본 연구는 노동시장의 성별직종분리(occupational sex segregation)를 초래하는 요인들을 대분류 및 세분류 사업체를 단위로 규명하고자 하였다. 분석결과를 요약하면, 첫째, 사업체 성별직종분리에 영향을 미치는 요인 중 가장 중요한 것은 직급근로자 비율, 숙련기술자 비율, 그리고 사업체의 조직화 정도로 구성되어 있는 내부노동시작 특성으로 나타났다. 둘째, 사업체는 산업의 성별직종분리에 의해 영향을 받는 것으로 밝혀져 산업 전반에서 남성과 여성의 직종을 구분해 온 관행이 개별 사업체의 성별분리구조를 형성하고 고착화시키는 역할을 하는 것으로 보인다. 세째, 가정한 바와는 달리, 여성의 개인적인 자질향상이 성별직종분리의 개선과 직결되지는 않을 것으로 보인다. 그러나 평균 근속년수비는 성별직종분리를 감소시키는 것으로 나타나 여성이 노동시장에 지속적으로 참여하는 것이 성별직종분리를 개선할 수 있음을 시사한다. 네째, 사업체 성별직종분리 현상에 대한 내부노동시장 특성들의 높은 설명력과 여성의 경쟁력이 보여준 극히 미미한 설명력은 앞으로 산업구조 및 노동력의 유연화 추세에 직면하여 성별직종분리 구조의 개선 가능성에 대해 상반된 기대를 갖게 만든다.
It is increasingly clear that student mastery of concepts and skills in geographic education is based on a complex set of variables. Sex and gender are the key variables. Much has been written about biological sex differences in learning, but less attention has been paid to the impacts of socio-cultural gender on learning geography. As such, the aims of this paper are two-fold. First, to examine theories which seek to explain why males and females might differ in their geographic and spatial knowledge or skill. Second, to examine the extent of sex differences and gender traits in the geographic learning. The results of study illustrate clearly that there are more similarities than differences between the sexes. Therefore, there are significant gender differences between the preferences of regions, contents, activities in the secondary geographic learning. The results also provide insights into improving contents and method of geographic education.
Although learners learn with the same educational games, they show differences in successes. This is because they do not share the same individual characteristics. Currently, there are various studies conducted on effective education according to gender among other characteristics of learners off-line. When this effective educational method according to gender is applied to educational games, it will create more effective outcomes. In addition, this study observed the effective educational method according to gender and learning styles. Through the observation, the considering factors for educational game designs according to the learners' gender was defined. These considering factors were categorized into cognitive and perceptive factors, with each definitions reflected on the characteristics of each gender. This study has its meanings in that it has conducted theoretical results of the considering factors for educational game designs based on reference studies. This study will be utilized as a reference study when designing various games.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.05a
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pp.711-713
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2023
딥러닝 기반 성별 및 연령 추정은 현재 다양한 응용분야에 적용하기 위하여 활발히 연구되어 왔다. 최근 몇몇 기업에서는 개인정보 보호의 문제로 성별 추정 서비스를 중단하고 있기는 하나, 사용자 및 관람객의 특성 분석등을 위하여 그 필요성이 계속하여 대두되고 있는 상황이다. 본 논문은 기존에 성별 및 나이 추정을 위한 유료서비스에 대한 특성과 사용 문제점 등을 세분화하여 조사하고 성별 및 연령 추정 기반 기존 연구들의 특성을 분석한다. 추후 이 서비스를 기반으로 전시 · 컨벤션 산업에서의 관심도 분석 및 재방문 의사를 파악하는데 활용하고자 한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04b
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pp.919-921
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2004
본 논문은 사람 이름의 특성을 이용한 이름 인식과 이름의 성별 구분 방법에 대해 제안한다 사랑 이름을 묻는 질의문은 질의-응답 시스템에서 자주 나타난다. 모든 사람 이름을 사전에 등록하는 것은 어렵다. 경우에 따라서는 남녀 이름을 구분할 필요가 있다. 한국 사람 이름의 특성은 주로 3음절로 이루어져 있고. 성씨로 사용되는 음절의 수가 제한적이라는 것이다. 또한 이름에는 한자 독음이 많이 쓰이고, 남자 이름으로 자주 쓰이는 음절과 절자 이름으로 자주 쓰이는 음절이 있다. 이러한 특성을 이용하여 사람 이름 인식과 성별 구분을 수행한다. 일반 웹 문서에서의 실험 결과, 이름 인식의 정확률은 94%를 보였고, 남녀 이름 구분의 정확률은 98%를 보였다.
