• 대한공업교육학회지
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• 제43권2호
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• pp.79-96
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• 2018

이 연구에서는 특성화고등학교 학생들의 성취목표지향성이 학업적 자기효능감에 미치는 영향과 성취목표지향성의 유형에 따른 학업적 자기효능감의 차이를 살펴 보았다. 이를 통하여 학업적 자기효능감을 효율적으로 높일 수 있고, 부정적 요소를 개선할 수 있는 연구 및 학습 생활지도 방안 도출, 교수 학습방법 선정에 도움을 주는 것에 그 목적이 있었다. 이러한 목적을 달성하기 위해 전국 5개 권역 18개교 공업계열 특성화고등학교 학생 745명을 대상으로 성취목표지향성 측정 도구(26문항), 학업적 자기효능감 측정 도구(28문항)를 사용하여 설문 조사를 실시하였다. 이 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 과제난이도 선호와 자기조절효능감은 숙달접근 목표지향성과 정(+)의 방향으로 높은 상관관계, 자신감과 숙달회피 목표지향성은 음(-)의 방향으로 높은 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 둘째, 특성화고등학교 학생들의 성취목표지향성 유형은 '수행 회피형(34.8%)', '숙달접근 지향형(20.8%)', '접근형(17%)', '회피적 경쟁형(14.9%)', '숙달 회피형(12.5%)'의 5가지 유형으로 분류되었다. 과제난이도 선호에서 '접근형' 집단의 평균점수가 가장 높은 것으로 나타났고, '숙달 회피형' 집단의 평균점수가 가장 낮게 나타났다. '접근형' 집단의 평균점수는 자신감에서도 다른 집단에 비하여 높게 나왔으나 '숙달접근 지향형' 집단의 평균점수가 가장 높게 나타났다. 이 연구의 결과를 통해 학업적 자기효능감은 성취목표지향성에 따라 일정한 방향성을 가진 채로 영향을 미치고, 학생이 가진 목표지향성에 따라 학업적 문제를 다르게 접근하는 것이 필요하다는 것을 알 수 있었다. 따라서 특성화고등학교 학생의 성취목표지향성의 학업적 자기효능감에 대한 설명력과 성취목표지향성 유형 분석을 바탕으로 학생 유형에 따른 교육 방법을 제공할 필요가 있다.

• 경영과정보연구
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• 제36권5호
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• pp.1-26
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• 2017

그 동안의 기업 정보화 성과 관련 연구들은 정보화 자체의 구축 완성도 및 그 재무적 효과에 초점을 맞추고 있어 정보화의 방향성이 경영전략을 지원할 수 있는지에 대한 연구가 미흡하였다. 기업의 정보화를 통해 기업의 경영전략 이행이 주도될 수 있는지, 주요 메커니즘 요인과 정보화 성과와의 연관관계 대한 검증이 필요하며, 이는 정보화 성공요인들을 경영학적 관점으로 재해석하는 연구가 필요하다는 것을 의미한다. 본 연구는 국내 대표적인 IT서비스 기업의 사례를 중심으로 3가지 선택, 학습 그리고 조정 메커니즘 관점에서 기업이 정보화 성과창출 과정에서 어떠한 메커니즘 요인이 적용되고 있는지에 대한 문제를 중심으로 연구하였다. 본 연구를 수행한 결과 8개의 명제를 도출하였다. 기업의 주체는 정보화 성과 실현을 위해 조직의 정보역량 확보를, 조직 분권화 문제 해결을 위해서는 정보화 투자를 가장 중요한 전략적 요인으로 선택하였다. 또한, 산업 내 경쟁이 치열해질수록 정보화 투자가 기업의 전략 실행의 활용 수단으로 전환되었고, 공식화된 프로세스나 정보기술을 통해 투자 의사결정 활동이 이루어지고 있었다. 조직의 차별화된 역량은 기술지식 습득을 중심으로 이루어지며 조직의 지식은 정보시스템을 통해 전사로 확대되고 있음을 알 수 있었다. 그리고 정보화 변화관리와 외부 협력업체 관리가 조직의 중요한 조정 요인으로 인식되고 있음을 발견하였다. 본 연구의 시사점은 선행 정보화 성과 관련 연구에서 실증적으로 다루지 못한 메커니즘 요인에 대해 직접적으로 사업 담당 임원, 정보화 담당 임원 등의 경험을 바탕으로 사례연구를 진행했기 때문에 IT서비스 기업의 정보화 성과를 위해 중점적으로 관리해야 할 요인들에 대해 실무적인 시각을 제공해 줄 수 있다고 생각하며 IT서비스 기업에 대해 최초로 SER-M 프레임워크를 적용하였기 때문에 정보화 성과 창출을 위한 메커니즘 요인에 대한 보다 깊은 이해와 경험적 사례를 바탕으로 타 산업군의 기업에도 적용할 수 있는 학문적인 기여를 제공할 수 있다고 생각된다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.1-17
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• 2019

