Earticle

본 연구는 관광목적지에서 관광객의 관광기대, 성과, 불평불만, 행동의도 간 구조적 관계를 규명하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 전국 17개 광역시·도에 거주하는 관광경험자를 대상으로 설문조사를 실시하고, SPSS 23.0과 AMOS 23.0을 활용하여 구조방정식모형 분석을 수행하였다. 분석 결과, 관광기대는 목적지 성과와 행동의도에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤으며, 목적지 성과는 불평불만에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면, 관광기대와 불평불만 간 관계는 유의하지 않았다. 또한 불평불만은 행동의도에 유의한 부(-)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 본 연구는 관광객의 기대–성과–불평불만–행동의도 간 통합적 구조를 제시하고, 관광목적지 관리에서 기대 형성과 불평불만 관리의 중요성을 실증적으로 제시하였다. 향후 연구에서는 변수의 다차원적 확장과 매개·조절효과 검증이 요구된다.

This study aims to examine the structural relationships among tourism expectations, perceived performance, complaints, and behavioral intentions in tourist destinations. Data were collected from tourists across 17 metropolitan regions in Korea, and structural equation modeling (SEM) was conducted using SPSS 23.0 and AMOS 23.0. The results indicate that tourism expectations have a significant positive effect on perceived performance and behavioral intentions. Perceived performance was found to have a significant positive effect on complaints, while tourism expectations did not significantly influence complaints. In addition, complaints had a significant negative effect on behavioral intentions. These findings suggest that tourists’ expectations play a critical role in shaping satisfaction and future behavioral intentions, whereas complaints act as a key determinant that reduces positive behavioral outcomes. This study contributes by providing an integrated structural framework linking expectations, performance, complaints, and behavioral intentions, and highlights the importance of expectation management and complaint handling in destination management. Future research should explore multidimensional constructs and examine mediating and moderating effects.

본 연구는 중국 상장기업을 대상으로 CEO영향력이 기업의 녹색혁신에 미치는 영향과 임원배상책임보험(D&O 보험)의 조절효과를 실증분석하였다. 분석결과, CEO영향력을 더미변수와 연속형 변수로 각각 측정한 경우 모두 직접효과는 유의하지 않았다. CEO영향력과 D&O 보험의 상호작용항은 일관되게 유의한 양(+)의 값을 보여, D&O 보험이 CEO영향력과 녹색혁신 간의 관계를 강화하는 조절변수로 작용함을 확인하였다. 이는 CEO영향력의 효과가 독립적으로 나타나기보다 D&O 보험이라는 제도적 장치와 결합될 때 보다 뚜렷하게 녹색혁신으로 연결될 수 있음을 시사한다. 본 연구는 CEO영향력의 효과가 거버넌스 장치에 의해 조건부로 나타날 수 있으며, D&O 보험이 이를 녹색혁신으로 연결하는 제도적 장치로 작용할 수 있음을 시사한다. 아울러 기업의 녹색전환을 지원하기 위한 제도적 환경의 정비 필요성을 보여준다.

This study examines the effect of CEO power on firms’ green innovation and the moderating role of Directors and Officers liability insurance (D&O insurance) using Chinese listed companies. The results show that, whether CEO power is measured as a dummy variable or a continuous variable, its direct effect is generally insignificant. By contrast, the interaction between CEO power and D&O insurance is consistently positive and significant, indicating that D&O insurance strengthens the relationship between CEO power and green innovation. These findings suggest that CEO power is more likely to promote green innovation when supported by an institutional mechanism such as D&O insurance. They also imply that the effect of CEO power is conditional on governance arrangements and that a sound institutional environment is important for firms’ green transition.

