지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 발행연도
- 2015
- 저작권
- 서울대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수0
이 논문의 연구 히스토리 (2)
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
본 연구는 마코프랜덤필드(MRFs)를 이용하여 설문지에서 무작 위 반응과 같은 비정상 반응 패턴을 탐지하는데 주 목적이 있다. MRFs의 포텐셜 함수는 1) 특정 문항의 속성과 2) 이전 문항의 반 응과 현재 문항의 반응에 대한 전이를 결합하여 구성하였다.
연구 1에서는 MRFs 모형이 비정상 반응 패턴을 잘 탐지할 수 있는지를 알아보기 위해 ROC curve의 AUC(Area Under the Curve)로 MMPI-2의 왜곡지표(VRIN, TRIN)와 IRT, SVM의 모형 을 비교하였다. 그 이후 비정상 반응 패턴을 잘 판별할 수 있는 MRFs의 기준을 두 가지로 선정하였다. 1) 표준화된 개인의 로그 우도에서의 -2 와 2) 모든 문항에 대하여 무선적으로 반응한 반응 패턴의 로그 우도를 기준으로 하여 왜곡지표(VRIN, TRIN) 및 IRT 모형과의 정확도를 비교하였다. 연구 1의 결과 AUC와 정확 도 모두에서 MRFs 모형이 다른 모형에 비해 여러 조건들에서 일 관되게 비정상 반응 패턴을 잘 탐지하였다.
연구 2에서는 MRFs 모형을 활용하여 설문지 길이에 따른 비정 상 반응 패턴의 증가를 알아보았다. 이를 위해 첫째, 설문지를 이 등분, 그리고 삼등분하여 각 구간에서 비정상 반응 패턴이 증가하 는 정도를 알아보았다. 둘째, 이동창(moving window)을 이용하여 설문 길이 증가에 따른 비정상 반응 패턴의 증가를 연구하였다. 연구 2의 결과 20분이 소요되는 짧은 설문지에서는 시간이 지남 에 따라 비정상 반응 패턴이 증가하지 않았지만, 50분이 소요되는 비교적 긴 설문지에서는 시간이 지남에 따라 비정상 반응 패턴이 증가함을 보였다.
연구 1에서는 MRFs 모형이 비정상 반응 패턴을 잘 탐지할 수 있는지를 알아보기 위해 ROC curve의 AUC(Area Under the Curve)로 MMPI-2의 왜곡지표(VRIN, TRIN)와 IRT, SVM의 모형 을 비교하였다. 그 이후 비정상 반응 패턴을 잘 판별할 수 있는 MRFs의 기준을 두 가지로 선정하였다. 1) 표준화된 개인의 로그 우도에서의 -2 와 2) 모든 문항에 대하여 무선적으로 반응한 반응 패턴의 로그 우도를 기준으로 하여 왜곡지표(VRIN, TRIN) 및 IRT 모형과의 정확도를 비교하였다. 연구 1의 결과 AUC와 정확 도 모두에서 MRFs 모형이 다른 모형에 비해 여러 조건들에서 일 관되게 비정상 반응 패턴을 잘 탐지하였다.
연구 2에서는 MRFs 모형을 활용하여 설문지 길이에 따른 비정 상 반응 패턴의 증가를 알아보았다. 이를 위해 첫째, 설문지를 이 등분, 그리고 삼등분하여 각 구간에서 비정상 반응 패턴이 증가하 는 정도를 알아보았다. 둘째, 이동창(moving window)을 이용하여 설문 길이 증가에 따른 비정상 반응 패턴의 증가를 연구하였다. 연구 2의 결과 20분이 소요되는 짧은 설문지에서는 시간이 지남 에 따라 비정상 반응 패턴이 증가하지 않았지만, 50분이 소요되는 비교적 긴 설문지에서는 시간이 지남에 따라 비정상 반응 패턴이 증가함을 보였다.
목차
1.서론 11.1 연구 배경 11.2 논문의 구성 52. 선행연구 62.1. MMPI-2 타당도 척도 62.2. 문항반응이론에 근거한 개인적합도 72.2.1. 문항반응이론 72.2.2. 문항반응이론의 가정 및 문제점 92.2.3. 문항반응이론을 이용한 개인적합도 113. 마코프랜덤필드 모형 133.1. 마코프랜덤필드 133.2. 마코프랜덤필드의 가정 및 결합확률 153.3. 이진 마코프랜덤필드 모형 163.3.1. 모형 상세화 173.3.2. 파라미터 추정법 및 개인적합도 204. 모형 평가 지표 255. 연구1 295.1. 설문자료 및 실험방법 295.2. 실험결과 315.2.1. AUC를 이용한 모형 평가 315.2.2. 마코프랜덤필드 모형에서의 컷오프 기준 405.2.3. 컷오프 기준을 이용한 모형 평가 456. 연구2 526.1. 설문자료 및 자료분석방법 536.1.1. 설문자료 536.1.2. 자료분석방법 546.2. 분석결과 및 논의 557. 결론 60참고문헌 62
최근 본 자료
댓글(0)
0