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감정노동 보육교직원의 심리적 소진과 자기 돌봄의 관한 사례연구 -노래심리치료- (A Case Study on Psychological Burnout and Self-care of Childcare Teachers for Emotional Labor -Song psychotherapy-)

  • 이지훈;신수원
    • 산업진흥연구
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    • 제6권3호
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    • pp.9-17
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    • 2021
  • 보육교직원은 보육현장에서 요구되는 긍정적인 이미지를 연출하기 위해 자신의 감정을 억압, 과장, 통제, 조절, 규제하는 감정노동을 경험한다. 영유아 대상의 근무환경은 그 특성상 감정노동 보육교직원의 심리적 소진 원인이 되며, 나아가서 삶의 질을 저하하는 문제점을 안고 있다. 노래는 인간의 삶의 질을 향상하는 데 도움을 주므로 감정노동 보육교직원에게 노래심리치료가 심리적 소진의 회복과 자기 돌봄 과정에서 긍정적인 삶을 계획할 수 있도록 하는 연구가 필요하다. 본 연구는 첫째, 노래심리치료를 통한 감정노동 보육교직원의 심리적 소진은 어떠한가? 둘째, 노래심리치료를 통한 감정노동 보육교직원의 자기 돌봄 과정은 어떠한가?를 연구문제로 설정하였다. 연구 시기는 2017년 3월부터 2020년 5월까지였으며, 질적사례연구로 프로그램 진행과 심층인터뷰, 직접관찰, 참여관찰 등의 자료 수집을 통해 ○○○ 어린이집에서 2019년 6월부터 10월까지 구조화된 회기별로 12회기에 걸쳐 매 회기 50분간 진행되었다. 이상의 연구 결과를 토대로 다음과 같은 결론이 도출되었다. 첫째, 노래심리치료를 통한 감정노동 보육교직원은 자신 삶의 의지와 심리적으로 소진된 자신을 발견하고 이해, 인식하며 내면의 문제들을 직면하고, 소통하며 통찰할 수 있었다. 타인에게서 받은 정서적 지원은 정서적 고갈의 경험을 줄일 수 있으며 업무에서의 좌절로 인한 경험의 회복과 성취감 향상을 증명하였다. 둘째, 노래심리치료를 통한 감정노동 보육교직원의 자기 돌봄은 시간적, 공간적, 관계적, 정서적 돌봄 과정을 증명하였고, 다른 사람을 돌보는 일과 자신을 돌보는 일의 균형을 유지하면서 신체와 마음, 영성이 유기적으로 통합되며 변화가 나타났다. 본 연구는 심리적 소진과 자기 돌봄 과정은 삶의 본질적인 의미를 발견하고 자신의 내면을 탐색 및 표현할 수 있도록 기회를 제공하고, 타인과 자신의 돌봄이 균형적으로 이루어지고 전인적인 건강한 자아를 위한 통찰, 성장을 통해 삶의 질이 향상하는 기회를 제공하는 데 의의를 둔다.

도교 생태사상이 반영된 도교 건축의 현대적 의의 (The Modern Significance of Taoist Ecological Ideas as Reflected in Taoist Architecture)

