• 한국도서관정보학회지
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• 제54권4호
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• pp.415-436
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• 2023

본 연구에서는 제2차 대학도서관진흥종합계획(2019~2023)의 완료 시기가 도래함에 따라 기존 종합계획의 추진과제에 대한 이행 수준을 대학도서관 주요 통계와 도서관 직원의 인식을 토대로 살펴보고자 하였다. 이를 위해 최근 5년간 대학도서관 주요 통계 지표 변화를 살펴보았으며, 도서관 직원을 대상으로 제2차 종합계획에 대한 전반적인 인식과 17개 세부과제에 대한 중요도와 수행도 인식을 설문 조사하였다. 총 369명의 설문 응답을 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 대다수 응답자는 제2차 종합계획에 대해 잘 알고 있었으며, 도서관 발전계획이나 시행계획 수립에 빈번하게 활용하고 있었다. 둘째, 세부과제 17개에 대한 IPA 분석 결과, 대학의 유형과 상관없이 시설 개선이나 교수-학습 지원, 학술자원 접근성 확대는 꾸준히 유지되어야 하며, 도서관 정책을 개발하고 인력과 재정을 확충하기 위한 노력이 강화되어야 하는 것으로 나타났다. 셋째, 4년제 대학은 전문대학에 비해 해외 학술자원의 접근성 확대를 특히 중요시하고 있었으며, 전문대학은 4년제 대학에 비해 기초소양 함양 프로그램이나 포용적 서비스를 더 중요하게 인식하고 있었다. IPA 대각선 모형 적용 결과 모든 세부과제에 대한 수행도가 중요도에 비해 낮은 것으로 드러났는데, 이는 추후 종합계획 수립 시 실효성 제고를 위한 전략적 모색이 중요하다는 것을 시사한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제27권1호
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• pp.81-98
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• 2024

본 연구는 시민들이 직접 체감하는 더위인 체감더위를 열환경 단위로 설정하여 공간적 요인과의 상관관계를 분석하고 체감더위 예측 모형을 개발하였다. 체감더위를 수집하기 위해 리빙랩이라는 시민 참여형 연구방법론을 적용하여 시민들이 직접 체감더위를 기록하고 주변의 온도를 측정하도록 하였다. 수집한 체감더위 정보의 입력지점에 기반하여 주변 도시공간적 요소를 수집하여 통계 분석을 위한 데이터셋을 구축하였다. 구축한 데이터를 활용하여 로지스틱 회귀분석을 수행하였다. 분석 결과, 기온은 주변 공간환경에 영향을 받으며, 건물 높이, 녹지율, 도로율과 음의 상관관계를 가지고, 기온과 천공률과 양의 상관관계를 가진다고 분석되었다. 또한 도로율, 천공률, 녹지율 순으로 체감더위에 강한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 기후변화 대응을 위한 국지적인 열환경 대책을 마련하기 위한 열환경 평가의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한지구과학교육학회지
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• 제13권2호
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• pp.162-174
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• 2020

