질의응답 시스템은 크게 사용자의 질의를 분석하는 방법인 질의 분석과 문서 내에서 적합한 정답을 추출하는 방법인 정답 추출로 이루어지며, 두 방법에 대한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 본 연구에서는 문장의 의존 구문 분석 결과를 이용하여 질의응답 시스템 내 정답 추출의 성능 향상을 위한 연구를 진행한다. 정답 추출의 성능을 높이기 위해서는 문장의 문법적인 정보를 정확하게 반영할 필요가 있다. 한국어의 경우 어순 구조가 자유롭고 문장의 구성 성분 생략이 빈번하기 때문에 의존 문법에 기반한 의존 구문 분석이 적합하다. 기존에 의존 구문 분석을 질의응답 시스템에 반영했던 연구들은 구문 관계 정보나 구문 형식의 유사도를 정의하는 메트릭을 사전에 정의해야 한다는 한계점이 있었다. 또 문장의 의존 구문 분석 결과를 트리 형태로 표현한 후 트리 편집 거리를 계산하여 문장의 유사도를 계산한 연구도 있었는데 이는 알고리즘의 연산량이 크다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 구문 패턴에 대한 정보를 사전에 정의하지 않고 정답 후보 문장을 그래프로 나타낸 후 그래프 정보를 효과적으로 반영할 수 있는 Graph2Vec을 활용하여 입력 자질을 생성하였고, 이를 정답 추출모델의 입력에 추가하여 정답 추출 성능 개선을 시도하였다. 의존 그래프를 생성하는 단계에서 의존 관계의 방향성 고려 여부와 노드 간 최대 경로의 길이를 다양하게 설정하며 자질을 생성하였고, 각각의 경우에 따른 정답추출 성능을 비교하였다. 본 연구에서는 정답 후보 문장들의 신뢰성을 위하여 웹 검색 소스를 한국어 위키백과, 네이버 지식백과, 네이버 뉴스로 제한하여 해당 문서에서 기존의 정답 추출 모델보다 성능이 향상함을 입증하였다. 본 연구의 실험을 통하여 의존 구문 분석 결과로 생성한 자질이 정답 추출 시스템 성능 향상에 기여한다는 것을 확인하였고 해당 자질을 정답 추출 시스템뿐만 아니라 감성 분석이나 개체명 인식과 같은 다양한 자연어 처리 분야에 활용 될 수 있을 것으로 기대한다.
시스템 최적화는 소스코드의 변경 없이 중복된 모듈을 추출하고, 추출된 모듈의 재사용을 위하여 프로그램의 구조를 변경하는 기법이다. 구조지향 개발과 객체지향 개발은 크로스커팅 영역의 모듈화에는 효율적이나 크로스커팅 개념을 모듈화 할 수 없다. 기존 시스템에서 크로스커팅 개념을 적용하기 위해, 각 시스템 내에 분산되어 있는 시스템 최적화 대상 모듈을 크로스커팅 영역으로 추출하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 개발이 완료된 시스템에서 중복 모듈을 추출하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 소스코드 분석을 통해 데이터 의존관계와 제어 의존관계를 분석하여 중복되는 요소를 추출한다. 추출된 중복된 요소는 시스템 최적화를 위하여 프로그램 의존 관계 분석에 사용될 수 있다. 중복된 의존관계 분석 결과는 제어 흐름 그래프로 변환되며, 이를 활용하여 최소 크로스커팅 모듈을 생성할 수 있다. 의존 관계 분석을 통해 추출된 요소는 크로스커팅 영역 모듈로 설정함으로써 시스템 내 중복된 코드를 최소화 할 수 있는 시스템 최적화 방법을 제시한다.
It is well known that the properties of the soil deposits, especially the damping, depend on both frequency and strain amplitude. Therefore it is important to consider both dependencies to calculate the soil response against earthquakes in order to estimate input motions to buildings. However, it has been difficult to calculate the seismic response of the soil considering both dependencies directly. The author has studied the time domain evaluation of the frequency dependent dynamic stiffness, and proposed a simple hysteretic damping model that satisfies the causality condition. In this paper, this model was applied to nonlinear analyses considering the effects of the strain amplitude dependency of the soil. The basic characteristics of the proposed method were studied using a two layered soil model. The response behavior was compared with the conventional model e.g. the Ramberg-Osgood model and the SHAKE model. The characteristics of the proposed model were studied with regard to the effects of element divisions and the frequency dependency that is a key feature of the model. The efficiency of the model was confirmed by these studies.
