• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
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• pp.415-421
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• 1999

Altman의 연구(1965, 1977)나 Beaver의 연구(1986)와 같은 전통적 예측모형은 분석자의 판단에 따른 예측도가 높은 재무비율을 선정하여 다변량판별분석(MDA： multiple discriminant analysis), 로지스틱회귀분석 등과 같은 통계기법을 주로 이용해 왔으나 1980년 후반부터 인공지능 기법인 귀납적 학습방법, 인공신경망모형, 유전모형 둥이 부실기업예측에 응용되기 시작했다. 최근 연구에서는 인공신경망을 활용한 변수 및 모형개발에 관한 보고가 있다. 그러나 지금까지의 연구가 주로 기업의 재무적 비율지표를 고려한 모형에 치중되었으며 정성적 자료인 비재무지표에 대한 검증과 선정이 자의적으로 이루어져온 경향이었다. 또한 너무 많은 입력변수를 사용할 경우 다중공선성 문제를 유발시킬 위험을 내포하고 있다. 본 연구에서는 부실기업예측모형을 수립하기 위하여 정량적 요인인 재무적 지표변수와 정성적요인인 비재무적 지표변수를 모두 고려하였다. 재무적 지표변수는 상관분석 및 요인분석들을 통하여 유의한 변수들을 도출하였으며 비재무적 지표변수는 조직생태학내에서의 조직군내 조직사멸과 관련된 생태적 과정에 대한 요인들 중 조직군 내적요인으로 조직의 연령, 조직의 규모, 조직의 산업밀도를 도출하여 4개의 실험집단으로 분류하여 비재무적 지표변수를 보완하였다. 인공신경망은 다층퍼셉트론(multi-layer perceptrons)과 역방향 학습(back-propagation )알고리듬으로 입력변수와 출력변수, 그리고 하나의 은닉층을 가지는 3층 퍼셉트론(three layer perceptron)을 사용하였으며 은닉충의 노드(node)수는 3개를 사용하였다. 입력변수로 안정성, 활동성, 수익성, 성장성을 나타내는 재무적 지표변수와 조직규모, 조직연령, 그 조직이 속한 산업의 밀도를 비재무적 지표변수로 산정하여 로지스틱회귀 분석과 인공신경망 기법으로 검증하였다. 로지스틱회귀분석 결과에서는 재무적 지표변수 모형의 전체적 예측적중률이 87.50%인 반면에 재무/비재무적 지표모형은 90.18%로서 비재무적 지표변수 사용에 대한 개선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적 중률을 나타내었다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 춘계공동학술대회-지식경영과 지식공학
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• pp.415-421
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• 1999

Altman의 연구(1965, 1977)나 Beaver의 연구(1986)와 같은 전통적 예측모형은 분석자의 판단에 따른 예측도가 높은 재무비율을 선정하여 다변량판별분석(MDA:multiple discriminant analysis), 로지스틱회귀분석 등과 같은 통계기법을 주로 이용해 왔으나 1980년 후반부터 인공지능 기법인 귀납적 학습방법, 인공신경망모형, 유전모형 등이 부실기업예측에 응용되기 시작했다. 최근 연구에서는 인공신경망을 활용한 변수 및 모형개발에 관한 보고가 있다. 그러나 지금까지의 연구가 주로 기업의 재무적 비율지표를 고려한 모형에 치중되었으며 정성적 자료인 비재무지표에 대한 검증과 선정이 자의적으로 이루어져온 경향이었다. 또한 너무 많은 입력변수를 사용할 경우 다중공선성 문제를 유발시킬 위험을 내포하고 있다. 본 연구에서는 부실기업예측모형을 수립하기 위하여 정량적 요인인 재무적 지표변수와 정성적 요인인 비재무적 지표변수를 모두 고려하였다. 재무적 지표변수는 상관분석 및 요인분석들을 통하여 유의한 변수들을 도출하였으며 비재무적 지표변수는 조직생태학내에서의 조직군내 조직사멸과 관련된 생태적 과정에 대한 요인들 중 조직군 내적요인으로 조직의 연령, 조직의 규모, 조직의 산업밀도를 도출하여 4개의 실험집단으로 분류하여 비재무적 지표변수를 보완하였다. 인공신경망은 다층퍼셉트론(multi-layer perceptrons)과 역방향 학습(back-propagation)알고리듬으로 입력변수와 출력변수, 그리고 하나의 은닉층을 가지는 3층 퍼셉트론(three layer perceptron)을 사용하였으며 은닉층의 노드(node)수는 3개를 사용하였다. 입력변수로 안정성, 활동성, 수익성, 성장성을 나타내는 재무적 지표변수와 조직규모, 조직연령, 그 조직이 속한 산업의 밀도를 비재무적 지표변수로 산정하여 로지스틱회귀 분석과 인공신경망 기법으로 검증하였다. 로지스틱회귀분석 결과에서는 재무적 지표변수 모형의 전체적 예측적중률이 87.50%인 반면에 재무/비재무적 지표모형은 90.18%로서 비재무적 지표변수 사용에 대한 개선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.83-94
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• 2017

