본 연구는 2010년 한국인터넷진흥원에서 조사한 "기업의 정보보호 실태조사"의 원자료를 패널데이터로 재구성하여 정보보호 투자와 침해사고의 인과관계를 분석하였다. 이중차분법을 이용하여 분석한 실증결과는 다음과 같다. 첫째, 정보보호투자가 침해사고를 줄인다는 통상적인 인과관계에 대해서는 유의미한 실증적인 근거를 발견하기 어려웠던 반면, 역의 인과관계, 즉 침해사고가 많은 기업이 정보보호 투자를 증가시킨다는 가설은 유의미하게 데이터에 의해 입증되는 것으로 나타났다. 둘째, 정보보호에 매우 민감하기 때문에 다른 업종에 비해 과감한 사전적인 투자를 수행하는 것으로 인식되고 있는 금융/보험업의 경우, 실증분석에 따르면 오히려 침해사고의 발생에 따라 사후적으로 정보보호 투자를 수행하고 있는 대표적인 업종으로 나타났다.
본 논문에서는 8K(7680x4320) UHD(Ultra High Definition) TV에서의 화질 향상을 위한 영상신호 처리용 프로그래머블 비디오 프로세싱 플랫폼을 세계 최초로 제안하였다. 8K 영상을 초당 60 프레임으로 처리하기 위해서는 고성능 컴퓨팅 능력과 대용량의 메모리 대역폭이 지원되어야 한다. 제안한 아키텍처에서는 입력 영상의 병렬처리를 위한 멀티 클러스터 구조, 클러스터 간이 데이터 파이프라이닝을 위한 링 데이터 패스 구조 및 필터링 연산을 위한 하드웨어 가속기로 구성되었다. 재구성형 프로세서(Reconfigurable Processor) 기반의 제안된 플랫폼은 다양한 화질향상 알고리즘을 구동할 수 있으며, UHD 방송 표준 및 디스플레이 패널 변동성에 알고리즘의 업데이트만으로 대응이 가능한 큰 장점을 갖고 있다.
본 연구에서는 컴퓨터 오락추구 행동의 예측 분석을 목적으로 한국아동 청소년패널조사(KCYPS) 데이터를 대상으로 베이지안 추론을 사용하여 컴퓨터 오락추구 행동과 관련 변수들의 상호의존성과 인과관계를 조사하였다. 이를 위해 일반 베이지안 네트워크를 통한 마코프 블랭킷(Markov Blanket)을 추출하였다. 또한 변수들의 확률을 변화시켜 컴퓨터 오락추구 행동에 대한 변수들의 영향 정도를 분석하였다. 연구결과, 컴퓨터 오락추구 행동은 관련 변수들(학교학습활동, 비행-흡연, 비행-조롱, 팬덤활동, 학교규칙)의 값을 조정하였을 때 유의미하게 변화되는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과로 베이지안 추론은 청소년의 컴퓨터 오락추구 행동을 예측하고 조절하는 등 교육 분야에서 활용될 수 있음을 제시하였다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제25권4호
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pp.185-196
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2018
This study investigates the social network among authors to improve the quality of Panel researches. Korea Health Panel (KHP), implemented by the collaborative work between KIHASA (Korea Institute for Health and Social Affairs) and NHIC (National Health Insurance Service) since 2008, provides a critical infrastructure for policy making and management for insurance system and healthcare service. Using bibliographic data extracted from academic databases, eighty articles were extracted in domestic and international journals from 2008 to 2014, April. Data were analyzed by NetMiner 4.0, social network analysis software, to identify the extent to which authors are involved in healthcare use research and the patterns of collaboration between them. Analysis reveals that most authors publish a very small number of articles and collaborate within tightly knit circles. Centrality measures confirm these findings by revealing that only a small percentage of the authors are structurally dominant, and influence the flow of communication among others. It leads to the discovery of dependencies between the elements of the co-author network such as affiliates in health panel communities. Based on these findings, we recommend that Korea Health Panel could benefit from cultivating a wider base of influential authors and promoting broader collaborations.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제27권6호
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pp.153-170
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2020
The Educational Restitution Rate is an important parameter that determines the quality of university education. This paper analyzed data from 148 private universities over the 10 years from 2009 to 2018 using data mining techniques in Korea. A significant causal relationship is detected in the fixed effect model as a result of the panel estimation. And the scale of faculty expansion and fund management, which are the university evaluation indicators, and the size of basic funds, respectively, have a positive effect on the ERR, which is within the confidence interval. In the analysis, the more private universities improve the tuition dependence rate, the more decisively positive affecting ERR. As a result of nonparametric regression estimation, when the faculty expansion ratio is reinforced, the effect of economies of scale is detected in some sections, the improvement of the tuition dependence rate, and the result value is generated through the improvement that results are derived at a certain point in time. We hope that the university based on this study can be a basic Indicators for the diagnosis of basic competencies and policy of student-centered education.
