• 한국과학교육학회지
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• 제38권4호
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• pp.495-504
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• 2018

이 연구는 2015 과학과 교육과정에 제시된 과학과 핵심역량에 관한 서술문을 기초로 학생들의 과학과 핵심역량을 측정할 수 있는 문항을 개발하고, 그 타당도와 신뢰도를 확인하기 위하여 진행되었다. 2015 과학과 교육과정에 제시된 과학적 사고력, 과학적 탐구 능력, 과학적 문제해결력, 과학적 의사소통 능력, 과학적 참여와 평생 학습 능력에 대한 설명을 근거로 각 역량별로 5개 문항씩, 총 25개 문항이 개발되었다. 개발된 문항은 전국 17개 시도에 고루 분포한 학생 참여형 과학수업 선도학교의 초등학교, 중학교, 고등학교 학생 11,348명을 대상으로 과학과 핵심역량을 조사하여 문항의 타당도와 신뢰도를 분석하였다. 타당도는 Messick(1995)이 제안한 6가지 타당도 중 내용 타당도, 실제 타당도, 내적 구조 타당도, 일반화 타당도 등 4가지를 확인하였다. 라쉬 모델의 문항 적합도(MNSQ)를 분석한 결과, 25개 문항 중 부적합 문항은 없었으며, 구조방정식을 활용한 확인적 요인 분석 결과 5개 요인 모델은 적합한 모델로 확인되었다. 성별과 학교급별에 따른 차별적 문항 반응을 분석한 결과, 부적합 값은 175개 중 2개에서 나타났다. 성별과 학교급별 다변량 이원분산분석을 실시한 결과, 학교급 간 및 성별 간에서 통계적으로 유의미한 차이가 나타났으며, 교호작용 효과 역시 유의미하였다. 결론적으로 2015 과학과 교육과정에 제시된 과학과 핵심역량의 설명에 기초하여 개발한 과학과 핵심역량 평가문항은 정신측정학적 관점에서 타당하며, 따라서 교육 현장에서 그 활용 가치가 있을 것으로 판단된다.

• 마케팅과학연구
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• 제17권4호
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• pp.23-49
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• 2007

본 연구는 영업사원의 통제유형(긍정적/부정적 결과통제, 긍정적/부정적 행동통제)과 직무만족 간의 관계에서 결과/행동관련 역할명확성과 자기효능감을 매개변수로 도입하여 이들 연구단위들 간의 구조적 관계를 조사하는 것이다. 제약업계 영업사원들로부터 수집된 자료를 통한 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 영업사원에 대한 통제유형이 역할명확성에 미치는 영향을 조사한 결과, 긍정적/부정적 결과통제는 모두 결과관련 역할명확성에 정(正)(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 긍정적 행동통제도 행동관련 역할명확성에 정(正)(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 부정적 행동통제는 행동관련 역할명확성에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 둘째, 영업사원에 대한 통제유형이 자기효능감에 미치는 영향을 조사한 결과, 긍정적 결과통제는 자기효능감에 정(正)(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났지만, 긍정적 행동통제는 자기효능감에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 또한 부정적 결과통제와 부정적 행동통제는 각각 결과관련 역할명확성과 행동관련 역할명확성의 매개를 통해 자기효능감에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 역할명확성이 자기효능감과 직무만족에 미치는 영향을 조사한 결과, 결과관련 역할명확성과 행동관련 역할명확성은 모두 자기효능감에 정(正)(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 행동관련 역할명확성은 직무만족에 정(正)(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으나 결과관련 역할명확성은 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 끝으로, 자기효능감이 직무만족에 미치는 영향을 조사한 결과, 자기효능감은 직무만족에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 본 연구의 결론에서는 결과의 요약, 시사점, 한계점, 그리고 미래연구를 위한 제언을 제시하였다.

• 한국언론정보학보
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• 제67권
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• pp.209-240
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• 2014

