• Science of Emotion and Sensibility
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• v.26 no.1
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• pp.55-64
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• 2023

This research investigated category-based feature inference when category features were connected in common cause and common effect causal networks. Previous studies that tested feature inference in causal categories showed unique inference patterns depending on causal direction, number of related features, whether the to-be-inferred feature was cause or effect, etc. However, these prior studies primarily focused on inference pattens that arise from causal relations, and few studies directly explored how the effects of causal relations vary depending on causal strength. We tested feature inference in common cause (Expt. 1) and common effect (Expt. 2) causal categories when casual strengths were either strong or weak. To this end, we had participants learn causal categories where features were causally linked and then perform feature inference task. The results showed that causal strengths as well as causal relations had important impacts on feature inference. When causal strength was strong, inference for common cause feature became weaker but that for the common effect feature became stronger. Moreover, when causal strength was strong and common cause was present, inference for the effect features became stronger, whereas the results were reversed in common effect networks. In particular, in common effect networks, casual discounting was more evident with strong causal strength. These results consistently demonstrate that participants consider not only causal relations but also causal strength in feature inference of causal categories.

• Proceedings of the KGS Conference
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• 2003.05a
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• pp.141-147
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• 2003

경지 개간 과정은 일차적으로 해당 지역의 자연지리적 특색을 반영하고 당대의 자연 환경 극복 기술, 인접 지역과의 교통망과 접근성, 토지 이용에 영향을 주는 경제적, 제도적 여건 변화, 국가 중심지와의 사회ㆍ정치적 구심력 및 원심력 등과의 관련 속에서 전개되므로 형태적 범주 내지 가시적 영역을 넘어서 고찰되어야 할 필요가 있다. (중략)

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.11 no.4
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• pp.653-667
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• 2008

Despite of the importance of design, relatively little research has been conducted on consumers' behavioral responses to product design and especially, the empirical studies which are related to consumers' psychological responses to product design. Understanding of the relationship between the response to product design and brand image or brand equity is limited. This research investigated the effect of the design image which can be formed by the response to product design on brand image and equity in two kinds of product types (utilitarian and symbolic product). The result shows that the product design image has a strong effect on the brand image in both products. Design image of the product influences brand equity in the symbolic product. However, there was no significant effect of the product design image on brand equity in the utilitarian product. In addition, the research found that brand image has a strong effect on brand equity in both products.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.7 no.11
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• pp.3394-3407
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• 2000

오늘날 소프트웨어의 복잡성과 대형화로 유지보수 비용이 증대하고 있다. 이런 이유로 소프트웨어의 품질을 향상시키는 것이 중요한 이슈가 되고 있다. 이에 따라 소프트웨어 공학에서는 소프트웨어품질을 평가하는 방법으로 프로세서의 최종 산출물인 소프트웨어의 소스를 분석하는 방법과 소프트웨어의 생명주기에 따라 그 단계별 산출물을 평가하는 연구가 계속되고 있고, 또한 소프트웨어를 생산하는 전 과정을 일련의 프로세스로 보고 각각의 프로세스를 평가하여 소프트웨어의 품질을 향상시키는 연구도 진행되고 있다. 본 연구에서는 SPICE 모델에 따라서 소프트웨어를 지원, 생산, 공급하는데 관련이 있는 프로세스 범주를 5가지로 분류하고 각 범주에 속한 기본활동의 파라미터인 작업산출물과 ISO/IEC9126 모델의 소프트웨어 품질특성과의 연관성을 찾아서 소프트웨어 품질을 평가하고자 한다. 즉 소프트웨어를 생산하는 프로세서에서 투입 및 산출되는 입출력물들을 평가하여 프로세스 수행과정을 개선 및 변경하는 것이 소프트웨어 품질에 어떤 영향을 미치는가를 보여주는 소프트웨어 제품의 품질을 평가하는 시스템을 설계 및 구현한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11c
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• pp.2451-2454
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• 2002

본 논문에서는 유식학의 선심소와 멀티미디어 게임 흡인요소간의 연관성을 밝혔다. 11가지 선심소를 기저범주로 놓고 Roget 시소러스를 이용하여 참조정보를 탐색한 결과 선심소의 상세범주를 얻었다. 이것을 게임의 흡인요소 분류표와 대조를 통하여 선심소와 게임 흡인요소의 대응관계를 확인하였다. 이로써 게임의 흡인요소를 유식학 이론의 입장에서 파악할 수 있는 토대를 마련하여, 유식학의 수행법으로 게임이 가지는 부정적 흡인요소의 영향을 완화시킬 수 있는 방법을 강구할 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.138-145
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• 2001