  • 신진식
    • 대순사상논총
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    • 제35집
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    • pp.359-392
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    • 2020
  • 이 논문에서는 중국 도교(道敎) 건축의 발전 과정과 그 문화적 함의를 살펴보고, 도교 건축에 반영된 도교 생태 사상의 핵심적인 원리들을 종합적으로 정리해 보았다. 이것은 바로 현대 도시의 지속가능 생태건축을 위한 하나의 사상적 롤모델을 탐색하는 기초 작업이다. 도교의 건축은 오랜 역사를 거치면서 변화, 발전하고 더욱 완숙한 단계에 이르게 된다. 초기 도교 교단의 최초의 건축 형식인 '치', '려', '정'은 후대 도교 궁관(宮觀) 건축 발전의 기초를 이룬다. 남북조(南北朝)시기를 거쳐 당대(唐代)에 이르기까지 국가적 지원을 받는 관방(官方)도교가 성립되면서 의례가 끊임없이 규범화되었으며, 궁관은 이에 따라 점차 상당한 규모를 갖추게 되었고 형식은 더욱 정형화되었다. 12세기 초 청정(淸淨)수련을 강조하는 전진교(全眞敎)가 창립된 이후부터는 엄격한 수도(修道)에 적합한 외딴 자연공간에 수도를 위한 건축이 생겨난다. 한편 이때의 도교 건축은 여러 다양한 신(神)들에게 예배를 드리기 위한 건축 형식과 구조가 강화되기도 하였다. 이러한 역사적 과정을 거치며 성립된 다양한 도교 궁관들에는 도교문화의 관념적인 요소와 제도, 생태사상 등이 집약되어 있다. 도교 건축은 기본적으로 동천복지(洞天福地)라는 이상향을 추구하면서 장소 선택과 건물 배치에 있어서 자연지형을 교묘하게 이용하는 풍수 이론을 수용하였는데, 여기에는 철저한 생태주의가 반영되어 있다. 한편 도교 건축은 음양오행의 원리에 따라 건축재료를 선택할 때 현지의 천연자재를 이용하여 되도록 자연의 평형을 파괴하지 않도록 하고 있다. 또한 도교는 소박한 마음을 유지하고 욕망을 억제하며 청정하고 순수한 자연본성으로 돌아가야 함을 강조하기 때문에 수행(修行)과 제례(祭禮) 장소는 되도록 소박한 장소를 선택하고자 하였다. 이러한 태도는 일종의 소박한 생태주의 사상을 그대로 보여주는 것이며 도교의 검소한 가치관을 나타내는 것이다. 도교 생태사상은 주거환경 조성 중에 생겨난 생태 위기를 해결하기 위한 풍부한 사상 자원과 사유방법을 제공해 준다. 도교 생태사상이 반영된 도교 건축을 통해 인간과 자연의 관계를 올바르게 이해하여 지속가능한 주거 환경을 새롭게 형성할 수 있는 방향성을 모색해 볼 수 있다.

매장 문화재 공간 분포 결정을 위한 지하투과레이더 영상 분석 자동화 기법 탐색 (Automated Analyses of Ground-Penetrating Radar Images to Determine Spatial Distribution of Buried Cultural Heritage)

  • 권문희;김승섭
    • 자원환경지질
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    • 제55권5호
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    • pp.551-561
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    • 2022
  • 지구물리탐사기법은 매장 문화재 조사에 필요한 높은 해상도의 지하 구조 영상 생성과 매장 유구의 정확한 위치 결정하는 데 매우 유용하다. 이 연구에서는 경주 신라왕경 중심방의 고해상도 지하투과레이더 영상에서 유구의 규칙적인 배열이나 선형 구조를 자동적으로 구분하기 위하여 영상처리 기법인 영상 특징 추출과 영상분할 기법을 적용하였다. 영상 특징 추출의 대상은 유구의 원형 적심과 선형의 도로 및 담장으로 캐니 윤곽선 검출(Canny edge detection)과 허프 변환(Hough Transform) 알고리듬을 적용하였다. 캐니 윤곽선 검출 알고리듬으로 검출된 윤곽선 이미지에 허프 변환을 적용하여 유구의 위치를 탐사 영상에서 자동 결정하고자 하였으나, 탐사 지역별로 매개변수를 달리해서 적용해야 한다는 제약이 있었다. 영상 분할 기법의 경우 연결요소 분석 알고리듬과 QGIS에서 제공하는 Orfeo Toolbox (OTB)를 이용한 객체기반 영상분석을 적용하였다. 연결 요소 분석 결과에서, 유구에 의한 신호들이 연결된 요소들로 효과적으로 인식되었지만 하나의 유구가 여러 요소로 분할되어 인식되는 경우도 발생함을 확인하였다. 객체기반 영상분석에서는 평균이동(Large-Scale Mean-Shift, LSMS) 영상 분할을 적용하여 각 분할 영역에 대한 화소 정보가 포함된 벡터 레이어를 우선 생성하였고, 유구를 포함하는 영역과 포함하지 않는 영역을 선별하여 훈련 모델을 생성하였다. 이 훈련모델에 기반한 랜덤포레스트 분류기를 이용해 LSMS 영상분할 벡터 레이어에서 유구를 포함하는 영역과 그렇지 않은 영역이 자동 분류 될 수 있음을 확인하였다. 이러한 자동 분류방법을 매장 문화재 지하투과레이더 영상에 적용한다면 유구 발굴 계획에 활용가능한 일관성 있는 결과를 얻을 것으로 기대한다.

