• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.39-54
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• 2013

전자상거래의 폭발적 증가는 소비자에게 더 유리한 많은 구매 선택의 기회를 제공한다. 이러한 상황에서 자신의 구매의사결정에 대한 확신이 부족한 소비자들은 의사결정 절차를 간소화하고 효과적인 의사결정을 위해 추천을 받아들인다. 온라인 상점의 상품추천시스템은 일대일 마케팅의 대표적 실현수단으로써의 가치를 인정받고 있다. 그러나 사용자의 기호를 제대로 반영하지 못하는 추천시스템은 사용자의 실망과 시간낭비를 발생시킨다. 본 연구에서는 정확한 사용자의 기호 반영을 통한 추천기법의 정교화를 위해 데이터마이닝과 다중모형조합기법을 이용한 상품추천시스템 모형을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 모형은 크게 두 개의 단계로 이루어져 있으며, 첫 번째 단계에서는 상품군 별 우량고객 선정 규칙을 도출하기 위해서 로지스틱 회귀분석 모형, 의사결정나무 모형, 인공신경망 모형을 구축한 후 다중모형조합기법인 Bagging과 Bumping의 개념을 이용하여 세 가지 모형의 결과를 조합한다. 두 번째 단계에서는 상품군 별 연관관계에 관한 규칙을 추출하기 위하여 장바구니분석을 활용한다. 상기의 두 단계를 통하여 상품군 별로 구매가능성이 높은 우량고객을 선정하여 그 고객에게 관심을 가질만한 같은 상품군 또는 다른 상품군 내의 다른 상품을 추천하게 된다. 제안하는 상품추천시스템은 실제 운영 중인 온라인 상점인 'I아트샵'의 데이터를 이용하여 프로토타입을 구축하였고 실제 소비자에 대한 적용가능성을 확인하였다. 제안하는 모형의 유용성을 검증하기 위하여 제안 상품추천시스템의 추천과 임의 추천을 통한 추천의 결과를 사용자에게 제시하고 제안된 추천에 대한 만족도를 조사한 후 대응표본 T검정을 수행하였으며, 그 결과 사용자의 만족도를 유의하게 향상시키는 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.1-20
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• 2013