The purpose of this study was to investigate the moderating effects of parental monitoring on the relationship between children's dependency on mobile phones and control of learning behavior. The data came from the 2010 Korean Children and Youth Panel (N = 1,609) conducted by the National Youth Policy Institute. The analysis method used was Structural Equation Modeling by using SPSS 17.0 and AMOS 7.0. To test the significant moderating effects, Ping's two-step technique, which is free from the requirement of nonlinear constraints, was used. Our results demonstrated that children's dependency on mobile phones had negative effects on control of learning behavior, and the interaction effects between such dependency and parental monitoring affected the control of learning behavior. Thus, these results proved the moderating effects of parental monitoring in the control of learning behavior. This study suggests that parental monitoring buffers against having difficulties to control and adjust one's behavior associated with control of learning behavior, which is affected by the dependency on mobile phones among children. We discussed that the risks of children's dependency on mobile phones and parental monitoring should be acknowledge as a significant protective factor.
JALAL, Raja Nabeel-Ud-Din;SARGIACOMO, Massimo;SAHAR, Najam Us;FAYYAZ, Um-E-Roman
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권7호
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pp.27-34
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2020
The study investigates herding behavior in cryptocurrencies in different situations. This study employs daily returns of major cryptocurrencies listed in CCI30 index and sub-major cryptocurrencies and major stock returns listed in Dow-Jones Industrial Average Index, from 2015 to 2018. Quantile regression method is employed to test the herding effect in market asymmetries, inter-dependency and intra-dependency cases. Findings confirm the presence of herding in cryptocurrency in upper quantiles in bullish and high volatility periods because of overexcitement among investors, which lead to high volume trading. Major cryptocurrencies cause herding in sub-major cryptocurrencies, but it is a unidirectional relation. However, no intra-dependency effect among cryptocurrencies and equity market is observed. Results indicate that in the CKK model herding exists at upper quantile in market that may be due when the market is moving fast, continuously trading, and bullish trend are prevailing. Further analysis confirms this narrative as, at upper quantile, the beta of bullish regime is negative and significant, meaning the main source of market herding is a bullish trend in investment, which increases market turbulence and gives investors opportunity to herd. Also, we found that herding in cryptocurrencies exits in high volatility periods, but this herding mostly depends on market activity, not market movement.
Prevalent usage of mobile devices among consumers has been well recognized and this is especially imperative among young adult consumers. The mobile phone became the gateway of their communication, media consumption, retail transaction, education, and (virtual) social life. However, there is little empirical research explaining the dynamics behind the psychological underpinning of young adult consumers, specifically Generation Y, to understand their usages and dependency on mobile phones. This study, therefore, aims to unveil antecedents and consequences of Gen Y consumers' mobile phone dependency from a media psychological perspective. We developed a conceptual model based on theory of self-monitoring (Snyder 1974, 1987), extended self-concept (Belk, 1988), and media dependency theory (Ball-Rokeach & Defluer, 1976). Four hundred ninety-eight students in the U.S. provided usable responses to our pencil-and-paper survey. Causal modeling analysis results demonstrated that both ability to modify one's behavior and sensitivity to cues for social appropriate behavior dimensions of the self-monitoring tendency positively predicted one's level of fashion involvement, which in turn positively predicted his/her mobile phone dependency. Individual's mobile phone dependency, fashion involvement and self-monitoring's ability dimension exhibited positive and direct impact on one's perception of the salience of mobile phone case product attributes. Based on the findings, we provided pragmatic and theoretical implications for the industry and academia.
