본 연구는 위탁급식 종사자를 대상으로 감성리더십의 수행 인식 정도, 감성지능 수준과 조직 및 종사자 관련변인, 조직성과에 대한 가설을 토대로 감성리더십의 효과성 모형과 감성지능의 효과성 모형을 구축하고 구조방정식(SEM)을 이용하여 이를 검증하고자 하였다. 위탁급식업체 중간관리자의 감성리더십 수준은 종사자들의 태도와 행동에 영향을 미치는 것으로 파악되었으며, 단체급식업계의 감성리더십 수행수준은 위탁급식업체 본사 근무자들이 자신의 상사인 리더를 평가할 때 '조직의 관계와 원칙의 이해'에 있어서 높은 점수를 주었고, '설득력 있게 사람의 마음을 잡아끄는 능력'에 대해서는 가장 낮은 점수를 주어, 위탁급식업계 본사의 중간관리자의 경우 원칙과 조직을 이해하는 능력은 강하나, 부하직원의 마음을 이끄는 능력은 부족한 것으로 분석되었다. 위탁급식업계 본사 근무자들의 조직몰입 수준은 보통을 약간 상회하는 수준으로 '충성도'에 대한 몰입이 '일체감'에 대한 수준보다 높은 것으로 나타나, 조직구성원들이 회사를 향해 가지는 몰입정도는 높은 반면, 회사와 종사자들의 하나됨은 다소 부족한 것으로 분석되었다. 조직성과는 보통을 상회하는 수준이었다. 조직성과 항목 중 가장 높은 항목은 '비용절감노력'으로 분석되었고, '인사관리에 있어서의 공정성', '직책에 상관없이 공정한 대우'에 있어서는 낮은 성과를 보였다. 감성리더십 수행수준과 조직구성원 관련변수인 직무만족, 조직몰입, 조직성과, 이직의사간의 관련성을 파악하기 위하여 상관분석을 실시한 결과, 감성리더십 수준과 직무만족, 조직몰입, 조직성과 수준과는 정(+)의 상관관계를, 이직의사와는 부(-)의 상관관계를 보여 리더의 감성리더십 수준이 종사자들의 직무태도와 직무수행에 유의적인 영향을 기치는 것으로 분석되었다. 감성리더십의 수행수준은 본사 근무자들의 직무만족과 조직몰입, 조직성과는 높여주는 동시에 이직의사는 낮춰주는 것이 조직이 효율적으로 운영되는데 일조하고 있는 것으로 사료되었으며, 감성리 더십 효과성 연구모형을 분석해 본 결과 감성리더십의 수행수준은 종사자의 '직무만족도'와 '조직몰입'에 영향을 미쳐 결국 '조직성과'에 유의 적으로 작용하는 것으로 나타났다. 이상을 종합하여 볼 때, 감성리더십은 아직은 조금 생소한 개념으로 받아들여지고 있으나, 최근 대기업을 중심으로 조직의 경영전반에 적용하려는 노력이 활발하게 이루어지고 있다. 리더를 감정관리자(emotional manager)로서 조직의 감성을 이해하고 배려함과 동시에 구성원들의 태도와 조직의 성과에까지 영향을 미치는 것으로 규명하였다. 감성리더십은 리더가 스스로 자신의 능력과 감정을 제어하고, 조직내에서 동조화를 통해 스스로의 영향력을 이해하고 인간관계 관리 능력을 발휘하여 조직을 긍정적으로 이끌어 내는 능력이다. 이는 현대 조직사회가 과거의 소수 최고위층 관리자에 의한 의사결정으로 이루어지는 조직에서 모든 계층 특히 중간관리자의 리더역할을 통해서 차별적인 역량의 영역을 창조하고 영향력을 발휘토록 하는 조직으로 변화하는 시점에서 그 중요성이 특히 강조된다. 특히 인적의존도가 높은 위탁급식업계에서 효율적인 리더십의 양성과 효과성 발휘를 위해, 감성능력에 초점을 두고 있는 감성리더십에 관심을 가지고 교육프로그램에 접목 경영활동에 적용하는 것이 필요할 것으로 사료된다. 그러나 본 연구가 위탁급식업계의 대기업만을 대상으로 하고 있어 중소 위탁급식업체에까지 일반화과정에는 한계를 가지고 있다. 따라서 앞으로의 후속연구에서는 중소위탁급식업체와 급식을 실질적으로 담당하고 있는 지점에까지 확대하여 적용해 보는 실증연구가 필요할 것으로 사료된다.
