정보기술 및 인터넷 기술의 발전으로 다양한 형태의 서비스를 제공하는 웹사이트가 등장하고 있다. 본 연구는 이러한 웹사이트에서 제공하는 정보의 유형을 크게 포털과 보털로 나누고, 이들 사이트에 대한 고객 몰입도가 정보의 유형에 따라 차이가 있는 지에 대해 연구하였다. 연구결과, 제공하는 정보의 유형에 따라 고객의 웹사이트에 대한 몰입도는 차이를 보이는 것으로 나타났으며, 대체로 포털사이트보다 보털사이트에 대한 고객의 몰입도가 높은 것으로 나타났다.
최근, 환자의 현재와 과거 방문 정보(즉, 환자가 현재와 과거 각 방문에서 진단 받은 질병들과 수술들)를 활용하여 환자 임베딩을 획득한 뒤, 환자의 현재 방문에서 효과적인 의약품들을 추천해주는 의약품 추천 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 이들은 환자 임베딩을 획득하기 위해, 현재와 과거 방문 정보를 유형 별(즉, 질병과 수술 별)로 각각 융합하여 하나의 질병과 수술 임베딩으로 나타낸 뒤 이 두 임베딩을 융합한다. 이로 인해, 방문 정보 유형 별 임베딩을 융합하는 방법은 의약품들을 추천하는데 있어서 큰 영향을 미칠 수 있다. 그러나 지금까지 방문 정보 유형 별 임베딩을 어떻게 융합하는 것이 환자에게 의약품들을 추천하는데 가장 효과적인지 탐구한 연구는 없다. 따라서, 본 논문에서 우리는 실세계 데이터 집합을 활용한 실험을 통해 방문 정보 유형들 간의 다양한 융합 방법들 중 어떠한 방법이 추천 정확도 개선에 가장 효과적인지 비교하고 분석하여 환자에게 가장 효과적인 의약품들을 추천해주고자 한다.
본 연구는 이미지와 텍스트로 구성된 건강정보의 제시 유형이 정보의 인지에 미치는 차이에 대해 분석하였다. 이를 위해 대학생 47명을 대상으로 정보의 제시유형에 따른 정보의 인지 차이를 측정하였다. 또한, 피험자가 주관적으로 느끼는 이미지의 생생함과 질병의 인지도를 변수로 함께 대입하여 정보의 인지도를 측정하였다. 분석결과를 살펴보면 먼저 본문에 이미지가 함께 제시된 건강정보는 텍스트로만 구성된 건강정보보다 정보의 인지가 높은 것으로 나타났으며 이미지가 포함된 건강정보의 유형에서는 그림이 제시된 경우 정보의 인지가 가장 높게 측정되었다. 또한, 이미지의 유형 중 사진은 생생함이 가장 높게 측정되었으나 생생함이 높을수록 정보의 회상률은 낮은 것으로 측정되었다. 질병에 대한 인지도는 건강정보 제시유형별 회상과 재인에 통계적으로 유의미한 차이를 보이지 않았다. 본 연구는 도서관에서 건강정보서비스를 시작하고자 할 때 정보원 구축 및 콘텐츠 설계를 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.
화행(Speech-act)이란 어떤 목적을 달성하기 위해 발화를 통해 이루어지는 화자의 행위를 뜻하며, 화행 분석(Speech-act analysis)이란 주어진 발화의 화행을 결정하는 것을 뜻한다. 문장 유형과 양태는 화행의 일종으로, 문장 유형의 경우 화자의 기본적인 발화 의도에 따라 평서문, 명령문, 청유문, 의문문, 감탄문의 다섯 가지 유형으로 나눌 수 있고, 양태는 문장이 표현하는 명제나, 명제가 기술하는 상황에 대해서 화자가 갖는 의견이나 태도를 말한다. 본 논문에서는 종결어미와 보조용언으로부터 비교적 간단하게 추출 가능한 문장 유형과 양태 정보를 활용하여 대화체 발화문의 화행 분석 성능을 높이는 방법을 보인다. 본 논문에서 제안하는 모델은 합성곱 신경망(CNN)을 사용한 기본 모델에 비해 0.52%p 성능 향상을 보였다.
고성능의 질의응답 시스템을 구현하기 위해서는 사용자의 질의 유형의 난이도에 관계없이 의도를 파악할 수 있는 질의유형 분류기가 필요하다. 본 논문에서는 문서 범주화 기법을 이용한 질의 유형 분류기를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 질의 유형 분류기의 분류 과정은 다음과 같다. 우선, 사용자 질의에 포함된 어휘, 품사, 의미표지와 같은 다양한 정보를 이용하여 사용자 질의로부터 자질들을 추출한다. 이 과정에서 질의의 구문 특성을 반영하기 위해서 슬라이딩 윈도 기법을 이용한다. 또한, 다량의 자질들 중에서 유용한 것들만을 선택하기 위해서 카이 제곱 통계량을 이용한다. 추출된 자질들은 벡터 공간 모델로 표현되고, 문서 범주화 기법 중 하나인 지지 벡터 기계(support vector machine, SVM)는 이 정보들을 이용하여 질의 유형을 분류한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 질의 유형 분류 문제에지지 벡터 기계를 이용한 자동문서 범주화 기법을 도입하여 86.4%의 높은 분류 정확도를 보였다. 또한 질의 유형 분류기를 통계적 방법으로 구축함으로써 lexico-syntactic 패턴과 같은 규칙을 기술하는 수작업을 배제할 수 있으며, 응용 영역의 변화에 대해서도 안정적인 처리와 빠른 이식성을 보장한다.
