• 한국융합학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.99-105
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• 2021

본 연구는 다문화 청소년의 진로태도 주요 변인을 예측하고 다문화청소년의 진로발달을 위한 정책 마련의 근거기반 자료를 제공하는 것을 목적으로 추진되었다. 이를 위해 한국청소년정책연구원이 구축한 다문화청소년패널을 활용하였고, SPSS 23.0 프로그램의 데이터마이닝 의사결정나무분석을 활용하여 다문화청소년의 진로태도 예측요인을 분석하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 성별에 따라 다문화청소년의 진로태도 예측요인을 살펴본 결과, 여학생의 경우 삶의 만족이 중요한 예측요인으로 나타났고 그 다음으로 자아존중감, 어머니 진로지지 순으로 나타났다. 둘째, 남학생은 자아존중감이 진로태도의 주요 예측요인으로 밝혀졌다. 이상의 결과를 토대로 다문화청소년의 진로발달을 위한 정책 및 실천적 제언을 담았다.

• 지능정보연구
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• 제4권1호
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• pp.79-87
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• 1998

정확한 태풍진로 예측은 동아시아 최대의 자연재해인 태풍의 피해를 최소화하는데 필수적이다. 기상역학에 기초를 둔 수치모델과 회귀분석등의 통계적 접근법이 사용되어왔다. 본 논문에서는 비선형 신경망모델인 다층퍼셉트론을 제안한다. 즉, 태풍진로예측을 이동경로, 속도, 기압 등의 변수로 이루어진 시계열의 예측으로 본다. 1945년부터 1989년까지 한반도에 접근한 태풍 데이터를 이용하여 제안된 신경망을 학습한 후, 94, 95년도에 접근한 태풍의 진로를 예측하였다. 신경망의 예측성능은 수치모델의 성능보다 조금 우수하거나 비슷하였다. 신경망의 성능은 충분히 더 향상될 수 있는 여지가 있다. 또한, 고가의 슈퍼컴퓨터로 여러 시간 계산을 해야하는 수치모델에 비하여 PC상에서 수초만에 계산을 할 수 있는 신경망 모델은 비용 면에서도 장점이 있다.

• 직업교육연구
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• 제37권4호
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• pp.67-89
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• 2018

본 연구는 대학졸업예정자들을 대상으로 진로유연성의 종단적 기능을 알아보기 위해, 진로유연성을 중점으로 한 진로정체감 및 인구통계학적 변인(성별, 나이, 부모소득수준, 학생이 지각한 가정경제수준)과 3년 동안의 실제 취업여부, 경력성장, 직무만족과의 관계를 살펴보았다. 4년제 대학에 재학 중인 553명의 졸업예정자를 대상으로 조사를 실시하였으며, 첫 번째 측정시기로부터 1년 뒤 1차시에는 259명, 2년 뒤 2차시에는 229명, 3년 뒤 3차시에는 182명의 학생들이 조사에 참가하였다. 다변량 회귀분석과 로지스틱 회귀분석을 실시한 결과, 진로유연성은 2년 후, 3년 후의 취업여부를 정적으로 예측하였으며, 전반적 진로탐색은 3년 동안 지속적으로 취업여부를 정적으로 예측한다는 사실을 밝혔다. 특히 시간이 지날수록 진로유연성이 취업여부를 예측하는 정도가 커지는 것으로 나타나, 진로유연성의 종단적 기능을 확인할 수 있었다. 또한, 심층적 진로탐색은 2년 후, 3년 후에 경력성장을 예측하였다. 한편, 본 연구에서 직무만족을 예측하는 변인은 밝히지 못하였다. 이를 통해 미래의 진로 교육에 새로운 관점을 제시하였고, 한계점과 후속 연구에 대한 제언을 논의하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권5호
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• pp.1-12
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• 2017

본 연구는 여대생의 진로스트레스와 진로미결정의 관계를 규명하고, 진로적응성의 매개효과를 살펴보고자 하였다. 이를 위해 진로결정을 앞두고 있는 A대학교 4학년 여학생 184명을 대상으로 설문조사를 실시하여 수집된 자료를 분석한 결과 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 진로스트레스는 진로미결정을 유의미하게 예측하는 것으로 나타났다. 둘째, 진로스트레스와 진로미결정의 관계에서 진로적응성은 매개효과가 있는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 여대생의 진로스트레스가 진로미결정을 예측하는 요인임을 확인할 수 있었고, 진로적응성이 진로스트레스와 진로미결정간의 관계를 높이는 요인임을 확인하였다. 이러한 결과는 여대생의 진로미결정을 줄이기 위해서 진로스트레스와 진로적응성을 고려한 전략이 필요함을 시사하며, 대학차원의 진로교육 및 진로교육 프로그램 개발에 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.332-335
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• 2018

