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사업체 성별직종분리 요인의 분석

  • 강세영
    • 한국인구학
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    • v.18 no.1
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    • pp.41-61
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    • 1995
  • 본 연구는 노동시장의 성별직종분리(occupational sex segregation)를 초래하는 요인들을 대분류 및 세분류 사업체를 단위로 규명하고자 하였다. 분석결과를 요약하면, 첫째, 사업체 성별직종분리에 영향을 미치는 요인 중 가장 중요한 것은 직급근로자 비율, 숙련기술자 비율, 그리고 사업체의 조직화 정도로 구성되어 있는 내부노동시작 특성으로 나타났다. 둘째, 사업체는 산업의 성별직종분리에 의해 영향을 받는 것으로 밝혀져 산업 전반에서 남성과 여성의 직종을 구분해 온 관행이 개별 사업체의 성별분리구조를 형성하고 고착화시키는 역할을 하는 것으로 보인다. 세째, 가정한 바와는 달리, 여성의 개인적인 자질향상이 성별직종분리의 개선과 직결되지는 않을 것으로 보인다. 그러나 평균 근속년수비는 성별직종분리를 감소시키는 것으로 나타나 여성이 노동시장에 지속적으로 참여하는 것이 성별직종분리를 개선할 수 있음을 시사한다. 네째, 사업체 성별직종분리 현상에 대한 내부노동시장 특성들의 높은 설명력과 여성의 경쟁력이 보여준 극히 미미한 설명력은 앞으로 산업구조 및 노동력의 유연화 추세에 직면하여 성별직종분리 구조의 개선 가능성에 대해 상반된 기대를 갖게 만든다.

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나이브 베이지안에 기반한 성별 예측 및 정확률 추론 기법 (Gender Prediction and Precision Inference Method based on the naive Bayesian)

  • 권태원;이의종;백두권
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • pp.588-590
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    • 2016
  • 사용자의 성별은 기본적이면서도 중요한 마케팅 데이터다. 그러나 최근에는 개인정보보호 강화 추세로, 회원가입 시 성별이나 나이 등의 세부 정보를 입력하지 않는 간편 가입이 많아졌다. 이러한 입력되지 않은 정보 추출을 위해 성별 예측 연구의 필요성이 증가되었다. 성별이 입력된 사용자의 정보를 바탕으로 성별이 입력되지 않은 사용자의 성별을 예측하는 기존 연구가 다양한 방법으로 진행되어왔고, 우수한 식별이 가능한 기법들은 이진분류기인 SVM을 기반으로 한 연구가 다수 존재한다. 그러나 SVM 알고리즘은 이진 분류만 가능하기 때문에 성별예측에 대한 정확률은 알 수가 없다. 성별예측의 정확률을 활용하면 부정확한 분류를 예방할 수 있으며 상품추천의 가중치로 사용 될 수 있다. 본 연구는 확률을 기반으로 하여 정확률을 추론 가능한 나이브 베이지안을 응용한다. 그리고 데이터 집합 사례를 균형있게 늘려주는 SMOTE기법을 이용해 클래스 불균형 문제를 개선했으며 또한 성별 예측의 특성에 맞게 노이즈를 제거하고, 성별 분류에 확정적인 아이템에 가중치를 적용했다. 더불어 제안 방법을 실제 데이터에 적용시켜 우수성을 입증하였다.

성별 고정관념의 암묵적 표상: 성별의 속성 전형성과 집단 일치성의 점화효과 (Implicit Representation of Gender Stereotype: Priming Effects of Attribute Typicality and Gender Congruency)

