본 연구에서는 범주 불균형 문제가 내재된 기업부도 예측 AdaBoost 앙상블 모형의 성과를 개선하기 위하여 GMOPTBoost 알고리즘을 제안한다. AdaBoost 알고리즘은 오분류 표본에 대하여 강건한 학습기회를 제공한다는 장점이 있지만, 산술평균 정확도에 기반하기 때문에 범주 불균형 문제를 효과적으로 해결하지 못한다는 한계점이 존재한다. GMOPTBoost는 가우시안 경사하강법(Gaussian gradient descent)을 적용하여 기하평균 정확도를 최적화하고 범주 불균형 문제를 효과적으로 해결할 수 있다는 장점이 있다. 본 연구에서는 첫째, 범주 불균형 문제가 예측 모형의 성과에 미치는 효과와 GMOPTBoost의 성과 개선 효과를 검증하기 위하여 5개의 범주 불균형 데이터를 구성하였으며, 둘째, 범주 균형 데이터에 대한 GMOPTBoost의 성과 개선 효과를 검증하기 위하여 데이터 샘플링 기법을 통하여 구성된 균형 데이터를 구성하였다. 30회의 교차타당성 분석의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 범주 불균형 문제는 예측 성과에 부정적인 영향을 미친다. 둘째, GMOPTBoost는 불균형 데이터에 적용된 AdaBoost의 성과를 유의적으로 개선시키는 긍정적인 효과를 제공한다. 셋째, 데이터 샘플링 기법은 성과 개선에 긍정적인 영향을 미친다. 마지막으로 데이터 샘플링 기법을 적용한 범주 균형 데이터에서도 GMOPTBoost는 유의적인 성과 개선에 기여한다.
본 연구는 심미적 영향요소 중 하나인 단순/복잡이 과연 선호도에 어떠한 영향을 주고 다른 심미적 차원들과 어떠한 관계를 갖는지를 정립하기 위한 기초연구로 진행되었다. 이에 따라, 본 연구는 단순/복잡, 균형 그리고 선호도를 가지고 진행하였다. 본 연구는 근본적인 질문으로부터 시작하였다. 첫째, 심미적 차원 중 하나인 단순/복잡이 다른 요소인 균형과의 관계. 둘째, 심미적 영향요소인 단순/복잡 그리고 균형과 선호도와의 관계를 알아보는데 그 목적이 있다. 이를 위해 제품들을 범주화하고 각 범주별 제품들을 대상으로 실험하여 범주별 성향을 찾고 이를 기본으로 디자인 프로세스에 적용하여 검증하도록 한다.
본 연구의 목적은 뇌성마비아동 보호자들의 재활치료 선택과 중단에 영향을 미치는 요인을 확인하고, 요인들의 상호작용에 의한 재활치료 선택과 중단 과정모형을 제시하는 것이다. Strauss와 Corbin(1994)의 근거이론을 사용하였다. 분석결과, 개방코딩에서 140개의 개념과 29개의 하위범주, 8개의 범주가 도출되었으며, 축 코딩의 패러다임에 의한 범주 분석 결과 중심현상은 '시행착오 속 최적화된 치료 찾기'였다. 재활치료 시작부터 현재까지의 과정분석결과 뇌성마비 아동 보호자들은 '당황', '혼란', '극대화', '방황', '전략', '균형' 등 6단계를 경험하는 것으로 나타났다. 재활치료 선택과정의 핵심범주는 '시행착오 속 재활과 일상생활의 균형 잡기'로 도출하였다. 뇌성마비아동 보호자들의 재활치료 선택에 영향을 미치는 요인들의 상호작용에 의한 재활치료 선택과 중단 과정모형을 설명하고, 재활과 일상생활의 균형 잡기를 제안하였다.
본 연구는 일과 생활 균형의 일탈행동에 대한 영향력 관계에서 직무효능감과 회복탄력성의 다중 매개효과를 검증하고자 수행되었다. 실증연구를 위한 자료는 제주지역에 근무하는 기업 근로자를 대상으로 자료를 수집하였으며, 자료수집 과정에서 발생할 수 있는 동일방법편의를 최소화하기 위해 쌍으로 구성된 총 400쌍의 설문지를 배부하여 355부를 회수하여 불성실하게 응답한 57부를 제외하고 총 298부를 분석에 활용하였다. 가설검증을 위한 과정은 SPSS Macro 프로그램을 활용하여 다중 매개효과를 검증하였으며, 연구자들의 예상과 같이 일과 생활 균형은 직무효능감과 회복탄력성에 긍정적인 영향력이 확인되었고, 일탈행동에는 저감효과가 있는 것으로 확인되었다. 더불어 양자관계에서 다중매개 효과는 직무효능감은 완전 매개효과가 확인되었으나 회복 탄력성은 양자관계를 연결하는 주요 매개변수로의 역할을 하지 않는 것으로 확인되었다. 본 연구의 시사점은 기존연구에서 주목받고 있는 일과 삶의 균형을 개인 차원에서 발생하는 생산적 행동에 대한 긍정적 역할의 범주를 넘어 이를 반생산적 행동으로 연구 범주를 확대하고 그 역할에 대한 의미 있는 이론적 및 실무적 시사점을 제안하고 있다.