비대면 수업의 Kano 품질속성 도출과 개선에 관한 탐색적 연구 (An Exploratory study on derivation and Improvement of Kano Quality Attributes in Untact Classes)

  • 변대호;양재훈
    • 서비스연구
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    • 제12권2호
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    • pp.65-79
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    • 2022
  • Covid-19로 인해 비대면 수업이 지속되고 있다. 과거부터 e-러닝 수업은 있었지만 코로나로 인한 비대면 수업은 실시간 수업과 녹화수업이 결합되거나 대면과 비대면이 결합된 블랜디드(blended) 수업이라는 것이 차이점이다. 또한 전용 스튜디오가 아닌 곳에서 자가 촬영하거나 다양한 강의 플랫폼을 선택할 수 있다는 점이 특징이다. 비대면 수업의 이점은 시간과 공간을 초월하여 학습할 수 있고, 반복 시청, 학습속도를 조절할 수 있다. 녹화수업은 시간과 장소적 제약이 없지만, 실시간 수업은 시간적 제약은 있지만, 학습자와의 커뮤니케이션 효과가 높다는 장점이 있다. 비대면 수업이 대면수업이나 e-러닝과 비교하여 충분한 품질을 제공하는지를 평가하는 일은 포스트 코로나 이후에도 블렌디드 수업을 고려한다면 필요한 일이 될 것이다. 본 논문에서는 비대면 수업의 서비스 품질평가를 위해 Kano 품질속성 관점에서 학습자들이 원하는 필수속성을 도출하고 품질개선 방안을 제안하였다. 비대면 수업이 갖추어야 할 기능의 정도를 X축, 학습자의 만족도를 Y축으로 나타낸 후 23개의 품질속성을 6개로 분류하였다. 그리고 만족계수, 불만족 계수, 고객만족개선지수를 도출하였다. 학습자들의 50%가 비대면 수업에 만족했지만 선호도는 만족도 보다는 약간 높게 나타나 비대면 수업의 지속 가능성을 암시하고 있다. 고객만족개선 지수로 볼 때, 수업 품질을 개선했을 때 만족도 증가폭이 가장 큰 속성들은 학습자의 질문에 대한 교수의 신속한 답변, 교과내용을 반영한 충실한 강의 콘텐츠, 교수가 알기 쉽게 설명해 주는 것, 모바일 폰에서도 학습할 수 있는 고품질의 콘텐츠 개발, 출석체크의 공정성, 그리고 실시간 수업은 정시에 수업 시작 순이었다.

드론기반 시공간 초분광영상을 활용한 식생유무에 따른 하천 수심산정 기법 적용성 검토 (Evaluation for applicability of river depth measurement method depending on vegetation effect using drone-based spatial-temporal hyperspectral image)

