콘크리트 구조물이 전생애주기 동안 발생시키는 오염물질의 종류와 발생강도를 정량적으로 분석하고 이로 인한 인간과 생태계, 지구환경 및 자원 고갈 측면에 미치는 피해를 고려하기 위하여 피해산정형 전과정평가 기법을 적용한 콘크리트 구조물의 환경영향평가를 실시하였다. 평가대상은 25층 공동주택의 벽체 구조물이며, 동일한 기능을 수행하기 위한 콘크리트 구조물의 압축강도를 일반강도에서 고강도까지 24 MPa, 40 MPa, 60 MPa로 각각 변화시켜 평가하였다. 평가기간은 50년으로 제한하였고, 생애주기는 원료 채취부터 투입원료의 생산, 구조물의 시공, 사용 및 폐기 단계를 포함시켰다. 피해산정형 전과정평가는 전과정 영향평가(LCIA) 단계 중 정규화와 가중화 단계에서 실시되는데, 특성화 단계에서 산출된 환경영향범주 결과를 인체건강, 생태계의 질, 기후변화 및 자원고갈 관점에서 단일지수화 시킬 수 있는 모델을 제시한다. 평가 결과, 콘크리트 구조물의 환경영향은 여러 영향범주 중 지구온난화, 호흡계 무기물질, 및 비재생 에너지원의 사용으로 인한 영향이 전체 환경부하의 99% 이상을 차지하는 것으로 나타났으며, 압축강도의 변화에 따라 모든 환경영향범주의 값이 일괄적으로 증가 또는 감소하는 것이 아니기 때문에 전체적인 환경영향을 살펴보기 위해서는 종말점 수준의 피해산정형 평가모델을 적용하여 모든 환경영향범주를 종합적으로 고려할 필요가 있다.
본 논문은 덱스트 형태로 존재하는 문서가 특정 범주가 특정 범주에 속하는 지를 판별하는데 있어서 그 문서를 표현하고 있는 특징을 어떻게 선택할 것인가와 얼마나 선택할 것인가가 미치는 영향을 실험을 통하여 측정하였다. 우리는 실험을 통하여 특징 선택 방법이 분류 성능에 미치는 영향을 알아보고자 하였고, 특징의 개수와 분류 성능과의 상관관계, 그리고 범주의 개수와 특징의 개수와의 관계를 규명하고자 하였다. 결과를 통하여 우리는 뉴스 그룹 문서의 경우 그 분포상황의 특이성에 기인하여 정보획득 방법이 가장 좋은 성능을 냄을 알 수 있었고, 문서의 특징의 개수에 따라 성능에 있어서 커다란 차이가 있음도 알게 되었다. 또한 정보획득 방법과 나이브 베이지안 분류방법을 이용했을 때 가장 좋은 성능을 도출하는 특징의 개수가 범주의 개수에 비례함을 알 수 있었다.
본 연구는 한국어 기능 범주(functional category)의 처리를 살펴보기 위하여 실문법증 환자를 대상으로 실시되었다. 일반적으로 수형도에서 기능 범주는 보문소구(Complementizer Phrase), 시제구(Tenxe Phrase), 일치소구(Agreement Phrase)의 순으로 구성되어 있다. 본 실험은 Grodzinsky(1997)의 수형도 가지치기 가설과 실문법증의 엄밀성 척도를 바탕으로 한국어 기능 범주의 처리에 있어서도 두 가지 가설의 적용이 타당한지 여부를 검증하기 위해 실시되었다. 실험 1은 일치소(Agr)의 처리를 살펴보기 위하여 실시되었는데, 국어의 존칭 선어말 어미를 중심으로 살펴보았다. 국어의 존칭선어말 어미는 크게 '-시-'삽입에 의한 존칭과 다른 어휘로 대체하는 보충법에 의한 존칭으로 구분된다. '-시-'삽입에 의한 존칭은 AgrP의 범주로 보충법에 의한 존칭은 동사구(Verb Phrase)의 범주로 설정하여 문법에 어려움을 보이는 실문법증의 경우 어휘부에 혹하는 보충법에 의한 존칭을 문법범주에 속하는 '-시-'삽입의 존칭보다 더 잘 할 것으로 가정하였다. 실험 2는 AgrP의 범주인 '-시-'선택의 장애가 TPqja주인 시제 선택에 역시 영향을 미칠 것이라는 가정아래 설계되었다. 수형도 상에서 '-시-'는 일치소(Agr)로서 시제(TP)의 아래에 위치하므로 실험 3은 '-시-'삽입 존칭과 시제에서 어려움이 보문소(CP)의 선택에 역시 영향을 미칠 것이라는 가정하에서 실시되었다. 실험 1의 결과 '-시-'삽입에 의한 존칭을 처리하는데 보충법에 의한 존칭보다 어려움을 보였다. 실험 2의 결과 '-시-'삽입 존칭에 어려움을 보인 환자는 시제 선어말 어미를 선택하는데도 어려움을 보임이 확인되었다. 실험 3 역시 실험 1과 실험2에서와 동일하게 처리의 어려움을 보였다. 이러한 실험 결과들은 국어의 존칭과 시제 선어말 어미가 통사부에서 구(XP)와 결합하여 새로운 구를 형성하는 통사적 접사로 해석할 수 있으며 Grodzinsky의 가설을 지지하는 결과를 보여 줌으로서 국어에서도 AgrP, TP, CP 사이의 통사적 위계가 있음을 뒷받침하는 증거가 된다.