빅데이터 시대에 정보의 양이 급증하고, 그중 많은 부분을 차지하는 문자열 정보를 정량화하여 의미를 찾아 낼 수 있는 인공지능 방법론이 함께 발전하면서, 텍스트 마이닝을 통해 주가 예측에 적용해 온라인 뉴스로 주가를 예측하려는 시도가 다양해지고 있다. 이러한 주가 예측의 방법은 대개 예측하고자 하는 기업의 뉴스로 주가를 예측하는 방식이다. 하지만 특정 회사의 뉴스만이 그 회사의 주가에 영향을 주는 것이 아니라, 그 회사와 관련성이 높은 회사들의 뉴스 또한 주가에 영향을 줄 수 있다. 그러나 관련성이 높은 기업을 찾는 것은 시장 전반의 공통적인 영향과 무작위 신호 때문에 쉽지 않다. 따라서 기존 연구들은 주로 미리 정해진 국제 산업 분류 표준에 기반을 둬 관련성이 높은 기업을 찾았다. 하지만 최근 연구에 따르면, 국제 산업 분류 표준은 섹터에 따라 동질성이 다르며, 동질성이 낮은 섹터는 그들을 모두 함께 고려하여 주가를 예측하는 것이 성능에 악영향을 줄 수 있다는 한계점을 가진다. 이러한 한계점을 극복하기 위해, 본 논문에서는 주가 예측 연구에서 처음으로 경제물리학에서 주로 사용되는 무작위 행렬 이론을 사용하여 시장 전반 효과와 무작위 신호를 제거하고 군집 분석을 시행하여 관련성이 높은 회사를 찾는 방법을 제시하였다. 또한, 이를 기반으로 관련성이 높은 회사의 뉴스를 함께 고려하며 다중 커널 학습을 사용하는 인공지능 모형을 제시한다. 본 논문의 결과는 무작위 행렬 이론을 통해 시장 전반의 효과와 무작위 신호를 제거하여 정확한 상관 계수를 찾아 군집 분석을 시행한다면 기존 연구보다 더 좋은 성능을 보여 준다는 것을 보여준다.

• 기독교교육논총
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• 제64권
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• pp.203-235
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• 2020

본 연구는 코로나 19로 인해 기독교교육 전공 수업을 실시간 화상 수업으로 실행한 후, 학생들이 인식한 사회적 실재감의 정도와 여기에 영향을 끼친 요인을 파악하고, 이를 바탕으로 사회적 실재감 향상을 위한 수업의 설계, 운영 방안을 탐색하는 데 목적이 있다. 이를 위해 실시간 화상 수업과 사회적 실재감과 관련 있는 연구들을 문헌연구를 통해 정리하고, 사회적 실재감을 측정하고 영향 요인을 도출하기 위해 경기도 소재 A 대학교 기독교교육 전공 수업 3강좌의 수강생 58명을 대상으로 설문 조사를 하고, 6명의 학생과 심층 면담을 실시하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 사회적 실재감은 보통 수준이었으며, 하위요인별로는 정서적 유대감이 가장 낮았고, 개방적 커뮤니케이션, 공동체감이 보통 수준이었으며, 상호지원 및 집중이 가장 높았다. 둘째, 사회적 실재감에 긍정적 영향을 끼친 요인으로는 조별 활동, 자기소개 활동, 적극적인 수업참여, 교수자의 강의 중 질의응답이나 동료학습자의 의견에 대한 반응, 질문, 피드백 등과 같은 상호소통, 적은 수강생 수가 도출되었다. 사회적 실재감 인식에 부정적 영향을 끼친 요인으로는 사적 대화 부족, 저조한 수업참여, 상호소통 부족, 주의 집중의 어려움이 있었다. 이러한 부정적 요인들의 원인은 줌(zoom)에서 발생한 기술적인 문제와 한계, 불편함과 산만한 주변 환경, 시간 부족, 심리적 어색함 등 이었다. 연구결과를 반영하여 실시간 화상 수업에서의 사회적 실재감 향상 방안으로 친교 활동, 효과적인 실시간 화상 수업에 대한 오리엔테이션, 원활한 의사소통 방법 지도, 교수자의 학습 촉진 역할 강화, 조별 활동 및 학습자 중심 활동 강화, 적은 수강생 규모를 제안하였다.

