본 연구의 목적은 창업을 위한 시장이 확대되고 정부의 지원이 증가하고 있는 시점에서 미래 잠재적 전문 경영인인 대학생들의 창업에 대한 의지에 미치는 요소들에 대해 고찰하고자 하였다. 첫째, 대학교육요소(창업교육, 모의투자대회개최)가 학생들의 창업의지에 미치는 영향에 대해 살펴보고자 한다. 둘째, 대학교육요소가 학생들의 학습태도에 미치는 영향에 대해 살펴보고자 하였다. 셋째, 대학교육요소가 학생들의 자존감에 미치는 영향에 대해 살펴보고자 하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 대학교육요소(창업교육, 모의투자대회개최)에 따라, 대학생들의 창업의지에 차이가 있다는 점이다. 둘째, 대학교육요소에 따라, 대학생들의 학습태도에 차이가 있다는 점이다. 마지막으로, 대학교육요소에 따라, 대학생들의 자존감에 차이가 있다는 점이다. 본 연구의 시사점은, 대학교육요소(창업교육, 모의투자대회개최)가 학생들의 창업의지, 학습태도, 자존감에 영향을 미친다는 것을 다각적으로 밝혀냈다는 점이다. 따라서, 대학의 교육방법이, 학생들에게 창업동기부여와 창업의지를 높이는 효과 그리고 창업인재의 발굴과 대학생에 게 맞는 창업모델을 제시할 수 있어 대학별로 차별화된 대학의 창업문화가 활성화되어야 한다는 측면에서 학문적이고 실무적인 시사점을 얻을 수 있었다.
이 연구는 가정과 교사들에게 창의적 재량활동 프로그램 개발을 위한 기초 자료를 제공하고자 서울시내 중학생 521명을 대상으로 실시 하였다. 청소년 발달 특성을 기초한 자기 자신에 대한 이해, 진로 탐색, 가족 관계,동료간의 우정, 성에 대한 이해, 예절 영역의 요구도 척도를 개발하여 조사 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 중학생을 대상으로 창의적 재량활동 범교과 학습에 대하여 자기 자신에 대한 이해, 진로 탐색이 가장높은 요구도를 보였으며 다음으로 가족관계, 동료 간의 우정, 청소년의 부적응, 예절, 성에 대한 이해 순으로 나타났다. 둘째, 창의적 재량활동 범교과 학습 요구도의 문항내용을 분석해본 결과 자기 자신에 대한 이해 영역의 모든 문항과 나의 잠재 능력 찾기, 나의 적성에 대하여 알아보기 등이 4점 이상의 높은 요구도를 나타내었다. 아울러 3.5점 이상을 나타낸 것은 나의 흥미 알아보기, 변화하는 사회와 직업, 새로운 직업 건전한 직업 가치관, 삶의 목표, 나의 미래 모습, 가족 간의 사랑 일깨우기, 생활 속의 예절 등이다. 셋째, 사회인구학적인 변인에 따른 중학교 2학년 학생들의 창의적 재량활동 범교과 학습 요구도를 알아본 결과 성별, 가족유형, 경제수준 등에 따라 유의미한 차이를 나타내었다.
본 논문에서는 영화의 흥행을 예측하기 위한 방법을 제안한다. 최근 영화시장이 성장함에 따라 시장의 수요를 예측하기 위한 다양한 연구들이 수행되고 있다. 영화는 비교적 수명주기가 짧은 문화상품이다. 따라서 안정적인 수익을 창출하기 위해 개봉 전 마케팅비용 및 개봉 후 스크린 수 등에 대한 설계가 필요하다. 이를 위해서는 상품의 수요와 경제적인 수익규모에 대한 계산이 선행되어야 한다. 기존 관련 연구들의 경우 예측을 위한 변수로서 주로 영화 자체의 속성들이나 시장에서의 경쟁요인 등을 이용한다. 그러나 정작 상품을 구매하는 주체인 잠재관객들에 대한 비중은 비교적 미비하다. 따라서 본 논문에서는 사람들이 가진 영화에 대한 인지도를 고려하기 위해 트위터를 하나의 설문표본으로서 활용했다. 기존에 사용된 변수들과 트위터에서 추출한 정보를 오프라인 요소와 온라인 요소로 정의하고, 두 요소를 취합하여 기계학습을 적용했다. 실험을 통해 본 논문에서 제시하는 예측기법을 검증했으며, 실험결과 약 95%의 정확도로 영화의 흥행을 예측했다.
