• 공학교육연구
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• 제20권5호
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• pp.59-73
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• 2017

This study aims to examine whether a gender works to make the difference on the university experiences of natural sciences and engineering major students; and the income and quality gap between the graduates. In this study, university experiences means job market and job searching related experiences such as job fair attending, The main research questions are as follows; fist, what are the significant university experiences related job preparation and application, and is there a gender gap on those experiences? Second, how is the job market performance of the national sciences and engineering graduates for their income level and quality job, and is there a gender gap on the job market performance of the sample? Third, which variables among the university experiences for job searching and application impacts the job quality and income level of the natural sciences and engineering graduates? To find out the research results, this study conducts a panel data analysis with GOMS (Graduates Occupational Mobility Survey) throughout survey year of 2006 to 2015, towards 568,264 as weighted value number. As analysis methods, this study carries out a descriptive analysis, ANOVA, discriminant analysis, linear regression and T-test. Therefore, here are the brief outputs of the study; first, for natural sciences and engineering students, the off-campus experiences such as job fair, job recruit festival and internship programs are more favored; second, female students are more likely to attend personal and self-driven job preparation programs; third, on job market performance, the graduates' income level and company scale rate are higher in the male but job stability is higher in the female; fourth, as a result of the linear regression, gender factor decides the income level in considerable degree; additionally, gender factor shows the difference of the job satisfaction and self-effectiveness on one's job as a qualitative variables. For obtaining strictness, university program factors are controlled through model fitness process. As above, this study finds out the main factors of university life of natural sciences and engineering graduates which are related their job searching and preparation experiences and figures out stronger factors in job market; and examines the statistically significance of the gender in this casual-effect relationship between job preparation and job quality of the graduates.

• 유통과학연구
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• 제13권10호
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• pp.83-91
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• 2015

Purpose - The purpose of this study is to identify whether the operation of cultural centers in discount stores contributes to their profitability. Thus, this study is aimed at exploring how the lifestyles of customers who use the cultural centers influence their intention to use the discount stores. Specifically, the effect of shopping value on the correlation between the lifestyle types and usage intention of the customers were examined through a structured research model. To verify the effect, a survey on 139 customers of the Cultural Center of Nonghyup Hanaro Club's S branch was conducted and the valid questionnaires were used for analysis. Research design, data, and methodology - The findings are as follows. First, the lifestyles seeking self-realization had a positive effect on utilitarian value, and lifestyles seeking pop cultures had a positive effect on hedonic value. Second, the mediating effect of shopping value on the correlation between the lifestyle types and usage intention of the customers is as follows. Utilitarian value had a mediating effect only on the lifestyles seeking self-realization. In case of lifestyles seeking pop cultures, the use of Cultural Center had no effect on the intention to use the discount store. Third, an analysis of a revised research model revealed that the store usage intention of lifestyles seeking pop cultures can be enhanced by boosting the utilitarian value through hedonic value. Results - The findings suggest the following. Customers with lifestyles seeking self-realization, who value what is beneficial to them with little attention to the perceptions of others, are highly interested in the benefits they can gain from shopping. As for customers with lifestyles seeking pop cultures, they are highly likely to consume products popular in a particular culture such as new products and sports, based on financial stability they pursue. Thus, they prefer more subjective, personal experience, unlike consumers pursuing utilitarian value. Conclusions - As a result, the former pursues hedonic value gained in the process of shopping with fun and joy, rather than doing shopping with a particular purpose in mind. Therefore, Cultural Centers need to offer information that fits the lifestyles of the users so that they are more likely to use the discount stores. However, if the Cultural Centers offer unified, profit-driven products and information, just to increase their store sales, it can backfire, which occurred in the past. On the other hand, if they provide information that fits the lifestyles of the users, it can actually increase the sales. Also, the findings suggest that sophisticated marketing strategies that can boost the hedonic value of customers by linking the educational contents of Cultural Centers to actual shopping, which is beneficial to consumers, should be set and operated by discount stores. In particular, customers with lifestyles seeking self-realization can be encouraged to use the stores by making them recognize the utilitarian value. However, the use of Cultural Centers doesn't necessarily lead to higher sales among customers with lifestyles seeking pop cultures. As mentioned previously, unified marketing strategy is not as effective for Cultural Centers of large discount stores.

