소프트웨어 개발에 있어 각 단계별 프로세스 활동들에 대한 분석 및 평가는 소프트웨어의 품질을 좌우하는 큰 요인이다. 따라서 많은 소프트웨어 척도들이 소프트웨어 품질을 분석하는데 이용되고 있으며 유사 프로젝트를 통해 설정되는 기준치와 척도 값의 비교가 수행된다. 하지만 기존의 유사 프로젝트를 찾기란 쉽지 않은 일이며 유사 프로젝트를 찾더라도 해당 프로젝트의 개발 환경은 현재 개발 중인 프로젝트의 환경과 다른 경우가 많다. 따라서 본 논문에서는 외적인 기준치에 의존하지 않고 현재 개발 단계의 인스펙션 결과를 분석하는 방법을 제시하도록 한다. 산포도를 이용한 상대적 데이터 분석이 이용되며 국방 도메인에서 개발 중인 프로젝트 내부 31 개의 기능으로부터 수집된 데이터를 통한 사례분석을 수행하도록 한다. 이를 통해 기능들 간 현재 개발 과정의 일관성 유지 여부를 평가하고 다음 개발 단계의 프로세스 활동 강화 여부에 대한 권고 사항을 제시할 수 있다.
비판적 의식 척도(CCS: Critical Consciousness Scale)는 Diemer와 동료들(2017)이 개발한 척도로서 억압받거나 소외된 사람들이 자신의 사회적 정치적 조건을 비판적으로 분석하고 사회적 평등을 지지하며 인지된 불평등을 변화시키는 행동의 정도를 확인한다. 본 연구에서는 한국어로 번안한 비판적 의식 척도를 현지화하여 대학생을 대상으로 타당화 하였다. 심리학 관련 석사 및 박사 5명에게 번안 문항의 적합성을 평정하도록 하여 내용타당도를 검증하였다. 이후 전국 대학생 314명을 대상으로 비판적 의식 척도, 기회불평등인식 척도, 환경 변화 필요인식 척도, 사회 참여 척도, 공정한 세상에 대한 신념 척도를 설문조사하여 신뢰도와 타당도를 검증하였다. 타당도 검증을 위해 탐색적 요인분석을 하여 3개의 하위 요인을 확정하였고 확인적 요인분석을 실시하여 원안의 22개 문항 중 14개 문항을 추출하였다. 이렇게 요인분석을 마친 14개 문항의 구인타당도와 신뢰도는 양호하였다. 또한 비판적 의식 척도와 유사척도의 상관관계 분석에서도 비판적 의식은 유사 척도와 상관관계가 명확히 나타났다. 비판적 의식은 기회불평등인식 척도, 환경 변화 필요 인식 척도, 사회참여 척도와는 정적인 상관관계를 보였고 공정한 세상에 대한 신념 척도와는 부적 상관관계를 보였다. 이러한 결과를 통해 비판적 의식 척도는 타당도가 유의한 것으로 판단하였다. 마지막으로 본 연구의 한계점과 의의를 논하였다.
협력적 추천 기법은 유사한 이웃의 선호도를 이용하여 고객에게 개인화된 아이템을 추천해 주는 방법으로 비교적 높은 정확도를 보이며 추천 시스템의 중심으로 연구되어져 왔다. 그러나, 지금까지의 추천 시스템은 도메인의 특성을 제대로 고려하지 못한채 추천을 시행함으로써 특정 도메인에서 추천의 정확도가 떨어지는 문제점이 발생하였다. 이러한 문제점들을 보완하기 위하여 본 논문에서는 평균 고객 유사도, 평균 아이템 유사도, 밀집도 등의 추천 선행 평가 척도를 제안하고, 추천 선행평가 척도와 추천의 정확도와의 상관관계를 보이며, 이를 이용하여 짧은 수행시간 안에 추천 적용이 가능한 마케팅 도메인 및 고객군을 선정하는 방법을 제시한다.
본 논문에서는 상관계수와 거리계수의 조합형 유사성 척도에 기반을 둔 효과적인 영상인식 방법을 제안하였다. 여기서 상관계수는 Pearson coefficient에 의한 통계적 유사성을 측정하기 위함이고, 거리계수는 city-block에 의한 공간적인 유사성을 측정하기 위함이다. 또한 영상사이의 전체 유사성은 각 영상이 가지는 특징사이의 유사성으로 계산되며, 영상의 특징은 PCA와 ICA로 각각 추출하였다. 제안된 방법을 40*50 픽셀의 960(30명*4표정*2조명*4포즈)개 다른 표정영상을 대상으로 실험한 결과, ICA 기반 조합형 척도를 이용하는 것이 PCA 기반 조합형 척도보다 우수한 인식률을 가지며, 또한 조명과 같은 주변 환경에도 강건한 인식성능이 있음을 확인하였다.
