본 연구는 유아교사 효능감에 영향을 미치는 교사 내, 외적 변인을 함께 알아봄으로써 유아교사 효능감을 높일 수 있는 방안을 모색하는데 그 목적이 있다. 선행연구를 바탕으로 교사효능감에 영향을 미치는 내적 변인으로 성격특성을 선정하였으며, 외적변인으로 사회적 지지를 선정하여 성격특성, 사회적 지지가 유아교사의 효능감에 미치는 영향은 어떠한가를 연구문제로 설정하였다. 본 연구대상은 대구, 경북에 위치한 유치원 및 어린이집 교사 285명이 선정되었다. 자료 분석은 연구대상의 일반적 특성을 살펴보기 위하여 SPSS 22.0 프로그램을 이용하여 기술통계분석을 실시하였고, 각 변인들이 교사효능감에 미치는 영향력을 살펴보기 위하여 단계적 중다회귀분석을 실시하였다. 연구결과 성격특성, 사회적 지지는 유아교사 효능감에 영향을 미치는 변인으로 나타났으며, 교수효능감 하위변인인 개인적 교사효능감에는 성실성, 신경성, 경험에 대한 개방성, 평가적지지가 영향을 미치며, 일반적 교사효능감에는 성실성, 친화성, 신경성이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 본 연구의 결과는 유아교사의 성격특성, 사회적지지가 교사효능감에 영향을 미치는 변인 중 하나임을 시사한다.
인터넷을 통해 생성, 전달되는 문서 량이 급격히 많아짐에 따라, 정보의 접근을 용이하게 하기 위한 문서의 자동 분류 기능이 절실히 요구되고 있다. SVM(Support Vector Machine)은 최근에 문서 분류에 널리 쓰이고 있는 기법으로 다른 분류기에 비하여 좋은 성능을 보여주고 있다. 하지만 SVM은 현재까지 주로 비 계층 평탄화(flat)된 분류 응용에 효과적으로 적용되어 왔다. 이와 달리 본 논문은 문서 분류에 있어서 최종 분류 class를 한번에 출력하는 비 계층 분류보다는, 비슷한 성질을 갖는 class의 집합을 계층적 구조로 묶어 분류하는 계층적 분류 기법이 보다 사람이 이해하기 쉽고 사용하기 편리하며 더 효과적이라는 것을 보이고, 실험을 통해 계층적 분류를 위한 효과적인 SVM분류기를 개발하여 비 계층 분류보다 좋은 분류 성능을 보여 줄 수 있음을 확인한다.
본 연구에서는 기업인수 합병공시 전후에 관찰되는 매수 매도가격차이중에서 정보비용부분의 움직임을 살펴봄으로써 정보비대칭하의 시장미시구조이론을 검증하였다. 공시일을 예측할 수 없는 기업인수 합병공시를 대상으로 함으로써 효율적시장가설의 검증을 병행하는데 본 연구의 의의가 있다. 검증의 결과는 시장미시구조이론과 효율적시장가설을 지지한다. 공시전 전체기간에 대한 분석에서는 스프레드의 증가가 없었으나 부분기간에 대한 분석에서 스페셜리스트가 스프레드를 증가시키는 것을 확인하였다. 스프레드의 증가는 공시 3일전과 4일전에 나타났으며 이는 정보거래자에 대한 손실을 피하기 위하여 스프레드를 증가시킨다는 이론의 예측과 일치하는 증거이다. 그러나 정보누출과 이의 감지에는 시간차이가 존재하였다. 우호적공개매수와 적대적공개매수의 비교분석에서도 기업인수의 실현여부와 관련된 정보비대칭 현상에 대해 이론의 예측과 일치하는 결과를 얻었다.
연속재인과제에서 자극을 즉각적으로 반복 제시하거나 지연 반복 제시할 경우 사건관련전위에 차이가 나타나는지, 만약 차이가 관찰되면 자극 제시 후 어느 시점에서 차이가 두드러지게 나타나는지를 조사하였다. 실험 결과 즉각적 재인이 지연 재인에 비해 더 높은 반응정확율과 더 빠른 반응시간을 보였고 사건관련전위에서는 P300의 진폭이 더 컸고 잠재시간도 더 빨랐다. 그리고 지연재인에서 관찰되는 N400이 즉각적 재인에서는 나타나지 않았다. 지연재인에 비해 즉각적 재인에서 P300의 진폭이 더 크고 잠재시간이 더 빠르게 나타난 것은 P300이 template matching을 통한 정보처리 과정을 반영해 준다는 주장을 지지해 준다. 즉 즉각적 재인에서는 지연 재인에 비해 template matching이 훨씬 더 정확하고 빨리 일어나며 이 결과 P300의 진폭이 커지고 잠재시간이 더 빨라진 것으로 이해된다. 즉각적 재인에서는 방금 제시된 자극(시간 간격은 2초)을 재인하기 때문에 기억의 탐색 과정이 요구되지 않는 반면 5개의 간섭 단어 후에 반복 제시되는 단어를 재인하는 지연 재인에서는 단어에 대한 탐색 과정이 필요하며, 이에 따라 N400이 초래된 것으로 여겨진다. 이 결과는 N400이 기억 탐색 과정을 반영한다는 주장을 지지해 준다. 사건관련 전위에서 즉각적 재인과 지연 재인의 차이는 자극 제시 300ms에서 450ms사이에 가장 두드러지게 나타났다.
