본 연구는 한국 주식시장에서 가치투자 전략과 연계해 모멘텀 투자전략의 유효성을 분석하였다. 본 연구는 2001년~2014년 동안 한국 주식시장의 상장기업의 주가 및 재무자료를 실증 분석해, 과거 승자 주를 매수하고 패자 주를 매도하는 모멘텀 투자전략과 장부가/시가 비율이 높은 가치주를 매수하고 장부가/시가 비율이 낮은 글래머주를 매도하는 가치 투자전략의 유효성이 기간별로 서로 다르며, 전체 분석기간에 걸쳐 역(-)의 상관관계가 있음을 관찰하였다. 또한 Fama and French[1]가 개발한 3 요인 회귀분석 모형을 추정해, 모형의 절편이 유의적인 양(+)의 값으로 추정됨을 관찰함으로써, 역(-)의 상관관계로 인해 상호 대체관계에 있는 모멘텀 투자전략과 가치 투자전략을 하나의 시스템으로 분석할 때, 모멘텀 투자전략이 세계 주요 증권시장에서와 마찬가지로 한국 증권시장에서도 유효함을 분석하였다.
본 연구는 경영학의 경쟁가치모형을 보육직무에 적용하여 교사의 감정노동과 이직의도의 영향관계에서 소진의 조절효과를 융합적으로 연구하였다. 이를 위하여 어린이집에 종사하는 보육교사 296명을 대상으로 설문하였으며, 자료 분석은 SPSS V22.0 프로그램을 사용하여 평균중심화 기법을 적용한 조절회귀분석을 실시하였다. 연구 결과를 요약하면 첫째, 표면감정노동은 이직의도에 유의한 영향을 미쳤고 내면감정노동은 이직의도에 영향을 미치지 않았다. 둘째, 이직의도에 가장 크게 영향을 미치는 요인은 소진으로 확인되었다. 셋째, 소진과 내면감정노동의 상호작용효과는 이직의도에 유의한 조절효과를 갖는 것으로 나타났다. 이 결과를 바탕으로 보육교사의 이직의도를 관리하기 위하여 보육교사의 소진을 완화시키는 정책적 방안을 제시하였고, 보육현장에서 교사소진과 내면감정노동의 상호작용효과를 활용하여 이직의도를 관리하는 제도적 실천적 방안을 제시하였다.
이 연구의 목적은 소통의 과정을 통해 욕구만족이 결여된 일빙 상태의 자아를 웰빙상태의 자아로 바꾸는 모형을 개발하는 데에 있다. 한국 중년여성의 분노는 그들이 속해 있는 삶과 사회의 계급구조 그리고 사회문화적 맥락 속에서 형성된다. 그러므로 중년여성의 분노는 이 모형을 통해 의사와 환자 모두 인문학적 사고와 자세가 갖추어졌을 때, 그리고 주체적인 삶의 소유자로 변화될 때에 치유가 가능하다. 이와 같은 연구목적을 달성하기 위해서 한의학과 인문학이 융합한 중년여성의 분노치유프로그램은 파일럿검사를 활용한다. 파일럿테스트는 사전 및 사후검사로 구성되는데 그 절차는 다음과 같다. (1) 한의사 트레이닝, (2) 사전검사 실행, (3) 4~6주에 걸치 4회기 분노치유 실시, (4) 사후검사 실행, (5) 한의사와 중년여성 분노치유자의 만남.
하천관리청은 유량변동이 큰 환경에서도 평상시 하천의 기능을 유지하고 안정적인 용수공급이 이루어지도록 하천수 허가관리를 수행하고 있다. 이때, 하천수 사용허가 검토시 기준으로 사용되는 유량은 자연상태의 기준갈수량에서 하천유지유량을 감안하여 적용하고 있는데, 이는 하천유량의 변동에도 최대 용수수요를 만족할 수 있게끔 관리하기 위한 것으로 최대 사용량일 때의 물의 과부족을 계산하여 허가 여부를 결정한다. 본 연구에서는 Park et al.(2016)이 제안한 시기별(홍수기/이수기, 비관개기/관개기 고려) 하천수 사용허가 기준유량 설정방법을 기반으로, 수질오염총량제(Total Maximum Daily Loads, TMDLs)에서 적용하는 안전율(Margin of Safety, MOS)의 개념을 접목하여 허가기준유량의 불확실성을 정량적으로 고려할 수 있는 방법을 제시하였다. 허가기준 유량은 수문모델에 의해 자연상태의 모의유량을 유황분석하여 도출하게 되므로 유량의 연도별 변도성(Margin of Variability, MOV)과 예측모델 매개변수의 불확실성(Margin of Uncertainty, MOU)을 고려하는 Walker Jr.(2003)의 안전율 산정방법을 적용하였다. 본 연구에서는 금호강 유역을 대상으로 시기별 자연유량 산정시 고려한 SWAT 모형결과를 기반으로 하였으며, 모의자료의 변이계수를 산정하여 시간적 변동성에 의한 불확실성을 도출하고 SWAT-CUP모형을 활용하여 모형의 불확실성을 도출하여 안전율을 계산하였다. 단, 기준갈수량이 허가기준유량으로 사용되는 기간(1월 1일~3월 31일)에는 안전율까지 고려할 경우 지나치게 보수적이라고 판단되어 적용에서 제외하였다. 본 연구에서 제안된 불확실성을 고려한 하천수 관리방법론은 시기별 하천수 허가기준유량 설정에 대한 의사결정자들의 판단을 지원하는데 기여함으로써 정책적 활용도를 높일 뿐만아니라 탄력적인 하천유량관리를 위한 기초연구로 활용될 수 있을 것이며, 타 분야 기술과의 융합이라는 점에서도 의의를 가질 수 있을 것으로 생각된다.
