Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권3호
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pp.407-417
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2010
신BIS협약에서는 자본적정성 규제에 있어서 자율성 확대를 위해 내부등급시스템을 허용하였고, 이에 따라 시스템의 적합성 검증의 중요성을 더욱 강조하게 되었다. 적합성검증은 양적 질적 검증으로 나뉘며 이 때 양적 검증은 변별력, 안정성, 등급의 계량화로 구별된다. 본 논문에서는 양적 검증의 등급의 계량화 중 신용등급 변화 검정기법에 대하여 연구하려고 한다. 등급의 계량화 검정은 등급별로 추정된 부도율과 실제 부도율과의 차이를 검정하는 방법으로 한 시점에 대한 검정으로 이항검정과 카이제곱검정, Brier score, 신호등 검정이 있고, 여러 시점의 정확성을 검증하는 방법으로 정규성 검정, 확장된 신호등 검정이 있다. 신용평가시스템의 정확성을 높이고, 현실 상황에 반영이 가능하려면 상관관계를 고려하지 않을 수 없다. 본 논문에서는 부도상관관계를 고려한 확장된 신호등 검정을 제안하고자 한다.
우리나라 연구개발(R&D) 투자는 2014년 기준 세계 6위, GDP 대비 총 연구개발비 비중은 4.29%로 세계 최고 수준으로 조사되었다. 또한 정부 R&D 예산은 지속적으로 증가하는 추세를 유지하고 있으며, 연구개발비 투자 규모 증대에 따라 국가과학기술역량의 양적 증대뿐만 아니라 질적 수준 또한 향상되고 있는 것으로 평가되고 있다. 뿐만 아니라 연구성과의 활용 측면에서 기술사업화로 연계가 큰 폭으로 증가한 것으로 조사되었다. 반면 R&D 예산 및 성과 활용의 양적 질적 증대가 이루어졌음에도 불구하고 다수의 연구성과가 사업화로 연계되지 못하고 휴면 상태로 있다는 조사결과도 있다. 이에 본 연구는 막대한 예산, 특히 정부 R&D 예산 투입에 의하여 창출되는 연구성과가 기술이전뿐만 아니라 사업화까지로 연계될 수 있도록 영향을 미치는 요인을 선행연구 분석을 통해 도출하고, 각 요인 간 영향 및 기술사업화에 영향을 미치는 핵심요인에 대해 정량적 데이터 분석을 수행할 것이다. 본 연구는 기술의 이전 및 사업화에 관한 연구를수행함에 있어 결정주체, 정책/제도 등의 관점에서 분석한 정태적 접근과, 사업화 전체 프로세스의 관점에서 분석한 동태적 접근을 포괄하는 통합적인 연구라는 점에서 의의가 있으며, 본 연구결과는 산 학 연 및 정부의 기술이전 사업화 관련자들이 보다 종합적인 관점에서 효과적인 사업화 전략 수립을 통해 성과 확산에 기여하는데 정책 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
2022년 8월 교육부 국무회의에서 보고된 '디지털 인재 양성 종합방안'은 SW교육, AI교육을 중심으로 한 정보교육의 질적, 양적 확대를 골자로 하고 있다. 인공지능 시대가 도래함에 따라 데이터 과학 교육 또한 정보교육의 한 분야로 주목받고 있다. 데이터 과학은 본래 다양한 학문이 융합된 분야이며 데이터 분석 및 모델링, 머신러닝 등에 고도화된 기술이 활용되고 있다. 본 연구에서는 문헌연구 및 선행연구 분석을 통해 데이터 과학 교육의 수업모형 초안을 구안하고 사용성 평가 및 전문가 검증을 통해 최종 수업모형을 개발하였다. 탐색적 데이터 분석, 확증적 데이터 분석과 같이 데이터 과학의 요소에서 교육 효과를 기대할 수 있는 다양한 학습요소를 학습 단계에 구성하는 등 데이터 과학 교육의 구체적인 방안을 제시하였다는 데 의의가 있다.
