최근에 인장강도 800MPa급 고성능 강재가 개발되었지만 플랜지와 복부판의 상호작용을 고려한 플레이트 거더의 국부좌굴에 대한 연구는 아직까지 미흡한 실정이다. 본 연구는 HSB 800을 적용한 플레이트 거더의 플랜지 국부좌굴에 대한 강도를 비선형 유한요소해석으로 평가하였다. 비선형 해석 시 I-단면을 갖는 플레이트 거더의 플랜지와 복부판은 3차원 쉘요소로써 초기결함 및 잔류응력을 고려하였으며, 고성능 강재의 재료모델은 다중선형 재료로 모형화하였다. 이를 적용하여 복부판이 조밀, 비조밀 그리고 세장 단면을 갖는 압축 플랜지에 대해 매개변수 해석을 수행하였다. 플레이트 거더의 플랜지 국부좌굴에 대한 거동을 분석하였고, 본 연구의 비선형 해석 결과를 AASHTO LRFD(2012)와 도로교설계기준(한계상태설계법, 2012)의 압축플랜지 공칭휨강도와 비교하여 평가하였다.
이 연구의 목적은 공업계 고등학생들의 회복탄력성, 전공만족도, 취업준비도간의 구조적 관계를 구명하는 것이다. 이 연구의 대상은 공업계 고등학생이며, 440명의 공업계 고등학생들을 조사대상으로 선정하였다. 조사도구로는 설문지를 활용하였으며, 회수된 409부 중 불성실 응답을 제외한 391부를 분석에 활용하였다. 이 연구의 결과는 다음과 같았다. 첫째, 공업계 고등학생들의 회복탄력성은 높았으며, 영역별로는 흥미와 관심의 다양성이 가장 높았으며, 감정조절이 상대적으로 가장 낮았다. 그리고 공업계 고등학생들의 일반 특성에 따른 차이를 알아본 결과 마이스터고 학생이 특성화고 학생보다, 남학생이 여학생보다, 교과성적이 높은 학생이 회복탄력성이 더 높았다. 둘째, 공업계 고등학생들의 전공만족도는 보통이었으며, 영역별로는 전공 전망이 가장 높았으며, 사회차원 만족이 상대적으로 가장 낮았다. 그리고 공업계 마이스터고 학생이 특성화고 학생보다, 남학생이 여학생보다, 교과성적이 높은 학생이 전공만족도가 더 높았다. 셋째, 공업계 고등학생들의 취업준비도는 보통이었으며, 하위 영역 중 취업태도가 매우 높았으며, 직무수행능력과 취업정보는 보통이었다. 그리고 공업계 마이스터고 학생이 특성화고 학생보다, 남학생이 여학생보다, 교과성적이 높은 학생이 취업준비도가 더 높았다. 넷째, 공업계 고등학생들의 회복탄력성은 직접적으로 학생들의 취업준비도에 영향을 미칠뿐 아니라 전공만족도를 매개로 하여 취업준비도에 영향을 주었다. 그리고 다중집단분석을 통하여 공업계 고등학생들의 회복탄력성과 전공만족도, 취업준비도의 관계는 마이스터고와 특성화고 모두에 적용되는 모형임이 확인되었다.
오래 전부터 학계에서는 정확한 주식 시장의 예측에 대한 많은 연구가 진행되어 왔고 현재에도 다양한 기법을 응용한 예측모형들이 연구되고 있다. 특히 최근에는 딥러닝(Deep-Learning)을 포함한 다양한 기계학습기법(Machine Learning Methods)을 이용해 주가지수를 예측하려는 많은 시도들이 진행되고 있다. 전통적인 주식투자거래의 분석기법으로는 기본적 분석과 기술적 분석방법이 사용되지만 보다 단기적인 거래예측이나 통계학적, 수리적 기법을 응용하기에는 기술적 분석 방법이 보다 유용한 측면이 있다. 이러한 기술적 지표들을 이용하여 진행된 대부분의 연구는 미래시장의 (보통은 다음 거래일) 주가 등락을 이진분류-상승 또는 하락-하여 주가를 예측하는 모형을 연구한 것이다. 하지만 이러한 이진분류로는 추세를 예측하여 매매시그널을 파악하거나, 포트폴리오 리밸런싱(Portfolio Rebalancing)의 신호로 삼기에는 적합치 않은 측면이 많은 것 또한 사실이다. 이에 본 연구에서는 기존의 주가지수 예측방법인 이진 분류 (binary classification) 방법에서 주가지수 추세를 (상승추세, 박스권, 하락추세) 다분류 (multiple classification) 체계로 확장하여 주가지수 추세를 예측하고자 한다. 이러한 다 분류 문제 해결을 위해 기존에 사용하던 통계적 방법인 다항로지스틱 회귀분석(Multinomial Logistic Regression Analysis, MLOGIT)이나 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA) 또는 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)과 같은 기법보다는 예측성과의 우수성이 입증된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM, MSVM)을 사용하고, 이 모델의 성능을 향상시키기 위한 래퍼(wrapper)로서 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 최적화 모델을 제안한다. 특히 GA-MSVM으로 명명된 본 연구의 제안 모형에서는 MSVM의 커널함수 매개변수, 그리고 최적의 입력변수 선택(feature selection) 뿐만이 아니라 학습사례 선택(instance selection)까지 최적화하여 모델의 성능을 극대화 하도록 설계하였다. 제안 모형의 성능을 검증하기 위해 국내주식시장의 실제 데이터를 적용해본 결과 ANN이나 CBR, MLOGIT, MDA와 같은 기존 데이터마이닝 기법들이나 인공지능 알고리즘은 물론 현재까지 가장 우수한 예측 성과를 나타내는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안 모형이 보다 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 특히 주가지수 추세 예측에 있어서 학습사례의 선택이 매우 중요한 역할을 하는 것으로 확인 되었으며, 모델의 성능의 개선효과에 다른 요인보다 중요한 요소임을 확인할 수 있었다.
