nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
본 연구는 국가 경제 성장과 관련된 창업 (start-up) 활동에 영향을 미치는 요인을 분석하는 국가 수준에서의 실증 연구이다. 창업 활동의 기반인 기업가정신에 대한 개인 수준에서 분석과 달리 GEM (Global Entrepreneur Monitor)에서 발행한 연간 데이터베이스를 활용한 실증 분석을 수행하였다. 나라별 초기창업활동 (TEA: total early-stage entrepreneurial activity) 지수를 이용하여 TEA에 영향을 미치는 영향요인을 경제 요인과 비경제적 요인을 구분하여 분석하였다. 선행 연구를 기반으로 국민소득 수준, 실업률을 포함하여 국가의 문화적 특성 변수 등 9개 요인을 국가 창업 활동의 영향 요인으로 제시하였으며 경제발전 수준에 따라 요소주도형, 효율주도형, 혁신주도형으로 국가를 구분한 패널데이터를 회귀 분석 모형을 통하여 실증 분석하였다. 본 연구의 분석 결과, 기존연구들에서 설명하고 있는 국민소득 수준과 창업 활동 사이의 U자 형태'를 명시적인 2차 함수 회귀분석을 통하여 추정하였으며 그에 따라 창업활동의 변곡점이 되는 소득수준을 발견하였다. 이러한 결과를 통해서 요소주도형 및 효율성주도형 경제에서는 생계형 창업활동이 활발한 반면 혁신주도형 경제에서는 기회추구형 창업활동이 활발하다는 기존의 주장들을 설명할 수 있음을 보였다. 특히, 창업활동 활성화를 위한 정부지원 프로그램에 대해 실증분석해 본 결과, 요소주도형 및 효율성주도형 경제에서는 유의한 긍정적 효과를 미치고 있으나 혁신형 경제에서는 그 효과가 오히려 부정적이라는 결과를 발견하였다. 이는 창업지원 정책이 경제발전단계에 따라 달라져야 함을 보여주는 결과로서 많은 정책적 시사점을 제시한다. 마지막으로 창업관련 교육의 정도와 새로운 비즈니스를 지원하는 사회문화적인 규범으로서의 창업 문화는 국가의 경제 수준과 상관없이 모두 창업활동에 긍정적인 영향을 미치고 있음을 발견하였다. 이는 어느 단계의 경제이든 창업 문화 조성이 필요하다는 시사점을 함축하고 있다.

The purpose of this study is to empirically analyze the factors that affect start-up activities at the national level. Unlike most existing research about entrepreneurship at the individual level, this empirical analysis makes use of the total early-stage entrepreneurial activity(TEA) index at national level. This was developed by the Global Entrepreneur Monitor (GEM) as the measure for the degree of entrepreneurship of the countries. Based on the previous studies, not only national income level and unemployment rate, but also other factors including the cultural characteristics of the countries were included in our regression model. Using GEM's panel data, we found that the effectiveness of the factors depends on the stage of economic development. In particular, we found 'U-shape' relationship between the level of per capita income and entrepreneurship activity by the panel regression analysis using quadratic function. This analysis result can explicitly confirm what the existing literature have explained descriptively. Furthermore, the governmental support programs are shown to have significantly positive effects on the entrepreneurship or start-up activities in the factor-driven and efficiency-driven economies. On the contrary, those programs were not very helpful in the innovative economies. Lastly, this research suggests that the 'education and training' and the 'entrepreneurial culture' be the supportive norm for new business regardless of the economic development level.