• 지질공학
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• 제30권4호
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• pp.457-468
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• 2020

플랜트, 토목 및 건축 사업에서 말뚝(Pile) 설계 시 어려움을 겪는 주된 요인은 지반 특성의 불확실성이다. 특히 표준관입시험(Standard Penetration Test, SPT)을 통해 측정되는 N치를 얻는 것이 가장 중요한 자료이나 광범위한 모든 지역에서 구하는 것은 어려운 현실이다. 짧은 해외사업 입찰기간 내에 시추조사를 할 경우 인허가, 시간, 비용, 장비접근, 민원 등 많은 제약요건이 존재하여 전체적인 시추조사가 어렵다. 미시추 지점에서 지반 특성은 엔지니어의 경험적 판단에 의존하여 파악되고 있고, 이는 말뚝의 설계 및 물량산출 오류로 이어져서, 공기 지연 및 원가 증가의 원인이 되고 있다. 이를 극복하기 위해서, 한정된 최소한의 지반 실측 자료를 활용하여 미시추 지점에서도 N치를 예측 할 수 있는 기술이 요구되며, 본 연구에서는 AI기법 중 하나인 인공신경망을 적용하여 N치를 예측하는 연구를 수행하였다. 인공신경망은 제한된 양의 지반정보와 생물학적인 로직화 과정을 통하여 입력변수에 대한 보다 신뢰성 있는 결과를 제공하여 준다. 본 연구에서는 최소한의 시추자료의 지반정보를 입력항목으로 하여 다층퍼셉트론과 오류역전파 알고리즘에 의하여 학습된 패턴을 가지고 미시추 지점에서 N치를 예측하는데 그 목적을 두고 있다. 이를 위하여 2개 현장(필리핀, 인도네시아)에 AI기법 적용시 실측값과 예측값에 대한 적정성을 검토하였고, 그 결과 예측값에 대한 신뢰도가 높은 것으로 연구 검토되었다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.93-112
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• 2015

소비자의 소비성향이 필요 품목을 중심으로 근거리에서 구매하는 근린형으로 변화함에 기존의 소매점은 식료품, 생활용품을 위주로 제공하는 슈퍼마켓, 하이퍼마켓 또는 편의점으로 진화하고 있다. 따라서 소매점이 한정된 공간에서 효율적으로 공간을 활용하고 매출을 증대하기 위해서는 소비자의 구매욕을 충족시킬 수 있는 상품배치와 적정한 재고수준을 유지하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 소매점의 판매 상품에 대하여 RFM 기반 SOM 군집화를 하여 효율적으로 매장을 관리할 수 있는 상품 배치전략 및 재고전략을 제안하였다. 실제 M마트의 판매데이터를 이용하여 RFM모델을 상품에 적용한 후, 기존 문헌 연구뿐만 아니라 해석 가능성, 응용 가능성 등을 고려하여 3X3 총 9개의 군집으로 분류하여 분석한 결과, 주요 군집으로 R값, F값, M값이 모두 높은 군집, R값, F값, M값 모두 낮은 군집, R값만 높은 군집, F값만 높은 군집이 도출되었다. 본 논문에서는 다른 군집과 비교시 R값, F값, M값이 차이를 보이는 주요 4개의 군집의 상품 배치 및 재고 전략을 제시하였다. R값, F값, M값이 모두 높은 군집의 상품은 소비자 동선을 늘림으로써 상품 노출을 확대시킬 수 있는 장소에 배치하여야 할 뿐만 아니라 높은 수준의 재고를 보유할 필요가 있다. 반면에 R값, F값, M값이 모두 낮은 군집의 상품은 가시성이 낮은 곳에 배치하고 최소한의 안전재고만 보유할 필요가 있다. 또한 R값이 높은 군집은 신상품으로 매장 입구에 배치하여 상품의 판매를 유도할 필요가 있다. 그리고 F값만 높은 군집의 경우, R값과 M값이 평균 값 보다 작은 상품들의 군집이므로 최근에는 판매가 저조하며 빈도 수에 비해 총 판매액이 낮다는 것을 유추할 수 있다. 따라서 현재보다 과거에 많이 판매된 저가의 상품군집으로 재고 수준을 점차 감소시킬 필요가 있다. 본 연구에서 제시한 방법은 POS 시스템의 보유한 소매점에서 상품배치 및 재고관리 방법으로 활용되어 매장의 수익성 증대에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.