본 연구는 이공계 대졸자 초기노동시장 경력개발 모형 연구로 과학기술인력의 경력개발을 촉진하는 요인을 살펴보고자 하였다. 과학기술인력의 경력에 영향을 미치는 요인을 포괄한 세 가지 로짓 분석 모형을 구성하고 분석하였다. 과학기술인력 전문직업에 안착하는 요인을 분석하기 위한 설명변수는 크게 2011년 일자리 속성, 현재 일자리 속성, 근로조건 변화 속성, 취업 노력 속성, 대학 교육 속성, 인적 속성 등으로 나누어 구성하였다. 세 가지 분석 모형은 일자리 속성 위주의 설명변수를 주로 포함한 수요측면 모형, 취업노력이나 대학 교육 속성 등을 중심으로 한 공급측면 모형, 모든 설명변수를 포함한 종합 모형이다. 분석 결과 과학기술인력의 안정적인 경력개발을 위해서는 대학교육 등 공급측면보다 수요측면의 일자리 속성이 훨씬 더 중요하게 나타났다. 결국 초기에 안정적으로 과학기술전문직업에 안착할 수 있도록 좋은 일자리 창출과 매칭 정책이 가장 절실한 정책이다.
본 연구의 목적은 한식당의 테이크아웃 음식 선택속성이 신뢰와 고객만족에 미치는 영향을 분석하고, 추가적으로 신뢰의 매개역할에 대하여 분석하는 것이다. 수집된 자료는 SPSS 22.0과 AMOS 22.0 프로그램을 이용하여 빈도분석, 요인분석, 신뢰도분석, 상관관계분석, 공분산 구조분석을 실시하였다. 본 연구의 실증분석에 따른 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 선택속성은 안전성, 편의성, 음식의 품질, 경제성 요인으로 분류되었다. 선택속성의 안전성, 편의성, 음식의 품질, 경제성 요인 모두 신뢰에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 선택속성의 안전성, 편의성, 음식의 품질, 경제성 요인 모두 고객만족에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 신뢰는 고객만족에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 신뢰는 선택속성과 고객만족 사이에서 매개효과가 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 연구결과를 통하여 선택속성, 신뢰 및 고객만족을 향상시킬 수 있는 전략적 시사점을 제시하였다.
본 연구는 중요도-성취도 분석에 의한 온천관광지의 선택속성에 대한 중요도 및 성취도 평가 그리고 선택속성 중요도의 차이 분석에 목적이 있었다. 연구대상인 유성 온천관광지 방문객을 대상으로 온천관광지 선택속성에 대한 실증분석을 실시하였으며, 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 32개 선택속성에 대한 요인분석결과 5개 요인('온천 및 부대시설', '온천관광지 주변여건', '친절 추천의사', '온천수' 및 '온천비용')이 추출되었다. 둘째, 온천관광지의 선택속성별 중요도 및 성취도에 대한 평균값의 차이에 대한 검정 결과, 통계적으로 유의하였으며, '온천 및 부대시설' 요인, '친절 추천의사' 요인, '온천비용' 요인, '온천관광지 주변여건' 및 '온천수'의 순위로 평균값의 차이가 큰 것으로 나타났다. 셋째, IP분석에 의한 온천관광지 선택속성 평가결과, I사분면('지속적 노력필요')에 9개, II사분면('과잉노력 지양')에 4개, III사분면('우선시정 필요')에 7개 그리고 IV사분면('저 우선순위')에 12개의 선택속성이 위치하고 있는 것으로 나타났다.
본 연구는 인지 진단 이론을 활용하여 과학 시험 결과를 분석하는 방안을 모색하고자 하는 목적 하에 실시되었다. 중학교 2학년을 대상으로 한 시험 문항을 개발하여 평가를 실시하였고, Fusion Model을 이용하여 시험 결과를 분석하였다. 결과를 분석하기 위해 문항별로 학생들이 문항을 풀기 위해 숙달해야 할 속성을 판별하여 Q 행렬을 작성한 후 분석을 실시하여 속성에 대한 문항 모수의 수렴을 확인하고 학생 전체와 성별, 성취수준별로 숙달한 속성과 그 속성의 개수를 분석하였다. 전통적인 평가가 학생들의 성취도 총점만을 제공하는 반면 인지 진단 이론은 평가에서 측정된 과학적 속성의 숙달 여부에 대한 정보를 제공해 주었다. 여학생은 남학생에 비해 회상하기의 능력이 유의하게 높은 것으로 나타났다. 분석결과 회상하기, 정보 해석하기, 계산하기 설명하기, 종합하기의 5개 속성 중에서 학생들이 가장 많이 숙달한 속성은 정보 해석하기였으며 가장 적게 숙달한 속성은 종합하기였다. 분석 결과 얻어진 프로파일은 교사들에게 학생 개개인의 과학적 능력에 대한 정보를 구체적으로 제공해 줄 수 있으므로 이 결과는 학생들의 과학 학습에 대한 진단과 처방, 추후 학습 지도에 유용한 정보로 활용될 수 있을 것이다.
