본 논문에서는 객체 기술과 복잡한 구조적 데이터와 관련된 데이터베이스 구조를 효율적으로 표현하기 위한 통합 데이타 모델(UDM)이라고 하는 개념 데이터 모델을 제안한다. 이 모델은 E-R 모델, 의미 객체 모델, UML 등의 데이타 모델의 주요 기능을 데이타베이스 설계 관점에서 통합한 것이다. 이 모델은 시공간 멀티미디어 데이타의 복잡한 구조를 모델링하기 위해 제안된 객체-관계 모델을 단순화시키고 일부 기능을 확장시킨 버전이다. 이 모델은 현대적인 데이터베이스 응용의 주요한 의미적, 구조적인 정보의 표현을 지원하며, 관계, 객체-관계, 객체-지향, (반-)구조 데이터베이스 등 주요 논리적 데이터베이스 모델을 지원하도록 고안되었다. 데이터베이스 설계를 위한 도구로 통합 데이타 다이아그램(UDD)을 제안하며, 이 통합 데이타 모델로부터 논리적 뷰를 유도하기 위한 방법도 제안한다. 제안된 모델은 다양한 개념적 데이터베이스 설계를 위한 편리하고 실용적인 도구로 활용될 수 있다.
본 논문은 빅데이터 분석 교육의 문제점을 고찰해 그 개선 방안을 제시한다. 빅데이터의 특성은 V3에서 V5로 진화하고 있다. 이에 빅데이터 분석 교육도 V5를 감안한 데이터 분석 교육이 되어야 한다. 작금 불확실성의 증대는 데이터 분석의 리스크를 증가시키기에 내적 외적 구조화/비구조화 데이터를 비롯해 교란 요인마저 분석할 때 데이터의 신뢰성은 증가될 수 있다. 그리고 평판분석을 활용할 때 범하기 쉬운 오류가 가변성과 불확실성에 대한 상황 인식이다. 가변성의 측면을 고려해, 다양한 변수와 옵션에 의한 불확실성의 상황을 인식하고 대비한 데이터 분석이 이뤄질 때 데이터에 대한 신뢰성과 정확성은 증가할 수 있다. 사회관계망 분석에서 학생들과 일반 연구자들이 주로 활용하는 것이 텍스톰과 노드엑셀의 노드 분석이다. 사화관계망 분석은 매개중심성에 의한 상황 분석을 통해 다크 데이터를 찾아 이상 현상을 감지하고 현 상황을 분석하여 유용한 의미를 얻고 미래를 예측할 수 있어야 한다.
기후변화에 관한 정부간 협의체(IPCC)가 2050년까지 전지구적으로 탄소중립(Carbon Neutrality) 사회로의 전환을 강조함에 따라 한국, 일본, 유럽 등 주요국들은 탄소중립 목표를 선언하였다. 농업분야는 탄소 흡수가 가능한 분야이며, 2021년 11월 영국에서 개최된 기후변화협약 당사국총회(COP 26)에서 기후변화 논의를 위한 농업의 역할을 강조하면서 그 중요성이 높아졌다. 그러나 농업분야의 온실가스 감축 사업은 국내 상황을 고려한 모니터링이 제대로 이루어지지 않고 있으며, 사업 프로그램 이행에 대한 효과나 근거를 정량적으로 평가할 수 있는 체계가 마련되지 않아 농업 현장에서의 적용이 원활히 이루어지지 않는 실정이다. 그러므로 농업분야 온실가스 감축을 위한 정책 설계, 시행 및 모니터링을 원활하게 하기 위해 기존 정책의 현황을 이해하고 개선이 필요한 사항을 검토하기 위한 선험적인 연구가 필요하다. 본 연구의 목적은 농업분야에서 우리나라 온실가스 감축정책 현황 진단 및 정책 추진의 방해 요인을 파악하기 위해 반구조화 인터뷰 방식을 적용해 이해관계자들의 의견을 검토하는 것이다. 반구조화 인터뷰를 진행한 결과, 본 연구는 농업부문 온실가스 감축정책의 추진을 저해하는 요인들을 데이터 및 기술, 금융, 제도 및 인식의 4가지 유형에 따라 제시하였다. 또한 일부 이해관계자들은 기술의 데이터 확보, 효과 검증을 위한 체계를 마련, 인센티브 지급 및 홍보 등 본 연구에서 제시한 시사점을 종합적으로 고려할 수 있는 방안으로서 시범사업 추진이 도움이 될 수 있음을 강조하였다. 본 연구는 구체적인 결론을 도출하기보다는 온실가스 감축정책 추진 현황을 진단하고 검토하는 탐색적 연구의 성격을 가지며, 향후 면접 응답자를 충분히 확보하고 그룹별 표본 수를 균형 있게 조정하여 추가 분석을 실시한다면 본 연구는 유용한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
생물 정보학 등 많은 응용 분야에서 데이타 분석을 할 때는 적은 수의 분류표시된 데이터 (labeled data)와 많은 수의 비분류표시된 데이타(unlabeled data)가 있을 수 있다 분류표시된 자료는 사람의 노력이 요구되기 때문에 얻기가 어렵고 비용이 많이 들지만, 비분류표시된 자료는 별 어려움 없이 쉽게 얻을 수 있다. 이때 비분류표시된 자료를 이용하여 자료를 분류하고 분석하는데 널리 이용되고 있는 방법이 co-training 알고리즘이다. 이 방법은 적은 수의 분류표시된 자료에서 두 가지 뷰(view)로 각 분류자를 학습한다. 그리고 각 분류자는 분석하고자 하는 모든 비분류표시된 자료에서 가장 만족할만한 예측자들을 만들어 나간다. 이렇게 훈련 데이타 셋에서 실험을 여러 번 반복적으로 하게 되면 각 뷰에서 새로운 분류자가 학습되어 분류표시된 자료의 수가 증가한다. 본 논문에서는 비분류표시된 데이타를 이용하여 새로운 co-training 방법을 제시한다. 이 방법은 두 가지 분류자와 WebKB 및 BIND XML의 2가지 실험 데이타를 가지고 평가하였다. 실험 결과로서, 이 논문에서 제안한 co-training 방법이 분류표시된 자료의 수가 매우 적을 때 분류정확성을 효과적으로 향상시킬 수 있음을 보였다.
Extensible Markup Language(XML) is fast emerging as the dominant standard for representing data in the World Wide Web. Sophisticated query engines that allow users to effectively tap the data stored in XML documents will be crucial to exploiting the full power of XML. While there has been a great deal of activity recently proposing new semi-structured data models and query languages for this purpose, this paper explores the more conservative approach of using traditional relational database engines for processing XML documents conforming to Document Type Descriptors(DTDs). In this paper, we describe how to generate relational schemas from XML