우리나라는 2002년부터 제도적 장치 하에 영재교육을 실시하였고, 영재교육은 양적으로 성장하여 왔다. 그러나 양적성장에 비해 질적 성장이 미비하여 영재교육 내실화가 필요하다. 이 연구의 목적은 러시아의 최근 교육동향을 알아보고, 과학영재교육사례를 분석하는 것이다. 이 연구를 위해 현재 러시아 영재교육 현장에서 활동하는 3명의 과학영재학교장, 1명의 교육심리학자, 1명의 교육행정가와 심층면담을 실시하여 데이터를 수집하였고. 수집된 데이터를 체계적 접근에 따라 분석하였다. 러시아의 과학영재교육은 교육을 통해 영재성이 성장할 수 있다는 가정 하에 학교에서 학생들의 영재성이 최대한 발현될 수 있는 교육을 실시한다. 때문에 학교의 형태 또한 더욱 세분화된 과학영재 학교가 운영되고 있다. 우리나라에서는 영재교육 초기는 학업성취가 높은 일부 학생을 위한 특수교육으로서의 영재교육이 실시되고 있었지만, 이제 영재의 창의성을 발현하고 잠재적 영재성을 깨울 수 있는 다양한 교육방법을 개척하기 위해 노력해야 할 것이다.
이 연구에서는 1990년부터 2018년까지 29년간의 도서관을 주제로 한 뉴스 기사 37,818 건을 대상으로 양적 분석과 내용분석을 통해 도서관에 대한 언론 보도 경향을 분석하였다. 이를 위해 먼저, 시기별, 주제별, 언론사 유형별 기준에 따라 언론 보도의 양적 변화 추이를 분석한 후, 키워드 빈도 분석과 언어 네트워크 분석을 통해 시기별 보도 내용의 변화 추이와 기사에 내재된 언론 프레임을 분석하였다. 분석 결과, 언론은 도서관의 정보제공 기능과 교육적 기능, 그리고 문화적 기능에 주된 관심을 보였으며, 언론의 관심 주제 변화 추이는 사서직 처우 문제를 제외하고는 대체적으로 도서관계 이슈의 변화 추이와 일치하는 것으로 나타났다. 마지막으로, 언론이 도서관 기사 보도에 대해 취하는 주된 태도는 보도기능과 광고기능인 것으로 나타났다.
급속한 산업화와 제 4차 산업혁명 시대의 도래로 인해 인성교육의 중요성이 대두되고 있다. 이에 교과수업과 더불어 인성교육이 이루어질 수 있는 여러 방안에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 일반적인 강의식 수업을 기반으로 학교교실을 민주적 학습공동체로 만들어 자연스럽게 교과교육과 더불어 인성교육을 실현할 수 있는 수업모형을 개발코자 하였다. 수학교과 인성요인을 함양할 수 있는 교수 학습자료를 개발한 후 15차시에 걸쳐 현장적용을 하였다. 현장적용 전 후 양적데이터와 질적데이터를 수집하여 분석하였으며, 분석결과를 바탕으로 전문가 협의회를 통해 민주적 학습공동체를 기반으로 수학교과 인성요인을 함양할 수 있는 P(Personal) 수업모형과 S(Social) 수업모형을 개발하였다.
댐, 저수지 등 수자원 시스템분석 시 가장 기초가 되는 유입량 자료는 실측 수위(저수량)와 방류량을 역산하여 산정된다. 이 중 댐 수위는 수표면 진동으로 인해 변동이 크며, 특히, 급격한 수위 변화가 발생하는 홍수기에는 수위-저수량 변환 시 큰 오차가 발생하여 유입량 진동이 더욱 커지게 된다. 하지만 홍수기 저수지 운영 효과 분석 등 관련 연구를 위해서는 시간 간격이 짧은 10분 또는 1시간 단위의 유입량 자료가 필요함에 따라 관련 연구 수행 시 이동평균법(Moving Average) 등을 통해 실측 유입량 자료를 보정하여 사용하는 것이 일반적이다. 데이터 평활화를 위해 이동평균법을 적용하면 데이터의 변동을 효과적으로 줄일 수는 있지만 실측자료와 비교하였을 때 첨두 유입량이 큰 폭으로 감소하거나, 첨두 유입량 발생시간이 지체되는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 저수지 유입량과 같이 변동이 큰 수문자료의 평활화를 위해 가우시안 가중 이동평균법(Gaussian-weighted moving average technique), 사비츠키-골레이 필터링기법(Savitzky-Golay filtering technique) 등 필터링 기법을 댐 유입량 보정에 적용하고, 이에 따른 효과를 분석하고자 하였다. 이를 위해 2020년 8월에 발생한 홍수사상을 대상으로 충주댐, 합천댐 등 다목적댐 유입량 자료를 수집하고, 보정을 수행하였다. 필터링 기법의 적용 효과 분석을 위해서는 실측자료와 이동평균법을 적용하여 보정한 결과와 비교하였고, 추가적으로 비교적 변동이 작은 일 단위 유입량 자료와의 양적 비교를 진행하였다. 그 결과 이동평균법을 적용하였을 때보다 필터링 기법을 적용하였을 때 실측자료와의 양적 차이가 작고, 첨두 유입량 및 첨두 유입 발생시간에서도 차이를 큰 폭으로 감소시킬 수 있는 것으로 확인되었다.