  • 이재호;방희정
    • 인지과학
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    • v.14 no.2
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    • pp.37-46
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    • 2003
  • 성별 고정관념은 대인 집단에 관한 표상이며 암묵적 수준에서 자동적으로 처리된다고 알려졌다. 이 연구는 고정관념의 속성 전형성과 집단 일치성 변인의 효과가 암묵적 점화과제에 반영되는지를 관찰하고자 하였다. 실험 1에서는 성별 고정관념의 성별 속성을 전형성과 선호도 변인을 조작하여 점화 자극으로 제시한 다음 성별 이름에 대한 명명시간을 측정하였다. 전형성 변인의 효과만 관찰되었고, 그 효과는 여자에서 나타났다. 반면에 집단 일치성 효과는 관찰되지 않았다. 실험 2에서는 고정관념의 속성간 조건으로 전형성 변인의 점화효과를 체계적으로 관찰하고자 하였다. 성별 범주의 주효과만 나타났고, 여성 속성이 남성 속성에 비해서 점화효과가 크게 관찰되었다. 전형성 변인의 주효과와 집단 일치성 효과는 관찰되지 않았다. 두 실험의 결과, 성별 고정관념의 속성 전형성은 암묵적인 수준에서 미약하지만 표상에 영향을 미칠 가능성을 확인하였다. 반면에 성별의 집단 일치성 효과는 표상에 영향을 미치지 않았다. 이는 성별 속성이 미약하지만 전형성에 따라 단계적으로 표상되었을 가능성과 성별의 표상이 참가자 성에 따라 비대칭적으로 표상되었을 가능성을 시사하는 것이다.

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남성과 여성의 음성 특징 비교 및 성별 음성인식에 의한 인식 성능의 향상 (Comparison of Male/Female Speech Features and Improvement of Recognition Performance by Gender-Specific Speech Recognition)

  • 이창영
    • 한국전자통신학회논문지
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    • v.5 no.6
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    • pp.568-574
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    • 2010
  • 음성인식에서의 인식률 향상을 위한 노력의 일환으로서, 본 논문에서는 성별을 구분하지 않는 일반적 화자독립 음성인식과 성별에 따른 음성인식의 성능을 비교하는 연구를 수행하였다. 실험을 위해 남녀 각 20명의 화자로 하여금 각각 300단어를 발성하게 하고, 그 음성 데이터를 여성/남성/혼성A/혼성B의 네 그룹으로 나누었다. 우선, 성별 음성인식에 대한 근거의 타당성을 파악하기 위하여 음성 신호의 주파수 분석 및 MFCC 특징벡터들의 성별 차이를 조사하였다. 그 결과, 성별 음성인식의 동기를 뒷받침할 정도의 두드러진 성별 차이가 확인되었다. 음성인식을 수행한 결과, 성을 구분하지 않는 일반적인 화자독립의 경우에 비해 성별 음성인식에서의 오류율이 절반 이하로 떨어지는 것으로 나타났다. 이로부터, 성 인식과 성별 음성인식을 계층적으로 수행함으로써 화자독립의 인식률을 높일 수 있을 것으로 사료된다.

초등학교 1학년의 글자크기와 성별에 따른 가독성 차이 (The Differences of Legibiltiy by Letter Size and Genger of First Grade Children in Elementary School)

  • 최혜선
    • 한국산학기술학회:학술대회논문집
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    • pp.397-400
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    • 2009
  • 본 연구는 국가교육과정에서 문자 교육 입문기인 초등학교 1학년을 대상으로 하여 글자크기와 성별에 따른 가독성 차이를 알아보기 위한 연구로서 초등학교 1학년 학생에게 교과서 본문에 쓰이는 글자 크기는 실제 학습에 있어 가독성에 유의미한지 초등학교 1학년 학생들은 성별에 따라 본문 읽기는 어떤 다른 가독성 효과를 보이는지에 대하여 살펴보았다. 본 논문 주제에 대한 접근방법으로 먼저, 가독성의 개념, 가독성에 영향을 미치는 요소, 가독성 측정방법에 대한 고찰과 함께 초등학교 1학년 교과서 본문 글자 크기와 성별에 따라 가독성이 어떻게 달라지는지에 대하여 실험을 통하여 검증하였다. 초등학교 1학년 대상으로 글자 크기에 따른 가독성 차이를 살펴봄으로써 현행 교과서의 체제 개선에 필요한 기초 자료를 마련하고 성별에 따라 가독성 효과가 어떻게 차이가 나는지 살펴봄으로써 성별에 따른 남녀의 언어 발달 차이에 대한 이해와 성별에 따른 읽기 지도 전략에 시사점을 제공하고자 한다.

