본 연구는 유아 교사들의 직무실태 및 직무만족도를 심층 조사한 것이다. 연구의 대상은 충청남도 소재의 유아교육 전문 기관에 근무하는 보조교사를 포함한 교사들을 대상으로 진행하였다. 유아교육 기관은 국공립 어린이집, 사립어린이집, 국공립유치원 및 사립유치원에 근무하는 교사 255명 대상으로 진행하였다. 본 연구를 수행하기 위하여 회수된 설문지를 대상으로 SPSS 통계패키지 프로그램을 활용하여 분석을 수행하였다. 본 연구에 적용된 분석은 t-test, χ2-검증, ANOVA 분석을 수행하였고 사후분석으로 Scheffé 분석을 적용하였다. 본 연구의 결과의 도출을 위하여 직무실태는 교육기관의 유형, 연령, 교육정도, 교육경력 등을 조사하였다. 교육기관의 만족도는 국공립 유치원이 가장 높게 나타났으며, 연령은 50대 이상에서 교육수준은 대학원 졸업에서 높은 수준을 나타냈다. 또한, 유아교사들의 직무 만족도가 동료교사와의 관계, 원장과의 관계, 자아정체감 및 교사환경에 대해 유의하게 분석하였다. 본 연구를 통해 유아교육 교사들의 현재 직무실태와 만족도를 이해함으로서 그들의 직무 수행 능력을 높이고 업무에 대한 효율성을 높일 수 있는 방안을 마련하는데 중요한 자료로 활용이 가능하다.
이 연구는 가정의 건강성 척도와 관련된 논의 그리고 맞벌이가정의 특성에 주목하여 맞벌이가정에 적용할 수 있는 건강성 척도를 개발하였다. 가정의 건강성은 생활과학 분야에서 오랫동안 연구되어 온 주제로서 이론적 근거와 다양한 내용이 축적되어 있다. 2004년 건강가정기본법 제정을 계기로 가정의 건강성은 현장에서 수행되는 사업에 반영되어, 그 실천성이 부각되고 있다. 또한 여성의 취업과 함께 맞벌이가정이 증가하고 있는데, 맞벌이가정의 특성상 일과 생활의 균형을 중심으로 다양한 요소에서의 건강성 측정 그리고 건강성 증진을 위한 대안 마련이 필요하다. 이에, 이 연구에서는 가정의 건강성, 맞벌이가정 관련 선행연구를 고찰하여 맞벌이가정의 건강성을 측정할 수 있는 문항 초안을 개발하였고, 전문가 자문을 거쳐 예비문항을 선정하였다. 이에 대한 예비조사를 거쳐 80개 문항으로 맞벌이가정의 건강성을 측정할 수 있는 척도 초안을 마련하였다. 척도의 타당성과 신뢰도를 확인하기 위하여 영유아기/학령전기 자녀를 둔 맞벌이 여성과 남성 800명을 대상으로 본조사를 실시하였고, 최종 747부를 통계분석에 사용하였다. 자료를 분석한 결과로 4개 영역 49문항을 도출하였으며, 신뢰도분석과 상관관계분석을 통해 도출된 문항의 타당도와 신뢰도를 검증한 후, 최종적으로 척도를 확정하였다. 확정된 척도는 기본토대(기본생활, 경제생활, 자원관리), 부모역할(나와 배우자의 부모역할), 사회적 관심과 참여(시민의식과 자원봉사, 여가공유, 지역사회 네트워크) 그리고 일생활균형(일가정 조화, 가족역할공유 및 평등한 역할분담)이다. 이 연구에서 개발한 척도는 건강가정지원센터/가족센터 등 현장에서 맞벌이가정 대상 사업을 실시할 때 초기단계에서 활용할 수 있으며, 그 결과를 기초로 컨설팅, 교육, 상담, 다른 프로그램 연계 등이 이루어져, 현장의 사업 활성화에 기여할 것으로 기대한다. 또한 향후 여러 다양한 형태의 가정을 위한 맞춤형의 건강성 척도 개발의 기초자료로 활용할 수 있을 것이다. 이 연구에서 개발한 척도가 잘 활용되기 위해서는 이 척도를 활용할 수 있도록 전문가/담당자 양성을 위한 시스템 구축이 필요하고, 나아가 일상생활의 역동적 변화를 반영, 척도를 지속적으로 업데이트할 수 있도록 자료의 보완이 필요하다.
