WBI 기반의 교육에서의 상호작용에 관한 연구

변현정 국민대학교 교육대학원 2003 국내석사

제7차 교육과정의 기술·가정 교과에 대한 중학생의 태도

변현정 영남대학교 교육대학원 2004 국내석사

욕망의 기제로서의 외화면 목소리 연구 : 마르그리트 뒤라스의 <인디아 송>을 중심으로

변현정 연세대학교 커뮤니케이션대학원 2009 국내석사

분석하고자 하는 작품 마르그리트 뒤라스Marguerite Duras의 <인디아 송(India Song)>(1975)은 누보로망의 성격을 띠고 있는 희곡 텍스트를 기반으로, 영상과 음향이 분리되어 비동시적으로 작동하는 독특한 실험적 영화이다. 그래서 내러티브 진행도 인물들 사이에서 특별한 사건이 발생하여 이뤄지거나, 혹은 특정 소재를 둘러싸고 인물들이 얽혀서 이뤄지는 것이 아니라, 단지 출처를 알 수 없는 얼굴 없는 목소리들이 흘리는 정보를 통한 추측에 의해서 이루어진다. 따라서 내러티브 진행에 있어 영상보다 음향 쪽에 더 무게가 실리는 것이 사실이다. 실제로 영화 속에서 이미지들은 주로 정지해 있거나 느릿한 동작으로 움직일 뿐이며, 발화조차 하지 않고, 권태로울 정도로 무료한 일상들로만 그려진다. 영상으로 드러나는 화면 영역은 음향, 특히 목소리를 통해서 비로소 살아있는, 이야기가 만들어지는 공간이 된다. 그렇다면 외화면 목소리는 어떻게 <인디아 송>에서 등장인물들의 욕망을 작동시키고, 그 안으로 관객을 이끌어 가는 것일까? 필자는 음향이론과 함께 정신분석학을 적용하여 이를 해석하고자 한다. 이미지에서 분리되어 ‘탈 육체화’된 목소리는 <인디아 송>에 나오는 앤 마리 스트레테르를 둘러싼 사랑과 욕망의 이야기들의 일부만을 알며, 여러 목소리들을 통해 그 이야기들의 다른 조각들을 꺼내어 놓는다. 전지성이 배제된 목소리들은 모든 것을 아는 권력자의 위치에서 한발 내려옴으로써 영화의 안팎을 자유롭게 넘나들 수 있는 음성존재-모순 아쿠스메트르acousmetre paradoxaux-가 된 것이다. 그들은 그들의 이야기가 들리는지도 모르며, 그들이 어느 시공간에서 화면 영역을 바라보고 있는지 조차 스스로 확인할 수 없다. 모든 것이 모호한 상태로 남겨지게 되는 이 영화 속 외화면 목소리들은 디제시스와 비디제시스 사이의 공간을 차지하며, 잡을 수 없고 계속해서 빠져나가는 대상처럼 관객을 이미지에서 분리시키고 소리의 근원을 찾도록 만들며, 그들이 들려주는 이야기들을 능동적으로 구성하도록 만든다. 뿐만 아니라 등장인물이 발화하여 언어의 세계로 진입하는 것을 막고, 특히 인물들 사이의 소통 불가능함은 부영사의 경우 상상계(거울단계) 안에 갇힌 인물로서 표현하는데 효과적으로 작용한다. 부영사와 앤 마리 스트레테르 사이의 공명하는 목소리는 아이와 어머니 사이의 관계를 연상시키며, 그들을 특별한 존재로서 부각시킨다. 하지만 결국 부영사는 끝내 잡을 수 없는 대상에 대한 환상 속에 고착되는 비극을 맞이하게 되며, 사랑이 결국 완성될 수 없는 결핍이라는 것을 알고 있는 앤 마리 스트레테르는 스스로 목숨을 끊고 무無의 상태이자 욕망의 끝인 죽음에 이르게 된다. 등장인물에게서 결핍의 요소가 되었던 외화면 영역의 탈 육체화 목소리는 이렇듯 결핍의 영역을 계속해서 채워나가는 과정을 통해 영화의 내러티브를 작동시키며, 해석의 여지를 관객에게 열어 놓는다. 본 연구를 통해, 이루어질 수 없는 사랑과 회복될 수 없는 결핍에 대한 욕망이라는 <인디아 송>의 주제는 뒤라스가 시도한 음향과 영상의 분리, 그 둘 간의 자유로운 교류, 그리고 육체를 초월하는 ‘탈 육체화’ 목소리를 통해 보다 잘 표현되고 있음을 알 수 있었다. 그리고 그 분석의 과정 속에 정신분석학적 틀을 사용함으로써, 주인공들의 이야기를 목소리만으로 표현할 수 없는 인간의 내밀한 부분에까지도 접근해볼 수 있었다.

