경제적, 사회적, 인구학적 변화에 따라 전세계적으로 돌봄노동의 규모와 중요성은 상당히 커졌다. 그에 따라 한국을 포함한 많은 나라들에서 돌봄노동자는 노동력을 구성하는 의미있는 부분으로 자리잡게 되었다. 그러나 여전히 돌봄노동은 다른 노동에 비해 임금수준이 낮고 열악한 노동으로 평가되고 있다. 이 연구는 한국 돌봄노동의 실태를 조망하고, 성향점수매칭법을 통해 임금불이익을 실증적으로 추정하는 것을 목적으로 한다. 돌봄노동에 대한 실태분석을 통해 돌봄직업이 학력, 연령, 근속기간과 관련하여 위계화되어 있음을 알 수 있었다. 또한 성향점수 매칭법을 활용하여 돌봄노동의 임금불이익을 추정한 결과, 돌봄직업 근로자는 다른 직업 근로자보다 시간당 임금수준이 9.2% 낮음을 확인할 수 있었다. 돌봄노동조건의 열악함과 임금불이익은 사회서비스 확대와 관련하여 우선적으로 해결해야할 과제이다. 적절한 보상체계 없는 돌봄노동의 안정적 재생산은 어려우며, 사회서비스의 원활한 공급과 적절한 질 유지 또한 불가능하기 때문이다.
디지털 기술의 발전으로 사회적 이슈들이 SNS와 같은 디지털 기반 플랫폼을 통해서 소통되고 여론을 형성하기도 한다. 본 연구에서는 소셜미디어를 통해서 공유되고 있는 정보보호 이슈관련 여론을 살펴보기 위하여 대표적인 단문 소셜네트워크서비스인 트위터 빅데이터 분석을 진행하였다. 2021년 1년간 14개 정보보호 관련 키워드를 중심으로 데이터를 수집한 후, 데이터마이닝 기술을 활용하여 용어 빈도(TF)분석과 피어슨 계수를 활용한 상관분석을 통해 키워드간의 상관관계를 밝혔다. 또한 잠재적 확률기반 LDA 토픽모델링을 실시하여 정보보호분야에 많은 관심을 받았던 6개의 주요 토픽을 도출하였다. 이러한 결과는 관련 산업의 전략수립이나, 정부 정책수립 시 주요 키워드를 도출하는 기초데이터로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근에 우리나라에서 뿐만 아니라, 세계 곳곳에서 태풍, 산불, 장마 등으로 인한 재해가 끊이지 않고 있고, 우리나라 태풍 및 호우로 인한 재산 피해액만 1조원이 넘고 있다. 이러한 재난으로 인해 많은 인명 및 물적 피해가 발생하고, 복구하는 데도 상당한 기간이 걸리며, 정부 예비비도 부족한 실정이다. 이러한 문제점들을 사전에 예방하고 효과적으로 대응하기 위해서는 우선 정확한 데이터를 실시간 수집하고 분석하는 작업이 필요하다. 그러나, 센서들이 위치한 환경, 통신 네트워크 및 수신 서버들의 상황에 따라 지연 및 데이터 손실 등이 발생할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 통신네트워크 상황에서도 분석을 정확하게 할 수 있는 2단계 하이브리드 상황 분석 및 예측 알고리즘을 제안한다. 1단계에서는 이기종의 다양한 센서로부터 강, 하천, 수위 및 경사지의 경사각 데이터를 수집/필터링/정제하여 빅데이터 DB에 저장하고, 인공지능 규칙기반 추론 알고리즘을 적용하여, 위기 경보 4단계를 판단한다. 강수량이 일정값 이상인데도 불구하고 1단계 결과가 관심 이하 단계에 있으면, 2단계 딥러닝 영상 분석을 수행한 후 최종 위기 경보단계를 결정한다.
