본 연구는 인간의 주관성을 연구하는 Q 방법론을 활용하여 사회복지실천에 대한 여러 인식들을 유형화하였다. 8명의 사회복지사를 대상으로 한 심층면접과 문헌연구를 통해 293개의 Q 모집단에서 40개의 Q 표본을 선정하였으며, 신뢰도는 r=.816으로 나타났다. 총 29명의 사회복지사를 대상으로 Q 분류를 진행하였고 QUANL 프로그램으로 자료를 분석하였다. 그 결과 3개의 유형으로 분석되었고 58.49%의 설명력을 보였다. 사회복지사의 실천유형은 관계중심(1유형), 변화중심(2유형), 자원중심(3유형)으로 유형화되었고, 각 유형은 클라이언트에 대한 관계성, 주요 자질 및 강점 등이 서로 상이하였다. 이상의 결과를 바탕으로 사회복지실천에 대한 함의와 후속연구를 제안하였다.
본 연구는 활동적 노화의 관점을 적용하여 장기요양시설에서의 돌봄 유형에 관한 다양한 인식유형을 분석하는 데 목적을 둔다. 이를 위해 Q방법론을 적용하였다. WHO의 활동적 노화를 위한 건강, 안전, 참여 세 영역에서 장기요양시설의 돌봄에 관한 다양한 생각을 파악하기 위해 심층면접을 진행하였다. 면접조사에는 장기요양시설 거주 노인, 거주 노인의 성인자녀, 지역사회 거주 노인, 서비스 제공자, 장기요양 전문가 등 35명이 참여하였다. 451개의 Q모집단 중 63개의 Q표본을 추출하였으며, 최종 자료분석에는 43개의 P표본 자료가 활용되었다. QUANL 프로그램을 활용하여 자료를 분석한 결과, 3개의 요인구조(4개 유형)가 적합하며 이는 전체 변량의 30.15%를 설명하는 것으로 나타났다. 현재 장기요양시설의 돌봄은 보호 중심 돌봄(1유형), 참여 중심 돌봄(2유형), 의료연계 중심 돌봄(3유형), 인간 중심 돌봄(4유형)으로 유형화할 수 있다. 본 연구결과를 바탕으로 장기요양시설에서 돌봄의 질적 변화를 위한 제도적, 실천적 함의를 제시하였다.
본 연구는 최근 핫 소비 아이템으로 부각되고 있는 건강기능식품에 대한 20대 위주 MZ세대 소비자의 주관성을 알아보고자 하였다. 홍삼, 비타민, 프로바이오틱스로 대표되는 건강기능식품 시장에서 젊은층이 왜 핵심 소비자층으로 급부상되었는지에 그 특성과 의미, 가치에 대해 살피고자 Q 방법론을 활용하여 연구를 진행하였다. QUANL 분석 프로그램을 이용, 총 37개의 Q 표본과 30개의 P 표본을 연구에 사용한 결과 독특한 성향을 지닌 3개의 유형을 발견하였다. 건강기능식품의 기능과 효력에 매우 긍정적이며 적극적인 관심을 표출하는 소비자인 제1유형, 건강기능식품이 심리적 안정에는 도움이 되지만, 의심이 많고 선택에 있어서 까다로운 모습을 보이는 소비자인 제2유형, 맹목적인 신뢰보다는 건강기능식품을 탐구하여 실생활에 적극적으로 활용하는 소비자인 제3유형이 그것이다. 이에 대해서 제1유형을 '유비무환(有備無患)', 제2유형을 '반신반의(半信半疑)', 제3유형을 '실사구시(實事求是)'로 명명하였다. 그리고 해당 속성들을 반영해 건강기능식품 시장의 새로운 특성과 소비자층 구분, 판매촉진을 위한 다양한 전략적 아이디어를 제시하였다.
