최근 이동 에이전트를 이용한 네트워크 관리는 기존의 RFC 방식인 SNMP의 중앙 집중형 관리 모델에 비해 효과적임이 연구되고 있다. 그러나 이동 에이전트의 크기는 관리해야 될 노드를 순회하는 동안 점점 커지게 된다. 또한, 질문의 수가 많아질 경우 이동 에이전트의 크기는 노드를 순회하는 동안 질문의 수에 비례하여 커지게 된다. 이는 네트워크 오버헤드를 증가시키게 되므로 전체 통신비용이 증가하게 된다. 따라서 본 논문에서는 전체 노드를 순회하는 데에 있어 질문의 수와 관리 노드의 수에 크게 영향을 받지 않는 최적의 관리영역으로 나누어 각각 이동 에이전트에게 작업을 분담시켜 관리함으로써, 전체 통신비용을 줄일 수 있는 분말 관리 정책을 제시한다.
본 논문에서는 인터넷과 같은 가상 공간에서 사용자의 신분을 확인하기 위해서 길함-허용기법을 이용해 본인의 신분을 확인하는 인증 기법을 제안한다. 제안 기법은 기존 패스워드 기법에 의존하는 신분 확인 기법을 다수의 질문-응답 기법으로 전환하므로써 인간의 기억력 한계와 패스워드 강도 사이의 trade-off를 고려한 방안으로 다양한 질문의 형태에 따라 확률에 근거하여 신분을 확인하는 방안으로 가상 공간에서의 인터넷 뱅킹 및 다양한 전자상거래 응용 등에 직·간접적으로 활용될 수 있다. 또한 실용적인 측면의 응용을 위해 다양한 종류의 질문을 구성하여 이에 대한 경험적 정답 확률을 고려한 신분 확인 확률도 산출하였다.
음행오행 이론에 의하여 사람의 체질을 분류하였으며 오행속성에 근거하여 체질에 따른 성격을 나타내었다. 이 결과를 토대로 이를 감성에 적용하였으며, 감성지수 테스트를 위한 본 실험실에서 정리한 대표적인 질문항목을 제시하였다. 감성지수는 목, 화 토, 금, 수, 상화의 6개의 분야에 대해 각각 긍정적인 질문과 부정적인 질문으로 구성되었다.
이용자와 시스템간에 상호작용이 이루어질수 있는 온라인 정보검색 시스템에서는 검색결과에 대한 이용자의 피이드백을 이용하여 검색질문을 수정함으로써 시스템의 성능을 향상시킬수 있다. 본 논문에서는 샐톤과 우가 제시한 검색질문의 자동수정 모형을 통제된 키이워어드 시스템에 적용시켜 보았다.
이 연구에서 구현한 질문응답시스템은 한글 자연어로 된 텍스트와 질문을 자동으로 처리하는 지능형 정보시스템이다. 입력데이타는 스포츠관계 기사로 국한하였으며 프로그래밍 언어로는 코볼을 사용하였다. 이 시스템의 구문분석기는 격문법에 기초한 것으로서 어휘사전, 용언의 격프레임, 언어학적 규칙 등을 사용하여 문장을 분석한다. 본문검색과 사실검색이 모두 가능한 이 시스템에서는 질문에 대한 해답이 문장형태이거나 사실데이타 형태로 출력된다.
조건부가치측정법(CVM)의 지불의사 유도방법인 이중 양분선택형 질문법은 단일 양분선택형 질문 CV자료의 통계적 비효율성을 극복하기 위한 방법으로 제안되었다. 이 방법은 여러 가지 장점에도 불구하고 출발점 편의의 심리학적 근거인 정박효과 (anchoring effect)의 발생 가능성을 의심받고 있다. 그러므로 본 논문에서는 이중 양분선택형 질문 CV자료에서 정박효과를 검토할 수 있는 일반적 지불의사금액모형을 제시하고, 그 모형으로부터 정박효과를 검토할 수 있는 방법을 제안한다. 모형은, Cameron and Quiggin(1994)이 제안한 이변량 모형에 두 번째 내재 지불의사금액의 설명변수로서 처음 제시된 특정금액에 대한 양분선택적 응답결과를 포함시킨 형태이다. 이 모형에서 처음 제시된 특정금액에 대한 양분선택적 응답결과의 계수 부호가 음(-)이고 통계적으로 유의하다면 정박효과가 발생하는 것으로 볼 수 있다. 그러나 만약 이러한 계수 검토에서 정박효과 발생을 확인할 수 없는 경우, 두 번의 응답에서 두 지불의사금액 추정치들의 평균이 다르다고 볼 수 없다면 정박효과를 우려할 필요가 없다. 이 검토 모형 및 방법을 본 연구에서 한강 수질 개선에 대한 CV자료에 적용해 본 결과 정박효과를 우려할 필요가 없음을 확인할 수 있다.