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LPC 켑스트럼 및 FFT 스펙트럼에 의한 성별 인식 알고리즘

  • 최재승;정병구
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • pp.63-65
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    • 2012
  • 본 논문에서는 입력된 음성이 남성화자인지 여성화자인지를 구분하는 FFT 스펙트럼 및 LPC 켑스트럼 입력에 의한 성별인식 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 특히 남성화자와 여성화자의 특징벡터를 비교 분석하여, 이러한 남녀의 음향학적인 특징벡터의 차이점을 이용하여 신경회로망에 의한 성별 인식에 대한 실험을 수행한다. 특히 12차의 LPC 켑스트럼 및 8차의 저역 FFT 스펙트럼의 특징벡터를 사용한 경우에, 남성화자 및 여성화자에 대해서 양호한 남녀 성별인식률이 구해졌다.

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저전력 임베디드 보드 환경에서의 딥 러닝 기반 성별인식 시스템 구현 (Gender Classification System Based on Deep Learning in Low Power Embedded Board)

  • 정현욱;김대회;;노용만
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • v.6 no.1
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    • pp.37-44
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    • 2017
  • 사물 인터넷(IoT) 산업이 확산되면서 사용자의 정보를 특별한 조작 없이 물체가 스스로 인식하는 일이 매우 중요해졌다. 그중에서도 성별(남, 여)은 생물학적인 구조가 달라 성향이 다르고 사회적으로도 기대하는 바가 다르기 때문에 매우 중요한 요소이다. 하지만 얼굴 이미지를 기반으로 한 성별 인식과 관련된 연구는 동일한 성별이라도 다양한 생김새를 가지고 있어서 여전히 도전적인 분야이다. 그리고 성별인식 시스템을 사물 인터넷에 적용하기 위해서는 디바이스 크기를 소형화 시켜야 하며 저전력으로 구동이 가능해야 한다. 따라서 본 논문에서는 저전력으로 실제 사물에서 성별을 인식할 수 있는 기능을 탑재하기 위해 딥 러닝 기반의 성별 인식 알고리즘을 제안하고 이를 모바일 GPU 임베디드 보드에 포팅하여 최종적으로 실시간 성별인식 시스템을 구현하였다. 실험에서는 소비전력과 초당 처리 가능한 프레임 수를 PC환경과 모바일 GPU 임베디드 환경에서 측정하여 저전력 환경에서도 성별 인식이 가능함을 증명하였다.

수학 교육 연구에서 성별(性別)의 의미 고찰 (Study on the Meaning of Gender in Mathematics Education Research)

  • 김리나
    • 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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    • v.33 no.4
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    • pp.445-453
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    • 2019
  • 성별(性別)은 사회 및 문화적 배경에 따라 그 역할과 의미가 다르게 해석될 수 있다. 성별에 대한 이해는 수학 교육 연구 방향을 변화시킬 수 있다는 전제를 바탕으로 본 연구에서는 문헌연구방법을 적용하여 국내 수학 교육 선행 연구에 있어 성별이 어떻게 해석되고 있는지를 확인하였다. 특히 본 연구에서는 실증주의적 관점을 바탕으로 한 예측 모델, 구성주의적 관점을 바탕으로 한 성별 스키마 모델, 역사적 관점을 바탕으로 한 문화 역사적 구성 모델, 포스트모더니즘 관점을 바탕으로 한 포스트모더니즘 모델에서의 성별 연구 방법에 대한 분석을 토대로 선행 연구를 분석하여 국내 수학 교육 연구의 동향을 파악하였다. 분석 결과 국내 수학 교육에서 성별은 생물학적 차이로 인식되고 있으며, 통계적 분석 기법을 활용하여 성별과 수학 교육의 관련 요소 분석이 주를 이루고 있음을 확인하였다. 이에 향후 수학 교육에 있어 성별의 역할을 해석할 수 있는 다양한 접근법이 필요하다는 시사점을 얻을 수 있었다.