서울시내 아파트중에서 경제적인 수준을 볼 때 상(上), 중상(中上), 중(中), 하(下)의 계등별 특색이 나타날 수 있는 한강 멘숀아파트, KIST 아파트, 문화촌 아파트, 북아현 시민아파트 주민의 일반적인 식새활 현황및 영양과 식품 섭취 실태 조사결과는 다음과 같다. A. 조사대상자(調査對象者)의 일반환경(一般環境) 세대주의 학력이 제일 높은 KIST 아파트가 한강 멘숀 아파트보다 식생활비는 오히려 적은 펀이었으나 가족영양 및 기타 영양문제를 항상 고려하고 계획성 있는 식생활을 하는 경향이었다. 고기류, 생선류의 섭취 빈도는 한강멘숀, KIST, 문화촌 아파트는 하루에 한번 섭취하는 경우가 많은 것으로 나타났다. 조리할 때 조미료나 식품의 양은 대부분 눈짐작으로 하지만, 계량컵, 제량스픈, 저울을 사용하는 경우는 KIST 아파트가 제일 많은 편이었고 식사할 때 개인접시 및 napkin의 사용은 한강 멘숀과 KIST 아파트에서 많은 편이었다. 먹고 남은 음식은 조금 남은 것은 버리는 경우가 대부분이고 냉장고에 식품을 보관할 때는 대개 뚜껑을 덮거나 싸서 넣는 경우가 많았다. B. 영양섭취실태(營養攝取實態) 1인(人) 1일(日) 열량 섭취량은 한강멘숀, KIST, 문화촌, 시민아파트 순으로 경제적인 생활수준과 거의 비슷한 경향을 보여 주었으나 총열량 섭취량중 탄수화물, 지방, 담백질의 비율은 이상 권장량인 탄수화물 65%, 지방 20%, 만백질 15%에 거의 비슷한 경향으로 나타났다. 대체적으로 단백질, Fe, Vit. A, Niacin의 의섭취량은 권장량 이상을 취하고 있으나 Ca, Thiamin, Riboflavin, Vit. C의 섭취량은 권장량에 미달되는 경향이 있었다. C. 식품섭취실태(食品攝取實態) 1인(人) 1일(日) 섭취하는 식품의 양은 북아현 시민아파트가 가장 많고 한강 멘숀아파트가 가장 적게 나타나 경제적인 생활수준 혹은 총 Calorie 섭취량과는 반대되는 경향을 나타내었다. 식품 총 섭취량에 대한 각 식품군의 섭취 비율을 보면 어느 아파트나 곡류의 섭취율이 $45{\sim}50%$로서 가장 높은 수치를 나타냈다. 그외의 식품군 중에는 한강 멘숀과 KIST 아파트는 육류의 성취율이 가장 높았고 문화촌과 북아현 시민아파트는 김치류의 섭취율이 가장 높았다. 채소류와 과일류의 섭취율은 한강 멘숀과 KIST 아파트가 높은 반면 저류의 섭취율은 한강 멘숀아파트가 가장 낮았다. 단백질 급원으로서 한강멘숀과 KIST 아파트는 주로 육류를, 문화촌 아파트에서는 곡류와 생선류를 그리고 북아현 시민 아파트에서는 주로 두류를 많이 섭취하는것으로 나타났다.
