기업가정신의 중요성이 전 세계적으로 확산하며, 국내에서도 기업가정신 함양을 위한 다양한 형태의 교육들이 '창업교육', '기업가정신 교육', '앙트러프러너십 교육' 등 저마다의 이름과 형태로 실시되고 있다. 기업가정신 교육이 확산됨에 따라 관련 연구 또한 활발히 진행되고 있으나, 개별적인 연구결과가 일관된 결론을 도출하고 있는지는 확인되지 않았다. 아직까지 관련 연구들을 종합하여 교육 성과에 대한 통일된 결과를 제시하는 연구는 미비한 수준이다. 이에 본 연구에서는 최근 10년 동안 국내 학술지에 게재된 다수의 논문을 대상으로 메타분석과 키워드 네트워크 분석을 실시하여 기업가정신 교육 프로그램의 성과를 체계적이고 종합적으로 제시하고 관련 연구 동향을 검토하고자 한다. 본 연구를 통해 국내 기업가정신 교육의 효과성에 대한 타당하고 통일된 결론이 제시되어 기업가정신 교육 프로그램의 개선과 발전을 위한 유의미한 시사점을 제공할 수 있기를 기대한다.
본 연구의 목적은 네트워크 메타분석 방법을 활용하여 중환자실 환자들의 욕창예방 중재의 비교효과와 순위를 평가하기 위하여 수행하였다. 네트워크 메타 분석은 R software의 "netmeta": 패키지를 이용한 빈도주의 방법을 이용하였다. 최종적으로 10편의 논문이 선정되었으며. 네트워크 메타 분석에 결과에 따른 욕창예방의 프로그램의 중재 간 비교우위는 욕창 표준중재와 비교하여 순위는 피부보호 용품 사용이(P-Score 85.3.%: OR=0.12, 95% CI: 0.03, 0.49) 가장 효과적일 확률이 높았으며 두 번째는 실리콘 폼 드레싱(P-Score 84.5%: OR=0.14, 95% CI: 0.05, 0.38)으로 나타났다. 그 다음으로는 통합중재 (P-Score 60.0%: OR=0.29, 95% CI: 0.07, 1.25), 체위변경 (P-Score 32.3%: OR=0.66, 95% CI: 0.21, 2.09) 그리고 마찰을 감소시킬 수 있는 직물의 사용(P-Score 23.8%: OR=0.85, 95% CI: 0.20, 3.65) 순이었다. 본 연구의 결과는 중환자실 욕창예방 프로그램의 효과적인 적용을 위한 정보를 제공 할 수 있을 것으로 생각된다.
메타분석은 어떤 한 분야의 연구결과의 통합을 통해 총괄적인 결론을 유도할 수 있는 통계적 기법으로 연구 결과가 다양할 때 각 연구의 결과를 통합하고 병합하여 종합적인 결론을 유추함으로서 기존의 다양한 연구 결과들을 체계적으로 분석하고 좀 더 명확한 결과를 제시하는 방법이다. 우리나라 학술지에 게재된 소셜 네트워크 서비스 환경에서 구매의도에 관한 연구들을 계량적으로 통합하고 검토해보기 위해 진행하였다. 본 연구는 소셜 네트워크 서비스 환경에서 구매의도에 관한 문헌적 고찰을 통해 선행연구를 살펴보고 열거된 요인에 관한 실증 분석된 연구들을 메타분석하기 위해 2000년-2015년 국내 학술지에 게재된 논문을 연구대상으로 하였다. 국내 학술지에 게재된 논문만 여과하여 조건에 부합한 총 29편의 논문을 연구에 대상으로 선정하였다. 따라서 이러한 연구결과를 바탕으로 학문적 실무적 의의를 논의하고자 한다.
본 연구는 소셜 미디어 참여 관련 연구 베타분석을 위해 네트워크 분석과 클러스터링 기법을 활용하였다. 주경로 분석 결과 37개의 주요 연구가 추출되었고 커뮤니티 관련 네트워크와 뉴 미디어 관련 네트워크 두 가지로 구분되었다. 연결망 분석과 클러스터링 결과 네가지 클러스터가 형성되었다. 본 연구는 학술 데이터를 활용해 연구 동향을 거시적으로 파악하며 그 방법론으로 네트워크 분석과 기계학습을 활용하였다는 학술적 의의를 가진다.
