본고는 첫째 어업정책 결정에 초점을 맞추어 공익과 특정이익 사이의 상쇄현상을 보이기 위해 구체적 예를 제시하고, 대안적 집단선택 룰(rules)을 처방적 관점에서 검토하고자 한다. 둘째, 정치선호 가중치의 범위는 헌법이 정하는 집단선택 룰에 의해 정해지며(Rausser and Freebain 1974) 이론적 분석틀의 주요 논점을 설명하기 위해 공유재(commons), 즉 어업자원의 비극을 예시하고자 한다. (중략)
본 연구는 소비자들이 정보탐색을 하는데 있어 초기에 탐색되는 속성정보와 후기에 탐색되는 속성정보를 달리함으로써 소비자들의 최종대안 선택이 어떻게 변하는지를 파악하는데 목적이 있다. 연구결과, 컴퓨터에 대한 초기탐색 속성을 강화한 결과 고관여, 저관여 집단에서 모두 유의하게 최종대안 선택이 증가하는 것으로 나타났고 강화효과가 통계적으로 유의한 효과가 있음을 입증했다. 후기탐색 속성을 강화한 결과도 고관여, 저관여 집단에서 모두 유의하게 최종대안 선택이 증가했으며, 강화효과도 유의한 것으로 나타났다. 청바지 제품에 대한 초기속성을 강화한 결과 고관여집단에서는 최종대안 선택이 증가했으며, 강화효과도 통계적으로 유의한 결과를 보였다. 그러나 저관여집단의 경우는 초기속성 강화에 따른 최종선택 대안이 증가는 하였으나 통계적으로 유의하지는 않았다. 후기탐색 속성에 대한 강화효과는 고관여집단이나 저관여집단 모두에서 최종대안 선택변화의 증가를 가져왔으나, 통계적으로는 유의하지 않다는 사실을 확인하였다.
본 논문은 고정관념(stereotypes)과 노동시장 신호(signaling)에 관한 이론적 틀에 기반하여 개인의 정체성(identity) 선택에 관한 이론모형을 제시하고 있다. 사회집단 간의 평판의 차이 및 이로 인한 집단 간 불평등은 사회집단에 대한 시장의 고정관념 및 이에 상응하는 집단 구성원의 인적자본 투자수준에 의해 형성된다(Arrow[1973]; Coate and Loury[1993]). 한편, 이제까지의 학계의 논의는 개인들의 사회집단 선택 및 이에 따른 사회집단 구성의 내생적 변화 가능성을 배제한 채 발전하여 왔다. 사회집단 간 평판의 차이가 존재하고 동시에 개인들의 자발적 집단 선택이 가능한 상황이라면, 평판이 좋은 사회집단은 집단의 구성원들이 보다 적극적으로 인적자본에 투자하는 '투자 확대'의 효과뿐만 아니라, 평판이 상대적으로 떨어지는 사회집단에 비해 보다 우수한 인재들을 집단의 새로운 구성원으로 맞아들이는 '집단 구성'의 효과를 동시에 누리게 된다. 이러한 집단 구성의 내생성은 본질적으로 사회집단 간의 평판의 차이를 보다 확대시키는 결과를 낳게 되며, 이렇게 확대된 평판의 격차가 우수한 인재의 집중을 보다 강화시킴으로써 집단 간 경제적 불평등이 시간이 지남에 따라 악화되는 것이다. 본 논문은 노동시장 신호이론을 활용하여 사회집단 선택의 내생성하에서의 집단 간 불평등의 균형점을 찾고 이들의 안정성에 관해 논하고 있으며, 집단 구성의 내생성이 주어질 경우 그렇지 않은 경우에 비해 사회집단 간의 경제사회적 불평등이 보다 심화될 수 있음을 이론적으로 증명하고 있다.
본 연구는 극장용 애니메이션 관객의 집단별 관람동기와 정보원, 그리고 내용적 속성에 따른 관람선택 기준의 평균비교와 집단 간 차이를 분석하였다. 집단별 구성은 관람빈도에 근거하여 중관람자, 중간관람자, 그리고 경관람자로 분류하였다. 전체 집단의 평균비교 결과, 첫째, 관람동기에서는 "보고 싶은 애니메이션이 있어서", "여가활동이나 시간을 보내기 위해", "유쾌한 활동을 즐기기 위해", "다른 사람의 권유나 추천" 등의 순으로 나타났다. 둘째, 정보원적 속성에 대한 선택기준에서는 "주변 소문이나 평판", "예고편", "인터넷 평가/평점" 등의 순으로 나타났다. 마지막으로 내용적 속성에 대한 선택기준에서는 "스토리", "캐릭터", "특수효과", "배경음악", "배경미술", "감독/연출", "제작사/국가", 그리고 "성우더빙" 순으로 나타났다. 집단 간 차이에 대한 검증결과, 관람동기와 내용적 속성에 대한 선택기준에서는 집단별로 유의미한 차이가 나타났다. 반면, 정보원적 속성에 대한 선택기준에서는 집단별로 유의미한 차이가 나타나지 않았다.
