로 삼기보다는 공교육의 근간을 유지한 상태에서 보완하는 형태로 제도를 운영해야 함을 주장한다.
통상적인 시각 장면은 다수의 물체를 포함한다. 하지만 시각시스템이 동시에 처리할 수 있는 용량에는 한계가 있기 때문에, 시각 장면에 제시된 다수의 자극을 어떻게 처리할 것인지는 시각 체계의 매우 중요한 과제 중 하나이다. 선택적 주의와 통계표상은 이 문제를 해결하는 서로 다른 두 방법이다. 이 둘 간의 신경 기제를 밝히기 위해 fMRI를 사용하여 하나의 원에 주의를 주었을 때(초점주의)와 평균 크기 판단을 위해 모든 원에 주의를 주었을 때(분산주의) 억제적 상호작용의 변화를 조사하였다. 시각 영역 V4에서 무주의 조건에 비해 초점주의는 억제적 상호작용을 감소시킨 반면, 분산주의는 억제적 상호작용에 영향을 주지 않았다. 이 결과는 초점주의는 현재의 목적에 맞지 않는 자극을 여과하고 선택된 자극만을 편향되게 처리하지만, 분산주의는 다수의 자극에 대한 신경 반응을 각 자극에 대한 반응들의 평균값으로 수렴시켜 평균표상을 하게 한다는 것을 시사한다.
패널 무응답자(panel nonrespondent)란 처음 조사에서는 응답을 하였으나 나중 조사에서는 응답을 하지 않은 사람을 의미한다. 패널조사에서는 앞 단계에서의 응답으로부터 뒷 단계의 무응답에 대한 정보를 얻을 수 있다. 무응답에 대한 수정 방법은 어떤 보조 변수들을 선택하고, 그 변수들이 수정하는 데 어떻게 사용하는 가를 결정하는 것이다. 우리는 가중 수정을 패널 무응답자에 대해서만 생각한다. 이러한 가중은 패널 무응답자에 대하여 보상하기 위하여 패널 무응답의 가중값을 수정한다. 종속 변수로서 패널응답 상태(status)는 로지스틱 회귀분석으로 패널 무응답에 대한 모형을 선택하는 방법이다. 로지스틱 회귀분석에서 패널무응답과 상관이 있는 변수들은 패널무응답 편향을 감소시키기 위하여 가중 수정에서 사용하기 위한 변수들이다.
본 논문은 차세대 ROADM을 구성하는 핵심기술인 파장선택스위치에서 기존에 사용되는 MEMS소자 기술대신에 LCOS 디스플레이 기술을 적용한 파장선택스위치의 특성을 고찰한 논문이다. LCOS소자를 이용한 5개의 포트를 갖는 파장선택 스위치 시스템을 구성하고 응답특성과 빔제어 특성, insertion loss와 channel isolation등 파장선택 스위치로서의 기본적인 특성들을 검토하였다. 본 파장선택스위치의 응답특성은 11.6 mS 로 양호하며 LCOS상에서의 grating 이미지 패턴에 따른 입사빔의 편향특성이 잘 구현되었다. C밴드내의 40개 채널에 대한 Insertion loss 측정에서 채널에 따라 5.5~12.7 dB 사이의 값이 측정되었으며 인접채널간의 channel isolation 측정은 16~18 dB 값이 측정되었다. 기존의 MEMS소자를 이용한 파장선택스위치 상용화된 제품에 비해 특성은 아직 다소 부족하지만 향후 보완연구에 의해 LCOS소자를 이용한 파장선택스위치 시스템의 기술경쟁력이 충분히 확보될 것으로 기대한다.