본 연구는 관광목적지에서 나타나는 팬덤 현상을 중심으로 관광객의 심리적 특성과 지역커뮤니케이션이 소비경험에 미치는 영향을 규명하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 이론연구와 실증연구를 병행하였으며, 전국 성인 관광객을 대상으로 설문조사를 실시하고 구조방정식 모형을 활용하여 분석하였다. 분석 결과, 관광목적지의 매력적 요소는 팬덤 형성에 긍정적 영향을 미쳤으며, 팬덤은 관광객의 사회적·심리적 특성을 강화하는 것으로 나타났다. 또한 팬덤은 지역커뮤니케이션을 활성화시키는 요인으로 확인되었다. 관광객의 심리적 특성은 소비경험에 유의한 영향을 미쳤으나, 지역커뮤니케이션은 소비경험에 직접적인 영향은 제한적이었다. 본 연구는 팬덤 기반 관광의 중요성을 실증적으로 제시하고 관광경험의 구조적 관계를 확장했다는 점에서 의의가 있다

This study investigates the effects of tourist psychological characteristics and local communication on consumption experiences, with a particular focus on the fandom phenomenon observed at tourist destinations. To achieve this objective, both theoretical and empirical analyses were conducted. A nationwide survey of adult tourists was administered, and the collected data were analyzed using a structural equation model. The results indicate that the attractiveness of tourist destinations positively influences fandom formation, while fandom, in turn, strengthens tourist social and psychological characteristics. In addition, fandom was found to play a significant role in facilitating and revitalizing local communication. Although tourist psychological characteristics had a significant positive effect on consumption experiences, the direct effect of local communication on consumption experiences was found to be limited. This study is meaningful in that it empirically verifies the importance of fandom-based tourism and extends the understanding of the structural relationships underlying tourism experiences.

본 연구는 창업경험이 없는 일반 대학생들의 창업의지를 높이기 위한 선행요인을 규명하고자, 창업(긍정, 부정)인식과 창업가정신(혁신성, 진취성, 위험감수성)을 독립변수로, 창업동기와 창업효능감을 매개변수로, 창업의지를 종속변수로 설정하여 구조적 관계를 규명했다. 이를 위해 전국의 대학생들을 대상으로 구조방정식모형(SEM)을 활용하여 변수간의 구조모형을 검증했다. 연구결과, 창업긍정인식은 창업동기, 창업효능감에 정(+)의 영향을, 창업부정인식은 창업동기와 창업의지에 부(-)의 영향을 미쳤으며, 창업가정신 중에는 혁신성은 창업효능감, 창업의지에 정(+)의 영향을, 진취성은 창업동기에 정(+)의 영향을, 위험감수성은 창업동기에 정(+)의 영향을 주었다. 본 연구는 창업(긍정, 부정)인식을 고려하였고, 창업경험이 없는 일반 대학생들을 대상으로 창업동기, 창업의지를 높이기 위한 선행변수를 검증했다는 점에서 차별성을 지닌다.

This study aims to identify the key structural antecedents for enhancing the entrepreneurial intention of general university students with no prior entrepreneurship experience. Structural equation modeling (SEM) was performed on a nationwide sample of university students to examine the structural relationships among entrepreneurship recognition (positive and negative), entrepreneurship (measured by innovativeness, proactiveness, and risk-taking) as independent variables, entrepreneurial motivation and self-efficacy as mediating variables, and entrepreneurial intention as the dependent variable. The results indicated that positive entrepreneurship recognition had a significant positive (+) effect on entrepreneurial motivation and self-efficacy. Conversely, negative entrepreneurship recognition exerted a negative (-) effect on entrepreneurial motivation and entrepreneurial intention. Among the sub-dimensions of entrepreneurship, innovativeness showed a significant positive (+) effect on entrepreneurial self-efficacy and intention, while both proactiveness and risk-taking had a significant positive (+) effect on entrepreneurial motivation. This study differentiates itself by integrating both positive and negative entrepreneurship recognition and empirically verifying the critical antecedents to effectively boost the entrepreneurial motivation and intention of general university students without prior entrepreneurial experience, thereby offering valuable practical insights.