(게재일: 2020.12.31)
AI 기술은 법률, 특허, 금융, 국방의 의사결정지원 기술 형태로 발전하여 질병 진단과 법률 판정 등에 적용되고 있다. Deep Learning으로 실시간 정보를 검색하려면, Big data Analysis과 Deep Learning Algorithm이 필요하다. 본 논문에서는 Deep Learning 모델인 RNN(Recurrent Neural Network)을 이용하여 상위권 대학 진학률을 예측하고자 한다. 우선, 행정구역 사설학원 현황과 행정구역 연령별 학생 수를 분석하고 교육열이 높은 지역에 거주하는 학생이 상위권 대학 진학률이 높다는 사회 통념의 가설을 설정했다. 예측된 가설과 정부의 공공데이터를 활용하여 분석된 자료를 토대로 검증하고자 한다. 예측모델은 2015년부터 2017년까지의 데이터를 활용하여 상위권 진학률을 예상하도록 학습하고, 학습된 모델은 2018년 상위권 진학률을 예측한다. 교육특구지역의 상위권 진학률을 Deep Learning 모델인 RNN을 이용하여 예측 실험을 수행했다. 본 논문은 교육열이 높은 지역의 사설학원 현황, 연령별 학생 수에 미치는 영향에 대해서 가구소득, 사교육의 참여 비율을 분석하여 상위권 진학률의 상관관계를 정의한다.

AI technology has developed in the form of decision support technology in law, patent, finance and national defense and is applied to disease diagnosis and legal judgment. To search real-time information with Deep Learning, Big data Analysis and Deep Learning Algorithm are required. In this paper, we try to predict the entrance rate to high-ranking universities using a Deep Learning model, RNN(Recurrent Neural Network). First, we analyzed the current status of private academies in administrative districts and the number of students by age in administrative districts, and established a socially accepted hypothesis that students residing in areas with a high educational fever have a high rate of enrollment in high-ranking universities. This is to verify based on the data analyzed using the predicted hypothesis and the government's public data. The predictive model uses data from 2015 to 2017 to learn to predict the top enrollment rate, and the trained model predicts the top enrollment rate in 2018. A prediction experiment was performed using RNN, a Deep Learning model, for the high-ranking enrollment rate in the special education zone. In this paper, we define the correlation between the high-ranking enrollment rate by analyzing the household income and the participation rate of private education about the current status of private institutes in regions with high education fever and the effect on the number of students by age.

(게재일: 2020.09.29)
본 논문은 네트워크 품질에 대한 서비스의 품질과 성능을 평가할 수 있는 분산형/탈중앙 스토리지에 오디오와 비디오를 포함하는 멀티미디어 스트리밍 서비스의 프로토타입을 설계하고 구현한 통합된 평가 프레임워크를 제안한다. 본 논문의 평가 프레임워크는 기존 클라이언트·서버 구조의 확장성과 단일 장애 지점의 문제를 극복할 수 있도록 멀티미디어 스트리밍 서비스에 분산형 스토리지를 적용하였으며, 서비스 품질을 측정하고 향상 시키는 중요한 지표에 초점을 맞추었다. 특히 탈중앙 스토리지 기반의 멀티미디어 콘텐츠 스트리밍 서비스에서 스트리밍의 품질과 성능을 평가하기 위한 성능 지표를 측정할 수 있을 뿐만 아니라 네트워크 가상화 기술을 이용하여 네트워크 품질을 조정할 수 있다. 실험 결과에 따르면 제안된 프레임워크는 단일 호스트 컴퓨터에 탈중앙 스토리지 기반 스트리밍 서비스를 구축하고 운영하는 데 있어 오버헤드가 낮음을 보여주었으며, 평가 가능한 시스템 규모의 확장성을 검증하였다.

This paper presents an evaluation framework for prototyping multimedia streaming services including audio and video in a distributed and/or decentralized storage that can evaluate service quality and performance under various network conditions. The evaluation framework focuses on important indicators which measure and improve service quality by applying decentralized storage to multimedia streaming services that can mimic the scalability of the existing server-client software architecture and the issue of a single point of failure. The integrated framework not only measures performance indicators for evaluating the quality and performance of multimedia streaming on open source based multimedia content streaming services, but also adjusts network quality using network virtualization technology for comprehensive evaluations. The experimental results show that the integrated framework has low overhead in building and operating a decentralized storage with multimedia streaming services on a single host computer which validates the scalability of the developed framework.