인공신경망(Artificial Neural Network; ANN)은 뇌에 존재하는 생물학적 신경세포와 이들의 신호처리 과정을 수학적으로 묘사하여 뇌가 나타내는 지능적 형태의 반응을 구현한 것이다. 인공신경망은 학습(training)을 통해 입력과 출력으로 구성되는 하나의 시스템을 병렬적이고 비선형적으로 구축할 수 있으며, 유연한 모델링 특성으로 인하여 시스템 예측, 패턴인식, 분류 및 공정제어 등의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 인공신경망에 대한 최초의 이론은 Muculloch and Pitts(1943)가 제안한 Perceptron에서 시작 되었으며, 기본적인 학습기법인 오차역전파 기법(back-propagation Algorithm) 이 1980년대에 들어 수학적으로 정립된 이후 여러 분야에서 활용되기 시작하였다). 본 연구에서는 하도추적, 구체적으로는 상류단의 복수의 수위관측을 이용하여 하류단의 수위를 예측하기 위하여 인공신경망 모델을 구성하였다. 대상하도는 금강유역의 용담댐과 대청댐 사이의 본류이며, 상류단 입력자료로써 본류에 있는 수통, 호탄 관측소 관측수위와 지류인 송천 관측소 관측수위를 고려하였다. 출력 값으로는 하류단의 옥천 관측소 수위를 3시간 및 6시간의 선행시간으로 예측하도록 인공신경망 모형을 구성하였다. 인공신경망의 학습(testing), 시험(testing), 검증(validation)을 위해 2000년부터 2012년까지 13년간의 시수위자료를 이용하여 학습을 진행하였으며, 2013년부터 2014년의 2년간의 수위자료를 이용한 시험을 통해 최적의 모형을 선정하였다. 또한 선정된 최적의 모형을 이용하여 2015년부터 2016년까지의 수위예측을 수행하였다.
본 연구는 중고령임금근로자의 직무만족과 임금수준사이의 관계를 종단자료와 종단분석방법을 통하여 검증하였다. 이를 위하여 한국고용정보원의 고령화패널 중 2006년부터 2016년까지 6차에 걸쳐 패널자료를 사용하였고, 잠재성장모형을 사용하였다. 또한 성별과 연령을 조절변수로 사용하였다. 연구결과, 임금수준은 직무만족에 정(+)의 영향을 미치고, 직무만족도 임금수준에 정(+)의 영향을 미치고 있어, 임금수준과 직무만족의 상호 영향관계가 확인되었다. 성별과 연령의 영향은 유의미하였다. 연구 결과를 바탕으로 중고령임금근로자에 대한 직무만족과 임금수준 간 상호영향관계를 규명하였고, 연구의 한계와 추후연구에 대해 제언하였다.
본 연구는 50-69세의 저소득 1인 가구를 대상으로 그들의 자존감에 미치는 영향요인을 확인하기 위하여 시행되었다. 분석대상은 보건복지부에서 제공하는 2019년 복지패널자료로부터 50-69세 저소득 1인 가구에 해당하는 233명이었다. 연구방법은 자존감을 종속변수로 하고, 관계만족도와 생활만족도를 독립변수로 정의한 후, 구조방정식 모형을 이용하여 분석하였다. 분석결과, 관계만족도는 경로계수 0.24로 자존감에 직접적으로 영향을 나타내지 않았다. 그러나, 관계만족도는 경로계수 0.71로 생활만족도에 긍정적 영향을 주었고, 생활만족도는 경로계수 0.46으로 자존감에 유의미하게 긍정적 직접영향을 나타내었다. 또한 생활만족도가 관계만족도와 자존감에 경로계수 0.32로 매개효과를 미치고 있는 것으로 나타났다. 그러므로, 열악한 1인 가구를 지원하는 전략을 세울 때, 정책입안자들은 관계만족도와 생활만족도를 개선시키는 방법을 고려해야 할 것이다.