자동 문서 범주화란 문서의 내용에 기반하여 미리 정의되어 있는 범주에 문서를 자동으로 분류하는 작업이다. 문서 분류를 위해서는 문서들을 가장 잘 표현할 수 있는 자질들을 정하고, 이러한 자질들을 통해 분류할 문서를 표현해야 한다. 기존의 연구들은 문장간의 구분 없이, 문서 전체에 나타난 각 자질의 빈도수를 이용하여 문서를 표현 한다. 그러나 하나의 문서 내에서도 중요한 문장과 그렇지 못한 문장의 구분이 있으며, 이러한 문장 중요도의 차이는 각각의 문장에 나타나는 자질의 중요도에도 영향을 미친다. 본 논문에서는 문서에서 사용되는 중요 문장 추출 기법을 문서 분류에 적용하여, 문서 내에 나타나는 각 문장들의 문장 중요도를 계산하고 문서의 내용을 잘 나타내는 문장들과 그렇지 못한 문장들을 구분하여 각 문장에서 출현하는 자질들의 가중치를 다르게 부여하여 문서를 표현한다. 이렇게 문장들의 중요도를 고려하여 문서를 표현한 기법의 성능을 평가하기 위해서 뉴스 그룹 데이터를 구축하고 실험하였으며 좋은 성능을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society for Language and Information Conference
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• 2001.06a
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• pp.77-94
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• 2001

본 논문은 영어에 있어 부사의 분포를 통사-의미론적으로 설명함을 목적으로 한다. 영어부사의 분포는 표면상 문장 내에서 매우 자유로운 듯하여 이 분포의 자유가 부사의 이동에 기인한다는 주장도 나왔으나, 본고에서 저자는 의미상 그리고 하위범주화상 부사의 이동은 있을 수 없음을 주장하고, 나아가 부사의 분포는 사실상 자유롭지 않고 매우 제한되어 있다는 언어학자들(Jackendoff(1972), Travis(1988), Cinque(1999))의 자료를 제시했다. 부사는 문장 내의 위치에 제한을 받을 뿐만이 아니라 부사들 사이의 상대적 순서에도 제한을 받는데 본고에서는 여러 학자들의 분석 중 가장 최근의 분석인 Cinque(1999)의 이론을 중점적으로 고찰하고 그 문제점을 지적했다. Cinque의 부사분포를 설명하려는 이론은 지나치게 복잡화된 기능범주투사를 필수요건으로 하는데 이는 통사적으로 너무 많은 값을 치루기에 비경제적이다. 저자는 부사의 의미유형에 따라 영향을 받는 부사의 상대적 순서 효과는 통사적 해결이 아니라 의미유형들의 작용역 관계에 기반한 의미적 해결을 하여야 하며, 부사의 문장 내 분포는 부사를 크게 세 가지 의미유형으로 나누고 이 각각의 의미유형이 최근 Chomsky에서 논의되고 있는 세 가지 국면에 사상된다고 가정하면 포착될 수 있다고 주장하였다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.16 no.4
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• pp.187-194
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• 1998

본 연구는 교통사고 심각도와 관련된 중요변수를 찾고 이들 변수를 바탕으로 신경망, Decision Tree, 로지스틱 회귀분석을 이용하여 사고 심각도 분류 예측모형을 추정하였다. 다수의 범주형 변수로 이루어진 교통사고 통계원표상의 설명변수 들로부터 사고 심각도 변화에 영향력 있는 변수 선택을 위하여 독립성 검정을 위한 $x^2$ test와 Decision Tree를 이용하였고, 선택된 변수들은 신경망과 로지스틱 회귀분석의 기초로 이용되었다. 분석결과 세가지기법간에 분류정확도에는 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 그러나 Decision Tree가 설명변수 선택능력과 분석수행시간, 사고 심각도 결정요인 식별의 용이함 측면에서 범주형 종속변수인 사고 심각도의 분석에 적합한 것으로 보이며 사고 심각도에는 보호장구가 가장 큰 영향을 미치는 것으로 재입증되었다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.15 no.1
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• pp.129-137
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• 2002

This paper suggests a generalized logit model with mixed effects for analysing frequency data in multi-contingency table. In this model nominal response variable is assumed to be polychotomous. When some factors are fixed but considered as ordinal and others are random, this paper shows how to use baseline-category logits to incoporate the mixed-effects of those factors into the model. A numerical algorithm was used to estimate model parameters by using marginal log-likelihood.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1998.10a
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• pp.373-381
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• 1998

본 연구는 교통사고 심각도와 관련된 중요변수를 찾고 이들 변수를 바탕으로 신경망, Decision Tree, 로지스틱 회귀분석을 이용하여 사고 심각도 분류 예측모형을 추정하였다. 다수의 범주형 변수로 이루어진 교통사고 통계원표상의 설명변수 들로부터 사고 심각도변화에 영향력 있는 변수선택을 위하여 $X^2$ 독립성 검정과 Decision Tree를 이용하였고, 선택된 변수들은 신경망과 로지스틱 회귀분석의 기초로 이용되었다. 분석결과 세가지기법간에 분류정확도에는 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 그러나 decision Tree가 설명변수 선택능력과 분석수행시간, 사고 심각도 결정요인 식별의 용이함 측면에서 범주형 종속변수인 사고 심각도의 분석에 적합합 것으로 보이며 사고 심각도에는 보호장구가 가장 큰 영향을 미치는 것으로 재입증되었다.