• 디지털융복합연구
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• 제19권11호
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• pp.511-516
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• 2021

본 연구는 장애인복지관의 전문인력을 대상으로 임파워먼트와 소진의 관계, 그리고 이직의도의 매개효과를 분석하였다. 최근 장애인복지관 종사자들의 소진이 심각한 문제로 제기되고 있기 때문에 소진과 관련된 변수들의 관계를 규명하는 연구가 필요한 시점이다. 분석을 위해 D광역시와 C도의 장애인복지관 14개소의 전문인력 363명을 대상으로 설문조사를 진행하였다. 주요한 분석방법은 상관관계, 확인적 요인분석, 부트스트랩 검정 등이다. 분석결과, 장애인복지관 전문인력의 임파워먼트가 소진에 유의미한 영향을 미치고 이직의도의 매개효과가 유의미한 것으로 나타났다. 본 연구의 분석결과에 의하면, 장애인복지관 전문인력의 소진을 감소시키기 위해 임파워먼트를 향상시키고 이직의도를 감소시키는 것이 바람직하다. 이러한 차원에서 장애인복지관 전문인력의 소진을 감소시키기 위한 몇 가지 방안들이 제시되었다.

• 산업융합연구
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• 제21권5호
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• pp.97-107
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• 2023

본 연구는 중학생의 시민의식, 공동체의식, 진로결정과 행복감의 영향 관계에서 진로결정의 매개효과를 검증하여 행복감을 증진시키기 위한 기초자료를 제공하는데 목적이 있다. 분석자료는 한국청소년정책연구원에서 조사한 '2020년 Z세대 10대 청소년 가치관 조사' 데이터를 이용하였다. 조사대상자 중 본 연구목적에 부합하는 중학생 2,703명을 표본으로 추출하여 SPSS WIN 25.0 프로그램을 활용하여 분석하였다. 분석방법은 빈도분석, 기술통계분석, 상관분석 및 PROCESS MACRO Model Number 4를 활용하여 매개효과를 검증하고 Bootstrapp 기법을 적용하여 간접효과와 유의성을 분석하였다. 연구결과는 첫째, 중학생의 시민의식과 공동체의식이 행복감에 정적인 영향을 보였다. 둘째, 시민의식과 행복감과의 관계에서 진로결정은 부분 매개효과가 나타났다. 셋째, 공동체의식과 행복감과의 관계에서 진로결정은 부분 매개효과가 나타났다. 즉, 중학생의 행복감 증진을 위한 정책적 대안과 실천적 프로그램을 제시하였다는 점에서 의의를 갖는다.

• 한국사회복지학
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• 제67권1호
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• pp.263-288
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• 2015

본 연구는 성인의 대인외상경험과 외상 후 성장의 관계에서 낙관성과 관계의 질의 다중매개효과를 검증하기위해 실시되었다. 이를 위해 30세 이상 60세미만의 성인을 대상으로 임의표집방법에 의해 조사를 실시하였다. 주요 분석방법으로는 구조방정식모델(SEM) 분석을 AMOS프로그램을 사용해 실시하였다. 매개효과 검증을 위해서 Bootstrap 방법을 사용 하였고, 다중매개효과의 간접효과 검증을 위해서는 팬텀변수(Phantom Variable)를 사용해 모형을 변형한 후 분석하였다. 연구결과, 대인외상경험 수준이 높을수록 외상 후 성장도 높게 나타났다. 둘째, 대인외상경험과 외상후 성장 사이에서 낙관성과 관계의 질이 각각 부분매개하는 것으로 나타났다. 셋째, 대인외상경험과 외상 후 성장 사이에서 낙관성과 관계의 질이 이중매개하는 것으로 나타났다. 연구결과를 토대로 실천현장에서의 실천적 전략과 사회복지에의 함의를 제시하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제6권4호
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• pp.189-196
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• 2017

