• 한국인구학
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• 제20권2호
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• pp.99-134
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• 1997

본 연구의 목적은 미국에 거주하는 65세 이상의 한국 영주권자 노인들의 주거형태에 영향을 끼치는 요인들을 조사하는 것이다. 이를 위해 1990년 미국 센서스 데이터인 Public Use Microdata(Samples PUMS)의 8% sub-sample을 이용하였다. 주거형태에 영향을 주는 주요변인들로 동화과정(이민 온 연령과 영어구사능력), 경제적 요인 (지난 일년간의 개인수입과 보조적 보장소득 수혜여부), 건강상태(외출활동과 일상생활 활동능력), 그리고 민족 지역공동체 등이 포함되었으며, 나이, 성별, 교육, 결혼상태 등의 변인들을 함께 통제하여 분석하였다. 연구결과 동화과정과 경제적 여유는 재미 한국 영주권자 노인의 단독주거에 긍정적인 역할을 하고 있는 반면, 건강과 한국 지역공동체는 주거형태에 통계적으로 일관된 영향력을 보이지 않았다. 동화과정의 측정변수로서 이민연령의 효과는 배우자 유무에 상관없이 통계적으로 유의미하게 한국 노인들의 단독거주에 긍정적인 것으로 나타난 반면, 영어구사 능력의 경우, 무배우자 노인들 중 영어구사능력이 높을수록 가족과 함께 살고 있었고, 유배우자 노인들에게는 영어를 구사할 수 있는 능력이 가족과 떨어져 사는 데 긍정적인 역할을 하였다. 특히 무배우자 노인들의 경우, 이민연령의 효과 역시 순수한 의미의 동화과정이라기보다는 사회보장 프로그램을 수혜하기 위한 자격조건과 한인지역 네트워트 파악을 위한 적응기간이라는 설명이 더 설득력이 있다. 배우자의 유무와는 무관하게 보조적 보장소득의 혜택을 받고 있는 한국 노인들이 그렇지 않은 노인들보다 두 세배 이상 단독주거를 하고 있었다. 일단 보조적 보장소득을 수혜하고 있는 노인들에게는 메디케이드, 푸드스탬프, 정부지원 월세보조금, 공공요금 할인 등 다양한 사회보장 프로그램을 받을 수 있는 자격이 주어지므로 대부분의 보조적 보장소득 수혜 노인들은 단순히 금전적인 수입의 측면뿐 아니라 그 외의 사회보장 프로그램에 의존하고 있다. 이러한 면에서 보조적 보장소득의 수혜는 한국 영주권자 노인들의 독립적인 삶에 큰 역할을 하고 있다. 이러한 사회복지 프로그램을 영주권자들에게는 전면 금지하는 새로운 사회복지법은 재미 한국 영주권자 노인들뿐 아니라 그들의 가족들에게도 막대한 경제적 부담을 줄 것이다. 본 논문은 영주권자 노인들을 대상으로 분석한 것이지만, 주거형태를 비롯한 일반적인 특성을 비교해 보면 영주권자, 귀화 시민권자, 그리고 미국태생 노인들은 다른 성격의 집단들임을 보여주고 있다. 종래의 소수민족 노인들에 관한 연구들이 이민자 노인들을 영주권자와 귀화 시민권자의 구분없이 하나의 집단으로 간주하고 분석해 왔던 것을 볼 때, 앞으로의 연구는 이론적으로나 방법론적으로 시민권의 유무가 주거형태에 끼치는 영향도 함께 고려해야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.177-192
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• 2016