이 연구의 목적은 창의적 사고기법 중 하나인 비유를 활용한 창의교육 수업프로그램을 개발하였으며, 무선 표집된 6개의 중학교 338명의 학생들을 대상으로 개발된 프로그램의 효과성을 알아보았다. 2015 개정 과학과 교육과정 중 '천문' 내용요소를 중심으로 비유를 활용한 창의교육 수업프로그램을 개발하였다. 개발한 창의교육 수업프로그램은 전문가 집단을 구성하여 3차례에 걸쳐 수정, 보완하여 프로그램의 타당성을 검증받았으며, 최종 개발된 프로그램은 블록타임을 포함하여 총 4차시에 걸쳐 현장에 적용하였다. 이에 따른 효과성을 알아보기 위해 창의교육 수업만족도 검사와 창의적 사고과정 검사를 실시하였다. 즉 창의교육 수업만족도 검사는 프로그램 처치 후에 창의적 사고과정 검사는 처지 전과 후에 실시하였다. 이 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 이 연구에서는 창의적 사고 기법을 활용하면서 학생들이 자발적이고, 능동적으로 창의교육 프로그램에 참여하는데 주안점을 두고 프로그램을 개발하였다. 둘째, 창의적 사고기법의 비유를 활용한 창의교육 프로그램에 대한 수업 전·후에 대한 통계적 검정 결과에서는 유의미한 결과 값을 나타내었다(p<.05). 즉, 창의교육 수업에 대한 학생들의 사전·사후점수 차에 의한 대응 표본 t검정에서 모두 유의미한 통계적 검정 결과를 나타내어(p <.05), 비유를 활용한 창의교육 프로그램이 연구 참여자들에게 긍정적인 영향을 끼친 것으로 나타났다. 셋째, 창의교육 수업 만족도에서는 전체 338명중 101명(30%)이 '매우 그렇다', 137명(41%)가 '대체로 그렇다'로 응답하여 전체적으로 수업에 대한 만족도가 높은 것으로 확인되었다. 다만, 창의교육 수업에 대한 어려운 점에 대해 137명(41%)이 '시간 부족'을 주요 원인으로 응답하였으며, 다음으로 98명(30%)이 '해결해야 하는 문제의 어려움', 73명(22%)이 '친구와의 의견충돌' 및 24명(7%)이 '수업 내용의 어려움'으로 응답하여 향후 창의교육 프로그램 개발 시 고려해야 할 점으로 판단되었다.

• 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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• 제18권4호
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• pp.43-57
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• 2012

제조업에 있어서 판매 후 서비스 건수와 내용 등은 향후 서비스 제공을 위한 자원배분의 효율성 증진과 서비스 품질 향상을 위해서도 매우 중요한 정보이다. 따라서 기업들은 향후 발생하는 판매 후 서비스에 대해 정확히 예측하고 그에 따라 적절히 대처하는 능력을 확보할 필요성이 제조업을 중심으로 증가하고 있다. 그러나 실제로 이들 기업들이 활용하고 있는 서비스 수요예측 방법들은 전통적인 통계적인 예측기법이거나, 시뮬레이션을 기반한 기법들이다. 예를 들면, 전통적인 통계적인 예측기법으로는 회귀분석(regression analysis)의 경우, 다양한 제품모델에 대한 판매 후 서비스 발생 패턴이 선형적인 관계가 매우 적음에도 불구하고 선형으로 가정하여 추정한다는 점과 적정한 회귀식을 가정하여야 되며, 이러한 가정이 실제 경영환경에서는 매우 어렵다는 점 등이 기존의 예측기법들의 한계점으로 지적되고 있다. 본 연구에서는 디지털 TV 모델을 생산 판매 하는 A사의 사례연구를 통하여 최근 인공지능연구에서 각광을 받고 있는 사례기반추론(case-based reasoning; CBR) 기법을 활용한 서비스 수요예측 프레임워크를 제안하고자 한다. 또한, 사례기반추론에서 핵심적인 역할 중 하나인 유사 사례추출 방법에 있어서 가장 일반적인 nearest-neighbor 방법 이외의 유사 사례추출 방법을 제안하고자 한다. 특히, 본 연구에서 제안하는 유사 사례추출 방법은 인공신경망(artificial neural network)을 활용한 자기조직화지도(Self-Organizing Maps : SOM) 군집화 기법을 활용한 유사 사례추출 방식으로 이를 활용한 서비스 수요예측 프레임워크에 구현하고, 실제 기업의 판매 후 서비스 데이터를 활용하여 본 연구에서 제안하는 서비스 수요 예측 프레임워크의 유효성을 실증적으로 검증하고자 한다.