(게재일: 2020.09.29)
본 연구는 부모의 양육태도, 또래관계, 교사관계, 학습활동 및 삶의 내적목표가 청소년의 자아존중감 변화에 미치는 영향을 잠재성장모형을 이용하여 종단적으로 분석함으로써 청소년의 자아존중감을 향상시키기 위한 정책적 시사점을 도출하는데 연구목적을 두었다. 이 연구를 위해 연구자료는 한국청소년패널조사의 초4 패널 4차년에서 7차년도 자료를 활용하였다. 연구 결과, 첫째, 청소년 자아존중감 변화모형은 실증자료에 더 적합한 선형모델을 최종모델로 선정하였으며 초기치와 변화율 및 각각의 분산은 유의하게 나타났다. 둘째, 청소년 자아존중감에 영향을 미치는 시간의존적 변수는 교사관계 4차년도를 제외하고 모두 유의미한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 셋째, 청소년 자아존중감에 영향을 미치는 시간독립적인 변수들은 모두 초기치 와 변화율 및 각각의 변량이 유의하게 나타났다. 이러한 분석결과를 토대로, 청소년 자아존중감을 향상시키기 위한 정책적 함의를 제시하였다.

The purpose of this research is to suggest some practical and policy implications for improving adolescent's self-esteem through analyzing longitudinally the effects of parental attitude, peer relationship, student-teacher relationship, school learning activity, life-goal on adolescent's self-esteem by using latent growth curve model. Analytical data was obtained from the KYCPS. The analytical results showed that the change model of adolescent's self_esteem turned out to be a leaner model in which the change rate and intercept were significant. Second, time dependent variables influence on adolescent's self_ esteem meaningfully. Third, time dependent variables influence on adolescent's self_ esteem changes significantly. This study proposed some policy implications basing on these findings.

(게재일: 2020.09.29)
본 연구는 외국인 학습자들이 경험한 비대면 온라인 학부 강의에 대한 인식을 분석하여 온라인 강의의 문제점을 파악하고 개선안을 제안하는 데 목적이 있다. 연구를 위해 A 대학과 B 대학에서 온라인 강의를 수강한 외국인 학부생들을 대상으로 온라인 강의에 대한 인식을 조사하여 분석하였다. 이를 통해 앞으로 한국 대학에서 진행될 온라인 강의의 설계 방향과 보완책, 그리고 나아갈 방향 등을 탐색해 보았다. 본 연구의 결과, E 캠퍼스를 통한 비실시간 강의는 강의를 반복해서 학습할 수 있고 집에서 강의를 들을 수 있는 점을 장점으로 인식하고 있었다. Zoom을 활용한 실시간 강의는 교수-학습자간 소통이 가능함을 장점으로 인식하고 있었다. 두 가지 유형의 강의 모두 과제가 많고 강의가 끝날 때까지 지속적으로 집중하기 어려움을 단점으로 인식하고 있었다. 또한 앞으로의 고려할 점으로 강의 내용의 양과 과제의 양, 그리고 강의 영상의 음질과 상태임을 알수 있었다. 평가 방식으로는 오프라인 평가보다는 온라인 평가를 선호하였으며 절대 평가보다는 상대 평가를 선호하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과가 각 대학의 온라인 강의의 설계 방향과 온라인 콘텐츠 개발에 작은 보탬이 되기를 바란다.

The purpose of this study is to analyze the perception of non-face-to-face online undergraduate lectures experienced by foreign learners, to identify problems of online lectures, and to suggest improvements. For this study, the perception of online lectures was investigated and analyzed by foreign undergraduate students who took online lectures at A and B universities. Through this, I explored the design direction, complementary measures, and direction of online lectures to be held at Korean universities in the future. As a result of this study, non-real-time lectures through E campus were recognized as advantages in that they could learn repeatedly and listen to lectures at home., Real-time lectures using Zoom were recognized as an advantage of being able to communicate between professors and learners. Both types of online lectures had many tasks and had difficulty in focusing on the lecture until the end. In the future, it was found that the amount of lecture contents and the amount of tasks should be reduced and the condition and sound quality of the lecture image should be improved. As for the evaluation method, they preferred online evaluation rather than offline evaluation, and they preferred relative evaluation rather than absolute evaluation. The results of this study were able to closely understand how learners perceive online lectures. Also, when conducting online lectures, I was able to know the points that need to be improved in the future. The results of this study are expected to contribute to the design direction of online lectures and the development of online contents at each university.

