학교교육개선을 위한 방안으로서 융복합교육에 대한 사회적 관심이 증가하는 가운데 본 연구에서는 2009 개정 수학과 교육과정에 따른 중학교 1학년 수학교과서 13종에 수록된 실세계 기반의 과제 880개를 대상으로 융복합 맥락 차원 및 융복합 방식 차원과 관련하여 과제 구성상의 특징을 분석하였다. 분석 결과, 융복합교육의 맥락 차원에서는 개인적 맥락이 가장 많이 나타났고, 융복합 방식 차원에서는 타 교과의 제재가 수학 문제해결과 직접적인 관련이 없거나 단순하게 설명문 형식으로 제시되어 있는 순차모형의 과제가 가장 높은 비율로 나타났다. 이와 같은 분석결과는 수학교과를 통해 학습자의 융복합적인 역량을 함양하고 문 이과 통합을 통해 융합적 사고를 증진시키려는 목표를 달성하기에는 현행 교과서의 구성이 매우 제한적임을 보여주는 결과로써, 학습자가 살아갈 미래사회와 세계사회 맥락에서의 탐구가 가능한 과제 개발이 필요함을 시사한다. 이러한 맥락에서 타 교과의 지식 및 사회적인 쟁점과 수학교과를 융복합교육의 관점에서 보다 의미 충실하게 연결할 수 있는 과제 개발에 대한 시사점을 제안하였다.
최근 경제의 지구 지방화 과정과 교통 통신기술의 발달로 '세계도시'(지역)와 더불어 '네트워크도시'가 관심을 끌고 있다. 네트워크도시 이론은 인접한 도시들의 특화된 산업들 간 상호 연계성의 강화를 통해 개별 도시와 지역 전체의 발전을 추구한다. 이 논문은 네트워크도시 이론에 바탕을 두고 영남권 도시들의 특화산업과 산업 연계성을 분석하고자 한다. 도시 특화산업의 분석을 위하여 입지계수, 입지지니계수, 변이할당분석을 수행했으며, 도시 간 연계성 분석을 위하여 대응분석과 글로벌 및 로컬 모란지수분석을 수행했다. 특화산업 분석의 결과, 영남권의 개별 도시들은 도시별로 상이한 산업들로 상당히 특화되어 있는 것이 확인되었다. 그러나 도시들 간 연계성 분석에서는 일부 도시들 간 산업별 연계성이 확인되었지만, 전체적으로는 분석기법의 한계와 더불어 도시들 자체의 연계성 부족으로 인해 그 특성을 파악하기 어려웠다. 결론적으로 이러한 분석의 시사점으로, 각 도시의 특화 산업들의 육성과 더불어 도시 간 산업 연계성의 강화를 위한 정책이 필요하다는 점이 강조된다.
The application of diffusion tensor imaging (DTI) and fiber tractography to Wallerian degeneration (WD) is important because this technique is a very potent tools for quantitatively evaluating fiber tracts in vivo brain. We analyzed a case and control using tracts of interest (TOI) analysis to quantify WD. We scanned a case of old infarction and an age-matched healthy volunteer. T1 magnetization prepared rapid acquisition gradient echo (MPRAGE), fluid attenuated inversion recovery (FLAIR) and 12-direction diffusion tensor imaging (DTI) were obtained and analyzed using TOI analysis. The value of mean diffusity ($D_{av}$) and fracional anisotrophy (FA) were analyzed statistically by MWU test. A p-value of less than 0.05 was considered to indicate statistical significance. A comparison of the global fiber diffusion characteristics shows WD of both the corpus callosum and the ipsilateral superior longitudinal fasciculus. The corpus callosum in particular showed trans-hemispherical degeneration. Local fiber characteristics along the geodesic paths show WD in the corpus callosum, ipsilateral superior longitudinal fasciculus, ipsilateral corticospinal tract, and ipsilateral corticothalamic tract. We have demonstrated changes in $D_{av}$ and FA values and a clear correspondence with the WD in various tracts. TOI analysis successfully revealed radial WD in white matter tracts from a region of encephalomalacia and primary gliosis, although they were only slightly affected.
Due to global climate change, mega-droughts have occurred frequently. Since long-term droughts make it difficult to secure the water resources, water supply needs to be restricted in a reasonable manner. In the event of limited water supply, the waterworks need to develop a restricted water supply strategy. This study showed that analyzing daily water supply could be used to respond to the first stage of a drought. According to an analysis of Korea's major water authorities, there was about 7~21% of room for daily minimum water supply in case of a drought. Restricting the water supply by lowering pressure is a good strategy for local water authorities with high water leakage rate since leakage is inversely dependent with pressure. For this method, it is necessary to quantify water deficiency and pressure at each node using a simulation. Since DDA-based software is not possible to predict changes in demand at nodes with pressure reduction, WaterGEMS, a PDA software, was used to quantitatively predict water shortages and pressures at each node. Locations where water is deficient need to install booster pumps or to be dispatched with water tank truck and bottled water. Without these support, lowering pressure could not be an option for water works. This paper suggests a method for waterworks to plan a drought by lowering pressure to restrict water supply using daily water supply analysis and PDA based simulation.