본 연구는 소비자의 브랜드편익(상징적 vs. 기능적)이 브랜드확장에 미치는 영향을 살펴보는 것으로, 특히 상표신념의 매개효과와 범주적 유사성의 조절효과를 살펴보았다. 이를 위하여 초점집단면접과 프리테스트를 통해 2개의 제품범주(시계와 가방)에서 각각 2개의 모브랜드(롤렉스 vs. 카시오, 프라다 vs. 코치)와 2개의 확장제품(팔찌, 구두)을 자극물로 선정하고, 구글(www.google.com)의 설문조사 사이트를 통해 전국의 성인남녀를 대상으로 196개의 표본자료를 수집하여 부적절한 응답지를 제외한 193개의 응답지로 최종 회귀분석을 하였다. 연구결과 소비자가 추구하는 브랜드편익에 따라 브랜드확장에 대한 태도가 달라질 수 있다는 선행연구의 결과를 재확인하였으며, 이는 상표신념에 의해 완전 매개된다는 점도 확인하였다. 또한 본 연구에서는 소비자의 브랜드편익이 브랜드 확장태도에 미치는 영향이 범주적 유사성에 의해 조절될 수 있음도 확인하였다. 이러한 연구결과는 상표신념의 구축이 브랜드확장 전략의 하나로 충분히 사용될 수 있다는 이론적 시사점과 범주적 유사성을 고려한 브랜드커뮤니케이션 전략이 브랜드 편익에 따라 달라져야 한다는 실무적 시사점을 제공한다. 또 본 연구를 활용하여, 브랜드 적합성 또는 충성도 등 다양한 조절요인과 매개요인과의 관계설정도 가능하리라 본다.
이 연구는 색인가가 주제 색인하는 과정에서 참조하는 여러 문서구성요소를 문서 범주화의 정보원으로 인식하여 이들이 문서 범주화 성능에 미치는 영향을 살펴보는데 그 목적이 있다. 이는 기존의 문서 범주화 연구가 전문(full text)에 치중하는 것과는 달리 문서구성요소로서 정보원의 영향을 평가하여 문서 범주화에 효율적으로 사용될 수 있는지를 파악하고자 한다. 전형적인 과학기술분야의 저널 및 회의록 논문을 데이터 집합으로 하였을때 정보원은 본문정보 중심과 문서구성요소중심으로 나뉘어 질 수 있다. 본문정보중심은 본론자체와 서론과 결론으로 구성되며, 문서구성요소중심은 제목, 인용, 출처, 초록, 키워드로 파악된다. 실험결과를 살펴보면, 인용, 출처, 제목정보원은 본문정보원과 비교하여 유의한 차이를 보이지 않으며, 키워드정보원은 본문 정보원과 비교하여 유의한 차이를 보인다. 이러한 결과는 색인가가 참고하는 문서구성요소로서의 정보원이 문서 범주화에 본문을 대신하여 효율적으로 활용될 수 있음을 보여주고 있다.
본 연구는 전자파 위험에 대한 위험인지와 위험태도의 결정요인을 알아보고자 하였다. 이를 위해 이론적 논의 및 위험 커뮤니케이션 모델에 근거하여 위험인지와 위험태도를 위험 커뮤니케이션 효과 범주로 설정하고, 이에 대한 선행요인들을 정보원, 메시지, 채널, 수용자 범주로 범주화 하였다. 그리고 각 범주의 선행요인들이 효과범주에 속하는 위험인지와 위험태도에 미치는 영향을 살펴보기 위한 조사를 실시하였다. 분석결과, 전자파 위험에 대한 위험인지에 유의미한 영향을 미치는 요인은 수용자 차원의 위험통제성과 인지된 혜택, 정보원 차원의 위험대응전문성, 메시지 차원의 정보유용성으로 나타났다. 위험태도에 유의미한 영향을 미치는 요인은 수용자 차원의 위험통제성, 과학적 이해, 위험친숙성, 메시지 차원의 정보유용성과 정보정확성, 정보원 차원의 시민보호적극성으로 분석되었다. 따라서 위험인지와 위험태도 모두에 공통적으로 영향을 미치는 요인은 위험통제성과 정보유용성임을 알 수 있었다. 이 같은 연구결과는 전자파 위험과 관련한 위험 커뮤니케이션 과정에서 중요하게 고려되어야 할 요인들이 무엇인지를 시사한다.