전자상거래는 긴 역사에도 불구하고, 최근의 기술적 발달과 함께 COVID-19로 촉발된 사회경제적 변화로 인해 다시 한번 급속한 성장과 더불어 많은 주목을 받고 있다. 이러한 과정에서 소상공인들을 비롯한 판매자들은 전자상거래에 참여하여 판매를 하고자 노력하고 있다. 하지만 오프라인 상거래와는 달리, 온라인에서의 판매는 디지털 데이터를 비롯하여 정보통신(IT)에 대한 이해가 수반되어야 용이한 특징을 지닌다. 이에, 본 연구는 판매자를 돕기 위해 개발된 판매 보조 도구가 실제로 온라인에서 판매자들의 실적을 돕는지 알아보고, 이에 따라 전자상거래 플랫폼 운영사는 판매자의 판매를 어떤 방식으로 도와 성공적으로 플랫폼을 운영할뿐만 아니라 사회 전체적인 경제 효익을 증대시킬 수 있는지에 관한 시사점을 주고자 한다. 본 연구에서는 전자상거래에서 판매자에게 의사결정에 도움이 되는 도구들이 제공되어 이를 사용할 경우에 판매액(매출)를 비롯한 다양한 성과 측정 척도에서 유의미한 개선이 이루어지는가를 실증적으로 분석하고자 한다. 엄밀한 분석을 위해 성향점수매칭법과 이중차분법을 활용하여 판매자들의 데이터를 분석할 것이다. 이를 통해 의사결정 지원 시스템이 전자상거래 판매자에게도 유효한지 실증적으로 알아보고, 나아가 전자상거래 플랫폼 운영사에게도 경영 측면에서의 시사점을 줄 수 있을 것이다.
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.
본 연구는 보건의료빅데이터를 활용한 보건의료행정 관련학과에서 빅데이터 관련 교육프로그램 활용 가능성에 대한 고찰이다. 본 논문에서는 크게 5가지 관점으로 보건의료빅데이터를 고찰하고자 한다. 첫째, '보건의료빅데이터개방시스템' 이외에도 '한국복지패널', '공공빅데이터', '서울시', '통계청' 등에서 공개하고 있는 공공빅데이터의 특징 및 활용기술에 대하여 살펴보고자 한다. 둘째, 해당되는 보건의료 빅데이터를 전문대학 보건의료행정 및 보건의료정보 관련학과의 정규과목 내에서 살아있는 데이터로써 활용이 가능한지에 대한 적정성 여부를 살펴보고자 한다. 셋째, 기존에 활용하고 있는 통계처리패키지 및 프로그래밍 언어를 활용한 실습실 강의 여부에 가장 적절한 툴을 선정하고자 한다. 넷째, 검증된 보건의료빅데이터와 적정 툴을 활용하여 수업에서 그래프 등의 표현가능성 여부 및 보고서 작성까지의 단계를 시험해보고자 한다. 마지막으로, 최종적으로 휴대성, 설치성, 비용성, 호환성, 빅데이터처리가능성 등을 만족할 수 있는 R언어의 상대적 이점을 기술하고자 한다.
본 연구에서는 한국보건사회연구원과 국민건강보험공단의 한국의료패널 2008-2016년 연간 데이터(Version 1.5)를 이용해 임신, 출산, 산후기 여성의 구급 이송 서비스 이용 특성을 분석하였다. 분석 결과를 요약하면, 첫째, 임신, 출산 및 산후기 여성의 119 구급차, 민간 구급차 등 구급 이송 서비스 이용률은 12.0%로 전체 구급 이송 서비스 이용률 18.9%보다 상대적으로 낮았다. 둘째, 임신, 출산 및 산후기 여성의 응급에서 분만이 38.7%로 가장 큰 비중을 차지하였으며, 진통 및 분만의 합병증이 20.0%, 유산된 임신이 17.3% 등의 순으로 나타났다. 셋째, 임신, 출산 및 산후기 여성의 구급 이송 서비스 이용 특성 중 연 평균 가구소득, 응급실 도착 소요시간, 응급실 도착 지연 인식 등에서 구급 이송 서비스의 이용자 집단과 비이용자 집단 사이에 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 따라서 저출산과 고령 산모로 인하여 분만 취약지가 늘어날수록 임신, 출산, 산후기 여성을 위한 사회안전망으로서 구급 이송 서비스의 양적 확대와 질적 제고는 더욱 시급한 과제가 될 것이다.
본 연구의 목적은 청각장애인의 취업결정요인을 데이터마이닝 기법을 적용하여 분석 제공함으로서, 장애인의 취업 성공률을 높임과 동시에 직업재활 개입의 효율성을 극대화할 수 있는 방안을 제시하는데 있다. 자료 분석을 위해 2013년 장애인고용패널조사의 제6차년도 자료를 이용하여, 전체 패널 데이터 중 청각장애인이면서 전체연령 20세 이상 65세 미만의 422명을 의사결정나무 기법의 하나인 Exhaustive CHAID 알고리즘을 적용하여 분석하였다. 본 연구를 통해서 얻어진 주요한 사실의 하나는 국민기초생활수급여부, 일상생활 도움필요 여부, 그리고 자격증 고용서비스 요인간의 상호작용(interaction)에 관한 패턴 분석이 청각장애인의 취업 예측에 주요한 역할을 할 수 있다는 것으로, 향후 직업재활 개입의 효과성을 높이기 위해 효과적인 취업결정요인, 즉 높은 학력 수준, 자격증 보유, 높은 일상생활 독립성을 가지고 있는 장애인을 적극적으로 발굴하여 집중적인 재활 서비스를 제공할 필요가 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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