범주 불균형은 분류 모델이 다수 범주에 편향되게 학습되어 소수 범주에 대한 분류 성능을 떨어뜨리는 문제를 야기한다. 언더 샘플링 기법은 다수 범주 데이터의 수를 줄여 소수 범주와 균형을 이루게하는 대표적인 불균형 해결 방법으로, 텍스트 도메인에서의 기존 언더 샘플링 연구에서는 단어 임베딩과 랜덤 샘플링과 같은 비교적 간단한 기법만이 적용되었다. 본 논문에서는 트랜스포머 기반 문장 임베딩과 군집화 기반 샘플링 방법을 통해 텍스트 데이터의 정보 손실을 최소화하는 언더샘플링 방법을 제안한다. 제안 방법의 검증을 위해, 감성 분석 실험에서 제안 방법과 랜덤 샘플링으로 추출한 훈련 세트로 모델을 학습하고 성능을 비교 평가하였다. 제안 방법을 활용한 모델이 랜덤 샘플링을 활용한 모델에 비해 적게는 0.2%, 많게는 2.0% 높은 분류 정확도를 보였고, 이를 통해 제안하는 군집화 기반 언더 샘플링 기법의 효과를 확인하였다.
본 연구의 목적은 KCI의 인문학, 사회과학, 예술체육 분야 저자키워드를 대상으로 의미적, 형태적 분석을 통해 기존에 연구된 개념범주 텍사노미의 적합성을 확인하고 실용적인 개선 방안을 제시하는 것이다. 연구를 통해 '실체, 추상, 일반/공통, 개체'의 네 개 최상위수준의 개념범주를 보다 구체적이고 핵심 개념이 반영된 일곱 개의 범주 '개체, 활동/기능, 특성, 이론/방법, 형식/틀, 일반/공통, 인스턴스'로 변경하였다. 중위범주와 하위범주의 경우 신설, 세분화, 통합, 삭제, 이동 등의 방법으로 개념범주의 계층 구조를 단순화시키고 범주 간 용어분포의 불균형을 개선하였다. 구조적학술용어사전(STNet)을 테스트베드로 삼아 수정된 개념범주 텍사노미를 적용한 결과 용어의 분포가 균형적으로 이루어지고, 용어의 속성 표현이 상세화되는 효과를 보이는 것으로 나타났다.
자신이 경험한 교사 양성 프로그램에 대한 과학 교사의 인식을 조사하는 것은 과학 교사가 어떻게 교육되어야 하는가에 대한 개념화에 도움을 준다. 이러한 전제 하에 이 연구에서는 프로그램의 정합성과 균형성에 초점을 맞춰 예비 교사와 현직 교사의 과학 교사 양성 프로그램에 대한 인식을 조사하고자 하였다. 이를 위해 강원도 소재 사범대학의 과학 교사 프로그램을 이수한 20명의 예비 교사와 39명의 현직 교사가 참여 하였으며, 선택형 및 개방형 설문지를 개발하였다. 연구 결과는 다음과 같다; 첫째, 과학 교사 양성 프로그램의 정합성에 대해 예비 교사와 현직 교사는 '보통' 정도로 인식하는 것으로 나타났으며, '수업 계획 및 준비' 범주에서 가장 정합성이 높은 것으로, '직업적 책무' 범주에서 가장 정합성이 낮은 것으로 인식하였다. 또한, 4개 범주 모두에서 예비 교사에 비해 현직 교사가 프로그램의 정합성을 더 낮게 인식하는 것으로 나타났다. 둘째, 과학 교사 양성 프로그램의 균형성에 대해 예비 교사와 현직 교사는 모두 이론적 요소에 비해 실천적 요소가 부족한 것으로 인식하고 있었다. 셋째, 현행 과학 교사 양성 프로그램이 임용 고사를 위한 교육과정으로서의 성격이 강하다고 인식하고 있었으며, 프로그램의 4개 영역(교과내용학, 교과교육학, 일반교육학, 교생실습)이 학교 현장과 보다 더 연계되어야 한다고 인식하였다. 이 연구 결과를 토대로 보다 정합적이고 균형적인 과학 교사 양성 프로그램을 위한 대안적 방법을 논의하였다.