Nursing process is an essential part for nursing practice. Nursing faculty members must focus on the clinical application for students and try to identify the possible problems that students might face in the fields. The purpose of this study is to examine the actual condition of nursing process education in curricula and to investigate the response of students in clinical experience of nursing process. From 462 students in the 6 associate programs(ADN) and the 6 baccalaureate programs (BSN) data was collected by questionnaire. The results were as followed. 1. Seven programs (58.3%) opened the nursing process in mainly sophomore (BSN) or freshman(ADN). If not opened, the nursing process was taught at the major subjects(espcially fundamental nursing or adult nursing). 2. All Students responded they we supposed to use nursing process in preparing the case report. The majority(94.6%) used NANDA lists for nursing diagnosis and 55.7% of subjects consulted the Korean terms by KNA when translating. The tutors for nursing process in clinical settings were the professor in charge of the subject (68.6) or clinical instructors (48.1%) , assistants(34%). 3. The problems in clinical application that students experienced consisted of 17 items and the mean was 2.27. The biggest problem was 'the lack of the model for RN of applying the nursing process in clinical settings'(2.97). Next the big problem was 'the lack of the competency for implementing the established nursing plans'(2.69). All items were significantly different according to the level of educational programs(ADN or BSN). ADN students had more problems in applying the each step of nursing process and BSN students perceived the NANDA as a guidance of nursing diagnosis and the inconsistency of advices from several instructors or practicum to be mere problematic. 4. The mean of merits after application of nursing process was relatively fair (2.82). The best merit was 'they can identify nursing problems more exactly'(3.07). The second high merit was 'they can study the rational of nursing action' (3.03). BSN than ADN and the subjects of second year than of one year in clinical experience perceived the use of nursing process to be better. Based on this results we need to enforce the application of nursing diagnosis in the class. The use of sample cases can be the efficient method. Students can identify the possible health problems for patient from the cases in imaginary world and discuss them each other. Also we can use the discussion session after practice every other day or as needed. All this is on the good interaction between tutor and student. We must consider to have enough time for student to seize the essence of the nursing process.
행정경계는 지리적 지역적 범위를 표현하는 행정업무의 기반정보이다. 스마트세상이 도래한 요즈음 산업체의 다목적 활용 및 국민의 생활편의 측면에서 그 중요성이 증대되고 있으나 현재 행정구역체계의 골격인 지적공부에 정비된 경계선 간 중첩 혹은 이격문제가 내재되어 있어 정비가 시급한 상황이다. 그러나 국가가 일정한 방법 및 절차의 공시 없이 행정경계를 일괄 정비 등록할 경우, 각 지자체 및 관할부서 간의 갈등을 야기할 우려가 있다. 따라서 행정경계 갈등의 사전 예방과 원활한 정비를 위해서는 합리적인 행정경계 정비방안이 우선 마련되어야 한다. 본 연구에서는 실제적 정비업무 시 활용이 가능하도록 행정경계 정비방안과 정비절차를 제시하였다. 이를 위하여 행정경계의 개념과 특성, 연혁과 현황 고찰 및 현황에 내재된 문제점을 파악한 후 현장답사를 수행하였으며, 현장결과를 기반으로 시사점을 도출하였다. 이후, 합리적으로 행정경계를 확인 정비할 수 있도록 다양한 공간정보자료의 활용, 이해관계자의 참여, 인접 구(區)간 행정경계 정비안을 제시하였다. 이로써, 현행 행정경계 정보의 불일치성을 해소하고, 합리적 행정경계의 정비가 가능할 것으로 사료된다. 또한, 향후 지적 재조사사업에 있어서 본 정비 방안의 활용이 가능할 것으로 판단된다.
