본 연구의 목적은 선거여론조사에서 유권자의 사전 태도 및 투표 의향과 실제 투표 행동간의 상관성을 분석함으로써 투표결과에 대한 선거여론조사의 예측력을 높이는 방법을 탐색하는 것이다. 지지 후보, 정치적 자기 신뢰와 효능감 및 현재의 이슈에 대한 입장을 통해 사전 태도를 측정하고 투표 참여와 관련하여 투표 의향, 과거 선거에서 투표 참여 및 선거에 대한 관심 정도를 측정했다. 실제 투표행동은 개표 후 사후조사에서 투표 참여 여부와 투표 후보를 질문했고 사전조사와 투표 행동 간의 상관성을 분석하기 위해서 동일인을 대상으로 사전, 사후조사를 실시했다. 사전조사의 투표 의향, 선거 관심도와 과거 투표 참여 등이 실제 투표 참여와 상관성이 컸으며 사전조사의 지지 후보와 실제 투표후보 간에는 변동이 거의 없었다. 또한 인구 특성과 현안에 대한 태도를 통해 지지 후보 무응답자의 투표행동을 예측할 수 있음을 입증했다.
본 논문에서는 무선 네트워크 환경에서 악의적인 사용자의 인증서를 폐지하여 네트워크의 안정화를 지원하는 효율적인 기법을 제안한다. 제안된 기법은 무선장치 내의 침입탐지시스템을 기반으로 실시간으로 이웃노드의 악의적인 행동을 감지한다. 침입탐지시스템의 판단은 오차가 발생할 수 있으므로 오차를 보완하여 정확한 악의적인 노드의 인증서를 폐지하기위해 신뢰도기반의 가중투표게임과 확률러닝을 사용하여 정확성을 높일 수 있었다. 폐지과정을 통해 제안된 기법이 동적인 이동 애드혹 네트워크 환경에 효율적으로 적용되는 것을 알 수 있었으며 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 기존에 제안된 다른 기법에 비해 악의적인 she의 인증서 폐지 성공률과 네트워크의 안정성 부분에서 좋은 성능을 보였다.
본고는 최저임금위원회의 최저임금 결정구조에 관한 모델을 제시하고, 최저임금위원회 참여 주체들의 행동, 결정 과정 및 결과를 분석한다. 최저임금위원회는 지금까지 노사안을 놓고 표결하는 방식과 공익위원안을 놓고 표결하는 두 가지 방식을 사용하여 왔다. 모델에 따르면 어느 방식에 의하건 최저임금은 공익위원 중위투표자가 선호하는 최저임금 수준이나 그에 근접한 수준에서 결정되지만, 노측안과 사측안이 채택될 확률은 동일하다. 최저임금결정 과정에 관한 실증적 증거들은 모형의 예측과 부합되는 것으로 나타난다. 최저임금위원회에서 노측안이 채택된 확률은 50%에서 크게 벗어나지 않으며, 최저임금 인상률은 정부의 성격으로 측정된 공익위원 중위투표자의 선호에 따라 통계적으로 유의하게 달라진다. 따라서 현행 결정구조에서는 정부의 공익위원의 구성이 사실상 최저임금 수준을 결정한다고 볼 수 있다.
기존 연구들은 사회적 배제가 친사회적 행동에 미치는 영향에 대해 엇갈린 결과를 보고했다. 일부 연구들은 사회적 배제가 부정정서를 유발하고 친사회적 행동을 감소시킨다고 제안했으나 다른 연구들은 친사회적 동기와 행동의 증가를 보고했다. 이러한 상반된 결과는 친사회적 행동이 항상 관계회복과 사회적 재연결(social reconnection)로 이어지지는 않기 때문일 것이다. 친사회적 행동은 소속감 획득의 주요 수단이지만 배제상태에서 관계회복을 기대할 수 없다면 친사회적 행동은 불필요할 것이다. 배제 혹은 소속의 이분법적 상태만을 규정한 기존 연구와 달리 본 연구에서는 사회적 재연결 가능성이 존재하는 배제 위기 상황에서 친사회적 행동을 검증했다. 아울러 집단에 대한 기여 가능성을 보여주는 개인의 능력을 추가적인 독립변인으로 사용했다. 사회적 배제 위기와 참가자의 능력을 조작하기 위해 '조합원 되기'라는 시뮬레이션 게임을 실시했다. 참가자들은 인성검사로 지칭한 설문에 응답한 결과를 참고하여 상호 예비투표를 실시했고, 득표수로 배제 위기를 조작했다. 이후 조합원 능력검사로 지칭한 지각검사 결과를 공개하여 능력수준을 조작했다. 실험 1, 2에서 모두 배제 위기가 높고 능력이 낮은 참가자들이 더 많은 기부금을 약정하는 친사회적 행동을 보였다. 이 결과들은 사회적 배제 위기 상황에서 재연결 가능성이 친사회적 행동을 설명하는 핵심 변인임을 보여준다.