  • 권영화;김동수;유호준
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제56권4호
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    • pp.235-243
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    • 2023
  • 하천법 개정 및 수자원의 조사·계획 및 관리에 관한 법률 제정으로 하상변동조사를 정기적으로 실시하는 것이 의무화되었고, 지자체가 계획적으로 수자원을 관리할 수 있도록 제도가 마련되고 있다. 하상 지형은 직접 측량할 수 없기 때문에 수심 측량을 통해 간접적으로 이루어지고 있으며, 레벨측량이나 음향측심기를 활용한 접촉식 방법으로 이루어지고 있다. 접촉식 수심측량법은 자료수집이 제한적이기 때문에 공간해상도가 낮고 연속적인 측량이 불가능하다는 한계가 있어 최근에는 LiDAR나 초분광영상을 이용한 원격탐사를 이용한 수심측정 기술이 개발되고 있다. 개발된 초분광영상을 이용한 수심측정 기술은 접촉식 조사보다 넓은 지역을 조사할 수 있고, 잦은 빈도로 자료취득이 용이한 드론에 경량 초분광센서를 탑재하여 초분광영상을 취득하고, 최적 밴드비 탐색 알고리즘을 적용해 수심분포 산정이 가능하다. 기존의 초분광 원격탐사 기법은 드론의 경로비행으로 획득한 초분광영상을 면단위의 영상으로 정합한 후 특정 물리량에 대한 분석이 수행되었으며, 수심측정의 경우 모래하천을 대상으로 한 연구가 주를 이루었으며, 하상재료에 대한 평가는 이루어지지 않았었다. 본 연구에서는 기존의 초분광영상을 활용한 수심산정 기법을 식생이 있는 하천에 적용하고, 동일지역에서 식생을 제거한 후의 2가지 케이스에 대해서 시공간 초분광영상과 단면초분광영상에 모두 적용하였다. 연구결과, 식생이 없는 경우의 수심산정이 더 높은 정확도를 보였으며, 식생이 있는 경우에는 식생의 높이를 바닥으로 인식한 수심이 산정되었다. 또한, 기존의 단면초분광영상을 이용한 수심산정뿐만 아니라 시공간 초분광영상에서도 수심산정의 높은 정확도를 보여 시공간 초분광영상을 활용한 하상변동(수심변동) 추적의 가능성을 확인하였다.

인터랙티브 내러티브에 관한 연구 - VR 애니메이션 <Wolves in the Walls>의 분석을 중심으로 (A Study on the Interactive Narrative - Focusing on the analysis of VR animation <Wolves in the Walls>)

  • 성호장
    • 트랜스-
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    • 제15권
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    • pp.25-56
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    • 2023
  • VR 콘텐츠는 정보의 밀도가 매우 높은 동적 이미지 시뮬레이션 기술을 기반으로 공간감과 현실감 확보를 통해 체험자에게 깊은 몰입감을 가져다준다. 하지만 높은 정보 밀도의 내부 정보들은 한편 객관적이지 않은 착각을 형성하기도 한다. 때문에 사용자에게 높은 밀도의 동적 이미지 정보를 해석할 수 있는 적절한 안내가 필요하다. 게임에서 네비게이션 인터페이스와 상호작용 기능을 설정하는 것처럼, 가상현실에서의 상호작용은 가상 콘텐츠를 해석, 향유하는 기본적 토대이다. 본 연구는 VR 콘텐츠 제작의 중요한 부분인 상호작용적인 스토리텔링 설계에 대한 사례 분석을 기반으로 한다. 가상현실 콘텐츠에서 더 우수한 상호작용적인 스토리텔링 모델을 탐색하기 위해 기본적인 주요개념들을 고찰하고 VR 애니메이션 <Wolves in the Walls>의 상호작용적인 스토리텔링 특징을 분석한다. 분석의 결과로 정리된 결론은 첫째, VR 환경이 사용자에게 자유롭게 이동할 수 있는 장점을 충분히 활용해야 하며, 상호작용 모듈 설계시 사용자의 현장감을 충분히 고려해야 한다는 점이다. 이를 통해 관객의 상호작용을 유도하여 참여도를 높힘으로서 VR이라는 핫미디어를 쿨미디어적 참여를 유도할 수 있다. 둘째, 사용자가 자유도가 매우 높은 가상 환경에 처음 들어갔을 때 모호한 세계 상황에 대해 당황하지 않도록, 작품의 초기 단계에서는 개발자 주도의 서술을 제공해야 한다. 셋째, 일부 게임에서 텍스트를 통해 사용자에게 안내하는 것과 달리, 사용자와 스토리 캐릭터(NPC)와의 자연스러운 대화를 추가하는 더 자연스러운 상호작용 방식을 통해 안내할 수 있다. 본 연구는 VR 애니메이션 <Wolves in the Walls>의 상호작용적인 스토리텔링 특징을 분석하고 정리함으로써 다양한 형태로 진화되고 있는 VR 콘텐츠의 설계의 한 가이드라인을 제공한다.