이 연구는 육색사고모자라는 창의적 기법을 적용한 SSI 토론 프로그램을 개발하여 SNS 토론과 기존 면대면 토론 후 논증유형의 차이와 학생의 성격특성별 의사결정능력에 미치는 효과를 알아보았다. 맞춤아기, 배아줄기세포연구, 낙태의 합법성을 주제로 한 3가지 SSI 토론 수업을 SNS를 활용한 토론 집단과 면대면 토론 집단으로 각각 2 학급씩 나누어 학생별 성격특성 검사지를 통해 학생의 성격유형을 외향성, 수용성, 성실성으로 구분하였다. 그리고 두 집단 모두 창의적 사고 기법인 육색사고모자 기법을 이용한 창의적 토론방법을 사전 교육한 후 수업을 진행하였다. 토론 활동이 끝난 후 SNS를 활용한 토론을 한 학생들의 토론 내용은 텍스트로 저장하였고 면대면 토론을 한 학생들의 토론과정에 작성한 활동지와 수업 활동을 촬영한 동영상과 녹음파일을 전사 후 분석한 내용을 바탕으로 학생들이 주제에 대한 최종의견을 주장할 때 사용한 논증 유형과 성격특성별 의사결정능력결과의 차이를 비교하였다. SNS 토론과 면대면 토론에서 사용한 논증유형을 분석한 결과 가장 많이 사용한 논증유형은 인과 유형이었고, SNS 토론의 경우 인과 유형 다음으로 많이 사용한 논증유형은 징표, 유추, 권위, 동기 순이었다. 그에 비해 면대면 토론 결과 인과 유형이 전체 논증 유형의 76% 이상이었고, 나머지 논증 유형은 거의 사용하지 않았거나 주제에 따라 유추, 권위, 동기의 논증 유형을 1~2회 정도 사용하였음을 알 수 있었다. 그리고 면대면 토론을 한 학생보다 SNS 토론을 한 학생들이 인과 이외에도 일반화, 분류화와 병렬적 사례 등의 다양한 논증유형을 사용하였다. 학생의 성격특성별 의사결정능력의 세 가지 요인인 쟁점의 복잡성, 관점의 다양성, 탐구의 객관성 결과를 분석해보면 의사결정능력의 '쟁점의 복잡성'요인에서는 수용성의 학생그룹에서만 SNS 토론집단과 면대면 토론집단 간에 유의미한 차이가 나타났고, '관점의 다양성'요인에서는 외향성, 수용성, 성실성 모두 SNS 토론집단과 면대면 토론집단 간에 유의미한 차이가 있었다. 마지막으로 '탐구의 객관성'요인에서는 외향성, 수용성, 성실성 모두 SNS 토론집단과 면대면 토론집단 간에 유의미한 차이가 없었다. 연구 결과 육색사고모를 이용한 SSI 주제의 토론수업이 기존의 면대면 토론보다 SNS 토론이 학생들이 다양한 논증유형을 사용해 주장하는데 효과적인 방법이고 의사결정능력 검사의 '관점의 다양성'의 요인에서 성격특성에 관계없이 SNS 토론이 더 효과적이라는 것을 알 수 있었다. 따라서 SSI 주제에 대해 육색사고모자를 활용한 SNS 토론이 주제에 대한 다양한 관점을 고려해 보고 의사결정을 하는데 효과적인 방법의 하나로 될 수 있음을 알 수 있었다.
본 연구는 국어 교과를 지원하는 ICT활용 교수 학습 모형의 개발에 관한 내용이다. 우선 국어 교과에서 ICT 활용 교수 학습 모형을 개발하기 위한 모형 개발의 유형을 3가지 제안하고, 국어 교과에서 적용되는 교수 학습모형 및 ICT 활용유형 등의 문헌연구 및 교과분석을 통하여 ICT활용 교수.학습 모형을 개발함으로써, 교수 학습 모형을 중심으로 ICT 활용을 위한 방안을 제시하였다. 본 연구에서 개발된 국어과 ICT 활용 교수 학습 모형은 다른 교과에서 ICT를 활용한 교수 학습 모형을 설계하는데 활용될 것으로 기대되며, 또한 국어과 교수 학습에서 단순히 매체를 이용한 흥미유발의 수준에서만 ICT를 활용하는 것이 아니라 필요한 단계에서 적절한 ICT를 효과적으로 사용할 수 있게 하고, 국어과 수업에 대한 전문성 향상에도 도움이 될 것으로 기대된다.
