정보사회에서 경영문제는 경영계획과 의사결정이 큰 비중을 갖는다. 이것은 경영조직과 관리체제와 관련해서 경영자의 전문적 지식과 능력이 크게 작용한다. 경영자가 갖추어야 할 지식의 범위는 넓다. 우선 경영 전반은 물론 경제학수학 통계학 및 컴퓨터학에 대해서 상당한 조예를 요한다. 우리는 경영활동분석에서 오류(error)가 존재할 가능성은 항상 있다. 오류에는 인위적인 오류와 기계적인 오류로 나누어지고 이중에는 불가피한 오류도 있다. 오류의 범위를 가능한 한 줄이는 문제와 분석결과에 대한 해석과 평가가 문제이다. 평가기준은 언제나 상대적인 것이므로 경영자의 주관에 의하여 좌우될 가능성이 있다. 이러한 것은 조직과 관리의 양측면에서 체크해야 한다. 앞으로 전개될 정보사회에 대비해서 다음과 같은 제점에 유의해야 한다. 첫째, 경영조직과 관리체제의 재편성. 둘째, 경영자와 실무자들의 자질향상. 세째, 경영자료의 독자적인 정비. 네째, 컴퓨터 시스팀의 도입. 다섯째, MIS의 도입. 여섯째, 분야별 전문가의 확보와 교육훈련. 일곱째, 정보검색 시스팀에 관한 연구개발. 여섯째, 프로그래밍 개발 등을 조속한 시일내에 착수해야 한다.
전자상거래의 발달로 출판유통시장에서의 인터넷 서점의 비중은 해마다 높아지고 있다. 전자책의 보급에 따라 인터넷 서점에서의 도서검색은 앞으로 더욱 활발해질 것이며, 인터넷 서점의 도서 분류체계의 중요성 또한 지속적으로 높아질 것으로 예상된다. 이 연구는 인터넷 서점 사회과학 도서의 효율적인 검색을 제공하기 위한 목적에서 이루어졌으며, 국내 외 10개 인터넷 서점의 분류체계를 분석하였다. 또한 사회과학 도서 분류체계 설계안을 구성하여 향후 사회과학 도서의 분류체계 설계에 활용될 수 있는 기초자료를 제시하고자 하였다.
최근 한국사회는 급속히 다문화 사회로 변화 되면서 다문화 가정 학생을 위한 교육에 관심이 높아지고 있다. 이러한 시대 변화 흐름에 맞추어 다문화 가정 학생의 기초학습 능력과 관련된 연구가 진행되고 있으며 또한 국어, 사회, 음악, 미술, 통합교육 등에서 다문화 교육과정에 대한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 지식정보화 사회에서 필요로 하는 정보의 생성, 처리, 분석, 검색, 활용 등의 기본적인 정보 소양능력을 기르고, 이를 학습 활동과 일상생활에 적극적으로 활용하는 데 필요한 컴퓨터 교육에 관한 연구는 찾아보기 힘든 실정이다. 그러므로 본 논문에서는 다문화 가정 학생을 위해 필요한 컴퓨터 교육내용을 제안하고자 한다.
본 연구에서는 FRBR의 저작 단위로 태그(tag)가 부여되고 있는 LibraryThing에 나타난 태그를 활용하여, 소설(Fiction) 분야 태그들의 특성, 패턴의 형식적인 측면과 동시에 태그의 내용 분석을 시도하였다. 저작의 서지사항 기술 용어, LCSH 용어와 비교하여 관련 정도를 파악하였고, 이에 포함되지 않는 기타 태그의 출처는 어디인지, 저작의 어떤 측면을 표현하고 있는지, 저작과 연계하여 태그의 용어를 살펴보았다. 특히 소설이란 한 분야로 한정함으로써, 소설만이 가지는 특성인 소설의 3요소(주제, 구성, 문체), 소설 구성의 3요소(인물, 사건, 배경)를 반영한 태그를 파악하여, 향후 소설 정보의 조직 및 검색 요소로서 활용할 수 있는 가능성을 보여주었다. 이를 통해 기존의 색인어를 보완하는 폭소노미 태그의 역할을 규명하고 태깅시스템이 나아갈 새로운 방향을 제시하였다.