기자들은 소셜미디어에 접속하여 정보를 찾고 사실을 확인하기도 하며 정보원과 접촉한다. 기자들은 소셜미디어를 통해 정보 확인 및 정보원과 소통하면서 왜 소셜미디어를 이용하는지 그 이용에 관한 내재된 가치를 정확히 알기 어렵다. 본 연구는 기자들의 소셜미디어 활용의 중요한 원인을 이해하는 것이 필요하다고 생각되는 바, 기자들이 소셜미디어를 활용하는데 내재하는 핵심 가치를 체계적으로 밝히고자 한다. 이를 통해 기자들이 소셜미디어 활용을 하게 되는 숨겨진 요인을 찾을 수 있고 기자 집단들의 소셜미디어 이용과 관련된 특정 가치와의 관계를 설명 할 수 있다. 소셜미디어 활용의 주요한 요인이 되는 가치를 밝히기 위해 수단-목적 사슬 이론을 기반으로 한 래더링 기법을 이용하였다. 분석을 위해, 기자 46명을 대상으로 심층 인터뷰함으로써 기자들이 소셜미디어를 활용하는 과정에서 중요한 속성, 결과, 가치 연결을 밝힌다. 그 결과, 소셜미디어 활용은 동질감/동화/공감, 균형적 지식, 알고자 하는 가치에 기여하고 있었다. 이는 소셜미디어를 활용하는 기자들이 트위터와 페이스북 활용을 통해 사람들과 동질감을 얻고 정보에 접근하여 균형적 지식 및 알고자 하는 욕구를 추구하고 있음을 검증 할 수 있었다. 래더링 기법을 통해 기자들이 소셜미디어를 활용하는데는 소셜미디어 활용으로 얻게 되는 가치가 중요하다는 점을 확인하였다. 이는 소셜미디어를 활용하는 기자들의 행위를 이해하기 위해 소셜미디어를 이용하는 동기로서 내재된 가치를 밝힐 필요가 있음을 보여준다.

• 한국과학교육학회지
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• 제24권5호
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• pp.977-986
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• 2004

이 연구에서는 초등학교 5, 6학년을 대상으로 Thinking Science 프로그램에서 보상 활동의 독립적인 처치 효과와 Thinking Science 프로그램 전체의 처치 효과를 성별, 인지 수준, 문제 상황별로 알아보았다. 연구 결과, Thinking Science의 처치 효과가 유의미하게 높게 나타났으며, 성별, 인지수준에 따른 상호 작용 효과는 나타나지 않았다. 특히, 비례 논리 발달의 급등 시기에 있는 남학생과 비례 논리가 확립된 후기 구체적 조작기 이상의 인지 수준에 해당되는 학생들의 향상이 뚜렷하였다. 또한, Thinking Science를 처치한 집단의 학생들은 정량적 보상 논리 전략 중 항등식 전략 빈도가 높아서 인지 부담이 큰 비정수비 문항에서의 문제 해결 수준이 유의미하게 높았다. 따라서, Thinking Science 집단에서는 보상 논리 외의 다른 형식적 사고 기능이 포함된 활동들이 보상 논리 형성을 촉진하는 일반 전이 효과가 있음을 알 수 있었다. 이상의 연구 결과는 인지가속 프로그램인 Thinking Science는 다양한 형식적 사고 기능의 통합적인 발달을 통하여 인지 발달을 촉진하는 효과가 있음을 시사한다. 따라서, 인지발달은 물론 형식적 사고 기능의 향상을 위한 프로그램 개발 및 교수학습 전략 고안에 있어서 반드시 형식적 사고 요소들 간의 관련성을 고려해야 할 것이다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제20권2호
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• pp.239-254
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• 2001

The in-depth learning course newly established in the 7th National Curriculum of Science is for students who have mastered regular subject matters on a science topic and want to learn it more deeply or by different ways. Individual learners have their own unique intellectual properties. The study examined the effects of in-depth science learning using multiple intelligence activities on the science inquiry abilities and interests of elementary school children. This study involved two fifth-grade science classes in Busan. Each class was assigned to comparison and experimental group. The science topics covered during the period of the study were Units of Matter and Earth. After studying each regular content formulated by the National Curriculum, the students of comparison group experienced traditional practices of in-depth science, whereas those of experimental one performed the Multiple Intelligence(MI) activities related to the content. Students of both groups were pre- and posttested using the inventories of Science Inquiry Ability and Science Interest. Also, after instruction on the topics, students were interviewed to collect more information related to their loaming. The results are as follows. First, the science inquiry abilities of children were increased by using activities based on MI during the in-depth science teaming. Two inquiry processes, that is, the Prediction which is regarded as one of the basic process skills in science and the Generalization regarded as one of integrated process skills showed statistically significant differences between the groups, although the differences of other skills not significant but more improvements in experimental group than comparison one. Second, the in-depth science loaming through MI contributed to the increasing of interests of the children in science. The scores on Science Interest measured in pretest and posttest with the two groups showed st statistically significant difference. For interest in science instruction, children of experimental group showed high level of interest for the various MI activities, and, although the comparison groups' level of the interest was low, they revealed that they want to experience the MI activities in future instruction of science. Interviews with the children randomly selected from the experimental group when they completed the in-depth programs showed that most of them had much interest in MI activities. Especially, they attributed significant meanings to the experiences of teaming with their friends and doing activities that they want to do. These findings have important implications about usefulness of MI in science instruction. The results also highlight the need for science teachers to provide a variety of experiences and to create environments which encourage the children to use MI to learn a science topic.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제15권4호
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• pp.68-76
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• 2014

