• 제목/요약/키워드: COVID-19 knowledge

검색결과 254건 처리시간 0.021초

디지털 뉴딜 정책에 대한 언론 보도량과 주식 시장의 동태적 관계 분석: 4차산업혁명 관련 기업을 중심으로 (An Analysis of the Dynamics between Media Coverage and Stock Market on Digital New Deal Policy: Focusing on Companies Related to the Fourth Industrial Revolution)

  • 손권상;권오병
    • 한국전자거래학회지
    • /
    • 제26권3호
    • /
    • pp.33-53
    • /
    • 2021
  • 제4차 산업혁명의 확산과 코로나 19의 장기화로 인한 사회적 변화의 기로에서 한국 정부는 2020년 7월 디지털 뉴딜 정책을 발표했다. 디지털 뉴딜 정책은 데이터, 네트워크, 인공지능 기술을 중심으로 공공분야 및 산업의 디지털 전환을 가속화함으로써 새로운 비즈니스를 창출하는 것을 주요 과제로 삼고 있다. 그러나 급변하는 사회환경에서 기술의 미래 이익에 대한 정보비대칭은 정책의 방향과 효과에 대한 대중의 분석 능력의 차이를 야기할 수 있으며, 이로 인해 정책의 실질적 효과에 대한 불확실성이 발생하게 된다. 한편, 언론은 정부 정책을 대중에 전파하는 전달자 역할을 통해 담론 형성을 주도하며, 보도를 통해 특정 이슈에 대한 제반 지식을 대중에게 제공하는 역할을 한다. 즉, 특정 정책에 대한 언론의 보도량이 증가할수록 이슈 집중도는 높아지며, 이를 통해 대중의 의사결정에도 영향을 미치게 된다. 따라서 본 연구의 목적은 한국 정부의 디지털 뉴딜 정책에 대한 언론 보도량과 주식 시장의 동태적 관계를 그랜저 인과관계(Granger causality), 충격반응함수, 분산분해분석을 이용하여 검증하는 것이다. 이를 위해 디지털 뉴딜 정책에 대한 언론 보도량, 키워드 검색량과 KOSDAQ 상장 기업 중 디지털 뉴딜 정책과 관련이 있는 디지털 기술 기반 기업들의 일일주식회전율, 일일주가수익률, EWMA 변동성을 변수로 설정하였으며, 정책발표 시점 전후 60 거래일, 총 120 거래일 간의 데이터를 이용했다. 분석 결과, 언론 보도량은 키워드 검색량, 일일주식회전율, EWMA 변동성과 양방향 그랜저 인과관계가 존재하였으며, 언론 보도량의 증가는 디지털 뉴딜 정책에 대한 키워드 검색량에 높은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 언론 보도량에 대한 충격반응분석 결과 EWMA 변동성을 큰 폭으로 하락시키는 양상을 보였으며, 시간이 지날수록 영향력이 점차 증가하며 주식 시장의 변동성을 완화시키는 역할을 하는 것으로 나타났다. 본 연구의 분석 결과를 토대로 디지털 뉴딜에 대한 언론 보도량은 주식 시장과 유의한 동태적 관계가 있음을 확인할 수 있었다.

경험과 관련된 신앙교육 수업 준비과정과 적용을 위한 과제 연구 (A Study on the Tasks for the Preparation Process and Application of Faith Education Related to Experience)