정보화 시대의 물결이 점진적으로 가속화를 이루며 대용량 텍스트 및 음성, 동영상 등 다양한 형태의빅데이터가 축적됨에 따라 이러한 지식데이터를 활용할 수 있는 융합 분석 솔루션이 증가하고 있으며, 이에 따라 데이터 저장 비용의 감소, 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 발달 등은 데이터의 양적·질적 팽창을가져왔다. 이러한 상황은 기존에 시도하지 못했던 데이터의 활용을 가능하게 만들고, 데이터의 잠재적 가치와 영향력이 높아지고 있다. 이러한 융합 분석 체계를 교육제도 개선에 응용하여 미래지향적 교육 시스템을 제시하는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 트위터를 대상으로 빅데이터 분석을 수행하여데이터에 대한 자연어 처리 및 단어의 빈도수 분석을 통한 국내의 창의교육에 대한 이슈와 성과에 대한정량적인 척도를 솔루션으로 제시하였다.
현재 우리나라의 GDP 대비 R&D 투자 규모는 세계최고의 수준에 이르렀다. 이러한 연구개발 예산의 양적인 확대 및 성장과 함께 상대적으로 연구개발 예산의 효율적 활용이 중요한 과학기술정책 이슈로 부각되고 있다. 본 연구는 정부 R&D사업 유사영역의 효율성 제고를 위한 정책, 전략의 수립 및 실행의 의사결정을 돕는 데이터 기반의 객관적인 지표들을 제시하였다. 그 후 본 연구에서 제시한 효율성 지표들을 NTIS에서 추출한 2015년 정부출연연구기관 R&D 사업 데이터와 연계하여 실질적으로 측정과 사용이 가능한 정량적 지표들만을 따로 선별하였다. 또한 정부 R&D사업 효율성 지표들의 가중치를 측정하기 위하여 계층분석기법(analytic hierarchy process)을 수행하였으며 계층분석기법의 결과로 나온 가중치를 효율성 지표들에 적용하여 과제 우선순위를 도출하였다. 이를 통해 정책의 수립, 실행 및 조정 시 고려해야 할 지표의 우선순위를 설정하여 유사연구영역 관련 정부 R&D 정책수립에서 실행까지의 연계를 강화시키고 국가적으로 한정된 자원의 효율적 사용을 위한 방안을 제시하였다.
최근 멀티미디어 데이터의 급속한 증가는 그를 대상으로 하는 다양한 컴퓨팅 기술의 발전을 가져왔다. 이러한 기술이 인간과의 상호 작용에서 그 양적 범위와 질적 깊이를 더해감에 따라, 멀티미디어 데이터 특히 그 중 가장 대표적이라 할 수 있는 이미지 데이터를 의미적으로 이해할 수 있는 방법의 필요성이 대두되고 있다. 이미지의 의미를 이해하기 위해 저수준(low level)의 시각 정보만을 이용하는 경우 인간과의 상호 작용에서 의미 격차(conceptual gap) 문제가 발생할 수 있다. 이미지 객체의 시각 정보들을 가공해서 온톨로지(ontology)와 같은 형태의 지식 베이스(knowledge base)와 연동하여 보다 고수준의 의미를 부여하는 경우에는 해당 도메인을 벗어난 새로운 환경에 대해 적응력과 강인함이 떨어진다. 이러한 문제를 근본적으로 해결하기 위해서는 지식 베이스가 없는 상태에서 이미지 데이터의 형태로 주어진 대상 객체로부터 의미를 부여할 수 있는 정보들을 추출해, 구조적으로 지식 베이스를 형성해 나가고 이를 토대로 대상 이미지 객체의 의미를 이해할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 발달 심리학 이론들을 바탕으로 시각과 관련된 인간의 생득적 능력을 찾고, 이를 기반으로 우선 주어진 이미지 객체로부터 의미 정보를 효과적으로 추출할 수 있는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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