교통 사업이 사회적 이익과 효율을 극대화하기 위해서는 적절한 평가가 이루어져야 한다 하지만 지금까지는 비용/편익 분석 등과 같은 단일기준에 의한 평가만이 이루어져왔다. 그러나 단일기준 평가 기법은 정성적인 항목을 제대로 반영할 수 없어서, 다양한 계층의 이해관계를 적절히 해결하지 못해왔다. 이러한 문제의 해결을 위해서, Saaty는 다기준 평가기법의 일종인 AHP 기법(Analytic Hierarchy Process)을 개발했다. AHP 기법은 전문가들을 대상으로 한 설문을 통해 평가항목과 대안 간의 가중치를 구하고. 이들을 선형 결합한 총합으로 대안을 평가한다. 이 과정에서 AHP 기법은 여러 평가항목의 관계가 독립적이라는 강한 가정을 하지만, 실제로는 평가항목 간에 완전히 독립적인 관계가 성립하기는 어렵다. 또한 전문가로 구성된 설문 대상자가 각각 느끼는 중복도의 크기도 같다고 할 수 없다. 따라서 이번 연구에서는 이러한 평가항목 간의 중복도 문제를 개선한 AHP 기법을 개발하고자 한다. 우선 중복도를 산정하기 위해 설문 대상자들이 느끼는 평가항목간의 중복도를 평가항목의 가중치에 반영할 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 3가지 모형을 제안한다. 첫 번째는 기존 AHP 기법의 가중치 산정 단계에서 결과를 보정하는 모형이다. 두 번째는 평가항목 간의 교차 가중치를 두 평가항목에 일정한 비율로 배분하는 것이고, 세 번째는 교차 가중치를 Fuzzy 측도인 Bel과 Pl을 사용하여 두 평가항목에 배분하는 모형이다. 마지막으로 이번 연구에서 개발된 모형의 적용성을 검증하기 위해 $\ulcorner$철도도심통과구간 개선사업$\lrcorner$에 실제로 적용하여 보았다.문제가 존재하나 모델추정 티에 유의하게 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다 SP 방법을 사용한 데이터를 분석할 경우 다중응답의 문제(Repeated Measurement Problem)를 분석하는 절차를 반드시 수행하여야 한다. 만약 단순한 모델링기법의 추정치가 다중응답의 문제로 인해서 영향을 받았다면 반드시 모델링 추정치를 보정하여야 한다.는 규모가 큰 평수일수록 소음 IdB증가가 주택가격에 미치는 영향은 높은 것으로 분석되었다. 이상의 연구결과를 통해 볼 때 본 논문에서 도출된 교통소음의 가치를 교통시설의 타당성 평가에 적용할 수 있을 것으로 판단된다.기 위해서 두 가지 검증방법을 이용하였다. 첫째는 시뮬레이션을 이용한 것이고, 둘째는 실제 주행조사 분석을 이용한 것이다. 두 가지 검증 결과는 알고리즘 정확도를 보여준다. 창출을 위한 범정부차원의 기획과 연구비의 집중투자를 추진하고 있다.달성하기 위해서는 종합류류 전산망의 시급한 구축과 함께 화물차의 적재율을 높이고 공차율을 낮출 수 있는 운송체계의 수립이 필요한 것으로 판단된다. 그라나 이러한 화물전용차선의 효과는 단기적인 치유책일 수밖에 없기 때문에 물류유통 시설의 확충을 위한 사회간접자본의 구축을 서둘러 시행하여야 할 것이다.으로 처리한 Machine oil, Phenthoate EC 및 Trichlorfon WP는 비교적 약효가 낮았다.>$^{\circ}$E/$\leq$30$^{\circ}$NW 단열군이 연구지역 내에서 지하수 유동성이 가장 높은 단열군으로 추정된다. 이러한 사실은 3개 시추공을 대상으로 실시한 시추공 내 물리검층과 정압주입시험에서도 확인된다.. It was resulted from