강수의 정확한 시·공간적 추정은 홍수 대응, 가뭄 관리, 수자원 계획 등 수문학적 모델링의 핵심 기술이다. 우주 기술의 발전으로 전지구 강수량 측정 프로젝트(Global Precipitation Measurement, GPM)가 시작됨에 따라 위성의 여러 센서를 이용하여 다양한 고해상도 강수량 자료가 생산되고 있으며, 기후변화로 인한 수재해의 빈도가 증가함에 따라 준실시간(Near-Real-Time) 위성 강수 자료의 활용성 및 중요성이 높아지고 있다. 하지만 준실시간 위성 강수 자료의 경우 빠른 지연시간(latency) 확보를 위해 관측 이후 최소한의 보정을 거쳐 제공되므로 상대적으로 강수 추정치의 불확실성이 높다. 이에 따라 본 연구에서는 앙상블 머신러닝 기반 수집된 위성 강수 자료들을 관측 자료와 병합하여 보정된 준실시간 강수량 자료를 생성하고자 한다. 모형의 입력에는 시단위 3가지 준실시간 위성 강수 자료(GSMaP_NRT, IMERG_Early, PERSIANN_CCS)와 방재기상관측 (AWS)의 온도, 습도, 강수량 지점 자료를 활용하였다. 지점 강수 자료의 경우 결측치를 고려하여 475개 관측소를 선정하였으며, 공간성을 고려한 랜덤 샘플링으로 375개소(약 80%)는 훈련 자료, 나머지 100개소(약 20%)는 검증 자료로 분리하였다. 모형의 정량적 평가 지표로는 KGE, MAE, RMSE이 사용되었으며, 정성적 평가 지표로 강수 분할표에 따라 POD, SR, BS 그리고 CSI를 사용하였다. 머신러닝 모형은 개별 원시 위성 강수 자료 및 IDW 기법보다 높은 정확도로 강수량을 추정하였으며 공간적으로 안정적인 결과를 나타내었다. 다만, 최대 강수량에서는 다소 과소추정되므로 이는 강수와 관련된 입력 변수의 개수 업데이트로 해결할 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 불확실성이 높은 개별 준실시간 위성 자료들을 관측 자료와 병합하여 보정된 최적 강수 자료를 생성하는 머신러닝 기법은 돌발성 수재해에 실시간으로 대응 가능하며 홍수 예보에 신뢰도 높은 정량적인 강수량 추정치를 제공할 수 있다.
본 연구의 목적은 국가경쟁력 향상을 위한 세계적인 융합의 흐름을 대비하여 융합 기반인 교육용 로봇을 활용한 창의적 체험활동 프로그램을 설계하는데 있다. 이를 통해 해외의 정보교육 활성화 경향과는 달리 초등학교에서 소외되는 정보교육의 중요성을 부각시키고, 창의성과 인성을 강조하는 창의적 체험활동에서 자연스럽게 활용되기 위함이다. 이에 교육용 로봇을 활용한 융합교육 단계와 프로그램 교수 학습 모형의 설계를 통해 초등학교의 창의적 체험활동에서 활용될 수 있는 프로그램의 토대가 되고자 한다.
2023년 1학기(2023년 3월 2일~2023년 6월 20일) 동안 한국농어촌공사 농어촌연구원 국제융합수리시험센터(안산)에서 현장실습을 한것을 바탕으로 후기를 작성하였다. 현재 농어촌연구원은 농어촌 지역개발, 수자원의 효율적 이용과 관리, 농업 신기술 교육, 스마트팜 기술 보급, 친환경 농업, 남북협력 사업 등 농어업인의 환경 개선과 올바른 정책 방향성을 제시하기 위하여 다양한 분야의 연구를 수행하는 공공기관이다. 이번 현장실습을 경험한 국제융합수리시험센터는 1959년에 국내 최초로 수리모형실험을 시작하였으며, 2018년 대형 실험시설이 추가 증축되어 규모나 시설(장비) 측면에서 국내는 물론 세계 최상위 수준의 인프라를 보유하고 있다. 또한 댐, 하천, 해양, 신재생에너지 등과 관련하여 다수의 실험 실적 보유하고 있어 수 공학 분야의 국가경쟁력 강화에 견인하고 있다. 이번 현장실습은 수리실험 이론 교육, 실험장비 교육, 실험실습, 안전교육으로 구성되어 있다. 교육프로그램(HIGH Center ACE+)에 따른 학교에서 배운 전공 이론을 수리실험 분야에 어떻게 적용할 수 있는지 직접 실습하면서 배울 수 있었다. 4개월간 현장실습 교육프로그램에 참여하면서 수리실험 등 수공학 분야의 다양한 경험을 할 수 있었고, 이는 향후 전공과 관련된 직장을 준비하는 데 많은 도움이 될 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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