소셜 네트워크는 사용자들의 공통된 관심사, 경험, 그리고 일상 생활들을 함께 공유하기 위해 소셜 네트워크 상 사람들을 서로 연결시켜주는 거대한 커뮤니케이션 플랫폼이다. 소셜 네트워크상의 사용자들은 포스팅, 댓글, 인스턴스 메시지, 게임, 소셜 이벤트 외에도 다양한 애플리케이션을 통해 다른 사용자들과 소통하고 개인 정보 관리하는데 많은 시간을 소비한다. 소셜 네트워크 상의 풍부한 사용자 정보는 추천시스템이 추천 성능을 향상시키기 위해 필요한 큰 잠재력이 되었다. 대부분의 사용자들은 어떤 상품을 구매하기 전 가까운 관계이거나 같은 성향을 가진 사람들의 의견을 반영하여 의사 결정을 하게 된다. 그러므로 소셜 네트워크에서의 사용자 관계는 추천시스템을 위한 사용자 선호도 예측을 효율적으로 높이는데 중요한 요소라 할 수 있다. 일부 연구자들은 소셜 네트워크에서의 사용자와 다른 사용자들 사이의 상호작용 즉, 소셜 관계(social relationship)와 같은 소셜 데이터가 추천시스템에서 추천의 질에 어떠한 영향을 미치는가를 연구하고 있다. 추천시스템은 아마존, 이베이, Last.fm과 같은 큰 규모의 전자상거래 사이트 또한 채택하여 사용되는 시스템으로, 추천시스템을 위한 방법으로는 협업적 여과 방법과 내용 기반 여과 방법이 있다. 협업적 여과 방법은 사용자들의 선호도 학습에 의해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템 중 선호할 수 있는 아이템을 정확하게 제안하기 위한 추천시스템 방법 중 하나이다. 협업적 여과는 사용자들의 데이터에 초점을 맞춘 방법으로 유사한 배경과 선호도를 가지는 사용자들로부터 정보를 수집하여 사용자들의 선호도 예측을 자동으로 발생시킨다. 특히 협업적 여과는 근접한 이웃 사용자들에 의해서 목적 사용자가 선호할 수 있는 아이템을 제시하는 것으로 유사한 이웃 사용자를 찾는 것이 중요하다. 좋은 이웃 사용자 발견은 사용자와 아이템을 고려하는 방법이 일반적이다. 각 사용자는 아이템 즉, 영화, 상품, 책 등에 자신의 선호도를 나타내기 위하여 평가 값을 입력하고, 시스템은 이를 바탕으로 사용자-평가 행렬을 구축한다. 이 사용자-평가 행렬은 목적 사용자와 유사하게 아이템을 평가한 사용자 그룹을 찾기 위한 것으로, 목적 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대하여 사용자-평가 매트릭스를 통해 그 평가 값을 예측한다. 현재 이 협업적 여과 방법은 전자상거래와 정보 검색에서 적용되어 개인화 시스템에 효율적으로 사용되고 있다. 하지만 초기 사용자 문제, 데이터 희박성 문제와 확장성 그리고 예측 정확도 향상 등 해결해야 할 과제가 여전히 남아 있다. 이러한 문제들을 해소하기 위해 많은 연구자들은 하이브리드, 신뢰기반, 소셜 네트워크 기반 협업적 여과와 같은 다양한 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 전통적인 협업적 여과 방식의 예측 정확도와 추천 성능을 향상시키기 위해 소셜 네트워크에 존재하는 소셜 관계를 이용한 협업적 여과 시스템을 제안한다. 소셜 관계는 소셜 네트워크 서비스 중 하나인 페이스북 사용자들이 남긴 포스팅과 사용자의 소셜 네트워크 친구와 의견 교류 중 남긴 코멘트와 같은 사용자 행동을 기반으로 정의된다. 소셜 관계를 구축하기 위해 소셜 네트워크 사용자의 포스팅과 댓글을 추출하고, 추출된 텍스트에 불용어 및 특수 기호 제거와 스테밍 등 전처리를 수행하였다. 특징 벡터는 TF-IDF를 이용하여 전처리된 텍스트에 나타난 각 단어에 대한 특징 점수를 계산함으로써 구축된다. 본 논문에서 이웃 사용자를 결정하기 위해 사용되는 사용자 간 유사도는 특징 벡터를 이용한 사용자 행동 유사도와 사용자의 영화 평가를 기반으로 한 전통적 방법의 유사도를 결합하여 계산된다. 제안하는 시스템은 목표 사용자와 제안한 방법을 통해 결정된 이웃 사용자 집단을 기반으로 목표 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 Top-N 아이템을 선별하여 사용자에게 아이템을 추천하게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법을 확인하고 평가하기 위하여 IMDB에서 제공하는 영화 정보 기반으로 영화 평가 시스템을 구축하였다. 예측 정확도를 평가하기 위해 MAE 값을 이용하여 제안하는 알고리즘이 얼마나 정확한 추천을 수행하는지에 대한 예측 정확도를 측정하였다. 그리고 정확도, 재현율 및 F1값 등을 활용하여 시스템의 성능을 평가하였으며, 시스템의 추천 품질은 커버리지를 이용하여 평가되었다. 실험 결과로부터 본 논문에서 제안한 시스템이 보다 더 정확하고 좋은 성능으로 사용자에게 아이템을 추천하는 것을 볼 수 있었다. 특히 소셜 네트워크에서 사용자 행동을 기반으로 한 소셜 관계를 이용함으로써 추천 정확도를 6% 향상시킴을 보였다. 또한 벤치마크 알고리즘과의 성능비교 실험을 통해 7% 향상된 추천 성능의 결과를 보여준다. 그러므로 사용자의 행동으로부터 관찰된 소셜 관계를 CF방법과 결합한 제안한 방법이 정확한 추천시스템을 위해 유용하며, 추천시스템의 성능과 품질을 향상시킬 수 있음을 알 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.185-202
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• 2012

