본 연구는 대량의 상권 데이터를 바탕으로 머신 러닝과 딥러닝 분석을 이용하여 최적의 상권 입지를 추천하는 시스템 개발을 목표로 한다. 자영업자들의 오프라인 창업에 있어 개개인의 매장 정보에 기반한 입지 조건 판단은 앞으로의 매출에 중요한 시작점이다. 따라서 상권 정보를 기반으로 미래 매출을 예측하여 최적의 상권 입지를 추천하는 기술이 필요하다. 이를 위해 기존에 선행된 다수의 회귀 기법과 더불어 강하게 편향된 데이터를 레이블링 하여 다중 분류 기법으로도 문제를 접근한다. 최종적으로 딥러닝 모델과 합성하여 더 높은 성능을 이끌어내고 이로부터 편향 데이터 처리 방법과 딥러닝 모델과의 앙상블 중요성에 대해 논의하고자 한다.
국내 외 하중저항계수설계법의 저항계수 보정 시 수집된 데이터베이스의 신뢰성을 향상시키기 위하여 저항편향계수 산정 단계에서 저항편향치의 ${\pm}2{\sigma}$ 범위의 데이터만을 선택하거나 가정된 확률분포 검정을 만족하도록 꼬리(tail)부분의 데이터를 제거하는 방법을 적용하고 있다. 그러나 이들 방법에서는 데이터베이스 내에 우연히 포함된 저품질의 데이터를 확인할 수 없는 단점이 발견되었다. 본 연구에서는 정재하시험의 품질, 원지반의 공학적 특성, 쇄석다짐말뚝의 제원 등의 품질기준을 이용하여 데이터베이스 구축 단계에서 수행할 수 있는 품질평가법을 제안하였으며, 국내 외 문헌 및 정재하시험 보고서로부터 65개소의 정재하시험 데이터를 수집하여 데이터베이스의 구축 및 품질평가를 수행하였다. 데이터베이스의 품질 평가 상태에 따른 저항편향계수와 변동계수, 저항계수를 비교한 결과, 기존의 데이터베이스 처리과정과 품질평가법을 병행할 경우에 저항편향계수의 불확실성이 감소되며, 신뢰도 높은 LRFD 저항계수 보정에 효과적인 것으로 판단된다.
한국 언론의 공정성 논란은 사회정치적 측면에서 커다란 이슈로 자리 잡았다. 기존 연구는 언론의 공정성을 판단하기 위한 선험적 원리와 기준을 제시하고 구성방식과 실천에 관한 매체와 송신자 중심의 연구가 주류를 이루었다. 본 연구는 언론의 공정성을 일반인의 시각에서 접근하기 위한 시도로 언론의 일반 소비자가 자신이 취하는 사회 갈등적 이슈의 기존 태도에 의해서, 그리고 미디어 내용의 편향을 지각하는 방향에 의해서 공정성 판단에 영향을 미칠 것이라는 공정성에 대한 수용자 지각을 실험연구를 통해 고찰하였다. 개인이 가지고 있는 사물이나 사건에 대한 긍정적이거나 부정적인 태도와 정보원에 대한 인식은 대상을 판정하는 데 일종의 편향성을 제공한다는 사회적 판단이론의 이론적 메커니즘을 뉴스의 공정성 판단에 적용하였다. '체벌법제화'와 '전시작전통제권'의 두 가지 이슈를 통하여 일방형, 양방형, 무판단양방형의 세 가지 종류의 메시지를 작성하여 실험한 결과, 개인이 가지고 있는 기존의 태도와 일치하는 메시지를 받았을 경우 일치하지 않는 경우보다 더욱 보도가 공정하다고 느꼈으며, 이러한 결과는 양면적 메시지 조건에서도 입증되었다. 자신의 입장과 동일한 메시지를 더욱 공정하게 느끼는 동화현상과 자신의 태도에 반대되는 메시지 를 더욱 불공하다고 느끼는 대조를 통해 적대적 매체지각이 발생하였다. 균형된 메시지의 경우 중립집단은 공정하다고 느끼는 반면, 강한 태도를 가진 집단은 덜 공정한 것으로 판단하는 대조편향을 발견하였다. 이외에도 기존의 공정성 판단의 제한적 성격과 타당성이 논의되었다.