본 연구의 목적은 3수준 다층모형을 적용하여 초등학생의 컴퓨팅 사고력 및 SW교육태도 영향요인을 분석하는 것이다. 분석결과, 첫째, '가정 내 컴퓨터 유무', 'SW 대회 참가 경험', 'SW교육 만족도', 그리고 'SW에 대한 인식'이 컴퓨팅 사고력 초기값에 정적 영향을, 'SW교육 기간'과 '사전 방과후학교 SW교육 경험'이 컴퓨팅 사고력 변화율에 정적 영향을 주었다. 둘째, 'SW에 대한 인식', 'SW교육 만족도' 그리고 '성별'이 SW교육태도 초기값에 정적 영향을, 'SW교육 기간'이 SW교육태도 변화율에 부적 영향을 주었다. 즉 'SW교육 만족도'와 'SW에 대한 인식'은 사전 컴퓨팅 사고력 및 SW교육태도 모두에 정적 영향을, '가정 내 컴퓨터 유무'와 'SW대회 참가 경험'은 사전 컴퓨팅 사고력에만 정적 영향을, 'SW에 대한 인식'과 'SW교육 만족도'는 사전 SW교육태도에만 정적 영향을 주었다. 또한, 'SW교육 기간'은 컴퓨팅 사고력의 변화율에 가장 큰 정적 영향을 주었으나, SW교육태도의 변화율에는 미약한 부적 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.221-231
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• 2021

본 논문은 인구이동의 이론에 따라 혁신도시 이전기관 종사자 구성세대의 이동 요인을 추출하고 요인들의 상대적 영향을 설명하고자 하였다. 개인 및 가구변수와 거리와 인구의 중력모델, 네트워크변수, 지방재정·지역경제·교육·문화·주택 등 전입지와 전출지의 상대적 유용성판단의 지역변수를 선정하였다. 종속변수의 이산성과 데이터의 구조를 감안하여 다층로짓모형 구축하였고 최종모형은 확률절편모델을 선택하였다. 실증분석 결과 개인·가구변수에서는 남성보다 여성이, 30대 미만보다는 30-40대가, 대졸이하보다는 박사학위취득자가, 취업한 배우자보다는 미취업배우자의 이전종사자가 주민등록을 더하였다. 지역변수에서는 중력모델과 관련하여 기관까지 거리가 멀수록 주민등록을 더 한 반면, 이전 시기(t-1)의 일반 유입이 클수록 주민등록 이전을 덜 하였다. 지역간 상대적 유용성과 관련하여 전입지의 지역경제, 교육환경, 주거환경이 클수록 이전을 더하였고 지방재정의 경우는 반대였다.