계절내-계절 기후예측의 딥러닝 기반 후보정을 위한 입력자료 전처리 기법 평가 (Investigating Data Preprocessing Algorithms of a Deep Learning Postprocessing Model for the Improvement of Sub-Seasonal to Seasonal Climate Predictions)

  • 정유란;이진영;김미애;손수진
    • 한국농림기상학회지
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    • 제25권2호
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    • pp.80-98
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    • 2023
  • 본 연구에서는 계절내-계절(Subseasonal to seasonal, S2S) 기후예측의 주별 예측 성능을 개선하기 위해서 딥러닝 기반의 후보정(post processing) 기술을 개발하였다. 그 첫 단계로, 일 최고, 최저기온과 일 강수를 목표 변수로, 자료의 특성과 분포에 적합한 자료 변환 및 특성 공학 기법을 규명하고자 하였다. 먼저, 6개 개별 기후모델의 S2S 예측 자료를 딥러닝 모델에 입력하기 위한 훈련자료로 변환하고, 이로부터 다중모델앙상블(Multi-Model Ensemble, MME) 기반 훈련자료를 구축하였다. 참값(label)으로는 ECMWF의 ERA5 재분석 자료를 사용하였다. 자료 변환 알고리즘은 최고 및 최저 차이를 계산하여 입력자료의 범위를 변형시키는 MinMax 및 MaxAbs 변환, 표준편차를 이용하는 Standard 변환 및 분위수를 지정하여 변형하는 Robust와 Quantile 변환으로 구성된 전처리 파이프라인을 구축하였으며, 변환된 훈련자료와 예측 변수와의 상관관계를 계산하여 순위에 따라 훈련자료의 특성을 선택하는 특성 선택 기법을 추가하였다. 본 연구는 U-Net 모델에 TimeDistributed wrapper를 모든 합성곱 층(convolutional layer)에 적용하여 활용하였다. 5개 알고리즘으로부터 변환된 6개 개별 기후모델 및 MME S2S 훈련자료(일 최고 및 최저기온, 강수)에 훈련 모델을 적용한 결과와 훈련 모델을 적용하지 않은 결과를 ERA5와의 공간상관계수(spatial Pattern Correlation Coefficient)를 계산하고 그 개선율인 기술 점수(skill score)를 평가한 결과, 일 강수의 PCC 기술 점수는 Standard 및 Robust 변환으로 처리된 것에서 전체 예측선행(1~4주)에 대해 모두 높았고, 일 최고 및 최저기온에서는 예측 선행시간 3~4주에서만 높게 나타났다. 또한, 일 강수에서 특성 선택에 따른 훈련자료의 차원 감소가 예측 성능 변화에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 일 최고 및 최저기온의 경우에는 특성 선택에 의한 훈련자료의 특성 정보 감소가 오히려 예측 성능을 저하시킬 수 있는 것으로 확인되었으며, 원시자료에서 예측성이 높은 1~2주 기온 예측 개선을 위한 적합한 전처리 변환 알고리즘이나 특성 선택을 찾을 수 없었다. 후속 연구에서는 원시 예측 성능이 강수에 비해 높으나 딥러닝 훈련 모델에 의한 후보정 효과가 미미한 예측 선행 1~2주 기온 예측의 저조 원인에 대해 탐색하고, 다양한 딥러닝 훈련 모델로의 적용 및 초매개변수 조정 등 학습 과정의 최적화를 통해 S2S 기후 예측 성능을 개선하고자 한다.