본 연구는 스낵모양의 규칙성에 따른 기준점설정 및 조정효과를 살펴보고자 하였다. 특히 본 연구는 2012 년 이전 연구와의 비교를 위하여 동일한 실험설계 하에서 규칙성 있는 자극물로 '촉촉한 초코칩'을 선정하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 1) 규칙적인 자극물에서도 기준점 설정 및 조정효과가 나타났다. 그러나 이전 실험의 결과는 제품 단위 수에 따른 수량예측치의 차이가 통계적으로 유의한 반면, 본 연구에서는 통계적 유의확률이 더 높게 나타나 제품이 규칙성이 수량의 예측용이성을 높여 휴리스틱으로 인한 편향된 판단이 상당히 감소하고 있음을 알 수 있었다. 2) 규칙적인 자극물에서도 언어적 정보의 추가제공으로 기준점 설정효과는 차이가 줄어들었으나 그 상호작용효과는 통계적으로 유의하지 않았다. 그러나 그 원인은 다르게 나타났다. 이는 규칙성에 따른 기준점설정의 효과, 첫번째 연구문제에 대한 검증결과를 강화시켜주는 것으로 해석해 볼 수 있다. 3) 규칙적인 자극물에서도 인지부하정도의 상호작용효과는 통계적으로 유의하였다. 그러나 이 결과도 이전실험의 결과와는 전혀 다른 의미(인지과부하에 의한 편향된 판단의 확대)를 제공한다. 본 연구는 이전의 한계점을 극복한다는 측면에서 그리고 지나친 인지과부하는 편향된 판단을 오히려 강화할 수 있다는 점에서 마케팅 전략적 시사점을 제공하고 있다.
정보산업(정보기술)에는 정보공학시스팀(두뇌적 정보처리)과 인사공학시스팀(행정적 정보처리)이 있다. 전자의 기능은 계산, 인식, 판단, 분석, 번역, 예측 등이고, 시스팀은 컴퓨터기술을 말한다. 저자(인사공학)의 기능은 기록, 기억, 표시, 축적재생, 보존, 전달, 전송, 가공등이고 시스팀에는 전자통신기술, 사진, 인쇄, 기록, 표시, 기억, 상재생시스팀을 말한다. 전자통신기술에는 전보, 전화, 팩시밀리, TV, 라디오등의 기능을 말한다. 브라운관의 결점은 도형(영상)표시의 정확성에 한계가 있고, 고전압이 필요하고 또 전자빔(속)을 편향하는데 소비하는 전력도 굉장하다. 그리고 무엇보다 문제점은 적어도 미터${\cdot}$사이즈이상의 화면을 영상하려면 수상기의 체적이 너무 커져야 한다는 점이다. 여기에 등장한 것이 벽걸이 TV이다.
초고온($2700^{\circ}C$) 연소가스에 직접 노출된 상태에서 가스유동에 의한 동압을 받는 추력편향장치용 제트 베인의 열구조 안전성을 평가하기 위하여 내열합금의 초고온 인장시험 및 3차원 비선형 수치해석을 수행하였다. 고온 구조거동을 분석하여 제트 베인의 구조안전성을 평가하였으며 구조해석결과를 지상연소시험결과와 비교하였다. 구조 및 열 하중의 대부분은 제트 베인 축에 집중되었으며, 축은 $1400^{\circ}C$ 이하에서 구조적으로 안전한 것으로 밝혀졌다. 지상연소시험결과와 구조해석결과의 비교를 통하여 베인 하중과 축의 변위를 기준으로 구조안전계수를 평가하는 것이 등가응력에 의한 평가 기준보다 더 유용한 기준으로 판단되었다.
초고온(2700$^{\circ}C$ ) 연소가스에 직접 노출된 상태에서 가스유동에 의한 동압을 받는 추력편향장치용 제트 베인의 열구조 안전성을 평가하기 위하여 내열합금의 초고온 인장시험 및 3차원 비선형 수치해석을 수행하였다. 고온 구조거동을 분석하여 제트 베인의 구조안전성을 평가하였으며 구조해석결과를 지상 연소시험결과와 비교하였다. 구조 및 열 하중의 대부분은 제트 베인 축에 집중되었으며, 축은 1400$^{\circ}C$ 이하에서 구조적으로 안전한 것으로 밝혀졌다. 지상연소시험결과와 구조해석결과의 비교를 통하여 베인 하중과 축의 변위를 기준으로 구조안전계수를 평가하는 것이 등가응력에 의한 평가기준보다 더 유용한 기준으로 판단되었다.
