최근 모바일 서비스에서 콘텐트를 요약 정보가 담긴 리스트 형태로 제공하는 경우가 증가하고 있다. 이에 따라 사용자가 콘텐트에 관심이 있어도 별점이나 클릭과 같은 명시적 혹은 암묵적 관심을 표현하지 않고 요약 정보를 통해 콘텐트를 소비하는 잠재 관심 표현이 대다수를 차지하게 되었다. 따라서 사용자의 관심을 파악하기 위해서는 잠재 관심 콘텐트의 추론이 필수적이다. 본 연구에서는 사용자의 모바일 상의 콘텐트 소비 로그 패턴을 분석하여 잠재 관심 콘텐트를 추론하는 기법을 제안한다. 특히, 실제 서비스에 적용 시 잘못된 관심 추론은 치명적일 수 있다는 점에서 추론의 정밀도를 극대화시키기 위해 서로 다른 특성을 반영한 다수의 분류기가 모두 동의한 경우에 잠재 관심 콘텐트로 추론하는 만장일치 앙상블 방식을 도입한다. 자체 제작한 어플리케이션으로부터 콘텐트 소비 로그를 수집하였으며 이를 이용하여 제안 방법론의 우수한 성능을 확인하였다. 이러한 잠재 관심 아이템의 정확한 도출은 사용자의 관심에 기초한 추천 시스템과 같은 개인화 서비스의 질 향상에 기여할 것이다.
In Bayesian analysis of randomized response models, the likelihood function does not combine tractably with typical priors for the parameters of interest, causing computational difficulties in posterior analysis of the parameters of interest. In this article, the difficulties are solved by introducing appropriate latent variables to the model and using the Gibbs sampling algorithm.
본 연구는 중학생들의 수학 흥미와 성취도의 종단적인 변화 양상을 알아보기 위해 경기교육종단연구 4-6차년도 데이터를 분석하였다. 다변량 성장혼합모형을 이용하여 분석한 결과 학생들의 수학 흥미와 성취도의 변화 양상에 이질적인 특성이 존재함을 확인하였고, 종단적인 변화 양상에 따라 학생들을 4개의 잠재집단으로 구분하였다. 학생들은 흥미와 성취도가 모두 낮은 저수준 유형, 모두 높은 고수준 유형, 학년이 올라감에 따라 증가하는 중수준-증가 유형, 학년이 올라감에 따라 감소하는 중수준-감소 유형으로 구분되었으며, 유형마다 흥미와 성취도의 종단적인 변화 양상이 다르게 나타나는 것을 확인하였다. 또한, 다변량 성장혼합모형의 초기값과 기울기 사이의 상관관계를 분석한 결과, 수학 흥미와 성취도는 초기값뿐 아니라 변화율에 있어서도 서로 긍정적인 영향이 있는 것으로 나타났다. 잠재집단의 결정에 영향을 미치는 요인을 개인, 수업방식, 가정 변인으로 나누어 그 영향력을 살펴보았고, 학생의 교육포부와 사교육 시간은 수학 흥미 및 성취도에 긍정적인 영향을 미치며 선행학습의 경우 그 정도에 따라 영향력이 달라지는 양상을 확인하였다. 학생이 인식한 수업방식의 경우, 교수자 중심 수업은 흥미와 성취도가 높은 집단에 속할 확률을 높이고, 학습자 중심 수업은 흥미와 성취도가 낮은 집단에 속할 확률을 높이는 것으로 나타났다. 본 연구는 다변량 성장혼합모형을 통해 수학교육에서 흥미와 성취도를 비롯한 다양한 특성에 대한 학생들의 변화 양상을 분석하는 새로운 방법을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.
본 연구는 고등학교 과학 과목에서의 학업적 자기 효능감, 외적동기, 흥미 및 성취도의 성별에 따른 잠재평균 분석 및 변인들 간의 구조적 관계를 규명하고자 하였다. 이를 위해 PISA 2006의 한국 학생 데이터를 사용하여 잠재평균 비교 및 변인 간의 인과관계를 살펴보았다. 다집단 분석의 잠재평균 비교 결과, 남학생을 참조집단으로 삼았을 때 여학생들의 잠재평균은 학업적 자기효능감, 외적동기, 흥미에서 모두 낮게 나타났다. 또, 학업적 자기효능감, 외적 동기는 흥미에 영향을 미쳤고, 학업성취도에는 학업적 자기효능감, 흥미, 외적 동기의 순으로 영향을 미쳤다. 본 연구결과를 바탕으로 고등학교 과학과목에서 흥미 증진 및 성취도 향상을 위해 학업적 자기효능감을 높이고, 동기 진작 방안이 고려되어야 할 것이다.