• 산업노동연구
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• 제23권2호
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• pp.169-193
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• 2017

본 연구는 우리나라에서 동학적 고용안정성을 진단하기 위해서 고용유지율에 영향을 미치는 결정요인을 분석하였다. 고용유지 결정요인 분석을 위해서 사업체 패널자료와 고용보험 이력자료를 연계하고, 다층적 위계적 자료 분석에 적절한 다층 분석모형을 활용하여 결정요인을 분석하였다. 분석결과, 우리나라에서 고용안정성이 매우 낮은 것은 임금수준이 낮고 비정규직 활용수준이 높은 주변부 부문이 광범위하게 존재하기 때문으로 추정된다. 또한 우리나라의 고용구조는 고용과 실업이 반복되는 단기간 고용이 상당한 영역을 차지하면서 전반적으로 고용안정성이 약한 것으로 평가된다. 이러한 사실은 기업이나 개인적 차원에서 숙련향상 및 숙련형성기회가 제한되면서 지속적인 성장 제약요인으로 작용할 가능성이 높으며, 이에 대한 적극적 대응책으로 고용구조의 질적 개선노력이 요구된다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제14권1호_spc
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• pp.153-166
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• 2008

본 연구의 목적은 다층분석 모형을 활용하여 중학교 학생들의 자기주도적 학습 능력을 분석하는 데 있었다. 학생 개인 및 학교수준의 변량을 고려함으로써 중학교 학생들의 자기주도적 학습 능력은 개인 및 학교의 특성 관점에서 설명되었다. 다층모형 분석을 위해 학생수준에서는 자기주도적 학습 기회 제공, 개별학생 특성에 대한 배려, 교과 외 활동 참여도, 그리고 사교육 참여정도가 활용되었다. 학교 수준에서는 생활보호대상자 수, 7차 교육과정 운영상의 어려움, 그리고 학부모 지원의 적극성이 사용되었다. 분석결과 자기주도적 학습 능력 전체 변량의 95% 이상이 학생 수준에서 설명됨이 밝혀졌으나 학생 수준의 변인 중에서 사교육 참여정도는 유의미한 변인이 아닌 것으로 나타났다. 다층 분석 결과를 바탕으로 학생들의 배경변인에 따른 중다회귀분석도 실시하여 사교육 참여 정도와 자기주도적 학습 능력 사이의 관계에 대한 논의를 시도하였다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2000년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.17-22
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• 2000

시계열 자료를 분석할 때 쉽게 접근하는 통계적 방법은 ARMA 모형이며 신경망 학습 방법 중에서는 다층 퍼셉트론에서의 Back-propagation 알고리즘이 일반적이다. Back-propagation을 비롯한 신경망 학습의 구조는 자료의 특성에 따라 경험적으로 결정하는 것으로 알려져 있다. 그러나 바로 이 점이 신경망 학습방법의 이용을 어렵게 하는 요인이기도 하다. 본 연구는 ARMA 모형 중 몇 개 유형의 자료에 대하여 Back-propagation 알고리즘을 적용함에 있어 어떠한 구조로 학습하는 것이 효율적인가를 입력층과 은닉층의 크기, 활성화 함수를 중심으로 검토하였다.

• 지역연구
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• 제36권4호
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• pp.57-67
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• 2020

최근 대도시를 중심으로 주택가격의 급격한 상승에 따라 서민들의 주거안정도 크게 위협받고 있다. 본 연구는 대도시 거주자들의 주거불안정성에 주목하여 이에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 특히, 기존의 선행연구들이 주거비부담능력이 낮은 가구들의 주거불안 경험과 이에 따른 그들의 삶의 변화를 보여주는 데 주목해온 것과 달리, 본 연구에서는 거주지역의 공간적 개방성, 커뮤니티 특성 등 지역특성이 거주자들의 주거불안 경험을 완화 또는 심화시킬 수 있다는 점에 주목하여 이에 대한 영향력을 실증분석하였다. 대도시 거주자들의 주거불안정 영향요인을 분석하기 위한 자료로 2017년도 주거실태조사를 활용하여 다층로짓모형(Multi-level Logistic Model)을 통해 분석하였다. 분석 결과는 가구의 주거비 부담능력과 같은 가구특성뿐만 아니라 주택 재고, 저렴한 주택 가격, 사회적 관계망 등 지역 특성의 영향력 또한 확인하였다. 이러한 결과는 지역의 공간적 포용성 증진이 주민들의 주거불안정을 완화하는 데 긍정적인 영향을 미칠 것임을 시사한다. 논의를 바탕으로 본 연구는 주거불안정을 도시정책 차원에서 주목하고, 이를 완화해나가기 위한 정책적 노력이 필요함을 제안한다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제9권6호
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• pp.757-772
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• 2019