80년 이후 최근까지의 우리나라 통화정책과 관련하여 세 가지 질문을 던지고 그에 대한 답을 찾고자 하는 것이 본 논문의 목적이다. 첫 번째 질문은, '중간표적으로 이용되어온 M2의 물가와 산출량에 대한 예측력은 어떻게 변하여왔는가' 하는 것이다. 본 논문에서는 Granger인과성 검정과 VAR을 이용한 예측오차분산분해를 통하여 시간의 흐름과 함께 M2의 예측력이 약화되어왔음을 보일 것이다. 두 번째 질문은, '그렇다면 그 원인은 무엇인가' 하는 것이다. 본 논문에서는 통화수요함수의 장기적 안정성에 대한 공적분 검정을 통하여 90년까지의 표본에서 발견되던 안정성에 대한 증거가 96년까지의 표본에서의 사라짐을 보이고, 이같은 통화수요함수의 안정성 상실을 M2의 예측력 약화의 원인인 것으로 해석할 것이다. 본 논문의 마지막 질문은, 'M2타깃팅의 실제 운영이 인플레이션 및 성장률 안정과 일관되게 추진되어 왔는가' 하는 것이다. 본 논문에서는 통화정책의 반응함수 추정을 통하여 80년 이후 우리나라의 통화정책이 기간에 따라 정책목표가 변화되어 왔음을 보일 것이다. 85년 이전에는 인플레이션의 안정이 추구되었으나 86년에서 92년까지의 기간에는 경기부양이 중점적으로 추구되었던 것으로 보이고, 최근에 이르러서는 인플레이션 안정과 성장률 안정이 비교적 균형되게 추구되고 있는 것으로 평가된다.
본 논문에서는 매우 민감한 조사에서 모집단이 양적속성을 갖는 여러 개의 집락으로 구성되어 있을 때, 집락을 추출단위로 하는 단순집락추출법에 양적속성의 무관질문모형을 적용하였다. 그리고, 일정한 비용하에서 분산을 최소로 하는 집락의 크기와 표본집락의 수의 최적값을 구하여 최소분산의 형태를 도출하였다. 또한, 제안한 단순집략추출법에 의한 무관질문모형과 단순임의 추출법에 의한 무관질문모형과의 효율성을 비교해 보았다.
최근 WBI가 발달하면서 학습자는 교수자와 의사소통을 위하여 웹이 제공하는 다양한 형태를 이용하여 상호작용을 한다. WBI에서 상호작용 수단으로 가장 보편적으로 사용되고 있는 예로 Q&A 게시판을 들 수가 있는데, 기존의 일반적인 게시판의 경우 중복 질문 등에 대한 효율적 관리 및 이용이 되지 못하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 보완하기 위하여 반복되는 중복 질문에 자동응답처리가 가능한 게시판을 구현하였고, 또한 빈도수가 높은 중복 질문을 FAQ에 적응적으로 갱신함으로서 학습자와 교수자간에 상호작용의 효율성을 높일 수 있도록 하였다.
기계가 주어진 텍스트를 이해하고 추론하는 능력을 기계독해 능력이라 한다. 기계독해는 질의응답 태스크에 적용될 수 있는데 이것을 기계독해 질의응답이라 한다. 기계독해 질의응답은 주어진 질문과 문서를 이해하고 이를 기반으로 질문에 적합한 답을 출력하는 태스크이다. 본 논문에서는 구조화된 표 형식 데이터로부터 질문에 대한 답을 추론하는 TableQA 태스크를 소개하고, $S^3-NET$을 이용하여 TableQA 문제를 해결할 것을 제안한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 방법이 EM 96.36%, F1 97.04%로 우수한 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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