본 연구에서는 Web of Science 데이터베이스에 최근 22년여(2000~2022)간 게재된 메타버스 관련 연구 결과들을 기반으로, 메타버스와 관련된 국제적 연구 동향과 특성을 분석하였다. 분석 절차는 기술 통계분석, 다차원 척도법, 키워드 네트워크분석 및 시각화로 구성되었다. 게재 연구 결과들의 특성과 동향에 따라 2000~2020년, 2021~2022년 상반기 두 기간으로 나누고 R과 KH Coder를 활용하여 연결중심성 및 매개중심성을 포함하는 언어 네트워크분석을 시행하였다. 연구 결과는 언어 네트워크분석을 통해 메타버스 관련 주요 연구들과 관련 융합 연구의 동향과 특성이 정량적으로 분석, 설명될 수 있음을 보여준다. 또한 이러한 연구 결과는 기술 발전이 가져올 관련 여건 변화를 감지하고 적시성 있는 메타버스 관련 연구를 추진하기 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
빅데이터 분석은 데이터베이스에 잘 정리된 정형 데이터뿐 아니라 인터넷, 소셜 네트워크 서비스, 모바일 환경에서 생성되는 웹 문서, 이메일, 소셜 데이터 등 비정형 데이터를 효과적으로 분석하는 기술을 말한다. 메타분석은 여러 실증연구의 정량적인 결과를 통합과 분석을 통해 전체 결과를 조망할 수 있는 기회를 제공하는 통계적 통합 방법이다. 전자상거래 연구에서 혁신확산에 영향을 미치는 요인으로 상대적 이점, 적합성, 복잡성, 시험 가능성, 관찰 가능성, 편리성 그리고 커뮤니케이션 채널을 외부 요인으로 설정된 연구를 대상으로 하고자 한다. 다음으로 국내 주요 학회지에 게재된 혁신확산이론 관련연구에서 어떠한 요인들을 사용하고 있고 또한 이러한 외부요인들이 종속변수에 어느 정도의 설명력을 가지는지를 메타분석을 통해 알아보고자 한다. 이러한 연구모델을 바탕으로 학문적 실무적 의의를 논의하고자 한다.
본 연구는 국내외 메타버스 관련 연구의 동향을 파악하기 위해 한국학술지인용색인(KCI)과 Web of Science(WoS), 그리고 Web of Science - CPCI(Conference Proceeding Citation Index)에서 메타버스를 검색어로 입력하여 KCI에서 913편, WoS에서 232편, WoS-CPCI에서 277편의 논문을 수집하였고, 각각 2,644개, 885개, 787개의 저자 키워드를 추출하여 동시출현단어 분석을 수행하였다. 정량분석을 통해 메타버스 관련 연구가 최근 들어 양적으로 폭증하였고, 국내에서 는 학제간연구, 컴퓨터학, 교육학 등의 주제분야에서 주로 연구되고 있으며, WoS에서는 경영·경제 분야에서, WoS-CPCI 에서는 컴퓨터공학 분야에서 주로 연구되고 있음을 알 수 있었다. 키워드 네트워크 분석에서는 모든 데이터베이스에서 Virtual Reality, Augmented Reality 등 메타버스의 기술적 측면과 관련된 용어들의 전역중심성이 공통적으로 높게 나타났으며 군집분석을 통해 국내에서는 교육 관련 연구와 메타버스 플랫폼에 관한 키워드의 군집이 포함되고, WoS에서는 계량서지학적 분석과 관련된 키워드 군집이 생성되었으며, WoS-CPCI는 주로 메타버스의 기술적 측면에 대한 키워드 군집이 주로 나타났다.
