• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.11-24
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• 2022

LMS 기반의 온라인 평가를 위해 출제되는 문제들은 교수자가 직접 출제하거나 또는 카테고리별로 나뉘어진 문제은행에서 난이도에 따른 자동 출제 방식을 주로 이용한다. 이중에서 난이도에 따른 자동출제 방식은 평가자들에게 출제되는 문제가 서로 다를수 있기 때문에 무엇보다 객관적이고 효율적인 방법으로 문제의 난이도를 관리하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 문제의 정답률뿐만 아니라 해당 문제를 해결하는데 사용된 소요시간을 같이 고려한 난이도 재조정 알고리즘을 제시한다. 이를 위해 머신러닝의 로지스틱 회귀 분류 알고리즘을 이용하였으며, 학습모델의 예측 확률값을 기반으로 기준 임계값을 설정하여 각 문항별 난이도 재조정에 활용하였다. 그 결과 정답률에만 의존한 문항별 난이도에 많은 변화가 일어남을 확인할 수 있었다. 또한 조정된 난이도의 문제를 이용하여 그룹별 평가를 수행한 결과, 정답률 기반의 난이도 문제에 비해서 대부분의 그룹에서 평균 점수가 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 한국해양생명과학회지
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• 제7권1호
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• pp.37-44
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• 2022

연구는 기름가자미의 성비, 군성숙도 및 주 산란기에 관한 정보를 얻기 위해 수행하였다. 성비(암:수)는 1:0.54 (n=189:103, 암컷 64.7%)였으며, 전장이 증가함에 따라 암컷의 비율이 높아지는 경향을 보였다. 난모세포 발달패턴은 동일 난소 내에서 여러 단계의 난모세포군이 확인되는 난군동기발달형이었다. 로지스틱 회귀모델에 의해 분석된 50% 성숙 전장은 암, 수 각각 28.51 cm과 30.49 cm였다. GSI는 암, 수 각각 4월과 3월에 가장 높았으며, 주 산란기는 4-5월로 분석되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권9호
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• pp.13-20
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• 2022

본 연구에서는 주행 차량의 실시간 연료소모량을 예측할 수 있는 머신러닝 기법을 제안하고 그 특성을 분석하였다. 머신러닝 학습을 위해 실도로 주행을 실시하여 주행 속도, 가속도, 도로 구배와 함께 연료소모량을 측정하였다. 특성 데이터로 속도, 가속도, 도로구배를, 타깃으로 연료소모량을 지정하여 다양한 머신러닝 모델을 학습시켰다. 회귀법에 해당하는 K-최근접이웃회귀 및 선형회귀와 함께, 분류법에 해당하는 K-최근접이웃분류, 로지스틱회귀, 결정트리, 랜덤포레스트, 그래디언부스팅을 사용하였다. 실시간 연료소모량에 대한 예측 정확도는 0.5 ~ 0.6 수준으로 전반적으로 낮았고, 회귀법의 경우 분류법보다 정확도가 떨어졌다. 총연료소모량에 대한 예측 오차는 0.2 ~ 2.0% 수준으로 상당히 정확했고, 분류법보다 회귀법의 오차가 더 낮았다. 이는 예측 정확도의 기준으로 결정계수(R²)를 사용했기 때문인데, 이 값이 작을수록 타깃의 평균 부근에 예측치가 좁게 분포하기 때문이다. 따라서 실시간 연료소모량 예측에는 분류법이, 총연료소모량 예측에는 회귀법이 적합하다고 할 수 있다.

