• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제22권4호
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• pp.567-593
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• 2016

본 연구에서는 낙인이론과 여러 선행연구들을 기반으로 하여 청소년을 대상으로 부모의 욕설 및 폭력 등의 피학대경험이 학업성취도에 미치는 영향을 비공식낙인이 매개하는지 종단적으로 검증하고자 하였다. 비공식낙인의 종단적 매개효과를 검증하기 위해 한국청소년패널 조사 중2 패널 2차년도~4차년도 데이터(N=3,168)를 활용하여 자기회귀교차지연모델(ARCL)로 분석을 진행하였고, 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 청소년의 피학대경험은 비공식낙인에 종단적으로 정적인 영향을 나타내었다. 둘째, 청소년의 비공식낙인은 학업성취에 종단적으로 부적인 영향을 나타내었다. 셋째, 청소년의 피학대경험은 학업성취에 종단적으로 부적인 영향을 나타냈고, 이 경로를 비공식낙인이 부분 매개하였다. 이와 같은 결과를 바탕으로 본 연구에서는 아동학대 예방의 방향성과 비공식낙인에 대한 예방 및 교육의 필요성을 제시하였다. 또한 비공식낙인을 받은 청소년들을 대상으로 대처 프로그램을 개발한다고 했을 때의 방향성에 대해서도 고찰하였다. 본 연구는 낙인이론을 검증한 경험적 뒷받침이 됨과 동시에 피학대경험과 비공식낙인의 지속적인 영향력에 대한 사회적 관심을 촉구하고 이를 예방하기 위한 노력을 가속화 할 수 있게끔 도움을 줄 것이라 기대된다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제14권1호_spc
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• pp.299-317
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• 2008

2000년대를 전후로 급증한 청소년들의 학업중단을 실태와 기존의 연구들을 통해 종합적으로 조망하였다. 용어, 실태, 원인과 과정 및 학업중단 이후 과정으로 나누어 우리나라 청소년의 학업중단을 이해하고, 이를 다시 12가지 특성으로 정리하였다. 그리고 이러한 특성들을 생태학적 모형으로 재구조화하였다. 1990년대 중반에 시작된 사회적 안정구조의 흔들림과 1998년의 IMF 사태는 청소년들의 1차 환경인 가정과 학교에 영향을 미쳤다. 가정은 이혼 등의 갈등이 표면화되면서 청소년에 대한 심리적 지지와 경제적 지원을 약화시켰고, 학교에서는 교권과 교칙이 약화되면서 교사와의 갈등, 학업의 목적과 흥미 상실로 나타났다. 청소년들은 우울, 무력감, 공격성과 같은 정서적 반응, 미래의 불투명성, 학업적 의미 상실과 같은 인지적 반응 및 부적절한 성행동, 폭력과 같은 표면화된 비행행동반응을 보였다. 이러한 심리적 상태는 가출과 학업중단이라는 표면화된 행동으로 드러나게 되었고, 이후 이들의 학업 유지 의도에도 불구하고 준비되어 있지 않은 사회에 의해 비행화가 가속되었다. 이들에 대한 국가적 대처에 대한 제안과 제한점들이 논의에 첨가되었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권4호
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• pp.64-80
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• 2018

우리나라의 시민들은 범죄에 대한 일반적인 사항만을 알 수 있을 뿐, 자신이 범죄위험에 얼마나 노출되어 있는지를 파악하기 어렵다. 경찰의 입장에서도 범죄발생 지역을 예측할 수 있다면 경찰력이 부족한 상황에서 효율성 있게 범죄에 대처 가능할 것이지만 아직 우리나라에서는 예측시스템이 없고, 관련 연구도 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 범죄발생 위험지역 예측 자동화 시스템 개발의 첫 번째 단계로 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보와 도시지역 자료를 바탕으로 머신러닝 방식을 통해 한국형 범죄발생 위험지역 예측 모형을 개발하고자 한다. 또한 시나리오를 가정하여 범죄발생 확률을 지도로 시각화함으로써 사용자의 이해도를 높이도록 하였다. 선행 연구 및 사례에서 범죄발생에 영향을 미치는 요인 중 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보, 날씨정보(기온, 강수량, 풍속, 습도, 일조, 일사, 적설, 전운량), 지역정보(평균 건폐율, 평균 용적율, 평균 높이, 총 건축물수, 평균 공시지가, 평균 주거용도면적, 평균 지상층수)를 머신러닝에 활용할 수 있도록 데이터를 사전 처리하였다. 머신러닝 알고리즘으로서 지도학습 모형 중 다양한 분야에서 활용되며 정확도가 높다고 알려진 의사결정나무모형, 랜덤포레스트모형, Support Vector Machine(SVM)모형을 활용하여 범죄 예측 모형을 구축하고 비교 분석하였다. 그 결과 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)가 낮아 예측력이 높은 의사결정나무모형을 최적모형으로 선정하였다. 이를 바탕으로 가장 빈번하게 발생하는 절도와 폭력범죄를 대상으로 시나리오를 작성하여 범죄 발생 위험지역을 예측한 결과, 사례도시 J시는 위험지역이 3가지 패턴으로 발생하는 것으로 나타났으며, 각각 발생확률을 3 등급으로 구분하여 $250{\times}250m$ 단위의 지도형태로 시각화할 수 있었다. 본 연구는 향후 자동화 시스템으로 개발하여 시시각각으로 변하는 도시 상황에 따라 실시간으로 예측 결과를 시각화하여 제공함으로써 보다 범죄로부터 안전한 도시환경 조성에 기여하고자 한다.