• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.563-574
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• 2017

본 연구의 목적은 사회복지를 전공하는 학생들이 시험부정행위를 묵인하는 학우에 대한 평가가, 사회복지조직의 비리 묵인자에 대한 평가에 미칠 수 있는 직접효과와, 내부고발의 역기능에 대한 염려와 내부고발자를 위한 보호장치 필요성에 대한 인식이 각각 미칠 수 있는 이중매개효과를 밝히는 것이다. 분석을 통해서 밝혀진 사실들은 다음과 같다. 첫째, '시험부정 묵인자'에 대한 평가는 사회복지 조직의 비리 묵인자에 대한 평가에 직접적으로 유의한 영향($.211^{***}$)을 미쳤다. 둘째, 시험부정 묵인자에 대한 호감도가 높을수록 내부고발 역기능에 대한 염려도 증가($.098^{***}$)하였고, 내부고발자를 위한 보호장치의 필요성($-.191^{^{\prime}***}$)은 감소하였다. 그리고 내부고발 역기능에 대해서 염려를 많이 할수록, 사회복지조직 비리 묵인자에 대한 호감도가 증가하였고($.245^{***}$), 내부고발자를 위한 보호장치의 필요성을 많이 인식할 수록, 내부고발자에 대한 호감도는 감소($-.122^{***}$)하는 것으로 드러났다. 셋째, 내부고발자를 위한 보호장치 필요성(.158; 하한값 .133, 상한값 .217)과 내부고발 역기능에 대한 염려(.074; 하한값 .0433, 상한값 .122)는 각각 유의한 매개효과를 미치는 것이 확인되어 이중매개(double mediators)의 효과가 입증되었다. 밝혀진 주요 내용들을 토대로, 사회복지 정책적, 실천적 함의를 모색하기 위해서 논의하고 제언하였다.

• 한국조사연구학회지:조사연구
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• 제12권1호
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• pp.31-63
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• 2011

이 논문은 많은 비용의 부담없이 어느 후보가 당선될 것인지를 정확히 예측할 수 있는 방법을 찾기 위한 하나의 시도이다. 이 논문에서는 선거기간 동안에 각 후보들이 어느 정도의 득표율을 획득하고 있는지를 예측하기 위해 후보의 가시성, 현직자 효과, 지역 지배 정당효과, 부정 비리 효과, 사표 방지 효과, 중간 평가로서 견제 효과, 정책 효과 등을 독립변수로 삼아 회귀 모형을 만들어 유용한 득표율 예측 모형을 제시하고 있다. 제시된 모형은 득표율 = -4.65 + 1.02 가시성 + 16.90 현직 효과 + 16.78 지역 효과 - 9.12 견제 효과이다. 이 모형의 설명력은 91.2%이며, 다른 조건이 일정할 때 후보의 가시성이 득표율과 거의 같음을 보여준다. 또한 현직자가 16.9%의 후광 효과를, 지역 지배 정당 후보들이 16.8%의 지역 효과를 얻고 있으며, 중간평가로서의 견제 효과 때문에 여당 후보들은 9.1%의 득표율 손실을 보고 있다는 것을 보여준다. 이 모형은 큰 비용의 부담없이 선거 기간 동안 후보자들의 득표율 예측에 활용될 수 있다. 이 이외에도 이 논문은 예측의 정확도를 높이기 위한 각 변수들의 측정 방법들 및 이 모형의 한계점 등을 논의하고 있다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.161-177
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• 2015

정보기술의 빠른 진화, 빅데이터의 등장, 분석기법의 고도화 등으로 인해 다량의 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하는 데이터마이닝을 다양한 영역에 활용하고자 하는 시도들이 활발히 진행되고 있다. 그 중의 한 분야가 농산물 유통영역인데, 농산물에 대한 지속적인 수요 증가와 전자경매의 활성화 등으로 수도권 농산물 도매시장에서만도 연간 수천만건 이상의 거래가 이루어 진다. 그러나 급속한 거래량 증가와 더불어 과거로부터 관행적으로 이루어지고 있는 부정거래도 함께 증가하고 있는데 거래참가자들 사이의 결탁에 의해 발생하는 농산물 도매시장의 부정거래는 점차 지능화되는 추세이며, 이들을 감지하고 적발하기가 매우 어려운 실정이다. 이로 인해 농산물 유통환경의 공정거래 질서는 침해되고 시장에 대한 신뢰는 훼손되곤 한다. 따라서 거래투명성을 제고하고 유통비리를 구조적으로 개선하기 위한 과학적이고 자동화된 부정탐지시스템의 필요성이 어느 때보다도 절실히 요구되는 상황이다. 본 연구에서는 데이터마이닝의 의사결정나무를 이용하여 실제 발생하지 않은 거래를 실물 없이 거래한 것처럼 조작하여 대금을 정산하는 행위인 허위거래를 탐지하는 모형을 제시하였다. 이를 위해 실제 농산물 도매시장의 데이터를 수집하였고, 데이터의 정제 및 표준화 등의 선행작업을 수행하였다. 또한 변수 간의 상관관계 및 분포도 분석 등을 통해 데이터의 특성을 파악한 후 예측모형을 구축하여 허위거래와 정상거래를 분류하는 패턴을 도출하였으며, 최종적으로 시험용 데이터를 이용하여 모형을 평가하는 단계를 거쳐 결과의 적합성을 확인하였다. 향후 데이터마이닝을 이용한 부정탐지 모형을 허위거래뿐만 아니라 낙찰부정, 경매조작 등과 같이 다양화되는 부정거래에 적용하게 되면 보다 지대한 효과를 거둘 수 있으리라 사료된다.