기존 음성 인식 및 음성 합성 시스템은 정형화된 문장 구조 중심으로 설계되어 실제 대화 환경에서 발생하는 비정형 발화와 운율 변화에 효과적으로 대응하지 못하는 한계를 가진다. 본 논문에서는 비정형 자연어 이해 기술, HMM 기반 음성 합성 및 TTS(Text-To-Speech) 기술, 운율 자동 테이블링 기술을 통합한 지능형 대화관리 시스템을 제안하였다. 제안 시스템은 사용자 로그 기반 적응형 음향·언어 모델링, GMM 기반 음성 특징 모델링, 최대 엔트로피 기반 문법모델링, 운율 경계 자동 추정 기술을 적용하여 한국어 대화체 환경에서의 음성 인식 및 합성 성능을 향상시켰다. 실험결과, 기존 텍스트 기반 분석 구조 대비 자연스러운 대화 생성과 음성 인식 정확도 측면에서 우수한 성능을 보였다.

Conventional speech recognition and speech synthesis systems are mainly designed for structured sentence patterns, resulting in limitations when handling spontaneous speech and prosodic variations in real conversational situations. This paper proposes an intelligent dialogue management system that integrates unstructured natural language understanding, HMM-based speech synthesis and text-to-speech(TTS) technologies, and automatic prosody labeling techniques. The proposed system employs adaptive acoustic and language modeling based on user logs, GMM-based speech feature modeling, maximum entropy-based grammatical modeling, and automatic prosody boundary estimation to improve speech recognition and synthesis performance in Korean conversational environments. Experimental results demonstrate that the proposed system achieves improved conversational naturalness and speech recognition accuracy compared to conventional text-based approaches.

본 논문은 도시 교통 혼잡 문제를 해결하기 위해 IoT 기반 스마트 폴 인프라와 DQN 강화학습 알고리즘을 결합한 엣지지능형 교통 신호 최적화 프레임워크를 제안한다. 제안 방법은 교차로에 설치된 스마트 폴을 통해 차량 대기열, 교통 밀도, 대기시간 등의 데이터를 실시간으로 수집하고, 엣지 계층에서 DQN 기반 신호 제어 정책을 수행하도록 설계하였다. 또한 VEINS 기반 공동 시뮬레이션 환경에서 SUMO와 OMNeT++를 연동하여 고정시간 제어 및 감응식 제어 방식과 성능을 비교하였다. 또한 자율주행차량 환경에서 V2X 통신의 성능을 최적화하고, 높은 이동성과 네트워크 불안정성이 특징인 VANET환경에서 효과적인 지능형 교통 시스템(ITS)을 구현하기 위한 SDVN 기반 설계 방법을 제안한다. 기존의 VANET은 분산형 구조로 인해 패킷 손실, 지연 증가, 네트워크 단절 등 여러 한계가 존재하며, 이를 해결하기 위해 본 연구는 SDN 아키텍처를 차량 통신망에 통합하였다. SDN의 중앙집중 제어 특성을 활용하여 네트워크 토폴로지를 실시간으로 관리하고, 트래픽 상황에 따라 최적의 경로를 동적으로 설정할 수 있도록 하였다.

This paper proposes an edge-intelligent traffic signal optimization framework that integrates IoT-based smart pole infrastructure with a DQN reinforcement learning algorithm to address urban traffic congestion problems. The proposed approach is designed to collect real-time traffic information, including vehicle queue lengths, traffic density, and waiting times, through smart poles installed at intersections, while executing DQN-based signal control policies at the edge layer. Furthermore, a VEINS-based co-simulation environment integrating SUMO and OMNeT++ was employed to evaluate the performance of the proposed framework in comparison with conventional fixed-time and actuated traffic signal control methods. In addition, this study proposes an SDVN-based design methodology to optimize V2X communication performance in autonomous vehicle environments and to implement an effective ITS in VANET environments characterized by high mobility and network instability. Conventional VANETs suffer from several limitations, including packet loss, increased latency, and frequent network disconnections due to their distributed architecture. To overcome these challenges, this research integrates SDN architecture into vehicular communication networks. By leveraging the centralized control capabilities of SDN, the proposed approach enables real-time management of network topology and dynamic configuration of optimal communication routes according to changing traffic conditions.