협의: 컴퓨터 네트워크(인터넷)을 활용한 상거래 비즈니스 광의: 컴퓨터 네트워크를 활용하여 수행되는 광고, 수발주, 설계, 기술개발, 생산, 판매, 결제 등 모든 경제 활동 유형: -구조화된 전자상거래 : EDI나VAN을 활용 특정기업간 규정된 거래조건하에서 상거래 -전자시장에서의 전자상거래: WWW을 활용 불특정 기업간: 최적의 상대를 찾아 거래하는 것 (중략)
낭독공연이란 배우들이 희곡을 암기하지 않고 읽는 것을 통해 관객들에게 희곡의 의미를 전달하는 활동으로 알려져 있다. 이 용어는 오래전부터 사용하였지만, 우리 문화계에서 낭독공연을 주목하기 시작한 것은 2000년대 초라고 할 수 있다. 2015 개정 교육과정에서 연극교육을 강화하면서 '낭독공연'에 관한 관심도 커지고 있다. 이 글에서는 낭독공연을 교육의 장에서 풍부하게 활용할 수 있는 근거를 성인들의 낭독공연에서 찾아보고, 이를 어린이 교육의 장에서 활용하고자 분석하였다. 낭독공연에는 배우들이 무대 위에서 '희곡을 보면서 읽는 유형'과 '희곡을 암기하여 연기하는 유형' 및 '두 유형을 혼합한 유형'이 있다. 결국, 낭독공연의 형식에는 정해진 규칙이 없다는 것이 핵심이다. 희곡을 보거나 보지 않거나 문제 되지 않는다. 낭독공연의 주체가 처한 상황을 고려하여 적합한 형식의 공연을 하되 낭독공연은 꼭 이렇게 해야 한다는 고정관념을 가질 필요는 없다. 어린이와 청소년 또한 낭독희곡의 개념을 유연하게 이해하면 교육적으로 얻을 수 있는 효과가 더 커질 것이다. 이런 분석을 근거로 어린이를 위한 교육의 장에서 활용하기 위한 준거로 '낭독공연의 형식을 한 가지로 고집하지 않기', '여러 유형의 낭독공연 선택하기'를 제시하였다. 그리고 '여러 유형의 낭독공연 선택하기'에 필요한 하위 준거로는 '희곡의 내용 가운데 특정 장면 선택하기', '학생의 수준이나 상황을 고려하기', '새로운 유형의 낭독공연을 만드는 데 주저하지 않기'가 있음을 밝혔다. 이 글이 낭독공연에 관한 논의가 필요한 교육계에 활력을 넣고, 이론의 부재로 인해 교육적 설계가 미흡해지는 점을 해소하는 디딤돌이 되기를 기대한다.
본 연구는 4차 산업혁명시대를 맞이하여, '빅 데이터'라는 용어가 우리 일상에 활용 및 논의되면서, 과연 빅데이터에 대하여 어떻게 생각하고 있는가에 대한 질문에서 출발하였다. 분석을 위하여, 빅 데이터 관련 선행연구를 바탕으로 최종 30개의 Q표본을 선정하고, 응답자 23명을 확보하여 Q분석을 실시하여, 다음과 같은 결과를 도출하였다. 첫째, 각 유형별 설명력은 <유형 I>은 34.30%, <유형 II>는 8.03%, <유형III>은 7.21%, <유형IV>는 6.24%로 전체 55.69%의 설명력을 나타냈다. 둘째, <유형I>은 다양한 직업분포를 나타내고 있으며, '빅 데이터'에 대해서는 '디지털', '미래'. '통계분석', '인공지능' 등의 진술문을 강조하고 있어, 「디지털형」으로 명명하였다. <유형 II>는 '사회복지사'의 분포가 많고, '빅 데이터'는 '미래', '협업', '복지', '지역주민' 등을 강조하여, 「복지형」으로 명명하였다. <유형III>은 응답자의 직업분포가 고르게 나타났고, '융합', '디지털', '미래', '스포츠' 등의 진술문을 강조하고 있어, 「융합형」으로 명명하였다. <유형 IV>는 협회관계자, 스포츠강사 및 대학원생 응답자로, '인공지능', '뉴 패러다임', '네트워크', '스포츠' 등을 강조하고 있어, 「인공지능형」으로 명명하였다. 산업화, 정보화에 이어진 지식산업화 및 지식정보화시대에는 그 동안 쌓아온 수많은 데이터를 어떻게 잘 가공하여 활용할 것인가가 중요한 과제가 아닐 수 없다. 바로 지금은 스포츠에서도 그 동안 축적된 빅 데이터의 활용과 활성화 방안 모색이 이루어져야 할 것이다.
