• 벤처창업연구
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• 제16권3호
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• pp.1-12
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• 2021

본 연구는 기업벤처캐피탈의 모험적 투자에 영향을 미치는 요인들에 대해 탐색한다. 기존 연구들이 기업벤처캐피탈을 모기업 사업 다각화와 신규 사업 진출을 위한 기업벤처링의 수단, 사업전략을 위한 전략적 투자자, 소유 지배 구조를 확장하기 위한 부정적인 역할을 수행하는 주체로 바라보는 것에 반해, 본 연구는 독립된 재무적 투자자이자 학습 주체로서 기업벤처캐피탈의 정체성에 주목한다. 구체적으로 본 연구는 변화하는 경영 환경에 대응하여 탐색을 시도하는 기업벤처캐피탈의 모험적 투자에 주목하여, 기업벤처캐피탈로 하여금 기존에 투자하던 방식이 아닌 새로운 방식의 모험적 투자를 하게하는 요인에 대해 분석한다. 이를 위해 산업 내 경쟁강도, 기업벤처캐피탈의 투자경험, 기업벤처캐피탈의 투자와 관련된 위험선호성향이 모험적 투자에 미치는 영향에 대해 실증분석하였다. 1996년부터 2017년까지 미국 기업벤처캐피탈의 기업정보, 투자정보를 기반으로 실증분석한 결과, 산업 내 경쟁강도가 강할수록, 투자경험이 많을수록, 스타트업의 후반 라운드에 투자를 주로 하는 기업벤처캐피탈일수록 상대적으로 모험적인 투자를 하지 않는 것이라는 가설이 모두 지지되었다. 주로 모기업과의 관계를 중심으로 기업벤처캐피탈의 투자에 대해 논의했던 기존 연구들과 달리, 독립된 투자자이자 탐색과 활용의 주체로서의 기업벤처캐피탈 투자에 대해 주목했다는 점에서 기업벤처캐피탈 정체성과 투자전략에 대한 논의의 폭을 확장하고, 기업벤처캐피탈이 스타트업 생태계에서의 역할에 대해 제고한다는 점에서 시사점이 있다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.103-128
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• 2021

최근 주식의 수익률과 거래량을 설명하는 주요 요인으로서 투자자의 관심도와 주식 관련 정보 전파의 영향력이 부각되고 있다. 또한 인공지능과 같은 혁신 신기술을 개발보급하거나 활용하려는 기업의 경우 거시환경 및 시장 불확실성 때문에 기업의 미래 주식 수익률과 주식 변동성을 예측하기 어렵다는 문제를 가지고 있다. 이는 인공지능 활성화의 장애요인으로 인식되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 인공지능 관련 기술 키워드의 인터넷 검색량을 투자자의 관심 척도로 사용하여, 기업의 주가 변동성을 예측하는 기계학습 모형을 제안하는 것이다. 이를 위해 심층신경망 LSTM(Long Short-Term Memory)과 벡터자기회귀(Vector Autoregression)를 통해 주식시장을 예측하고, 기술의 사회적 수용 단계에 따라 키워드 검색량을 활용한 주가예측 성능 비교를 통해 기업의 투자수익 예측이나 투자자들의 투자전략 의사결정을 지원하는 주가 예측 모형을 구축하였다. 또한 인공지능 기술의 세부 하위 기술에 대한 분석도 실시하여 기술 수용 단계에 따른 세부 기술 키워드 검색량의 변화를 살펴보고 세부기술에 대한 관심도가 주식시장 예측에 미치는 영향을 살펴보았다. 이를 위해 본 연구에서는 인공지능, 딥러닝, 머신러닝 키워드를 선정하여, 2015년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지 5년간의 인터넷 주별 검색량 데이터와 코스닥 상장 기업의 주가 및 거래량 데이터를 수집하여 분석에 활용하였다. 분석 결과 인공지능 기술에 대한 키워드 검색량은 사회적 수용 단계가 진행될수록 증가하는 것으로 나타났고, 기술 키워드를 기반으로 주가예측을 하였을 경우 인식(Awareness)단계에서 가장 높은 정확도를 보였으며, 키워드별로 가장 좋은 예측 성능을 보이는 수용 단계가 다르게 나타남을 확인하였다. 따라서 기술 키워드를 활용한 주가 예측 모델 구축을 위해서는 해당 기술의 하위 기술 분류를 고려할 필요가 있다. 본 연구의 결과는 혁신기술을 기반으로 기업의 투자수익률을 예측하기 위해서는 기술에 대한 대중의 관심이 급증하는 인식 단계를 포착하는 것이 중요하다는 점을 시사한다. 또한 최근 금융권에서 선보이고 있는 빅데이터 기반 로보어드바이저(Robo-advisor) 등 투자 의사 결정 지원 시스템 개발 시 기술의 사회적 수용도를 세분화하여 키워드 검색량 변화를 통해 예측 모델의 정확도를 개선할 수 있다는 점을 시사하고 있다.