본 논문은 철학적 관점에서 게임에서 발생되는 가상자아와 가상신체에 대한 소프트웨어사이보그 특성의 변화에 관해 연구한 것이다. 사이보그개념은 넓게 보면 인간과 기계의 결합을 말하지만 구체적으로 들어가면 유기체인 인간과 보철물 같은 기계를 결합하는 하드웨어 사이보그와 인간의 뇌를 전자화시켜 가상신체로 전환시키는 소프트웨어 사이보그가 있다. 가상게임은 두 번째 소프트웨어 사이보그가 적용되는 사례인데, <언틸던>게임 같은 경우 일반적인 사이보그 개념과 다른 가상신체와 가상자아의 특징들이 보여 진다. 이런 특징들을 분석하기 위해 한스모라벡의 소프트웨어사이보그개념과 김선희의 사이버공간 속성과 다중자아개념을 적용하였다. 일반적인 가상게임은 뇌의 유형을 복제한 소프트웨어사이보그로써 가상세계의 속성 때문에 신체가 무효화되는 경향이 있었다. 그러나 <언틸던>게임 같은 경우 3인칭시점과 실존배우를 게임캐릭터로 제작한 점을 본다면 오히려 플레이어의 심리적 동일성을 유지하기 위해 사진 이미지적 사실성을 추구하면서 가상신체의 필요성을 역설하고 있는 것이다. 그리고 게임진행 중 플레이어는 8개의 캐릭터를 교차선택하면서 미션을 완수하게 되는데 이것은 현실자아가 다중자아로 복제되면서 겪게 되는 선택과 경험을 이용해 바람직한 최종엔딩을 이끄는데 큰 역할을 하게 된다. 이러한 사이버 다중자아는 현실세계의 다중자아들에게 비해 적극적이고 긍정적인 특징을 보여주면서 소프트웨어사이보그의 장점으로 부각될 수 있다. <언틸던> 게임의 특징은 최종엔딩이 플레이어의 선택에 따라 달라지고 등장인물간의 우정관계에 따라 친구의 생사가 결정된다는 점이다. 이때 가상자아는 시행착오를 통한 경험적, 도덕적, 직관적 선택의 기준을 자기 나름대로 설정하면서 바람직한 선택을 하려고 노력한다. 또한 다중자아들의 지식을 하나로 융합할 수 있어 한 단계 높은 정신적 성찰을 이루게 된다. 이런 과정은 세계에 대한 자신의 해석을 긍정하고 자기극복을 통해 정신적 성찰의 이루는 인간, 니체가 말한 위버멘쉬가 되는 과정으로 볼 수 있다.
누구나 뉴스와 주가 사이에는 밀접한 관계를 있을 것이라 생각한다. 그래서 뉴스를 통해 투자기회를 찾고, 투자이익을 얻을 수 있을 것으로 기대한다. 그렇지만 너무나 많은 뉴스들이 실시간으로 생성 전파되며, 정작 어떤 뉴스가 중요한지, 뉴스가 주가에 미치는 영향은 얼마나 되는지를 알아내기는 쉽지 않다. 본 연구는 이러한 뉴스들을 수집 분석하여 주가와 어떠한 관련이 있는지 분석하였다. 뉴스는 그 속성상 특정한 양식을 갖지 않는 비정형 텍스트로 구성되어있다. 이러한 뉴스 컨텐츠를 분석하기 위해 오피니언 마이닝이라는 빅데이터 감성분석 기법을 적용하였고, 이를 통해 주가지수의 등락을 예측하는 지능형 투자의사결정 모형을 제시하였다. 그리고, 모형의 유효성을 검증하기 위하여 마이닝 결과와 주가지수 등락 간의 관계를 통계 분석하였다. 그 결과 뉴스 컨텐츠의 감성분석 결과값과 주가지수 등락과는 유의한 관계를 가지고 있었으며, 좀 더 세부적으로는 주식시장 개장 전 뉴스들과 주가지수의 등락과의 관계 또한 통계적으로 유의하여, 뉴스의 감성분석 결과를 이용해 주가지수의 변동성 예측이 가능할 것으로 판단되었다. 이렇게 도출된 투자의사결정 모형은 여러 유형의 뉴스 중에서 시황 전망 해외 뉴스가 주가지수 변동을 가장 잘 예측하는 것으로 나타났고 로지스틱 회귀분석결과 분류정확도는 주가하락 시 70.0%, 주가상승 시 78.8%이며 전체평균은 74.6%로 나타났다.
