• 한국과학교육학회지
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• 제35권1호
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• pp.159-167
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• 2015

RI-Biomics 기술 분야는 차세대 국가 신 성장 동력 핵심기술 중의 하나로써 전 세계적으로 비약적인 발전을 하고 있는 첨단방사선융합 분야이다. 이에 각 선진국들은 RI-Biomics 분야의 세계 경제시장에서 앞서 나가기 위하여 집중적인 지원과 부단한 노력을 기울이고 있다. 이러한 RI-Biomics 분야를 국내에서 주도하기 위해서는 세계수준에 맞는 고도의 기술력과 전문지식을 지닌 우수한 인력들의 확보가 필요하지만, 국내에서는 보유한 기술력에 비해 수행할 수 있는 전문인력들이 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 검증된 RI-Biomics 인력양성 모델을 활용하여 전문가 인터뷰와 전국 학생대상 설문조사를 반영한 최적화된 교육프로그램을 설계 및 개발함으로써 RI-Biomics 전문인력양성을 위한 기반을 구축하고자 하였다. 본 교육프로그램은 RI-Biomics 분야를 크게 4개의 분야로 구분하여 구성하였으며, 각 과정별 교육을 통하여 RI-Biomics 분야의 전반적인 과정을 이해하는데 주안점을 두고 개발되었다. 교육프로그램의 유용성 및 타당성을 검증하기 위하여 실제 유관학과 대학생 8명을 대상으로 시범운영을 실시하였으며, 한국방사선진흥협회(서울)와 한국원자력연구원 첨단방사선 연구소 RI-Biomics 센터(정읍)에서 총 3주간 진행 되었다. 세부 교육과정은 RI-Biomics 분야의 기본교육인 방사성동위원소 취급 및 안전교육 1주, 전문기술 교육인 RI-Biomics 응용기술 2주로 구성되었다. 3주간의 교육결과를 평가하기 위하여 실습일지와 개별보고서를 작성하였으며, 설문조사를 통하여 교육 만족도 및 건의사항을 수렴하였다. 본 교육프로그램 운영결과, 모든 학생들이 교육과정에 대한 높은 만족도와 지속적인 참여의사를 나타냈다. 또한 시범교육 운영 간 우수인력 발굴 및 지속적인 교육프로그램 운영을 위한 심화과정의 필요성이 제기되었다. 본 연구를 통해 제시된 교육프로그램과 운영방안은 향후 RI-Biomics 분야의 대학 교과과정 개발을 위한 기초자료로 활용될 것이며, RI-Biomics 기술 전문인력들의 양성과 국내 RI-Biomics 분야의 발전에 기여할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.361-381
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• 2023

기업 부도 예측에 관한 연구는 재무정보를 중심으로 연구되어 왔다. 기업의 재무정보는 분기별로 갱신되기 때문에 실시간으로 기업의 폐업 가능성을 예측하는 데 있어 적시성이 부족하게 되는 문제가 발생한다. 이를 개선하고자 하는 평가 기업에서는 대상 기업의 건전성을 판단하기 위한 재무정보 외의 정보를 활용한 기업의 건전성을 판단하는 방법이 필요하다. 이를 위해 정보 기술의 발달로 기업에 대한 비재무정보 수집이 용이해지면서 기업 부도 예측에 재무정보 외의 추가적인 변수와 여러 가지 방법론을 적용하는 연구가 진행되어 왔으며, 이 중에서도 어떤 변수들이 기업의 부도를 예측하는데 영향을 주는지를 밝히는 것이 중요한 연구 과제가 되었다. 본 연구에서는 전자결제서비스를 이용하는 사업자의 폐업을 예측할 때 비재무정보를 구성하는 전자결제 정보들이 얼마나 영향을 미치는지를 살펴보았으며, 재무정보와 비재무정보 결합에 따른 폐업 예측 정확도 차이를 살펴보았다. 구체적으로, 재무정보 모형과 비재무정보 모형, 그리고 이를 결합한 모형으로 구성된 세 가지 연구 모형을 설계하였으며 Multi Layer Perceptron(MLP) 알고리즘을 포함한 여섯 가지 알고리즘으로 폐업 예측 정확도를 확인하였다. 재무정보와 비재무정보를 결합한 모형이 가장 높은 예측 정확도를 보였으며, 그 다음으로는 비재무정보 모형, 재무정보 모형의 순서로 예측 정확도가 확인되었다. 알고리즘별 폐업 예측 정확도는 여섯 가지의 알고리즘 중 XGBoost가 가장 높은 예측 정확도를 보였다. 사업자의 폐업 예측에 활용된 전체 87개의 변수를 대상으로 상대적 중요도를 살펴본 결과 폐업 예측에 중요하게 영향을 미친 변수는 상위 20개 중 70% 이상이 비재무정보인 것으로 확인되었다. 이를 통해 비재무정보의 전자결제 정보가 사업자의 폐업을 예측하는 중요한 변수임을 확인하였으며, 비재무 정보가 재무정보의 대안적 정보로서 활용할 수 있는 가능성 역시 살펴볼 수 있었다. 본 연구를 기반으로 사업자의 폐업을 예측할 수 있는 정보로서 비재무정보의 수집과 활용에 대한 중요성을 인식하고 기업의 의사결정에 활용할 수 있는 방안에 대해서도 다루었다.

