빈칸 채우기 문제는 학생들이 학습 내용을 제대로 이해했는지 확인하기 위해 널리 사용되어 왔다. 이런 유형의 문제를 컴퓨터 알고리즘에 의해 자동으로 생성하는 많은 방법들이 제안되어 왔지만, 대부분 어떤 부분을 빈칸으로 만들면 좋을지에 대해 집중했기 때문에 적절한 보기를 자동으로 생성하는 연구는 미흡했다. 본 논문에서는 빈칸이 주어졌다고 가정하고, 이에 어울리는 보기를 자동 생성하는 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 통계 언어 모델에 기반하여 보기를 생성하기 때문에, 사람이 생성하는 경우보다 출제자에 편향되지 않은 보기를 제공할 수 있다. 또, 확률값에 기반하여 난이도를 자동으로 조절하는 것이 가능하기 때문에, 직접 사람이 문제를 만드는 것에 비해 상당한 비용 절감 효과가 있다. TEPS 문법, 어휘 시험에 대해 적용하여 실험한 결과, 사람과 유사한 결과를 생성함을 확인하였다. 향후 스마트 교육 분야에서 높은 활용도를 보일 것으로 기대한다.
The goal of the study is to understand how consumers' constraint as opposed to utility structure gives rise to final decision when consumers purchase more than one variant of product at a time, i.e., horizontal variety seeking or multiple-discreteness. Purchase and consumption decision not only produces utility but also involves some sort of cognitive pressure. Past consumption or last purchase is likely to be linked to this burden we face such as concern for obesity, risk of harm, and guilt for mischief. In this research, the existence and the role of dynamic constraint are investigated through a microeconomic utility model with multiple dynamic constraint. The model is applied to the salty snacks data collected from field study where burden for spiciness serves as a constraint. The results are compared to the conventional multiple discreteness choice models of static constraints, and policy implications on price discounts is explored. The major findings are that first, one would underestimate the level of consumer preference for product offerings when ignoring the carry-over of the concern from the past consumption, and second, the impact of price promotion on demand would be properly evaluated when the model allows for the role of constraint as both multiple and dynamic. The current study is different from the existing studies in two ways. First, it captures the effect of 'mental constraint' on demand in formal economic model. Second, unlike the state dependence well documented in the literature, the study proposes the notion of state dependence in different way, via constraint rather than utility.
본 연구의 목적은 간호대학생을 대상으로 정신간호사에 대한 진로선택 의도에 영향을 미치는 요인을 파악하는 것이다. 연구설계는 서술적 조사연구이다. 연구의 대상은 D와 W 광역시 소재 5개 대학에 재학 중인 4학년 간호대학생 261명이다. 수집된 자료는 SPSS 26.0 프로그램을 이용하여 서술통계, t-test, Pearson correlation coefficient, multiple regression을 실시하였다. 회귀분석 결과, 연령 (𝛽=.13, p=.048), 정신간호학실습 만족도 (𝛽=.16, p=.035)는 대상자의 정신간호사에 대한 진로선택 의도에 대해 유의한 영향요인으로 나타났으며, 10.3%의 설명력을 보였다. 따라서 정신간호학 실습환경 개선과 실습지도 자의 역량 강화를 통해 간호대학생의 정신간호사에 대한 진로선택을 지지할 수 있을 것이다. 또한 정신간호사에 대한 진로선택에 영향을 미치는 다양한 변수를 파악할 수 있는 추후 연구가 필요하다.
The purpose of this study is to analyze the brand choice behaviors of male and female college students in their twenties, to examine the differences in their information-searching activity to the type of the behaviors and shopping places for purchasing apparel products. The data were analyzed by Factor analysis, Ouster analysis, one-way ANOVA, Duncan's multiple range test. The results are as follows: 1. With regard to the brand choice behaviors of male and female college students in their twenties, two factors were produced as 'consumers' loyalty to brand' and 'brand switching behavior'. 2. The brand choice behaviors were classified into three groups as 'a brand-switching group', 'a loyalty-to-brand group', and 'an indifferent-to-brand group'. There were significant differences between the groups. 3. The results for demographic differences in terms of the brand choice behaviors showed that there was a significant difference in 'brand switching behaviors' by gender. 4. There were significant differences in the media for information search and the places for shopping apparel products in terms of the brand choice behaviors.