버스정보시스템은 버스도착시간 예측과 같은 버스와 관련한 여러 정보를 제공한다. BIS는 우리나라 거의 모든 도시에 구축되어 있고 대중교통의 편의성 개선에 능동적인 역할을 하고 있다. 현재 BIS 시스템에서 버스 도착 예정시간을 예측하기 위하여 사용되는 대표적인 방법으로는 이동평균필터, Kalman Filter, 회귀 모형 등이 있다. 버스 도착 시간 예측의 정확성은 BIS 시스템에서 고려하고 있는 교통 상황이나 예측 알고리즘에 따라 차이가 크다. 현재 BIS에서 사용하는 예측 기법은 구간 통과 시간과 거리만을 이용한다. 그러나 도착시간 예측은 교통흐름, 신호주기, 이상 상황, 데이터 결측 등에 큰 영향을 받는다. 버스 도착 시간 예측의 정확도를 높이기 위해서는 위의 문제를 고려하여 모델링해야 하는 어려움이 있다. 은닉 마르코프 모델은 이와 같은 다양한 상황을 효과적으로 모델링 할 수 있다. 따라서 버스 도착 시간 예측의 정확도를 높이기 위해 도착시간에 대한 HMM 예측 모델을 구축했다. 이 모델에서는 순천시의 2015년 한 해 동안 수집한 데이터가 이용되었으며, 순천시에는 2298개의 정류장과 217개의 노선이 있다. 모델은 주중과 주말의 패턴을 다르게 적용하며, 다른 구간과 시간에 대해 모델이 적용된다. 본 논문에서는 버스정보시스템에 은닉 마르코프 모델 적용방법과 검증을 통해 버스정보시스템에서 사용 중인 이동평균필터, Kalman Filter, 회귀 모형을 사용한 예측 방법 보다 정밀한 정확도를 얻는 방법을 제안한다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제48권4호
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• pp.439-445
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• 2009

광릉 숲과 국립수목원내 전시원을 중심으로 1998년부터 2008년까지 11년간 총 291회 조사한 나비 조사 자료를 이용하여 나비군집의 종풍부도(종수)를 추정하였다. 선조사법으로 조사한 결과 112종 13,333개체의 나비가 관찰되었다. 종수누적곡선의 작성과 종수추정은 EstimatesS 프로그램을 이용하였다. 종수누적곡선은 291회 조사에서도 증가하여 미발견종이 남아 있음을 나타낸 반면, 7개 방법(ACE, ICE, Chao1, Chao2, Jack1, Jack2, Bootstrap)에 의한 종수추정곡선은 조사회수가 240-250회에 도달했을 때 안정된 값에 수렴하였다. 7개 방법에 의해 산정된 광릉의 나비종수는 120종부터 141종 사이였으며, 평균값은 128종이었다. 이에 반해 1958년 이래 보고된 과거조사자료를 취합하여 작성한 종목록은 148종이었는데, 최근의 나비상 변화의 분석결과를 토대로 나비 종수의 타당한 값을 검토하였다. 수목원내 전시원의 종풍부도가 자연림과 인공림 보다 높았고 자연림과 인공림 사이에서는 차이는 나타나지 않았다. 수목원내 전시원에는 상대적으로 숲에 비해 초지가 많고 서식처가 더 다양한 것이 나비군집의 종풍부도가 높아진 원인으로 판단하였다.

• 식물분류학회지
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• 제32권4호
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• pp.383-396
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• 2002