이 글의 목적은 정치적 양극화에 기여한 요인을 분석하는 것이다. 최근 정치학은 정서적 양극화 즉 정당과 지지자 간의 대립적 현상을 놓고 논쟁 중이다. 이 논쟁은 정서적 양극화의 기원에 대해 전혀 다른 관점에서 접근하는데 정당일체감 대 회고적 투표의 오랜 논쟁과 맞닿아 있다. 정서적 양극화의 원인에 대해 두 가지 입장이 경쟁한다. 첫째는 정당일체감의 전통을 이어 내집단과 외집단에 대한 개인의 편향적 태도가 정서적 양극화의 원인이라고 주장한다. 전통적 관점은 집단적 사고의 근거 자체에 대해서는 불가지론적 입장이었으나 사회심리학이 제시한 집단적 편향을 수용하여 이를 정서적 양극화의 기반으로 삼는다. 둘째는 정서적 양극화는 이념적 차이에 기초하며 이념과 정책선호의 차이가 정당 간 편향성으로 발전한다고 간주한다. 이념적 양극화는 양극화가 집단 간의 상징적 차이가 아니라 회고적 투표이론과 마찬가지로 도구적 차이에 기인한다고 주장한다. 정서적 양극화는 정치참여, 투표 등에 중대한 영향을 준다. 이 글은 이념과 정책선호 또는 정당일체감을 위시한 집단적 편향 등이 정치적 선택에 미치는 효과를 검토함으로써 양 주장을 비교할 것이다. 이 글은 세 가지 결과를 제시한다. 첫째, 후보선택에 가장 큰 영향을 미치는 요인은 정책선호이다. 정책선호 면에서 개인 책임을 선호하는 개인과 정부지원을 지지하는 개인이 각각 트럼프와 바이든 후보를 선택할 가능성은 53.7%와 70.4%로 26.4% 포인트 차이가 있다. 둘째, 정당일체감 효과는 팽팽하다. 공화당 지지자에 비해 민주당 지지자가 트럼프를 선택할 가능성은 42.4% 포인트 낮다. 반대로 공화당 지지자가 바이든을 선택할 확률은 민주당 지지자에 비해 48.7% 포인트 낮다. 셋째, 정서적 양극화를 의미하는 반대정당지지층에 대한 적대감 효과를 보면 민주당지지층에 대한 적대감이 트럼프 지지에 미치는 효과는 26.5% 포인트이다. 한편 공화당지지층에 대한 적대감이 바이든 지지에 미치는 효과는 13.7% 포인트이다. 이처럼 트럼프 지지에는 민주당지지층에 대한 적대감이 더 큰 영향을 행사한다. 그 외 주관적 이념도 후보선택에 중요한 영향을 보인다.
어떠한 연구에서 관심의 대상이 되는 관찰치가 부분적으로 관측 가능할 때 표본선택의 문제가 일어난다. 이러한 자료를 분석하기 위해 헤크만은 표본선택 모형을 개발하였고 이변량 정규분표의 가정 하에 최대우도방법을 사용하여 모수를 추정하였다. 최근 이항자료와 포아송 자료에 대한 표본선택모형이 제안되었다. 이를 분포조정에 기초하여 과대산포 자료에 대한 모형으로 확장하고자 한다. 표본선택이 없는 과대산포 자료는 흔히 음이항 분포로 분석되어진다. 따라서 음이항 분포를 이용하고 분포조정을 도입한 과대산포 자료에 대한 새로운 모형을 제시하고자 한다. 실제 자료를 이용하여 분석을 하였다. 모의실험 결과 프로파일 우도함수를 이용하여 모수에 대해 추정한 결과는 안정적이다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제9권2호
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pp.179-188
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1998
커널형 회귀함수의 추정법 중에서 국소 다항회귀 추정법이 가장 우수한 것으로 알려져 있다. 국소다항회귀 추정법에서도 다른 종류의 커널추정량과 마찬가지로 평활량이 중요한 역할을 한다. 특히 회귀함수가 복잡한 구조를 가질 때 변수평활량(variable band-width)을 사용하는 것이 타당할 것이다. 본 연구에서는 완전자료기저(fully automatic, fully data-driven) 변수평활량 선택법을 제안한다. 이 선택법은 편향과 분산의 예비추정에 필요한 평활량을 교차타당성 방법으로 선택하여 MSE를 추정하고 그 값을 최소화하는 평활량을 택하는 것이다. 제안된 방법의 우수성을 모의실험을 통하여 확인하였다. 그리고 제안된 방법은 자료점이 성긴(sparse)부분에서 생길 수 있는 문제점 즉 X'X의 비정칙성(non-singularity)을 해결할 수 있는 방법이라는 데에도 큰 의미가 있다.
생성형 AI 기술이 정교해짐에 따라 빈번해지는 악의적 딥페이크 사용에 대응하기 위해 딥페이크 탐지 모델 연구가 활발히 진행되고 있다. 딥페이크 탐지 모델의 성능 평가는 학습 데이터셋 선택, 데이터셋 전처리, 학습방법, 평가 데이터셋 선택 과정을 순차적으로 거친다. 하지만 기존 딥페이크 탐지 연구들은 각 단계마다 임의로 검증 방법론을 선택하여 논문에서의 성능이 표준화된 환경에서는 재현되지 않는 성능 평향 문제가 발생한다. 본 논문에서는 기존 딥페이크 탐지 연구의 검증 방법론을 분석하여 성능 평가의 신뢰성 저하 원인을 파악한다. 나아가 표준화된 환경에서의 실험을 통해 탐지 모델의 절대적 성능 비교에 어려움이 있음을 보여준다. 본 연구의 실험 결과는 탐지 성능 평가 신뢰성 제고와 절대적 성능 비교를 위해서는 통일된 검증 방법론이 필요함을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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