(게재일: 2020.09.29)
본 연구는 중국 인공지능 음악의 발전상을 접목하여 스마트 음악 제품의 독창성, 유용성과 소비자의 구매 의도의 관계에 대한 모형을 설정하였다. 또한 제품의 매력성을 매개변수로 활용하여 스마트 음악 제품의 독창성과 유용성이 소비자 지각된 제품의 매력성을 통해 구매의도를 형성하는 과정을 제시하였다. 이러한 연구를 통해 기업의 제품 개발 전략을 수립하고 고객 만족도와 충성도를 높이기 위한 이론적 근거를 제공하며, 기업이 더 효과적인 마케팅을 진행할 수 있도록 시사점을 제시하고자 하였다. 이러한 목표 달성을 위해 본 연구는 인터넷을 통해 372부의 설문지를 수집하였고 수집된 데이터는 SPSS V 22.0와 AMOS V 22.0 를 활용하여 빈도분석, 요인분석, 신뢰도분석, 구조방정식 분석을 실시하였다. 분석결과를 제시하면 다음과 같다. 신제품의 독창성과 유용성은 중국 소비자의 구매의도에 직접적인 영향을 미칠 뿐 아니라 제품의 매력성 향상을 통해 구매의도에 간접적인 영향까지 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 결론은 인공지능 음악 제품 개발과 마케팅 전략 수립에 대하여 현실적인 지도적 의의를 가지며, 기업은 광고와 마케팅 전략을 수립할 때 신제품의 독창적 특징을 전달할 뿐 아니라 소비자에게 신제품의 기능적 가치를 제시하였다. 또한 신제품 시장의 매력에 대한 소비자의 인지 수준을 높임으로써 소비자의 구매 의도에 영향을 미칠 수 있다.

In this paper, we propose an intention to study the purchase of smart music by Chinese consumers. To study the influence of the originality and usefulness of intelligent music products on the purchase intention of Chinese consumers, and to explore how the originality and usefulness of intelligent music products affect the purchase intention. To achieve this goal, 372 questionnaires were collected through the Internet for frequency analysis, factor analysis, confidence analysis and structural equation analysis of data collection, and were carried out by SPSSV22.0 and AMOSV22.0 methods. Research the validation of assumptions in the model to reveal the psychological and behavioral responses of consumers to smart music products. The results show that the originality and usefulness of new products not only directly affect the purchase intention of Chinese consumers, but also indirectly affect their purchase intention by enhancing their attractiveness. The conclusion of this study is of guiding significance for the development of intelligent music product development and marketing strategy.

(게재일: 2020.09.29)
추천 시스템은 전자 상거래 시에 고객들의 상품 선택의 편의를 제공하므로 반드시 구비되어야 할 기능이다. 협력 필터링은 다른 사용자들이 선호하였던 상품이나 현 사용자가 과거 선호하였던 상품들을 위주로 추천 리스트를 제공하는 기법으로서, 가장 널리 활용되는 대표적 기법이다. 최근 딥러닝 인공지능 기술을 활용하여 추천 시스템의 성능 향상을 달성하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 사용자가 부여한 평가등급만을 이용하여 딥러닝 기술의 일종인 제한 볼츠만 기계 학습을 통해 협력 필터링 기반의 추천 시스템을 개발한다. 또한 학습의 효율성과 성능을 위하여 학습 파라미터 변경 알고리즘을 제시한다. 제안 시스템의 성능 평가를 위하여 실험 분석을 통해 기존의 다양한 전통적 협력 필터링 기법들과 비교 분석을 실시하였으며, 제안 알고리즘은 기본적인 제한 볼츠만 기계 모델보다 우수한 성능을 가져오는 것으로 확인되었다.