기계학습(Machine Learning)은 인공 지능의 한 분야로, 데이터를 이용하여 기계를 학습시켜 기계 스스로가 데이터 분석 및 예측을 하게 만드는 것과 관련한 컴퓨터 과학의 한 영역을 일컫는다. 그중에서 SVM(Support Vector Machines)은 주로 분류와 회귀 분석을 목적으로 사용되는 모델이다. 어느 두 집단에 속한 데이터들에 대한 정보를 얻었을 때, SVM 모델은 주어진 데이터 집합을 바탕으로 하여 새로운 데이터가 어느 집단에 속할지를 판단해준다. 최근 들어서 많은 금융전문가는 기계학습과 막대한 데이터가 존재하는 금융 분야와의 접목 가능성을 보며 기계학습에 집중하고 있다. 그러면서 각 금융사는 고도화된 알고리즘과 빅데이터를 통해 여러 금융업무 수행이 가능한 로봇(Robot)과 투자전문가(Advisor)의 합성어인 로보어드바이저(Robo-Advisor) 서비스를 발 빠르게 제공하기 시작했다. 따라서 현재의 금융 동향을 고려하여 본 연구에서는 기계학습 방법의 하나인 SVM을 활용하여 매매성과를 올리는 방법에 대해 제안하고자 한다. SVM을 통한 예측대상은 한국형 변동성지수인 VKOSPI이다. VKOSPI는 금융파생상품의 한 종류인 옵션의 가격에 영향을 미친다. VKOSPI는 흔히 말하는 변동성과 같고 VKOSPI 값은 옵션의 종류와 관계없이 옵션 가격과 정비례하는 특성이 있다. 그러므로 VKOSPI의 정확한 예측은 옵션 매매에서의 수익을 낼 수 있는 중요한 요소 중 하나이다. 지금까지 기계학습을 기반으로 한 VKOSPI의 예측을 다룬 연구는 없었다. 본 연구에서는 SVM을 통해 일 중의 VKOSPI를 예측하였고, 예측 내용을 바탕으로 옵션 매매에 대한 적용 가능 여부를 실험하였으며 실제로 향상된 매매 성과가 나타남을 증명하였다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.171-196
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• 2018

본 연구는 디자인 영역 중 웹 스타일에 대해서 소비자 감성과 만족과의 관계를 연구했다. 기존 웹 스타일 연구들은 웹의 레이아웃과 구조도 등과 색상 등이 감성에 미치는 영향에서 연구했다. 본 연구는 기존 연구들과 차별되게 웹의 구성 요소를 배제하고 소비자의 감성 지표만을 갖고 소비자 만족과의 관계를 분석했다. 분석을 위해 검증을 위해 소비자 204명을 대상으로 40개 웹 스타일 테마를 선정, 각 소비자에게 4개씩 평가하도록 하였다. 소비자에게 평가하도록 한 감성 형용사는 18개의 대비되는 쌍을 갖는 감성 형용사로 구성하였고, 요인 분석을 통해 상위 감성 지표를 추출했다. 각 감성 지표들은 '부드러움', '모던함', '명확함', '꽉 참' 이었으며, 감성지표들이 소비자 만족에 미치는 영향이 다를 것으로 판단하여 가설을 수립했다. 분석 결과에 따라 가설 1과 2, 3은 채택되었으며, 가설 4의 경우는 기각되었다. 가설 4의 경우 기각되었지만 정의 방향이 아닌 부의 방향으로 유의한 것으로 나타났다. 이때, 조절 초점 성향이 감성이라는 정보처리 과정에서 소비자 만족에 미치는 영향이 다를 것으로 판단했다. 조절 초점 성향은 조직 행동 및 의사결정에 영향을 주기도 하며, 정치, 문화, 윤리적 판단 및 행동은 물론 광범위적 심리적 문제와 사고 프로세스, 감정적 반응에도 영향을 미친다. 때문에 각 감성 지표에 대한 조절 초점 간 차이를 확인할 필요성이 있고, 각 감성 지표에 대한 세부 가설을 수립했다. 세부 가설을 검증하기 위해 조절 회귀 분석을 수행했다. 분석 결과 가설 5는 부분적으로 지지됐고, 가설 5.3만 지지되었고, 5.4의 경우 기각되었지만 가설과의 반대 방향으로 지지되었다. '명확함'의 경우 향상 초점이 소비자 만족에 더 큰 영향을 보였고, 예방 초점일수록 '꽉 참'을 더 선호한 것으로 나타났다. 분석 결과를 바탕으로 조절 초점 성향을 향상, 예방, 중간 성향으로 3집단으로 구분, 소비자 감성 기반으로 웹 스타일에 대한 추천을 할 수 있는 알고리즘을 개발했다.