This study proposes an educational direction to be followed by the clothing departments of Korea's specialized high schools in order to help achieve high levels of job placements and to strengthen their students' competitiveness. A comparison was made of the curricula in Korea's specialized high schools and in several fashion schools in other countries including the United States, Italy, France, Taiwan, and Japan. To this end, publicly available educational records were retrieved from domestic school documentation, vocational high school portals, and domestic/overseas school web sites, and were then reviewed. The archival data extracted from these sources shows that the curricula of the three chosen domestic schools uniformly focus on foundational courses such as general computer skills, general design, accounting principles, design principles, and drawing, as well as practical courses such as the design of western clothing, fashion design, fashion CAD, management of clothing material, design of Korean clothing, and knitting. Unlike these standardized courses, it was found that overseas fashion schools provide a more technically-advanced and design-focused education based on the interests of the individual student. Moreover, their education system nurtures the students' creativity through adequate field experience and history/language education. The findings of this study suggest that Korean specialized high schools should find a way to accommodate their students' interests and to provide them with personalized fashion education by adopting a more flexible curriculum. An educational line that considers the individual student's aptitudes and career path will help foster creativity and novel ideas, which, in turn, will contribute to the development of the fashion industry.

학교소속감이 중도탈락을 막을 수 있는 중요한 변수임에도 불구하고 특히 고등학교 학생에 대한 학교소속감 연구는 그 수가 많지 않다. 아직 충분한 연구가 이루어지지 않은 분야에서 기계학습 기법을 활용하는 탐색적 연구가 학문적 기여를 할 수 있다. 본 연구의 주요 목적은 일반고 및 특성화고 학생들의 학교소속감을 예측하는 중요한 변수를 파악하는 것이다. 이를 위하여 부산교육종단 연구 2016 4차년도 데이터의 일반고와 특성화고 학생, 교사, 교장, 학교 변수를 모두 활용하였다. 구체적으로 75개 일반고 1,775명의 824개 변수 자료와 36개 특성화고 739명의 854개 변수 자료를 기계학습 기법으로 분석한 결과, 일반고와 특성화고에서 각각 20개와 21개의 학생, 교사, 학교 관련 변수가 선택되었다. 학교소속감을 개인의 심리적 차원에 초점을 맞추어 분석한 선행연구와 달리, 본 연구는 교사, 교장, 학교 변수까지 모두 모형에 투입함으로써 학교 현장에서의 변화를 꾀하였다. 기계학습 기법 중 벌점회귀모형으로 분류되는 glmmLasso를 활용하여 변수 선택 시 자료의 위계적 구조를 반영한 점 또한 연구 의의라 하겠다. 특히 특성화고 자료는 사례 수보다 변수 수가 더 많은 고차원 자료였으므로 기계학습 기법을 활용하는 것이 필수적이었다. 연구 결과를 토대로 고등학생의 학교소속감을 향상시키기 위하여 필요한 정책적 제언을 제시하고, 후속 연구주제 또한 논하였다.