최근 군집화와 분류기법이 데이터 마이닝에 중요한 도구로 많은 응용분야에 사용되고 있다. 따라서 이러한 기법을 이용하는데 있어서 각각의 속성의 중요도가 달라 중요하지 않은 속성에 의해 중요한 속성이 왜곡되거나 때로는 마이닝의 결과가 잘못되는 결과를 얻을 수 있으며, 또한 전체 데이터를 사용할 경우 마이닝 과정을 저하시키는 문제로 속성 가중치과 속성선택에 과한 연구가 중요한 연구의 대상이 되고 있다. 최근 연구되고 있는 알고리즘들은 사용자의 의도와는 상관없이 데이터간의 관계에만 의존하여 가중치를 설정하므로 사용자가 마이닝 결과를 쉽게 이해하고 분석할 수 없는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 클래스 정보가 있는 데이터뿐 아니라 클래스 정보가 없는 데이터를 분석할 경우 사용자의 의도에 따라 학습할 수 있도록 각 가중치를 부여하는 속성가중치 알고리즘을 제안한다. 또한 사용자가 의도한 정보를 이용하여 속성간의 가장 최적화 된 가중치를 찾아주며, Cramer's $V^2$함수를 적합도 함수로 하는 유전자 알고리즘을 사용한다. 알고리즘의 타당성을 검증하기 위해 전자상거래상의 실험 데이터와 몇 가지 벤치마크 데이터를 이용하여 본 논문의 타당성을 보인다.
사회적 연결망 분석은 사회학에서 양적 분석방법과 질적 분석방법이 함께 안고 있는 문제, 즉 사회적 실체를 관계에 우선하여 측정하고 분석함으로써, 사회적 관계가 부차적이고 파생적으로 인식되는 문제를 해결하는 방안으로 제안되었다. 연결망 분석은 개인 혹은 집단과 조직간의 관계에 대한 형식적 접근을 통해 그 전반적 혹은 부분적 특성을 분석하는 방법으로, 사회적 구조의 발현적 속성에 초점을 맞춘다. 조직간의 연결망에 대한 분석을 통해 조직의 성과가 조직 자체의 속성 뿐 아니라 조직간의 관계의 속성에 의존함이 밝혀졌다.
탄성파 탐사는 지하자원 개발, 지반 조사, 지층 모니터링 등에 널리 사용되고 있는 지구물리탐사 방법으로 정확한 지층 구조 영상을 제공해주기 때문에 지층의 지질학적 특성 해석에 필수적으로 활용된다. 일반적으로는 탄성파 구조 보정 영상을 시각적으로 분석하여 지질학적 특성을 해석하지만 최근에는 탄성파 구조 보정 자료에 대한 정량적인 분석을 통해 원하는 지질학적 특성을 정확하게 추출하고 해석하는 탄성파 속성 분석이 널리 연구되고 있다. 탄성파 속성 분석은 탄성파 자료에 기반한 지질학적 해석에 정량적인 근거를 제시해줄 수 있기 때문에 석유 및 가스 저류층 분석, 단층 및 균열대 조사, 지층 가스 분포 파악 등의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 하지만 탄성파 속성 분석은 탄성파 자료 내 잡음에 취약하므로 속성 분석의 정확도 향상을 위해서는 중합 후 탄성파 자료에 대한 추가적인 잡음 제거가 수반되어야 한다. 본 연구에서는 중합 후 탄성파 자료에 대한 무작위 잡음 제거 및 및 탄성파 속성 분석 정확도 개선을 위해 4가지의 잡음 제거 방법을 적용하고 비교한다. FX 디콘볼루션, DSMF, Noise2Noiose, DnCNN을 각각 포항 영일만 고해상 탄성파 자료에 적용하여 탄성파 무작위 잡음을 제거하고 잡음이 제거된 탄성파 자료로부터 에너지, 스위트니스, 유사도 속성을 계산한다. 그리고 각 잡음 제거 방법의 특성, 잡음 제거 결과, 탄성파 속성 분석 결과를 정성적 및 정량적으로 분석한 후, 이를 기반으로 탄성파 속성 분석 결과 향상을 위한 최적의 잡음 제거 방법을 제안한다.