• 한국보육학회지
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• 제17권4호
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• pp.91-119
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• 2017

이 연구의 목적은 유아의 바람직한 식생활을 형성하기 위해 개발된 순환학습모델에 기반한 식생활 프로그램이 유아의 영양지식, 식행동, 과학과정기술, 과학적 태도에 미치는 효과를 살펴보는데 있다. 이 연구를 위해 G시에 위치한 H어린이집 만 5세반 유아 16명과 만 4세반 유아 중에서 생일이 지나 만 5세가 된 유아 7명을 실험집단으로, G어린이집의 만 5세반 유아 17명과 만 4세반 유아 중 만 5세가 된 유아 7명을 비교집단으로 선정하였다. 프로그램 실시 효과에서 두 집단 간에 의미 있는 차이가 있는지를 알아보기 위하여 SPSS WINDOWS 20.0 프로그램을 사용하여 자료분석을 실시하였다. 유아 식생활 프로그램 실시여부를 독립변인으로, 영양지식, 식행동, 과학과정기술 및 과학적 태도의 사전점수를 공변인으로, 영양지식, 식행동, 과학과정기술 및 과학적 태도의 사후점수를 종속변인으로 하여 공분산분석(ANCOVA)을 실시하였고, 실험집단과 비교집단 각각의 사전 사후 검사시기에 따른 영양지식, 식행동, 과학과정기술, 과학적 태도의 실제적인 향상이 있었는지 확인하기 위해 대응표본 t-test를 실시하였다. 연구결과 실험집단과 비교집단 간에 영양지식, 식행동, 과학과정기술, 과학적 태도의 사전 사후 점수 변화에 통계적으로 유의한 차이를 보여, 순환학습모델에 기반한 식생활 프로그램이 유아의 영양지식, 식행동, 과학과정기술, 과학적 태도 증진에 효과가 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 보육현장에 적용 가능한 식생활 프로그램을 제시하여 현장 교사가 식생활과 관련하여 겪는 어려움을 지원하고, 식생활과 관련된 변인들과 관련한 연구를 통해 유아기 식생활의 중요성을 제시하며 유아들이 기관에서 교육적으로 의미 있는 식생활을 경험할 수 있도록 하는 기초자료가 될 것으로 본다.

• 한국과학교육학회지
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• 제37권1호
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• pp.169-179
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• 2017

본 연구는 학교 과학교육 현장을 실행공동체적 관점에서 살펴보고 학교 차원의 전략적 실행공동체의 형성 가능성을 탐색하는 데 그 목적이 있다. 이를 위해 전국의 14개 과학중점학교 학생 1600여명을 대상으로 SCaCoP 검사를 실시하여 과학교실 내의 실행공동체적 특징을 점검하고, 학교 교육과정의 과학교육활동 중 학생들에게 긍정적 영향을 미친 활동과 그 영향을 분석하였다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 과학중점학교의 교육과정이 두드러지게 운영되는 과학중점과정은, 학교 내의 자연과정 및 인문과정에 비해, SCaCoP의 5개 모든 요인(학습책임감, 호혜적 인간관계, 개방적 참여, 실행, 공동의 관심사)에서 실행공동체적 특성이 높게 나타났다. 둘째, 과학중점과정 학생들은 긍정적으로 인식하는 활동으로 구성원간의 상호작용과 협력이 필수적인 공동체 활동인 '실험', '체험활동', '동아리', '과제연구', 'R&E' 등을 들었다. 셋째, 학생들은 과학중점학교의 활동이 '자기주도적 학습', '학습성과 공유', '동료와의 협력' 등에 긍정적이라고 인식할 뿐만 아니라 '교과 외 과학지식 습득', '교과 내 과학개념 이해', '과학 관련 태도 형성' 등 일반적인 과학교육의 목표들에 대해서도 긍정적이라고 응답하여 실행공동체를 활성화 하는 데 효과적인 교육활동들이 과학교육적 측면에서도 긍정적인 효과를 얻고 있는 것으로 분석되었다. 이러한 과학중점학교의 특징들은 우리나라의 학교 교육 맥락에서 전략적 실행공동체의 형성과 이를 통한 과학교육 혁신의 가능성을 잘 예시한다고 하겠다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권10호
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• pp.367-376
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• 2017