목적 : 외상성 뇌손상 환자의 지역사회 재활치료의 중재방법 및 중재효과를 알아보기 위하여 체계적 고찰을 하였다. 연구방법 : 자료는 데이터베이스인 Ovid와 PubMed를 통해 검색하였다. 사용된 검색어는 "community-based rehabilitation"와 "traumatic brain injury rehabilitation"이었다. 그 중 외상성 뇌손상 환자를 대상으로 지역사회 재활치료를 실시한 7편의 연구결과를 가지고 대상자, 평가도구, 중재방법과 중재결과를 분석하였다. 결과 : 연구 대상자의 수, 연령, 손상정도, 손상기간은 다양하였다. 연구 설계는 모두 실험연구의 형태로, 평가도구는 작업수행을 평가하는 영역이 5개(27.7%)로 가장 많았다. 중재방법은 작업치료사가 참여하는 전반적 재활프로그램, 인지치료, 인지행동치료, 가정방문 작업치료를 시행하였다. 중재효과는 결과측정 방법에 따라 작업수행, 참여, 예방, 그리고 작업 정의 영역에서 효과적이었고 적응, 건강과 안녕 영역에서 부분적으로 효과를 보였으며, 역할능력에서는 효과가 없었다. 결론 : 지역사회를 기초로 한 재활치료는 작업수행, 참여, 예방, 작업 정의에서 효과적이었으나 역할능력에서는 효과적이지 않았다. 앞으로 지역사회 재활에서 각 영역별 중재 프로그램 및 평가도구에 대한 연구가 지속적으로 필요하다.
학교폭력의 연장선상에서 상시적으로 괴롭힘이 이루어지는 '사이버불링'이 심각한 사회적 문제로 대두되고 있다. 본 연구에서는 청소년 사이버불링에 관한 선행연구를 분석하여 사이버불링 가해행동에 미치는 개인, 가정, 또래, 학교, 사이버환경, 폭력경험 등과 관련된 변인들의 효과크기를 알아보았다. 국내학술논문 검색사이트(RISS)를 이용하여 2010년 1월 1일부터 2016년 10월 31일까지 학술지게제 논문 및 석 박사학위논문을 대상으로 '사이버불링', '사이버따돌림', '사이버폭력', '사이버괴롭힘', '온라인 및 SNS 또래괴롭힘' 이란 검색어로 선정된 총 43편의 논문을 대상으로 분석하였다. 그 결과 개인, 폭력경험 변인이 중간크기의 효과(0.28~0.29)를 나타냈고 또래, 가정, 사이버환경, 학교변수 순으로 작은 크기의 효과(0.08~0.13)를 나타냈다. 본 연구 결과는 청소년 사이버불링에 대한 교육적, 사회정책적 대응방안 마련과 직접적인 예방 및 개입을 위한 구체적 프로그램 개발의 기초자료로 활용될 것이다.
최근 USN(Ubiquitous Sensor Network) 기반 기술과 사회 전반에 걸친 USN 응용 기술의 발전이 가속화되고 있다. 이러한 USN 응용은 USN 자원에 대한 정보를 필요로 하며, USN 미들웨어는 USN 응용의 용이한 개발을 위해 USN 자원 정보를 제공하는 디렉토리 서비스를 핵심 요소에 포함하고 있다. USN 응용 지원을 위한 디렉토리 서비스는 광역적으로 분산된 컴퓨팅 환경에서 원하는 USN 자원 정보 즉 메타데이타를 효율적으로 관리하고 검색할 수 있는 기능이 요구 된다. 본 논문은 광역 분산 환경에서 USN 자원의 메타데이타를 효율적으로 검색할 수 있는 디렉토리 서비스의 위치탐색 모델을 논하고, USN 자원의 분포와 위치탐색 요청의 지역범위 별 빈도를 고려한 시뮬레이션 실험 결과를 제시한다.