• 한국노년학
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• 제31권1호
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• pp.171-188
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• 2011

본 연구는 Andersen의 의료서비스 이용에 관한 행동모형을 근거로 2008년 장애인실태조사 자료를 분석하여 만 65세 이상 장애노인의 외래 및 입원이용에 영향을 미치는 요인을 파악하고자 하였다. 연구방법은 two-part 모델을 활용하여 장애노인의 외래 및 입원 이용 여부에 대해서는 로지스틱 회귀분석을, 의료 이용량 및 의료비 지출에 대해서는 다중 회귀분석을 실시하였다. 분석결과 외래와 입원의 이용에 공통적으로 만성질환과 주관적 건강상태 등의 질병요인의 영향이 유의하였고, 의료비 지출에는 의료보장 유형이 결정적 역할을 하고 있었다. 외래에서는 신장장애를 가졌을 때 이용량과 지출이 높았고, 입원에서는 일상생활의 수행에 도움이 필요할 때 입원일수가 증가하였으며, 심장장애와 호흡기장애를 가진 경우 입원료 지출이 유의하게 높았다. 이상의 결과는 장애노인들에게 만성질환 이환이나 일상생활 활동의 전적인 의존을 예방하는 보건의료 서비스의 제공, 의료이용이 높은 내부 장애를 가진 노인에 대한 지속적 보건관리체계의 구축, 그리고 저소득층 장애노인의 보건 의료 접근성 향상을 위한 경제적 지원의 필요성을 시사한다.

• 한국지형학회지
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• 제27권2호
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• pp.1-17
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• 2020

This study evaluated a debris landform distribution potential area map in the southwest region of the Korean peninsula. A GIS spatial integration technique and logistic regression method were used to produce a distribution potential area map. Seven topographic and environmental factors were considered for analysis and 28 different data set were combined and used to get most effective results. Moreover, in an accuracy assessment, the extracted results of the Distribution Potential area were evaluated by conducting a cross-validation module. Block stream showed the highest accuracy in the combination No. 6, and that DEM (digital elevation model) and TWI (topographic wetness index) have relatively high influences on the production of the Block stream Distribution Potential area map. Talus showed the highest accuracy in the combination No. 13. We also found that slope, TWI and geology have relatively high influences on the production of the Talus Distribution Potential area map. In addition, fieldwork confirmed the accuracy of the input data that were used in this study, and the slope and geology were also similar. It was also determined that these input data were relatively accurate. In the case of angularity, the block stream was composed of sub-rounded and sub-angular systems and Talus showed differences according to the terrain formation. Although the results of the rebound strain measurement using a Schmidt's hammer did not shown any difference in topographic conditions, it is determined that the rebound strain results reflected the underlying geological setting.

• 한국지형학회지
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• 제27권2호
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• pp.65-80
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• 2020

This paper deals with risk assessment of life in a landslide-prone area by a GIS-based modeling method. Landslide susceptibility maps can provide a probability of landslide prone areas to mitigate or proper control this problems and to take any development plan and disaster management. A landslide inventory map of the study area was prepared based on past historical information and aerial photography analysis. A total of 550 landslides have been counted at the whole study area. The extracted landslides were randomly selected and divided into two different groups, 50% of the landslides were used for model calibration and the other were used for validation purpose. Eleven causative factors (continuous and thematic) such as slope, aspect, curvature, topographic wetness index, elevation, forest type, forest crown density, geology, land-use, soil drainage, and soil texture were used in hazard analysis. The correlation between landslides and these factors, pixels were divided into several classes and frequency ratio was also extracted. Eventually, a landslide susceptibility map was constructed using a logistic regression model based on entire events. Moreover, the landslide susceptibility map was plotted with a receiver operating characteristic (ROC) curve and calculated the area under the curve (AUC) and tried to extract a success rate curve. Based on the results, logistic regression produced an 85.18% accuracy, so we believed that the model was reliable and acceptable for the landslide susceptibility analysis on the study area. In addition, for risk assessment, vulnerability scale were added for social thematic data layer. The study area predictive landslide affected pixels 2,000 and 5,000 were also calculated for making a probability table. In final calculation, the 2,000 predictive landslide affected pixels were assumed to run. The total population causalities were estimated as 7.75 person that was relatively close to the actual number published in Korean Annual Disaster Report, 2006.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2023년도 춘계학술대회
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• pp.93-99
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• 2023