본 연구는 간호 대학생을 대상으로 팀 학습 환경에서 개인의 심리적 임파워먼트가 과제성취도에 미치는 영향과 협력적 자기조절의 매개효과를 확인하기 위한 연구이다. 연구 대상자는 G광역시 4년제 대학에 재학 중인 243명의 간호대학생이었으며, 2017년 5월 23일부터 5월 30일까지 자료를 수집하였다. 자료는 SPSS 21.0을 이용하여 기술통계, t-test, ANOVA, Pearson's Correlation, Multiple regression으로 분석하였다. 연구결과 심리적 임파워먼트는 협력적 자기조절과 과제성취도, 협력적 자기조절은 과제성취도와 양의 상관관계가 있었다. 과제성취도에 영향을 미치는 요인은 협력적 자기조절, 심리적 임파워먼트, 협력과 조정 향상, 학년으로 나타났으며, 설명력은 57.2%이었다. 심리적 임파워먼트와 과제성 취도간의 관계에서 협력적 자기조절의 매개효과를 검정한 결과 부분 매개효과가 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 과제성 취도를 높이기 위한 간호교육 프로그램을 개발하는데 필요한 기초자료를 제공하였으며, 추후 과제성취도와 관련된 다양한 변수를 포함한 반복연구가 필요하다 하겠다.

• 한국과학교육학회지
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• 제40권4호
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• pp.399-413
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• 2020

이 연구에서는 과학탐구실험 수업에서 나타나는 과학교사의 NOS-PCK를 분석하였다. 수도권에 소재한 고등학교에서 과학탐구실험을 담당하고 있는 4명의 과학교사가 연구에 참여하였다. 이들의 NOS 수업을 관찰하였고, 교수학습 자료를 수집하였으며, 반구조화된 면담을 실시하였다. 수집한 자료를 NOS-PCK의 다섯 가지 요소에 따라 분석하였다. 연구 결과, NOS와 관련된 교육과정에 대한 이해와 고려가 부족한 경우가 있었다. 그리고 주어진 탐구 활동이나 교과서의 구성이 NOS 교수에 효과적이지 않다고 생각하여 교육과정을 적극적으로 재구성하였다. 교수전략의 측면에서 교사들의 수업은 명시적인 접근에 가까웠으나 반성적인 접근은 대체적으로 부족하였다. 교사들은 NOS에 대한 견해가 개인의 주관적인 것이라거나 NOS가 인지적 학습의 영역이 아니라는 등의 이유를 들어 NOS에 대한 평가에 소홀한 모습을 보였다. 교사들은 평가 결과에 기반하기보다는 자신의 경험에 의존하여 학생들의 상태를 추측하였다. 마지막으로 NOS 교수에 대한 의지는 교사의 수업 전반에서 중요한 역할을 하였으며 교사들은 NOS 학습의 가치 중 특정 측면에 주목하였다. 이상의 결과를 바탕으로 NOS 교수에 대한 과학교사의 전문성을 높이기 위한 방안을 논의하였다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권36호
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• pp.217-236
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• 2014

본 연구는 애니메이션의 전문적인 특성을 고려한 드로잉 교수법을 연구하기위한 문헌분석 과정으로 뇌의 기능과 학습, 창작 기제를 고려한 교수법을 적용하면 애니메이션 드로잉능력이 효율적으로 신장될 것이라는 관점의 연구를 위한 원리분석 과정이다. 최근 들어 각 분야의 교육방법에 대한 대안적인 논의로 뇌기반 학습원리가 적용된 연구결과들이 발표되고 있다. 이는 미술과 드로잉 교육 뿐만 아니라, 예술전반적인 교육적 대안으로 적용 실시되고 있다. 반면, 애니메이션 드로잉은 미술적 소양을 필요로 함과 동시에 움직임에 대한 구조적 지식과 인지적 감각, 소통방식을 숙련할 수 있는 종합적인 교수법을 요하는 것에 비해 전문적인 교수법 개발 연구는 미진하다. 이에 효과적인 교육의 원리를 뇌의 기제로 바라보고 뇌가 학습하고 창의성을 발휘하게 되는 원리를 분석하여 본다. 또한 그림그리기와 뇌의 기능에 대한 원리관계를 통해 드로잉과 뇌의 관계를 알아본다. 그 결과 구조와 형태를 그릴 수 있는 인지적 정보를 관할하는 좌뇌 뿐만 아니라, 그리기와 직접적 관련이 있는 우뇌를 통합 발달시켜야 하며, 창의성이 발현되기 위해서는 물리적, 심리적 요소가 발현되는 통합적 뇌의 기제를 이해한 교수법이 개발되어야함이 드러났다. 애니메이션드로잉교육은 드로잉 능력에 필요한 예술적 창의 속성을 발휘하는 방법을 교육하는 것이기 때문이다. 이 과정은 기존의 애니메이션드로잉 교수법과의 차별성을 찾아내는 토대가 될 뿐만 아니라, 뇌기반-원리는 이후 교육의 전략과 방법 모형을 설계하는데 핵심적인 전략적 정의로 선정될 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_2호
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• pp.781-791
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• 2022

