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논문KCI 등재

지방교육재정 효율예측모형 개발

Developing a Method for Predicting Efficient Local Education Finance

박경보|홍종의
사단법인 인문사회과학기술융합학회 (The Convergent Research Society Among Humanities, Sociology, Science, and Technology)|2017.09|예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지 (Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology)|제7권 제9호|pp. 119-131|DOI 10.35873/ajmahs.2017.7.9.012

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효율성EfficiencyData Envelopment Analysis자료포락분석데이터마이닝Data mining지방교육재정Local Education Finance
주제분류학제간연구

초록

본 연구는 자료포락분석과 데이터마이닝을 이용해 효율적 지방교육재정 예측모형을 개발한다. 지방발전과 국가발전을 위해 지방교육재정은 중요한 역할을 한다. 그러므로 지방교육재정은 효율적인 지출이 필요하며, 비효율적 지출의 차단이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 각 지방교육의 재정 지출 효율여부를 예측한다. 재정지출 효율여부를 분석하기 위해 자료포락분석을 이용하여 효율적인 교육청을 도출한다. 그 뒤 효율적 교육청과 비효율적인 교육청의 재정변수를 데이터 마이닝 분석을 실시하며, 어떤 재정운용양식을 가진 교육청이 효율적인지 예측한다. 데이터 마이닝 분석 중 의사결정나무, 로지스틱 회귀분석, 서포트 벡터 머신, 인공신경망 방식으로 분석하였으며, 의사결정나무가 가장 높은 예측력을 보였다. 분석결과, 6개의 변수를 통해 효율적인 지방교육청을 예측할 수 있었다. 교육재정 효율예측모형을 통해 효율적인 지방교육재정 운용이 가능할 것이며, 본 연구에서 사용된 방법을 타 분야에서도 적용가능 할 것이다.

Abstract

The main objective of This study is to develop a method for predicting efficient local education finance using data envelopment analysis and data mining. Local education finance plays an important role in local development and national development. Therefore, local education financing requires efficient expenditure, and ineffective spending needs to be blocked. Therefore, this study predicts the efficiency of financial expenditure of each local education. In order to predict the efficient financial management technique, this study uses data envelopment analysis to analyze an effective education office and data mining to analyze the financial management style of efficient local education office. Decision tree among four data mining techniques showed the highest prediction power. As a result of the analysis, six financial variables were able to predict efficient local education offices. It will be possible to operate the local education finances efficiently through the revealed management style, and the method will be applicable in other fields.

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