지지 벡터 기계(Support Vector Machine: SVM)를 이용한 다중부류 분류기법이 최근 활발히 연구되고 있다. SVM은 이진분류기이기 때문에 다중부류 분류를 위해서 다수의 분류기를 구성하고 이들을 효과적으로 결합하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 정적인 다중분류기 결합 방법과는 달리 포섭구조의 분류모델을 확률에 따라 동적으로 구성하는 방법을 제안한다. 확률적 분류기인 나이브 베이즈 분류기(NB)를 이용하여 입력된 샘플의 각 클래스에 대한 확률을 계산하고, OVA (One-Vs-All) 전략으로 구축된 다중의 SVM을 획득된 확률에 따라 포섭구조로 구성한다. 제안하는 방법은 OVA SVM에서 발생하는 중의적인 상황을 효과적으로 처리하여 고성능의 분류를 수행한다. 본 논문에서는 지문분류 문제에서 대표적인 NIST-4 지문 데이터베이스를 대상으로 제안하는 방법을 적용하여 $1.8\%$의 거부율에서 $90.8\%$의 분류율을 획득하였으며, 기존의 결합 방법인 다수결 투표(Majority vote), 승자독식(Winner-takes-all), 행동지식공간 (Behavior knowledge space), 결정템플릿(Decision template) 등보다 높은 성능을 확인하였다.
본 연구는 콘텐츠 유료 이용에 대한 주요 예측변인으로 온라인상에서 이용자의 관여 행동에 주목하고, 이 요인이 실제 유료 콘텐츠 이용에 미치는 영향을 경험적 데이터를 통해 확인하기 위해 수행되었다. 이러한 연구목적을 위해 정보통신정책연구원이 매년 시행하는 한국미디어패널조사의 2016년 데이터를 분석하였다. 만 20세 이상 성인남녀 8,313명의 응답을 분석한 결과, 온라인 관여, 그 중에서도 적극적 관여(게시물, 댓글 작성 등 콘텐츠 생산에 대한 직접 기여)는 모든 예측변인들 가운데 종속변인을 설명하는 데 있어 기여도가 가장 큰 요인인 것으로 확인됐다. 그에 비해 소극적 관여(공유, 평점주기, 투표 등의 간접적 콘텐츠 생산 기여)는 개인의 성격특성, 온라인 프라이버시 염려와 함께 유의미한 영향이 없는 변인인 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 유료 콘텐츠 판매를 통해 수익을 올리고자 하는 서비스 내지 플랫폼 사업자들의 수익 향상을 위해서는 이용자의 온라인 행동 데이터 수집이 필요하며, 이를 정교하게 분석해 목표를 명확히 한 마케팅 전략을 펼치는 것이 필요하다는 것을 시사한다.
스마트폰은 다양한 고성능의 센서가 포함되어 있으며 센서에서 발생하는 데이터를 이용하여 인간의 활동을 분석하는 연구가 진행되어왔다. 이러한 인간 활동 인식은 생활 패턴 분석, 운동량 측정, 위험 상황 감지 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 그러나 기존 연구의 경우 인간의 기본 행동의 인식에 초점을 두거나 효율적인 배터리 사용을 위해 최적의 인식 결과를 내는 방법을 연구하는 경우가 많았다. 본 논문에서는 기본 행동에 건강 관리 목적으로 실내 및 실외에서 행해지는 운동 동작을 총 10가지로 정의하여 인식하도록 하였다. 이를 위해 가속도, 자이로 및 위치 센서의 값을 수집하고 데이터 전처리 과정을 거치고, 활동을 인식하기 위해서 SVM 모델 외에 안정적인 성능을 가진 앙상블 기반의 랜덤 포레스트, 그라디언트 부스팅 모델을 결합하여 투표 기반으로 인식 결과를 결정하였다. 그 결과 높은 정확도로 정의된 활동의 인식이 가능하였으며 특히 유사한 종류의 실내 및 실외 운동 활동의 분류가 가능하였다.
감정으로 인해 생기는 신체적 정신적인 변화는 운전이나 학습 행동 등 다양한 행동에 영향을 미칠 수 있다. 따라서 이러한 감정을 인식하는 것은 운전 중 위험한 감정 인식 및 제어 등 다양한 산업에서 이용될 수 있기 때문에 매우 중요한 과업이다. 본 논문에는 서로 도메인이 다른 음성과 영상 데이터를 모두 이용하여 감정을 인식하는 멀티모달 모델을 구현하여 감정 인식 연구를 진행했다. 본 연구에서는 RAVDESS 데이터를 이용하여 영상 데이터에 음성을 추출한 뒤 2D-CNN을 이용한 모델을 통해 음성 데이터 특징을 추출하였으며 영상 데이터는 Slowfast feature extractor를 통해 영상 데이터 특징을 추출하였다. 감정 인식을 위한 제안된 멀티모달 모델에서 음성 데이터와 영상 데이터의 특징 벡터를 통합하여 감정 인식을 시도하였다. 또한 멀티모달 모델을 구현할 때 많이 쓰인 방법론인 각 모델의 결과 스코어를 합치는 방법, 투표하는 방법을 이용하여 멀티모달 모델을 구현하고 본 논문에서 제안하는 방법과 비교하여 각 모델의 성능을 확인하였다.
은닉서명(blind signature scheme)은 서명문의 내용을 숨기는 서명 방식으로 서명의뢰자의 신원과 서명문을 연결시킬 수 없는 익명성을 가지며 전자화폐나 전자투표 등 주로 행위자의 행동이 노출되어서는 안되는 보안서비스에 중요하게 활용된다. 본 논문에서는 GDH군에서의 ID 기반 은닉서명 방식을 제안한다. 제안한 방식의 안전성은 CDHP의 어려움에 기반을 두며, 효율성은 두 사용자간의 2회 통신만으로 서명을 생성함으로써 기존의 은닉서명 방식을 훨씬 개선하였다. 통신횟수와 계산량이 적으므로 제안한 은닉서명 방식은 무선 PKI 환경에서도 적용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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