본 연구는 경제적으로 국내에 큰 영향을 주었던 글로벌 금융위기를 기반으로 총 10년의 연간 기업데이터를 이용한다. 먼저 시대 변화 흐름에 일관성있는 부도 모형을 구축하는 것을 목표로 금융위기 이전(2000~2006년)의 데이터를 학습한다. 이후 매개 변수 튜닝을 통해 금융위기 기간이 포함(2007~2008년)된 유효성 검증 데이터가 학습데이터의 결과와 비슷한 양상을 보이고, 우수한 예측력을 가지도록 조정한다. 이후 학습 및 유효성 검증 데이터를 통합(2000~2008년)하여 유효성 검증 때와 같은 매개변수를 적용하여 모형을 재구축하고, 결과적으로 최종 학습된 모형을 기반으로 시험 데이터(2009년) 결과를 바탕으로 딥러닝 시계열 알고리즘 기반의 기업부도예측 모형이 유용함을 검증한다. 부도에 대한 정의는 Lee(2015) 연구와 동일하게 기업의 상장폐지 사유들 중 실적이 부진했던 경우를 부도로 선정한다. 독립변수의 경우, 기존 선행연구에서 이용되었던 재무비율 변수를 비롯한 기타 재무정보를 포함한다. 이후 최적의 변수군을 선별하는 방식으로 다변량 판별분석, 로짓 모형, 그리고 Lasso 회귀분석 모형을 이용한다. 기업부도예측 모형 방법론으로는 Altman(1968)이 제시했던 다중판별분석 모형, Ohlson(1980)이 제시한 로짓모형, 그리고 비시계열 기계학습 기반 부도예측모형과 딥러닝 시계열 알고리즘을 이용한다. 기업 데이터의 경우, '비선형적인 변수들', 변수들의 '다중 공선성 문제', 그리고 '데이터 수 부족'이란 한계점이 존재한다. 이에 로짓 모형은 '비선형성'을, Lasso 회귀분석 모형은 '다중 공선성 문제'를 해결하고, 가변적인 데이터 생성 방식을 이용하는 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목함으로서 데이터 수가 부족한 점을 보완하여 연구를 진행한다. 현 정부를 비롯한 해외 정부에서는 4차 산업혁명을 통해 국가 및 사회의 시스템, 일상생활 전반을 아우르기 위해 힘쓰고 있다. 즉, 현재는 다양한 산업에 이르러 빅데이터를 이용한 딥러닝 연구가 활발히 진행되고 있지만, 금융 산업을 위한 연구분야는 아직도 미비하다. 따라서 이 연구는 기업 부도에 관하여 딥러닝 시계열 알고리즘 분석을 진행한 초기 논문으로서, 금융 데이터와 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목한 연구를 시작하는 비 전공자에게 비교분석 자료로 쓰이기를 바란다.
이 연구에서는 지적 구조 분석을 위해서 계량서지적 자료를 시각적으로 표현하는 다양한 네트워크 형성 방식에 대해서 사례와 함께 각각의 특성을 살펴보았다. 기준값 절단 방식, 최근접이웃 그래프, 최소비용 신장트리, 패스파인더 네트워크의 네 가지 네트워크 형성 방식 중에서 전체 구조와 세부 구조의 표현 능력이 모두 뛰어난 패스파인더 네트워크 알고리즘이 최근 가장 활발히 응용되고 있다. 최근접이웃 그래프는 아직까지 계량서지적 분석에 응용된 사례는 없으나 간단한 알고리즘과 클러스터링 능력 등과 같은 지적 구조 규명에 도움이 될 수 있는 몇 가지 장점을 갖추고 있는 것으로 확인되었다. 다차원척도나 군집분석과 달리 네트워크를 이용한 시각화에서는 입력자료의 전처리에 따라서 생성된 지적 구조의 차이가 큰 것으로 나타났다. 이 연구에서 고찰한 여러 네트워크 형성 방식을 적절히 활용함으로써 국내의 지적 구조 규명 연구를 활성화할 수 있을 것이라 기대된다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제15권1호
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pp.125-136
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2008
많은 실제적인 공학 설계문제에 있어서, 목적함수의 형태는 설계변수들에 의하여 정확하게 주어지지 않는다. 이러한 환경 하에서, 구조해석, 유체 역학 해석, 열역학 분석과 같은 등과 같은 문제에서 설계변수들의 값이 주어졌을 때 목적함수들의 값은 실제 실험이나 계산상의 실험을 통하여 얻어지게 된다. 일반적으로, 이러한 실험들은 많은 비용이 든다. 이런 경우에는 실험의 횟수를 가능한 적게 하기위하여, 목적함수의 형태를 예측하는 것과 병행하여 최적화를 수행하게 된다. 반응표면분석(Response Surface Methodology, RSM)은 이러한 접근 방법에서 잘 알려져 있다. 본 논문에서는 목적함수의 예측을 위하여 서포트 벡터 기계(Support Vector Machines, SVM)의 방법을 적용할 것이다. 이러한 접근에서 가장 중요한 과제들 중의 하나는 가능한 실험의 횟수를 적게 하기 위하여 적절하게 표본자료들을 배치하는 것이다. 이러한 목적에 서포트 벡터의 정보들이 효과적으로 사용되어짐을 보이고 제안한 방법의 효율성은 공학 설계문제에서 잘 알려진 수치 예제를 통하여 보인다.