본 연구의 목적은 지역혁신을 위한 지역대학의 평생교육 플랫폼 역할을 지역 문화역량 기반 협력 구조를 중심으로 탐색하는 데 있다. 연구방법은 RISE·글로컬대학 정책자료와 선행연구를 검토하고, 일본의 지역문화 기반 협력 사례를 참조 사례로 분석하였다. 연구결과, 지역대학은 문화자산과 주민 경험을 학습자원으로 전환하고 지역문제 해결형 학습활동을 지원하는 플랫폼으로 기능할 수 있음을 확인하였다. 성공요인은 신뢰 기반 네트워크, 코어그룹 및 퍼실리테이터, 문화역량 기반 학습자원화이며, 장애요인은 보이지 않는 경계, 구조적 공백, 퍼실리테이터 부족, 제도적·행정적 지원의 한계이다. 본 연구는 문화역량 관점에서 대학 평생교육 기능을 확장했으며, 향후 실증연구가 필요하다.

This study explores the role of local universities as lifelong education platforms for regional innovation, focusing on cooperation structures based on local cultural capacity. A literature review of RISE and Glocal University policy documents and previous studies was conducted, and Japanese cases of culture-based regional cooperation were examined as reference cases. The findings show that local universities can function as platforms that transform cultural assets and residents’ experiences into learning resources and support community-based problem-solving learning. Key success factors include trust-based cooperative networks, core groups and facilitators, and the learning-resource conversion of cultural capacity. Major barriers include invisible boundaries among actors, structural holes, lack of facilitators, and insufficient institutional and administrative support. This study expands the lifelong education role of local universities from a cultural-capacity perspective and suggests the need for future empirical research.

본 연구는 간호대학생의 디지털 헬스 리터러시, 자기주도 학습능력 및 메타인지 수준을 파악하고, 이들 변수와 임상추론역량 간의 관계를 확인하며, 궁극적으로 임상추론역량에 영향을 미치는 요인을 규명하고자 한다. 연구 대상자는 J도 3개 대학 간호대학생 137명으로, 구조화된 자가보고식 설문조사를 실시하였다. 연구결과 간호대학생의 디지털 헬스 리터러시는 평균 3.17±0.51점, 자기주도 학습능력은 평균 3.77±0.63점, 메타인지는 평균 3.78±0.63점, 임상추론역량은 평균 3.59±0.71점으로 나타났다. 변인 간 상관관계 분석 결과, 디지털 헬스 리터러시, 자기주도 학습능력과 메타인지는 임상추론역량과 모두 양의 상관관계를 보였다. 메타인지는 임상추론역량과 유의한 양의 상관관계(r=.66, p<.001)를 보였으나, 자기주도 학습능력과의 높은 상관관계(r=.83, p<.001)로 인해 단계적 회귀분석의 최종 모형에서는 유의한 예측변수로 포함되지 않았다. 최종적으로 간호대학생의 임상추론역량에 영향을 미치는 요인은 자기주도 학습능력(β=.61, p<.001), 전공 선택 동기(β=-.12, p=.036), 디지털 헬스리터러시(β=.19, p=.005)로 나타났으며, 이 세 변수의 설명력은 56.0%(F=59.49, p<.001)이었다. 따라서 간호대학생의 임상추론역량을 증진시키기 위해서는 가장 높은 설명력을 보인 자기주도 학습능력을 향상시킬 수 있는 교육 프로그램을 개발하고 이를 효과적으로 적용하기 위한 전략적 접근이 필요하다.