경쟁위험자료에서 일부 공변량들이 연구대상들의 일부분에 대해 관측되지 않을 수 있다. 그런 경우 결측된 공변량 값을 가진 연구대상들을 분석에서 제외하는 것은 편향된 추정치와 효율성 손실이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 누락된 공변량을 가진 원인별 비례위험모형의 회귀모수 추정을 위해 다중대체 방법과 증대된 역 확률 가중 방법을 연구하였다. 모의실험을 통해 다중대체 방법과 증대된 역 확률 가중 방법에 의해 구해진 추정량의 성능을 평가한 결과, 이 방법들이 잘 수행됨을 확인하였다. 미국 국립암연구소의 전립선, 폐, 대장, 난소 암 선별 시험 연구에서 제공하는 종양 크기의 값이 누락된 유방암 자료에 대해 암 사망 위험률과 다른 원인 사망 위험률에 유의한 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해 다중대체 방법과 증대된 역 확률 가중 방법을 적용하였다. 다중대체 방법과 증대된 역 확률 가중 방법에 의해 원인별 비례위험모형을 적합한 결과, 인종, 기혼여부, 병기, 분화도, 종양의 크기는 유방암 사망 위험률에 유의한 영향을 미치는 요인들이였으며, 병기가 유방암 사망 위험률을 높이는데 가장 큰 영향을 미치는 요인임을 확인하였다. 진단시 연령과 종양의 크기는 다른 원인 사망 위험률을 높이는데 유의한 영향을 미치는 요인이였다.
지난 수년간 6시그마는 제조업의 주요 혁신 방법론으로, 품질개선과 경비 절감을 위해 사용되었다. 그러나 스마트공장 확산으로 인한 초 단위 데이터 생성 등, 방대한 양의 데이터를 분석하기 어려운 문제와,오랫동안 정착된 형식적 사용으로 인해, 6시그마의 한계가 지적되었다. 6시그마의 한계를 극복하기 위해, 최근에 빅데이터 기반 6시그마 기법이 연구되고 있다. 빅데이터 기반 6시그마는, 6시그마의 강점인 통계적 검증, 수학적 최적화, 높은 해석력과, 빅데이터 분석의 강점인 기계학습을 모두 활용할 수 있다. 그러나, 최근 연구된 빅데이터 기반 6시그마 기법이 제조공정 및 경영 성과에 미치는 영향에 대한 검증은 미비하다. 이러한 이유로 실무에서는, 빅데이터 기반 6시그마 기법에 대한 신뢰성이 높지 않아 제대로 활용하지 못하고 있다. 본 연구에서는, 빅데이터 기반 6시그마인 DX SS의 유효성 분석을 통해 제조공정의 효율성에 미치는 영향을 알아본다. 또한 기업에서 이 기법을 성공적으로 도입 및 정착시키기 위한 핵심 성공 정책을 도출한다. 추가적으로, 성공 정책에 대한 연구 없이 전 임직원의 참여가 수반되지 못한 잘못된 정책으로 방법론이 중단된 사례는, 핵심 성공 정책 연구에 대한 중요성을 보여준다. 제조기업들이 본 연구에서 제시하는 방법론을 적극 도입하고 사용하여 성공적인 성과를 거둘 수 있도록 본 연구가 도움이 되기를 기대한다.
RFID(Radio Frequency Identification) 시스템은 응용 서비스의 비용과 에너지 효율성으로 인해 사물인터넷 기술의 핵심 구성 요소로 각광받고 있다. RFID 기술을 사물인터넷 응용 서비스 분야에서 사용하기 위해서는 RFID 시스템의 리더와 태그 사이의 단순한 인식뿐만 아니라 다양한 정보를 장기간 저장하고 관리할 수 있어야 한다. 그리고 정보를 태그에 읽고 쓰기 위하여 열악한 무선 채널에 강하고 신뢰성 있는 성능 향상 기술이 필요하다. 특히, UHF(Ultra High Frequency) RFID 시스템에서는 다수의 태그가 밀집 환경에서 수동적인 방법으로 통신하기 때문에 개별 태그의 인식률과 전송속도 향상이 필수적이다. 본 논문에서는 임펄스 잡음 환경에서 RFID 시스템의 성능을 분석하기 위하여 Middleton의 A급 임펄스 잡음 모델을 선정하였고 태그에서는 FM0 인코딩과 Miller 인코딩을 적용하여 RFID 시스템의 오율 성능을 분석하였다. Middleton의 A급 임펄스 잡음 채널에서 RFID 시스템의 성능을 분석한 결과, 가우스 잡음 대 임펄스 잡음의 전력비 값과 임펄스 잡음 지수 값이 클수록 가우시안 잡음 채널과 유사함을 알 수 있었다.