경기 침체와 더불어 고용 불안, 그에 따른 사회의 혼란 속에서 국가의 성장 동력의 대안 중 하나로 창업 활성화의 요구가 높아지고 있다. 우리나라를 비롯한 많은 국가에서 창업 활성화를 중장기 목표로 설정하고 다방면으로 노력하고 있다. 이에 따라 창업의도를 높일 수 있는 요인에 대한 연구가 진행되어 왔고, 특히 자기효능감과 창업기회인식 등의 개인적 역량 요소가 창업의도를 높인다는 연구 결과들이 지속적으로 제시되고 있다. 이러한 창업의도를 높일 수 있는 자기효능감, 창업기회인식을 고취시키기 위해 학계의 연구활동 뿐 아니라 정부의 정책적 접근 또한 활발하게 이루어지고 있다. 창업교육 활성화부터 사회적 환경 조성을 위한 창업 롤모델 활용, 미디어를 통한 창업 활동 홍보 등 긍정적인 창업 경험을 공유하도록 하기 위한 연구 역시 계속되고 있다. 그러나 개인적 역량 요소와 사회적 환경 조성 외에 문화적 특성이 창업의도에 영향을 미치는지에 대한 연구는 부족하였다. 본 연구는 문화적 특성이 창업의도를 높일 수 있는 요인으로 개인적 역량 요소와 사회적 환경 조성과 함께 의미가 있을 것이라는 물음에서 시작하였다. 가설 검증을 위하여 SPSS 26버전을 활용하여 로지스틱 회귀분석 하였고 GEM KOREA의 2017년 데이터를 분석하였으며, 자기효능감과 창업기회인식은 창업의도에 긍정적인 영향을 미친다는 기존 연구 동일한 결과가 나왔다. 본 연구의 특징은 문화적 특성을 집단주의와 관계주의로 구분하여 자기효능감, 창업기회인식과 창업의도에 영향을 미치는 과정에서의 조절효과를 검증하였다는 것이다. 문화적 특성 중 집단주의 특성은 유의하지 않았으나 관계주의 특성이 유의하여 조절효과를 가진다는 결과를 얻어냈다. 이는 국가에 새로운 성장 동력이 필요한 상황에서 창업의도가 없거나 낮은 개인들도 관계주의 특성을 활용하여 창업의도를 높일 수 있다는 연구 결론으로 이어진다. 지금까지 알려진 바와 달리 한국은 집단주의 보다 관계주의가 강하기 때문에 관계주의 문화 특성을 고려하여 선배 창업가 또는 로컬 창업가들과의 관계를 만들고 유지할 수 있도록 하는 등의 정책을 수립할 필요가 있다는 것을 시사한다. 하지만 이미 설계된 GEM 데이터를 활용하였다는 점, 문화적 특성이 각기 다른 국가들과의 비교연구가 필요하다는 점 등은 본 연구의 한계라고 할 수 있다.

• 실천공학교육논문지
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• 제16권2호
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• pp.203-214
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• 2024

본 연구의 목적은 65세 이상 고령자의 직업훈련 참여에 영향을 미치는 요인을 규명하여 고령자의 고용가능성 제고하는 것이다. 연구 결과에 따르면, 고령층의 학력과 경제활동 상태가 직업훈련 참여에 영향을 미치며, 경제활동과 직업훈련은 고령자의 역량 개발과 고용가능성 증진에 밀접한 관련이 있음을 확인하였다. 또한, 고령자 중 상당 수가 근로를 계속 희망하며 이들의 경우, 직업훈련에 더 많이 참여하는데, 이는 고령자의 직업훈련 참여를 촉진하고 적합한 모델을 개발하는 것이 정책적으로 중요함을 시사한다. 로지스틱 회귀분석에서는 성별, 학력, 경제활동 여부, 근로 희망, 연금 수령액이 직업훈련 참여에 영향을 미치는 것으로 확인되었는데, 이를 통해 정부 지원 정책이나 저학력 고령자를 위한 구체적 대책을 수립할 필요성이 있음을 확인하였다. 또한, 연금 수령액이 낮을수록 직업훈련 참여를 촉진하는 접근이 요구된다는 점도 본 연구의 중요한 시사점이라 할 수 있다.