최근 인터넷 정보통신 분야와 데이터베이스 응용기술의 성숙과 급속한 발전은 사회전반에 많은 영향을 주고 있다. 특히 실무에서 사용되는 응용프로그램의 형태는 기존의 패러다임에서 벗어나 웹을 기반으로 하는 네트워크 환경에 맞는 그룹웨어 형태로 전환되고 있다. 요즘 떠오르는 헤드헌터는 그 업무형태가 많은 사람들 중에 탁월한 능력을 가진 인재를 리서치를 통해 발굴하고, 그를 필요로 하는 회사와 컨설팅을 통해 적시에 연결해 주는 최근 각광을 받는 신종 업종이다. 이 실무를 효율적으로 처리하기 위해서는 장소나 시간에 구애 없이 클라이언트의 요구에 신속하게 대응할 수 있도록 방대한 량의 데이터베이스에 대한 효율적인 검색 방법과 웹 환경에서의 표준화된 인터페이스를 요구한다. 본 논문에서는 이러한 헤드헌터들의 실무를 원활히 수행한 수 있고, 인재에 대한 리서치나 컨설팅을 신속 정확하게 처리할 수 있는 인터넷 웹 기반의 데이터베이스 시스템에 대한 설계 방법을 제안하고 구현하였다. 본 논문에서 제안한 시스템 모델은 효율적인 실무를 위해 모두 5개의 기본 모듈로 나누어 구성되며, 구현 결과 인재에 대한 리서치 업무와 컨설팅 업무를 연계 운영할 수 있고, 효과적인 직원 관리, 효율적인 항목별 검색 방법과 클라이언트 관리가 가능하게 되었다.
블록체인 기술이 적용되어 있는 암호화폐는 높은 가격 변동성을 가지며 투자자 및 일반 대중으로부터 큰 관심을 받아왔다. 이러한 관심을 바탕으로 암호화폐를 비롯한 투자상품의 미래가치를 예측하기 위한 연구가 이루어지고 있으나 예측모형에 대한 설명력 및 해석 가능성이 낮아 실무에서 활용하기 어렵다는 비판을 받아왔다. 본 연구에서는 암호화폐 가격 예측모형의 성과를 향상시키기 위해 금융투자상품의 가치평가에 활용되는 기술적 지표들과 함께 투자자의 사회적 관심도를 반영할 수 있는 구글 키워드 검색량 데이터를 사용하고 설명 가능한 인공지능을 적용하여 모형에 대한 해석을 제공하고자 한다. 최근 금융 시계열 분야에서 예측성과의 우수성을 인정받고 있는 LSTM(Long Short Term Memory)과 CNN(Convolutional Neural Networks)을 활용하고, 'bitcoin'을 검색어로 하는 구글 검색량 데이터를 적용해 일주일 후의 가격 등락 예측모형을 구축하였다. LSTM과 CNN을 활용해 구축한 모형들이 높은 예측성능을 보였으며 구글 검색량을 반영한 모형에서 더 높은 예측성과를 확인할 수 있었다. 딥러닝 모형의 해석 가능성 및 설명력을 위해 XAI의 SHAP 기법을 적용한 결과, 구글 검색량과 함께 과매수, 과매도 정도를 파악할 수 있는 지표들이 모형의 의사결정에 가장 큰 영향들을 미치고 있음을 파악할 수 있었다. 본 연구는 암호화폐 가격 등락 예측에 있어 전통적으로 시계열 예측에 우수한 성과를 인정받고 있는 LSTM뿐만 아니라 이미지 분류에서 높은 예측성과를 보이는 딥러닝 기법인 CNN 또한 우수한 예측성능을 보일 수 있음을 확인하였으며, XAI를 통해 예측모형에 대한 해석을 제공하고, 대중의 심리를 반영하는 정보 중 하나인 구글 검색량을 활용해 예측성과를 향상시킬 수 있다는 것을 확인했다는 점에서 의의가 있다.
정보만들기활동에서 가장 기본적인 능력은 정보를 검색하는 능력이다. 그러나 정보검색방법에 대한 지도에도 불구하고 학생들의 정보만들기 능력은 일정 수준이상을 뛰어넘기 어렵다. 정보만들기 능력 향상을 위해서는 국어 및 사회교과와의 연계교육이 필요하다. 그러므로 본 논문에서는 정보만들기 능력을 신장시키기 위해 국내 외 컴퓨터 교육과정과 연계교과의 내용을 분석하여 정보만들기능력 신장을 위한 학습 요소를 추출하여 정보만들기능력 향상 프로그램을 개발하고 적용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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