DTDs. The main issues that must be addressed inc]ode (a) dealing with the complexity of DTD element specifications (b) resolving the conflict between the two-level nature of relational schemas (table and attribute) vs. the arbitrary nesting of XML DTD schemas and (c) dealing with set-valued attributes and recursion. We now propose a set of transformations that can be used to "simplify" any arbitrary DTD without undermining the effectiveness of queries over documents conforming to that DTD.
The purpose of this study is to explore the potential of peer coaching for EFL teachers' professional development. For this study, 12 college teachers in Korea participated in a 10-week program. They were 7 males and 5 females, ranging in age from 24 to 37 years. Data were collected through semi-structured interviews. Reflective analysis was used to analyze individual interview data. From the findings, two significant categories of peer coaching were identified: positive and negative responses to peer coaching experience. However, the overriding themes that emerged from the data were the benefits of peer coaching. The participants were almost unanimous in their acknowledgement of the advantages of peer coaching, such as reflective support through other's eyes, improved working environments, greater teaching strategies, higher professional self-esteem, and awareness of self-directed learning. Negative responses also appeared, mostly in regard to the working principles of implementation; the major issues of difficulties were time management, complexities of implementation procedure, stress and personal vulnerability, and relative lack of reflection and feedback skills. Demonstrating the participants' experiences towards the peer coaching program, this study provides EFL teachers with useful insights into peer coaching as an effective tool of their professional development.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권4호
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pp.717-726
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2021
Tourism is one of the key economic drivers not only in Vietnam but also in the world. This study explores the awareness and perceptions of key stakeholders such as local residents, tourism businesses, and tourists on sustainable tourism development in the Mekong Delta in Vietnam. Both quantitative and qualitative research approaches have been used with the secondary and primary data to provide insights on the subject. The secondary data is from vast sources, including the governmental department of tourism, statistical departments, annual all-level governmental reports, businesses, and others. The primary data is from the survey by questionnaires with 230 enterprises, 720 local residents, and 670 tourists and from the semi-structured and in-depth interviews conducted with local residents, businesses, tourists, local authorities' officers, and especially with 5 experts who are also stakeholders of Mekong Delta tourism. The results will help the related authorities understand the awareness and perceptions of the key stakeholders and deliver valuable information and a concrete delineated roadmap toward sustainable tourism development of the research settings.
