현행 7차 교육과정에서는 정보통신기술을 재량활동 시간을 이용하여 필수적으로 36시간 이상의 수업을 하도록 전장하고 있다. 이에 각 시 도에서는 자체적으로 교재를 개발하고 그에 따른 교사용 지도서도 나와 있다. 그러나 컴퓨터 내용학에 관한 교수 모형은 타 교과에서 만들어진 것을 차용하거나 컴퓨터 교과에 무리하게 적용한 것이 대부분이라 하겠다. 또한 컴퓨터 내용학보다는 소프트웨어를 다루는 기능 위주의 교육 내용 편성이 대부분이라 내용학을 다루는 것은 극히 일부라 하겠다. 이에 본 연구는 컴퓨터 내용학의 교수 모형을 제시하여 초등학교에서의 컴퓨터 내용학을 가르치는데 도움이 되고자 한다. 또한 현재 응용 소프트웨어 활용에 연연하고 있는 재량 활동 시간의 정보통신교육보다는 앞으로 정규교과목으로 지정될 것을 전제로 컴퓨터 내용학을 중심으로 한 교수 모형을 제안하고자 한다.
본 연구에서는 지점강우를 이용하여 크리깅 기법을 통해 공간적으로 분포된 강우자료를 생성하였으며, HEC-GeoHMS 모형을 이용하여 대상유역의 지형자료, 수문매개변수를 격자크기에 따라 공간적으로 분포시켰다. 유출해석은 공간 분포된 강우의 적용을 용이하게 하기 위하여 준 분포형 접근방법인 Modified Clark 모형을 적용하였으며, 공간 평균된 강우는 Clark 모형을 적용하여 유출 모형을 수행하였다. 정규크리깅과 일반크리깅 기법에 의해 산정된 강우를 이용하여 격자크기에 따른 유출해석을 수행한 결과를 토대로 지점강우량을 공간분포 시킬 경우의 격자크기에 따른 유출 수문곡선의 변화를 파악하였다. 공간 분포된 강우와 공간 평균된 강우를 이용한 유출 모의 결과를 토대로 공간 분포 강우의 적용성을 평가하는데 있다.
본 연구에서는 국내 분단위 강우자료(MMR)를 이용하여 시간해상도에 따른 강우의 공간상관구조 특성을 검토하였다. 이러한 특성을 파악하기 위해 이변량 혼합분포를 이용하여 강우를 모형화한 후 정규분포와 대수 정규분포를 고려하여 시간해상도별로 공간상관함수를 유도하고 그 변동특성을 파악하였다. 또한 분단위 강우 자료를 호우 발생 특성별(태풍, 장마, 대류성 강우)로 분류하여 이에 대한 공간상관함수를 각각 유도하였다. 이때 시간해상도를 고려하기 위한 대상 집성시간은 1, 2, 3, 5, 10, 30, 60분이고, 대상지점은 중부지역의 27개 우량관측소 지점을 이용하였다. 그 적용 결과 분단위 강우자료의 경우 무강우 자료의 영향이 상대적으로 매우 크게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 공간상관거리는 적용 분포형, 호우 발생 특성에 따라 차이가 있지만 1분의 경우 약 $9{\sim}15km$, 60분의 경우 약 $21{\sim}53km$인 것으로 파악되었다. 또한 강우의 집성시간이 길어질수록 공간상관특성이 상대적으로 뚜렷하게 나타나고 공간상관거리가 길어짐을 확인하였다. 본 연구의 결과는 분단위 강우자료의 관측소 밀도가 시단위 강우자료 관측소에 비해 상대적으로 매우 적음을 나타내며, 분단위 강우자료를 이용하여 지점빈도해석과 같은 공간적인 특성을 분석할 경우 적절한 개선방안이 제시되어야함을 의미하는 것이기도 하다.
강우장의 특성을 정량화하는 여러 통계적 특성치 중에 자주 사용되는 공간상관함수(또는 공간상관도)는 강우의 평가나 설계 그리고 강우장을 모형화하는데 중요하게 사용된다. 그러나 강우의 공간상관 구조는 여러 요인에 의해 많은 변동성을 가지고 있다. 이와 같은 강우의 공간상관구조에 대한 변동특성은 유역을 대표하는 공간상관구조를 결정하는데 문제점으로 작용한다. 따라서 본 연구에서는 이변량 혼합분포를 이용하여 강우를 모형화한 후 정규분포와 대수정규분포를 고려하여 월별, 자료의 시간간격별로 공간상관도를 유도하고 그 변동특성을 파악하였다. 대상유역인 금강유역의 28개 강우관측소의 자료를 이용한 결과 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. (1) 무강우자료에 대한 영향을 고려한 결과, 세 가지의 경우(Case A, B, C) 중에서 Case A(+,+)의 경우가 #0#에 대한 공간상관함수의 왜곡이 최소가 되기 때문에 가장 적절한 경우이다. (2) 일반적으로 사용되는 정규분포보다는 이론적 그리고 실증적으로 더 적절한 대수정규분포를 사용해야 함이 바람직하다. (3) 월별 공간상관함수 중 지수함수적인 감소경향이 가장 뚜렷한 7월의 경우가 유역을 대표하는 공간상관함수로 적절하다. (4) 자료의 시간해상도별 공간상관도는 다르게 유도되기 때문에 각각에 대한 경우를 고려해야 한다.