The purpose of this study is to investigate the effect of job characteristics of working poor on poverty status, focused on sex differences. The results are as follows. First, there are sex differences in career year, job position and industry for determining poverty entry. And second, career year, job regularity and occupy are different variables for men and women in determining poverty exit. This result says that job characteristics partially affects on poverty status of sex differently. Thus we need to sensitive policy that considers different experiences of men and women working poor as to poverty status mobility.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2022.10a
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pp.470-472
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2022
최근 글로벌 OTT 서비스에서 한국드라마가 세계적 인기를 얻음에 따라 드라마 콘텐츠의 가치가 높아지고 있다. 드라마 대본은 드라마 제작에 있어서 핵심이 되는 데이터로, 특히 대사에는 인물의 특성이 잘 나타나 있다. 본 논문에서는 KoBERT 모델을 활용해 드라마 대사에서 인물의 특성 중 하나인 성별을 구분하고 실험 결과를 제시한다. KoBERT 모델로 대사의 성별을 분류한 뒤, 콘텐츠 분석과 인공지능 창작 측면에서의 활용 가능성에 대해 논의한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2016.04a
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pp.588-590
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2016
사용자의 성별은 기본적이면서도 중요한 마케팅 데이터다. 그러나 최근에는 개인정보보호 강화 추세로, 회원가입 시 성별이나 나이 등의 세부 정보를 입력하지 않는 간편 가입이 많아졌다. 이러한 입력되지 않은 정보 추출을 위해 성별 예측 연구의 필요성이 증가되었다. 성별이 입력된 사용자의 정보를 바탕으로 성별이 입력되지 않은 사용자의 성별을 예측하는 기존 연구가 다양한 방법으로 진행되어왔고, 우수한 식별이 가능한 기법들은 이진분류기인 SVM을 기반으로 한 연구가 다수 존재한다. 그러나 SVM 알고리즘은 이진 분류만 가능하기 때문에 성별예측에 대한 정확률은 알 수가 없다. 성별예측의 정확률을 활용하면 부정확한 분류를 예방할 수 있으며 상품추천의 가중치로 사용 될 수 있다. 본 연구는 확률을 기반으로 하여 정확률을 추론 가능한 나이브 베이지안을 응용한다. 그리고 데이터 집합 사례를 균형있게 늘려주는 SMOTE기법을 이용해 클래스 불균형 문제를 개선했으며 또한 성별 예측의 특성에 맞게 노이즈를 제거하고, 성별 분류에 확정적인 아이템에 가중치를 적용했다. 더불어 제안 방법을 실제 데이터에 적용시켜 우수성을 입증하였다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2013.10a
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pp.116-119
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2013
요즘 많은 사람들은 트위터를 통해 짧은 문장의 트윗을 작성하여 자신의 의견이나 생각을 표현한다. 사람들이 작성한 트윗은 사용자의 연령, 성별, 지역에 따라 다른 특성이 담겨있다. 이러한 정보를 이용하여, 기업에서는 연령대, 성별, 지역에 따라 각기 다른 마케팅 전략을 세울 수 있을 것이다. 본 논문에서는 트위터 사용자들의 트윗을 분석하여 연령대, 성별, 지역을 예측하려 한다. 네이버 오픈사전의 자질, 한국전자통신연구원(ETRI)의 개체명 사전을 이용한 자질 및 한국어 형태소 분석, 음절 단위의 bigram을 클래스별 의미 있는 자질로 선택하고 LDA를 이용하여 예측된 확률분포를 활용하여 분류한 결과, 연령 72%, 성별 75%, 지역 43%의 납득할만한 예측 정확도 결과를 얻게 되었다.
Journal of the Korean Regional Science Association
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v.35
no.4
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pp.47-60
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2019
The purpose of this study is to analyze gender gaps in wage and job satisfaction according to skill characteristics and gender composition in occupation type. Most of the previous studies dealing with gender gaps in wage and job satisfaction have limitations in using a model at a single level. To overcome these limitations, this study integrated the analysis of worker level and job level variables through the application of hierarchical linear model. For the empirical analysis, the 20th year of the Korea Labor Institute Panel Survey and Korea Network for Occupations and Workers data used, factor analysis was utilized to derive cognitive, technical and physical skills. According to the empirical results, female workers in the metropolitan area showed lower average wage and job satisfaction than male worker. these gender gaps were alleviated in occupations which requiring a high level of cognitive skill, while deepening in occupation with a high occupational segregation. The purpose of this study is to derive implications for the policy aimed at reducing the gender gap in the labor market by analyzing the relationship between gender gaps in wage and job satisfaction according to skill characteristics and gender composition rates of wage workers in the metropolitan area.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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