산불로 인한 피해를 최소화하기 위해서 산불위험 예보 정보를 제공하는 것은 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 우리나라를 대상으로 기계학습 기반의 산불위험 중기예보(1일 후부터 7일 후까지) 모델을 개발하였다. Global Data Assimilation and Prediction System (GDAPS)의 기상예보 자료와 기 개발된 산불위험지수(Fire Risk Index, FRI)의 과거 및 현재 정보, 그리고 기타 환경요소(i.e., 고도, 산불다발지수, 가뭄지수)의 현재 정보를 반영하여 모델을 개발하였다. 본 연구에서는 실시간 학습을 통해 모델을 개발하였으며, 효율적인 모델 개발을 목적으로 과거 산불위험지수와 가뭄지수의 유무를 고려하여 세가지 경우(Scheme 1: 과거 산불위험지수 및 가뭄지수, Scheme 2: 과거 산불위험지수, Scheme 3: 과거 산불위험지수 변화 추세 및 가뭄지수)로 연구를 수행하였다. 본 연구에서 개발된 산불위험예보모델은 예보기간에 상관없이 높은 정확도(피어슨 상관계수(Pearson correlation) >0.8, relative root mean square error <10%)를 나타냈으며, 실제 산불 발생 건에 대해서도 유의미한 결과를 보였다. 과거 산불위험지수의 추세보다는 산불위험지수 값 자체를 입력변수로 사용하는 것이 높은 정확도를 보였으며, 가뭄지수 사용과 관계없이 좋은 결과를 나타냈다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권5호
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• pp.639-650
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• 2022

대규모 표사이동으로 인해 침·퇴적이 발생되는 해안에서는 시간이력에 따라 그 현상이 가속화되는 경향이 있기 때문에 적절하고도 시급한 대책을 강구하는 것이 중요하다. 해안침식의 대책방안 중 환경친화적 대책으로 알려진 양빈공법의 경우 입경의 크기에 따라 침식양상이 변화되므로 적정 입경의 크기, 범위 등에 대해 결정하기 위해서는 면밀한 검토가 필요하다. 본 연구에서는 양빈사의 입경변화와 부분양빈의 적용, 파랑과 바람이 공존하는 조건 등을 변수로 설정하였을 때 발생되는 지형변화의 특성을 검토하고자 하였다. 이러한 요인들은 수치모형실험에서 해석하기 어려운 부분이 존재하기 때문에 수리모형실험을 통해 정성적인 해석을 수행하거나 양빈수행 이후에 현장모니터링 등을 통해 그 효과를 검토하게 된다. 하지만 실험과 모니터링 등은 제반사항이 발생되기 때문에 다양한 조건에 대한 예측 연구에는 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 빅데이터의 활용을 통한 머신러닝 기법을 이용하여 침·퇴적 경향을 재현함으로써 발생 가능한 현상에 대해 예측함과 동시에 머신러닝 기법의 적용성을 검토하고자 하였다. 학습데이터는 수리모형실험결과를 이용하였으며 연구결과 머신러닝을 이용한 지형변화는 단기예측의 경우 기존연구와 유사한 경향을 보이는 것으로 나타났으나 세굴 및 모래톱의 형성 등에서는 다소 차이가 존재하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제23권4호
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• pp.5-10
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• 2022

최근 도심지에서는 지반침하가 지속적으로 발생하여 시민의 안전을 위협하고 있다. 상하수도관, 통신관 등 각종 지하시설물이 도로 밑에 매설되어 있다. 지반침하의 원인으로는 도심지에 매설되어 있는 각종 시설물의 노후화와 급격한 도시화로 인한 지하 난개발로 인한 것으로 보고되고 있다. 특히 지반침하의 가장 큰 원인은 하수관로의 노후화로 알려져 있다. 이와 관련된 기존 연구로는 하수관로의 대표적인 몇 가지 요인을 선정하여 통계분석을 통해 지반침하 위험을 예측하는 연구가 진행되었다. 본 연구에서는 OO시의 하수관 특성과 지반침하 데이터를 이용하여 데이터셋을 구축하고, OO시의 하수관 특성과 지반함몰 발생 위치 데이터로 구축된 데이터셋으로 기계학습을 통한 하수관 특성에 따른 지반함몰 발생 분류 모델들을 비교하여 적절한 모델을 선정하고자 하였으며, 선정된 모델에서 도출된 지반함몰에 영향을 미치는 하수관 특성별 중요도를 산정하고자 하였다.