• 한국학교보건학회지
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• 제12권2호
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• pp.207-215
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• 1999

The objectives of this study are to explain the use of media materials in school health education with other related factors in elementary, middle, and high schools in Korea. The data were collected by questionnaires from June to September in 1998. The number of subjects were 294 school nurses. The PC-SAS program was used for statistical analysis such as percent distribution, chi-squared test, spearman correlation test, and logistic regression. The use of media materials in health education has become extremely common. Unfortunately, much of the early materials were of poor production quality, reflected low levels of interest, and generally did little to enhance health education programming. A recent trend in media materials is a move away from the fact filled production to a more affective, process-oriented approach. There is an obvious need for health educators to use high-quality, polished productions in order to counteract the same levels of quality used by commercial agencies that often promote "unhealthy" lifestyles. Health educators need to be aware of the advantages and disadvantages of the various forms of media. Selecting media materials should be based on more than cost, availability, and personal preference. Selection should be based on the goal of achieving behavioral objectives formulated before the review process begins. The decision to use no media materials rather than something of dubious quality usually be the right decision. Poor-quality, outdated, or boring materials will usually have a detrimental effect on the presentation. Media materials should be viewed as vehicles to enhance learning, not products that will stand in isolation. Process of materials is an essential part of the educational process. The major results were as follows : 1. The elementary schools used the materials more frequently. But the production rate of media materials was not enough. The budget was too small for a wide use of media materials in school health education. These findings suggest that all schools have to increase the budget of health education programs. 2. Computers offer an incredibly diverse set of possibilities for use in health education, ranging from complicated statistical analysis to elementary-school-level health education games. But the use rate of this material was not high. The development of related software is essential. Health educators would be well advised to develop a basic operating knowledge of media equipment. 3. In this study, the most effective materials were films in elementary school and videotapes in middle and high school. Film tends to be a more emotive medium than videotape. The difficulties of media selection involved the small amount of extant educational materials. Media selection is a multifaceted process and should be based on a combination of sound principles. 4. The review of material use following student levels showed that the more the contents were various, the more the use rate was high. 5. Health education videotapes and overhead projectors proved the most plentiful and widest media tools. The information depicted was more likely to be current. As a means to display both text and graphic information, this instructional medium has proven to be both effective and enduring. 6. An analysis of how effective the quality of school nurse and school use of media materials shows a result that is not complete (p=0.1113). But, the budget of health education is a significant variable. The increase of the budget therefore is essential to effective use of media materials. From these results it is recommended that various media materials be developed and be wide used.

• 지능정보연구
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• 제18권1호
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• pp.39-57
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• 2012

최근 기존 전시 공간 내에 유비쿼터스 환경이 구축되면서, 관객과의 상호작용을 통해 전시 효과를 배가할 수 있는 인터랙티브 전시에 많은 사람들의 관심이 집중되고 있다. 이러한 인터랙티브 전시가 보다 고도화되기 위해서는 전시물에 대한 다양한 관객 반응을 측정하고, 이를 통해 대상 관객이 어떤 감정을 느끼는지 예측할 수 있는 적절한 의사결정지원 모형이 요구된다. 이러한 배경에서 본 연구는 인터랙티브 전시 공간 내에서 수집 가능한 다양한 관객 반응 중 얼굴표정의 변화를 이용하여, 관객의 감정을 추론, 판단하는 지능형 모형을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 모형은 무자극 상태의 관객의 표정과 자극이 주어졌을 때 관객의 표정이 어떻게 변화하는지 변화량을 측정하여, 이를 기반으로 인공신경망 기법을 이용해 해당 관객의 감정을 판단하는 모형이다. 이 때, 제안모형의 감정 분류체계로는 간결하면서도 실무에 적용이 용이하여 그간 기존 문헌에서 널리 활용되어 온 매력-각성(Valence-Arousal) 모형을 사용한다. 제안모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 2011 서울 DMC 컬쳐 오픈 행사에 참여하여, 일반인을 대상으로 얼굴 표정 변화 데이터를 수집하고, 이들이 느끼는 감정 상태를 설문조사하였다. 그리고 나서, 이 자료들을 대상으로 본 연구에서 제안하는 모형을 적용해 보고, 제안모형이 비교모형으로 설정된 통계기반 예측모형에 비해 더 우수한 성과를 보이는지 확인해 보았다. 실험 결과, 본 연구에서 제시하는 모형이 비교 모형인 중회귀분석 모형보다 더 우수한 결과를 제공함을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통하여 구축된 관객 감정 판단 모형을 실제 전시장에서 활용한다면 전시물을 관람하는 관객의 반응에 따라 시의적절하면서도 효과적인 대응이 가능하기 때문에, 관객의 몰입과 만족을 보다 증대시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제22권1호
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• pp.139-157
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• 2016