정보의 수집, 기록, 처리, 저장을 하며 정보를 검색하고 제시해 주는 정보 시스템은 최근, 여러 방면에서 응용되어 인간의 여러 가지 활동을 지원하고 있다. 그런데, 현재의 정보 시스템은 일반적으로, 사용자의 명시적 제시에 대하여 시스템이 반응하고 정보를 제시하는 '반작용에 의한 소극적 모델(reactive model)'을 기반으로 하고 있다. 그러나 정보사회로 발전하기 위해서는 정보 시스템 자신이 자율적으로 인간의 행동이나 의도를 이해해, 거기에 기반을 두고 인간에게 지시나 정보 제공을 자발적으로 실시한다고 하는 '쌍방향의 동적 상호작용(mutual dynamic interaction)'이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 정보시스템과 사용자의 '시선' 정보 기반의 쌍방향의 동적 상호작용을 통하여, 사용자의 '흥미' 라고 하는 심리적 상태를 추정하여, 보다 적절하고 효과적인 정보를 제공할 수 있는 주시 모방 모델 기반의 지능형 정보 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 의인 에이전트(avatar)를 이용하여 사용자의 주시 행동을 모방하는 것에 의해, 사용자와의 '공동 주의'를 실시하는 주시 모방(Gaze-Mirroring)이라는 방법을 도입하여, 시스템이 사용자의 잠재적인 흥미를 추정하고 추정된 결과에 따라 적절한 정보를 제시한다. 이와 같은 사용자의 시선정보를 이용한 주시 모방 모델 기반의 지능형 정보 시스템은 시스템의 적극적인 상호작용을 통한 새로운 상호작용 방법의 개발이 될 뿐만아니라, 사용자의 주시 정보를 통하여, 사용자의 잠재적 흥미를 표출함으로써, 사용자의 의도를 이해해, 사용자가 원하는 정보를 제시해 줄 수 있다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제24권2호
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pp.173-191
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2017
This study develops a new type of latent class analysis (LCA) in order to explain the associations between one latent variable and several other categorical latent variables. Our model postulates that the prevalence of the latent variable of interest is affected by another latent variable composed of other several latent variables. For the parameter estimation, we propose deterministic annealing EM (DAEM) to deal with local maxima problem in the proposed model. We perform simulation study to demonstrate how DAEM can find the set of parameter estimates at the global maximum of the likelihood over the repeated samples. We apply the proposed LCA model in an investigation of the effect of and joint patterns for drug-using behavior to violent behavior among US high school male students using data from the Youth Risk Behavior Surveillance System 2015. Considering the age of male adolescents as a covariate influencing violent behavior, we identified three classes of violent behavior and three classes of drug-using behavior. We also discovered that the prevalence of violent behavior is affected by the type of drug used for drug-using behavior.
본 연구에서는 커뮤니티 기반 질의응답 서비스에서의 질의할당을 위하여, 해당 커뮤니티에 축적된 질의응답 데이터 세트를 이용하여 해당 카테고리내의 토픽을 분석하고 이를 바탕으로 해당 토픽에 관심을 가지는 이용자의 관심 토픽을 분석하고자 하였다. 특정 카테고리 내의 토픽을 분석하기 위해서 LDA기법을 사용하였고 이를 이용하여 이용자의 관심 토픽을 모델링하였다. 나아가, 커뮤니티에 새롭게 유입되는 질의에 대한 토픽을 분석한 후, 이를 바탕으로 해당 토픽에 대해 관심을 가지고 있는 이용자를 추천하기 위한 일련의 방법들을 실험하였다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제9권4호
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pp.226-236
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2021
The purpose of this study is to analyze the type of latent profile for general high school students' subject selection criteria and to identify the characteristics of the latent class. The survey data of 1072 general high school students (male; 648, female; 424) in G city, Jeollabuk-do and the scale composed of 8 sub-factors: 'SAT orientation', 'academic achievement', 'ability orientation', 'pursuit of interest', 'teacher orientation', 'career development', 'others' recommendation', and 'subject availability' were used for latent profile analysis and cross-analysis between potential layers. As a result of the analysis, high school students' perceptions of subject selection were classified into four latent profiles. The four groups were named 'High Perception Type', 'Low Perception Type', 'Self-Directed Type', and 'Stability-Oriented Type' according to their types. It was found that there was a difference between the latent classes in the importance and performance level of the subject selection criteria. These results can help identify the subject selection tendencies of latent groups in the operation of the 2015 revised curriculum and the 2025 high school credit system that emphasizes the student-centered course selection curriculum and they can also provide customized course selection guidance considering individual differences.
본 연구의 목적은 한국교육고용패널(KEEP: Korean Education & Employment Panel) 자료를 활용하여 한국 청소년들의 과학교과 흥미도의 종단적인 변화와 그 영향요인을 분석하고자 한다. 이를 위해 시간의 변화에 따른 종단적인 개인의 변화와 차이를 분석할 수 있는 잠재성장모형(LGM)을 적용하였다. 연구의 결과는 먼저 한국 청소년들의 과학에 대한 흥미도가 변화하고 있으며, 그 변화의 패턴은 이차곡선적인 변화를 보이고 있음을 확인하였다. 그리고 그러한 과학교과 흥미도의 초기치와 변화율의 상관이 부적으로 나타났지만 통계적으로 무의미하였다. 또한 이러한 교과교과 흥미도의 변화에 영향을 주는 요인을 살펴보면 자아관, 학업성취, 학교생활 및 풍토 그리고 진학계열이 주요하게 영향을 주는 것으로 확인할 수 있다.
The purpose of this study is to explore the structure of social discourse on aging in Korea by analyzing newspaper articles on aging. The analysis is composed of three steps: first, data collection and preprocessing; second, identifying the latent topics; and third, observing yearly dynamics of topics. In total, 1,472 newspaper articles that included the word "aging" within the title were collected from 10 major newspapers between 2006 and 2019. The underlying topic structure was analyzed using Latent Dirichlet Allocation (LDA), a topic modeling method widely adopted by text mining academics and researchers. Seven latent topics were generated from the LDA model, defined as social issues, death, private insurance, economic growth, national debt, labor market innovation, and income security. The topic loadings demonstrated a clear increase in public interest on topics such as national debt and labor market innovation in recent years. This study concludes that media discourse on aging has shifted towards more productivity and efficiency related issues, requiring older people to be productive citizens. Such subjectivation connotes a decreased role of the government and society by shifting the responsibility to individuals not being able to adapt successfully as productive citizens within the labor market.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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