우리나라 노동시장에서 자영업이 차지하는 비중이 크지만, 자영업내 소득격차도 크다. 그럼에도 아직까지 자영업 소득불평등에 초점을 맞춘 연구가 많지 않다. 이에 본 연구는 한국복지패널 1~4차 자료를 통해, 일반화된 엔트로피지수로 자영업 소득불평등을 측정하고 불평등 요인과 추세를 분해하였다. 분석결과, 첫째, 우리나라 자영업 근로소득 불평등은 매우 높으며, 자영업내 소득양극화가 심각해지고 있었다. 둘째, 자영업 근로소득 불평등의 주된 요인은 고용형태, 교육수준, 연령집단, 사업체규모 그리고 산업으로 나타났다. 셋째, 고용형태에 따른 고용주와 자영자 집단의 상대소득변화효과가 불평 등 증가에 기여하는 정도가 가장 크다. 교육수준과 연령집단, 사업체 규모에 따른 불평등 증가는 집단 내 불평등(순효과) 증가의 기여도가 가장 크고, 집단구성의 변화효과도 불평등 악화에 기여한 것으로 나타났다.
K-평균 군집화(K-means clustering)는 고객 세분화(customer segmentation) 등 데이터 마이닝에서 중요한 한 몫을 하는 비지도 학습방법 (unsupervised learning method)이다. K-평균 군집화가 재현성(reproducibility)이 있는가를 보기 위하여, 다수의 기존 연구에서는 관측 자료를 2개 셋으로 나눈 자료 분할(data partitioning) 방법이 활용되고 있다. 본 교신에서 우리는 이보다 개념적으로 명확한 새로운 자료 분할 방법을 제안한다. 이 방법은 관측 자료를 3개 셋으로 나누어 그 중 2개 자료 셋을 독립적인 군집화 규칙을 생성하는 데 사용하고 나머지 1개의 자료 셋을 규칙간 일치성을 테스트하는데 사용한다. 또한 2개의 군집화 규칙간 일치성 평가를 위한 지표로서 엔트로피 기준의 환용 방법을 제시한다.
Schiff base 코발트(II) 착물, bis[4-chloro-2-((E)-(isopropylimino) methyl) phenol]cobalt(II), 을 합성하고 단결정 X-ray 회절 분석을 하였다. 코발트 (ii) 합성물의 현상학적, 속도론적 및 기계적 특성은 TG/DTG법으로 연구하였다. 실험 데이터에 기초하여, 활성화 에너지, 지수 앞자리인자, 활성화 엔트로피와 같은 속도론적 파라미터를 계산하였으며, 가장 가능성 있는 메카니즘 함수로는 $g({\alpha})={\alpha}^2$이 추정되었다. 따라서, 모든 분해 단계에서 속도 조절 단계는 1차원 확산 과정(Parabolic model) 이다.
연구개발 자원이 절대적으로 부족했던 과거 우리나라 국가연구개발사업에는 이른바 선택과 집중이라는 전략이 설득력을 얻어 왔으며, 이 전략은 지금도 여전히 유효한 논리이다. 그러나 정부출연연구소(출연연), 대학 등 다양한 연구수행주체가 등장하고, 이들의 연구역량이 성숙한 현재의 상황에서 연구수행주체의 구분 없이 이 전략을 획일적으로 적용할 수만은 없다. 이에 본 연구에서는 국가연구개발사업을 수행하는 주체들에게 배분된 연구비 집중도를 분석함으로써 선택과 집중이 어떻게 작용해왔는지 확인하고자 한다. 2002년부터 2016년까지 국가연구개발과제를 수행한 연구주체에게 배분된 연구비 규모를 기준으로 집중도를 측정했고, 타일 지수를 이용하여 전체 국가연구개발사업을 개별 연구수행주체가 보유한 집중도로 분해하였다. 그 결과 전체 국가연구개발 시스템을 구성하는 하위 요소인 대학, 출연연 등이 보유한 집중도 및 이들의 기여를 분석할 수 있었다. 집중도 결과에 따르면 출연연의 연구비 집중도가 가장 높았으며, 대학이 그 뒤를 이었다. 그러나 10년 전에 비하면 두 주체 모두 집중도는 다소 완화된 것으로 드러났다. 반면, 중소기업의 경우 집중도가 높은 편은 아니나 일정한 수준을 꾸준히 유지해 오고 있었다. 즉, 대학과 출연연은 기관 간 연구비 배분에 편차가 줄어드는 경향이었는가 하면, 중소기업은 고르게 배분하는 방식이 주요했던 것이다.