Recommender system is a must-have feature of e-commerce, since it provides customers with convenience in selecting products. Collaborative filtering is a widely-used and representative technique, where it gives recommendation lists of products preferred by other users or preferred by the current user in the past. Recently, researches on the recommendation system using deep learning artificial intelligence technologies are actively being conducted to achieve performance improvement. This study develops a collaborative filtering based recommender system using restricted Boltzmann machines of the deep learning technology by utilizing user ratings. Moreover, a learning parameter update algorithm is proposed for learning efficiency and performance. Performance evaluation of the proposed system is made through experimental analysis and comparison with conventional collaborative filtering methods. It is found that the proposed algorithm yields superior performance than the basic restricted Boltzmann machines.

(게재일: 2020.09.29)
본 연구는 다중위해사례를 중심으로 경호임무수행 간 출입통제 활동을 실시하는 과정에서 유발되는 경호원의 휴먼에러가 무엇인지 규명하고 그에 따른 대책을 제시하는데 목적이 있다. 이를 검증하고자 사건의 순서를 시계열로 배열한 뒤 변동노드를 중심으로 문제점을 파악할 수 있는 'VTA 기법'과 'Why-Why 분석 기법'을 활용하였으며, 추가적으로 'M-SHEL Matrix'를 통하여 휴먼에러를 유발하는 환경요인과 개인요인을 추출하였다. 분석결과, 출입통제 사고를 유발하는 경호환경요인으로는 시간부족(조급함), 방문자에 대한 편견, 편중된 근무방법, 보안 관리미흡, 무사안일주의, 익숙한 분위기(긴장이완), 형식적인 근무활동, 편의제공, 과소평가 등으로 조사되었다. 그리고 경호원 개인적 측면에서 유발되는 휴먼에러는 낮은 경계의식, 형식적인 근무, 검측소홀, 안일한 대처 등으로 조사되었다.

The purpose of this study is to investigate the human error of bodyguards caused in the process of performing access control activities between security missions, focusing on multiple risk cases, and to suggest countermeasures accordingly. To verify this, after arranging the sequence of events in a time series, the VTA technique and Why-Why analysis technique that can easily identify the problem centered on the variable node were used. In addition, environmental factors and personal factors that cause human errors were extracted through M-SHEL Metrix. As a result of analyzing multiple risk cases through such a method, the security environment factors that cause access control accidents include lack of time (impatience), prejudice against visitors, intensive work methods, lack of security management, unattended travel, and familiar atmosphere. (Relaxation), formal work activities, convenience provision, and underestimation were surveyed. In addition, human errors caused by personal security guards were investigated as low alertness, formal work, negligence of inspection, and comfortable coping.

(게재일: 2020.09.29)
최근 연구된 상품 추천 서비스들은 고객들의 구매 이력을 통해서만 추천이 이루어졌다. 본 논문에서는 구매 이력을 통해 추천뿐만 아니라 고객이 상품을 고를 때 취하는 행동 패턴을 분석하여 관심도가 높은 광고를 노출하는 행동 패턴 분석 기반 디지털 사이니지 서비스를 제안한다. 이 서비스는 고객행동 패턴을 분석하여 실질적으로 관심을 가지는 상품에 대해 관심도를 추출한다. 추출된 관심도와 고객들의 구매 이력을 Wide & Deep 모델을 통해 학습하고, 이를 바탕으로 MF(Matrix Factorization) 모델을 통해 다른 상품들의 희소 벡터를 예측한다. 예측된 상품 관심도에 대한 순위를 도출하고, 적합한 광고를 노출하기 위해 고객과 상호 작용할 수 있는 인도어 사이니지를 활용한다. 본 논문의 서비스를 통해 온라인뿐만이 아닌 오프라인 환경에서도 고객의 관심 정보를 파악하고 단순히 무작위로 노출하는 광고가 아닌 고객에게 적합한 광고를 제공하여 만족도 높은 구매 환경이 조성될 것이다.