최근 클라우드 및 원격 근무 환경의 비중이 증가함에 따라 다양한 정보보안 사고들이 발생하고 있다. 조직의 내부자가 원격 접속으로 기밀 자료에 접근하여 유출을 시도하는 사례가 발생하는 등 내부자 위협이 주요 이슈로 떠오르게 되었다. 이에 따라 내부자 위협을 탐지하기 위해 기계학습 기반의 방법들이 제안되고 있다. 하지만, 기존의 내부자 위협을 탐지하는 기계학습 기반의 방법들은 편향 및 분산 문제와 같이 예측 정확도와 관련된 중요한 요소를 고려하지 않았으며 이에 따라 제한된 성능을 보인다는 한계가 있다. 본 논문에서는 편향 및 분산을 고려하는 부스팅 유형의 앙상블 학습 알고리즘들을 사용하여 악의적인 내부자 탐지 성능을 확인하고 이에 대한 면밀한 분석을 수행하며, 데이터셋의 불균형까지도 고려하여 최종 결과를 판단한다. 앙상블 학습을 이용한 실험을 통해 기존의 단일 학습 모델에 기반한 방법에서 나아가, 편향-분산 트레이드오프를 함께 고려하며 유사하거나 보다 높은 정확도를 달성함을 보인다. 실험 결과에 따르면 배깅과 부스팅 방법을 사용한 앙상블 학습은 98% 이상의 정확도를 보였고, 이는 사용된 단일 학습 모델의 평균 정확도와 비교하면 악의적인 내부자 탐지 성능을 5.62% 향상시킨다.
사람들은 불확실한 상황에서 판단을 내릴 때 외부에서 주어진 정보의 영향을 받아 그 정보의 근사치로 판단을 내리는 경향이 있으며 이를 정박효과(anchoring effect)라고 한다. 본 연구에서는 배심원들이 사법적 의사결정을 내릴 때 나타나는 정박효과를 연구 문제로 설정하였다. 사법적 의사결정 상황에서는 검사구형량이 정박점으로 작용하여 최종 판결되는 양형이 검사구형량과 유사해지는 현상이 나타난다. 본 연구는 배심원 자격이 있는 만 20세 이상의 대학생들을 대상으로 진행되었다. 연구 1에서는 범죄사건의 경중과 정박크기에 따른 정박효과의 차이를 검증하였다. 그 결과 중범죄사건에서 경범죄사건에 비해 정박효과가 더 강하게 나타났다. 또한 경범죄사건의 저정박 조건에서 고정박 조건에 비해 정박효과가 더 강하게 나타났다. 연구 2에서는 정서상태에 따라 정박효과가 달라짐을 검증하였다. 그 결과 분노정서를 느낄 때 슬픔정서를 느낄 때보다 정박효과가 강하게 나타났다. 마지막으로 정박효과를 약화시키는 방안에 대한 연구 3에서는, 정박효과의 접근가능성 모델이 활성화되는 것을 방지할 때 정박효과가 유의미하게 감소하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과들은 배심원의 사법적 의사결정과정에서 나타나는 정박효과와 관련된 문제들을 파악하고 해결하는 데 기여할 수 있을 것이다.
공간적 관계정보(spatial relation)가 언어적 표상시스템과 비언어적 표상시스템에서 어떻게달라지는가를 범주화 모델의 원형이론 모델을 적용하여 알아보고자 하였다. 이전의 연구들에 따르면 공간적 관계정보에 대한 프로토타입이 언어적 범주와 비언어적 범주에서 다르다는 연구 결과(Crawford 등 2000, Huttenlocher 등 1991)와 동일하다. (Hayward & Tarr 1995)는 상반된 연구 결과가 제기되고 있다. 하지만 이전 연구들에서의 문제점은 언어/비언어 표상체계 간의 편향을 통제하지 못했기 때문에 과제에 따라 서로 다른 결과가 나온 것이라고 볼 수 있다 본 연구에서는 두 대상간의 관계정보를 문장으로 제시한 조건, 그림으로 제시한 조건, 그리고 두 조건을 혼합한 조건을 사용하여 편향에 의한 효과를 제거하고자 하였다. 실험은 각 조건에 따라 짝으로 구성된 자극을 학습한 후 검사자극을 공간적 관계정보를 다양하게 하여 학습자극과 동일한지 아닌지를 판단하게 하였다. 실험결과 관계정보를 언어적으로 제시한 조건과 비언어적으로 제시한 조건간에 대상의 위치에 따른 반응시간의 경향성에서 차이가 없었으며, 대상이 단어인지 그림인지에 따라서 반응시간에서 통계적으로 차이가 나타났다. 그리고 두 표상체계에서 공간적 관계에 대한 프로토타입을 분석한 결과 수직축을 중심으로 전형성 효과가 나타나는 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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