Support Vector Machine(SVM)은 기업부실 예측문제 등 다양한 분야에서 성공적으로 활용되어 왔으나 범주 불균형 문제가 존재하는 경우 다수 범주의 경계영역은 확장되는 반면, 소수 범주의 경계영역은 축소되고 분류 경계선이 소수 범주로 편향되어 분류 성과에 부정적인 영향을 미치는 것으로 보고되고 있다. 본 연구는 범주 불균형 문제에 대한 대칭 마진 SVM(EMSVM)의 한계점을 개선하기 위하여 비대칭 마진 SVM(UMSVM)과 임계점 이동 기법을 결합한 최적화 비대칭 마진 SVM인 OPT-UMSVM을 제안한다. OPT-UMSVM은 소수 범주 방향으로 치우진 분류 경계선을 다수 범주로 재이동함으로써 소수 범주의 민감도를 개선하고 최적화된 분류 성과를 산출함으로써 SVM의 일반화 능력을 향상시키는 장점을 가진다. OPT-UMSVM의 성과 개선 효과를 검증하기 위하여 불균형 비율이 상이한 5개의 표본군을 구성하여 10-fold 교차타당성 검증을 수행한 결과는 다음과 같다. 첫째, 범주 불균형이 미미한 표본에서 UMSVM은 EMSVM의 성과 개선 효과가 미약한 반면, 범주 불균형이 심화된 표본에서 UMSVM은 EMSVM의 성과개선에 크게 공헌하고 있다. 둘째, OPT-UMSVM은 EMSVM 및 기존의 UMSVM과 비교하여 범주 균형 및 범주 불균형 표본 모두에서 보다 우수한 성과를 가지고 있으며, 특히 범주 불균형이 심화된 표본에서 유의적인 성과 차이를 보였다.
목적 : 본 연구는 한국형 작업균형을 측정할 수 있는 평가도구를 개발하고자 실시되었다. 연구방법 : 2017년 3월부터 2019년 7월까지 선행연구 분석, 전문가 포커스 회의를 통해 예비문항을 작성하였고, 2차의 델파이조사를 통해 예비문항을 선정하였다. 문항의 타당성 검증을 위해 라쉬분석을 실시하여 대상자 및 문항적합도, 문항난이도, 평정척도, 분리신뢰도를 분석하여 최종문항을 도출하였다. 결과 : 조사대상자 141명 중 시간사용에서 9명(6.38%), 작업영역에서 11명(7.80%)이 부적합 대상자로 나타났다. 시간사용 적합대상자 132명, 작업영역 적합대상자 130명을 대상으로 문항의 적합도를 분석한 결과 3개 문항이 부적합 문항으로 판정되었으나, 이론 및 임상적 근거에 기초하여 최종적으로 작업특성 영역의 1개 문항을 삭제하였다. 문항의 난이도 분석에서 당신은 가정 내에서 다른 사람을 위한 활동에 사용하는 시간의 양은 어떠합니까?, 당신은 정규교육이나 관심분야를 위한 교육을 받고 있습니까? 문항이 높은 난이도를 보였다. 평정척도 분석결과에서는 5점 척도보다 4점 척도가 적합한 것으로 나타났고, 분리신뢰도는 .86~.94이었다. 최종적으로 3개 범주(시간사용, 작업영역, 작업특성), 18개 문항이 최종 선정되었다. 결론 : 작업균형 평가도구는 3개 범주 영역, 18개 문항을 최종 선정하였고, 4점 리커트 척도로 개발되었다. 추후 연구에서는 작업균형을 측정하는 다른 평가도구와의 상관관계를 통해 공인타당도를 입증하고, 작업균형에 영향을 미치는 요인을 분석하는 추가연구가 필요할 것이다.
제5차 수학과 교육과정부터 수학과 교육 목표는 인지적, 과정적, 정의적 목표의 세 범주로 제시되어 왔으며, 2022 개정 수학과 교육과정에서는 내용 체계 역시 지식·이해, 과정·기능, 가치·태도로 구분하여 제시하고 있다. 따라서 학생들에게 수업 목표를 제시하기 위해서는 수학과 교육 목표인 세 가지 측면을 모두 제시할 필요가 있다. 현재 수학 교과서에 제시되는 차시명은 수업 목표와 직접적으로 연결되어 있으며, 학생들이 수업 중 가장 먼저 정보를 얻을 수 있는 부분이다. 이에 본 연구에서는 2015 개정 1~2학년 수학 교과서에 제시된 차시명과 내용 체계의 세 범주가 어떻게 연결되어 있는지를 분석하였다. 분석 결과 대부분의 차시명은 세 범주 중 2가지를 제시하고 있었으나 반영된 요소는 지식·이해와 과정·기능 범주에 편중된 양상을 보였다. 일부 차시명의 경우 가치·태도 범주의 내용 요소를 반영하고 있었으나, 이는 수학 내용 영역에 따라 제시된 내용 요소 수에 많은 차이를 보였다. 세 범주의 균형있는 학습을 위해 가치·태도 범주의 내용 요소를 반영한 차시명을 제시할 수 있는 방안을 살펴보고, 영역별로 차이를 보이지 않도록 균형있게 제시하는 방안도 함께 탐색해 볼 필요가 있을 것이다. 특히 지식·이해 범주는 제시하지 않아도 학생들이 그 목표를 정확히 이해할 수 있다는 점을 고려하여, 지식·이해 범주에 맞춰진 초점에서 벗어나 과정·기능과 가치·태도 범주의 내용 요소를 구체적으로 반영하는 진술도 필요해 보인다. 이를 통해 2022 개정 수학 교과서 개발 시 필요한 차시명 제시 방식을 제안하고 이를 활용한 효과적인 수업 목표를 제시하는 데 도움을 주고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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