상제 강세지 객망리 일대의 풍수지리적 의미에 관한 연구 -지맥의 연결과정을 통한 형기론을 중심으로- (A Study on the Birthplace of Kang Jeungsan, Gaekmang-ri, and Neighboring Areas from a Feng Shui Perspective: Focused on the Theory of Connecting Geomantic Veins)

  • 신영대
    • 대순사상논총
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    • 제46집
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    • pp.69-122
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    • 2023
  • 본 논문은 대순진리회 성지(聖地)인 상제 강세지에 대해 현장 풍수 답사를 통해 형기론을 중심으로 강세지 일대와 그와 관련된 전반적인 풍수 국세를 탐색하였다. 연구방법의 중심은 전통적인 풍수지리 이론 중에서 형기론적인 관점에서 시루산 일대까지 이어지는 지맥의 연결과정을 통해 상제 강세지의 전반적인 풍수 국세를 고찰하였다. 고찰의 방법으로 풍수 형기론을 기반으로 객망리 일대의 풍수적 국세와 시루산을 이루기까지 지맥의 과정을 답산하고 객망리 일대의 지세와 형국, 물의 흐름과 지맥 등을 살펴 전반적인 풍수 국세를 밝히고자 하였다. 현장답사 과정에서 먼저 호남의 삼신산 중에서 영주산이라고도 불리는 두승산과 방장산을 살피고, 그다음으로 동죽산과 망제봉, 매봉산, 시루산으로 이어지는 지맥의 흐름이 연면부절하고 기복변화하는 과정에서 시루산을 이루기까지 전체적인 용맥의 변화와 산과 물의 흐름을 형기론의 관점에서 전래 된 전통 지리서 등 제반 이론들을 토대로 학술적 접근을 통해 근 본의를 논증하고자 하였다. 결과적으로 풍수적 관점에서 현지답사를 통해 살펴본 상제 강세지 객망리 일대의 지맥의 연결과정과 풍수적 특징과 요건들을 종합하여 볼 때 호남정맥으로부터 호남의 삼신산을 비롯해 유기적인 관계를 형성하며 뻗어내린 뭇산들과의 상호 결합 등으로 인해 대국의 풍수적 국세를 형성하고 있음을 알 수 있다. 신인조화의 땅을 이룰 지리적 조건과 상제의 강세를 예시한 주변의 지명 등을 고려해 볼 때 풍수의 공간적 배합이 잘 이루어진 국세를 간직한 곳이며, 인간의 힘으로는 가늠할 수 없는 천혜의 큰 기운이 응집된 혈(穴)을 간직한 곳으로 판단된다.

Smart Store in Smart City: 소비자 감성기반 상권분석 시스템 개발 (Smart Store in Smart City: The Development of Smart Trade Area Analysis System Based on Consumer Sentiments)

  • 유인진;서봉군;박도형
    • 지능정보연구
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    • 제24권1호
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    • pp.25-52
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    • 2018
  • 본 연구는 소비자들이 상권에 대하여 수행하는 웹 탐색 활동과 감성평가를 반영하는 데이터인 지역구 연관감성어휘를 기반으로 서울시 내 대형 상업 공간으로 정의할 수 있는 각 지역구 간의 연관 감성 네트워크에 대하여 소셜 네트워크 분석을 수행하였다. 나아가 도출한 소셜 네트워크 지표를 지역구 공공 데이터와 결합하여 보다 다각적 측면을 고려한 지역구 상권의 매출액에 영향을 미치는 요인들을 검증하였고 그 영향력의 변화 또한 확인해 보았다. 정적 데이터로 표현되는 공공 데이터만을 통해 구성된 모형으로도 높은 설명력을 가지는 것을 확인할 수 있었으나, 소셜 네트워크 분석 결과로 도출된 네트워크 지표와 결합된 모형에서는 그 설명력이 더욱 향상된 것이 확인되었다. 공공 데이터에 대한 회귀 분석 결과, 투입된 22개의 요인들 중 '골목 상권 수,' '1인당 거주면적,' '주거환경만족도,' '거래증감률,' '3년 이상 생존율'의 5개의 요인이 지역구 상권 매출액에 유의한 영향을 미치는 것이 확인되었다. 이후 공공 데이터와 네트워크 지표 결합 모형에서 투입된 지표들은 '에고 네트워크의 밀도,' '연결 중심성,' '근접 중심성,' '매개 중심성,' '아이겐벡터 중심성'이며, 이 중 '연결 중심성'과 '아이겐벡터 중심성'이 매출액에 유의한 영향을 미치며 모형 내에서 가장 높은 영향력을 보유한 것이 확인되었다. 본 연구는 각 상권이 소비자가 원하는 감성을 고려한 도시 전략 계획 수립과 이행의 실증적 근거로 활용될 수 있을 것이며, 상권에 진입하거나 재창업하는 자영업자나 잠재 창업자를 바탕으로 지역구 상권이 보유한 감성과 그 관계 구조를 고려한 상권 진입 방향성을 제공할 수 있을 것이다.

