본 고에서는 한국노동패널자료를 이용하여 승진가능성 및 승진경험에 있어 남녀의 성별격차를 실증적으로 분석하고 승진가능성 및 승진경험이 성별 임금격차에 미치는 영향을 분석하고 있다. 먼저 근로자의 특성과 승진경험과의 관계를 파악하기 위해 logit모형을 추정하고 의태분석을 실시하였다. 다른 설명변수를 통제하였을 때. 근로자가 현 직장에서 승진하였을 확률은 남성이 여성의 2배에 달하는 것으로 나타났다. 그러나 분석대상을 승진가능성이 있거나 승진경험이 있는 임금근로자로 제한하면 성별 격차가 크게 완화되어 남성의 57.1%와 여성의 44.4%가 승진경험이 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 여성 임금근로자의 70% 정도가 승진가능성이 없는 직종에 취업하고 있다는 사실을 반영하고 있으며, 승진가능 직종의 여성 취업확대가 중요하다는 점을 나타낸다. 또한 근속기간의 증가에 따라 남녀 모두 승진경험의 확률이 높아진다는 결과는 여성의 승진을 위해 경력단절 완화가 중요함을 시사한다. Oaxaca and Ransom의 방법론을 사용하여 성별 임금격차를 분해한 결과 인적자원, 거주지역 등의 설명변수가 임금격차의 62 9%를 설명하고 있었다 그러나 설명변수에 승진가능성 및 승진경험을 포함시켰을 경우에는 설명변수가 남녀 임금격차의 69.5%를 설명하였다. 승진가능성 및 승진경험이 성별 임금격차의 13.9%를 설명하여 임금에 미치는 승진의 중요성이 확인되었고. 여성의 경우 승진가능성 및 승진경험의 임금영향력이 상대적으로 높게 추정되었다.
기업은 자신들의 경제 환경 사회적 영향 및 성과에 대해 설명책임의 수단으로 '지속가능성보고서'를 발간하고 있다. 법적 규제인 재무 공시와는 달리 '지속가능성' 보고는 비재무적 요소에 대한 기업들의 성과를 보고하는 것이기에 이에 대한 신뢰성은 기업에 의존할 수밖에 없다. 그러나 현재 발간되는 지속가능성보고서는 지표 데이터에 대한 증거나 출처를 포함할 수 없는 유형으로, 기업의 홍보 수단으로 여겨지는 경향이 있으며 신뢰성에 대한 의혹이 여러 차례 제기되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 업무에 대한 내용과 맥락이 담긴 기록으로 기업의 설명책임을 입증할 수 있도록 증거기반 설명책임에 대한 개념을 적용해 보았다. 증거기반 설명책임이란 행위에 대한 증거 기록을 생산 및 축적하고 이용가능한 정보로 관리하여 설명책임으로 활용하는 것이다. 국내 기업에서 발간한 지속가능성보고서의 지표데이터 유형과 영국 보다폰의 웹 기반 보고서 사례를 살펴보고, 업무 기록을 지표 데이터의 증거로 연결할 방안에 대해 연구해보았다. 이를 위해 필요한 기록을 증거로 확보할 수 있도록 기록의 생산체계를 재설계하였다. 업무 중 생산된 기록을 SR(Social Responsibility)설명책임정보로 취합 및 관리하고 이해관계자에게 제공할 수 있는 SR시스템(Social Responsibility System)과 기록관리시스템(RMS)의 연계 구축을 제안하였다. 또한 조직체계 및 규정을 통해 기업의 전문적인 기록관리 체계를 단계적으로 구축하고 관련 업무 담당자와의 협업을 통해 기업의 신뢰성 있는 설명책임을 지원할 수 있는 인프라 구축을 이야기했다.
본 연구에서는 수단별 비용변수를 주요 설명변수로 활용하고 있는 현행 수단분담모형의 문제점으로서 설명변수간 높은 상관관계로 인한 다중공선성 문제와 버스노선의 가변성으로 인한 설명변수의 장래치 추정불가능성 문제를 지적하고 이와 같은 문제점을 극복할 수 있는 방안으로서 존을 설명하는 사회경제적 변수, 토지이용변수, 교통체계변수들을 설명변수로 하는 '존 데이터 기반 수단분담모형'의 활용가능성을 검증하였다. 장래교통수요추정모형으로서 수단분담모형의 설명변수가 갖추어야 할 조건으로서 목표연도별 설명변수의 추정가능성을 설정하고 이러한 조건을 만족하는 존 데이터를 설명변수로 한 수단분담모형을 구축하였으며 수단별 비용변수를 주요 설명변수로 하는 수단분담모형과의 비교를 수행하였다. 추정된 계수에 대한 통계적 유의성 검정에서 비용변수간 높은 상관관계로 인한 다중공선성 문제를 확인할 수 있었으며 적합도 평가(우도비의 비교)를 통해서 존 데이터 기반 수단분담모형이 수단별 비용변수를 설명변수로 한 수단분담모형에 비해서 설명력이 더욱 높다는 사실이 확인되었다.
