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유진은(兪鎭銀) 서울대학교 교육연구소 2016 아시아교육연구 Vol.17 No.3
명확한 기존 이론이 없어도 축적된 데이터 분석을 통하여 결과를 도출할 수 있는 데이터 마이닝 기법이 빅데이터 시대에 각광을 받고 있다. 수렴 또는 과적합 등의 문제로 인해 소수의 변수만을 모형화해 온 기존 연구방법과 달리, 데이터 마이닝 기법으로는 수백 개의 변수를 한 모형에 투입할 수 있으며, 따라서 연구방법적 측면에서 여러 장점을 가진다. 국가기관에서 십수년 간 수집해 온 교육 패널자료는 양적 · 질적인 측면에서 데이터 마이닝기법 적용에 적절하다. 본 연구는 빅데이터 분석에서 자주 이용되는 벌점회귀모형인 LASSO를 KYPS 5차 자료분석에 이용함으로써 데이터 마이닝 기법의 교육 패널자료 적용 사례를 제시하였다. 수십 개의 변수만을 이용하였던 기존 연구와 달리, 본 연구는 총 315개의 설명변수를 한 모형에 투입하여 15개의 변수를 선택하였다. 기존 연구에서 모형화된 변수뿐만 아니라 새로운 변수를 발굴할 수 있었다. 본 연구의 함의 및 후속 연구 주제 또한 논의되었다. With the advent of so-called big data era, data mining techniques have come to the fore as big data analysis tools. Unlike conventional statistical methods, data mining techniques can handle hundreds of variables in one model without convergence or overfitting problems. However, studies in the field of education have not yet paid enough attention to recent data mining techniques. Particularly, panel data with its hundreds of variables and thousands of participants can fit data mining techniques. This study aimed to illustrate a popular data mining technique, LASSO, by applying it to the 5th wave of KYPS (Korea Youth Panel Study). A penalized LASSO regression was executed with 10-fold cross-validation via deviance, and was successfully applied to the social sciences panel data. Implications of the study are discussed as well as further research topics.
유진은(兪鎭銀) 서울대학교 교육연구소 2015 아시아교육연구 Vol.16 No.2
우리나라 교육 승인통계는 1963년 이래로 초·중등교육, 사교육, 고등교육, 평생교육 등을 포괄하며, 학생, 교원, 학부모, 관련 직원들의 실태조사, 의식조사 등을 망라하며 발전해오고 있다. 본 연구의 주된 목적은 UIS 교육통계를 중심으로 우리 교육 승인통계를 평가하고, 교육정책 수립을 위한 앞으로의 교육 통계조사의 발전방향을 논하는 것이었다. 본 연구에서는 먼저 교육 승인통계의 시기별 변천사를 알아보고, 총 73종의 교육 승인통계 중 59건을 기본통계, 초중등교육, 사교육, 고등교육, 평생교육의 다섯 가지 범주로 분류하였다. 다음으로 유네스코의 UIS 교육통계의 범주화, 분류체계, 방법론적 특징 등을 고찰하였다. UIS 교육통계에 비추어 볼 때, 우리나라 교육 승인통계는 상대적으로 유아교육이 간과되는 반면 사교육이 확고한 위치를 차지하고 있다는 특징이 있으며, 각 통계에 대한 방법론을 상세하게 문서화하여 제시할 필요가 있다. 본 연구는 총 73건의 우리나라 교육 승인통계를 평가하는 최초의 연구로, UIS 교육통계와의 비교를 통하여 우리나라 교육 승인통계의 향후 과제를 논하였다. Since 1963, Korea approved statistics of education have been conducting facts and/or perceptions surveys to students, teachers, and administrators, among others, in all possible educational institutions. The main purposes of this study were to evaluate the Korea approved statistics of education and to provide suggestions for future planning and practices of Korea approved statistics of education. Korea approved statistics of education were grouped in categories, and compared with the UIS(UNESCO Institute for Statistics) statistics, in terms of data collection methods, statistics categorization, and methodological characteristics. A total of 73 Korea approved statistics of education were examined, and 59 of them were categorized as the five groups: Basic, Elementary and Secondary, Private Tutoring, Higher Education, and Lifelong Education. Statistics on early childhood education are lacking, and the Private Tutoring category stands out, compared with UIS statistics. Documentation efforts on detailed methodology need to be furthered. This study is the first one on the 73 Korea approved statistics of education, and discussed suggestions to improve the Korea approved statistics of education.
Tetrahydrofuran Highly Enhances SAMDI Efficiency
유진,강현욱,김미경,정유훈,배세원,여운석 대한화학회 2021 Bulletin of the Korean Chemical Society Vol.42 No.3
The use of tetrahydrofuran for a matrix-dissolving solvent highly improved the SAMDI MS efficiency for the analysis of SAMs on gold.
KOSDAQ 50 기업들의 VaR: (가격제한 제도하의 VaR 추정)
유진,이준행 한국증권학회 2002 Asia-Pacific Journal of Financial Studies Vol.30 No.1
실무에서 사용되는 델타-노말 방식에 의한 VaR와 가격제한을 체계적으로 감안한 몬테카를로 시뮬레이션에 의한 VaR와의 차이는 (+)와 (-)의 양 방향으로 나타날 수 있다는 점에서 보다 복잡한 양상을 띤다. 게다가 델타-노말 방식이 (현실에서는 불가능한) 낮은 주가를 용인함으로써 나타나는 VaR 추정치의 과대평가 현상은 보유기간이 길어질수록 심화된다는 사실은 오차 문제의 심각성을 더해 준다. 결국 본 고의 논의와 실험 결과는 현행 델타-노말 방식에 의한 VaR 산출방법이 시급히 개선되어야 함을 강하게 시사한다고 할 수 있다.IV. 결론