본 논문에서는 과거 2차 세계대전 자료 중 Ardennes 전역에서 있었던 실제 전투 자료를 란체스터 모형에 적합 시키기 위하여 로그변환된 선형회귀모형을 추정하는 문제를 다루었다. 먼저 동일한 자료에 대하여 기존 연구 결과를 고찰하여 모수에 대한 최적해(Global Solution) 결정 문제와 다중공선성 문제들을 확인하였다. 최소제곱 추정법에 의한 모수 추정은 특정 제약조건이나 제한된 후보군을 고려할 경우 최적해를 찾지 못하고 지역해(Local Solution)를 찾을 수 있음으로 주의가 필요하고, 모형에 포함된 변수들은 통계적으로 충분히 유의성을 검토하여 포함해야지 그렇지 않았을 때 모수 추정값들이 왜곡될 수 있다. 모형에 과도하게 많은 설명 변수를 포함하는 경우 변수 간의 상관관계로 인하여 추정값이 왜곡되고 변수의 추가나 제거 시 불안정한 현상들이 발생한다. 이런 다중공선성 문제를 탐색하는 방법은 설명 변수 간의 선형적 연관 관계를 측정할 수 있는 분산확대인자(VIF)로 알려진 통계량에 의해 확인이 가능하며 이를 조치하기 위해서는 상호 연관된 설명 변수들을 제거하여 모형을 단순화해야 한다. 그래서 이러한 문제가 발생하지 않도록 모형을 단순화하고 이해와 설명이 용이한 전투력 손실률 모형을 제안하였고 Ardennes 자료에 대하여 적합한 결과 모수 추정이 안정적이고 자료에 대한 설명과 해석이 용이하다는 점을 입증하였다. 특히, 모수 추정간 선형회귀 모형의 기본적인 가정사항인 독립성, 정규성, 등분산성을 검증하여 자기상관(Autocorrelation) 문제로 독립성이 훼손되어 과대 과소 추정될 우려가 있는 사항을 Cochrane-Orcutt 방법에 의해 변환하여 독립성과 정규성을 보장하였다.
본 논문에서는 Bayesian spectral analysis regression (BSAR) 방법론을 이용한 베이지안 순서형 프로빗 준모수 회귀모형에 대해서 고찰한다. 순서형 프로빗 회귀모형은 순서가 있는 범주형 자료를 모형화하는 방법으로, 정규 분포의 분포함수의 역함수인 프로빗 연결함수를 이용해 각 범주의 확률과 설명변수을 연결함으로써 반응변수의 확률을 모형화한다. 베이지안 프로빗 회귀 모형은 정규 분포를 따르는 잠재변수를 도입함으로써 사후 분포 도출을 용이하게 하고, 절단점에 따라 나뉘어지는 잠재변수들의 값에 따라서 반응 변수들이 범주화된다. 본 논문에서는 이러한 잠재 변수 방법을 확장해 BSAR 방법론에 기반하여 단조증가/감소와 같은 형태제약을 반영할 수 있는 베이지안 이항형 및 순서형 프로빗 준모수 회귀모형에 대해 연구한다. 모의실험을 통하여 이항형 프로빗 준모수 회귀모형과 기존의 다른 모형들 간의 적합결과를 비교하고, 형태 제약에 따른 순서형 프로빗 준모수 회귀모형의 적합결과를 비교 분석하도록 한다. 아울러, 국민건강영양조사 제 7기 1차년도 (2016) 자료(Korean National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES), 2016)를 바탕으로, 본 논문에서 고찰한 이항형 및 순서형 프로빗 준모수 회귀모형을 적용하여, 흡연양태와 커피섭취 간의 관계에 대한 실증적 분석을 수행한다.
본 연구에서는 데이터 마이닝 기법을 활용하여 근로자의 이직준비 여부에 관한 예측모형을 구축하는 실험을 진행하였다. 이를 위해, 한국고용정보원 주관으로 수집된 "2015년 대졸자 직업 이동경로조사" 데이터를 사용하였다. 이직준비 여부 예측모형에는 의사결정나무, 베이즈넷, 인공신경망 알고리즘이 사용되었다. 전체 직종을 대상으로 한 분석에서는 의사결정나무 기반 예측모형에서 최고 예측률을 기록하였으며, 이직준비 여부에 영향을 주는 요인은 '근로시간 형태', '종사상 지위', '정규직 여부', '주당 정규 근로시간', '주당 정규 근로일', '개인의 발전가능성'으로 나타났다. 의사결정나무 기반 예측모형의 결과를 활용하여 근로자 전반에 관한 12개의 이직준비 여부 규칙을 최종 도출하였고, 도출된 규칙을 바탕으로 근로자의 고용유지 강화에 도움을 주는 방안들을 제안하였다. 또한 직종별 영향 요인을 분석하기 위해 직종을 사무, 문화예술, 건설, 정보기술 분야로 구분하여 실험을 진행하였다. 그 결과 사무 분야는 10개, 문화예술 분야는 9개, 건설 분야는 4개, 그리고 정보기술 분야는 6개의 이직준비 규칙이 도출되었고 이를 토대로 직종별 맞춤화된 고용유지 강화 방안을 제시하였다.
