• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.29-42
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• 2020

본 연구의 목적은 소셜미디어 중 하나인 YouTube 동영상 사용자들이 남긴 의견을 추출하여 분석하는 질적연구방법을 제시한다. 이를 위해서 YouTube 동영상 사용자의견을 사용하여 사용과 충족 이론의 쾌락적 충족, 사회적 충족, 그리고 실용적 충족을 빈도분석과 토픽모델링을 통해 측정하였다. 측정결과, YouTube KBS 한국방송 채널 중 트로트 가수 조명섭 동영상을 사용자들이 시청하는 이유는 첫 번째로 높은 빈도를 보이는 것이 쾌락적 충족을 위해서였다. 다음 순으로 사회적 충족과 실용적 충족으로 나타났다. 단어-문서 네트워크 분석에서 연결정도중심성은 '응원', '감사', '화이팅', '최고' 등이 높게 나타났고, 매개중심은'감사', '응원', '화이팅'등의 단어가 높게 나타나 연결정도 중심성과 유사함을 보였다. 아이겐벡터중심성은 '사랑', '마음', '감사' 등의 단어가 높게 나타나 사용자들의 의견들에 가장 영향력이 높은 단어들임을 알 수 있다. 이는 YouTube의 트로트 가수 조명섭 동영상 시청자들 중 대다수가 동영상에 대해 사랑과 감사의 마음을 보이고 있음을 알 수 있다. 위의 세 가지 중심성 분석결과는 동영상을 시청하는 동기로 사용충족 이론의 쾌락적 충족과 사회적 충족 관련 단어들이 높은 값을 보이고 있다. 본 연구는 설문조사 기반의 구조방정식 모형을 따르지 않고, 질적분석연구를 자동화한 텍스트마이닝 기법을 사용하여 YouTube동영상을 사용하는 동기를 사용 및 충족 이론에 의해 밝혀냈다는 것에서 연구 함의를 찾을 수 있다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제21권1호
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• pp.1-18
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• 2018

본 연구의 목적은 국내 유일의 수학영재 전일제 교육기관인 영재학교의 수학과 교육과정 분석을 통해 우리나라 수학영재교육의 현황을 파악하고 영재 교육과정 개선을 위한 시사점을 제공하는데 있다. 이를 위해 정규 수학과 교육과정의 내용 체계와 2015 개정 교육과정이 제시하고 있는 수학교과 역량을 규준으로 분석기준을 추출하였으며, 이를 토대로 각 영재학교의 수학과 교육과정을 대상으로 분석하였다. 그 결과 첫째, 내용 영역은 해석학과 대수학 영역에 편중되어 있는 것으로 나타났다. 둘째, 교과 역량은 문제 해결 역량이 가장 강조되고 있는 반면 정보처리와 의사소통 역량은 상대적으로 적게 강조되고 있다. 셋째, 기하학 영역은 일반 고등학교 교육과정의 수준으로만 다루고 있다. 넷째, 강의교재의 경우, 대부분 대학교재를 사용하고 있으며 영재학교 자체 제작 교재는 극히 일부분 사용하고 있는 것으로 조사되었다. 다섯째, 교육과정 압축과 상급학년 내용 학습으로 이루어진 속진 위주의 교육과정을 운영하고 있다는 결론과 시사점을 얻었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.466-472
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• 2020

본 연구는 자유선택놀이 활동에서 유아의 또래관계 탐색을 위한 위치데이터의 활용 방안을 탐색하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 충남 소재 유아교육기관 1개 학급, 14명을 대상으로 웨어러블 디바이스를 활용하여 위치데이터를 수집했다. 수집한 위치데이터의 전처리를 위해 스무딩 기법을 적용하여 수집 과정에서 발생한 결측치를 복구하고 파이썬의 Matplotlib를 활용해 데이터를 시각화했다. 이후 수식을 활용하여 위치데이터에서 이동거리, 유아 간 거리, 유아의 상호작용 유형을 추출했다. 연구결과 시간의 흐름에 따른 1) 이동거리의 변화와 누적값 및 평균값, 2) 유아간 거리 변화와 평균 거리값 3) 상호작용 유형의 변화와 경향성을 도출할 수 있었다. 정보통신기술의 발달은 교육현장에 많은 변화를 야기하고 있으며 특히 최근 교육 현장에서는 학습자의 특성, 요구를 중심으로 다양한 교수-학습적 처방을 통한 맞춤형 교육에 대한 수요가 높아지고 있다. 이러한 연구결과는 교사가 모든 유아를 세밀하게 관찰하기 어려운 상황에서 유아들의 또래집단 형성 과정에 대한 정보를 제공할 수 있으며 이에 따른 교육 프로그램의 설계 및 운영에 유의미한 정보로 활용될 수 있다.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권1호
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• pp.57-70
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• 2018