한국산 붓꽃속(Iris L.; Iridaceae) 15종과 비교군인 등심붓꽃속(Sisyrinchium auguistifolium Mill.)과 범부채속(Belamcanda chinensis (L). DC.)을 포함한 17분류군을 대상으로 RAPD분석이 수행되었다. 10개의 oligoprimer를 이용한 효소중합반응에서 80개의 유효한 polymorphic band가 확인되었다. 유전적 상사도 지수에 의하여 bootstrap을 포함한 neighbour-joining 방법을 통하여 계통수를 평가하였다. 한국산 붓꽃속은 3아속(Limniris, Crossiris, Pardanthopsis) 또는 2속과 1아속으로 분류되어지고, 붓꽃아속(Limniris)은 6개의 분계조를 형성하고 있어 Waddick(1992)이 설정한 2절, 6계열의 분류체계가 더 타당하다고 생각된다. Chinensis계열은 금붓꽃계열과 각시붓꽃계열로 구분되어진다. Tripetalae계열에 속하는 부채붓꽃은 Sibiricae계열(시베리아붓꽃, 붓꽃)과 매우 가까운 유연관계를 형성하고 있으며, Ensatae계열에 속하는 타래붓꽃은 Ruthenicae계열에 속하는 솔붓꽃, 난장이붓꽃과 가까운 유연관계를 나타내고 있다. RAPD 분석자료를 기초로 한 한국산 붓꽃속의 계통학적 연구는 형태학적, ITS 염기서열 결과와 비슷한 결과를 제시하였고, 많은 학자들에 의해 논란이 된 분류군들의 문제를 해결하는데 유용한 접근방법이라 생각되며, 전체 붓꽃속 수준에서의 계통분석에 유용한 도구로 이용될 수 있는 것으로 사료된다.

• 식물분류학회지
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• 제35권1호
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• pp.7-23
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• 2005

한국산 제비꽃속 35분류군과 일본산 4집단, 군외군 1분류군 등 총 40집단에 대한 계통 유연관계를 알아보기 위하여 핵 rDNA의 internal transcribed spacer(ITS)지역에 대한 염기서열을 분석하였다. 정렬된 염기서열들은 bootstrap을 포함한 parsimony 방법과 neighbor-joining 방법을 통하여 계통수를 평가하였다. 그 결과 진정제비꽃절의 낚시제비꽃아절은 군내군의 가장 기부에 분계조를 형성하였으며, 장백제비꽃절은 노랑제비꽃절과 자매군을 형성하면서 진정제비꽃절의 낚시제비꽃아절과 콩제비꽃아절, 고깔제비꽃아절, 제비꽃아절 사이에서 단계통군을 형성하였다. 진정제비꽃절은 병계원적인 분계조를 형성하였고 4개 아절은 독립적인 분계조를 형성하였지만 계열 수준에서는 구별이 불가능하였다. 세포학적 연구에 기초한 제비꽃속의 분화에서 기본염색체 수 x=10을 갖는 낚시제비꽃아절은 x=6인 군외군에서 독립적으로 분화한 것으로 나타났으며 나머지 분류군들은 x=6인 노랑제비꽃과 장백제비꽃아절로부터 x=10 또는 12인 콩제비꽃과 고깔제비꽃아절을 거쳐 x=12인 제비꽃아절로 분화한 특징을 보였다. 형태적인 변이가 매우 심한 분류군으로 알려진 태백제비꽃(V. albida complex)은 Patellares아절 내에서 하나의 군으로 유집되어 Pinnatae계열로 처리하는 것이 타당할 것으로 생각되며, 뫼제비꽃과 남산제비꽃의 잡종인 우산제비꽃은 형태적 특징에 의한 분류와는 일치하지 않는 것으로 나타났다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권9호
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• pp.15-21
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• 2017

본 연구는 인권피해와 자아존중감의 관계에서 성장 마인드셋과 그릿의 매개효과를 검증하는데 목적이 있다. 자료는 임의표집한 대학생 233명을 대상으로 설문으로 수집하였으며, 자료 분석을 위하여 신뢰도 분석, 상관 분석 및 Macro Process을 수행하였고, 성장 마인드셋과 그릿의 매개효과를 검증하기 위하여 부트스트랩 방법을 사용하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 인권피해는 자아존중감, 성장 마인드셋, 그릿과 유의미한 부적 상관관계가 있는 반면, 자아존중감은 성장 마인드셋 및 그릿과 정적 상관관계가 있었다. 둘째, Macro Process를 이용한 경로분석 결과 인권피해는 자아존중감, 성장 마인드셋 및 그릿에 부적 영향을 미쳤다. 반면에 성장 마인드셋과 그릿은 자아존중감에 정적인 영향을 미쳤다. 셋째, 성장 마인드셋과 그릿은 인권피해와 자아존중감과의 관계에서 매개효과가 있었다. 이러한 결과는 인권 피해를 당한 대학생들의 자아존중감이 성장 마인드셋과 그릿을 증가시킴으로써 향상될 수 있음을 시사하였다.