  • 한경미
    • 기독교교육논총
    • /
    • 제70권
    • /
    • pp.207-238
    • /
    • 2022
  • 신앙교육은 그리스도의 삶을 추구하는 '삶의 방향전환'에 초점을 맞추고 있다. 이것은 성서 지식을 축적하는 것이 아니라 성서의 메시지가 삶으로 구현되어야 가능하다. 그러나 오늘날 신앙교육은 성서 메시지가 삶으로 구현되게 하지 못하고 있다. 이것은 신앙교육이 성서의 경험과 인간 삶의 경험과 만나도록 안내하는 대신 성서 내용 자체를 알게 하는 데 주력한 결과라 할 수 있다. 교회교육은 삶의 변화와 실천보다 개인의 내면 신앙을 강조하며 사후 천국을 준비하고, 개교회 교인을 위한 훈련과 양적 성장을 위해 대부분 할애되었다. 그 결과 코로나19 시대에 개신교인들은 개교회의 안위만을 신경 쓰는 성숙하지 못한 모습을 보이고 말았고, 개신교에 대한 사회적 신뢰는 상실되고 말았다. 따라서 신앙교육은 성서의 메시지가 삶으로 구현되기 위해, 성서의 경험과 학습자의 경험이 만나 하나님 앞에 삶으로 응답하도록 도와야 한다. 이러한 신앙교육을 교회교육 현장에 어떻게 준비해야 하는지 모색하고자 필자는 독일 개신교 루터파 바이에른 노회가 편찬한 "경험과 관련된 종교 수업 준비(Religionsunterricht Vorbereiten)" 과정을 살펴보고, 한국교회에 적용하기 위한 과제들을 제시하고자 한다. 경험과 관련된 종교 수업 준비는 다섯 과정으로 이루어진다. 개인적인 만남, 신학적 방향 설정, 교수학적 방향 설정, 교수학적 결정들, 진행계획 정리이다. 이 과정의 주요 목적은 성서의 신앙인들이 자기 삶의 경험을 신앙의 관점에서 어떻게 해석하고 문제를 극복하고자 하였는지 '바라보는 관점'을 학습하는 것이다. 경험과 관련된 신앙교육은 성서 교수법 중 하나가 아니라 신앙교육의 본질을 다루고 있다. 교육의 장이 현실 세계에서 가상세계까지 확장해가는 사회 변화 속에 있지만, 신앙교육의 본질적인 성격은 바뀔 수 없다. 그러므로 한국교회에 경험과 관련된 신앙교육에 관한 연구와 적용은 성서의 메시지가 그리스도인의 삶에 구현될 수 있도록 도울 수 있을 것이다.

분리학습 모델을 이용한 수출액 예측 및 수출 유망국가 추천 (Export Prediction Using Separated Learning Method and Recommendation of Potential Export Countries)

  • 장영진;원종관;이채록
    • 지능정보연구
    • /
    • 제28권1호
    • /
    • pp.69-88
    • /
    • 2022
  • 최근 코로나19 팬데믹으로 인해 전 세계 경제와 외교 상황에 급격한 변화가 일어나고 있으며, 수출 의존도가 높은 한국은 이러한 변화에 큰 영향을 받고 있다. 본 연구에서는 기업의 수출전략 수립 및 의사결정 지원을 위해 차년도 수출액 예측 모델을 구축하고, 모델의 예측 결과를 바탕으로 수출 유망국가 추천 방식을 제안한다. 본 연구에서는 모델이 다양한 정보를 학습할 수 있도록 국가별, 품목별, 거시경제 변수 등 선행 연구에서 중요하게 사용된 변수를 다방면으로 수집하였다. 수집한 데이터를 분석한 결과, 국가와 품목에 따라서 수출액의 분포가 매우 비대칭적인 것을 확인할 수 있었다. 따라서, 모델의 예측 성능을 향상시키고 설명력을 확보하기 위해서 분리학습 방식을 사용하였다. 분리학습은 전체 데이터를 동질적인 하위 그룹으로 분리하고 개별 모델을 구축하는 방식으로, 본 연구에서는 수출액을 기준으로 5개 구간으로 데이터를 분리하였다. 모델 학습 과정에서 구간별 특성을 반영하여 구간1부터 구간4까지는 LightGBM을 사용하고, 구간5는 지수이동평균을 사용하였으며 이를 통해 모델의 예측 성능을 향상시킬 수 있었다. 모델의 설명력 확보를 위해서 추가로 구간별 모델의 SHAP-value를 계산하고 중요도가 높은 변수를 제시했다. 또한, 본 연구에서는 예측 모델을 기반으로 2단계 수출 유망국가 추천 방식을 제안했다. 효율적인 수출 전략 수립을 위해서 BCG 매트릭스와 국가별 점수 산출 방식을 사용하였고, 품목별 유망 국가 순위와 수출 관련 주요 정보들을 제공하였다. 본 연구는 다양한 정보를 학습한 머신러닝 모델로 여러 국가와 품목에 대한 예측을 실시하고, 이 과정에서 분리학습 방식으로 예측 성능을 향상시켰다는 점에서 의의가 있다. 또한, 현재 무역 관련 서비스들이 과거 데이터에 기반한 정보를 제공하고 있음을 고려할 때, 본 연구에서 제안한 예측 모델과 유망국가 추천 방식은 기업들의 미래 수출 전략 수립 및 동향 파악에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