간헐적 수요 특성에 따른 하이브리드 예측 모델 비교 연구

변현정 이화여자대학교 대학원 2022 국내석사

간헐적 수요는 불규칙한 특성을 갖는 수요로 여러 산업 분야 걸쳐 나타나며 전체 재고에 상당히 많은 부분을 차지한다. 간헐적 수요에 대하여 제대로 파악하지 못한다면 재고 관리가 어렵게 되어 결국 비용 면에서 큰 손실이 발생하게 된다. 효과적으로 공급망을 관리하고 제품을 안정적으로 공급하기 위해서는 간헐적 수요 예측은 필수적이라고 볼 수 있다. 간헐적 수요 예측을 가능하게 하기 위해서는 간헐적 수요의 특성에 따라서 분류가 필요하고, 간헐적 수요 예측의 성능을 높이기 위해서는 두 가지 모델을 결합한 하이이브리드 모델의 적용이 필요하다. 하나 이상의 시각에서 데이터의 특성을 파악한다면 예측력 향상의 효과를 볼 수 있기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 간헐적 수요 데이터를 0이 아닌 수요 간의 평균 간격(Average Inter-demand Interval, ADI)과 평균 수요 크기(Average Demand Size, ADS), 수요 크기(Demand Size)의 변동계수(Coefficient Variation, CV)를 기준으로 집단을 분류한 후 하이브리드 모델로 예측하였다. 실험 결과, 집단에 따라 최적 모델이 다르게 도출되었고 특히 간헐적 특성이 강한 집단에서 하이브리드 모델인 Croston-GRU의 성능이 뛰어남을 확인하였다. 이로써 Croston-GRU는 간헐적 수요 데이터의 정보를 다른 모델이 비해 효과적으로 추출하여 예측에 반영한다는 것을 알 수 있었다.실제로 여러 상품을 취급하는 회사에서 간헐적 수요 예측의 중요성을 인지하고 간헐적 수요 예측에 최적화 된 하이브리드 모델을 적용한다면 효율적인 재고 관리가 가능할 것이고 비용 절감까지 기대할 수 있을 것이다. Intermittent demand is characterized by irregular patterns with zero intervals, which commonly occurs in various industries and accounts for a large portion of the total inventory. Due to those reasons, intermittent demand forecasting is required for effective management in supply chain. For more accurate prediction for intermittent demand, it is necessary to classify it according to its characteristics and to apply a hybrid model that combines two models, especially statistical and machine learning models, to capture spatial and temporal features. In this study, intermittent demand is classified into several groups by two methods. Forecasting models including SES, ARIMA, Croston, LSTM, GRU, CNN-GRU, and Croston-GRU are applied for performance comparison. The result shows that the optimal model is different depending on each group and proves that Croston-GRU hybrid model is the best model for the group with strong intermittent characteristics. This study demonstrates intermittent demand forecasting processes and offers guidance to retailers by recommending a specialized forecasting method for intermittent demand. Therefore, this study will be useful in various industrial settings to manage supply chain efficiently.