This study is a descriptive survey research conducted to identify the factors influencing clinical reasoning competency among nursing students, focusing on digital health literacy, self-directed learning ability, and metacognition. The participants consisted of 137 nursing students from J Province, and data were collected using a structured self-report questionnaire. The results showed that the mean score for digital health literacy was 3.17±0.51, self-directed learning ability was 3.77±0.63, metacognition was 3.78±0.63, and clinical reasoning competency was 3.59±0.71. The results of this study showed that digital health literacy, self-directed learning ability, and metacognition were all positively correlated with clinical reasoning competency. In addition, motivation for choosing the nursing major, self-directed learning ability, and digital health literacy explained 56.0% of the variance in clinical reasoning competency among nursing students. Accordingly, these findings underscore the critical need to develop and implement pedagogical interventions specifically designed to enhance Self-Directed Learning Ability, which emerged as the strongest predictor in the regression model, as a strategic approach to promoting clinical reasoning competence among nursing students.

본 연구는 고령화 사회에서 증가하는 노인의 우울, 불안 및 삶의 질 저하 문제에 대응하기 위해 마음챙김 기반 인지치료(Mindfulness-Based Cognitive Therapy; MBCT) 프로그램의 효과성을 검증하고자 실시되었다. 연구대상은 G도 C지역 A노인복지관 이용 노인 19명이었으며, 총 8회기 MBCT 프로그램을 적용하였다. 연구설계는 단일군 사전·사후설계를 적용하고 대응표본 t-검정을 활용하였다. 연구결과, 프로그램 참여 후 노인의 우울과 불안 수준은 유의미하게 감소하였고, 삶의 질은 유의미하게 향상된 것으로 나타났다. 이는 MBCT가 노인의 부정적 정서와 반추적 사고를 완화하고 현재 경험에 대한 수용과 정서 조절 능력을 향상시킴으로써 심리적 안정과 삶의 질 증진에 긍정적 영향을 미쳤음을 의미한다. 본 연구는 MBCT가 노인복지 현장에서 활용 가능한 효과적인 비약물적 심리중재 프로그램임을 실증적으로 확인하였다는 점에서 의의가 있지만, 향후에는 무작위 통제집단을 포함한 연구 설계와 장기 추적조사를 통해 프로그램 효과의 지속성과 일반화 가능성을 체계적으로 검증할 필요가 있다.

This study was conducted to examine the effectiveness of a Mindfulness-Based Cognitive Therapy (MBCT) program in addressing depression, anxiety, and decreased quality of life among older adults in an aging society. The participants were 19 adults aged 65 years or older who used a senior welfare center located in City C of Province G, and an eight-session MBCT program was implemented. A one-group pretest–posttest design was employed, and paired-samples t-tests were conducted for data analysis. The results showed that depression and anxiety levels significantly decreased after participation in the program, while quality of life significantly improved. These findings suggest that MBCT contributed to psychological stability and improved quality of life by reducing negative emotions and ruminative thinking and enhancing acceptance of present experiences and emotional regulation abilities among older adults. This study is meaningful in that it empirically confirmed MBCT as an effective non-pharmacological psychological intervention applicable in senior welfare settings. However, future studies should verify the sustainability and generalizability of the program effects through randomized controlled trial designs and long-term follow-up investigations.

본 연구는 2024년 국민건강영양조사 자료를 활용하여 심근경색 또는 협심증을 진단받은 성인을 대상으로 건강행태와 재발예방 실천 수준 및 관련 요인을 분석하고자 수행되었다. 연구 대상자는 만 40세 이상 허혈성 심장질환 유경험자 182명이었으며, 복합표본 설계를 반영하여 분석하였다. 연구 결과, 허혈성 심장질환군은 남성, 낮은 교육수준, 낮은 경제활동 참여율에서 높은 비율을 보였다. 재발예방 실천 관련 요인으로는 인플루엔자(독감) 예방접종과 이상지질혈증 치료가 유의하게 나타났으며, 인플루엔자(독감) 예방접종을 받은 경우 재발예방행위 수행 가능성은 4.36배, 이상지질혈증 치료를 받는 경우는 2.85배 높은 것으로 확인되었다. 본 연구는 허혈성 심장질환자의 재발 예방에 있어 예방접종과 만성질환 관리와 같은 건강관리 행위의 중요성을 시사한다. 따라서 간호 실무에서는 예방 중심의 건강관리 강화와 함께 대상자의 행동 변화를 유도할 수 있는 맞춤형 중재 전략이 필요하다.