본 논문은 정규압밀된 점성토 지반에서 강관 매입 말뚝의 수평 거동에 영향을 미치는 여러인자들 중에서 말뚝의 근입길이, 지반조건(건조단위 중량 $\gamma_4$), 말뚝 두부의 구속조건의 영향에 관하여 모형실험을 수행하였으며, 이러한 영향을 정량화 할 수 있는 경첩식을 그 결과들로부터 얻었다. 모형실험에 사용한 지반은 3종류의 정규압밀 점토이다. 2종류의 말뚝 근입길이와 말뚝 두부의 고정 자유조건의 모형실험결과들에 의하여 수평하중-변위 관계는 $\gamma_d/\gamma_{dmax}$=0.84 이하에서 완전 탄소성체의 거동형상을 보일 것으로 나타났으며, 각 실험에서 최대 수평하중(Q--) 이후의 수평하중 감소는 상당한 시간 의존성을 보였다. 본 연구에서는 수평 하중-변위관계(logo-logy/D)와 최대 휨 모멘트-변위관계($loaM_{max}$.-.-logy/D)에서 각각 구한 항복 수평하중(Qy)과 항복 최대 휭 모멘트(My)가 직선적인 관계로 밝혀졌다. Relaxation에 의한 수평하 중은 모형실험 결과들로부터 시간을 변수로 한 지수 함수식으로 회귀분석 하였다. 수평 극한하중과 항복하중에 대한 지반조건의 영향은 $\gamma_4$$/\gamma_{dmax}$의 변수로 한 지수함수식으로 모델화 하였으며, Broms와 Budhu et at.에 의한 결과와의 비교에서 예측결과가 26-78%정도 과대평가 되었다. 수평하중-변위 관계에 대한 말뚝 두부의 고정조건 영향에서 $Q_{mxed}/Q_{free}$-y/D의 관계는 상당히 비선형적으로 나타났으며, yiD를 변수로 한 지수함수식으로 모델화하였다.
확산모형은 입자의 운동현상과 금융자산의 미시적 가격변동을 설명하기 위하여 사용되는 수리적 모형이다. 확산모형의 추정방법에 관한 논의는 다양한 분야에서 이루어져 왔다. 통계학적 관점에서 우도적 방법에 기반한 확산모형의 추정방법을 개발하려는 시도가 계속되어 왔다. 이산시간 간격으로 관측된 자료를 이용하여 확산모형을 추정할 때 최대우도 추정법을 적용하기 위해서는 확산모형에 대한 전이확률 밀도함수를 구해야 한다. 본 연구에서는 확산모형의 전이확률밀도를 근사하기 위하여, 정규분포를 따르는 확률변수를 이용하여 브라운다리 확률과정에 대한 경로적분을 대체하는 방법을 제안하고, 그 수치적 성질을 다른 방법들과 비교한다.
본 연구에서 여성 청년층 집단의 첫 일자리 진입과, 첫 일자리로 고용조건이 불안정한 비정규직으로 취업한 집단이 이후 이러한 종사상 지위에서 언제 어떠한 지위로 탈출하는가를 동태적 모형을 이용하여 분석하였다. 자료는 한국여성개발원이 2001년에 수집한“제4차 여성의 취업실태조사”의 취업력 자료를 이용하였다. 분석결과 여성 청년층 중 취업으로 이행한 집단은 최종학교를 졸업하고 노동시장으로 이행하는데 약 1.54년의 기간이 걸리는 것으로 나타났다. 경제위기 직후 뿐 아니라 이후의 회복기에도 여성 청년층 집단의 취업이행이 매우 어려워 경제상황이 매우 중요한 요인임을 알 수 있다. 고졸 여성 중 인문계졸업자의 취업이행이 어려우며 대졸자 역시 취업이행이 원만하지 않아 졸업장 효과가 더 이상 나타나지 않는 것으로 나타났고 오히려 자격증이나 취업에 대한 태도보다는 전공만족도가 높을수록 취업으로 이행할 확률을 높이는 것으로 나타났다 첫 일자리로 고용조건이 불안정한 비정규직으로 취업한 집단 중 50%만이 이러한 지위에서 탈출하였다. 학력과 세대효과가 뚜렷하여 대졸여성일수록 젊은 세대일수록 비정규직 상태에서 탈출할 확률이 높았다. 정규직으로의 탈출에는 대학의 전공계열, 비정규직 취업과 학업의 병행 여부가 영향을 미치며, 미취업상태로의 탈출에는 처음 취업한 업종이 영향을 미치는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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