정보통신매체나 상품의 종류가 다양해지듯 사람들의 성향도 그에 맞춰 다양해지고 있다. 이러한 다양함 속에 찾을 수 있는 하나의 대중성은 '매니아'(Mania)라는 계층에게서 엿볼 수 있다. 현대사회는 빠르게 변화하기 때문에 하나의 상품이나 문화의 수명은 짧을 수 밖에 없으나 하나의 매니아 그룹이 형성되면 자연히 상품의 수명은 길어지게 된다. 애니메이션 역시 하루에도 수십, 수백 가지의 영상이 영사되고 있지만 한번 보고 기억에서 잊혀지는 영상들이 대부분일 것이다. 하지만 어떠한 형태로든 매니아 그룹을 형성하게 된 애니메이션은 여러 콘텐츠에서 꾸준한 부가가치를 창출할 수 있다. 본 논문에서는 BONES사(社)의 애니메이션 '강철의 연금술사'(원작: 아라카와 히로무, 감독: 미즈시마 세이지)의 캐릭터를 통하여 나타난 매니아 그룹의 형성을 연구, 분석하였다. 강철의 연금술사의 관객이 단순히 작품을 마음에 들어 했다는 것이 아닌 열광하는 집단이었음은 무수한 콘텐츠로의 발전과 당시 잠시 나마 주춤했던 일본의 애니메이션 산업이 다시 활기를 띄게 된 것을 보면 알 수 있다. 그리고 여러 콘텐츠들로의 발전은 그 만큼 많은 콘텐츠를 수용할 수 있는 커다란 매니아 그룹이 형성되어 있었음을 나타낸다. 매니아 그룹의 형성에는 다양한 이유가 있지만, 특히 캐릭터는 작품의 총괄적인 상징을 하기 때문에 매니아 그룹 형성에 가장 커다란 작용을 끼친다. 본 연구를 통하여 애니메이션 '강철의 연금술사'의 캐릭터가 커다란 매니아 그룹을 형성할 수 있었던 까닭과, 이러한 매니아 그룹이 작품에게 부여한 가치의 의미를 알아보고자 한다. 비선형 자료를 위한 모의방법으로 선형 모형에 비해 많은 장점을 가지고 있다. 일 강수량과 강우 발생빈도에 대한 10년-이동평균과 회귀식을 이용하여 추세분석을 실시함으로서 기후변화에 따른 기상인자의 영향을 확인하였으며, 10년-이동평균을 이용하여 강우 발생 빈도에 대한 추세를 살펴본 결과, 0.2 mm 이상의 강수량을 기록한 연간 일수는 감소하나, 80 mm이상의 강수량을 기록한 호우 발생 연간일수는 증가하는 것을 확인할 수 있었다. 4. IPCC에서 제시한 미래 배출 시나리오에 따른 한반도 기후변화를 고려하여 WGEN 모형을 응용함으로서 향후 $2041{\sim}2050$년의 남한 지역 월 강수량과 월평균기온의 변화율을 적용한 강수량과 평균 기온에 대한 일 기상자료를 발생시켰으며, 수원 지방의 강우 일수 변화 추세를 고려하기 위해 WGEN모형의 마코브체인 매개변수를 수정하여 시나리오별 기상자료 집합을 구축하였다. 5. 강수량 증가에 따른 유출량을 비롯한 영양물질 부하량의 변화는 선형적 상관성을 보였으나, 유사량의 경우는 강수량 변화가 없고 강우일수가 감소하면서 사상별 최대 일강수량이 증가하는 경우에 대한 모의 결과가 평균 21%정도 증가하는 것으로 나타나, 강우 강도와 관련성이 큰 것으로 분석되었다. 6. 연 강수량이 17.4% 증가해 월별 평균 강수량 변화가 가장 큰 시나리오 Al은 연 유출량이 24.6% 증가하고, 유사량과 TN, IP 부하량은 각각 60.1%, 14.4%, 27.1%증가하는 것으로 나타났으며, 이에 비하여 연 강수량 증가가 2.5%로 가장 작은 시나리오 B1의 연
데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.
목적: 한국인의 여성암 중에서 호발하는 암 중의 하나인 자궁경부암의 검사 및 치료 형태와 치료 결과가 발표된 연구 논문을 통해 분석하고 미국과 일본 자궁경부암의 Patterns of Care Study (PCS)와 비교하여 한국 실정에 맞는 PCS 문항 개발의 진행을 위한 기본 자료를 제시하기 위해 문헌 비교 연구를 시행하였다. 대상 및 방법: 외국의 PCS 관련 자료는 PCS 홈페이지에 소개된 212편의 논문 및 초록 중에서 자궁경부암 및 PCS 구조부분의 논문(42편)과 최근에 발표된 논문을 대상으로 하였으며 한국에서 연구된 것은 Korean Pub Med에서 자궁경부암과 방사선치료에 관한 자료를 구하고(99편) 외국 잡지에 발표된 것을 포함하여 PCS의 비교 대상을 선정하여 PCS의 구조(Structure), 진행(Process), 결과(Outcome) 의 순서에 따라 비교 분석하였으며 시대에 따른 PCS의 패턴을 분석하기 위해 1980년대 이전과 1990년대 이후의 연구 결과로 나누어서 분석 하였다. 결과: 미국과 일본에서 자궁경부암의 PCS에 관한 논문이 각각 28편과 10편이 분석 가능하였고 한국은 73편이 PCS에서 다루는 항목을 포함하여 분석 가능하였다. 