This study aimed to investigate health behaviors and secondary prevention practices among adults diagnosed with myocardial infarction or angina using data from the 2024 Korea National Health and Nutrition Examination Survey, and to identify factors associated with these practices. The study participants consisted of 182 individuals aged 40 years or older who had been diagnosed with myocardial infarction or angina. Data were analyzed using the complex sampling design. The ischemic heart disease group showed higher proportions of males, lower education levels, and lower economic activity participation. Individuals who received influenza vaccination were 4.36 times more likely to engage in preventive behaviors, and those receiving dyslipidemia treatment were 2.85 times more likely to do so. Preventive health behaviors, including vaccination and chronic disease management, play a significant role in secondary prevention among patients with ischemic heart disease. Nursing interventions should focus on strengthening preventive care and developing tailored strategies to promote behavioral change.

본 연구는 국내 간호대학생의 비대면 수업 경험과 관련된 질적 연구 결과를 분석 및 종합하기 위해 수행되었다. 포괄적 문헌검색은 8개의 데이터베이스를 통해 이루어졌다. 최종 선정된 14편의 논문은 Noblit와 Hare가 제시하고 Atkins 등이 응용한 7단계 meta-ethnography 방법에 따라 분석·합성하였다. 최종적으로 4개의 주제(예상치 못한 상황에 맞닥뜨림, 비대면 수업의 긍정 및 부정적 측면 확인, 소통의 다양한 양상 경험, 수업 방법으로 받아들임)와 8개의 하부주제(생소한 수업 방식에 무방비 노출, 변화된 상황을 감당하기 어려움, 비대면 수업의 장점을 득할 수 있음, 비대면 임상실습의 특징 발견, 부족한 상호작용으로 인한 위축감, 적극적 교류방식을 통한 만족감, 비대면 수업에 관한 인식의 전환, 자기학습법 찾기)가 도출되었다. 본 연구의 결과는 향후 다양한 수업 설계를 개발하는 데 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

This study was conducted to analyze and synthesize the findings of qualitative studies related to non-face-to-face classes experience of nursing students using meth-ethnography. Four themes and eight sub-themes were elicited: Encountering an unexpected situation (Unprotected exposure to unfamiliar teaching methods, Struggling to coping with the changed situation), Recognizing both positive and negative aspects of non-face-to-face classes (Gainining benefits from non-face-to-face classes, Identifying the characteristics of non-face-to-face clinical practicum), Diverse experiences of communication (Feeling withdrawn due to lack of interaction, Satisfaction through active interaction), Acceptance as a learning method (A shift in perceptions of non-face-to-face classes, Finding one’s own learning strategies) The results of this study can be contributed for developing various instructional designs in the future.

본 연구는 간호학 전공자를 대상으로 디지털 대전환 시대에 주요하게 부각되고 있는 디지털 역량과 디지털 윤리의식의 수준을 확인하고 창의융합 역량에 미치는 영향을 파악하기 위해 시도되었다. 연구대상은 충청권역 일개 대학의 간호학 전공자 173명이었다. 자료수집은 대상자의 일반적 특성을 포함한 디지털 역량, 디지털 윤리의식, 창의융합역량 척도로 구성된 구조화된 설문지에 의하여 진행되었으며, 수집된 자료는 SPSS 23.0 프로그램을 이용하여 t-test, ANOVA, Pearson 상관관계, 다중회귀분석을 수행하였다. 연구결과, 디지털 윤리의식, 디지털 역량은 창의융합역량에 유의한 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 간호사는 임상 현장의 복잡한 문제를 해결하고, 다양한 문제를 가진 환자를 간호하는 데 있어서 창의융합 역량이 요구되고 있으며, 이를 위해 간호교육의 방향도 디지털 역량 강화와 윤리의식 함양을 위한 교육이 요구되며, 창의융합 역량을 함양하기 위한 학습자 중심의 교수법과 교육 프로그램 개발이 필요한 시점이다.