빅데이터 시대로 진입하게 되면서 전 세계적으로 생산 및 공유되어지는 무수한 양의 데이터를 활용하고자 하는 노력이 곳곳에서 이루어지고 있다. 특히, 이러한 데이터와 발전된 기술을 통해 국토와 도시 공간에서 일어나는 현상들을 분석함으로써 기존의 전통적 방식에서 보여주지 못하던 새로운 정보를 제공 할 수 있는 가능성과 이에 대한 기대가 커지고 있다. 따라서 기존의 틀을 넘어서는 정보의 구득 방식, 활용 및 전달을 위한 과학적이고 효과적인 방법과 수단이 필요하며 이를 공공의 의사결정의 지원수단으로 활용하려는 노력도 함께 요구된다. 이 연구는 국토도시계획지원(planning support)의 한 수단으로 공간 빅데이터의 동태적 시각화 모형의 개발과 실증적용에 주요한 목적을 두고 수행하였다. 주요한 내용은 다음과 같다. 첫째, 데이터 시각화의 개념과 의미와 함께 계획지원 또는 의사결정에서의 공간 빅데이터 시각화의 적용이 가지는 효용성을 살펴보고 시사점을 고찰하였다. 둘째, 공간 빅데이터 동태적 시각화 모형을 개발하고, 제주도를 대상으로 실증적용을 수행하였다. 도시 공간의 현황 파악과 문제 해결을 지원하기 위한 데이터의 시각화 자체는 새로운 것은 아니다. 그러나 빅데이터와 새로운 시각화 툴을 활용할 경우 기존의 방식과는 차별되는 결과를 도출할 수 있다. 본 연구는 위와 같은 내용을 바탕으로 향후 계획지원을 위한 데이터 시각화의 활용성을 체계적으로 검토하고, 이를 확대하기 위한 방안을 구축하는데 필요한 시사점을 제시하였다.

• 경영정보학연구
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• 제18권2호
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• pp.199-223
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• 2016

SNS 사용이 대중화되면서 사람들은 프로필 생성과 다양한 정보 공유를 한다. 이렇게 자발적인개인정보 공개와 자기표현을 통해 익명을 전제에서 온라인 정체성이 형성이 된다. 익명성은 현실과 달리 사용자가 원하는 모습으로 정체성을 표현하기에 쉬운 환경을 가진다. 다시 말해 SNS 사용자는 현실과 다른 모습인 멀티페르소나를 보여주기 쉽다는 것을 설명한다. 본 연구에서 멀티페르소나에 대한 연구의 필요성은 다음과 같다. 첫째, 사회적인 측면에서 멀티페르소나 성향을 보이는 사용자는 익명성을 통해 악성 댓글, 타인의 정보 도용, 온라인 왕따 등 반사회의 현상을 초래하는 경우가 많다. 둘째, 경영학적 측면에서 멀티페르소나 성향을 가진 사용자의 데이터 수집으로 인해 기업의 데이터를 정확히 예측하기 힘든 요소가 될 수 있다. 또한 멀티페르소나 성향의 사용자로부터 생성된 정보는 신뢰적인 측면에서 문제가 될 수 있다. 본 연구는 청소년의 멀티페르소나에 초점을 둔다. 청소년기에 형성된 정체성은 성인의 정체성과 큰 상관관계를 가진다는 선행연구들이 되어있다. 또한 온라인 환경을 통해 형성된 청소년의 멀티페르소나 성향은 윤리적 정체성 확립에 어려움을 가지고, 이는 사회적인 문제로 연결되는 경우가 많다. 본 연구는 청소년 664명을 대상으로 설문이 진행되었다. SNS 상의 대인관계에서 가지는 감정적 요소 4가지(타인과의 거리감, 상대적 박탈감, 타인 반응에 대한 압박감, 사회 규범의 영향)를 선별하고, 이 요소들과 멀티페르소나 성향의 동의 정도와 어떠한 상관관계를 가지는지 파악하였다. 그 결과 타인과의 거리감과 멀티페르소나가 음의 상관관계를 가지는 것을 제외하고 모두 양의 상관관계를 가지는 것으로 확인되었다. 본 연구는 기존의 경영학 연구에서 다루지 않았던 온라인 정체성의 문제를 화두로 올렸다는 면에서 의의를 가진다. 또한 기업적 측면에서는 SNS 사용자의 정확한 데이터를 수집하고 멀티페르소나를 통제하는 환경 조성에 도움을 준다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.31-39
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• 2015

