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경로분석을 이용한 입시전형요소 및 GPA와 취업률의 상관성에 관한 연구
윤옥수,진정언,차경준 한국자료분석학회 2015 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.17 No.1
Scholastic assessment test (SAT) and essay test by university as well as student record have been the 3 core criteria in current university entrance examination. Thus, using path analysis, this study analyzed how these 3 core factors affect grade point average (GPA) in university and job finding (process) after the graduation. Data was collected H university freshman (SAT, essay test, student record) in 2006 and the collected data were analyzed using SAS (statistical analysis system, ver. 9.1). As the results of the analysis, it turned out that although student record affected GPA the most strongly among the 3 criteria, none of the criteria including GPA had significant effect on job finding. Therefore, it is considered appropriate for universities to focus on raising scholastic talents in terms of post management of the students already registered in the universities and on rearing talents required by the corporations through various activities rather than on developing new types of admission methods and criteria. 학교생활기록부(학생부)를 포함한 대학수학능력시험(수능)과 대학별 논술고사 등은 현 대학입시의 3가지 핵심요소이다. 이에 대학입학전형요소인 수능, 학생부, 논술 등이 대학 내 학업평점(grade point average, GPA)에 어떠한 영향을 주는지, 나아가 졸업 후 취업과의 연관성을 경로분석(path analysis)을 통하여 분석하였으며, 분석 자료는 H대학교 2006년도 신입생 기준으로 하여 수능, 논술, 학생부 성적이 모두 있는 정시 가군을 선택했고, 통계분석은 통계 분석 패키지 SAS (statistical analysis system, ver. 9.1)를 사용하였다. 결과적으로 대학입학전형요소 중 학생부가 GPA에 가장 크게 영향을 주었지만, 취업에는 GPA는 물론 대학입학전형요소 모두가 유의한 효과를 보이지 않았다. 따라서 대학은 새로운 입시전형방법의 개발보다는 기 입학한 학생들에 대한 사후적 관리측면에서 학문인재상 뿐 만 아니라 다양한 활동 등을 통한 기업 인재상 등에도 주력해야 할 것으로 사료된다.
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프로젝트 성과 향상에 영향을 주는 PMO 기능에 관한 연구
김종기,윤옥수 한국경영정보학회 2010 한국경영정보학회 학술대회논문집 Vol.2010 No.1
90년대 이후, Project Management Office (PMO)는 많은 조직에서 중요한 역할을 담당해왔다. PMO의 폭발적인 확산에도 불구하고, PMO에 대한 체계적 연구는 부족한 현실이다. 몇몇 PMO를 성공적으로 수행한 일정규모 이상의 기업들을 중심으로 사례 연구(case study), 면접 조사(interview survey)등이 진행 되었으나, PMO가 담당하고 있는 역할이나 기능들에 대한 어떠한 공통적인 의견도 없으며, PMO의 가치를 논하기에는 아직 부족한 감이 있다. PMO의 중요성은 인지하면서도 PMO에 대한 전반적인 이해도가 많이 부족하며, PMO에 대한 이론적 연구나 실증적 연구도 그에 미치지 못하고 있는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 그 동안 PMO와 관련된 선행연구들의 이론적 고찰을 통하여, PMO의 역할이나 기능들을 정의하고, 현재 PMO에 몸담고 있거나 PM의 역할을 하고 있는 전문가 집단의 설문조사를 통해, 프로젝트의 성과 향상에 영향을 주는 PMO의 기능들을 실증적으로 검증하고자 한다.