Product recommendation services that have been researched recently are only recommended through the customer's product purchase history. In this paper, we propose the digital signage service through customers' behavior pattern analysis that is recommending through not only purchase history, but also behavior pattern that customers take when choosing products. This service analyzes customer behavior patterns and extracts interests about products that are of practical interest. The service is learning extracted interest rate and customers' purchase history through the Wide & Deep model. Based on this learning method, the sparse vector of other products is predicted through the MF(Matrix Factorization). After derive the ranking of predicted product interest rate, this service uses the indoor signage that can interact with customers to expose the suitable advertisements. Through this proposed service, not only online, but also in an offline environment, it would be possible to grasp customers' interest information. Also, it will create a satisfactory purchasing environment by providing suitable advertisements to customers, not advertisements that advertisers randomly expose.

(게재일: 2020.09.29)
본 연구는 계속되는 코로나19의 여파로 경제적인 상황이 어려움에 처함에 따라 대학생뿐만 아니라 모든 금융소비자들의 재무관리에 대한 지식과 태도 등 높은 수준의 재무관리역량을 필요로 한다는 문제의식에서 출발하여, 대학생들의 건전한 재무관리역량 수준을 높여줄 수 있는 시사점을 제시하는데 연구의 목적을 두었다. 연구의 목적을 달성하기 위하여 대학생들을 대상으로 하여 설문조사를 실시하였다. 설문조사를 바탕으로 본 연구에서 설정한 연구모형과 관련하여 독립변수는 재무관리역량과 재무적 자기효능감을 종속변수는 재무관리행동을 선정하여 연구모형에 따른 구조적인 관계를 분석하였다. 분석결과 재무관리역량은 재무적 자기효능감과 재무관리행동에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 기초로 하여 이론적 시사점과 정책적 시사점을 제시하였다. 마지막으로는 본 연구의 한계와 향후 연구방향을 제시하였다.

The purpose of this study was to suggest implications that the level of sound financial management ability of university students could be raised, starting with the awareness that not only college students but also all financial consumers need high levels of financial management ability, such as knowledge and attitudes toward financial management, as economic conditions are in trouble in the aftermath of the ongoing Corona19. A survey was conducted on college students to achieve the purpose of the study. In relation to the research model set in this study based on the survey, financial management ability and financial self-efficacy as the independent variable, and financial management behavior as the dependent variable were selected to analyze the structural relationship according to the study model. The analysis shows that financial management ability had an effect on financial self-efficacy and financial management behavior. Based on these results, theoretical and policy implications were presented. Finally, the limitations of this study and future research directions were suggested.

(게재일: 2020.09.29)
본 연구에서는 DACUM 기반의 SCID(Systematic Curriculum and Instructional Development) 절차 모형의 단계에 따라 메이커 교육을 위한 역량 기반의 초등교사 연수 프로그램을 개발하고 적용하는 방안을 제안한다. DACUM 기반의 SCID(Systematic Curriculum and Instructional Development) 절차 모형의 단계에 따라 메이커 교육 연수 프로그램의 교육 목표, 내용, 대상, 시간, 방법, 선수 과목 등을 도출하고, 이를 토대로 역량 기반 연수 프로그램을 개발하였다. 또한 개발된 프로그램을 적용하여 프로그램의 효과성을 검증하였다. 개발된 연수 프로그램을 적용하고 효과성을 평가한 결과, 전반적으로 긍정적인 결과가 나타난 것으로 확인되었다. 앞으로 본 연수 프로그램이 메이커 교육에서 초등학교 교사의 역량 강화에 큰 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.

In this paper, we propose a study to develop and apply competency-based elementary school teacher training programs for maker education according to the steps of the DACUM-based Systematic Curriculum and Instructional Development (SCID) procedure model. According to the stages of the DACUM-based SCID (Systematic Curriculum and Instructional Development) procedure model, the educational goals, contents, objects, time, methods, and prerequisite subjects of the maker education training program were derived, and based on this, a competency-based training program was developed. In addition, the effectiveness of the program was verified by applying the developed program. As a result of applying the developed training program and evaluating its effectiveness, it was confirmed that overall positive results were found. We expect this training program to be of help in strengthening the competency of elementary school teachers in maker education.