본 연구는 곡식, 과일, 채소의 범주에 속하는 39개 한국어 명사의 의미자질을 질적 연구방법론의 관점에서 분석하였다. 대학생을 대상으로 한 설문조사에서, 연구 대상자들에게 각 어휘항목과 연상되는 의미자질을 열거하도록 하였다. 설문자료를 귀납적으로 분석한 결과, 과일의 범주에 속하는 본보기들의 개념형성은 외재적 의미자질보다 내재적 의미자질에 의해 압도적인 영향을 받았고. 곡식과 채소범주에 속하는 본보기들은 내재적 의미자질보다는 외재적 의미자질이 더욱 중요하게 그들의 개념형성에 영향을 미쳤다. 내재적 의미자질은 지시대상 자체에 내재하는 보편적인 의미자질을 말하며, 외재적 의미자질은 특정한 상황에서의 대상과 관련된 개인적 경험이나 다른 대상과의 관계 속에서 형성되어지는 의미자질을 말한다. 하지만, 본 연구는 부록의 도표에서 나타나는 바와 같이, 한 종류의 의미자질(즉, 내재적 혹은 외재적 의미자질)이 전적으로 각 범주 본보기들의 개념을 형성하고 있지 않음을 보여준다. 과일범주 어휘의 개념에서 내재적 의미자질이 매우 두드러졌고 곡식과 채소 범주의 어휘 개념에서는 외재적 의미 자질이 두드려졌지만, 그 두 가지 종류의 의미자질들이 각 어휘의 개념형성에 일정부분씩 기여하는 것으로 드러났다.
본 연구에서는 범주 불균형 문제가 내재된 기업부도 예측 AdaBoost 앙상블 모형의 성과를 개선하기 위하여 GMOPTBoost 알고리즘을 제안한다. AdaBoost 알고리즘은 오분류 표본에 대하여 강건한 학습기회를 제공한다는 장점이 있지만, 산술평균 정확도에 기반하기 때문에 범주 불균형 문제를 효과적으로 해결하지 못한다는 한계점이 존재한다. GMOPTBoost는 가우시안 경사하강법(Gaussian gradient descent)을 적용하여 기하평균 정확도를 최적화하고 범주 불균형 문제를 효과적으로 해결할 수 있다는 장점이 있다. 본 연구에서는 첫째, 범주 불균형 문제가 예측 모형의 성과에 미치는 효과와 GMOPTBoost의 성과 개선 효과를 검증하기 위하여 5개의 범주 불균형 데이터를 구성하였으며, 둘째, 범주 균형 데이터에 대한 GMOPTBoost의 성과 개선 효과를 검증하기 위하여 데이터 샘플링 기법을 통하여 구성된 균형 데이터를 구성하였다. 30회의 교차타당성 분석의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 범주 불균형 문제는 예측 성과에 부정적인 영향을 미친다. 둘째, GMOPTBoost는 불균형 데이터에 적용된 AdaBoost의 성과를 유의적으로 개선시키는 긍정적인 효과를 제공한다. 셋째, 데이터 샘플링 기법은 성과 개선에 긍정적인 영향을 미친다. 마지막으로 데이터 샘플링 기법을 적용한 범주 균형 데이터에서도 GMOPTBoost는 유의적인 성과 개선에 기여한다.
정보화 사회에서 정보의 양은 기술의 발달로 급격하게 증가하고 있다. 그로 인해 정보의 다양화와 복잡성 또한 증가하여 빠른 정보처리에 어려움을 주고 있다. 정보의 복잡성 속에 정보의 구조화, 범주화는 사용자가 쉽게 정보에 접근할 수 있게 만들며 처리 속도도 빠르게 해 준다. 본 연구는 정보의 범주화에서 색을 통한 범주화가 정보처리 속도 향상에 어떠한 영향을 주는지를 실험적으로 확인해 보려 한다. 실험 1은 복잡한 정보를 가진 노선도에서 역을 찾는 과제를 시행 하였을 때, target 역 이름의 색과 노선의 색이 동일 할 때 그렇지 않는 경우 보다 탐색시간을 빠름을 보여주고자 한다. 그리고 실험2는 단어 분류 과제에서 색의 범주화가 단어의미 범주화 보다 빨리 처리되며, 색의 대비가 클 때 더 효과적임을 보여 주고자 한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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