오늘날 정보사회에서는 정보에 대한 가치를 인식하고, 이를 위한 정보의 활용과 수집이 중요해지고 있다. 얼굴 표정은 그림 하나가 수천개의 단어를 표현할 수 있듯이 수천 개의 정보를 지니고 있다. 이에 주목하여 최근 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하여 지능형 서비스를 제공하기 위한 시도가 MIT Media Lab을 필두로 활발하게 이루어지고 있다. 전통적으로 기존 연구에서는 인공신경망, 중회귀분석 등의 기법을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구가 이루어져 왔다. 하지만 중회귀모형은 예측 정확도가 떨어지고, 인공신경망은 성능은 뛰어나지만 기법 자체가 지닌 과적합화 문제로 인해 한계를 지닌다. 본 연구는 사람들의 자극에 대한 반응으로서 나타나는 얼굴 표정을 통해 감정을 추론해내는 지능형 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 기존 얼굴 표정을 통한 지능형 감정판단모형을 개선하기 위하여, Support Vector Regression(이하 SVR) 기법을 적용하는 새로운 모형을 제시한다. SVR은 기존 Support Vector Machine이 가진 뛰어난 예측 능력을 바탕으로, 회귀문제 영역을 해결하기 위해 확장된 것이다. 본 연구의 제안 모형의 목적은 사람의 얼굴 표정으로부터 쾌/불쾌 수준 그리고 몰입도를 판단할 수 있도록 설계되는 것이다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 자극영상을 제공했을 때 나타나는 얼굴 반응들을 수집했고, 이를 기반으로 얼굴 특징점을 도출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 통계적 유의변수를 추출 후 학습용과 검증용 데이터로 구분하여 SVR 모형을 통해 학습시키고, 평가되도록 하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 실제 데이터셋을 기반으로 제안모형을 적용해 본 결과, 매우 우수한 예측 정확도를 보임을 확인할 수 있었다. 아울러, 중회귀분석이나 인공신경망 기법과 비교했을 때에도 본 연구에서 제안한 SVR 모형이 쾌/불쾌 수준 및 몰입도 모두에서 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 이는 얼굴 표정에 기반한 감정판단모형으로서 SVR이 상당히 효과적인 수단이 될 수 있다는 점을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.155-169
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• 2014

다양한 빅데이터 기술이 발전함에 따라, 기업의 전략결정에 있어서 과거에는 의사결정자의 직관이나 경험에 의존하는 경향이 있었다면, 현재는 데이터를 활용한 과학적이고 분석적인 접근이 이루어지고 있다. 이에 많은 기업들이 경영정보시스템 중의 하나인 비즈니스 인텔리전스 (Business Intelligence) 시스템의 예측분석 기능을 활용하고 있다. 하지만, 이러한 시스템이 미래의 경영환경 변화를 예측하고 기업의 의사결정을 돕는 조언자 (Advisor)로서 역할을 한다고 가정할 때, 시스템에서 제공하는 분석결과가 의사결정자에게 도움을 주는 조언 (Advice) 의 역할을 하지 못하는 경우가 많은 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 미래예측의 문제에 있어 의사결정자가 시스템의 조언을 따르는데 영향을 미치는 요소들과 영향력에 대해 분석하고, 그 결과를 바탕으로 데이터 기반의 의사결정을 보다 적극적으로 지원하는 시스템 환경을 제시하고자 한다. 좀 더 구체적으로는 예측 과정에 대한 자세한 설명이나 근거 제시가 시스템의 예측결과에 대한 의사결정자의 수용정도에 미치는 영향을 연구하였다. 이를 위하여 193명의 실험자를 대상으로 영화의 개봉 주 매출액을 예측하는 업무를 수행하고, 예측에 대한 설명의 길이와 조언자의 유형(사람과 시스템의 조언 비교)뿐 아니라 의사결정자의 개인 특성이 의사결정자의 조언 수용정도에 미치는 영향을 분석하였다. 시스템에서 제공하는 조언 내용인 예측결과와 설명에 대해 의사결정가가 느끼는 유용성, 신뢰성, 만족도가 조언의 수용에 미치는 영향도 분석하였다. 본 연구는 시스템의 분석결과를 조언으로 보고 조언자와 조언에 관한 의사결정학 분야의 선행연구를 접목시켜 경영정보시스템 연구 분야를 확장하였다는 점에서 연구의 의의가 있고, 실무적으로도 데이터 기반의 의사결정을 보다 적극적으로 지원할 수 있는 시스템 환경을 만들기 위해서 고려해야 할 점들을 제시함으로써 시스템 활용을 위한 정책결정에도 도움을 줄 수 있을 것으로 본다.