• 지질공학
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• 제25권3호
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• pp.413-420
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• 2015

안성천에 위치한 공도 수위표 상류 구간에 대해 하상퇴적층을 통과하는 하천수-지하수 상호교환량과 수리경사를 측정하여 하상퇴적층의 수리전도도를 산정하였다. 하천수-지하수 상호유동량은 자체 제작한 시피지 미터를 이용하여 측정하였고, 수리경사는 장심도와 단심도 두 가지 종류의 관입형 피조미터를 하상퇴적층에 설치하여 피조미터내 수두 차이와 관입깊이 차이를 측정하여 산정하였다. 하천수-지하수 교환량은 -1.55 × 10^-6~1.77 × 10^-5 m/s, 연직방향 수리경사는 -0.122에서 0.030로 측정되었다. 교환량과 수리경사로 부터 연직방향 수리전도도를 산정한 결과 1.77 × 10^-5~1.97 × 10^-3 m/s로 지점별로 큰 차이를 나타내었다. 측정 결과는 Calver (2001)가 제시한 하상퇴적물 수리전도도의 일반적인 범위내에서 분포하였으며, 모래, 자갈층이 잘 발달되어 있어 기존의 국내 측정 결과 사례에 비해 큰 값을 보이는 것으로 분석되었다. 본 논문에서 적용한 고강도 스테인레스 재질의 피조미터와 시피지미터를 이용하여 하상퇴적층의 수리전도도를 측정하는 방법은 내구성과 휴대성이 우수하여 실무에서 매우 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한교통학회지
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• 제30권2호
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• pp.67-78
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• 2012

현재 우리나라는 도로교통법에서 도로의 우측통행을 법률로 규정하고, 이에 적합한 운전석의 위치는 좌측 체계를 관례적으로 유지하고 있다. 그러나 최근 우측 핸들차량이 외국(특히 일본)에서 다양한 절차를 통해 수입되어 2004년 7월 자료에 의하면 이사화물 차량 1,343대와 외교관 차량 593대 등 2,000대 이상이 운행되고 있는 실정이다. 이러한 수입된 우측 핸들 차량은 국내의 우측 방향 운행체계에 적합하지 않아 잠재적으로 사고의 위험성을 내포하고 있다. 실험을 통하여 우측 핸들차량에 익숙하지 않은 운전자들은 방향지시등의 조작시간이 길어지고 에러횟수가 많아진다는 것을 볼 수 있었는데, 이는 교통사고에 큰 영향을 줄 수 있는 요인이다. 또한 추월시 발생하는 시거확보의 문제에 대한 실험의 결과, 운전석으로부터 10m 뒤에 위치한 종이컵을 보는 실험결과 좌측 핸들 차량의 시야 범위는 2.95m, 우측 핸들 차량의 시야 범위는 1.7m로 분석되었다. 우측 핸들차량에 대한 안전교육을 실시하고 기준에 준하는 운전자에게 운행할 수 있는 자격을 부여하며, 법 규정에 이와 관련된 기준 마련 등을 통하여 우측 핸들차량에 대한 안전대책을 수립할 수 있는 방안 모색이 필요하다.

