Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권4호
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pp.935-946
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2016
본 연구에서는 한국고용정보원에서 실시한 "2013 고졸자 취업진로조사" 자료를 활용하여 특성화고 졸업자의 임금결정요인을 분석하였다. 그런데 임금은 개인수준의 인적특성 (1-수준)과 취업지역 수준의 산업특성 (2-수준)에 의해 영향을 받는 다층구조를 가지게 된다. 이와 같이 다층구조 자료특성을 가지는 복수의 분석단위 구조가 되면, 전통적인 회귀분석과 같이 개인수준의 임금이 독립이라는 가정을 할 수 없게 된다. 따라서 개인수준의 임금에 영향을 미치는 다층구조의 특성을 가진 변수들의 영향력을 분석하기 위한 타당한 방법으로 위계적 선형모형을 이용하였다. 그리고 전통적인 회귀분석과 위계적 선형모형의 비교를 통하여 다음과 같은 주요 결과를 얻었다. 첫째, 다층구조를 갖는 위계적 선형모형이 전통적인 회귀모형보다 통계적으로 유의함을 알 수 있었다. 둘째, 2-수준의 총근로시간과 상용직의 평균임금이 개인수준의 임금에 통계적으로 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 마이스터고 졸업생이 그렇지 않은 졸업생에 비해서, 부모의 소득이 높을수록 통계적으로 유의하게 개인수준의 임금이 높아짐을 알 수 있다. 넷째, 부모의 교육수준이 높을수록, 학점이 높을수록, 학교 만족도가 높고 자격증 수가 많을수록 임금이 높아짐을 알 수 있다. 마지막으로 2-수준의 산업특성을 고려한 랜덤효과가 통계적으로 유의하게 나타났다.
본 연구에서는 지질구조에 대한 모델링기반 학습 프로그램을 개발하고 모델링기반 학습에서 나타나는 논증패턴과 학생들의 정신모형 수준과의 관계를 밝히고자 하였다. 고등학교 2학년 126명을 대상으로 대륙이동설, 해령, 변환단층, 단층의 특징에 대하여 4회의 모델링기반 학습을 실시하였다. 연구대상 중에서 2개 학급은 실험집단으로 모델링기반 학습을 실시하였고 나머지 2개 학급은 비교집단으로 교사중심 설명식 수업을 실시하였다. 모델링기반 학습 후 실험집단과 비교집단의 사후 성취도와 학생들의 정신모형 분포를 정량적으로 비교하였다. 실험집단 중 5개 조의 논증활동을 녹음 전사한 자료에 대하여 본 연구에서 설정한 분석틀을 근거로 정성적으로 분석하였다. 본 연구의 분석틀은 TAP의 5가지 요소와 학생들의 대안개념이 포함되는 요소 5가지 등 총 10가지의 코딩 요소로 구성하였다. 정신모형 유형을 조사한 결과, 실험집단에서 단면 인과모형과 입체형 모형의 비율이 높게 나타난 반면, 비교집단에서는 2차원 모형과 단면 단순모형의 비중이 높게 나타났다. 논증유형을 분석한 결과, 주장의 빈도가 높을수록 논증활동이 성공적으로 이루어졌고 정신모형의 수준이 높게 나타났다. 반박이 제기된 경우, 만든 모형을 다시 관찰하여 자료를 수정하고, 이에 따라 주장을 다시 전개하였다. 이로써 모델링기반 학습에서 모형이 학생들의 논증 과정에 긍정적으로 작용함을 확인할 수 있었다.