미국과 일본의 PCS는 공통적으로 치료기관의 규모, 의사 및 환자 수, 그리고 치료기관의 성격에 따라 계층화된 3~4개의 구조로 나누고 연구 대상 환자를 엄격하게 제한하였다. 그리고 연구의 진행을 위해 치료 전 병기 결정과정의 요소들을 나누고 시대에 따른 병기결정의 요소들을 분석하였으며 치료와 관련된 여러 가지 인자들을 다루고 FIGO 병기 이외의 예후인자들도 자세히 분석하며 기계에 대한 비교분석이 잘 되어 있다. 그러나 미국과 일본의 PCS도 그 나라의 특성상 미국은 인종간의 특성, 사회경제적 계층에 대한 분류를 시도하고 있으며, FIGO 병기에서 다루지 않은 종양의 크기(6편), 자궁방 또는 골반벽 침범이 한쪽 또는 양쪽으로 진행된 것에 따른 치료 결과의 분석이 활발하였고(5편), 일본은 종양표지자에 대한 연구가 포함되어 있다. 그리고 병기 결정 과정에서 공통적인 시대적 변화는 초창기의 림프과조영술, 바륨 관장술이 점차 사라지고 나중에 CT, MRI의 비중이 높아졌다. 한국 자료는 주로 단일 기관에서 한 연구로 구조(Structure)에 대한 언급이 없으며 기계적 특성에 따른 차이도 거의 분석하지 않았다. 그러나 최근의 연구 주제는 미국, 일본의 PCS에서 잘 다루지 않던 항암제의 병용 요법(9편), 치료기간(4편) 종양표지자(8편), 비전형적 분획 등을 다루고 있다. 결론: 여러 나라의 문헌을 비교 분석하여 한국에서 필요한 자궁경부암의 PCS를 이용한 문항개발이 이루어졌다. 그리고 후속적인 연구로 진행될 근접치료기 사용 및 치료의 결과, 부작용 등의 비교 분석을 포함하여 한국형 자궁경부암 PCS에서 필요한 항목을 합의 도출하여 완성하였으며 이 내용을 토대로 향후 표준화된 치료 모델 개발을 위한 PCS가 진행될 수 있으며 환자의 치료에 있어서 부족했던 분야에 대해 교정할 수 있는 교육적인 목적도 제시할 수 있을 것이다.
지난 10여 년간 딥러닝(Deep Learning)은 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 많은 주목을 받아 왔다. 특히 이미지를 인식하고 분류하는데 효과적인 알고리즘으로 알려져 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 여러 분야의 분류 및 예측 문제에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 연구에서 가장 어려운 예측 문제 중 하나인 주식시장 예측에 합성곱 신경망을 적용하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 그래프를 입력값으로 사용하여 주식시장의 방향(상승 또는 하락)을 예측하는 이진분류기로써 합성곱 신경망을 적용하였다. 이는 그래프를 보고 주가지수가 오를 것인지 내릴 것인지에 대해 경향을 예측하는 이른바 기술적 분석가를 모방하는 기계학습 알고리즘을 개발하는 과제라 할 수 있다. 본 연구는 크게 다음의 네 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 세트를 5일 단위로 나눈다. 두 번째 단계에서는 5일 단위로 나눈 데이터에 대하여 그래프를 만든다. 세 번째 단계에서는 이전 단계에서 생성된 그래프를 사용하여 학습용과 검증용 데이터 세트를 나누고 합성곱 신경망 분류기를 학습시킨다. 네 번째 단계에서는 검증용 데이터 세트를 사용하여 다른 분류 모형들과 성과를 비교한다. 제안한 모델의 유효성을 검증하기 위해 2009년 1월부터 2017년 2월까지의 약 8년간의 KOSPI200 데이터 2,026건의 실험 데이터를 사용하였다. 실험 데이터 세트는 CCI, 모멘텀, ROC 등 한국 주식시장에서 사용하는 대표적인 기술지표 12개로 구성되었다. 결과적으로 실험 데이터 세트에 합성곱 신경망 알고리즘을 적용하였을 때 로지스틱회귀모형, 단일계층신경망, SVM과 비교하여 제안모형인 CNN이 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도를 나타냈다.