TBM (Tunnel boring machine)은 터널 굴착 과정에서 여러 디스크 커터를 이용하여 암석을 절삭한다. 디스크 커터는 암석과의 지속적인 접촉과 마찰로 인해 마모된다. 디스크 커터의 표면이 마모되면 절삭 능력이 감소하고 굴착 효율이 떨어진다. 암석의 마모성은 디스크 커터 마모에 큰 영향을 미친다. 높은 마모도를 가진 암석은 커터에 더 큰 마모를 일으키며, 이는 디스크 커터의 수명을 단축시킨다. 세르샤 마모지수(Cerchar abrasivity index, CAI)는 암석의 마모성을 평가하는데 널리 사용되는 지표로 CAI는 암석의 마모특성을 나타내며, 디스크 커터의 수명과 성능 예측에 필수적인 요소로 인식되고 있다. 본 연구의 목적은 암석의 강도, 암석학적 특성과 선형회귀, 머신러닝 기법을 이용하여 CAI를 효과적으로 추정하는 새로운 방법을 개발하는 것이다. 문헌 조사를 통해 CAI, 일축압축강도, 압열인장강도, 등가석영함량이 포함된 데이터베이스를 구축하고 파생변수를 추가하였다. 통계적 유의성과 다중공선성을 고려하여 다중선형회귀분석을 위한 입력변수를 선정하였고, 머신러닝 모델의 입력변수는 변수중요도 분석을 통해 선정하였다. 머신러닝 예측모델 중 Gradient Boosting 모델의 예측 성능이 가장 높게 나타나 최적의 CAI 예측 모델로 선정되었다. 마지막으로 본 연구에서 도출한 다중선형회귀분석과 Gradient Boosting 모델의 예측 성능을 선행연구들의 CAI 예측모델과 비교하여 연구 결과의 타당성을 확인하였다.
한미 방위비분담금은 1991년 1,073억 원을 부담하는 것으로 시작되었고, 2021년 1조 1,833억 원을 부담하는 것으로 규모가 점차 증가하고 있으며, 방위비 분담금에 대한 국민의 관심도 높아지고 있다. 본 연구의 목적은 한미 방위비 분담금 결정에 영향을 미치는 결정 요인(경제, 안보, 국내정치, 행정, 국제정치)을 실증적으로 분석하여 방위비 분담금 결정 과정을 보다 깊이 있게 이해하고, 방위비 분담금 산정과 집행의 효율성을 제고하는 것이다. 연구 범위는 1991년 ~ 2021년의 한미 방위비 분담금이다. 실증분석에 이용된 자료는 국방부, 정부 통계자료, SIPRI, 언론보도 등 다양한 2차 자료를 활용했다. 실증분석 방법으로 시계열을 활용한 다중회귀분석을 이용하고 자기회귀모형으로 데이터를 분석하였다. 다중회귀분석을 통한 실증적 연구 결과 우리는 아래와 같은 결과를 도출했다. 한국의 경제 규모, 즉 GDP와 전년도의 방위비 분담금, 그리고 주한미군의 병력 수치가 방위비 분담금 결정에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이는 한국의 경제 성장이 방위비 분담금 증가에 영향을 주는 주요 요인임을 나타내며, 예산의 점진적 증가와 주한미군 주둔 비용 분담 특별협정(SMA) 협상 방식이 중요한 역할을 한다는 것을 시사한다. 반면, 집권당의 정치적 성향, 북한의 군사 위협, 중국의 국방예산 등은 방위비 분담금 결정에 통계적으로 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
인공지능 기술의 발전으로 인해 여행 및 호텔 산업에서도 다양한 목적의 인공지능과 기계학습 기법이 활용되고 있다. 특히 관광 산업에서는 수요 예측이 매우 중요한 요소로 인식되는데, 이는 서비스 효율성과 수익 극대화에 직접적인 영향을 미치기 때문이다. 수요 예측 시 시간에 따라 변화하는 데이터 흐름을 고려해야 하며, 이를 위해 통계적 기법과 기계학습 모델이 사용된다. 최근에는 수요 예측 데이터의 다양성과 현실의 복잡성을 반영하고자 기존 모델의 변형과 통합 연구가 진행되고 있으며, 그 결과 불확실성과 변동성에 대한 예측 성능이 향상되었음이 보고되고 있다. 본 연구에서는 기존 호텔수요 예측 연구에서 시도되지 않았던 다양한 기계학습 접근법을 통합하여 호텔 판매 수요 예측 정확도를 높이는 새로운 모델을 제안한다. 구체적으로 DTW K-means 클러스터링을 통해 지역모델을 구축하고, 전체 데이터를 활용한 전역모델과 선택적으로 결합하는 XGBoost 기반 시계열 예측 모델을 제시한다. 제안 모델은 지역과 전역 모델의 장점을 살려 호텔 수요 예측 성능을 제고할 것으로 기대된다. 이는 호텔 및 여행 산업 성장에 기여할 뿐만 아니라, 향후 다른 경영 분야 예측에도 확장 적용될 수 있을 것이다.