과학기술 및 과학기술자를 소재로 TV에서 방영된 드라마 카이스트'를 비정규 과학학습의 관점에서 평가하기 위해 드라마 '카이스트'가 학생들에게 미친 영향과 이에 대한 교사들의 평가를 조사하였다. 드라마 '카이스트'는 컴퓨터, 로봇축구, 우리별과 같은 소재를 이용하여 과학기술과 과학기술자들의 생활을 묘사함으로써 학생들에게 많은 관심을 불러일으켰으며, 과학기술자에 대해 학생들이 평소에 생각하던 것과 다른 이미지를 제시했고, 특히 과학기술자 과학기술 전반, 과학기술의 사회성에 대한 태도를 긍정적으로 변화시켜 비정규 과학학습의 소재로서 대체로 긍정적인 역할을 하였다. 교사들은 드라마 '카이스트'가 과학에 대한 흥미와 관심을 유발하였지만, 비현실적인 내용을 다루거나 과학자의 천재성을 부각하는 것은 잠재적으로 부정적인 효과를 가져올 수 있으므로 흥미위주에서 탈피하여 실패와 좌절을 겪는 평범한 과학자의 모습을 제시해야 할 필요가 있다고 평가하였다.
학생들이 수학수업에 참여도를 높이고 효율성을 극대화하기 위해 그들의 마음을 움직여, 인생을 살아가며 내재된 수학 잠재능력을 깨워 쓸모 있고 훌륭한 사람으로 이끌어주고 수학을 다시 생각할 기회를 주려고 한다. 수학에 관심을 갖고 수학을 하도록 안내하는데 있어, 개인마다 내재되어 있는 수학적 잠재력을 깨울 수 있게 하는 방법에 대해 알아보려고 한다. 각 항목에 대한 구체적인 프로그램을 만들고, 그것을 시행하는 데는 상당한 어려움이 따르지만, 그 결과가 만족스러울지 학생들에게 알아보았다. 중복되는 주제가 서로 도움을 주고 시너지 효과를 주므로, 하나씩 읽어가며 좋은 결과를 기대하면 각 주제가 서로 상승 작용을 일으키고 도움을 준다. 물론 수학에 관심이 덜하고 수학학습 능력이 부족한 학생들을 깨우치기 위한 시도이지만, 16개 큰 주제에 딸린 작은 주제 중 어느 하나를 글쓰기를 통해, 그 글에 대해 서로 발표하고 비판하며 수학 잠재력을 한 사람이라도 더 깨우치게 되었다.
본 연구는 잠재성장모형(LGM) 분석을 활용하여 후기 청소년기 삶의 만족도의 변화모형을 도출하고 자아존중감, 진로정체감과 학습활동, 성별, 가구소득이 청소년들의 삶의 만족도 변화에 미치는 영향을 연구하여 후기 청소년들의 삶의 만족도를 향상시키는 방안의 기초자료로 활용하고자 한다. 연구대상들은 한국청소년패널조사(KYCPS)의 중1 패널 3차년부터 6차년도 자료를 활용했다. 연구분석 결과, 첫째, 중학교 3학년에서 고등학교 3학년까지의 삶의 만족도 변화모형은 감소하다가 다시 증가하는 2차 함수가 가장 적합한 모형으로 도출되었으며 초기치와 변화율 모두에 개인별 차가 유의미하게 있는 것으로 나타났다. 둘째, 청소년 삶의 만족도변화에 영향을 주는 시간의존적인 독립변수로는 학습활동이 모든 학년마다 정적으로 유의미한 영향을 주는 것으로 드러났다. 셋째, 청소년들의 삶의 만족도변화에 영향을 미치는 시간독립적인 독립변수들로는 성별과 자아존중감이 초기치가 유의미한 것으로 나타났다. 자아존중감은 1차변화율과 2차 변화율에도 지속적으로 유의미한 영향을 미쳤다. 연구결과에 따른 후기청소년 삶의 만족도에 대한 개입과 함께 실천적 함의에 대한 제안과 과제가 제시되었다.