This study was conducted to identify the levels of digital competence and digital ethical awareness—key factors emerging in the era of the digital transformation—among nursing majors, and to determine their impact on creative convergence competence. The study subjects consisted of 173 nursing majors from a single university in the Chungcheong region. Data collection was conducted using a structured questionnaire composed of scales for digital competence, digital ethical awareness, and creative convergence competence, in addition to the subjects' general characteristics. The collected data were analyzed using SPSS 23.0, employing t-tests, ANOVA, Pearson correlation analysis, and multiple regression analysis. The results showed that digital ethical awareness and digital competence had a significant positive effect on creative convergence competence. Nurses are required to possess creative convergence competencies to solve complex problems in the clinical setting and care for patients with diverse challenges. To this end, nursing education necessitates training that strengthens digital capabilities and fosters ethical awareness; furthermore, it is now necessary to develop learner-centered teaching methods and educational programs designed to cultivate creative convergence competencies.

본 연구의 목적은 소규모 구조화 데이터 환경에서 예측 정확도 향상을 위한 머신러닝 기반 방법론을 비교 분석하고 모델 복잡도에 따른 일반화 성능과 과적합 특성을 검토하는 데 있다. 시계열 신용 카드 이용 데이터를 활용하여 규제 기반 선형모형과 다양한 앙상블 모델 및 Stacking Ensemble의 예측 성능을 비교한 결과, 규제 기반 선형모형이 가장 안정적인 성능을 보인 반면 비선형고복잡도 모델은 과적합으로 인해 테스트 성능이 저하되었고, 모델 복잡도가 증가할수록 일반화 성능이 감소하는 경향이 확인되었다. 또한 Stacking Ensemble은 성능을 일부 개선하였으나 선형모형의 안정성을 크게 초과하지는 못하였으며, 통계적 검정 결과 모델 간성능 차이는 유의하게 나타나 모델 선택이 예측 성능에 중요한 영향을 미침이 확인되었다. 본 연구는 소규모 데이터 환경에서 복잡한 모델보다 규제 기반 단순모형이 더 안정적인 예측 성능을 제공함을 실증적으로 보여주며 데이터 특성에 맞는 모델 선택의 중요성을 확인하였다. 본 연구는 소규모 데이터를 보유한 기업 등에 필요한 예측 방법론을 적절히 선택하는데 도움을 줄 수 있을 것이다. 향후 연구에서는 중소기업 등에 적합한 머신러닝 기반의 예측 정확성 향상방안을 연구해 보겠다.

The purpose of this study is to compare and analyze machine learning-based methods for improving prediction accuracy in a small-scale structured data environment and to examine generalization performance and overfitting according to model complexity. Using time-series credit card usage data, it is compared regularization-based linear models, various ensemble models, and a Stacking Ensemble. The results show that regularization-based linear models achieved the most stable performance, while nonlinear high-complexity models experienced overfitting and lower test performance, with generalization performance decreasing as complexity increased. The Stacking Ensemble improved performance to some extent but did not surpass the stability of linear models. Statistical tests confirmed significant differences among models, indicating that model selection has a meaningful impact on predictive accuracy. The findings suggest that simpler regularized models are more reliable in small-data environments and highlight the importance of selecting models appropriate to data characteristics. This study can help to appropriately select the prediction methodology required for companies with small data. In future research, we will study machine learning-based prediction accuracy improvement measures suitable for SMEs.