전 세계적으로 자연자원의 이용 및 관리에 대한 패러다임이 변화하고 있다. 자연자원의 보전 가치를 높이는 동시에 지역발전의 기회요인으로 활용하겠다는 현명한 이용의 중요성이 대두되면서 자연자원을 활용한 지역발전이 주목받고 있다. 본 연구는 자연자원의 분포와 이용 잠재력 등에 따른 지역유형을 구분하고, 각 유형별 지역발전 방안을 제안하는데 목적이 있다. 먼저 자연자원을 생물종 자원, 생태계 경관자원, 무생물자원의 3가지 유형으로 구분하고, 총 27개의 세부 분석 지표를 설정하였다. 분석의 공단 단위는 165개 지자체의 행정구역으로 설정하였으며, 최종적으로 각 지자체별 자연자원 공간자료를 구축하였다. 지역 유형을 분류하기 위해 지역별 자연자원의 세부 지표를 요인분석한 후 이를 군집분석하는 방법을 사용했다. 요인분석 결과 산림자원요인, 경관자원요인, 연안생태자원요인, 내륙수자원요인, 지형자원요인, 생태탐방자원요인 등의 6개 요인이 도출되었다. 요인분석 결과를 근거로 군집분석한 결과 산림생태지역, 내륙수자원지역, 연안생태 경관지역, 지형 생태지역, 복합자연자원지역, 도시 근교 생태탐방지역, 생태경관지역, 기타지역 등 총 9개 지역유형을 도출하였고, 각 유형별로 지역발전 방안을 제시하였다. 본 연구는 자연자원을 활용한 지역발전 정책 및 계획에서 대상 지역의 선정과 지역의 발전 방향을 설정하는 기초자료로서 활용될 수 있다.
4차 산업혁명 시대의 도래와 함께 스마트 팩토리의 개념이 대두되면서 설비가동률과 생산성에 악영향을 미치는 설비 오류의 발생을 데이터 분석 기법을 통해 예측하고자 하는 노력이 이루어지고 있다. 데이터 분석 기법을 활용하여 설비 오류를 예측하기 위해서는 설비 오류가 발생한 상황과 설비 오류 유형을 명시한 데이터인 설비 오류 이력이 필요하다. 하지만 많은 제조 현장에서는 설비 오류 유형이 정확하게 정의/분류가 되지 않아 설비를 운영하는 작업자가 자신의 경험적 판단에 의거하여 정형화되지 않은 텍스트의 형태로 설비 오류 유형을 작성하고, 이에 따라 데이터 분석 기법의 적용이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 수기로 작성된 설비 오류 이력을 활용하여 설비 오류 유형을 파악하고 구조화하기 위한 구절 네트워크 구축 방법을 제안하고자 한다. 구체적으로, 단어를 쓰임새에 따라 분류한 용도 딕셔너리를 활용하여 비정형의 텍스트 데이터로부터 설비 오류 유형을 의미하는 구절을 추출하고, 추출된 구절 간의 유사도를 계산하여 네트워크를 구축한다. 제안하는 방법의 성능을 실제 제조 기업의 설비 오류 이력 데이터를 활용하여 검증하였으며, 본 연구의 결과는 텍스트 데이터에 기반한 설비 오류 유형 구조화와 나아가서는 설비 오류 발생 예측에 이용할 수 있을 것을 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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