본 연구에서는 그릿 검사가 초등수학영재를 판별하는 도구로서 타당성에 대하여 검증하고자 하였다. 이를 위하여 문헌 연구를 통하여 선행 연구들에서 그릿 검사의 측정 도구들에 대한 자료를 수집하였고, 전문가 검토를 통하여 영재판별을 위한 판별 문항을 개발하였다. 본 연구를 위해 서울특별시 초등학교 일반학생 39명과 영재교육원 수학영재 20명을 대상으로 그릿 검사, 수학 문제해결력 검사, 수학 창의성 검사, 수학 행동 특성 검사를 실시하여 상관관계를 분석하였다. 상관관계 분석 결과 그릿 검사는 수학 문제해결력 검사와 0.521, 수학 창의성 검사와 .440, 수학 행동 특성 검사와 .601의 상관을 갖는 것으로 나타났으며, 모두 유의확률 p<.01 유의도를 보였다. 또한 판별 분석을 통하여 집단 판별의 유의성을 검증한 결과에서 그릿 검사는 집단 내 분산을 총 분산으로 나눈 Wilk's λ가 .799로 나타났으며 유의확률은 p<.001로 그릿 검사가 수학영재와 일반학생을 판별하는데 유의함을 확인하였다. 연구 결과, 그릿 검사가 초등수학영재를 판별하기 위한 대안적인 도구로 타당성이 검증되어 수학영재 판별 도구로 활용 가능할 수 있음을 나타낸다.
본 논문은 급변하는 정보통신 기술의 효율적 개발을 위한 진단적 정보의 제공을 목적으로 하고 있다. 즉 기술개발 전략을 제언하기 위한 선결작업으로써, 기술개발의 대상에 대한 직접적 분석과 전략에 대한 시사점을 제공하려 함이다. 따라서 본 논문에서는 기술의 유형 구분을 위한 양 설명축을 설정하고, 이에 따라서 기술의 유형을 구분하게 된다. 그 후 이상의 그룹 설정에 대한 타당성 검증을 위해 T-test 를 실시하고, 이 타당성을 바탕으로 판별분석을 실시하여, 기술유형의 구분을 위한 판별식을 도출하였다. 이 판별식을 통해 기업입장에서는 기술개발을 위한 기술의 효과적인 분석이 가능할 것이다.
본 연구는 한국의 벤처캐피탈회사들이 투자안이 투자여부를 판단하는데 사용하는 평가모형이 실제의 성과와 비교하여 타당성을 갖는가를 분석하였다. 이를 위해 본 연구는 다음의 두가지 투자모형을 도출하여 그 내용을 비교하였다. 실제심사모형(Current Evaluation Model)은 심사과정을 거친 168개 투자안을 coxorehlse 그룹과 기각된 그룹으로 분류하여 이에 대한 판별분석을 통해 투자여부에 영향을 미친 평가요인의 우선순위를 규명하여 도출하였다. 한편, 성과모형(Performance-based model)은 앞 모형에서 채택된 투자안을 다시 성공과 실패의 두 그룹으로 분류하고 이를 종속변수로 한 판별분석을 통해 성과에 대한 평가요인의 영향도를 파악하여 개발하였다. 이 두 모형을 비교함으로써 본 연구는 우리나라 벤쳐캐피탈이 적용하는 투자평가시스템의 문제점을 파악하고 그 원인을 고찰하였다. 본 연구는 미국 등 선진국과 달리 다양한 투자환경에서 나타날 수 있는 투자평가모형의 타당성을 검증할 수 있는 접근방법을 제시했다는 점에 큰 의의가 있다. 이러한 접근을 통해 현 평가 모형의 문제점을 파악하고 개선방법을 제시할 수 있을 것이다.
본고는 미술영재성 판별에 따른 인지적 능력과 관련하여 문헌연구와 선행연구들을 바탕으로 미술영재성과 인지능력과의 관계를 고찰함으로써 초등학교 아동의 미술영재성 판별에 따른 인지능력검사모형을 구안하고자 하는 데 있다. 이러한 연구목적을 달성하기 위해 먼저, 미술영재성과 인지능력의 관계를 고찰하여 미술영재성의 구성요인으로서 인지능력의 타당성을 규정한 다음, 앞선 문헌연구를 통해 초등학교 아동의 미술영재성 판별에 따른 인지능력검사모형을 구안하였다. 그리고 구안된 검사모형의 타당성과 신뢰성을 검증하기 위해 일반학급 아동집단과 미술영재 아동집단을 대상으로 검사를 실시하였다. 그 결과 초등학교 아동의 미술영재성 판별에 따른 인지능력의 구성요인으로서 시각적 사고력과 공간 지각력, 비판적 사고력이 논리적, 경험적으로 타당성이 있다고 검증되었다. 이러한 연구의 결과는 앞으로 이루어질 초등학교 아동의 미술영재성 판별에 대한 다양한 모색의 가능성과 미술영재교육 프로그램의 개발에 새로운 접근을 제공해줄 수 있을 것이다.
주파수 판별기는 주파수를 디지털 비트 신호로 변환해주는 회로로서 변조기, 동기화 회로 등에 쓰인다. 본 논문에서는 여러 종류의 일차, 이차 주파수 판별기의 구조를 모델링하고 양자화 잡음 성능을 분석하며, 새로운 구조의 델타-시그마 주파수 판별기 구조를 제안한다. 이론적 분석과 유도된 수식으로부터 출구 잡음을 구하고 모의실험으로 타당성을 검증하였다. 제안된 주파수 판별기는 전 디지털 회로로서 전 디지털 위상 잠금 루프의 궤환 경로에 적용될 수 있다.