딥러닝 기법을 이용한 원/달러 환율예측 모형 제안 : DNN과 LSTM을 중심으로

변현정 연세대학교 대학원 2021 국내석사

Exchange rates are a very important variable that has a profound effect on trade between countries. In particular, foreign exchange risk has a significant impact on the valuation of financial and real assets. Predicting exchange risks is a very important issue due to the high dependence on exports in Korea. However, the limitations of the existing financial time series model, which was widely used for forecasting in the financial and macroeconomic sectors, have been revealed, and under these circumstances, research using the deep learning model, which shows strength in analyzing time series, is becoming more active. However, there is a lack of research on currency forecasts in Korea. This study presents a model of exchange rate prediction using DNN and LSTM, which has never been attempted in existing domestic studies. The exchange rate prediction models presented in this study used the quoted exchange rate price, high price, low price, closing price and trading volume as input variables, and the DNN and LSTM models were used as a way to deal with vast amounts of data. The empirical analysis of the two models was conducted using the sliding window technique and the data for 10 years from 2010. In order to further improve the performance of the predictive model, the purpose of this study was to utilize the Dinoising Autoencorders. After eliminating noise from the data using DA, we expect to improve the time series prediction performance of DNN and LSTM. In this paper, the learning period was set at seven years for the entire data to optimize the model. The exchange rate forecasts were carried out using the two models subsequently designed, and RMSE and MAPE were used as indicators to evaluate the predicted performance of both DNN and LSTM models. In addition to the deep learning model, the addition of the AR model as a benchmark model demonstrated the excellence of the model presented in this study. Forecasts show LSTM's performance is better than that of DNN. This study is the first of its kind to utilize LSTM among domestic exchange rate prediction studies, and is meaningful in providing clues to future exchange rate prediction research. 환율은 국가 간 무역에 지대한 영향을 미치는 매우 중요한 변수이다. 특히 외환리스크는 금융자산과 실물자산의 가치평가에 많은 영향을 미친다. 수출의존도가 높은 한국의 특성상 환 리스크의 예측은 매우 중요한 문제이다. 하지만 재무와 거시경제 분야에서 예측에 널리 쓰이던 기존 금융 시계열 모형의 한계가 드러났고, 이러한 상황에서 시계열 분석에 강점을 보이는 딥러닝 모형을 활용한 연구가 활발해지는 추세를 보인다. 하지만 국내에서 환율 예측에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 기존 국내 연구에서 한 번도 시도하지 않았던 DNN과 LSTM을 활용한 환율예측 모델을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 환율예측 모델은 고시 환율의 시가, 고가, 저가, 종가, 거래량을 입력변수로 사용하였으며, 방대한 데이터를 다루려는 방법으로 DNN과 LSTM 모델을 사용하였다. 두 가지 모델의 실증분석에는 2010년부터 10년간의 데이터를 사용하였으며 슬라이딩 윈도우 기법을 이용하여 분석을 진행하였다. 예측 모형의 성능을 더욱 향상시키기 위하여 본 연구의 목적은 디노이징 오코인코더(DA, Denoising Autoencoders)를 활용하였다. DA를 사용하여 데이터의 노이즈를 제거한 후 DNN과 LSTM의 시계열 예측 성능 향상을 기대한다. 본 논문에서는 전체 데이터에 대해 학습 기간을 7년으로 설정하여 모델을 최적화시켰다. 이후 설계한 두 가지 모형을 이용하여 환율예측을 수행하였고, DNN과 LSTM 두 모형의 예측 성능을 평가하는 지표로 RMSE와 MAPE를 활용하였다. 또한 딥러닝 모형 외에도 AR 모형을 벤치마크 모형으로 추가함으로 본 연구에서 제시하는 모형의 우수함을 입증하였다. 예측 결과 LSTM의 성능이 DNN의 성능보다 우수한 것으로 드러났다. 본 연구는 국내 환율예측 연구 중 LSTM을 활용한 최초의 연구이며, 향후 환율예측 연구에 실마리를 제공하는 데 의의가 있다.