인공신경망을 시계열예측에 적용하는 경우에 고려되어야 할 문제중, 특히 모형에 적합한 입력변수의 생성이 중요시되고 있는데, 이러한 분야는 인공신경망의 모형생성과정에서 입력변수에 대한 전처리기법으로써 다양하게 제시되어 왔다. 가장 최근의 입력변수 전처리기법으로써 제시되고 있는 신호처리기법은 전통적 주기분할처리방법인 푸리에변환기법(Fourier transforms)을 비롯하여 이를 확장시킨 개념인 웨이블릿변환기법(wavelet transforms) 등으로 대별될 수 있다. 이는 기본적으로 시계열이 다수의 주기(cycle)들로 구성된 상이한 시계열들의 집합이라는 가정에서 출발하고 있다. 전통적으로 이러한 시계열은 전기 또는 전자공학에서 주파수영역분할, 즉 고주파 및 저주파수를 분할하기 위한 기법에 적용되어 왔다. 그러나, 최근에는 이러한 연구가 다양한 분야에 활발하게 응용되기 시작하였으며, 그 중의 대표적인 예가 바로 경영분야의 재무시계열에 대한 분석이다 전통적으로 재무시계열은 장, 단기의사결정을 가진 시장참여자들간의 거래특성이 시계열에 각기 달리 가격으로 반영되기 때문에 이러한 상이한 집단들의 고유한 거래움직임으로 말미암아 예를 들어, 주식시장이 프랙탈구조를 가지고 있다고 보기도 한다. 이처럼 재무시계열은 다양한 사회현상의 집합체라고 볼 수 있으며, 그만큼 예측모형을 구축하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 이러한 시계열의 주기적 특성에 기반을 둔 신호처리분석으로서 기존의 시계열로부터 노이즈를 줄여 주면서 보다 의미 있는 정보로 변환시켜 줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망과의 모형결합을 통해 기존연구와는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이블릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다.
이 연구는 외국인 노동자들의 한국문화에 대한 적응문제를 살펴 보기 위하여 그들이 한국인들에 대하여 가지고 있는 사회적 거리감(social distance)을 분석하고 있다. 사회적 거리감은 인종 간 상호 관계 연구에서 중요한 개념으로 다루어져 왔으며, 특히 사회적응 수준을 드러내는 효과적인 척도로 각광받아왔다. 이 연구는 한국내 외국인 노동자들의 한국인에 대한 사회적 거리감의 결정요인을 규명하려는 목적을 가지고 있다. 서울과 경기 지역에서 수집된 자료에 대한 다중회귀분석(OLS Regression)을 통하여, 이 연구는 서구 사회에서 다수 인종의 사회적 거리감을 효과적으로 설명하는 것으로 판명된 요인들이 한국의 소수 인종인 외국인노동자들에게도적용될수있는가를살펴본다. 구체적으로는 연령, 성, 교육, 종교, 인종과 같은 사회인구학적 변수들과 한국인과의 접촉정도 가사회적 거리감에 유의미한 효과가 있는지 분석된다. 둘째, 이 연구는 외국인 노동자들의 가장 중요한 삶의 공간인 작업장에서의 경험과 관련된 변수들이 사회적 거리감에 대하여 가지는 효과를 탐구한다. 셋째, 구조방정식 모형(Structural Equation Model)의 적용을 통하여, 이 연구는 다중회귀에서 분석된 여러 설명 변수들 간의 복잡한 인과구조를 규명하고, 이들이 사회적 거리감에 미치는 영향을 직접효과, 간접효과, 전체효과로 나누어 살펴본다. 다중회귀분석 결과는 집단 간 사회적 거리감은 사회인구학적 변수들, 한국인들과의 접촉, 작업장 내 경험등 다양한 요인들의 복합적인 결과물이라는 점을 확인해 준다. 특히 분석결과는 작업장에서의 경험과 느낌이 한국 내 외국인 노동자들의 한국인들에 대한사회적거리감형성에결정적이라는사실을보여주는반면, 기존연구에서 효과적인 것으로 판명된 전통적 요인들은 영향력이 미미하다는 점을 말해준다. 한편, 구조방정식 모형을 적용한 분석결과는 한국인 친구들과의 접촉과 이해하기 쉽고 구체적인 노동조건이 사회적 거리감에 직접적으로 영향을 주고 있다는 것을 보여 준다. 한편 추상적인 노동조건은 사회적 거리감에 간접적으로 영향을 미친다. 상사에 대한 평가와 직무만족은 노동조건에 의해 유의미한 영향을 받지만, 한국인 친구와의 접촉과는 관련이 없다. 간단히 말해, 상사에 대한 평가와 직무만족은 노동조건이 사회적거리감에 대하여 가지는 효과를 매개한다. 결론적으로, 구조방정식모형의 분석결과는 작업장 관련 변수들간에 복잡한 인과구조가 존재한다는 점과 작업장 내 경험이 한국인에 대한 사회적 거리감 형성에 가장 중요하다는점을 확인해 준다.