• 한국항만경제학회지
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• 제38권3호
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• pp.29-51
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• 2022

본 연구의 목적은 국제해사기구(IMO)의 배출규제해역(ECA) 시행에 따른 환경규제가 페리 선사들의 재무지표로 구성된 효율성에 어떠한 영향을 미쳤는지 실증적으로 분석하는데 있다. 이에 따라 본 연구에서는 2004년부터 2017년 까지 북유럽, 지중해, 북미 지역의 8개 페리선사의 재무데이터를 수집하여, ECA가 페리선사의 재무성과에 미친 영향을 효율성의 관점에서 지역별로 추정하였다. 방법론적 측면에서 본 연구의 학술적 기여는 다음과 같다. DEA의 자의적인 변수 선정 문제를 완화하기 위하여 Dyson et al.(2001)이 제시한 변수 선정 기준을 적용했으며, Network SBM DEA 모형을 통하여 기업의 규모를 고려하는 동시에 기업의 수익 창출 과정을 단계별로 구분하여 재무성과를 보다 세밀하게 측정하였다. 또한 BTR 모형을 적용하여 편의(Bias)를 최소화한 결과를 도출하였다. 연구 결과 가장 강한 규제를 받았던 북유럽 선사의 경우 오히려 효율성의 꾸준한 증가가 관측되었다. 북미지역 선사들의 경우 정부지원금이 효율성에 큰 영향을 미친 것으로 드러났으며, 상대적으로 ECA와 유가에 의한 영향은 적었던 것으로 관측되었다. 반면 지중해 지역의 경우 가장 낮은 수준의 규제를 받았음에도 불구하고, 규제 이후로 효율성 값이 낮아지는 모습이 관측되었다. 본 연구는 향후 ECA가 확대될 예정인 아시아의 페리선사와 정책당국에 의사결정의 참고자료로서 기능할 수 있을 것으로 생각된다.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.123-132
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• 2013

최근 스마트 폰에 다양한 센서를 내장할 수 있게 되었고 스마트폰에 내장된 센서를 이용항 동작 인지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트폰을 이용한 동작 인지는 노인 복지 지원이나 운동량 측정. 생활 패턴 분석, 운동 패턴 분석 등 다양한 분야에 활용될 수 있다. 하지만 스마트 폰에 내장된 센서를 이용하여 동작 인지를 하는 방법은 사용되는 센서의 수에 따라 단일 센서를 이용한 동작인지와 다중 센서를 이용한 동작인지로 나눌 수 있다. 단일 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서를 이용하기 때문에 배터리 부담은 줄지만 다양한 동작을 인지할 때에 특징(feature) 추출의 어려움과 동작 인지 정확도가 낮다는 문제점이 있다. 그리고 다중 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서와 중력센서를 사용하고 필요에 따라 다른 센서를 추가하여 동작인지를 수행하며 다양한 동작을 보다 높은 정확도로 인지할 수 있지만 다수의 센서를 사용하기 때문에 배터리 부담이 증가한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스마트 폰에 내장된 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작을 높은 정확도로 인지하는 방법을 제안한다. 서로 다른 10가지의 동작을 높을 정확도로 인지하기 위해 원시 데이터로부터 17가지 특징을 추출하고 각 동작을 분류하기 위해 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하였다. Ensemble of Nested Dichotomies 분류기는 다중 클래스 문제를 다수의 이진 분류 문제로 변형하여 다중 클래스 문제를 해결하는 방법으로 서로 다른 Nested Dichotomy 분류기의 분류 결과를 통해 다중 클래스 문제를 해결하는 기법이다. Nested Dichotomy 분류기 학습에는 Random Forest 분류기를 사용하였다. 성능 평가를 위해 Decision Tree, k-Nearest Neighbors, Support Vector Machine과 비교 실험을 한 결과 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하여 동작 인지를 수행하는 것이 가장 높은 정확도를 보였다.