본 논문으 목적은 물동량 감소로 위기를 맞고 있는 부산항이 환적거점항으로 발돋음 할 수 있는 전략방안을 모색하는 것이다. 이러한 연구목적을 달성하기 위해 환적에 관한 선행연구의 검토 및 부산항의 환적화물 유치에 위협적인 존재인 중국 경쟁항만의 개발현황과 물류변화를 조망하고 지금까지 부산항에서 환적화물을 증대시키면서 부산항을 동북아의 환적거점항으로 자리매김한 A선사의 사례분석을 통해여 화물화물을 유치하는데 영향을 미치는 요인을 추출하였다. 이러한 요인에 의해 부산항을 이용하는 선사의 임직원을 대상으로 설문조사에 의하여 중국경쟁항만(상하이, 닝보, 칭타오, 텐진)과의 경쟁력을 비교 분석하였다. 사례분석과 비교분석결과에 의하면, 부산항을 이용하는 선사의 본사 및 이들의 부산지점 또는 대리점의 부산항을 환적거점화하여는 의지와 환적에 대한 전문성 및 정부의 실질적인 지원정책이 절실한 것으로 나타나고 있다.
경제적인 요인은 장애인들의 삶의 만족도에 있어 중요하다. 또한 직무만족도가 삶의 만족도에 미치는 영향은 기존연구들에 의해 검증된 바 있다. 그러나 Herzberg는 동기-위생이론을 통해 임금과 같은 경제적 소득이 위생요인으로서 직무의 불만족을 낮출 뿐 직무의 만족도에는 영향을 주지 못한다고 하였다. 본 연구는 Herzberg의 동기-위생이론에 의문을 제기하고 실증적인 분석을 통해 이를 확인하고자 한다. 이에 국내 2017년 장애인 고용패널조사 데이터를 기반으로 위생요인이 장애인들의 직무만족도에 영향을 주고 있는지 분석하였으며, 나아가 우리나라 주요 지자체를 지역변수로 투입하여 이를 지역적 연구로 확장하였다. 구조방정식 모형을 분석한 결과 근무환경, 대인관계, 개인생활과 같은 위생요인은 장애인 근로자들의 직무만족도에 직접적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한 위계적 선형모형을 통해 지역적 요인을 분석한 결과 장애인 근로자들의 직무만족도를 높이기 위해서는 지자체의 교육지원이 무엇보다도 필요하다는 것이 확인되었다.
본 연구는 우리나라 패션산업의 집중이 강하게 나타나고 있는 수도권 지역을 대상으로 패션산업의 공간분포를 파악하고, 그 특성을 분석한다. 특히, 우리나라 패션산업을 기존의 노동집약적인 저수익의 봉제의류산업에서 디자인을 통한 고부가가치 창출이 가능한 지식기반산업으로 전환시키고자 하는 상황에서 우리나라 패션산업이 집중되어 있는 서울의 패션제조업 분포에 지식기반산업들이 보이는 특성이 나타나는가에 초점을 두고 분석하였다. 이를 위하여 공간적 자기상관 분석을 이용하여 직능별 패션산업의 공간적 군집여부를 탐색하고, 그 분포양상을 바탕으로 수도권 패션산업의 클러스터를 구분 짓고 그 특성을 파악하였다. 또한 직능 간 연계성을 파악하기 위하여 이항 로지스틱 회귀분석을 통해 직능별 패션산업의 공간적 군집 형성에 영향을 주는 타 직능 변수와의 관계식을 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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