본 연구에서는 문서 분류기의 정확도를 높이기 위해 문맥 정보와 키워드 정보를 모두 사용하는 이중 접근(Dual Approach) 방법론을 제안한다. 우선 문맥 정보는 다양한 자연어 이해 작업(Task)에서 뛰어난 성능을 나타내고 있는 사전학습언어모델인 Google의 BERT를 사용하여 추출한다. 구체적으로 한국어 말뭉치를 사전학습한 KoBERT를 사용하여 문맥 정보를 CLS 토큰 형태로 추출한다. 다음으로 키워드 정보는 문서별 키워드 집합을 Autoencoder의 잠재 벡터를 통해 하나의 벡터 값으로 생성하여 사용한다. 제안 방법을 국가과학기술정보서비스(NTIS)의 국가 R&D 과제 문서 중 보건 의료에 해당하는 40,130건의 문서에 적용하여 실험을 수행한 결과, 제안 방법이 문서 정보 또는 단어 정보만을 활용하여 문서 분류를 진행하는 기존 방법들에 비해 정확도 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
시선 벡터 정답값을 갖는 대규모 데이터의 수집은 시선 추적 분야에서 많은 비용을 필요로 한다. 본 논문에서는 원본 사진의 시선을 수정하는 데이터 증강 기법을 사용하여 제한된 개수의 시선 정답값이 주어진 상황에서 시선 추적 모델의 정확도를 향상시키는 방법을 제안한다. 시선 구간 다중 클래스 분류를 보조 작업으로 학습하고, 디퓨전 오토인코더의 잠재 변수를 조정하여 원본 사진의 시선을 편집한 사진을 생성한다. 기존의 얼굴 속성 편집과 달리, 우리는 이진 속성이 아닌 시선 벡터의 피치와 요를 지정한 범주 내로 변경하며, 편집된 사진을 시선 추적 모델의 증강된 학습 데이터로 활용한다. 시선 정답값이 5만 개 이하일 때 준지도 학습에서의 시선 추적 모델의 정확도 향상은 제안한 데이터 증강 기법의 효과를 입증한다.
영재의 특성은 다양한 분야에 대한 관심과 재능을 가지고 있으며 지적 호기심에 대한 도전의식이 강하다. 영재교육프로그램은 이러한 영재들의 지적호기심을 자극하여 영재로서 갖추어야할 제반 능력들을 균형 있게 길러 줄 수 있어야한다. 그러나 현재까지 개발된 대부분의 영재교육프로그램들은 여전히 논리와 이론을 중시하여 수리능력, 창의적 문제해결력 등 대부분 지적 능력신장에 치중하는 경향이 있다. 이러한 프로그램만으로는 교과별 학습을 통하여 얻게 되는 개념과 원리들을 생활과 관련지어 이해하거나 다양한 분야에 적용하는 능력을 길러주는데는 한계가 있다. 따라서, 영재아들의 잠재능력을 계발하고, 교과간의 연결능력을 길러 새로운 분야를 창의적으로 개척할 수 있는 능력을 신장하기 위해서는 수학분야에 집중된 주제를 다루기보다는 개방적인 주제를 다루는 간학문형 프로그램 개발이 필요하다. 본 연구에서는 수학분야나 지적영역에만 국한되는 편협성을 탈피하여 보다 창의적인 역량(creative competency)을 신장할 수 있는 수학과 관련성이 있는 간학문형(間學文型, inter-disciplinary)프로그램 개발 방안과 그 사례를 제시하고자한다.
정보검색(Information retrieval) 및 텍스트 분석을 위해 수집하는 비정형 데이터 즉, 자연어를 전처리하는 과정 중 하나인 불용어(Stopword) 제거는 모델의 품질을 높일 수 있는 쉽고, 효과적인 방법 중에 하나이다. 특히 다양한 텍스트 문서에 잠재된 주제를 추출하는 기법인 토픽모델링의 경우, 너무 오래되거나, 수집된 문서의 도메인이나 성격과 무관한 불용어의 제거로 인해, 해당 토픽 모델에서 학습되어 생성된 주제 관련 단어들의 일관성이 떨어지게 된다. 따라서 분석가가 분류된 주제를 올바르게 해석하는데 있어 많은 어려움이 따르게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 일반적으로 사용되는 표준 불용어 대신 관련 도메인 문서로부터 추출되는 점별 상호정보량(PMI: Pointwise Mutual Information)을 이용하여 불용어를 자동으로 생성해주는 기법을 제안한다. 생성된 불용어와 표준 불용어를 통해 토픽 모델의 품질을 혼잡도(Perplexity)로써 측정한 결과, 본 논문에서 제안한 기법으로 생성한 30개의 불용어가 421개의 표준 불용어보다 더 높은 모델 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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