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공대 여학생 사이버 멘터링을 위한 시스템 설계 요소 도출에 관한 연구
손소영,이지수,장인상,Sohn So-Young,Lee Ji-Soo,Jang In-Sang 한국공학교육학회 2004 공학교육연구 Vol.7 No.1
현재 국가 경쟁력 강화를 위해 공학계 여성인력의 중요성이 대두되고 있다. 이에 대한 대안으로 공학계 여성 지도자의 육성 및 사회진출이 강조되고 있다. 그러나 사회적으로 공대 여학생들의 현실을 반영한 제도나 장치의 부재로 인하여 체계적인 여성 인재의 관리 및 육성에 많은 어려움을 겪고 있는 것이 현실이다. 이에 본 대학에서는 우수하고 사회에 적응력이 높은 공대 여성인력 육성의 한 일환으로 대학에서 공대 여학생들을 체계적으로 관리하고 지원하기 위한 방안으로 사이버 멘토링 시스템을 도입하고 있다. 그러나 사이버 멘토링 시스템의 구축에는 많은 투자 비용에 비해 사용자의 요구사항을 제대로 반영하지 못해 실효성을 거두지 못하는 경우가 많다. 이에 본 연구는 공대 여학생을 대상으로 한 사이버 멘토링 시스템 도입에 있어 QFD와 컨조인트 분석을 통해 공대 여학생들이 원하는 시스템을 제시하고 이를 통해 사이버 멘토링 시스템 구축 시 고려되어야 할 사항을 살펴보았다. 이러한 결과는 공학계 여성인력 활성화에 도움이 될 것으로 기대된다. In information technology era. importance of female engineers' role is emphasized ever than before. However, relatively few female students have taken engineering as their major in Korea. Furthermore, most of the female engineering students face difficulties due to the lack of their role model. A cyber mentoring system is a very useful system to manage and support such female engineering students in college. In this study, QFD(Quality Function Deployment) is used to find the design factors for effective Cyber mentoring system, that are related to female students' needs. Based on these factors, we use a conjoint analysis to come up with the most favorable Cyber mentoring system. Implementation procedures are given for the continuous quality improvement of the system.
손소영,조용관,최성옥,김영준,Sohn, So-Young,Cho, Yong-Kwan,Choi, Sung-Ok,Kim, Young-Joun 대한인간공학회 2002 大韓人間工學會誌 Vol.21 No.1
The main purpose of this paper is to present selection criteria for ROK Airforce pilot training candidates in order to save costs involved in sequential pilot training. We use classification models such Decision Tree, Logistic Regression and Neural Network based on aptitude test results of 288 ROK Air Force applicants in 1994-1996. Different models are compared in terms of classification accuracy, ROC and Lift-value. Neural network is evaluated as the best model for each sequential flight test result while Logistic regression model outperforms the rest of them for discriminating the last flight test result. Therefore we suggest a pilot selection criterion based on this logistic regression. Overall. we find that the factors such as Attention Sharing, Speed Tracking, Machine Comprehension and Instrument Reading Ability having significant effects on the flight results. We expect that the use of our criteria can increase the effectiveness of flight resources.
특허 연결망 분석을 기반으로 한 금융산업의 지식재산권현황 및 관리 방향 연구
손소영 ( So Young Sohn ),주용한 ( Yong Han Ju ) 한국금융정보학회 2012 금융정보연구 Vol.1 No.2
특허는 지식재산권을 행사할 수 있는 대표적인 역할을 하고 있어, 그 중요성이 금융분야에도 부각되고 있다. 하지만 현재 금융분야에서는 특허에 관한 연구가 미흡하여 중요 연구개발 영역의 파악이 쉽지 않은 상황이다. 이에 본 연구에서는 금융특허의 국제적인 추세 및 특성을 파악하기 위해 한국 미국, 일본 특허청에 등록되어 있는 금융특허현황을 비교 분석하였다. 특히 특허연결망기법과 연관규칙을 활용하여 미국과 한국의 금융특허의 특성을 파악하였으며, 미국과 한국 모두에서 리스크 관리와 연관된 키워드가 특허명칭의 주요 분야로 파악되었다. 분석결과를 기반으로 국내 금융기관들은 신용카드 및 신용대출과 밀접한 신용평가 시스템(credit Scoring System) 뿐만 아니라, 미국에서 중점적으로 특허로서 인정받고 있는 수익예측 및 금융거래, 전자금융, 보안분야에 관한 지식 권리화를 진행해야 함을 제시하였다. Patent has a typical role to play in intellectual property rights, and its importance is increasing in finance areas as well. However, studies on financial patents are rare, and strategic road-mapping for patent management is faced with many difficulties. In this paper, we analyze the trend and characteristics of financial patents granted from Korea Intellectual Property Office, United States Patents and Trademark Office, and Japan Patent Office. From the results of patent network analysis and association rule, we observed that risk management is the most popular area in financial patents. We suggested that Korean financial organizations need to focus on not only credit scoring system but also profit forecasting, financial transactions, E-banking, and security.
손소영(So Young Sohn),신형원(Hyung Won Shin) 대한교통학회 1998 대한교통학회 학술대회지 Vol.34 No.-
본 연구는 교통사고 심각도와 관련된 중요변수를 찾고 이들 변수를 바탕으로 신경망, Decision Tree, 로지스틱 회귀분석을 이용하여 사고 심각도 분류 예측모형을 추정하였다. 다수의 범주형 변수로 이루어진 교통사고 통계원표상의 설명변수 들로부터 사고 심각도변화에 영향력 있는 변수선택을 위하여 x² 독립성 검정과 Decision Tree를 이용하였고, 선택된 변수들은 신경망과 로지스틱회귀분석의 기초로 이용되었다. 분석결과 세가지기법간에 분류정확도에는 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 그러나 Decision Tree가 설명변수 선택능력과 분석수행시간, 사고 심각도 결정요인 식별의 용이함 측면에서 범주형 종속변수인 사고 심각도의 분석에 적합한 것으로 보이며 사고 심각도에는 보호장구가 가장 큰 영향을 미치는 것으로 재입증되었다.