본 연구의 목적은 빅데이터 분석을 활용하여 메타버스에 관한 한국과 중국 사회의 공중 인식 특성에 관한 차이를 탐색적으로 비교하는 것이다. COVID-19 팬데믹의 영향, 기술적 발전, Z세대 및 알파 세대와 같은 새로운 소비자 기반 확대 등의 환경적 영향으로 메타버스에 관한 국제 사회의 관심이 집중되면서 관련 학술연구도 2021년부터 본격화되고 있다. 특히, 한국과 중국은 메타버스 산업을 선도하는 주요 국가로 급부상했다. 메타버스에 관한 빅데이터 언급량이 급증한 시점에서 양국에서 발생한 빅데이터를 활용하여 사회 인식의 차별성을 발견하는 것은 시의성 있는 연구문제이다. 분석기법은 텍스트마이닝 분석으로 정제 데이터의 단어빈도, N-gram, TF-IDF 분석을 수행하여 핵심 단어의 중요도를 파악하고, 시맨틱 네트워크의 밀도 및 중심성 분석을 통해 단어 간의 연결 강도와 의미적 연관성을 살펴보고자 한다. 데이터 분석은 Python 3.9 아나콘다 데이터 사이언스 플랫폼 3과 Textom 6 버전을 활용하였고, 시맨틱 네트워크 분석과 구조적 등위성(CONCOR) 분석을 위해 UCINET 6.759 프로그램으로 시각화 분석을 수행하였다. 분석 결과, 데이터를 유사성이 있는 단어 그룹으로서 각 4개씩의 블록을 도출하였다. 이 블록들은 메타버스에 관한 양국의 사회적 인식 유형을 각각 반영하는 관점들로 이해할 수 있다. 메타버스에 관한 연구들은 증가하고 있으나, 아직 비교문화 관점에서 국가나 다문화 간 비교연구 접근의 연구는 거의 수행되지 않았다. 이 시점에서 본 연구는 선행연구로서 후속 연구들에 이론적 근거와 의미 있는 인사이트를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
산업 제어 시스템 대상 원격 관제 기술은 관리자의 즉각적 대응을 통해 산업 재해 발생 확률 저하를 위한 핵심기술로 주목받고 있다. 그러나 산업 제어 시스템 원격 관제 기술은 원격의 관리자와 통신하기 위해 외부 네트워크 연결이 필수적이며, 따라서 공격자들에게 기존 산업 제어 시스템에 존재하지 않던 새로운 네트워크 취약점을 노출하게 된다. 산업 제어시스템은 네트워크 취약점을 해결하기 위해 터널링 프로토콜 또는 패킷 암호화 솔루션을 사용하고 있지만, 이러한 솔루션은 패킷 메타데이터를 분석하는 네트워크 트래픽 분석 공격을 방어하지 못한다. 공격자는 네트워크 트래픽 분석을 통해 패킷의 송수신 대상, 통신 빈도, 활성화 상태 등을 알 수 있으며 획득한 정보를 다음 공격을 위한 초석으로 사용할 수 있다. 따라서 기존의 솔루션들이 해결하지 못하는 산업 제어 시스템 네트워크 환경에서 발생하는 잠재적인 문제들을 해결하기 위해 네트워크 트래픽 분석 난이도를 향상시켜 분석을 방어하는 솔루션이 필요하다. 본 논문에서는 패킷 메타데이터를 분석하는 네트워크 트래픽 분석 공격을 어렵게 하고자 패킷 분할 및 병합 기반 네트워크 트래픽 난분석화 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 기법의 참여자인 관리자와 산업 기기는 각각 일정한 크기의 그룹으로 묶인다. 그리고 원격 관제를 위해 관리자와 산업 기기 간 송수신되는 모든 패킷을 대상으로 분할 노드를 경유하도록 한다. 분할노드는 패킷의 난분석화를 위한 핵심 요소로써, 관리자와 산업 기기 사이에 송수신되는 모든 패킷을 상호 목적 대상 그룹의 개수로 분할한다. 그리고 분할한 패킷 조각에 패킷 식별자와 번호를 부여하여 패킷 조각을 모두 수신한 목적대상이 올바르게 패킷을 병합할 수 있도록 하였다. 그리고 분할노드는 목적 대상이 속한 그룹의 모든 참여자에게 서로 다른 패킷 조각들을 전달함으로써 공격자가 패킷의 흐름을 알 수 없도록 하여 산업 제어 시스템 정보를 수집하는 것을 방어한다. 본 논문에서 제안하는 패킷 분할 및 병합 기반 트래픽 난분석화 기법을 통해 산업 제어 시스템을 대상으로 한 트래픽 분석 공격을 방어함으로써 네트워크 공격의 피해를 줄이고 추가적인 네트워크 공격을 차단할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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