• 대한토목학회논문집
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• 제41권6호
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• pp.751-760
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• 2021

우리나라의 교량은 대부분이 건설된 지 20년 이상이 지나 현재 노후화로 인하여 많은 문제점이 제기되고 있으며, 교량의 안전점검은 대부분 전문 인력의 주관적인 평가로 이루어지고 있다. 최근 교량 안전점검의 데이터의 체계적인 관리를 위해 BIM 등을 활용한 데이터 기반의 유지관리 기술들이 개발되고 있지만, BIM과 구조물의 유지관리 데이터를 연동을 위해서 영상정보를 직접 라벨링하는 수작업을 필요로한다. 따라서 본 논문에서는 이미지 기반의 자동 교량 구성요소 분류 네트워크를 개발하고자 한다. 본 연구에서 제안한 방법은 두 개의 CNN 네트워크로 구성되었다. 첫 번째 네트워크에서 특정 교량 이미지에 대하여 교량의 형식을 자동으로 분류한 뒤, 두 번째 네트워크에서 교량의 형식별로 구성요소를 분류함으로써 정확도와 효율성을 향상시키고자 한다. 본 연구에서 개발한 시스템을 검증한 결과, 847개의 교량 이미지에 대해서 98.1 %의 정확도로 교량의 구성요소를 자동으로 분류 할 수 있었다. 본 연구에서 개발한 교량의 구성요소 자동분류 기술은 향후 교량의 유지관리에 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 예술경영연구
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• 제55호
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• pp.75-113
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• 2020

본 연구는 탈북 청소년 대상 문화예술교육 프로그램의 현재를 성찰하고 향후 나아가야 할 방향성을 모색하는 데 목적을 둔다. 이는 '2010 서울어젠다: 예술교육 발전목표' 이행안(로드맵)의 세 번째 목표인 지역 내 소수자와 이민자들을 포용하는 예술교육 전략에 주목한 것이다. 연구방법은 비판 이론(critical theory)을 바탕으로, 문헌분석과 전문가 인터뷰를 통한 질적 내용 분석(qualitative content analysis)으로 하였다. 분석을 통해 문화예술교육이 지향하는 본질적 목적과 가치를 실현하기 위해서는 탈북 청소년이 체감하는 사회와 정체성 고민에 대해 보다 심도 있는 접근방법과 이해가 필요한 것으로 나타났다. 이에 따라 향후 탈북 청소년 문화예술교육 프로그램 설계 시, 학습대상자에 대한 이해가 보다 강조되어야 할 것이다. 아울러 그들이 자신을 표현할 수 있는 기회를 제공하면서 한 개인으로의 성장에 도움을 줄 수 있는 전인적 프로그램의 필요성이 요구된다. 동시에 탈북 청소년을 구분 짓는 프로그램이 기존의 대상화를 강화시킬 수 있다는 우려에 대한 고민도 필요해 보인다.

• 산업진흥연구
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• 제8권4호
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• pp.267-276
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• 2023

본 연구는 2015~2021년 중국 환 발해만지역의 5개 성 및 도시의 관광 투입 및 생산 데이터를 기반으로 DEA-BCC와 DEA-Malmquist 지수를 사용하여 지역의 관광 효율성을 분석하고 지역경제 효율성에 기여하고 종합적인 효율성에 영향을 미치는 요인을 찾는다. 연구 결과에 따르면 이 지역의 종합 관광 효율성은 최고 수준인 88.9%에 도달했지만 여전히 일정한 발전 여지가 있으며 일반적으로 상하파동 모멘텀을 나타낸다. 관광의 전요소생산성은 전체적으로 'u'자 변동형 증가 상태이며 성장은 주로 기술 진보 변화의 기여에 기인하며 코로나19의 영향으로 2019~2020년 중국 환 발해만 지역의 전요소생산성은 거의 50% 감소하여 그러나 2021년 중국 정부의 각종 부양책 발표로 관광 효율성이 코로나19 이전 80%로 빠르게 회복되었다. 중국 환 발해만 관광업이 지역 경제에 미치는 영향의 결과로 볼 때 하북성은 특히 북경-천진-하북성 공동 개발 전략의 결과인 지역 경제에 상당한 기여를 했다. 위의 연구 결과를 바탕으로 지역 관광의 효율성을 높이고 지역 조화로운 발전을 촉진하기 위해 공급 구조를 최적화하고 혁신에 대한 투자를 늘리며 내부 협력을 강화하는 세가지 측면에서 제안을 제시한다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제24권2호
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• pp.233-253
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• 2014

