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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.
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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.
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유진아,이혜은 보험연구원 2012 KIRI Weekly(주간포커스) Vol.170 No.-
2011년 하반기 보험회사 가계대출이 빠르게 증가하는 추세를 보이자, 금융당국은「보험회사 가계대출 동향 집중 점검」방침을 발표하면서 보험회사의 가계대출 증가 원인이 약관대출의 이용 편의성에 있다고 지적함. 또한, 금융당국은 2012년 2월 현재 보험회사를 대상으로 약관대출 실태점검을 실시하고 있는 것으로 알려짐. 보험회사의 약관대출은 그 정의 및 특성상 보험회사의 부실 유발 가능성을 찾기가 어려우며, 동 서비스를 통해 보험회사의 건전성에 영향을 주지 않으면서도 가계에 유동성을 제공하는 긍정적 역할을 수행한다고 볼 수 있음. 보험회사 약관대출의 경우 일반적으로 보험계약 해약금을 담보로 하여 해약금의 70% 이내에서 대출되기 때문에 보험회사의 건전성을 악화시킬 가능성은 매우 낮음. 약관대출이 부실화될 경우 보험소비자 보호 측면에서 우려되는 점은 보험계약 해지이나, 동 사태의 발생 가능성은 크지 않음. 보험계약자의 약관대출 원리금 연체 시에도 1) 계속보험료를 납부하는 경우 해약환급금이 증가하는 한편, 2) 계속보험료를 납부하지 않는 경우에는 보험료 미납사유로 보험계약은 해지됨. 또한, 보험료 미납에 따른 보험계약 해지도 일정기간 경과 후 보험계약 부활을 신청할 수 있음. 최근 경제성장률 둔화, 높은 물가상승률, 사회보험료 인상 등으로 가계의 부채상환 여력이 개선되고 있지 않기 때문에 가계의 고정자산 유동화 서비스라는 약관대출의 긍정적인 면이 가계부채 연착륙 차원에서 평가될 필요가 있음.
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