• 경영정보학연구
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• 제21권2호
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• pp.69-89
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• 2019

최근 소비자들 사이에서 사용하지 않거나 적게 쓰는 자원을 다른 사람과 공유하는 공유경제에 대한 관심이 증대되고 있다. 본 연구에서는 공유경제의 대표 영역인 공유숙박 서비스를 중심으로 공유경제의 성공요인을 살펴보고자 한다. 공유경제와 숙박업 관련 선행연구와 이론을 바탕으로 공유숙박 서비스에서 중요한 세 가지 성공요인(경제성, 편리성, 신뢰성)을 선정하였다. 공유숙박 플랫폼인 Airbnb의 1,673개 숙박업체를 대상으로 경제성(숙박비, 청소비, 환불제도의 엄격성), 편리성(가용한 편의시설의 개수, 호스트 가능 언어 수), 신뢰성(고객 요구에 대한 응답률/응답시간, 슈퍼호스트 여부) 관련 요인들이 고객 만족도에 미치는 영향을 로지스틱 회귀분석을 통해 분석하였다. 연구결과 경제성에서는 환불제도의 유연함, 편리성에서는 가용할 편의시설의 개수, 신뢰성에서는 고객 요구에 대한 응답률과 플랫폼에서 제공하는 신뢰성의 지표인 슈퍼호스트 여부가 공유숙박 성공에 긍정적 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 본 연구는 공유숙박 서비스의 성공을 위해 어떠한 요인을 중점적으로 고려하여 비즈니스 모델을 수립해야 하는지에 대한 방향성을 공유숙박 참여자에게 제시했다는 점에서 연구의 시사점이 있다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.127-137
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• 2019

재범예측은 70년대 이전부터 전문가들에 의해서 꾸준히 연구되어온 분야지만, 최근 재범에 의한 범죄가 꾸준히 증가하면서 재범예측의 중요성이 커지고 있다. 특히 미국과 캐나다에서 재판이나 가석방심사 시 재범 위험 평가 보고서를 결정적인 기준으로 채택하게 된 90년대를 기점으로 재범예측에 관한 연구가 활발해졌으며, 비슷한 시기에 국내에서도 재범요인에 관한 실증적인 연구가 시작되었다. 지금까지 대부분의 재범예측 연구는 재범요인 분석이나 재범예측의 정확성을 높이는 연구에 집중된 경향을 보이고 있다. 그러나 재범 예측에는 비대칭 오류 비용 구조가 있기 때문에 경우에 따라 예측 정확도를 최대화함과 동시에 예측 오분류 비용을 최소화하는 연구도 중요한 의미를 가진다. 일반적으로 재범을 저지르지 않을 사람을 재범을 저지를 것으로 오분류하는 비용은 재범을 저지를 사람을 재범을 저지르지 않을 것으로 오분류하는 비용보다 낮다. 전자는 추가적인 감시 비용만 증가되는 반면, 후자는 범죄 발생에 따른 막대한 사회적, 경제적 비용을 야기하기 때문이다. 이러한 비대칭비용에 따른 비용 경제성을 반영하여, 본 연구에서 비대칭 오류 비용을 고려한 XGBoost 기반 재범 예측모델을 제안한다. 모델의 첫 단계에서 최근 데이터 마이닝 분야에서 높은 성능으로 각광받고 있는 앙상블 기법, XGBoost를 적용하였고, XGBoost의 결과를 로지스틱 회귀 분석(Logistic Regression Analysis), 의사결정나무(Decision Trees), 인공신경망(Artificial Neural Networks), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)과 같은 다양한 예측 기법과 비교하였다. 다음 단계에서 임계치의 최적화를 통해 FNE(False Negative Error)와 FPE(False Positive Error)의 가중 평균인 전체 오분류 비용을 최소화한다. 이후 모델의 유용성을 검증하기 위해 모델을 실제 재범예측 데이터셋에 적용하여 XGBoost 모델이 다른 비교 모델 보다 우수한 예측 정확도를 보일 뿐 아니라 오분류 비용도 가장 효과적으로 낮춘다는 점을 확인하였다.