실업은 개인의 경제적 활동뿐 아니라 사회적 문제와 관련되어 있기 때문에 많은 국가들은 실업률을 낮추기 위해 다양한 정책을 추진하고 있다. 기존의 실업 실태 조사 방식에서는 조사시간 지연으로 인해 실업률 자료 확보에 많은 시간이 소요된다. 시의 적절한 실업 정책을 개발하기 위해서는 신속하고 정확한 실업 예측 관련 자료를 확보하는 것이 중요한 문제이다. 이러한 문제를 개선하기 위해 최근에 인터넷 검색 정보를 활용한 분석 기법이 제안되고 있다. 본 연구는 우리나라의 실업률을 예측하는데 인터넷 검색 정보가 어떤 영향을 미치는가를 조사하였다. 선택한 검색어 중에서 '실업급여' 검색어의 트렌드는 실업률과 상당히 높은 상관관계를 보여 주었다. 본 연구는 네이버 트렌드에서 제공하는 인터넷 검색어 정보를 시계열 자료의 분석에 널리 사용되는 ARIMA 모형에 추가하여 검색 정보의 활용이 실업률 예측력에 미치는 영향을 분석하였다. 예측모형의 선택 기준으로 제시되는 예측치의 평균 제곱 오차와 예측 오차 측면에서 실업 관련 인터넷 검색어를 활용한 모형이 그렇지 않은 모형보다 우수한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 실업률 예측에 있어서 검색 정보의 활용 가능성을 제시하고 있으며 향후 더 많은 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권3호
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• pp.541-550
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• 2015

급하게 일어나는 인터넷의 활성화는 그 어느 때보다 효율적인 엔터프라이즈 망 운영 방안을 필요로 하고 있다. 효율적인 망 운영을 위해서는 장기간의 트래픽 분석을 통해 망의 특성을 정확히 반영한 운영 정책 적용이 필요하다. 하지만 기존에는 급격하게 증가하는 장기간 트래픽 데이터의 처리가 불가능했고, 다양한 분석 결과를 낼 수 없는 단기간 분석만 이루어졌다. 최근 빅 데이터 분석 플랫폼과 도구의 개발로 인해 장기간 트래픽 분석이 가능하게 되었고, 이를 이용해 망의 특성을 정확히 반영할 수 있는 장기간 트래픽 분석을 통한 엔터프라이즈 망 자원효율화 방안이 요구되고 있다. 본 논문에서는 엔터프라이즈 망에서 발생한 장기간의 트래픽을 수집하고 저장 및 관리하는 방안에 대해 제안한다. 또한 분류기준을 정의하였으며, 수집된 빅 데이터 트래픽을 각 분류 기준으로 분류한 뒤 다각적인 통계 분석을 통해 망 자원을 효율화 하는 방안을 제안한다. 제안하는 방법을 학내 망에 적용하여 실험하였으며, 통계 분석 결과 시간과 공간, 그리고 사용목적에 따라 Quality of Service(QoS)정책을 달리 적용해야 함을 확인하였다.

• 경영정보학연구
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• 제17권3호
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• pp.77-94
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• 2015

정보를 공유하는데 중요한 매체로 인터넷이 활용되면서, 사용자들은 온라인 공간에서 자신의 정보를 포함한 수많은 정보를 생산하고 공유하고 있다. 온라인 상에서 개인정보를 공유하면서 사회적인 관계의 강도를 강화시키는 등 여러 이점이 있다. 하지만 이면에는 이렇게 공유된 정보가 오용되는 경우 개인정보 침해라는 부정적인 결과를 낳기도 한다. 비록 많은 기업과 정부가 개인정보보호를 위한 노력을 하고 있지만, 기술의 발전으로 인해 개인정보를 이용해 사이버 범죄나 해킹이 되는 경우를 완벽히 방어하기 어려운 것이 현실이다. 개인정보보호는 기업과 정부의 역할의 관점에서 연구가 진행되고 있지만, 사용자의 개인 관점에서 개인정보보호 행동에 대한 연구는 미약하며 이에 대한 연구의 필요성을 가진다. 본 연구는 인터넷 사용자의 개인정보보호 행동과 온라인의 환경적 요인간의 영향 관계를 밝히는 것이 목적이다. 특히, 본 연구에서는 사용자 개인이 자신의 정보를 보호를 위한 정보보호 기술을 수용 행동에 초점을 맞춘다. 본 연구 결과에 따르면, 온라인 상의 사용자가 개인정보보호를 위한 행동은 정부의 개인정보보호 법률과 정 방향의 영향 관계를 가진다. 또한 만약 사용자가 온라인 서비스를 이용할 때 익명을 사용하는 경우 사용자는 개인정보보호를 위한 행동에 정 방향의 영향 관계를 가진다. 더 자세한 결과와 공헌도는 본 논문에 기술하였다.