본 연구는 비정형 빅 데이터를 가공하여 추출된 투자자 감성을 반영하여 만든 자본시장 심리지수(Market Sentiment Index: MSI)의 수용요인을 밝히는 것이다. 이를 위해 합리적 행동이론에 근거한 외생변수들을 탐색하고 기술수용모형(Technology Acceptance Model: TAM)을 응용하여 연구모형을 설정하였다. 주식시장에서 투자자에게 제공되는 MSI의 수용은 본 연구에서 제시한 외생변수에 의해 영향을 받는 것으로 확인되었다. 인과관계 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 자기효능감, 투자기회확장, 혁신적 성향, 사용비용이 인지된 용이성에 통계적으로 유의하게 영향을 미친다. 둘째, 서비스다양성과 인지된 효익은 인지된 유용성에 통계적으로 유의하게 영향을 미친다. 셋째, 인지된 용이성과 인지된 유용성은 사용태도에 통계적으로 유의하게 영향을 미친다. 넷째, 사용태도는 사용의도에 통계적으로 유의하게 영향을 미치고 독립변수인 투자기회확장이 사용의도에 영향을 미친다. 다섯째, 사용의도는 최종 종속변수인 지속적 사용의도에 통계적으로 유의하게 영향을 미친다. 연구모형의 독립변수와 종속변수 간의 매개효과는 다음과 같다. 첫째, 서비스다양성에서 지속적 사용의도의 인과경로에 간접효과가 0.1491로 유의수준 1%에서 통계적으로 유의하게 나타났다. 둘째, 인지된 효익에서 지속적 사용의도의 인과경로에 간접효과가 0.1281로 유의수준 1%에서 통계적으로 유의하게 나타났다. 다중집단분석에 대한 결과는 다음과 같다. 첫째, 주식투자경험이 있는 집단과 없는 집단의 투자자 태도, 투자자 주관적 규범, 소셜 빅 데이터 시스템의 특성요인에 대한 사전인지(지식)등에 포함된 세부 독립변수가 지속적 사용의도에 미치는 경로별 영향도의 차이와 통계적 유의성에 대한 분석은 두 집단 간 측정동일성이 확보되지 않아 불가능하였다. 둘째, 두 집단 간 측정동일성이 확보된 남, 여 집단의 세부 독립변수가 지속적 사용의도에 미치는 경로별 영향도 차이에 대한 분석결과, 사용태도에서 사용의도의 인과경로에서는 여성이 남성보다 높은 것으로 그리고 사용의도에서 지속적 사용의도의 인과경로에서는 남성이 매우 높은 것으로 유의수준 5%에서 통계적으로 유의한 차이를 보였다.
이 연구는 노년기 장애를 노령화된 장애와 노인성 장애로 분류하고, 이들 집단의 삶의 만족에 영향을 미치는 사회적 지지를 가족지지, 타인지지, 공적지지로 나누어 그 영향력 차이를 분석하였다. 또한 이러한 경로에서 자아존중감과 우울의 매개효과를 함께 살펴봄으로서 노년기 장애인의 삶의 만족에 영향을 미치는 요인들의 구조적관계를 확인함과 동시에 노령화 장애인과 노인성 장애인을 비교하여 두 집단의 차이를 밝히는데 본 연구의 목적이 있다. 연구대상은 한국복지패널 12차 조사와 장애인부가조사데이터(2018) 응답자 중 65세 이상 장애노인 692명이며, 연구방법으로 구조방정식 모형을 활용하였고 집단 간 경로비교를 위해 다중집단분석을 실시하였다. 연구결과는 첫째, 노년기 장애인의 삶의 만족에 가족지지와 타인지지가 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 노년기 장애인이 인지한 가족지지, 타인지지가 높아질수록 우울수준이 낮아지고 자아존중감은 높아져 삶의 만족도를 증진시키는 것으로 나타났으며, 공적지지가 높아질수록 자아존중감이 낮아지고 우울수준이 높아져서 삶의 만족을 감소시키는 것으로 나타났다. 자아존중감과 우울은 모든 사회적 지지와 삶의 만족도 관계에서 유의미한 매개효과를 보였다. 셋째, 노인성 장애인은 노령화 장애인에 비해 유의미한 수준에서 가족지지를 높게 인지하고 공적지원경험과 공적서비스이용이 많았으며 우울수준이 더 높게 나타났다. 넷째, 타인지지가 삶의 만족에 영향을 미치는 직접효과는 노인성 장애인에게만 정적으로 유의미하게 나타났으며 삶의 만족에 대한 우울의 영향력은 노령화 장애인이 더 크게 나타났고 두 집단의 차이는 유의미하였다. 마지막으로 노령화 장애인은 공적지지의 삶의 만족에 대한 직접효과가 정적으로 유의미하게 나타났으나 우울과 자아존중감의 간접효과로 인해 총효과는 부적으로 나타났다. 본 연구결과에 따라 노령화 장애인과 노인성 장애인의 차별화된 특성과 영향요인들을 고려한 노년기 장애인의 삶의 질 증진을 위한 개입서비스 필요성을 제언하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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