앙상블 분류기란 개별 분류기보다 더 좋은 성과를 내기 위해 다수의 분류기를 결합하는 것을 의미한다. 이와 같은 앙상블 분류기는 단일 분류기의 일반화 성능을 향상시키는데 매우 유용한 것으로 알려져 있다. 랜덤 서브스페이스 앙상블 기법은 각각의 기저 분류기들을 위해 원 입력 변수 집합으로부터 랜덤하게 입력 변수 집합을 선택하며 이를 통해 기저 분류기들을 다양화 시키는 기법이다. k-최근접 이웃(KNN: k nearest neighbor)을 기저 분류기로 하는 랜덤 서브스페이스 앙상블 모형의 성과는 단일 모형의 성과를 개선시키는 데 효과적인 것으로 알려져 있으며, 이와 같은 랜덤 서브스페이스 앙상블의 성과는 각 기저 분류기를 위해 랜덤하게 선택된 입력 변수 집합과 KNN의 파라미터 k의 값이 중요한 영향을 미친다. 하지만, 단일 모형을 위한 k의 최적 선택이나 단일 모형을 위한 입력 변수 집합의 최적 선택에 관한 연구는 있었지만 KNN을 기저 분류기로 하는 앙상블 모형에서 이들의 최적화와 관련된 연구는 없는 것이 현실이다. 이에 본 연구에서는 KNN을 기저 분류기로 하는 앙상블 모형의 성과 개선을 위해 각 기저 분류기들의 k 파라미터 값과 입력 변수 집합을 동시에 최적화하는 새로운 형태의 앙상블 모형을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 앙상블을 구성하게 될 각각의 KNN 기저 분류기들에 대해 최적의 앙상블 성과가 나올 수 있도록 각각의 기저 분류기가 사용할 파라미터 k의 값과 입력 변수를 유전자 알고리즘을 이용해 탐색하였다. 제안한 모형의 검증을 위해 국내 기업의 부도 예측 관련 데이터를 가지고 다양한 실험을 하였으며, 실험 결과 제안한 모형이 기존의 앙상블 모형보다 기저 분류기의 다양화와 예측 성과 개선에 효과적임을 알 수 있었다.

• 인간행동과 음악연구
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• 제1권1호
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• pp.11-32
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• 2004