건축 프로젝트에서 초기단계에서의 정확한 공사비 예측은 성공적인 프로젝트의 중요한 요소이다. 기존의 연구에서 공사비를 예측하기 위한 방법으로 통계학적인 방법이 활용되었다. 통계학적 방법 중 서포트 벡터 회기분석은 비용예측 분야에서 뛰어난 일반화 능력으로 많은 주목을 받고 있다. 하지만 서포트 회귀분석은 조정해야 할 파라미터가 단순함에도 불구하고 최적의 파라미터를 결정하는 방법은 시행착오적인 방법을 적용해야 하는 문제점이 있었다. 따라서 최적의 파라미터를 보다 효율적으로 결정하기 위해 본 연구에서는 유전 알고리즘을 적용하고, 이를 통해 서포트 벡터 회귀를 효율적으로 활용한 공사비 예측이 가능 할 것이다. 본 연구의 목적은 유전 알고리즘과 서포트 벡터 회귀를 활용하여 공동주택의 프로젝트 초기 기획단계의 공사비 예측모델을 구축하는 것이다. 유전 알고리즘을 통해 최적의 파라미터를 찾아내고, 이를 서포트 벡터 회귀모델에 적용시켜 공사비를 예측하였다.

• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.121-139
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• 2014

기업의 부도 예측은 재무 및 회계 분야에서 매우 중요한 연구 주제이다. 기업의 부도로 인해 발생하는 비용이 매우 크기 때문에 부도 예측의 정확성은 금융기관으로서는 매우 중요한 일이다. 최근에는 여러 개의 모형을 결합하는 앙상블 모형을 부도 예측에 적용해 보려는 연구가 큰 관심을 끌고 있다. 앙상블 모형은 개별 모형보다 더 좋은 성과를 내기 위해 여러 개의 분류기를 결합하는 것이다. 이와 같은 앙상블 분류기는 분류기의 일반화 성능을 개선하는 데 매우 유용한 것으로 알려져 있다. 본 논문은 부도 예측 모형의 성과 개선에 관한 연구이다. 이를 위해 사례 선택(Instance Selection)을 활용한 배깅(Bagging) 모형을 제안하였다. 사례 선택은 원 데이터에서 가장 대표성 있고 관련성 높은 데이터를 선택하고 예측 모형에 악영향을 줄 수 있는 불필요한 데이터를 제거하는 것으로 이를 통해 예측 성과 개선도 기대할 수 있다. 배깅은 학습데이터에 변화를 줌으로써 기저 분류기들을 다양화시키는 앙상블 기법으로 단순하면서도 성과가 매우 좋은 것으로 알려져 있다. 사례 선택과 배깅은 각각 모형의 성과를 개선시킬 수 있는 잠재력이 있지만 이들 두 기법의 결합에 관한 연구는 아직까지 없는 것이 현실이다. 본 연구에서는 부도 예측 모형의 성과를 개선하기 위해 사례 선택과 배깅을 연결하는 새로운 모형을 제안하였다. 최적의 사례 선택을 위해 유전자 알고리즘이 사용되었으며, 이를 통해 최적의 사례 선택 조합을 찾고 이 결과를 배깅 앙상블 모형에 전달하여 새로운 형태의 배깅 앙상블 모형을 구성하게 된다. 본 연구에서 제안한 새로운 앙상블 모형의 성과를 검증하기 위해 ROC 커브, AUC, 예측정확도 등과 같은 성과지표를 사용해 다양한 모형과 비교 분석해 보았다. 실제 기업데이터를 사용해 실험한 결과 본 논문에서 제안한 새로운 형태의 모형이 가장 좋은 성과를 보임을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.157-173
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• 2011

최근 인터넷 사용의 증가에 따라 네트워크에 연결된 시스템에 대한 악의적인 해킹과 침입이 빈번하게 발생하고 있으며, 각종 시스템을 운영하는 정부기관, 관공서, 기업 등에서는 이러한 해킹 및 침입에 의해 치명적인 타격을 입을 수 있는 상황에 놓여 있다. 이에 따라 인가되지 않았거나 비정상적인 활동들을 탐지, 식별하여 적절하게 대응하는 침입탐지 시스템에 대한 관심과 수요가 높아지고 있으며, 침입탐지 시스템의 예측성능을 개선하려는 연구 또한 활발하게 이루어지고 있다. 본 연구 역시 침입탐지 시스템의 예측성능을 개선하기 위한 새로운 지능형 침입탐지모형을 제안한다. 본 연구의 제안모형은 비교적 높은 예측력을 나타내면서 동시에 일반화 능력이 우수한 것으로 알려진 Support Vector Machine(SVM)을 기반으로, 비대칭 오류비용을 고려한 분류기준값 최적화를 함께 반영하여 침입을 효과적으로 차단할 수 있도록 설계되었다. 제안모형의 우수성을 확인하기 위해, 기존 기법인 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망과의 결과를 비교하였으며 그 결과 제안하는 SVM 모형이 다른 기법에 비해 상대적으로 우수한 성과를 보임을 확인할 수 있었다.