본 연구는 시각 미디어가 영화에서 3D 입체영화로, 그리고 VR로 진화함에 따라 인간의 관찰 자유와 관람 양상이 어떻게 변화하고 있는 양상을 계보학 관점에서 개념화하는 것을 목적으로 한다. 더불어 VR의 매체 미학적 특징을 밝히고 VR이라는 뉴미디어의 정체성과 존재론을 규명하고자 한다. 미디어는 인간의 가장 인공적인 감각인 시각을 중심으로 진화했다. 회화, 영화, 텔레비전, 컴퓨터 등 시각 미디어를 중심으로 하는 모든 재현 장치의 중심에는 스크린이라고 하는 제 3의 시각공간이 존재해왔다. 특히 움직이는 이미지를 재현하는 미디어인 영화와 텔레비전, 비디오 등의 스크린은 관객의 움직임을 통제하면서 완전한 환상과 시각적 만족을 추구했다. 이른바 관람객의 부동성을 전제로 '움직이는 가상의 시선(a mobilized virtual gaze)'을 확보한 것이다. 관객은 부동의 자세로 고정된 좌석에 앉은 채 시각으로만 영화적 환상을 경험한다. 그들은 수동적이고 소극적이며 피동적으로 스크린 너머의 환상의 세계를 의심 없이 받아들인다. 그러나 디지털 패러다임의 등장과 더불어 시각 미디어의 진화는 재현 매체의 전통에 큰 변화를 만들어낸다. 3D 입체영화는 스크린이라는 제 4의 벽(the fourth wall)의 소멸을 예고하였다. 관객은 더 이상 고정된 좌석에 앉아 앞만 응시하지 않는다. 3D 입체영상의 Z축 등장은 이야기의 공간을 재편성한다. 관객의 시선도 '앞'에서 '상 하 좌 우' 심지어 '앞 뒤'라고 하는 여섯 개의 방향으로 확장한다. 뿐만 아니라 이미지 사이에 관객을 위치하게 함으로써 수동적이었던 관객을 적극적이고 상호작용적, 체험적 주체로 변모시킨다. 한걸음 더 나아가 VR시대로 진입한 시각 미디어는 감금했던 관객의 신체에 자유를 부여한다. VR은 관람객의 이동가능성을 확보하며 동시에 가상과 물리적 공간을 공존시킨다. 따라서 VR콘텐츠의 관객은 참여와 이동을 전제로 일체화된 정체성을 획득하게 된다. 이른바 재현이 아닌 스크린의 시뮬레이션 전통을 계승하면서 환상의 공간을 재구성하면서 미학적 체계를 완성하는 것이다.
Web2.0의 등장과 함께 급속히 발전해온 온라인 포럼, 블로그, 트위터, 페이스북과 같은 소셜 미디어 서비스는 소비자와 소비자간의 의사소통을 넘어 이제 기업과 소비자 사이의 새로운 커뮤니케이션 매체로도 인식되고 있다. 때문에 기업뿐만 아니라 수많은 기관, 조직 등에서도 소셜미디어를 활용하여 소비자와 적극적인 의사소통을 전개하고 있으며, 나아가 소셜 미디어 콘텐츠에 담겨있는 소비자 고객들의 의견, 관심, 불만, 평판 등을 분석하고 이해하며 비즈니스에 적용하기 위해 이를 적극 분석하는 단계로 진화하고 있다. 이러한 연구의 한 분야로서 비정형 텍스트 콘텐츠와 같은 빅 데이터에서 저자의 감성이나 의견 등을 추출하는 오피니언 마이닝과 감성분석 기법이 소셜미디어 콘텐츠 분석에도 활발히 이용되고 있으며, 이미 여러 연구에서 이를 위한 방법론, 테크닉, 툴 등을 제시하고 있다. 그러나 아직 대량의 소셜미디어 데이터를 수집하여 언어처리를 거치고 의미를 해석하여 비즈니스 인사이트를 도출하는 전반의 과정을 제시한 연구가 많지 않으며, 그 결과를 의사결정자들이 쉽게 이해할 수 있는 시각화 기법으로 풀어내는 것 또한 드문 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 소셜미디어 콘텐츠의 오피니언 마이닝을 위한 실무적인 분석방법을 제시하고 이를 통해 기업의사결정을 지원할 수 있는 시각화된 결과물을 제시하고자 하였다. 이를 위해 한국 인스턴트 식품 1위 기업의 대표 상품인 N-라면을 사례 연구의 대상으로 실제 블로그 데이터와 뉴스를 수집/분석하고 결과를 도출하였다. 또한 이런 과정에서 프리웨어 오픈 소스 R을 이용함으로써 비용부담 없이 어떤 조직에서도 적용할 수 있는 레퍼런스를 구현하였다. 그러므로 저자들은 본 연구의 분석방법과 결과물들이 식품산업뿐만 아니라 타 산업에서도 바로 적용 가능한 실용적 가이드와 참조자료가 될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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