본 연구는 수요 및 관심이 증대되고 있는 공간 빅데이터의 개념설정과 이를 기반으로 공간 빅데이터 기술을 활용할 수 있는 서비스 프레임워크를 개념적으로 제시하는데 목적이 있다. 공간 빅데이터는 정형 반정형 비정형 공간 빅데이터를 효율적으로 수집 저장 관리하는 동시에 공간정보와 융합된 다양한 속성정보에 대해 실시간 통합 분석을 수행하여 의미 있는 정보를 추출함으로써 미래에 대응할 수 있는 기술이라 할 수 있다. 또한 공간 빅데이터는 기존 빅데이터가 가지는 3V(Volume, Variety, Velocity) 특성에 4V(Veracity, Visualization, Versatile, Value)가 추가된 특성을 가지며, 저장 관리, 분석, 서비스로 구분하여 활용범위를 설정할 수 있다. 그리고 공간 빅데이터를 활용하기 위한 서비스 측면에서의 프레임워크를 제시하였다. 구체적으로 서비스 관리, 서비스 콘테이너, 서비스 모니터링의 구성요소로 구상안을 제시하였다. 이러한 연구결과를 참조로 새로운 기술 및 기법들을 적용하여 수정 보완하고, 향후 개발예정인 저장 관리, 분석 기술개발과 연계하여 구체적인 서비스 제공방안에 대한 연구가 지속적으로 이루어져야 할 것이다.
한국 기업과 사회에서 변화하는 문화적 흐름에 따라 유머는 유용한 인상관리 기법이 될 수 있다. 본 연구의 목적은 유머를 성공적인 인상관리 기법으로 활용하기 위하여 이해해야 되는 요소들을 확인하는 것에 있다. 본 연구는 참여적 관찰(participant observation) 과 인터뷰(semi-structured interviews) 를 통한 질적 연구를 진행하였다. 참여자들은 유머를 통한 인상관리가 대부분 유교문화에 기반을 둔 상대적 역할에 맞춰 사용되며, 상급자(superior) 가 더 적극적이고 다양하게 사용한다고 인식하였다. 그러나 상대적으로 젊은 참여자들은 유머가 기업의 역할에서 벗어날 수 있는 독창적인 인상관리 기법이 될 수 있으며, 이 과정에서 유머가 다양한 해석 및 결과를 나타낼 수 있다는 인식이 참여자들에게 불안감과 스트레스를 주는 것으로 나타났다. 이는 유머를 사용할 때 환경과 소통하는 대상의 문화적 성향을 고려하고, 기업들은 효과적인 인상관리 기법에 대한 교육을 도입해야 의도하지 않은 결과를 피하여 긍정적인 결과를 얻을 것이다.
이 연구의 목적은 기후변화의 원인과 결과에 대한 고등학생들의 선 개념을 확인하는 것이다. 이를 위하여, 질문지를 이용하여 서울과 경기도 소재의 고등학생 196명을 대상으로 시행하였다. 질문지는 개방형 질문 1개 문항과 선택형 질문 6개 문항으로 구성되어 있다. 개방형 질문지는 기후변화의 원인과 정의, 기후변화에 의한 영향을 자유롭게 기술하도록 하였다. 선택형 질문은 온실효과의 주요 원인 기체, 인간 활동에서 기후 변화에 영향을 주는 요소, 기후 변화에 영향을 줄 수 있는 산업 활동, 기후 변화가 초래하는 영향, 기후변화에 대한 정보를 얻게 된 경로들로 구성되어 있다. 질문지의 선 개념을 확인한 후, 무작위로 10명의 학생들과 반구조화된 면담 수행하여 선 개념을 심층적으로 알아보았다. 연구 결과 학생들은 오존 파괴, 지구 온난화, 온실효과의 인과 관계에 대해 정확히 알지 못하였다. 그리고 이러한 선 개념은 학생들의 오 개념 형성에 많은 영향을 줄 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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