범주형 자료분석에서 차원축소(collapsibility)는 오즈비로 설명되었다. 실제의 $2\times2\timesK$ 분할표 자료를 이 이론에 적용시켰을 때 오즈비의 값으로 차원축소가 가능한지의 여부를 판단하기는 어렵다. 오즈비를 시각적으로 표현하는 방법 중에서 Doi, Nakamura와 Yamamoto(2001)가 제안한 Contour plot을 통해서 분할표 자료를 설명하는 것은 가능하지만 차원축소의 가능성을 결정하기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 오즈비의 신뢰구간을 시각적으로 표현할 수 있는 방법으로 Barrowman과 Myers(2003)가 제안한 Raindrop plot을 이용하여 $P_{\lambda,;,T}^M-policy$ 분할표 자료를 설명할 수 있으며 동시에 차원축소의 가능성을 판단할 수 있는 방법을 제안하고자 한다.
딥러닝(Deep-learning) 기반의 자연어 이해(Natural Language Understanding) 기술들은 최근에 상당한 성과를 성취했다. 하지만 딥러닝 기반의 자연어 이해 기술들은 내적인 동작들과 결정에 대한 근거를 설명하기 어렵다. 본 논문에서는 벡터를 그래프로 변환함으로써 신경망의 내적인 의미 표현들을 설명할 수 있도록 한다. 먼저 인간과 기계 모두가 이해 가능한 표현방법의 하나로 그래프를 주요 표현방법으로 선택하였다. 또한 그래프의 구성요소인 노드(Node) 및 엣지(Edge)의 결정을 위한 Element-Importance Inverse-Semantic-Importance(EI-ISI) 점수와 Element-Element-Correlation(EEC) 점수를 심층신경망의 훈련방법 중 하나인 드랍아웃(Dropout)을 통해 계산하는 방법을 제안한다. 다양한 실험들을 통해, 본 연구에서 제안한 벡터-그래프(Vector2graph) 변환 프레임워크가 성공적으로 벡터의 의미정보를 유지하면서도, 설명 가능한 그래프를 생성함을 보인다. 더불어, 그래프 기반의 새로운 시각화 방법을 소개한다.
의료 인공지능은 특정 진단에서 높은 정확도를 보이지만 모델의 신뢰성 문제로 인해 활발하게 쓰이지 못하고 있다. 이에 따라 인공지능 모델의 진단에 대한 원인 설명의 필요성이 대두되었고 설명가능한 의료 인공지능에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 MRI 등 의료 영상 인공지능 분야에서 주로 진행되고 있으며, 이미지 형태가 아닌 전자의무기록 데이터 (Electronic Health Record, EHR) 를 기반으로 한 모델의 설명가능성 연구는 EHR 데이터 자체의 복잡성 때문에 활발하게 진행 되지 않고 있다. 본 논문에서는 전자의무기록 데이터인 MIMIC-III (Medical Information Mart for Intensive Care) 를 전처리 및 그래프로 표현하고, GCT (Graph Convolutional Transformer) 모델을 학습시켰다. 학습 후, 어텐션 흐름 그래프를 시각화해서 모델의 예측에 대한 직관적인 설명을 제공한다.