21세기는 새로운 지식을 창조할 수 있는 창의적인 인재가 국가발전을 이끈다는 시대적 관심에 따라 세계 여러 나라가 영재교육에 관심을 쏟고 있다. 우리가 잘 알고 있는 미국, 영국, 러시아, 독일, 호주, 이스라엘, 싱가포르 등 영재교육에 관한 관련법을 제정하여 영재교육을 실시하고 있으며 우리나라도 2000년 1월 영재교육진흥법이 공포되고 2002년 4월 영재교육진흥법시행령이 공포 시행됨으로써 영재교육의 활성화의 계기를 마련하게 되었다. 그리고 2008년 10월 영재교육진홍법의 시행령을 개정하였는데 그 주요 취지는 영재교육을 특수교육대상자와 소외계층까지 영재교육의 기회를 확대하는 방안의 마련이다. 이러한 방안의 하나로 각급 학교에 영재학급의 설치를 확대하여 영재교육의 기회를 많은 학생들에게 제공할 수 있도록 하고 있다. 하지만 영재교육의 기회의 확대와 함께 영재교육의 질에 관하여 생각을 해봐야 할 것이다. 무분별한 기회의 확대라는 사회적 견해에 대해 영재학급에서 진행하고 있는 교수-학습 프로그램의 질적인 부분에 대한 평가의 필요성이 요구된다. 본 연구에서는 영재학급을 운영하고 있는 3학교의 중학교 1학년 수학-교수 학습 프로그램을 정규교육과정과 영재교육과정의 비교표를 통해 각각의 해당영역을 살펴보고 영재교육과정 중 어느 영역의 내용을 다루는지 살펴보고 수학-교수 학습 프로그램을 기존에 개발된 평가 틀을 수정 보완한 프로그램 평가기준에 맞추어서 프로그램을 평가해보았다. 따라서 본 연구에서는 영재학급의 수학 영재 교수-학습 프로그램의 내용영역의 구성과 프로그램의 적절성을 평가하기 위해 다음과 같은 연구문제를 선정하였다. 가. 영재학급의 수학 영재 교수-학습 프로그램의 주제에 따른 내용영역의 구성은 7차 교육과정에 따른 것인가? 1. 정규 교육과정의 어떤 내용 영역에 해당하는 프로그램인가? 2. 영재교육과정 중에서 심화와 선택 중 어느 영역에 해당하는 프로그램인가? 3. 내용 영역이 적절하게 편성되어 운영되고 있는가? 나. 영재학급의 수학 영재 교수-학습 프로그램은 적절한가? 1. 교수-학습 프로그램의 교육목표는 수학영재교육의 교육목표에 일치하는가? 2. 프로그램의 내용은 수학영재교육의 특성을 반영하고 학생들의 영재성을 발현시키는가? 3. 교수-학습 모형과 방법은 학생들의 영재성을 발현시킬 수 있도록 다양한가? 4. 프로그램의 평가는 학습목표와 내용, 사고력의 향상정도를 반영하는가? 이러한 연구문제를 바탕으로 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 영재학급의 수학 영재 교수-학습 프로그램의 주제에 따른 내용은 정규 교육과정의 수와 연산과 도형, 측정, 확률과 통계, 문자와 식의 영역에 해당하는 프로그램이었으며 함수영역에 관한 내용을 직접적으로 다루지는 않았고 주로 수와 연산과 도형 영역에 관한 내용이 프로그램의 주를 이루고 있었다. 또 영재교육과정 중에서는 심화 영역과 선택 영역의 내용을 학생들의 영재성을 발현시킬 수 있는 다양한 형태로 적절히 제시하고 있었다. 둘째, 영재학급의 수학 영재 교수-학습 프로그램의 교육목표는 수학영재의 방향과 철학에 일치하며 영재의 특성을 반영하여 일반 학생들에게 제시되는 학습목표와는 달리 학생들의 창의성인 문제해결력을 함양하고 주변 사물에 대해 호기심을 가지고 끊임없이 탐구하는 태도와 해당 교과 영역에서 요구되는 사고능력과 탐구능력, 연구 조사기술을 함양하는 등의 학습목표를 제시하고 있다. 또한 사고전략에 있어서는 시각화, 기호화, 단계화, 탐구 전략을 사용하였으며 교수-학습 모형으로 강의식, 협동학습, 발견학습, 문제해결기반학습을 적용하였으며 교수-학습 활동으로 실험, 탐구, 적용, 예상과 추측, 토론(추측과 반박), 적용, 반성의 활동을 통해 학생들의 영재성을 발현시킬 수 있는 다양한 형태의 교수-학습 전략 및 모형을 활용하였으며 교수-학습 프로그램에서 사전 평가에 대한 언급을 하지는 않았지만 프로그램 활동을 진행하는 과정에서 학습목표를 반영하였으며 학생들의 사고력을 향상시킬 수 있도록 여러 가지 활동을 통하여 원하는 평가를 지필평가의 형태보다는 산출물과 수행평가 그리고 포트폴리오를 가지고 평가하는 방법을 주로 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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