성별에 따른 측두하악장애 환자의 긴장성 두통 양상 (Evaluation of Temporomandibular Disorders with Tension-Type Headache by Gender)

  • 고석호;강수경;어규식;홍정표;전양현
    • Journal of Oral Medicine and Pain
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    • v.34 no.3
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    • pp.303-316
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    • 2009
  • 본 연구는 긴장성 두통이 있는 측두하악장애 환자의 성별에 따른 양상을 평가하기 위하여 시행되었다. 경희대학교 치과대학 병원 구강내과에 내원한 환자 중 긴장성 두통을 동반하거나 동반하지 않은 측두하악장애 환자를 대상으로 연구가 시행되었다. 긴장성 두통을 동반한 측두하악장애 환자 60명을 실험군, 긴장성 두통을 동반하지 않는 측두하악장애 환자 111명을 대조군으로 하여 통증의 질과 강도, 양측성 유무 그리고 일상생활에서의 증감 유무 등을 관찰하고 통계 처리하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 긴장성 두통이 없는 측두하악장애 환자에서 통증의 질은 성별 차이가 있었지만(p=0.04), 긴장성 두통이 있는 측두하악장애 환자에서는 성별 차이가 없었다. 2. 긴장성 두통이 없는 측두하악장애 환자에서 통증의 강도는 성별 차이가 없었고, 긴장성 두통이 있는 측두하악장애 환자에서도 성별 차이가 없었다. 3. 긴장성 두통이 없는 측두하악장애 환자에서 통증의 양측성 유무는 성별 차이가 없었고, 긴장성 두통이 있는 측두하악장애 환자에서도 성별 차이는 없었다. 4. 긴장성 두통이 없는 측두하악장애 환자에서 일상생활에 따른 통증의 증가 유무는 성별 차이가 없었고, 긴장성 두통이 있는 측두하악장애 환자에서도 성별 차이가 없었다. 따라서, 긴장성 두통이 없는 측두하악장애 환자의 통증의 질에서는 성별 차이가 있었지만 긴장성 두통이 있는 경우에는 성별 차이가 없었기 때문에 긴장성 두통이 있는 환자를 진료할 때는 남성과 여성이 비슷한 통증의 질을 가지고 있음을 고려해야 한다.

스마트 기기의 멀티 모달 로그 데이터를 이용한 사용자 성별 예측 기법 연구 (A Study on Method for User Gender Prediction Using Multi-Modal Smart Device Log Data)

  • 김윤정;최예림;김소이;박규연;박종헌
    • 한국전자거래학회지
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    • v.21 no.1
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    • pp.147-163
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    • 2016
  • 스마트 기기 사용자의 성별 정보는 성공적인 개인화 서비스를 위해 중요하며, 스마트 기기로부터 수집된 멀티 모달 로그 데이터는 사용자의 성별 예측에 중요한 근거가 된다. 하지만 각 멀티 모달 데이터의 특성에 따라 다른 방식으로 성별 예측을 수행해야 한다. 따라서 본 연구에서는 스마트 기기로부터 발생한 로그 데이터 중 텍스트, 어플리케이션, 가속도 데이터에 기반한 각기 다른 분류기의 예측 결과를 다수결 방식으로 앙상블하여 최종 성별을 예측하는 기법을 제안한다. 텍스트 데이터를 이용한 분류기는 데이터 유출에 의한 사생활 침해 문제를 최소화하기 위해 웹 문서로부터 각 성별의 특징적 단어 집합을 도출하고 이를 기기로 전송하여 사용자의 기기 내에서 성별 분류를 수행한다. 어플리케이션 데이터에 기반한 분류기는 사용자가 실행한 어플리케이션들에 성별을 부여하고 높은 비율을 차지하는 성별로 사용자의 성별을 예측한다. 가속도 기반 분류기는 성별에 따른 사용자의 가속도 데이터 인스턴스를 학습한 SVM 모델을 사용하여 주어진 성별을 분류한다. 자체 제작한 안드로이드 어플리케이션을 통해 수집된 실제 스마트 기기 로그 데이터를 사용하여 제안하는 기법을 평가하였으며 그 결과 높은 예측 성능을 보였다.