본 연구는 K-IFRS 의무 도입 이전 기간과 이후 기간을 각각의 표본으로 하여, 해당 기간에 자산재평가 이전과 이후의 정보비대칭 차이를 검증하고자 한다. 효율적 시장가설에 따르면 자본시장은 유형자산의 실제가치를 이미 인식하여 평가에 반영할 수 있고, 이러한 경우 유형자산 재평가는 자본시장에 추가적인 정보가 되지 못하고 단순히 비용만 발생시키는 행위가 된다. 본 연구에서는 유형자산 재평가 이후에 자본시장의 정보비대칭이 유의하게 감소하였는지 검증하고자 하며, K-IFRS에 따른 유형자산 재평가는 2008년부터 조기도입이 가능했으므로 K-IFRS 도입 이전과 이후로 표본을 분할하여 각각의 기간에 대해 검증하고자 한다. 연구 결과, K-IFRS 도입 이전 표본은 유형자산 재평가가 자본시장의 정보비대칭을 감소시키는 것을 확인하였으나, K-IFRS 도입 이후 표본은 유형자산 재평가가 자본시장의 정보비대칭을 감소시키지 못하는 것을 확인하였다. 이러한 연구 결과는 자본시장에서 유형자산 재평가에 대해 윈도우드레싱(window dressing)으로 판단하고 있다는 것을 지지하는 실증적 증거를 제공한다.
인터넷 뱅킹의 활성화와 더불어 그로 인한 문제점들이 제기되고 있다. 최근 고객의 실제 계좌에서 해커가 지정한 특정 계좌로 현금 이체가 이뤄지는 인터넷 뱅킹 시스템 해킹사고가 발생해 금융 정보보호 인프라 보안에 경종을 울리고 있다. 본고에서는 인터넷 뱅킹의 활성화와 함께 금융 정보보호 인프라의 새로운 사고 유형으로 등장한 인터넷 뱅킹 해킹 사고를 중심으로 점차 진보되는 해킹 기법들의 유형을 살펴보고 이에 대처하기 위한 해결 방법들에 대해 고찰해 본다.
정보검색시스템은 문헌을 색인하기 위하여 용어와 용어사이의 관계로 구성돤 시소러스를 사용한다. 색인어가 시소러스로부터 선택된다면, 색인어 사이의 관계유형을 이용하여 정보검색시스템의 검색효율을 향상시킬 수 있다. 최근 시소러스는 정보검색에서뿐만 아니라 언어와 지식공학 분야까지 그 사용범위가 확장되고 있지만, 시소러스의 용어관계는 동등, 계층, 연관관계로 단순하게 표현되며, 특히 연관관계의 경우, 다른 관계유형에 비해 그 정의나 범위가 모호해서 색인, 검색시 용어통제가 잘 되지 않는 것으로 지적되고 있다. 본 고는 기존의 시소러스에서 규정하고 있는 연관관계 유형을 고찰하고, 연관관계의 유형과 범위를 어떻게 규정하고 있는가를 살펴보았으며 이를 통하여 새로운 연관관계 유형을 제시하였다.
본 연구는 한글 글자를 지각하는데 있어서 인식의 초기 단계에 사람들이 글자의 유형을 처리하는지 알아보기 위하여 시행되었다. 글자인식의 초기 단계에서 유형 분류를 한다는 것은 이미 인공시각 연구자들에 의해 시뮬레이션을 통해 검증된 바 있으나, 그것이 심리학적으로 실재성을 가지는지에 대한 검토는 없었으므로 본 연구를 실시하게 된 것이다. 먼저 예비실험을 통해 본 실험에서 쓸 자극제시시간을 구했으며, 실험은 한글 글자 중 낱자 수가 두 개인 유형 1, 2 의 글자를 자극으로 쓰는 경우와, 낱자 수가 세개인 유형 3, 4, 5 의 글자를 자극으로 쓰는 경우를 나누어서 실시하였다. 실험 1 과 실험 2 의 결과는 모두 가설을 강력히 지지하는 것으로 나왔다. 즉 자극제시시간을 역치하로 했을 경우 글자의 정답율과 유형의 정답율을 비교해 보았을 때 유형의 정답율이 유의하게 높았으며, 이는 아직 글자의 의미처리가 일어나기 전인 인식의 초기 단계에서 이미 글자의 유형에 대한 처리가 일어났음을 시사해 주는 것이다.
본 연구에서는 정보시스템의 전략적 활용(SUIS)에 관한 이론적 틀을 바탕으로 SUIS를 유형화하고, 업종에 따라 SUIS 유형이 차이가 있는가를 실증연구를 통해 알아보았다. 한편, 업종별 SUIS 유형의 차이가 SUIS 성과에 미치는 영향을 밝히기 위하여, SUIS 성과변수를 개발하고 이를 통해 업종별 적합한 SUIS 유형의 존재여부를 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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