노숙인의 생활실태에 관한 연구

변현정 상지대학교 사회복지정책대학원 2016 국내석사

국 문 초 록 본 연구의 목적은 노숙인의 생활실태를 이해하고 이에 걸맞은 지원 방안을 모색하고자 하는 것이다. 이러한 목적을 달성하기 위해, 본 연구에서는 노숙인의 심리적 실태와 신체적 실태, 그리고 경제적 실태를 분석하여 지원방안을 살펴보고 이를 위한 실천적 제언을 제시하고자 함에 있다. 연구대상자는 강원도 지역의 노숙인 쉼터이용노숙인, 의료입소노숙인, 쪽방노숙인, 주거복지시설이용노숙인, 거리노숙인 등 125명의 노숙인을 선정하여 설문 및 면접의 방식으로 진행하였다. 다만 한글을 읽지 못하거나 알코올로 인한 설문지 이해도 및 작성이 어려운 노숙인들의 경우는 연구자가 설문지를 읽어주고 응답하는 형식으로 진행하였다. 조사연구에서 일반적으로 사용되는 인구학적특성에 관련된 질문으로, 연구대상자의 성별, 연령, 혼인여부, 최종학력, 총 노숙기간, 현 기관의 입소 기간, 현재 본인에게 가장 필요한 지원 및 서비스, 노숙인 기관을 이용하게 된 계기 등 총 8개 문항으로 구성하였다. 심리적 실태를 알아보기 위해 노숙인들의 생활실태와 관련하여 자아존중감(self-esteem) 검사를 실시하였다. 신체적 실태는 흡연여부, 첫 흡연시기, 음주여부, 음주량, 운동여부, 건강상태, 우울정도, 자살생각여부, 스트레스, 의료기관이용여부 등 총 10개 문항으로 구성하였다. 경제적 실태는 현재수입원, 현재직업형태, 현재한달총수입, 현재고용형태, 과거직업형태, 과거한달 총수입, 과거실직사유, 현재주거상태, 저축여부, 계획소비여부 등 총 10개 문항으로 구성하였다. 분석방법은 SPSS 20.0 프로그램을 이용하여 빈도분석, 평균, 표준편차 등의 기술통계분석을 실시하였다. 연구결과는 다음과 같이 요약할 수 있다. 연구대상자는 자신의 가치를 부정적으로 평가하고 자신에 대해 만족하지 않는 등 자아존중감이 매우 낮게 나타났다. 슬픔, 절망, 우울감을 느끼는 정도와 자살충동을 느끼는 비율이 일반인의 4배 수준으로 높게 나타났다. 노숙인의 건강상황은 우울증, 신경쇠약, 알코올 문제 등의 정신질환이 가장 많았으며, 그 외에도 위궤양, 고혈압, 당뇨, 결핵, 관절염, 교통사고, 골절, 타박상, 기타 장애 등의 질환으로 고통받고 있었다. 빈곤의 사각지대에 놓여 있는 경우가 많아 병원 이용을 못하거나 노숙인의 특성상 사회생활에 단절되어 있으므로 정보력이 부족하여 의료급여절차를 모르는 경우도 많았다. 현재 수입원은 생활유지능력이 없거나 생활이 어려운 기초생활수급자가 절반 이상으로 정부보조금으로 생계를 유지하는 노숙인이 가장 많았고 수입이 있더라도 하루 생계를 유지할 수 없을 정도의 심각한 수준이었다. 이처럼 노숙인 생활을 시작하면서 당면하게 되는 가장 현실적인 위기가 바로 의식주의 상실인 만큼 이들에 대한 사회적 도움이 절실히 요구된다. 이러한 조사 결과를 바탕으로 노숙인 지원을 위한 방안으로는, 첫째, 심리사회적지원으로 정신보건서비스연계 및 자아존중감향상프로그램, 정신건강회복프로그램이 제공되어야 한다. 삶의 질과 만족도, 사회적 안녕감 등을 포함한 행복감이 있어야 자아존중감이 향상되기 때문에 정신보건서비스연계가 필요하고 긍정적인 정서와 관계를 가질 기회를 제공하는 프로그램이 필요하다. 둘째, 신체적 지원으로 의료지원체계가 확립되어야 하고 의료급여절차가 용이할 수 있도록 개선되어야 한다. 노숙인의 의료보장의 차원에서 거리 및 시설에서 발견될 수 있는 전염성 질환에 대한 조기예방과 각종 질병 진료가 필요하고 의료급여절차를 개선하여 노숙인들의 건강권에 주목해야 할 것이다. 셋째, 경제적 지원으로 고용지원서비스 제공, 주거복지서비스 제공, 빈곤형 협동조합 구축이 필요하다. 기본적인 고용지원서비스가 제공되도록 하고, 노숙인에게 일을 할 수 있는 기회를 제공하여 고용능력을 유지하고 발전시켜 가도록 해야 한다. 주거마련은 쪽방이나 쉼터의 정책에서 벗어나 무료주택보장이나 그룹홈을 제공함으로써 사회복귀에 적응하고 준비할 수 있는 기틀을 마련해야겠다. 협동조합의 금융서비스와 복지상담, 급식, 이미용, 의료 등의 여러 가지 복지서비스를 한 곳에서 제공 받는 원스탑토탈복지서비스와 사회적협동조합이 결합되어 노숙인의 생활안정과 자립에 기여할 수 있어야 한다. ABSTRACT A Study on the Living Conditions of the Homeless Byun Hyeon-jeong Graduate School of Social Welfare Policy Sangji University The purpose of this study is to understand the living conditions of the homeless and to seek the support measures commensurate thereto. To achieve these objectives, as this study has analyzed the psychological status and physical status and economic situation of the homeless look for support measures to present practical proposals for this purpose. Study subjects using homeless shelters homeless, medical entrance of Gangwon homeless, jjokbang Homeless, homeless housing welfare facilities, such as by selecting a distance of 125 homeless homeless was conducted by way of surveys and interviews. But if you can not read or understand the questionnaire and the creation of the homeless is difficult due to alcohol Hangul was going to give a response in the form of the researchers read t