최근 동양사상은 사회, 문화 전반에 걸쳐 활용되고 있으며 디자인 분야에 적용하려는 연구 역시 지속적으로 이어져오고 있다. 이러한 맥락으로 볼 때 동양사상과 인터페이스의 관계에서도 음양오행, 팔괘, 하도낙서 등의 기본원리에 의한 적용이 가능하다고 유추할 수 있으며, 우주 만물의 조화와 균형을 추구하고 있는 동양사상을 사용자 인터페이스에 적용한다면 사용하기 쉬움과 어려움의 균형이 적절하게 조화를 이루어 인간이 보다 자연스럽게 사용할 수 있는 UI가 개발될 가능성을 가지고 있다고 할 수 있다. 본 연구는 구궁. 팔괘의 의미에 따른 모바일폰 메뉴 구조를 통하여 단순히 사용빈도가 높거나 유사한 항목간의 관계, 기업의 마케팅을 위한 관계 설정이 아닌 각 기능이 가지고 있는 본질적 의미를 팔괘로 해석하고, 구궁에 적용함으로써 질서와 조화를 갖춘 메뉴 관계를 형성하고, 이를 통해 인간이 보다 자연스럽게 사용 할 수 있는 UI를 제언하고자 하는 목적으로 진행되었다. 연구방법으로 음양오행, 주역의 팔괘 등을 체계적으로 수용하고 있으며, 구궁이라는 9개의 공간에 의미와 시간의 요소를 조합하여 해단함으로써, 인간사 전반에 걸친 해석이 가능한 '기문둔갑'이라는 동양학문을 제시하고, 이를 토대로 사용자 인터페이스와의 관계를 밝히고 적용가능성을 설명하였다. 사례연구로 $3{\times}3$ 메뉴구조의 모바일폰 디스플레이 인터페이스에 기문둔갑의 기초인 구궁, 팔괘를 적용하는 방법을 설명하고 디자인전공자 30명의 설문으로 얻은 사용자 멘탈모델과 비교 분석하여 디자인에서의 동양사상 활용 가능성을 설명하였다.
본 연구는 우리나라의 출산율 하락 현상을 경제학적 관점에서 분석한다. 우리나라의 출산율 하락은 출산연령의 상승 및 출산여성의 고학력화를 수반하고 있다. 합계출산율의 하락을 유발하는 두 요인인 완결출산율의 하락과 출산시기의 연장 중 완결출산율은 완만히 하락하고 있는 것으로 추정되며 최근의 급속한 출산율 하락세를 설명하기에는 부족하다. 출산여성의 고학력화에 따른 출산시기의 연장은 합계출산율의 변화 방향과는 일치하나 역시 최근의 급속한 출산율 하락을 설명하기에는 충분하지 않다. 다만 이 요인은 향후 합계출산율의 반등 가능성을 시사한다. 그러므로 최근의 급속한 출산율 하락은 출산시기의 연장에 기인하였을 가능성이 높으며 그 중요한 요인은 여성 노동시장의 변화일 것으로 추정된다. 이 부분에 관한 본 연구의 분석은 충분하지 않으나 고학력 여성의 취업률 증가, 임금-연령 곡선의 상승에 의한 출산시기 지연의 가능성을 제시하였다.
최근 통신업계에서는 축적된 빅데이터를 활용하여 고객의 특성을 이해하고 맞춤형 마케팅에 이용하려는 노력이 지속되어 왔다. 본 연구에서는 CatBoost 모델을 사용하여 이탈 가능성이 높은 고객을 예측하고 XAI(eXplainable Artificial Intelligence) 기법 중 하나인 SHAP을 적용하여 이탈에 영향을 미치는 요인을 설명하고자 하였다. SHAP의 global explanation 기법을 사용하여 특정 고객 segmentation 에 대한 이해력을 높이고, local explanation 기법을 사용하여 개별 고객에 대한 설명과 개인화 마케팅에 적용 가능성을 제시하였다. 본 연구는 기존의 이탈 예측모델인 블랙박스 모델이 갖는 한계점을 극복하고 고객의 특성을 이해하여 실제 비즈니스에 활용 가능성을 높였다는 점에서 의의를 가진다.
본 논문은 에어컨 토출구 살균조명용 UV-LED 에 관한 연구이다. 서론에서는 에어컨 토출구에 증식하는 곰팡이의 문제점과 원인에 대해 조사 분석함으로써 연구의 목적을 설명하였다. 본론에서는 내부를 살균하며 동시에 무드조명의 역할을 수행함으로써 얻을 수 있는 장점과 작동방식에 대하여 설명하고, 가능성을 확인하기 위한 실험을 계획하였다. 실험계획과 실험결과에서는 이전 다른 실험과의 차이점과 실험계획을 설명하고, 실험결과에 대해 설명하며 이번 실험에서의 한계점 및 보안할 점도 함께 설명하였다. UV-LED 의 설치 위치를 예시를 들며 설명하였다. 결론에서는 본 논문에서 설명한 연구의 내용을 종합하고, 향후 연구의 진행방향과 추가적으로 필요한 실험 및 적절한 UV-LED 의 파장선택에 대해서 기술하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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