본 연구의 목적은 다문화가정 자녀의 스트레스에 영향을 미치는 변인을 규명하기 위해 다문화가정 자녀의 특성 중 내재화문제, 학교적응, 문화적응이 스트레스에 미치는 영향력을 알아보고, 사회적 지지가 이러한 변인에 어떠한 영향을 미치는가를 밝히는 것이다. 다문화가정 자녀의 스트레스에는 문화적응 변인이 가장 큰 영향을 주는 것으로 나타났으며, 다음으로 내재화문제, 학교적응 순이었다. 특히, 문화적응과 관련된 스트레스 중에서는 어머니의 국적 때문에 발생하는 갈등도 있었으나 그 보다는 한국어에 대한 스트레스가 더 큰 문제로 작용하고 있었다. 그 밖에 내재화 문제에 따른 갈등이 증가하거나, 학교적응도가 낮아질 경우 스트레스가 증가하였으며 사회적 지지가 증가할수록 스트레스 정도는 감소하는 것으로 나타났다. 다문화가정 자녀가 경험하는 스트레스를 경감시키는 위해서는 다문화라는 배경적 특수성보다 다른 학생들과 동일한 발달 단계에 있는 대상으로 접근하는 관점이 필요하다. 그리고 다문화가정 자녀에게 학교는 다른 사회적 환경보다 안전한 곳으로 기능할 수 있으므로 앞으로 다문화가정 자녀들을 위한 학교의 역할과 기능에 대한 새로운 방향이 모색되어야 할 것이다. 다문화 가정 자녀에게 한국어와 한국문화를 알리는 단순한 정보 제공 수준을 벗어나 문화적 차이를 수용하고, 개인의 자존감을 향상시켜 줄 수 있는 다양한 교육적 기회가 제공되어야 한다.
Purpose: The purpose of this study was to investigate the relationship between digital literacy and depressive symptoms, as well as the mediating role of social support in this relationship, among older women (60 years and older) in Korea. Methods: This study analyzed data from the User Experience Evaluation Survey, which was conducted by the Ewha Institute for Age Integration Research to improve the accessibility of digital information for older adults research from May to September 2020. Survey data on depressive symptoms, digital literacy, and social support were analyzed using descriptive statistics, Pearson correlation coefficients, and multiple regression. Results: The factors influencing depressive symptoms among older women included work status (B=-.19, p=.01), social support (B=-.17, p<.001), self-rated health (B=-.13, p=.003), and digital literacy (B=-.10, p=.005), which had an explanatory power of 33%. In addition, social support played a mediating role in the relationship between digital literacy and depressive symptoms (B=-.05, SE=.02; 95% CI, -.09 to -.02). Conclusion: The findings of this study support the need to develop and apply interventions that promote digital literacy among older women to mitigate depressive symptoms by increasing social support.
본 연구는 KOSPI 200주가지수의 구성종목 변경 사건에 대한 시장반응을 재검증하는 데 초점을 두었다. 국내에서 두 차례 이루어진 과거 실증연구들에서는 KOSPI 200지수종목의 변경이 정보력이 없는 사건으로 분석되었으며, 일부 표본에 대해서만 가격압박가설을 지지하는 것으로 나타났다. 본 연구는 이러한 실증적 결과가 변경기업의 속성과 주식시장의 장세에 따라 다르게 나타날 수 있다고 판단하여 기업규모와 시장상황에 따라서 샘플을 구분하여 분석하였다. 실증분석의 결과 지수종목에 신규로 포함되는 기업의 경우 평균적으로 가격압박가설을 지지하는 것으로 나타났다. 또한 종목들을 기업규모와 시장상황에 따라 나누어서 분석해보면 주가반응이 크게 나타났던 년도의 표본수가 많지 않았기 때문에 시장의 평균적 반응을 살펴보면 정보력이 없거나 가격압박가설을 지지하는 것처럼 나타난 것으로 분석되었다. 이러한 연구결과는 거래량분석을 통해서도 지지되었는데, 시가총액이 큰 기업은 공시일 전에 새로운 지수종목으로 진입될 것을 예상되기 때문에 공시일 이전에 거래량이 크게 증가하는 것으로 나타났다. 그러나 지수종목에서 탈락되는 기업의 경우에서는 장기적인 주가반응이 뚜렷하게 나타났지만 거래량에 의한 추가적 설명은 부족한 것으로 분석되었다.