• 과학교육연구지
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• 제45권2호
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• pp.156-171
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• 2021

본 연구는 미래 교육에 관련된 선행 연구를 분석하여 그 시기별 변화의 특징을 파악하고, 최근 나타나는 뉴스 기사를 비교하여 미래 교육에 대한 예측과 전망이 얼마나 일치하는지 비교 분석함으로써 교육을 위한 예측 모형 수립을 위한 시사점을 제공하고자 하였다. 이에 Web of Science를 통해 미래교육을 키워드로 포함한 국제전문학술지의 1,222건의 학술논문의 상세 서지정보를 수집하였고, 이를 2000년대부터 5년 단위로 4개의 시기로 구분하여 각 시기별 키워드를 추출하였다. 또한 최근 1년간 발간된 뉴스를 토대로 키워드를 추출하고 두 결과를 비교하여 얼마나 예측한 결과가 일치하는지 살펴보았다. 연구 결과, 문헌 조사 결과를 통한 키워드는 교사 교육을 제외하면 공통적으로 나타나는 주제나 경향성을 발견하기 어려웠으며 교육과정, 학습자 특성, 협동학습, 컴퓨터 기반 학습 등 교육과정과 내용, 방법, 환경 등 전반을 제시하고 있었다. 이에 반해 뉴스를 통해 도출된 키워드는 혁신학교나 미래교육센터 등 정부의 주요 추진 정책이나 코로나19와 관련된 키워드들이 부각되어 나타났다. 또한 온라인 플랫폼이나 콘텐츠 개발, 클라우드, 빅데이터, 개별학습 등 교육환경과 방법에 초점이 맞춰지고 있음을 파악할 수 있다. 뉴스를 통해 나타나는 키워드를 살펴보면 장기적인 예측을 통해 나타난 키워드는 거의 없었고, 최근 5년 내에 제시되었던 단기적인 내용들이나 최근 5년에서도 언급되지 않는 새로운 주제들을 다루고 있었다. 이는 미래 교육에 대한 예측과 망에 대한 모형이 실제 중장기적 예측에서는 여러 요인의 불확실성으로 인해 정확성을 기대하기 어렵다는 점을 의미한다. 이에 본 연구에서는 미래 교육 예측을 위해 필요한 과제와 방향에 대해 시사점으로 제시하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제42권6호
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• pp.539-545
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• 2018

운임시장의 심한 변동성과 시계열 데이터의 불안정성으로 해운시황 예측에 대한 연구가 큰 성과를 내지 못하고 있지만 최근 대표적인 비선형 모델인 기계학습모델을 적용한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 대부분의 기존 연구가 계량모델의 설계단계에서 입력변수에 해당하는 요인들을 기존 문헌연구와 연구자의 직관에 의존하여 선정했기 때문에 요인선정에 대한 체계적인 연구가 필요하다. 본 연구에서는 케이프선 운임을 대상으로 단계적 회귀모형과 랜덤포레스트모델을 이용하여 중요 영향요인을 분석하였다. 해운시장에서 비교적 단순한 수급구조를 가져 요인파악이 용이한 케이프선 운임을 대상으로 하였으며 총 16개의 수급요인들을 사전 추출하였다. 요인간의 상호관련성을 파악하여 단계적 회귀는 8개 요인, 랜덤포레스트는 10개 요인을 분석대상으로 선정하였으며 선정된 변수를 입력변수로 하여 예측한 결과를 비교하였다. 랜덤포레스트의 예측성능이 아주 우수하였는데 수요요인이 주로 선정된 단계적 회귀분석과는 달리 공급요인이 비중 있게 선정되었기 때문인 것으로 판단된다. 본 연구는 운임예측 연구에 있어 운임결정요인에 대한 과학적인 근거를 마련하였으며 이를 위해 기계학습 기반의 모델을 활용하였다는데 연구적 의의가 있다. 또한 시장정보의 분석에 있어 실무자들이 어떤 변수에 중점을 두어야 하는지에 대해 합리적 근거를 제시한 측면에서 해운기업의 의사결정에 실질적 도움이 될 것으로 기대된다.