본 연구의 목적은 우리나라 학생들의 인지적 속성의 특징을 인지진단이론에 근거하여 국제적인 수준에서 비교 분석하고 우리나라 교육에 주는 시사점을 찾는 것이다. TIMSS 2011의 평가틀에 근거하여 9개의 인지 속성을 추출하였고 TIMSS 2011의 과학 문항 216개에 대해 각 문항이 어떠한 인지 속성들을 요구하는지 판단하여 Q행렬을 작성하였다. 총 5차례의 검토와 수정을 반복하여 타당도를 점검하고 최종적인 Q행렬을 작성한 후, 다층 IRT 분석을 실시하여 인지 속성에 따른 국가별 특성을 파악하였다. 분석을 통해 나타난 우리나라의 인지적 속성을 TIMSS 2011의 과학성취도 상위 15개국과 비교한 결과 우리나라 학생들에게 모형사용하기, 자료분석하기, 결론도출하기, 평가 및 정당화하기는 쉬운 속성에 해당하였고 회상/인식하기, 설명하기, 분류하기, 통합하기, 가설설정 및 실험설계하기는 어려운 속성에 해당하였다. 우리나라 학생들이 가장 쉬워하는 인지 속성은 자료해석하기였고 가장 어려워하는 인지 속성은 설명하기였다. 우리나라의 경우 쉬운 인지 속성의 대부분은 비교국 중에서 가장 쉽게 여기고 어려운 인지 속성은 가장 어렵게 여기는 것으로 나타나 극단적인 특성을 보였다. 따라서 특정한 인지 속성이 많이 활용되도록 하기 보다는 여러가지 인지 속성이 골고루 활용되도록 과학 교육과정과 과학 교과서를 구성할 필요가 있겠다.
로지스틱 회귀분석은 통계학 등의 분야에서 예측을 위한 기술 혹은 변수 간의 상관관계를 설명하기 위하여 오랫동안 사용되어 왔다. 이러한 로지스틱 회귀분석 방법에서 현재 각 속성들은 목적 값에 대하여 동일한 중요도를 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 가중치 계산을 좀더 세분화하여 각 속성의 값이 서로 다른 중요도를 가지는 새로운 학습 방법을 제시한다. 알고리즘의 성능을 최대화하는 각 속성값 가중치의 값을 계산하기 위하여 점진적 하강법을 이용하여 개발하였다. 본 연구에서 제안된 방법은 다양한 데이터를 이용하여 실험하였고 속성값 기반 로지스틱 회귀분석 방법은 기존의 로지스틱 회귀분석보다 우수한 학습 능력을 보임을 알 수 있었다.
본 연구팀은 유비쿼터스 게임 플랫폼을 위한 Embedded C++ 컴파일러를 개발하였으며, 컴파일러 개발 과정에서 객체지향언어인 C++과 Java 언어를 모두 수용할 수 있는 심벌 테이블을 설계하였다. 심벌 테이블은 컴파일러의 어휘 분석과 구문 분석 과정을 거친 후 SDT(syntax-directed translation)에 의해 생성된 AST(Abstract Syntax Tree)를 분석하여 인식된 명칭(identifier)과 그 속성(attribute)들을 수집하여 저장하는 자료구조로써, 심벌 테이블에 저장된 속성들은 의미 분석(semantic analysis) 단계에서 수집된 속성과 참조된 명칭의 사용이 타당한지를 검사하고, 코드 생성(code generation) 단계에서 올바른 코드가 생성되도록 하는 중요한 요소이다. 따라서 심벌 테이블의 설계가 올바른지와 입력된 속성이 정확한지에 대한 검증과 분석은 필수 불가결하다. 본 논문에서는 컴파일러 개발과정에서 설계한 심벌 테이블을 검증하고 분석하기 위한 목적으로써 심벌 테이블을 이용하여 선언문을 복원시키는 역번역기(detranslator)에 대하여 기술한다. 구현된 역번역기는 C++ 컴파일러와 Java 컴파일러의 선언문 처리 과정에서 심벌 테이블에 입력된 속성들을 본래의 입력 프로그램으로 역번역한다. 따라서 역번역기를 통하여 심벌 테이블의 완전성과 심벌 테이블에 입력된 속성 정보의 정확성을 쉽게 검증할 수 있으며, 역번역과 함께 출력되는 디버그 정보를 이용하여 효율적으로 컴파일러의 개발과 수정을 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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