본 논문에서는 아시아 38개 컨테이너항만 들을 대상으로 10년(2007년-2016년)동안의 4개의 투입요소(선석길이, 수심, 총면적, 크레인 수)와 1개의 산출요소(컨테이너화물 처리량)를 이용하여 인공신경망모형(다층퍼셉트론, 방사형기저함수)으로 클러스터링에 영향을 미친 요소들을 파악하였으며, 1단계 교차효율성 메트릭스를 이용한 군집 수를 사회연결망모형과 타부서치모형에 적용하여 클러스터링을 파악하고 효율성을 측정하였다. 또한 2단계효율성 메트릭스모형을 이용한 클러스터링을 파악하고 효율성을 측정하여 1단계 교차효율성 메트릭스에 의한 측정결과와 비교하였다. 주요한 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 인공신경망모형에 의해서 측정해 보았을 때, 군집에 영향을 많이 미친 요소별로 제시해 보면 컨테이너화물 처리량, 선석길이와 수심, 총면적, 크레인 수의 순서로 나타났다. 둘째, 사회연결망분석에서는 2단계 교차효율성(Type IV)메트릭스에 의한 군집은 benevolent 와 aggressive 모형에서 매년 동일한 결과를 보였다. 셋째, 클러스터링 후에 1단계 교차효율성 모형에 비해서 사회연결망 모형 분석과 타부서치 모형 분석에서 국내항만들의 효율성이 거의(사회연결망 모형에서 인천항의 경우 제외) 악화되는 것으로 나타났다. 다섯째, 일반적인 투입지향, 규모수확불변하의 CCR모형의 효율성 측정결과와 비교했을 때는 클러스터링이 모든 항만들에 대해서 약 37%이상의 효율성을 증대시켰다. 여섯째, 사회연결망모형과 타부서치모형에 의해서 클러스터링 되는 항만들은 부산항(고베, 오사카, 포트클랑, 탄중 펠파스, 마닐라항), 인천항(사히드 라자히, 광양), 광양항(아카바, 포트 슐탄 카바스, 담만, 크호르 파칸, 인천)으로 나타났다. 한국항만당국은 본 연구에서 이용된 방법을 도입하여 항만개선방안을 마련해야만 한다.

• 한국사회복지학
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• 제68권1호
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• pp.5-22
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• 2016

본 논문은 개인수준의 인구사회학적 요인과 지역수준의 공공복지 지출규모가 개인의 자원활동(자원봉사 및 기부)에 어떠한 영향을 미치는지를 다층적으로 분석한 연구이다. 분석을 위해 37,648명의 개인자료와 16개 광역자치단체 자료에 대해 위계적 선형모형(HLM) 분석방법을 활용하였다. 분석결과 개인특성에 해당하는 성별, 나이, 경제활동, 소득수준, 교육수준 요인은 모두 유의미한 영향이 나타난 반면 지역의 공공복지지출 규모는 개인의 자원봉사와 기부에 대해 직접적인 영향을 미치지 않았다. 이러한 결과를 바탕으로 공공복지와 자원활동의 관계에 대한 이론 및 정책적, 실천적 시사점을 제시하고, 연구의 한계와 향후 연구 주제를 제언하였다.