현재 개발된 분산전원 단독운전 판별기법중 하나인 무효전력주입방식은 판별성능은 우수하나 정격의 $2.5{\sim}5%$의 무효전력을 주입하므로 계통전압에 고조파를 발생하여 전력품질을 저하하는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 적은 양의 연속적인 무효전력을 주입하므로 전력품질 저하를 최소화하고 동시에 검출성능이 우수한 인버터연계방식 분산전원의 단독운전 판별기법을 개발하였다. 개발한 판별기법의 타당성을 검증하기위해 EMTDC 소프트웨어를 이용하여 전체시스템의 시뮬레이션모델을 개발하여 시뮬레이션을 실시하였다.
본 연구에서는 부도예측용 인공신경망 모형의 입력노드를 선정하기 위한 방법론으로 연결강도판별분석(Link Weight Discrimination Analysis)에 의한 약체뉴론제거법(Weak-Linked Neuron Elimination)과 강체뉴론선택법 (Strong-Linked Neurons Selection)을 제안한다. 연결강도판별분석이란 적절한 학습이 끝난 인공신경망 모형에서 입력노드와 연결되는 가중치의 합에 대한 절대값인 연결강도 판별식(Link Weight Discrimination)에 의해 해당 입력노 드가 출력노드에 미치는 영향정도를 분석하는 것이다. 한편 강체연결뉴론선택법은 선처리를 통해 얻어진 학습된 인공신경망의 입력노드 가운데서 연결강도판별식이 큰 뉴론만을 본처리의 입력노드로 선정하는 것인데 비해 약체연결뉴론제거법은 연결강도판별식이 일정 값 즉, 연결강도 판별임계치(Link Weight Discrimination Cut off Value) 보다 낮은 입력노드를 제외하고 나머지 입력노드만을 본처리의 입력노드로 선정하는 것이다. 본 연구에서는 강체연결뉴론선택법과 약체연결뉴론제거법을 각각 정형적인 방법론으로 정립하고 이 방법론에 의해 부도예측용 인공신경망을 구축하여 각각의 모형을 의사결정트리에 의해 선정된 인공신경망 모형 및 선처리 과정을 거치지 않은 인공신경망 모형과 성능을 비교, 분석하여 본 연구에서 제안한 방법론의 타당성을 제시하였다.
영재선발을 위한 교사 관찰 추천의 타당성 문제가 꾸준히 제기되고 있는 가운데, 이 연구는 과학영재 선발을 위한 교사 추천(지명)의 타당성을 분석하고자 하였다. 타당성의 준거변인으로 과학적 문제해결력, 과학적 태도와 같은 영역 특수적 변인과 확산적 사고, 창의적 인성, 내재적 동기, 리더십과 같은 영역 일반적 변인이 사용되었다. 현재 영재교육을 받고 있는 과학영재 학생, 영재교육을 받은 적은 없지만 교사에 의해 영재로 판단되어 추천된 잠재영재 학생, 그리고 일반학급의 학생들이 연구대상으로 참여하였다. 분산분석 결과, 창의적 문제해결력의 하위 변인인 독창성과 확산적 사고의 하위 변인인 유창성과 독창성을 제외한 모든 변인에서 영재학생/추천학생과 일반학생 간에 유의한 차이가 발견되었다. 즉, 영재학생/추천학생은 이들 변인에서 일반학생보다 우수한 것으로 나타났다. 판별분석 결과, 영재학생/추천학생을 일반학생과 유의하게 판별해주는 함수가 도출되었으며, 판별함수에 부하된 변인은 독창성을 제외한 과학 창의적 문제해결력과 과학효능감으로 나타났다. 이러한 결과는 교사가 과학영재 학생을 추천할 때 논리적 사고나 문제해결력, 과학수행, 그리고 이로 인해 강화되는 과학효능감과 같이 보다 '적응' 지향적인 학문적 탁월성을 고려하는 반면, 다양한 새로운 반응들을 신속하게 생성해내는 '혁신' 지향적인 속성(유창성이나 독창성으로 나타나는)은 덜 고려한다는 것을 말해준다. 또한 교사추천의 기준은 학문적 탁월성을 지향하는 과학영재교육기관의 선발기준과도 부합하며, 이러한 기준으로 영재를 판별할 때는 교사추천만으로도 영재판별이 가능함을 시사한다.
오늘날 관찰값의 개수에 비해 변수의 개수가 큰 희박한 데이터셋은 다양한 분야에서 쉽게 찾아볼 수 있고, 통계학에서 그러한 데이터셋에 대한 분석은 하나의 도전이 되어 왔다. 그러한 희박한 데이터에 대한 분류를 위해 판별분석모형들이 최근에 개발되었다. 그러한 판별분석모형들 중 하나의 접근법은 그룹들을 잘 구분해주는 차원들을 찾기를 시도하는데, 그러한 차원들은 데이터의 변수의 개수보다 훨씬 적다. 그러한 모형에서 차원의 수는 예측과 자료의 시각화를 위해 중요한 역할을 하고 일반적으로 K-묶음 교차타당성 방법에 의해 결정된다. 하지만, 희박한 데이터의 경우 K-묶음 교차타당성 방법 적용시 각 묶음에 대한 관찰값의 개수가 매우 적을 수 있기 때문에 교차타당성에 의한 차원 수 결정은 신뢰성이 떨어질 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 그러한 희박판별분석모형에 의해 찾아진 차원들에서 각 그룹들의 평균 간의 표준화된 거리에 근거한 측도를 사용하여 최적의 차원 수를 결정하는 방법을 제안하고, 제안된 방법은 모의실험을 통해 검증된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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