이 글은 지금까지 한국 사회학에서 탈식민성 담론, 특히 '미국 사회학의 문제가 어떻게 논의되어 왔는지를 개괄한 다음, 이 분야의 대표적 학술지인 (한국사회학)에 최근 5년 동안 발표된 학술논문 213편과 여기에 실린 10,172편의 참고문헌을 대상으로 연도별 저자 최종학위 취득 국별 저자 직업별 논문 대상별 저자 전공 영역별 인용문헌 분석 작업을 진행하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 1)한국 사회학 분야의 연구자들이 상당히 국외문헌 지향적이며, 문제 관심은 국내문헌에서 이끌어내고 있지만 이론적 자원은 거의 국외문헌에 의존하고 있었다. 2) 국외에서 학위를 취득한 연구자의 국외문헌 인용율이 크게 높게 나타나 최종학위 취득국과 외국문헌 인용율에는 밀접한 상관관계가 있었다. 3) 한국사회를 대상으로 한 연구조차 국외문헌 인용율이 높게 나타났다. 참고문헌 분석을 통해 본 한국 사회학은 대외 의존성을 탈피하지 못한 상태였으며, 학문적 재생산 방식이 국내의 문제관심을 외국이론에 적용해 보는 전형적인 방식에서 벗어나지 못하고 있었다.
본 연구의 목적은 청소년들의 휴대전화 의존도를 낮추는 방향을 모색하는데 있다. 2013년 한국아동청소년패널조사(KCYPS) 초등학교 4학년 4차중 중학교 1학년 1,972명의 자료가 사용되었다. 본 연구에는 SPSS 21.0이 사용되었다. 기술통계 분석, 신뢰도 분석, 상관 분석 및 다중회귀 분석을 통하여 부모의 긍정적 양육방식과 휴대전화 의존도 사이에서 갖는 자아탄력성의 매개효과와 성별의 조절효과를 검증하였다. 그 결과 부모의 긍정적 양육 방식은 자아탄력성에 정(+)의 영향을 미치나 휴대전화 의존도에는 부(-)의 영향을 미쳤다. 자아탄력성은 휴대전화 의존도에 부(-)의 영향을 미치며, 두변수 사이에서 매개역할을 했다. 성별은 두 변수 사이에서 조절역할을 했다. 연구 결과를 바탕으로 부모와 자녀에게 과도한 휴대전화 의존도로부터 발생할 수 있는 문제에 대처할 수 있는 방향을 제시했다.
문장이 길어질수록 구문분석의 정확률이 급격히 떨어지므로, 문장을 분할하여 각각의 분할단위로 구문분석을 수행한 후 각 구문분석결과를 합쳐 완성된 구문트리를 만드는 것이 일반적이다. 이 때 주로 절 단위로 문장이 분할되고, 각 절의 구문분석결과를 통합하게 되는데, 통합 과정에서 절-절 간의 의존관계 설정에 많은 오류가 생긴다. 이러한 절 간의 의존관계의 애매성을 해결하기 위하여, 본 논문은 기계학습을 이용하여 절-절 간의 의존관계를 분석해 본다. Support Vector Machines(SVM)을 사용하여 성능을 평가하고, 본 논문에서 실험한 방법과 기존의 방법들의 성능을 비교해 본 결과, 절-절 간의 의존관계 설정에 있어서 $8.88{\sim}15.35%$의 성능향상을 보였다.
Purpose: The purpose of this study was to investigate the relationship of depression and smartphone dependency with female college students' career decision-making self efficacy. Methods: This was a descriptive study. The survey participants were 497 female college students in M City and S City. Data were collected from November 16 to December 4, 2015 using self-report questionnaires including BDI (Beck Depression Inventory), Smartphone Dependency Scale, and CDMSES-SF (Career Decision-Making Self Efficacy Scale-Short Form). Data were analyzed through descriptive statistics, independent-samples t-test, ANOVA, and stepwise multiple regression. Results: Career decision-making self efficacy showed significant differences according to religion. Smartphone dependency was found to have a statistically significant negative correlation with career decision-making self efficacy and a positive correlation with depression. Depression was found to have a statistically significant negative correlation with career decision-making self efficacy. Stepwise multiple regression analysis revealed that the predictors of career decision-making self efficacy were depression (7.1%), religion (1.8%), and smartphone dependency (1.3%), accounting for a total of 10.6% of the variance. Conclusion: This study suggests that interventions to promote female college students' career decision-making self efficacy should consider their depression, religion, and smartphone dependency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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