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성인 남성의 성구매 경험에 따른 성매매와 성 관련변인에 대한 연구 (A Study on Factors Related to Men's Thinking and attitudes on Prostitution and Gender: Based on the Previous Experience of Buying Sex)

  • 이은진
    • 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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    • 제15권3호
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    • pp.377-398
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    • 2009
  • 본 연구는 남성들의 성구매 경험에 따른 의식차이를 비교 조사하여, 성매매에 대한 의식전환을 위한 운동과 추후연구를 계획하기 위한 탐색적 조사연구로 실시되었다. 경기지역 19세 이상 남성 1328명을 대상으로 성매매에 대한 의식과 태도, 성행위에 대한 허용도, 성 역할 평등의식에 대해 설문 조사를 실시하였다. 성구매 경험에 따라 구분된 집단은 성구매 경험 집단이 향후 성구매 의향이 더 많고 부부나 애인관계의 성적만족도가 낮으며, 성지식 습득 경로가 다른 것으로 나타났다. 집단별 비교 연구결과 성구매 경험자들이 성구매 무경험자들 보다 성매매에 대해 남성중심의 왜곡된 고정관념을 가지고, 성행동에 대해 허용적 태도를 가지며, 성역할에 대한 전통적 사고를 하는 것으로 나타났다. 성구매경험과 성매매에 대한 고정관념, 성행위 허용도, 성역할 평등의식 하위요인들과의 상관관계 분석결과 성매매 여성에 대한 피해자 인정을 제외한 모든 요인들과 정적인 상관관계를 나타내었다. 이는 성구매 경험이 성매매, 성행동과 성역할에 대한 전통적이거나 남성중심적 사고와 관련이 있음을 보이는 것이다. 연구결과를 여성주의적 관점에서 논의하고, 추후 연구를 위한 제언과 함께 연구의의와 제한점을 정리하였다.

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전복 Paramyosin의 분리 및 그 성질 (PARAMYOSIN OF THE ABALONE, NOTOHALIOTIS DISCUS)

  • 변재형
    • 한국수산과학회지
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    • 제5권1호
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    • pp.29-38
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    • 1972
  • 복족류 근육단백질을 다른 연분동물의 그것과 비교생화학적으로 검토하고져 전복을 선정하여 근육단백질의 조성을 측정하고 그 주요 구성단백질인 paramyosin을 정열 단리하여 몇가지 생물물리화학적인 성질에 관하여 실험하였다. 전복근육의 단백조성은 수용성구분 $19\~22\%$, 염용성구분 $27\~39\%$, 알카리 가용성구분 $20\~26\%$, 그리고 stroma $20\~28\%$이었다. 염용성구분은 초원심분석에서 Paramyosin이 약 $65\%$, actomyosin이 약 $30\%$, myosin이 약$5\%$로서 이루어져 있음을 알았다. 그리고 초원심분석상 균질의 단일 표품으로 판명 분리된 본 실험에서의 전복 Paramyosin은 침항정수($S^{\circ}\;_{20,\;{\omega}$) 3.14s, 정전염용 $0.35{\mu}$ 이상, $25^{\circ}C$에서의 고유점도는 3.1이었고, 한편 동 Paramyosin은 염석분석에서 이 단백질의 염석절위가 $18\~30\%$이었다. 그리고 아미노산 분석결과, 구성아미노산은 arginine, aspartic acid, glutamic acid등이 많이 함유되어 있고, proline과 tryptophane이 흠여되어 있는 점 등 2매패류의 아미노산조성과 비슷하였으나, Iysine/arginine의 비는 0.61로서 2매패류보다 낮았다.

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트랜스포머 기반 효율적인 자연어 처리 방안 연구 (A Study on Efficient Natural Language Processing Method based on Transformer)

  • 임승철;윤성구
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제23권4호
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    • pp.115-119
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    • 2023
  • 현재의 인공지능에서 사용되는 자연어 처리 모델은 거대하여 실시간으로 데이터를 처리하고 분석하는 것은 여러가지 어려움들을 야기하고 있다. 이런 어려움을 해결하기 위한 방법으로 메모리를 적게 사용해 처리의 효율성을 개선하는 방법을 제안하고 제안된 모델의 성능을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 모델의 성능평가를 위해 적용한 기법은 BERT[1] 모델의 어텐션 헤드 개수와 임베딩 크기를 작게 조절해 큰 말뭉치를 나눠서 분할 처리 후 출력값의 평균을 통해 결과를 산출하였다. 이 과정에서 입력 데이터의 다양성을 주기위해 매 에폭마다 임의의 오프셋을 문장에 부여하였다. 그리고 모델을 분류가 가능하도록 미세 조정하였다. 말뭉치를 분할 처리한 모델은 그렇지 않은 모델 대비 정확도가 12% 정도 낮았으나, 모델의 파라미터 개수는 56% 정도 절감되는 것을 확인하였다.