개인정보보호 분야의 연구자 네트워크와 성과 평가 프레임워크: 소셜 네트워크 분석을 중심으로 (The Framework of Research Network and Performance Evaluation on Personal Information Security: Social Network Analysis Perspective)

  • 김민수;최재원;김현진
    • 지능정보연구
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    • 제20권1호
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    • pp.177-193
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    • 2014
  • 개인정보 분야에서의 다양한 정보 보안 이슈가 발생함에 따라 해당 분야의 전문가를 확인하기 위한 프레임워크는 매우 중요한 영역이 되었다. 전문가 탐색과정은 주로 연구 업적 등을 통한 주관적인 평가가 일반적이지만 보다 객관적인 방식을 통한 선정이 매우 중요하다. 소셜 네트워크 분석기법의 응용이 다양한 영역에서 활용됨에 따라 본 연구는 개인정보보호분야의 전문가를 확인하고 해당 전문가들의 연구실적을 판단하기 위한 분석 프레임워크를 제시하고자 하였다. 본 연구는 연구 목적에 따라 개인정보보호 연구영역의 연구성과 자료를 바탕으로 소셜 네트워크 분석을 실시하고 핵심연구자의 성과를 분석하였다. 수집된 데이터는 연구의 공저자, 발행기관, 소속기관 등의 네트워크 구성에 활용되어 핵심전문가 집단을 관리하기 위한 프레임워크를 제시하였다. 본 연구는 NDSL에서 최근 5년 동안 발표된 논문들을 중심으로 자료를 수집하였다. 연구자들이 학술 정보를 교환하는 정기 간행물인 학술지를 바탕으로 연구 네트워크를 형성하는 네트워크 자료를 수집함으로써 연구활동에 대한 정보를 분석할 수 있었다. 일반적으로 연구자들은 연구 결과를 논문으로 발표하고, 발표된 논문들이 다수의 관련 분야 전문가들에게 공유된다는 점에서 학술연구지는 연구자들의 지식관련 의사소통 공간이며 지식의 구조화에 핵심적인 역할을 수행한다. 그에 따라 본 연구의 연구 대상 분야로 설정한 개인정보보호 분야의 연구 구조를 이해하기 위해 국내에서 발표된 관련 분야의 논문들을 연구 대상으로 자료가 수집되었다. 특히 자료의 선별 기준은 국내 최대의 데이터베이스를 보유하고 있는 NDSL에서 개인정보보호 관련 키워드를 보유한 논문 데이터를 수집 및 정제하여 분석 자료로 사용하였다. 2005년부터 2013년까지 약 2,000개의 연구결과 중 주제 관련성, 공저자 추출 등을 수집하였다. 데이터 수집 이후 연구 분석을 위한 데이터 처리를 통하여 통해 총 784개의 논문을 선정하고 분석대상으로 확정하였다. 분석 결과, 개인정보보호 연구영역의 전문가 집단을 이용한 연구논문 성과에 대한 분석은 핵심 연구자들을 추출해내고 전문가 집단을 관리하는 데 도움을 제공할 수 있다. 특히 소속집단 및 연구논문 발행기관을 분석함으로써 개인정보보호 연구영역에서 확인되지 않았던 연구자들의 연구 논문 게재의 공저자 네트워크가 매우 밀접함을 확인할 수 있다. 또한 연구논문의 발행기관 및 소속집단의 특성을 추출함으로써 개인정보보호 영역의 전문가 평가지표로서 소셜 네트워크 지표들의 활용가능성을 확인하였다.