본 연구는 소셜관광정보플랫폼이 이용자의 경험가치 및 e-충성도에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 연구를 진행하여 향후 관광업계의 소셜관광정보플랫폼 운영에 있어 어떠한 전략으로 실무적 적용이 가능한 지속성장이 가능한지에 대한 방안 및 시사점의 제시에 목적을 두고 실증분석을 실시한 결과는 다음과 같다. 첫째, 소셜관광정보플랫폼의 하위요인인 상호작용성, 정보신뢰성 및 유용성은 경험가치에 유의한 정(+)의 영향을 미칠 것이라는 가설은 모두 지지되었다. 둘째, 소셜관광정보플랫폼의 하위요인 상호보완성, 신뢰성 및 유용성은 e-충성도에 유의한 정(+)의 영향을 미칠 것이라는 가설은 모두 지지되지 않았다. 셋째, 경험가치는 e-충성도에 유의한 정(+)의 영향을 미칠 것이라는 가설은 지지되었다. 따라서 관광기업은 이러한 소셜관광정보플랫폼의 특성을 바탕으로 이용자의 상호작용성과 정보신뢰성 및 유용성을 고려하여 기존의 플랫폼을 바탕으로 보완을 통하여 경험가치를 향상시켜야 하며, 소셜관광정보플랫폼에 대한 e-충성도를 높이기 위해서는 소셜관광정보플랫폼의 눈에 보이는 외관도 중요하지만 소셜관광정보플랫폼 이용자들이 필요로 하는 정보를 명확하고 신속하게 제공해야 한다. 또한, 이용자가 소셜관광정보플랫폼을 이용하면서 흥미, 즐거움, 재미 등을 통하여 소셜관광정보플랫폼을 이용하는 시간이 즐거울 수 있도록 자신만의 킬러콘텐츠를 구성하여 소셜관광정보플랫폼에 대한 경험가치를 만족시킨다면 e-충성도가 향상될 것이라 사료된다.
데이터마이닝 분야에서 기존의 분류알고리즘들은 보다 적은 컴퓨팅 자원을 이용하여 보다 빨리 분류모형을 생성하고자 하는 효율성 중심의 연구가 주를 이루었다. 본 논문에서는 분류알고리즘의 효율성을 추구할 뿐 아니라 온톨로지 자동생성이나 비즈니스 환경 등 각 응용분야에 적합한 유효한 분류규칙을 보다 많이 생성 할 수 있는 효과성도 동시 에 추구하였다. 이를 위하여 지지도와 신뢰도의 가중치가 적용된 가중치 적용함수를 제안하였고 이 함수의 성질들을 이론적으로 규명하였다. 가중치 적용함수를 사용하면서 새로운 분리 기준 설정 방법을 제안하였고 또한 새로운 분류알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘의 성능평가 결과 기존의 우수한 알고리즘보다 보다 많은 유효한 분류규칙들을 보다 신속하게 생성함을 알 수 있었다.
화행이란 발화 속에 포함되어 있는 화자에 의해 의도된 언어적 행위이다. 대화 시스템에서 입력된 발화에 적합한 화행을 분류하는 것은 중요하다. 기존의 화행분류에 관한 연구는 규칙기반과 기계학습 기반의 방법을 많이 사용한다. 본 논문에서는 대표적인 기계학습 방법인 지지벡터기계(SVM)와 변환기반 학습(TBL)을 조합한 화행 분류 방법을 제안한다. 이를 위해, 화행별 학습 발화의 수에 기반하여 분류 우선순위를 조정함으로써 지지벡터기계의 분류 편향 문제를 해결하였고, 오답일 확률이 높은 분류 결과에 대해서 변환 기반 학습을 통해 생성된 보정 규칙을 적용함으로써 화행분류 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 화행별 학습 발화 수의 차이를 고려한 분류 우선순위 변화와 후보정 규칙을 이용한 화행분류 방법을 실험을 통해 평가하였으며, 이는 학습 발화 수가 낮은 화행의 우선순위를 고려하지 않은 기존의 화행 분류보다 성능이 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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