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박보영,강희재,윤옥수,최원영 한국자료분석학회 2015 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.17 No.3
The purpose of this study is to find out optimal classification technique method for fetal heart rate (FHR) important data to check health problems to a fetus. Especially, we focus on finding classification method which distinguish can normal fetus and interine growth restriction fetus. Linear discriminant analysis and logistic regression as parametric classification, and decision tree, k-nearest neighbor and support vector machine (SVM) as non-parametric classification are used in this study. Also not only accuracy but also specificity and sensitivity are considered in comparing. As the results, it shows more than 90% high-accuracy in all 4 classification methods except for k-nearest neighbor and the specificity values is more than 0.850. As for sensitivity, linear discriminant and SVM are 0.890 and 0.898, respectively. It confirm that k-nearest neighbor is not good at FHR since the accuracy and sensitivity are 0.799 and 0.652 respectively. On the other hand, balanced accuracy, measurement which consider sensitivity and specificity, of SVM, linear discriminant analysis and logistic regression are 0.930, 0.928 and 0.912 respectively. 본 연구는 태아의 안녕평가를 위해 중요한 자료로 이용되고 있는 태아심박동(fetal heart rate) 자료에서 최적의 분류기법을 찾는데 목적이 있다. 특히 정상태아와 자궁내 발육제한(interine growth restriction; IUGR) 태아를 분류 할 수 있는 최적의 모형을 찾고자 한다. 분류기법들은 모수적 분류기법인 선형 판별분석(linear discriminant analysis)및 로지스틱 회귀분석(logistic regression)과 비모수적 방법으로 의사결정나무(decision tree), -최근접 이웃(-nearest neighbor) 및 지지도벡터기계(support vector machine; SVM)를 시행하였다. 또한 성능평가 측도로 정확도(accuracy)뿐 아니라 임상자료에서 널리 이용되는 측도인 특이도(specificity)와 민감도(sensitivity)를 함께 고려하여 그 성능을 비교하였다. 분석 결과, -최근접 이웃을 제외한 4가지 분류기법은 90%이상의 높은 정확도를 보여 주었다. 또한 5가지 분류기법 모두 0.850 이상의 높은 특이도 값을 보였고, 민감도에서 선형 판별분석과 SVM이 각각 0.890과 0.898로 가장 우수하였다. 한편, 민감도와 특이도 값을 동시에 고려하기 위한 측도인 안정된 정확도(balanced accuracy)는 SVM에서 0.930 그리고 선형 판별분석과 로지스틱 회귀분석이 각각 0.928과 0.912로 나타났다.
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김종기 ( Jong Ki Kim ),윤옥수 ( Ok Soo Yoon ) 한국정보시스템학회 2011 情報시스템硏究 Vol.20 No.3
본 연구의 목적은 PMO의 기능들이 프로젝트 성과에 미치는 직접 효과와 프로젝트 관리 프로세스의 수행을 통한 간접 효과를 PLS 경로모형을 통해 파악하는데 있다. 또한, PMO 역량 및 최고 경영진의 지원에 따른 프로젝트 성과의 차이의 상호 효과 및 그 효과의 크기를 찾고자 한다. 본 연구에서는 방법론 제공, 행정적 지원, 교육 및 훈련, 자원 관리, 지식 관리를 통하여 형성되는 PMO기능과 통합, 범위, 시간, 비용, 품질, HR, 커뮤니케이션, 위험, 자원조달 등을 통하여 형성되는 프로젝트 관리 과정을 측정하기 위하여 2차 요인 모형(second-order construct model)으로 연구 모형을 검증하였다. 본 연구에서 각 1차 요인(first-order construct)은 반영지표를 이용하여 분석 하였으며, 2차 요인은 조형지표를 이용하여 분석하였기에, 반영지표와 조형지표가 모두 포함되어있는 모형 분석에 용이한 자료처리 도구인 PLS를 이용하였다. 본 연구의 설문대상은 PMO의 지원하에서 프로젝트를 수행해 본 경험이 있는 프로젝트 관리자나 프로젝트 리더와 같은 전문가 집단으로 한정하여 온라인 설문조사를 실시하였다. 분석 결과, PMO 기능 및 프로젝트 관리과정 모두 프로젝트 성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 또한 PMO기능을 수행할 때, PMO역량에 따라 프로젝트 성과에 유의한 차이가 존재함이 확인되었다. 따라서, 경영진들은 프로젝트 수행 시 프로젝트 성과에 긍정적 영향을 미치는 PMO의 설립을 적극적으로 검토해야 한다. 또한 PMO의 역량에 따라 프로젝트 성과에 차이가 발생하므로 프로젝트을 관리하는 PMO에 충분한 권한을 부여하고 경영진의 지원을 신속하게 함으로써 프로젝트를 성공적으로 수행할 수 있을 것이다.
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