Can the stock market really be predicted? Stock market prediction has attracted much attention from many fields including business, economics, statistics, and mathematics. Early research on stock market prediction was based on random walk theory (RWT) and the efficient market hypothesis (EMH). According to the EMH, stock market are largely driven by new information rather than present and past prices. Since it is unpredictable, stock market will follow a random walk. Even though these theories, Schumaker [2010] asserted that people keep trying to predict the stock market by using artificial intelligence, statistical estimates, and mathematical models. Mathematical approaches include Percolation Methods, Log-Periodic Oscillations and Wavelet Transforms to model future prices. Examples of artificial intelligence approaches that deals with optimization and machine learning are Genetic Algorithms, Support Vector Machines (SVM) and Neural Networks. Statistical approaches typically predicts the future by using past stock market data. Recently, financial engineers have started to predict the stock prices movement pattern by using the SNS data. SNS is the place where peoples opinions and ideas are freely flow and affect others' beliefs on certain things. Through word-of-mouth in SNS, people share product usage experiences, subjective feelings, and commonly accompanying sentiment or mood with others. An increasing number of empirical analyses of sentiment and mood are based on textual collections of public user generated data on the web. The Opinion mining is one domain of the data mining fields extracting public opinions exposed in SNS by utilizing data mining. There have been many studies on the issues of opinion mining from Web sources such as product reviews, forum posts and blogs. In relation to this literatures, we are trying to understand the effects of SNS exposures of firms on stock prices in Korea. Similarly to Bollen et al. [2011], we empirically analyze the impact of SNS exposures on stock return rates. We use Social Metrics by Daum Soft, an SNS big data analysis company in Korea. Social Metrics provides trends and public opinions in Twitter and blogs by using natural language process and analysis tools. It collects the sentences circulated in the Twitter in real time, and breaks down these sentences into the word units and then extracts keywords. In this study, we classify firms' exposures in SNS into two groups: positive and negative. To test the correlation and causation relationship between SNS exposures and stock price returns, we first collect 252 firms' stock prices and KRX100 index in the Korea Stock Exchange (KRX) from May 25, 2012 to September 1, 2012. We also gather the public attitudes (positive, negative) about these firms from Social Metrics over the same period of time. We conduct regression analysis between stock prices and the number of SNS exposures. Having checked the correlation between the two variables, we perform Granger causality test to see the causation direction between the two variables. The research result is that the number of total SNS exposures is positively related with stock market returns. The number of positive mentions of has also positive relationship with stock market returns. Contrarily, the number of negative mentions has negative relationship with stock market returns, but this relationship is statistically not significant. This means that the impact of positive mentions is statistically bigger than the impact of negative mentions. We also investigate whether the impacts are moderated by industry type and firm's size. We find that the SNS exposures impacts are bigger for IT firms than for non-IT firms, and bigger for small sized firms than for large sized firms. The results of Granger causality test shows change of stock price return is caused by SNS exposures, while the causation of the other way round is not significant. Therefore the correlation relationship between SNS exposures and stock prices has uni-direction causality. The more a firm is exposed in SNS, the more is the stock price likely to increase, while stock price changes may not cause more SNS mentions.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.109-122
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• 2014