• 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.

• 경영과정보연구
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• 제36권3호
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• pp.131-150
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• 2017

본 연구의 목적은 공개 소프트웨어(Open Source Software, 이하 OSS)가 운영 기간 내 주변의 행위자들과 관계를 수립하는 동안 OSS의 개발 및 확산 패턴을 확인하는 것으로, OSS 참여자들의 변화 패턴을 조사하기 위해 OSS 통과시간을 기반으로 그 변화 양상을 추적할 수 있는 온라인 데이터와 네트노그라피 방법을 이용하였다. 이를 위해 대표적인 OSS 자바스크립트 프레임워크인 jQuery, MooTools, YUI 등 이상 세 가지 사례에 대하여 블로그, 웹 서치와 함께 GitHub 공개 API(Application Programming Interface)로 수집된 데이터를 활용하였다. 본 연구에서는 OSS 변형 과정의 변화 패턴을 분류하기 위하여 행위자-네트워크 이론의 전환(translation) 과정을 적용하였으며, 관찰된 OSS 변형 과정을 살펴보면 다음과 같다. 먼저, '프로젝트 개시' 단계에서 소스 코드, 프로젝트 책임자 및 관계자, 내부 참여자 등과 같은 세 가지 유형의 OSS 관련 행위자들을 확인하였고, 그들 사이의 관계성을 개념화 하였다. 이후 프로젝트 책임자가 최초로 프로젝트를 착수하는 '프로젝트 성장' 단계는 관계자들에 의해 소스 코드가 유지 보수되는 과정을 통해 개선된다. 마지막으로 OSS는 홍보 활동을 통해 참여자들의 관찰기를 갖고, 소스 코드 사용을 통해 학습기를 거친 사용자가 본격적으로 등장함으로써 '참여자의 도약' 단계로 진입한다. 이 시기에는 기업과 외부 관계자들도 출현하는 모습도 살펴볼 수 있다. 본 연구결과는 OSS 참여자들이 OSS를 선택하는데 있어 홍보 과정의 중요성을 강조하고, OSS의 급속한 개발속도가 오히려 참여자의 출현을 지연시키는 구축 효과(crowding-out effec)가 발생하는 것을 확인하였다. 본 연구는 행위자-네트워크 이론을 토대로 주요 OSS 사례를 네트노그라피를 활용하여 종단적인 관점에서 분석함으로써 OSS의 발전 과정을 일반화시키기 위한 노력을 시도했다는 점에서 학술적인 의의가 있으며, OSS가 지배적인 위치에 오르기 위한 단계별 영향 요인, 세부적인 변화 양상 등을 확인함으로써 OSS 개발자와 관리자들에게 다양한 시사점을 제공할 것으로 기대된다.

• 한국과학교육학회지
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• 제25권4호
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• pp.441-449
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• 2005