• 벤처혁신연구
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• 제4권1호
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• pp.51-65
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• 2021

공공부문의 인사 관련 정책은 폐쇄적이며 필기시험 위주로 운영이 되어왔으나, 2006년 고위공무원단 도입을 통하여 공무원의 승진과 선발제도에서 역량을 기반으로 하는 평가와 승진, 교육체계가 새로이 도입되었다. 특히 승진과 관련된 역량평가(Assessment Center)를 운영하여 연공서열 중심의 승진제도가 역량을 기준으로 평가받는 계기가 되었다. 역량평가는 현재까지 사용하는 평가방법들 중에서 신뢰성과 타당성이 가장 높은 평가방법으로 알려져 있으며 성과에 대한 예측 타당성도 높은 것으로 알려져 있다. 2001년 정부 표준역량 19개 역량모델을 설계하였으며, 2006년 고위공무원단제도의 시행과 함께 역량평가를 실행하였고, 2015년 중앙부처 과장급으로 확대 시행과 2012년 서울시를 시작으로 하여 광역지방자치단체도 간부급 공무원에 대한 역량평가를 도입, 시행하고 있다. 공공부문에서 역량평가의 활용 목적은 주로 3급은 선발, 4급은 배치(보직), 5급은 승진에 초점을 맞춰 운영하고 있다. 하지만 공공부문의 역량평가는 민간부문과 비교하면, 역량평가의 목적, 평가과정, 역량평가 프로그램의 측면에서 차이를 보이고 있다. 역량평가의 목적에서 공공부문은 후보자 선발 승진을 위한 것이며, 민간부문은 경력개발과 육성에 초점을 두고 있다. 따라서 민간부문보다 지속적인 역량개발을 하지 못하고 있으며, 직무를 수행하는 데 있어서 성과를 높이기 위한 목적으로 활용 되지 못하고 있다. 평가항목과 관련해서, 공공부문은 일반적으로 6개 역량에 대하여 5점 만점에 2.5점 이상이면 역량평가를 통과하는 방식으로 제도를 운영하며, 역량의 수준이 어느 정도이며, 부족한 부문은 무엇인지에 대한 피드백이 미흡한데 반하여, 민간부문은 탈락자를 선별보다는 우수자와 적임자를 선별하기 위하여 개인별 평균점수 뿐 아니라 각 개인의 역량별 점수를 중요시 하고 이를 활용하여 보직과 경력개발에 활용한다. 평가자 선발 및 운영과 관련해서는 공공부문은 평가에 있어 공정성에 중점을 두고, 민간부문은 활용성에 중점을 두어 공공부문은 역량평가를 통하여 역량을 개발하고 적재적소에 인적자원을 활용한다는 측면에는 부합하지 못하고 있다. 따라서 공공부문도 역량평가를 통하여 우수자를 파악하고 이들이 동기부여가 될 수 있도록 하는 방안으로 개선하고 정확한 보고서와 개인별 피드백을 통해서 더 우수한 관리자로 성장할 수 있도록 역량평가제도 운영에 변화를 기하여야 한다.