현재 우리는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, 이하 SNS) 상에서 수많은 데이터를 만들어 내고 있다. 특히, 모바일 기기와 SNS의 결합은 과거와는 비교할 수 없는 대량의 데이터를 생성하면서 사회적으로도 큰 영향을 미치고 있다. 이렇게 방대한 SNS 데이터 안에서 사람들이 많이 이야기하는 이슈를 찾아낼 수 있다면 이 정보는 사회 전반에 걸쳐 새로운 가치 창출을 위한 중요한 원천으로 활용될 수 있다. 본 연구는 이러한 SNS 빅데이터 분석에 대한 요구에 부응하기 위해, 트위터 데이터를 활용하여 트위터 상에서 어떤 이슈가 있었는지 추출하고 이를 웹 상에서 시각화 하는 트위터이슈 트래킹 시스템 TITS(Twitter Issue Tracking System)를 설계하고 구축 하였다. TITS는 1) 일별 순위에 따른 토픽 키워드 집합 제공 2) 토픽의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화 3) 토픽으로서의 중요도를 점수와 빈도수에 따라 Treemap으로 제공 4) 키워드 검색을 통한 키워드의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화의 기능을 갖는다. 본 연구는 SNS 상에서 실시간으로 발생하는 빅데이터를 Open Source인 Hadoop과 MongoDB를 활용하여 분석하였고, 이는 빅데이터의 실시간 처리가 점점 중요해지고 있는 현재 매우 주요한 방법론을 제시한다. 둘째, 문헌정보학 분야뿐만 아니라 다양한 연구 영역에서 사용하고 있는 토픽 모델링 기법을 실제 트위터 데이터에 적용하여 스토리텔링과 시계열 분석 측면에서 유용성을 확인할 수 있었다. 셋째, 연구 실험을 바탕으로 시각화와 웹 시스템 구축을 통해 실제 사용 가능한 시스템으로 구현하였다. 이를 통해 소셜미디어에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝하여 데이터 분석을 통한 의미 있는 정보를 제공하는 실제적인 방법을 제시할 수 있었다는 점에서 주요한 의의를 갖는다. 본 연구는 JSON(JavaScript Object Notation) 파일 포맷의 1억 5천만개 가량의 2013년 3월 한국어 트위터 데이터를 실험 대상으로 한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권1호
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• pp.35-44
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• 2024

댐유입량 예측에 대하여 데이터 기반 머신러닝 및 딥러닝(Machine Learning & Deep Learning, ML&DL) 분석도구들이 공개되어 다양한 분야에서 ML&DL의 적용연구가 활발히 진행되고 있으며, 모델의 자체 성능향상 뿐만 아니라 모델의 특성을 고려한 데이터의 전처리도 댐유입량을 정확하게 예측하게 하는 중요한 모델성능 향상의 요소라고 할 수 있다. 특히 기존 강우자료는 적설량을 열선 설비를 통하여 녹여 강우량으로 환산되어 있으므로, 융적설에 따른 강우와 유입량의 상관관계를 왜곡하게 된다. 따라서 본연구에서는 소양강댐과 같이 융적설의 영향을 받는 댐유역에 대한 댐일유입량 예측시 겨울에 강설량이 적설이 되어 적게 유출되는 현상과, 봄에 융설로 인하여 무강우나 적은 비에도 많은 유출이 일어나는 물리적 현상을 ML&DL모델로 적용하기 위하여 필요한 강우 데이터의 전처리에 대한 연구를 수행 하였다. 강우계열, 유입량계열을 조합하여 3가지 머신러닝(SVM, RF, LGBM)과 2가지 딥러닝(LSTM, TCN) 모델을 구축하고, 최적 하이퍼파라메터 튜닝을 통하여 적합 모델을 적용하고 한 결과, NSE 0.842~0.894로 높은 수준의 예측성능을 나타내었다. 또한 융적설을 반영한 강우보정 데이터를 만들기 위하여 융적설 모의 알고리즘을 개발하고, 이를 통하여 산정된 보정강우를 머신러닝 및 딥러닝 모델에 적용한 결과 NSE 0.841~0.896 으로 융적설 적용전과 비슷한 높은 수준의 예측 성능을 나타내었으나, 융적설 기간에는 조정된 강우로 학습되어 예측되었을 때 실측유입량에 근접하는 모의결과를 나타내었다. 결론적으로, 융적설이 영향을 미치는 유역에서의 데이터 모델 적용시에는 입력자료 구축시 적설 및 융설이 물리적으로 타당한 강우-유출 반응에 적합하도록 전처리과정이 중요함을 밝혔다.