최근 세계 곳곳에서는 호우로 인한 피해와 빈도는 증가하고 있는 추세이며 한반도 또한 이러한 추세 속에 있다. 이러한 기후변화에 의한 자연재해의 인적, 물적 피해를 감소시키기 위해 호우의 시공간 변동 특성 분석에 대한 연구가 많이 이루지고 있으나 강우량 및 강도 등 정량적인 분석에만 집중되고 있다. 본 연구에서는 극치강우의 시간적 구조의 변동을 상세분석하기 위하여 추계학적 강우생성 모형인 NSRPM를 이용한 강우의 군집특성과 강우세포의 변동 특성을 분석하였다(Fig. 1).
본 논문에서는 GIS를 이용하여 통합도시계획 모형을 정립하고 구현한 과정을 기술한다. 본 통합도시계획모형은 현재 시점에서 도시가 갖는 구조를 바탕으로 분석을 위한 계획죤을 생성하고, 생성된 계획죤들에서 발생할 수 있는 미래의 토지이용과 교통상황을 예측하여 그 결과를 전자지도와 그래프에 표현하는 과정들을 포함하고 있다. 이는 기존의 수작업으로 진행되던 계획을 위한 분석과정을 체계적으로 계량화함으로써 자동화된 분석을 통해 여러 가지 상황하에서 미래의 상황을 예측해 볼 수 있다는 장점을 가지고 있다. 또한 본 도시계획통합모형을 정립하고 구현하는 과정을 통해 얻어진 연구경험과 지식을 토대로 앞으로 개발방향과 모형의 발전방향에 대해 기술한다.
본 연구에서는 건설업종에 특화된 신용평가 모형을 개발하여 건설업종에 대한 부도 예측력를 제고하고자 하였다. 건설업은 여타 업종과는 다른 재무적 특성을 지니고 있다. 특히, 재무적 안정성이 취약하고 자산의 대부분이 매출채권, 재고자산으로 구성되어 유동성이 극히 낮은 실정이다. 본 연구는 이러한 건설업종의 특성을 충분히 감안한 신용평가 모형을 개발하고자 한것이다. 신용평가 모형 중 그 현실적 유용성이 높아 많이 이용되어 오던 신용평점 모형을 개발하였다. 총 2,475개 건설업체를 대상으로 모형구조 및 각종 계량지표 및 비계량지표에 대한 분석을 주로 평균차이 검증과 로짓분석에 의거 선정하였다. 그 결과 새로운 신용평점 모형은 매출액 경상이익률, 총 현금흐름 대 차입금 비율 등 9개의 재무지표와 5분류의 비재무지표로 구성되었다. 이 모형을 기존의 신용평점모형과 비교한 결과 신규모형의 변별력이 높은 것으로 나타났다. 본 연구가 제시한 신용평점모형과 그 개발 방법이 향후 금융기관들의 부실을 줄이고 결과적으로 수익성을 개선하는데 일조하리라 기대된다.
본 연구는 우리나라 산업구조에 있어서 지식과 기술의 영향을 파악하기 위하여 기술지표(R&D, IT집약도, 특허)와 인적자원지표(R&D인력, 대졸자수, 과학기술인적자원)를 기초로 117개 산업에 대한 지식기반도 측정을 시도한 것이다. 지식기반도 측정을 위한 분석모형으로 LISREL 모형이 적용되었다. 지식기반산업에 대한 기존의 연구로서는 OECD(1996)에 의한 R&D 직접투자와 간접투자를 이용한 분석이 있으나 기술과 인적자본 지표를 모두 활용하여 계량적으로 분석한 것은 새로운 시도이다.
본 논문은 국내 시외전화시장을 설명할 수 있는 각 변수를 도출하고 이에 따른 분석모형을 제안하였다. 또한 분석모형을 통해 모의실험을 수행하고 이 결과로 시외전화시장의 활성화 방안을 제시하였다. 모의실험 결과 시외전화의 매출액은 모든 시장구성 변수들의 변동에 비탄력적인 반응을 보이며 매출액의 증가에 대체효과를 보이는 두 개의 변수인 이동전화의 사용과 인터넷 이용자수의 교차탄력도는 추정기간 내내 장단기적으로 모두 0.03 미만으로 이들의 변화에 따라 매출액이 보이는 반응은 예상보다 크지 않은 것으로 밝혀졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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