다수의 화자가 존재하는 음성에서 "누가 언제 발화했는가?"에 대해 레이블링하는 화자 분할은 발화 중첩 구간에 대한 레이블링과 화자 분할 모델의 최적화를 위해 심층 신경망 기반의 종단 간 방법에 대해 연구되었다. 대부분 심층 신경망 기반의 종단 간 화자 분할 시스템은 음성의 각 프레임에서 발화한 모든 화자의 레이블들을 추정하는 다중 레이블 분류 문제로 분할을 수행한다. 다중 레이블 기반의 화자 분할 시스템은 임계값을 어떤 값으로 설정하는지에 따라 모델의 성능이 많이 달라진다. 본 논문에서는 임계값 없이 화자 분할을 수행할 수 있도록 단일 레이블 분류를 이용한 화자 분할 시스템에 대해 연구하였다. 제안하는 화자 분할 시스템은 기존의 화자 레이블을 단일 레이블 형태로 변환하여 모델의 출력으로부터 레이블을 바로 추정한다. 훈련에서는 화자 레이블 순열을 고려하기 위해 Permutation Invariant Training(PIT) 손실함수와 교차 엔트로피 손실함수를 조합하여 사용하였다. 또한 심층 구조를 갖는 모델의 효과적인 학습을 위해 화자 분할 모델에 잔차 연결 구조를 추가하였다. 실험은 Librispeech 데이터베이스를 이용해 화자 2명에 대한 시뮬레이션 잡음 데이터를 생성하여 사용하였다. Diarization Error Rate(DER) 성능 평가 지수를 이용해 제안한 방법과 베이스라인 모델을 비교 평가했을 때, 제안한 방법이 임계값 없이 분할이 가능하며, 약 20.7 %만큼 향상된 성능을 보였다.
본 연구는 2010년부터 2012년까지의 장애인고용패널조사 자료를 적용하여 구성집단별 보건의료비 불평등을 분석함으로써 장애인 가구의 보건의료 불평등 개선정책 수립에 기초자료를 제공하는 것을 목적으로 이행되었다. 분석결과, 지니계수에서는 여성장애인, 경제활동 미참여, 40대, 신체외부장애, 중증장애인일수록 보건의료비 지출에서 더욱더 불평등하였으며, 경북지역은 불평등이 계속 높아지는 것으로 나타났다. 그리고 보건의료 소비가 낮은 그룹에서의 격차에 가중치를 부여한 엔트로피지수에서는 여성장애인, 경제활동 미참여, 정신적장애, 중증장애인일수록 보건의료 소비가 더욱더 불평등하였으며, 울산과 경북지역은 불평등이 심해지는 것으로 나타났다. 그리고 구성집단별 요인분해에서 집단 간보다는 집단 내의 보건의료비 불평등이 높게 나타났다. 이러한 결과를 토대로 연구의 제한점과 함의를 제안하였다.
이 연구는 국내 연구자의 학술지 논문 발표 자료를 활용하여 학문분야간 학술지 공유도를 산출하고, 이로부터 국내 학문분야의 구조를 나타내는 네트워크를 생성하였다. 생성된 패스파인더 네트워크는 '생물학' 분야를 핵심으로 하는 생명과학 분야가 중앙을 차지하고 있었으며, 인문학과 의약학, 공학에 속한 학문끼리는 학문간 연계가 매우 강하게 나타났다. 가중 네트워크로부터 각 학문분야의 중심성과 학제성을 파악하기 위해서 엔트로피 공식과 가중 네트워크 중심성 척도를 적용한 결과 전역 중심 학문, 지역 중심 학문, 전역 연계 학문, 기타 일반 학문의 네 가지 유형을 식별할 수 있었다. 가중 네트워크를 이진 네트워크로 변환한 패스파인더 네트워크에서는 다수의 약한 링크가 모인 데이트 허브가 드러나지 않았으나, 가중 네트워크에서의 중심성 지수인 삼각매개중심성의 측정 범위를 지역에서부터 전역까지 달리하며 측정한 결과로부터 '인지과학'분야와 같은 학제성이 높은 데이트 허브를 식별할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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