자연어추론의 사전 처리방식을 적용한 멀티 모달 텍스트 요약

변현정 서울과학기술대학교 2024 국내석사

제 목 : 자연어추론의 사전 처리방식을 적용한 멀티 모달 텍스트 요약 본 연구에서는 다양한 매체로부터 제공되는 텍스트에서 중요한 의미를 추출하여 간결하게 표현하는 자연어처리(Natural Language Processing) 분야 중 하나인 텍스트 요약에 관한 연구를 진행하였다. 일반적인 텍스트 요약은 메인 도메인에 해당하는 텍스트만을 이용한 요약이 그 주를 이루었지만 요즘은 이미지 음성 영상 등의 다양한 차원의 양식을 각각의 임베딩을 통해 얻은 텍스트 정보와 이미지의 시각적 정보를 함께 활용하는 방법으로 발전되었다. 이러한 시각 정보를 활용한 텍스트 요약 연구가 많은 관심을 받으며 좋은 성과를 내고 있지만 제공되는 이미지의 개수가 텍스트에 비해 부족하고 그 품질 또한 좋지 못한 경우가 많다 이런 이유로 이미지 결합방법 연구와 함께 메인 도메인인 텍스트에 대한 핵심 의미를 파악하는 것이 더 중요해졌다. 본 연구에서는 텍스트의 핵심의미 파악을 위해 텍스트 원문의 자연어추론 방식을 사전 처리함으로써 텍스트들 간의 유사도가 높은 문장들을 미리 추출하여 새로운 요약 원문으로 재구성하는 방법을 제안했다. 높은 유사 관계에 있는 문장으로 재구성함으로써 이미지에서 정보를 많이 얻지 못하더라도 텍스트 자체의 핵심 문구를 통해 유사도가 낮은 문장과 단어를 사전에 걸려냄으로써 요약 태스크의 노이즈를 줄이는 효과를 얻고, 뿐만 아니라 텍스트의 사전 처리를 통해 유실될 수 있는 주요 텍스트 문장을 이미지와 유사 관계가 높은 텍스트를 추출하여 결합하여 요약 성능의 효과를 높였다. 본 연구에서 제안한 자연어추론 사전 처리 방식을 적용한 요약 성능이 사전 처리방식을 적용하지 않은 요약에 비해 ROUGE-1 점수가 10% 향상되었다. 또한 문장 수반관계를 충분히 활용할 수 있는 20개 이상의 문장으로 구성된 리뷰에서는 타 요약모델에 비해 높은 점수를 얻기도 했다. 그러나 원문 텍스트의 개수가 너무 적어 문장 수반관계가 전혀 없는 경우에는 텍스트 자연어추론 사전 처리의 효과는 없었다 텍스트 개수와 요약문 길이 등의 제한된 조건에서 제안 모델의 요약 성능이 높아지는 것을 알 수 있다. 본 연구를 통해 메인 도메인 품질의 중요성을 이해하게 되었으며, 문장의 개수 등 텍스트 조건에 따른 자연어추론 사전 처리방식의 차등적 적용과 조건에 따른 다른 정제방법의 결합 연구와 생성 요약문의 성능평가 방법에 대한 ROUGE 평가지표 외 LLM(대규모 언어모델) 기반의 챗GPT 등의 교차 비교에 대한 추가 연구뿐만 아니라 매우 긴 문장의 자연어추론 사전 처리방식에 특화된 앙상블 모델링 연구도 추후 진행될 것으로 기대한다. Multimodal Text Summarization applying natural language inference In this study, Entailment-based multimodal text summary is proposed. In this study, Research on text summary is conducted, a field of natural language processing that extracts important meaning from text provided in various media and expresses it concisely. General text summary is mainly a summary using only the text corresponding to the main domain, but these days, various formats such as accompanying images, audio, and video are used to summarize text information, images, videos, etc. through each embedding. However, the number of different forms offered is still not large and quality also has an impact. In general text summarization using images and text, it is possible to collect highly related text data that cannot be obtained from images by constructing new text data with high similarity to key phrases of the main source text. Text with high similarity between texts is also selected. and Pre-selection can reduce the noise of the summary operation. In addition, by extracting text with a high degree of similarity between the image and the original text, it was possible to achieve the effect of combining key sentences through images even if key sentences were omitted from the newly constructed data set due to sentence implication relationships. In various areas, key words or phrases included in the text have the greatest impact on summarization performance, so summary studies using sentences obtained from newly constructed datasets and images through elaborate refinement of the text has been shown to improve summarization performance by more than 10%. In addition, we expect that through this study, we will be able to understand the importance of core domain quality as well as modeling in summary, and conduct additional research combining multiple domains using various refinement methods.