이 연구의 목적은 학습자의 성격유형과 불일치 상황 제시 방법에 따라 유발된 인지갈등 정도를 비교해 보는 것이다. 학습자의 성격유형검사 도구는 MBTI를 사용하였고, 검사 결과를 이용하여 학습자의 성격유형은 선호지표별 선호 경향과 성격 기능 유형의 두 가지 측면에서 다루었다. 불일치 상황 제시는 시범실험을 통한 현상제시와 논리문을 읽게 하는 논리제시, 두 가지 방법을 사용하였으며, CCLT를 사용하여 인지갈등 정도를 측정하였다. 연구대상은 고등학생 461명이며, 개념검사 문항은 용수철저울의 양쪽 무게가 2N인 추를 매달았을 때, 저울의 눈금이 어떻게 나타날지를 묻는 문항이었다. 연구 결과, 학습자의 성격유형에 따라서 인지갈등의 정도는 차이가 있는 것으로 나타났다. 성격유형을 선호지표로 나누었을 때, 사고형(T) 판단을 하는 학습자는 감정형(F) 판단을 하는 학습자에 비해 인지갈등이 크게 일어났으며, 성격유형을 성격 기능유형으로 나누었을 때는 감각감정형(SF)인 학습자가 인지갈등이 가장 작게 일어나고, 직관사고형(NT)인 학습자가 인지갈등이 가장 크게 일어났다. 또한 불일치 상황의 제시 방법에 따른 인지갈등 정도는 학습자의 성격유형에 따라 다르게 나타날 수 있음을 확인하였다. 성격 유형에 따라 다르게 나타날 수 있음을 확인하였다. 전체적으로는 현상을 제시하여 인지갈등을 유발한 경우가 논리를 제시한 경우데 비해서 더 클 인지갈등을 유발시켰다. 하지만 J.P 선호지표가 판단형(J)인 학습자는 논리제시와 현상제시에서 인지갈등 정도가 비슷했으며나, 인식형(P)인 학습자는 현상제시를 사용했을 때가 논리제시를 사용했을 때보다 인지 갈등이 효과적으로 일어났다. 이상의 연구결과를 통해 학습자의 성격특성은 인지 갈등의 유발에 영향을 줄 수 있으며, 학습자의 성격유형에 따라서 인지갈등을 보다 효과적으로 일어나게 하는 불일치 상황 제시 방법이 있음을 확인하였다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제17권4호
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• pp.294-307
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• 2013

목적 : 본 연구의 목적은 다양한 신경심리검사를 통해 알츠하이머 치매 및 경도인지장애 환자군과 정상 노인 대조군에서 뇌회색질 부피와 신경심리검사 (SNSB) 결과의 복셀 기반분석을 이용한 상관관계를 알아내는데 있다. 대상 및 방법 : 총 피험자는 75명으로, 정상노인 25명, 경도인지장애 환자 25명, 그리고 알츠하이머 치매 환자 25명이었다. 모든 피험자로부터 유전자검사, 표준신경심리검사 (SNSB), 해부학적인 삼차원 T1 강조영상을 자화준비 고속경사에코 시퀀스를 이용하여 얻었다. 각 피험자군에서 뇌 회색질의 용적변화와 신경심리검사 점수와의 상관관계를 관찰하기 위하여, 복셀기반과 관심영역 기반 방법을 이용하여 분할한 회색질 영상을 다중회기방식 (multiple regression)으로 통계처리 하였다. 이때 피험자 각각의 성별과 나이 및 유전자 보유형태를 공변량 (covariate) 값으로 넣어 그 차이를 고려하였다. 결과 : 알츠하이머 환자군에서는 레이 복합도형 그리기 지연회상 검사 (RCFT delayed recall) 점수가 낮을수록 뇌 회색질 용적이 감소했다. 경도인지 장애군에서는 서울 언어학습 검사 (SVLT) 점수가 낮을수록 뇌회색질 용적이 감소했다. 정상 피험자 군에서 한국형 보스턴 이름대기 검사 (K-BNT) 점수 및 한국형 간이정신상태 검사 (K-MMSE) 점수와 뇌 회색질 부피가 음의 상관관계가 있음을 보였고, 레이 복합도형 그리기 검사 (RCFT) 점수와는 양의 상관관계를 보여주고 있다. 결론 : 나이, 성별, 유전자형태를 공변량으로 사용하였을 때 뇌에서 신경심리검사 결과와 3D T1 강조영상에서 얻은 뇌 회색질 부피 사이에 통계적으로 유의한 상관관계가 있음을 밝혔다. 이들 피험자를 대상으로 하는 종적 연구가 이루어 져야 한다고 생각이 든다.