건강추천시스템(HRS) 연구 동향: 인용네트워크 분석과 GraphSAGE를 활용하여 (Research Trends of Health Recommender Systems (HRS): Applying Citation Network Analysis and GraphSAGE)

  • 장하렴;유지수;양성병
    • 지능정보연구
    • /
    • 제29권2호
    • /
    • pp.57-84
    • /
    • 2023
  • 현대사회는 정보통신기술 및 빅데이터 기술의 발전으로 누구나 인터넷을 통해 손쉽게 방대한 데이터를 얻고 활용할 수 있는 시대로, 양질의 데이터를 수집하는 능력을 넘어 수많은 정보 속에서 올바른 데이터만을 선별하는 능력이 더욱 중요해지고 있다. 이러한 기조는 학계에서도 이어지고 있는데, 축적되는 연구물 속에서 양질의 연구를 선별하여 올바른 지식구조를 형성하기 위해, 다양한 연구 분야에서 체계적 고찰(systematic review) 및 비체계적 고찰(non-systematic review)과 같은 문헌연구(literature review)가 수행되고 있다. 한편, 코로나19 팬데믹 이후 의료산업에서도 그동안 합의에 이르지 못했던 원격의료가 제한적으로나마 허용되고, 인공지능 및 빅데이터 기술이 응용된 건강추천시스템(health recommender systems: HRS)과 같은 새로운 의료서비스가 각광을 받고 있다. 하지만, 실무적으로 HRS가 미래 의료산업 발전을 이끌 중요한 기술로 평가받고 있음에도 불구하고, 학술적인 문헌연구는 다른 분야에 비해 매우 부족한 실정이다. 더불어 HRS는 학제적 성격이 강한 융합 분야임에도 불구하고, 기존의 문헌연구는 비체계적 고찰과 체계적 고찰 방법만을 주로 활용하여 이뤄졌기 때문에, 다른 연구 분야와의 상호작용이나 동적인 관계를 유추하기에는 한계가 존재한다. 이에, 본 연구에서는 인용네트워크 분석(citation network analysis: CNA)을 활용하여 HRS 및 주변 연구 분야의 전체적인 네트워크 구조를 파악하였다. 또한, 이 과정에서 최신 논문이 인용 관계가 잘 나타나지 않는 문제를 보완하기 위해 GraphSAGE 알고리즘을 적용함으로써, HRS 연구에 있어 'recommender system', 'wireless & IoT', 'computer vision', 'text mining' 등과 같은 연구 분야들의 중요도가 높아지고 있음을 파악하였으며, 이와 동시에 개인화(personalization) 및 개인정보보호(privacy) 등과 같은 새로운 키워드가 주요 이슈로 등장하고 있음을 확인하였다. 본 연구를 통해 HRS 연구 커뮤니티의 구조를 파악하고, 관련된 연구 동향을 살펴보며, 미래 HRS 연구 방향을 설계함에 있어 실질적인 통찰을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.