• 한국지구과학회지
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• 제45권3호
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• pp.260-276
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• 2024

이 연구의 목적은 공학기반 파력발전소 주제의 STEAM 수업을 통해서 지구과학전공 예비교사들의 컴퓨팅 사고에 대한 인식형성 및 개선이 있는지를 탐색하는 것이다. STEAM 수업은 가장 효율적인 파력발전소 모형을 제작해보는 내용으로 구성되었다. 컴퓨팅 사고 실천 인식을 알아보는 설문지는 연구자가 기존의 연구를 중심으로 설문 문항을 개발하여 15명의 예비교사들에게 투입하였다. STEAM 수업은 파도를 이용해서 터빈이 돌아가는 과학적 원리 이해를 바탕으로 모둠별로 효율적인 파력발전소 모형을 개발하도록 하였으며 수업 중에 문제를 인식하고(문제해결), 코딩작업을 해서(코딩 및 프로그래밍) 3D 프린터로 파력발전소를 제작하였으며(모델 설계 및 구축), 제작된 산출물을 평가하여 오류를 수정하는(문제 오류 수정) 동안에 '논리적 사고'를 통한 높은 수준의 컴퓨팅 사고 실천 인식이 파악되었다(14개 중에 앞의 5개 실천은 평균 5점). 하지만 용어에 대한 정확한 정의를 알지 못하고 실시한 수업에서 '추상화'. '문제분해', 및 '빅 데이터 활용'에 대한 인식은 오히려 수업 후의 인식은 더 낮아졌다(3개의 실천). STEAM 수업 후에는 컴퓨팅 사고 실천은 '온라인 게임하기'는 아니라는 것에 인식개선이 있었지만(4.06→0.86; 역문항) 아직도 컴퓨터를 이용해서 해야 하는 컴퓨팅 사고 실천으로 인식하고 있어 개선되지 않음이 확인되었다(컴퓨터처럼 생각하기, 컴퓨터를 사용하여 통계하기). 문제 인식에 해당하는 '문제해결'(3.73→4.33), '패턴 인식'(3.53→3.66), 그리고 '최상의 도구 선택'(4.26→4.66)의 3개 실천은 인식이 약하게 개선되었다. 컴퓨팅 사고 실천과 같은 역량 함양을 위해서는 실습위주의 교육양성과정이 개설되어야 하며, 특히 본 연구에서는 다른 주제의 추가적인 STEAM 수업을 했다면 개선이 일어나지 않거나 약하게 인식되었던 컴퓨팅 사고 실천에 대해서는 확실한 개선이 있을 수 있다는 결론을 내릴 수 있다. 다회적인 상황학습의 교육실습 교육과정이 개설되어야 한다.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.155-175
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• 2017