희소한 평가 데이터는 사용자들 간의 신뢰할만한 유사도 산출을 저해하기 때문에 추천 시스템을 위한 메모리 기반의 협력 필터링 기법의 성능을 저하시킨다. 기존 연구의 많은 결과물은 이 데이터 희소성 문제를 해결하기 위해 개발되었으며, 가장 단순하고 대표적인 업적은 자카드 계수를 활용하는 방법들이다. 이 계수는 두 사용자의 공통 평가 항목수를 반영하며, 그들 간의 유사도를 보다 정확하게 계산하기 위해 전통적인 유사도 척도와 통합된다. 그러나, 그러한 통합은 데이터 희소성의 정도를 고려하지 않은 매우 단순한 방법이다. 본 연구는 두 사용자의 자카드 계수값에 의거하여 다른 유사도 척도를 적용하는 새로운 아이디어를 제시한다. 제안 방법에서 사용하는 파라미터의 최적값을 구하기 위하여 성능 실험을 진행하였고, 다른 관련된 방법들과 비교 평가하였다. 결과로서, 제안 방법은 예측 정확도와 추천 정확도에 있어서 가장 우수하거나 대등한 성능을 보였다.
협력 필터링은 추천 시스템의 대표적인 기법으로서 많은 상업 및 학계 시스템에서 성공적으로 구현되어 서비스되고 있다. 이 기법은 두 사용자 간의 공통 평가 항목에 대한 평가치의 유사성을 기반으로 유사한 이웃 사용자들이 높은 평가치를 부여한 항목들을 추천한다. 최근 사용자들의 항목 평가 시각을 반영하여 시스템 성능을 향상시키려는 시각 인지 추천 시스템 연구가 진행되고 있다. 그러나, 과거 평가치에 대한 일률적인 감쇠율은 시스템의 평가치 예측 성능을 저하시킬 우려가 있다. 본 연구에서는 기존과 다른 접근 방식으로서 평가 시각 인지 기반의 사용자 간 유사도 척도를 제안한다. 이 방법은 항목 평가 시각이 아닌 유사도값의 시간에 따른 변화를 고려한다. 제안 방법의 성능 평가를 위해 다양한 파라미터값과 시간 변화 함수 종류에 대하여 실험 평가를 진행하였으며, 기존의 전통적인 유사도 척도들의 예측 성능을 크게 향상시키는 결과를 나타냈다.
추천 시스템의 구현 방식들 중 하나인 사용자 기반의 협력 필터링 기법은 유사한 평가 이력을 가진 이웃 사용자들의 산출을 기반으로 하여, 이들의 선호 항목들을 추천한다. 그러나 공통된 평가 이력이 적을 경우에 추천의 질이 현저히 저하되는 데이터 희소성 문제를 근본적으로 갖고 있다. 이러한 문제의 해결을 위하여 많은 기존 연구에서 자카드 계수를 유사도 척도와 접목하는 다양한 방법들을 제안해 왔다. 본 연구에서는 자카드 계수에 시간 인지 개념을 도입하여 공통 항목의 평가 시간에 따라 다른 비중으로 가중합하는 방안을 제시한다. 다양한 성능 척도와 시간 주기를 활용하여 실험을 수행한 결과, 제안 방법이 대부분의 척도에서 원래의 자카드 계수에 비해 가장 우수한 성능을 보였으며, 최적의 시간 주기는 성능 척도의 종류에 따라 다름을 확인하였다.
본 논문에서는 교사가 학생의 성적을 효과적으로 평가하기 위하여 유사 척도 방법을 이용한 서술식 성적평가 시스템을 제안한다. 사용자(교사)로부터 수행평가요소의 결과와 과목의 최종적인 평가를 퍼지 추론에 적용하여 객관적인 성적평가를 한 후, 추론규칙과 실제 학생의 점수의 유사도를 이용하여 가장 높은 값의 성적평가 문장을 추출하여 서술식 평가 문장을 생성하도록 하였다.
협력 필터링 기반의 추천시스템에서 유사도 측정은 시스템의 성능에 큰 영향을 미치는데, 이는 유사한 다른 사용자들로부터 항목을 추천받기 때문이다. 본 연구에서는 전통적인 유사도 측정 방법의 가장 큰 문제인 데이터 희소성을 극복하기 위해, 기존의 유사도 측정값과 공통평가항목수의 반영값을 최적으로 결합하는 새로운 유사도 측정방식을 제안한다. 제안 방식의 성능 평가를 위해 다양한 조건으로 실험한 결과 기존 방식들보다 우수한 예측 정확도를 나타냈으며, 구체적으로 전통적인 피어슨 상관보다 최대 약 7%, 코사인 유사도보다는 최대 약 4% 향상된 결과를 보였다.
The location template matching(LTM) method is a technique of identifying an impact location on a structure, and requires a certain measure of similarity between two time signals. In general, the correlation coefficient is widely used as the measure of similarity, while the group delay based method is recently proposed to improve the accuracy of the impact localization. Another possible measure is the frequency response assurance criterion(FRAC), though this has not been applied yet. In this paper, these three different measures of similarity are examined comparatively by using experimental data in order to understand the properties of these measures of similarity. The comparative study shows that the correlation coefficient and the FRAC give almost the same information while the group delay based method gives the shape oriented information that is best suitable for the location template matching method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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