기독교 무용예배 활성화를 위한 신도들의 인식도 조사

변현정 이화여자대학교 대학원 1995 국내석사

해사영어 : 코퍼스 기반 어휘 분석

변현정 한국해양대학교 일반대학원 2011 국내석사

The purpose of this thesis is to compile a corpus of Maritime English and to describe some lexical features of Maritime English by comparing them with those of General English corpora such as LOB and BNC. Corpus Linguistics is useful to illustrate real features of language use. In particular, specialized corpora in English can make a contribution to showing how a language is used in specific areas which are different from General English. In maritime communities, there have been communicative problems even though The International Maritime Organization (IMO) offered Standard Marine Communication Phrases (SMCP). Maritime English needs to be studied more systematically to help learners of Maritime English and seafarers who need Maritime English as English for Specific Purposes (ESP). However, a maritime English corpus has not been compiled yet, so it is necessary to compile a Maritime English corpus that offers more realistic language being used in the maritime community and to analyze the linguistic characteristics of Maritime English. For the compilation of a Maritime English corpus, six kinds of maritime written texts such as journals, maritime law, media text, set language, textbooks and other documents were selected and about one million words were collected. Interviews and discussions with six professors who have been teaching Maritime English courses were implemented. Word frequencies in the Maritime English corpus were identified and then keywords were extracted by using a concordance, WordSmith 5.0. The results of this study show that some lexical features of Maritime English are different from those of General English, so they can raise the awareness of lexical features of Maritime English. The word-list and keyword-list extracted from the Maritime English corpus (MECO) will be fundamental materials to help learners understand the frequent lexis in maritime texts and will be useful resources for maritime English textbooks. The high frequent word-list and the lexical characteristics of this study are expected to develop seafarers' and learners' communication skills.

Denim의 染色堅牢度에 관한 硏究

변현정 慶熙大學校 1985 국내석사