최근 독감 예측이나 당선인 예측, 구매 패턴, 투자 등 다방면에서 웹검색 트래픽 정보. 소셜 네트워크 내용 등 거대한 데이터를 통해 사회적 현상, 소비 패턴을 분석하는 시도가 이전보다 늘어났다. 구글, 네이버, 바이두 등 인터넷 포털 업체들의 웹검색 트래픽 정보 공개 서비스와 함께 웹검색 트래픽 정보를 활용하여 소비자나 사용자와 관련된 연구가 실시되기 시작했다. 웹검색 트래픽 정보를 활용한 사회 현상, 소비 패턴 분석을 연구는 많이 수행되었으나, 그에 비해서 도출된 여행 수요 모델을 토대로 의사결정을 위한 실질적 대책 수립으로 이어지는 연구는 많이 진행되지 않은 실정이다. 관광산업은 상대적으로 많은 고용을 가능하게 하고 외자를 유치하는 등 고부가가치를 창출하여 경제 전체에 선순환 효과를 일으키는 중요한 산업이다. 그 중에서도 국내 입국외래객중 수년간 2위와의 큰 차이로 1위를 차지해왔던 중국 국적의 관광객 '유커' 및 그들이 지출하는 1인당 평균 관광 수지는 한국 경제에 매우 중요한 한 부분이다. 관광 수요의 예측은 효율적인 자원 배분과 합리적인 의사 결정에 있어서 공공부문 및 민간부문 모두 중요하다. 적절한 관광 수요 예측을 통해서 한정된 자원을 더욱 효과적으로 활용하여 더욱 많은 부가가치를 창출하기 위한 것이다. 본 연구는 중국인 인바운드를 예측하는 방법에 있어, 이전보다 더 최신의 트렌드를 즉각적으로 반영하고 개인들의 집합의 관심도가 포함되어 예측 성능이 개선된 방법을 제안한다. 해외여행은 고관여 소비이기 때문에 잠재적 여행객들이 입국하기 전 웹검색을 통해 적극적으로 자신의 여정과 관련된 정보를 취득하기 위한 활동을 한다. 따라서 웹검색 트래픽 수치가 중국인 여행객의 관심정도를 대표할 수 있다고 보았다. 중국인 여행객들이 한국 여행을 준비하는 단계에서 검색할만한 키워드를 선정해 실제 중국인 입국자 수와 상관관계가 있음을 검증하고자 하였다. 중국 웹검색 엔진 시장에서 80%의 점유율을 가지는 중국 최대 웹검색 엔진 '바이두'에서 공개한 웹검색 데이터를 활용하여 그 관심 정도를 대표할 수 있을 것이라 추정했다. 수집에 필요한 키워드의 선정 단계에서는 잠재적 여행객이 여정을 계획하고 구체화하는 단계에서 일반적으로 검색하게 되는 키워드 후보군을 선정하였다. 키워드의 선정에는 중국 국적의 잠재적 여행객 표본과의 인터뷰를 거쳤다. 트래픽 대소 관계 확인 결과에 따라서 최종 선정된 키워드들을 한국여행이라는 주제와 직접적인 연관을 가지는 키워드부터, 간접적인 연관을 가지는 키워드까지 총 세 가지 레벨의 카테고리로 분류하였다. 분류된 카테고리 내의 키워드들은 바이두'가 제공하는 웹검색 트래픽 데이터 제공 서비스 '바이두 인덱스'를 통해 웹검색 트래픽 데이터를 수집했다. 공개된 데이터 페이지 특성을 고려한 웹 크롤러를 직접 설계하여 웹검색 트래픽 데이터를 수집하였고, 분리되어 수집된 변수에는 필요한 변수 변환 과정을 수행했다. 자동화 수집된 웹검색 트래픽 정보들을 투입하여 중국 여행 인바운드에 대한 유의한 영향 관계를 확인하여 중국인 여행객의 한국 인바운드 여행 수요를 예측하는 모형을 개발하고자 하였다. 정책 의사결정 및 관광 경영 의사결정 같은 실무적 활용을 고려하여 각 변수의 영향력을 정량적으로 설명할 수 있고 설득이 명료한 방법인 다중회귀분석방법을 적용해 선형 식을 도출하였다. 수집된 웹검색 트래픽 데이터를 기존 검증된 모형 독립변인들에 추가적으로 투입함으로써 전통적인 독립변인으로만 구성된 연구 모형과 비교하여 가장 뛰어난 성능을 보이는 모형을 확인하였다. 본 연구에서 검증하려는, 웹검색 트래픽으로 대표되는 독립변인을 투입한 최종 도출된 모형을 통해 중국인 관광 수요를 예측할 때 유의한 영향을 끼치는 웹검색 트래픽 변수를 확인할 수 있다. 최적 모형 설명력을 가지는 모형을 기반으로 최종 회귀 식을 만들었고 이를 '유커마이닝' 시스템 내부에 도입하였다. 데이터 분석에서 더 나아가 도출된 모형을 직관적으로 시각화하고, 웹검색 트래픽 정보를 활용하여 도출할 수 있는 인사이트를 함께 보여주는 데이터 분석 기반의 '유커마이닝' 솔루션의 시스템 알고리즘과 UX를 제안하였다. 본 연구가 제안하는 모형과 시스템은 관광수요 예측모형 분야에서 웹검색 트래픽 데이터라는 정보 탐색을 하는 과정에 놓인 개인들의 인터랙티브하고 즉각적인 변수를 활용한 새로운 시도이다. 실무적으로 관련 정책결정자나 관광사, 항공사 등이 활용 가능한 실제적인 가치를 가지고, 정책적으로도 효과적인 관광 정책 수립에 활용될 수 있다.