최근 IT분야에서는 빅 데이터를 활용한 인공지능이 크게 대두되고 있다. 이와 같이 빅 데이터를 효과적으로 처리하기 위한 서비스 또는 기술에 대하여 다양한 연구가 진행되고 있다. 교육분야에 있어서도 학생들에 대한 빅 데이터가 존재하나 이러한 데이터를 단순히 수집, 조회, 저장하는 단순처리과정을 거칠 뿐이다. 향후 인공지능이나 기계학습, 통계분석 등을 폭 넓게 이용하여 교육분야의 빅 데이터에서 의미 있는 규칙이나 패턴 및 관계를 찾아내어, 실제 학생들에게 도움이 되는 데이터를 생산 지능적인 활용이 요구되고 있다. 이에 따라서 본 연구에서는 학생들의 수업 관찰을 통한 데이터를 의사결정트리 알고리즘을 이용하여 학생들의 진로를 예측하는 프로그램을 설계하고자 한다. 진로예측 프로그램을 통하여 학생들의 상담에 활용 진로를 제시하고 또한 희망 진로에 따른 수업 태도 및 방향을 제시하는데 도움이 될 것으로 사료된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권8호
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• pp.1055-1060
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• 2018

4차 산업혁명을 맞이하여 학교 교육에 있어서 진로교육의 문제가 크게 대두되고 있다. 일선 현장에서도 인공지능 및 빅 데이터들을 효과적으로 처리하기 위한 서비스 또는 기술에 대하여 다양한 연구가 진행되고 있으나, 교육분야에 있어서는 학생들에 대한 데이터들을 단순처리과정을 거칠 뿐이다. 이에 본 논문에서는 인공지능 및 빅데이터를 활용한 학생들의 진로교육을 위한 진로 예측 프로그램을 설계 제시하고자 한다. 영재교육원 학생들의 관찰데이터를 이용하여 의사결정 트리중 가장 인공지능에 가깝고 효과적이라고 알려진 C4.5알고리즘으로 의사결정 트리를 구성하고 학생들의 희망 진로를 예측하는 것이다. 판별결과 카파계수는 0.7을 넘어 상당한 일치도를 보였고 평균절대오차도 0.1정도로 상당히 낮은 수치를 보였다. 이에 따라서 본 연구에서 보이듯이 많은 연구 및 데이터를 구축하여 학생들의 상담에 활용 진로를 제시하고 수업태도 및 방향을 제시하는데 도움이 될 것으로 사료된다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제29권1호
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• pp.101-123
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• 2023

본 연구의 목적은 일의 심리학 이론(PWT)에서 제시한 괜찮은 일 획득 경로에 남녀 차이가 존재하는 지 확인하는 것이었다. 이를 위해 335명의 국내 청년 직장인들에게 온라인 설문을 실시하였고 311명의 자료를 분석에 사용하였다. 참여자들의 평균 연령은 25.96세였으며, 그 중 남자는 94명, 여자는 217명이었다. 구조방정식 모형을 이용해 전체 집단의 자료를 분석한 결과, 경제적 제약은 일 자유의지와 진로적응성을 부적으로 예측하였으며, 일 자유의지와 진로적응성은 괜찮은 일을 정적으로 예측하여, 모형의 가정을 지지하였다. 경제적 제약과 괜찮은 일 사이에서 일 자유의지와 진로적응성의 전체 간접효과는 유의하였으나, 일 자유의지와 진로적응성 각각의 세부 간접효과 또는 일 자유의지와 진로적응성의 이중매개 효과는 유의하지 않았다. 다집단 분석 결과, 경로계수 차이가 유의하였는데, 여성의 경우 경제적 제약이 일 자유의지를 부적으로 예측하였으며, 일 자유의지는 괜찮은 일과 정적인 관련성을 나타냈으나 남성에게는 두 경로 모두 유의하지 않았다. 반대로 남성 집단에서는 경제적 제약이 진로적응성을 부적으로 예측하였고, 진로적응성은 괜찮은 일과 정적인 관련성을 보였으나 여성에게는 두 경로 모두 유의하지 않았다. 또한 여성은 일 자유의지가 경제적 제약과 괜찮은 일 사이를 매개하였고, 남성은 진로 적응성이 경제적 제약과 괜찮은 일 사이를 매개하였다. 이는 괜찮은 일을 획득하는 데 우선적으로 필요한 진로 자원이 성별에 따라 다를 수 있음을 시사한다.