This study addresses the relationship between individual differences regarding self-concept, measured by Self Concept Clarity (SCC) scale and Relational-Interdependent Self-Construal and relationships (RISC) scale, and diverse affective consequences after choice behavior. We hypothesized that lower self-concept clarity and higher relational interdependence would be related to increased susceptibility to choice context-for example, how a choice set is constructed based on one's initial preference. We examined how variations in a choice set can produce different affective consequences after making choices, and investigated the underlying neural mechanism using fMRI. In this experiment, participants first rated their preferences for art posters, and made a series of choices from a presented set. After the choice task, they completed post-choice measures including preferences for the chosen posters, as well as measures of their self-concept clarity and relational interdependence. Our behavioral results demonstrated that when participants faced more conflicting choice context, self-concept clarity was related to more positive affective consequences after choice, whereas relational interdependence was correlated with a lower second-rated attractiveness of the chosen option. The neuroimaging analysis of choice-making revealed that self-concept clarity and the degree of their relational interdependence served as modulators in shaping how one perceives and experiences the same decision-making process. These results have theoretical and practical importance in that it is one of the first studies investigating the influence of the individual differences regarding self-concept on value-based decision making process among diverse choice set contexts.
The purpose of this study was to examine the consumer's importance of store attributes and store choice behavior according to the shopping orientations and gender. The data were collected via a questionnaire from students who were attending in Semyung University in Chechoen. The results were analyzed by factor analysis, Cronbach's alpha, cluster analysis, χ²-test, Duncan-test, ANOVA, t-test and multiple regression. The results of this study were as follows; 1 . According to the shopping orientations, consumers were classified into six groups. Each group differed in perferring store attributes and store choice behavior. 2. The significant differences were found in the importance of store attributes and shopping orientations according to the gender. 3. Additionally, importance of store attributes were affected by gender and shopping orientations.
This study has been performed to identify intelligent ability, reward choice in assumed situation of delay of gratification, and delay of gratification ability. The subjects for this study were 100 preschoolers between the ages of 4 and 5, their mothers, and 15 teachers of three day-care centers in Seoul. T-test, F-test, Correlation analysis and multiple regression analysis were used for data analysis. The main results of this study were as follows: First, preschoolers' delay of gratification ability by mothers' educational background was significant and delay of gratification ability by sex was significant. This means that mothers who had a higher educational background were positively related to preschoolers' delay of gratification ability. Second, in an assumed situation of delay of gratification, preschoolers' delay of gratification ability by reward choice was not significant. Third, delay of gratification by intelligent ability was significant. Fourth, the correlation among intelligent ability, reward choice in assumed situation of delay of gratification and delay of gratification ability were significant. Finally, preschoolers' delay of gratification ability was significantly influenced by two factors: reward choice in assumed situation of delay of gratification and preschoolers' intelligent ability.
A formulation of dynamic traffic assignment between multiple origins and single destination was first introduced in 1987 by Merchant and Nemhauser, and then expanded for multiple destination in the late 1980's (Carey, 1987). Based on behavioral choice theory which provides proper demand elasticities with respect to changes in policy variables, traffic phenomena can be analysed more realistically, especially in peak periods. However, algorithms for these models are not well developed so far(working with only small toy network) and solutions of these models are not unique. In this paper, a new model is developed which keeps the simplicity of static models, but provides the sensitivity of dynamic models with changes of O-D flows over time. It can be viewed as a joint departure time and route choice model, in the given time periods(6-7, 7-8, 8-9 and 9-10 am). Standard multinomial logit model has been used for simulating the choice behavior of destination, mode, route and departure time within a framework of the incremental network assignment model. The model developed is workable in a PC 386 with 175 traffic zones and 3581 links of Seoul and tested for evaluating the exclusive use of Namsan tunnel for HOV and the left-turn prohibition. Model's performance results and their statistical significance are also presented.
In route guidance systems fastest-path routing has typically been adopted because of its simplicity. However, empirical studies on route choice behavior have shown that drivers use numerous criteria in choosing a route. The objective of this study is to develop computationally efficient algorithms for identifying a manageable subset of the nondominated (i.e. Pareto optimal) paths for real-time vehicle routing which reflect the drivers' preferences and route choice behaviors. We propose two pruning algorithms that reduce the search area based on a context-dependent linear utility function and thus reduce the computation time. The basic notion of the proposed approach is that ⅰ) enumerating all nondominated paths is computationally too expensive, ⅱ) obtaining a stable mathematical representation of the drivers' utility function is theoretically difficult and impractical, and ⅲ) obtaining optimal path given a nonlinear utility function is a NP-hard problem. Consequently, a heuristic two-stage strategy which identifies multiple routes and then select the near-optimal path may be effective and practical. As the first stage, we utilize the relaxation based pruning technique based on an entropy model to recognize and discard most of the nondominated paths that do not reflect the drivers' preference and/or the context-dependency of the preference. In addition, to make sure that paths identified are dissimilar in terms of links used, the number of shared links between routes is limited. We test the proposed algorithms in a large real-life traffic network and show that the algorithms reduce CPU time significantly compared with conventional multi-criteria shortest path algorithms while the attributes of the routes identified reflect drivers' preferences and generic route choice behaviors well.
This study examined the forecasting of instant messinger's users choice using neural network. We used the statistical methods which were Logistic Regression, MDA(Multiple Discriminant Analysis), and ANN(Artificial Neural Network). In the result, the forecasting performance of the ANN was better than conventional model(Logistic Regression, MDA).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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