에드윈 고든(Edwin E. Gordon)에 의하면 음악소질은 선천적인 자질과 후천적인 환경이라는 두 가지 요인의 상호 작용에 의하여 결정되며 만 9세 이전에는 환경의 영향에 따라 유연하게 반응하여 환경이 좋으면 발달되고 환경이 나빠지면 수그러드는 유동음악소질의 시기에, 또한 9세 이후에는 환경의 영향에 대하여 민감하게 반응하지 않는 고정음악소질의 시기에 놓인다. 본 연구는 유동음악소질의 시기에 경험하는 풍부한 음악적 교육환경의 제공시기가 이를수록, 또한 교육의 제공기간이 길수록 소질의 향상에 미치는 효과가 더욱 크다는 음악학습이론의 가설을 증명하고자 하였다. 그리고 미국의 템플 대학의 음악학습이론 수업을 모델로 하여 설립된 유아음악감수성계발프로그램 "오디"가 계발한 오디에이션 음악활동이 음악소질에 미치는 교육효과를 검증하고자 하였다. 교육은 매주 30분 씩 연구자와 연구자 외 1인의 협력교사가 함께 아이들을 가르치는 Co-teaching 형식으로 음악지도의 형태가 아닌 음악안내의 교육방법으로 진행되었다. 다양한 조성, 가사 없는 선율노래와 리듬노래, Free-Flowing Movement를 중심으로 한 다양한 동작, 개별적 반응활동인 패턴학습 등 음악학습이론의 원칙이 지켜졌으며 대그룹 수업을 위하여 오디가 발전시킨 새로운 수업전개방식과 기술이 적용되었다. 실험집단은 각각 1년간 오디수업을 받은 만 5세 유치원 아동과 만 4세 때부터 2년간 오디수업을 받은 만 5세 유치원 아동으로서 두 집단 모두 만 5세 때 고든의 오디에이션기초평가 Primary Measures of Music Audiation(Gordon, 1979)을 사용하여 학년초, 중, 학년말 등 3회에 걸쳐 음악소질을 측정하였다. 연구의 결과는 첫째, 오디의 활동을 5세 동안 1년 교육받은 실험집단 1의 음악소질검사결과를 4세부터 2년 동안 교육받은 실험집단 2의 음악소질검사와 비교할 때 음감소질은 유의미한 차이가 없었으나 리듬소질에서는 유의미한 차이가 발생하였다. 둘째, 오디의 활동을 교육받은 실험집단과 오디의 음악수업을 받지 않은 비교집단의 학기초 음악소질검사 결과는 유의미한 차이를 보이지 않았으나 학기말 검사결과에서는 유의미한 차이를 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.169-178
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• 2020

국방부는 감소되는 부대 및 병력자원의 문제해결과 전투력 향상을 위해 4차 산업혁명 기술(빅데이터, AI)의 적극적인 도입을 추진하고 있다. 국방 정보시스템은 업무 영역 및 각군의 특수성에 맞춰 다양하게 개발되어 왔으며, 4차 산업혁명 기술을 적극 활용하기 위해서는 현재 폐쇄적으로 운용하고 있는 국방 데이터 관리체계의 개선이 필요하다. 그러나, 국방 빅데이터 및 인공지능 도입을 위해 전 정보시스템에 데이터 표준을 제정하여 활용하는 것은 보안문제, 각군 업무특성 및 대규모 체계의 표준화 어려움 등으로 제한사항이 있고, 현 국방 데이터 공유체계 제도적으로도 각 체계 상호간 연동 소요를 기반으로 체계간 연동합의를 통해 직접 연동을 통하여 데이터를 제한적으로 공유하고 있는 실정이다. 4차 산업혁명 기술을 적용한 스마트 국방을 구현하기 위해서는 국방 데이터를 공유하여 잘 활용할 수 있는 제도마련이 시급하고, 이를 기술적으로 뒷받침하기 위해 국방상호운용성 관리지침 규정에 따라 도메인 및 코드사전을 생성된 국방 전사 표준과 각 체계별 표준 매핑을 관리하고 표준간 연계를 통하여 데이터 상호 운용성 증진을 지원하는 국방 데이터의 체계적인 표준 관리를 지원하는 다중 데이터 저장소 관리(MRMM) 기술개발이 필요하다. 본 연구에서는 스마트 국방 구현을 위해 가장 기본이 되는 국방 데이터의 도메인 및 코드사전을 생성된 국방 전사 표준과 각 체계별 표준 매핑을 관리하고, 표준간 연계를 통하여 데이터 상호 운용성 증진을 지원하는 다중 데이터 저장소 관리 (MRMM) 기술을 제시하고, 단어의 유사도를 통해 MRMM의 실현 방향성을 구현하였다. MRMM을 바탕으로 전군 DB의 표준화 통합을 좀 더 간편하게 하여 실효성 있는 국방 빅데이터 및 인공지능 데이터 구현환경을 제공하여, 스마트 국방 구현을 위한 막대한 국방예산 절감과 전투력 향상을 위한 전력화 소요기간의 감소를 기대할 수 있다.