(게재일: 2020.09.29)
이 논문에서는 NoSQL 데이터베이스의 동작 과정에서 발생하는 라이브러리 콜과 관련 정보들을 기록하여 내부 동작 과정을 심층적으로 분석하는 방법을 제안한다. 이를 통해 지정한 라이브러리 콜을 관찰 및 기록하며, 기록된 라이브러리 콜 정보를 통해 NoSQL 데이터베이스 간 내부 동작 차이를 비교하고, 입력 데이터 개수의 변화에 따라 발생하는 라이브러리 콜의 변화를 관찰하여 각 데이터베이스의 특징 및 확장성을 평가한다. 컴퓨팅 성능의 발전과 빅테이터의 활성화에 따라 다양하고 많은 양의 데이터를 기록 및 분석하기 위한 여러 종류의 NoSQL 데이터베이스가 등장하였으며, 각 환경에 적합한 데이터베이스를 선택하기 위해 각 데이터베이스의 확장성을 평가할 필요가 있다. 그러나 벤치마크, 성능 모델을 통한 외부 동작 관찰 또는 설계에 따른 구조적 특징 분석과 같은 기존의 방식으로는 데이터베이스가 동작하는 과정을 분석 또는 예측하기 어렵다. 따라서, 더욱 심층적인 분석을 통해 동작 과정 및 확장성을 파악하는 본 논문에서 제안하는 기법의 활용이 필요하다.

In this paper, we propose a method of in-depth analysis of internal operation process by recording library calls and related information that occur in the operation process of NoSQL database. It observes and records the specified library calls, compares the internal behavior differences between the NoSQL databases through recorded library call information, and evaluates the characteristics and scalability of each database by observing changes in the number of input data. The development of computing performance and the activation of big data have led to the emergence of different types of NoSQL databases for recording and analyzing various and large amounts of data, and it is necessary to evaluate the scalability of each database in order to select a database suitable for each environment. However, it is difficult to analyze or predict how a database operates in traditional ways, such as benchmarking, observing external behavior through performance models, or analyzing structural features based on design. Therefore, it is necessary to utilize the techniques proposed in this paper to understand the scalability of NoSQL databases with high accuracy.

(게재일: 2020.09.29)
중학교 학생은 수학불안의 정도가 높은 것으로 알려져 있다. 오늘날 중학교 학생의 특성을 반영한 검사도구의 필요성에 따라 중학교 학생을 위한 수학불안 검사를 개발하고자 하였다. 선행연구 분석을 통해 수학불안의 하위 요인을 설정하였으며 각 요인에 해당하는 문항을 제작하였다. 두 번의 파일럿 검사를 통해 문항의 적합성 및 타당도를 분석하여 일부 문항을 수정하였다. 수정된 문항을 사용하여 중학교 학생 255명을 대상으로 본 검사를 실시하였고, 246명의 학생을 대상으로 검사도구의 타당도와 신뢰도를 확인하였다. 최종 개발된 검사도구는 하위 요인 6개, 총 36개의 문항으로 구성되었으며, 수학불안의 정도에 대한 준거를 함께 제시하여 학생의 수학불안에 대한 정보를 학생과 교사, 학부모에게 제공하고자 하였다.

Middle school students are known to have high levels of math anxiety. According to the need for test tools that reflect the characteristics of today's middle school students, it was intended to develop a mathematical anxiety test for middle school students. Sub-factors of mathematical anxiety were established based on prior research and questions corresponding to each factor were produced. The suitability and validity of the questions were analyzed through two pilot tests. Then some of the questions were revised. This test was conducted on 255 middle school students using the revised questions, and the validity and reliability of the test tools were analyzed on 246 student responses. The final developed test tool consisted of 6 sub-factors and a total of 36 questions, and was intended to provide students, teachers, and parents with information about students' mathematical anxiety by providing criteria for the degree of anxiety.

(게재일: 2020.12.30)