2019 디지털뉴스 리포트에 따르면, 한국은 다른 국가들에 비해 유튜브를 통한 뉴스 이용 비중이 상대적으로 높은 편이다. 유튜브를 통한 정치뉴스 이용이 증가하게 되면, 사람들은 유튜브가 추천한 특정 정치이념에 선택적으로 노출되고 확증 편향된 사고방식을 갖게 되어 정치 집단 갈등의 골이 깊어질 수 있다. 사회적 정체성 이론(Social Identity Theory)에 따르면, 특정 정치 집단에 대한 내집단 의식이 강해질수록 외집단에 대한 반감이 더 커지거나 내집단에 대한 애착이 커지면서 정치적 집단 간 갈등이 극화될 수 있다. 이 연구는 일상적으로 소비되고 있는 유튜브 정치 동영상의 선택적 노출과 태도극화 현상을 진단하였고, 사회적 정체성 이론을 근거로 정치적 내집단 의식이 선택적 노출과 태도극화 간 관계를 매개한다는 사실을 밝혔다. 이 연구의 결과는 정치성향에 따라 정치적 내집단 의식의 매개효과가 상이하게 나타날 수 있음을 의미한다.
위성영상을 이용한 감독분류에서 훈련집단의 선택은 분류정확도에 많은 영향을 미친다. 일반적으로 훈련집단의 특징이 명확한 순수화소를 선택할 경우 전체 정확도가 높은 반면, 저해상도 영상이거나 식별이 불분명하여 혼합화소를 선택하면 정확도는 저하된다. 그러나 실제 영상분류를 수행할 때 순수화소만을 훈련집단으로 선택하는 것은 매우 어렵다. 이에 본 연구에서는 혼합화소를 훈련집단으로 선택하였을 경우 적합한 분류기법을 제시하고자 하였다. 이를 위해 소수의 순수화소를 훈련집단으로 선정하여 분류정확도를 산출하고 같은 수의 혼합화소를 이용한 분류결과와 정확도를 비교하였다. 연구 결과, 혼합화소를 사용한 분류기법들 중 SVM의 정확도가 가장 높았으며, 순수화소를 이용한 분류결과와도 가장 작은 차이를 보였다. 따라서 훈련집단으로 혼합화소를 선택할 가능성이 높은 건물 및 녹지혼합지역에서는 SVM을 이용한 영상분류가 가장 적합할 것으로 판단된다.
분자 wDNF기계를 통해 해 집단을 병렬적으로 탐색하여 유망한 텀들을 선택한 후 그를 구성하는 변수들의 분포를 평가, 확률 모델을 확립하고 그로부터 다음 세대의 해 집단을 구성함으로써 진화 알고리즘의 확장인 EDA을 DNA컴퓨팅으로 모델링한다. 또한 희박한(sparse) 해 집단에서 간략한 (parsimonious) wDNF모델을 항께 찾으므로 단순히 해 집단의 분포만을 진화시켜 나가는 것이 아니라 모델의 구조도 같이 최적화 시켜 나가는 방안을 제시한다.
마이크로어레이 데이터는 여러 샘플들의 대량의 유전자들에 대한 발현정보를 표현하며, 이에 대한 분석을 통해서 생명현상에 대한 이해와 분석이 이루어지고 있다. 생명현상이 유전자의 발현에 많은 영향을 받는 것이 알려져있기 때문에 실험 샘플 집단내에서 또는 실험 샘플 집단간에서 발현 특성이 대조적으로 나타나는 유전자의 집단을 추출하는 것이 유용한 경우가 있다. 이 논문에서 관심영역으로 선택된 영역에 대해서 대조적인 패턴을 갖는 집단을 알고리즘적으로 선택하는 방법을 제안한다.
인간 및 다른 생물들의 DNA 서열이 밝혀짐에 따라 DNA 서열 정보를 이용할 수 있는 계산적 처리방식에 대한 요구가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 DNA의 패턴을 분류할 수 있는 면역계 부정 선택에 기반한 알고리즘을 제안한다. 부정 선택은 면역세포 생성시 자신을 인식하지 않는 항원 인식부를 생성하기 위한 과정이다. 이 항원 인식부를 통해 자기와 비자기를 구별한다. 이것을 n개의 자기 또는 비자기 집단으로 확장하고 n개의 항원 집단을 구성하면 n개의 패턴 분류가 가능하다. 본 논문에서는 부정 선택에 기반한 DNA 염기 레벨에서의 패턴 분류방법과 아미노산 레벨에서의 패턴분류 방법을 제안한다.
잠재집단 모형은 다변량 범주형 자료 안에 숨겨진 집단을 찾는 매우 중요한 도구종의 하나이다. 하지만 실제 자료분석에서 너무 많은 관찰변수들을 포함시킨 모형은 모형을 복잡하게 만들고 또한 모수추정의 정확도에 영향을 주기 때문에 정보가 손실되지 않는 내에서 유용한 변수를 찾는 것은 중요한 문제이다. Dean과 Raftery (2010)은 잠재집단 모형에서의 변수선택을 위해 BIC를 이용한 Headlong search 알고리즘을 제시하였는데 본 논문에서는 이 방법을 대체할 수 있는 방법으로 적합한 모형으로부터 계산된 잠재집단에 속할 사후확률을 이용하여 변수 선택을 하는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위하여 잠재집단 모형의 적합성을 측정할 수 있는 새로운 통계량과 이를 이용한 변수선택 알고리즘을 제시할 것이다. 또한 제안된 방법의 효율성을 모의실험과 실증자료 분석을 통해 살펴보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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