• 한국지구과학회지
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• 제30권3호
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• pp.294-304
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• 2009

북서태평양에서 발생한 태풍에 대해 발생 후 5일 동안 12시간 간격으로 태풍의 강도 및 진로를 예측할 수 있는 인공신경망 모델을 개발하였다. 사용되어진 예측인지는 CLIPER(발생 위치 강도 일자), 운동학적 파라미터(연직바람시어, 상층발산, 하층상대와도), 열적 파라미터(상층 상당온위, ENSO, 상층온도, 중층 상대습도)로 구성되어졌다. 예측인자의 특성에 따라 일곱개의 인공신경망 모델들이 개발되었으며, CLIPER와 열적 파라미터가 조합된(CLIPER-THERM) 모델이 가장 좋은 예측성능을 보였다. 이 CLIPER-THERM 모델은 강도 및 진로 모두에서 동절기보다 하절기에 더 나은 예측성능을 나타내었다. 또한 태풍의 발생이 아열대 서태평양의 남동쪽에 위치할수록 강도예측에서는 큰 오차를 보였고, 진로예측에서는 아열대 서태평양의 북서쪽에서 발생할수록 큰 오차를 보였다. 이후 인공신경망 모델의 예측성능을 검증하기 위해 같은 예측인자들을 이용하여 다중선형회귀모델을 개발하였으며, 결과로서 비선형 통계기법인 인공신경망 모델이 다중선형회귀모형보다는 더 나은 예측성능을 보였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.125-144
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• 2019

본 연구는 직업전문학교 학생들의 진로결정몰입(진로탐색몰입과 진로대안배제경향)이 자기결정성(자율성, 유능감, 관계성)과 진로준비행동 간에 매개효과를 나타내는지 분석함으로써 진로준비에 대한 구체적이고 실질적인 전략마련에 대한 시사점을 제공하고자 하였다. 연구대상은 서울소재 A직업전문학교 258명이었으며 위계적 중다회귀 분석을 실시하였다. 연구결과는 첫째 진로결정몰입(진로탐색몰입, 진로대안배제경향)은 자기결정성과 진로준비행동 간에 부분매개효과가 있음을 확인하였다. 둘째, 자기결정성(유능감, 자율성, 관계성)은 진로준비행동을 예측하였고 이 중 관계성이 상대적으로 가장 큰 영향을 끼치고 있었다. 이와 같은 연구결과는 직업전문학교 학생들의 진로준비 행동을 효과적으로 강화하기 위해서 자기결정성과 진로결정몰입을 높일 수 있는 학습 환경의 조성과 그에 상응하는 진로프로그램 개발이 필요함을 시사한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제5권2호
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• pp.155-170
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• 2020

본 연구의 목적은 서울시 중학생의 진로성숙도 예측 요인을 찾기 위해 머신러닝 기법(Decision Tree, Random Forest, XGBoost)을 서울교육종단연구 4~6차년도 데이터에 적용하였다. 적용에 따라 도출된 세 가지 머신러닝 모형의 변수 중요도와 각 지표별 성능을 확인하였다. 또한 XGBoostExplainer 패키지를 활용하여 모형을 해석하였으며, 데이터 전처리와 분석 모두 R과 R Studio를 활용하였다. 그 결과 각 모형별로 변수 중요도 순위는 다소 차이가 있으나 '성취목표', '창의성', '자아개념', '부모자녀와의 관계', '회복탄력성'이 높은 순위를 보였다. 또한 XGBoostExplainer를 활용하여 패널별 진로성숙도에 정적·부적 영향을 주는 요인을 탐색하였고, '성취목표'가 진로성숙도 예측 최우선 요인임을 찾을 수 있었다. 본 연구결과를 바탕으로 머신러닝 및 변수선택 방법의 비교연구와 서울교육종단연구 코호트별 비교연구가 수행되어야 함을 제언하였다.