• 커뮤니케이션학 연구
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• 제22권2호
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• pp.89-121
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• 2014

본 연구는 웹툰의 지속적 성장 전략을 이끌어 내기 위해 웹툰의 이용동기를 규명하고, 웹툰과 관련된 파생 문화 콘텐츠 상품 및 서비스, 즉 웹툰 기반 영화 관람의도, 웹툰 유료 전환시 구매의도, 웹툰 캐릭터 상품 구매의도를 예측해 내고자 했다. 특히 본 연구는 이용과 충족이론의 관점에서 웹툰 이용동기와 인간의 사회문화적 행동의 도를 예측하는데 유용성을 보이는 계획행동이론을 융합한 모델을 통해 웹툰 관련 행동의도 예측의 설명력을 확장해 내고자 했다. 분석결과 웹툰 이용동기는 정보 추구 동기, 오락 및 접근 용이성 동기, 웹툰의 장르적 특성 동기, 친구나 지인의 영향 동기, 현실도피 및 긴장해소 동기 등 5개로 나타났다. 웹툰 기반 영화 개봉시 관람의도에 영향을 미치는 변인은 웹툰 동기 중 웹툰의 장르적 특성 동기, 현실도피 및 긴장해소 동기, 계획행동이론의 3가지 변인인 것으로 나타났다. 웹툰 유료 서비스 이용의도에 영향을 미치는 변인은 웹툰 이용동기 중 정보 추구 동기, 오락 및 접근 용이성 동기, 웹툰의 장르적 특성 동기, 계획행동이론의 3가지 변인인 것으로 나타났다. 웹툰 기반 캐릭터 상품 구매의도에 영향을 미치는 변인은 웹툰 이용동기 중 정보 추구 동기, 현실 도피 및 긴장해소 동기, 계획행동이론 변인 중 태도와 주관적 규범인 것으로 나타났다. 본 연구는 이상의 연구결과를 바탕으로 웹툰의 지속적 성장을 위한 몇 가지 제언을 수행했다.

• 한국과학교육학회지
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• 제35권5호
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• pp.841-856
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• 2015

본 연구에서는 과학 정체성 개념을 사용하여, 과학에 대한 흥미는 높지만 과학 관련 진로에 대한 포부가 낮았던 초등 4학년 학생들의 진로 포부의 변화를 설명하고자 하였다. 이를 위해 연구목적에 맞는 참여자를 선별하였고, 14명의 학생을 대상으로 2회(4학년, 5학년)의 심층면담을 실시하였다. 과학 경험에 대한 학생들의 설문조사, 교사로 부터 제공받은 자료 또한 심층면담 자료를 뒷받침하는 보조 자료로 사용하였다. 1차면담(4학년)에서 과학 관련 진로에 대한 포부가 낮았던 14명의 학생들은 2차면담(5학년)에서 다양한 변화를 보여주었는데, 6명은 지속적으로 낮은 진로 포부를, 6명은 보통의 진로 포부를, 그리고 2명은 높은 진로 포부를 보였다. 이 가운데 세 명의 초점 학생을 선정하였고, 과학 정체성 요소와 진로 포부의 관계를 깊이있게 탐색하였다. 연구 결과, 진로와 관련하여 개인마다 가치를 두는 과학 정체성 요소가 달랐으며(윤우는 타인의 평가, 태우는 자신의 흥미, 인제는 과학 능력), 이러한 요소에 따라 요소들 사이의, 그리고 요소와 과학 관련 진로 포부 사이의 상호작용은 개인마다 다른 양상을 보여주었다. 시간이 흐르면서 참여자들이 겪은 경험과 주변의 타인들과의 상호작용은 과학 정체성 요소의 변화에 영향을 주었고, 이는 요소들 사이의 상호작용을 통한 과학 관련 진로 포부의 변화로 이어졌다. 동료와의 관계에 대한 인식(나에 대한 동료의 평가와 동료에 대한 나의 평가에 대한 인식)과 과학 관련 진로에 대한 인식 또한 학생들이 자신에 대해 판단하고 과학 관련 진로에 대한 포부를 형성하는데 중요하게 영향을 미치고 있어, 이를 고려한 주변의 지원과 과학 관련 진로에 대한 안내가 필요함을 제안한다.