현재 정보통신기술의 비약적인 발전은 물리적인 거래 패러다임을 전자방식으로 확대시키는 극적인 변화를 주도하고 있다. 주지하는 바와 같이, 금융서비스는 거래당사자간 대부분의 금융거래를 지원하고 있다. 그러므로 전자거래의 확대는 금융서비스를 제공하는 모든 금융기관들에도 영향을 미치고 있다. 이에 따라 모든 금융기관들은 정쟁에서 살아남기 위해 e-Finance 시스템을 도입하여 인터넷금융 서비스를 제공하고 있다. 본 연구의 목적은 이용자측면에서 인터넷을 이용한 e-Finance의 이용 실태와 확산요인을 분석함으로써 e-Finance 고객서비스의 질적인 향상과 신속한 확산 그리고 올바른 전략 수립에 기여하는 것이다. 본 연구는 기존문헌 검토와 요인 및 신뢰도 분석을 통해 e-Finance 자체에 대한 지각된 효율성과 지각된 신뢰 및 안전성, e-Finance 시스템에 대한 신뢰도, 기술적 요소, 고객서비스 품질 그리고 개인특성에 있어 혁신성향 등 6가지를 확산요인으로 채택한다. 로지스틱 회귀분석을 이용한 가설 검증 결과에 따르면, e-Finance시스템에 있어서 기술적 요소와 고객서비스 품질 그리고 개인 특성에 있어 혁신성향은 e-Finance의 확산여부에 각각 유의수준 0.05와 0.01%에서 통계적으로 정의 영향을 갖는 것으로 나타났다. 그렇지만 e-Finance 자체에 대한 지각된 효율성과 지각된 신뢰 및 안전성은 이의 확산여부에 별다른 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 또한 e-Finance 시스템과 관련하여 시스템의 신뢰도는 통계적으로 이의 확산에 유의적이지 못하였다. 본 연구는 추후 이용자 측면에서 e-Finance 확산요인에 관해 실증적 연구를 하는데 기본적인 자료로서 이용될 수 있고, 이에 대한 기업이나 정부의 정책 수립 또는 구현과 금융기관의 고객서비스 품질정도 결정에 이용될 수 있다. 그러나 본 연구는 만족요인과 이의 e-Finance에 대한 영향을 다루지 못했다는 점과 국내 이용자만을 대상으로 했다는 점 그리고 다중희귀분석을 실시하지 못했다는 점 등 몇 가지 한계를 갖는다.
본 시험은 알팔파 건초의 혼합비율을 60%(A), 50%(B), 40%(C) 및 30%(D)의 4가지로 달리하여 조제한 시험사료를 이유 후 한국 재래산양에게 급여하여 사료 섭취량과 소화율 및 증체에 미치는 영향을 조사하여 이유 후 초기 사료 개발을 위한 기초자료로서 활용하고자 본시험을 실시하였으며, 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 시험사료의 화학적 조성분은 조단백질 함량을 모두 18%로 고정시켜 동일하였으며 ADF, NDF 및 조회분의 함량은 A구가 각각 26.1, 37.0 및 9.0%로 가장 높았고 D구가 20.3, 30.4, 6.6%로 가장 낮았으나 비구조적 탄수화물(NSC) 함량은 반대의 경향을 나타내었다. 1일 두당 건물 섭취량은 A와 B구가 각각 414.4와 417.7g으로 가장 높았고 D구가 362.6g으로 유의하게 낮았다(p<0.05). 대사체중 당 건물섭취량(DM g/kg of $BW^{0.75}$)은 A구가 73.9g으로 가장 높았고, D구가 64.0g으로 가장 낮았다. 일당 증체량과 사료 효율은 각각 33.3~48.7g과 8.1~13.4%의 범위로 처리간 유의차는 인정되지 않았지만 조사료 혼합비율이 낮을수록 높았다. 재래산양에 의한 건물, 유기물, 조단백질, ADF, NDF, 조회분 및 NSC의 소화율은 농후사료 함량이 높은 처리구일수록 높고 조사료 함량이 높은 처리구일수록 낮은 경향을 보였다. 재래산양에 있어 서의 질소축적량과 질소축적율은 A구가 각각 1.8g과 15.5%로 가장 낮았고 D구가 각각 2.7g과 25.7%로 가장 낮았다. 이상의 결과를 종합하여 볼 때 어린 재래산 양의 초기사료로서 알팔파 건초를 조사료원으로 할 때 30~40%의 알팔파 건초의 혼합비율이 그 이상의 경우보다 산양의 일당 증체량 및 사료효율이 우수하였으며 이 때 사료내 조단백질 함량을 18%로 유지하는 것이 이유 후 어린 재래산양의 성장에 효과적이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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