본 연구는 한국적 인간관계의 문화적 특성을 발견하기 위하여 수행되었다. 연구1에서는 한국인·한국사회의 특성에 관한 전문서적 21권과 한국인 인간관계의 문화적 특성에 관한 선행연구를 검토하여 한국적 인간관계의 특성을 이해하고 이를 대표할 수 있는 예비문항 45개를 선별하였다. 이를 활용하여 국내 대학생을 대상으로 설문조사를 실시하였고 문항-총점 간상관관계를 분석하여 5개의 예비문항을 삭제하고 40개의 예비문항으로 탐색적 요인분석을 실시하였다. 탐색적 요인분석 결과 6개 하위요인(32개 문항)으로 분석되었고, 측정문항의 내용타당도를 검토하는 과정에서 의미가 중복되는 문항을 통합·수정하여 총 20개로 재구성하였다. 연구2에서는 연구1에서 재구성한 20개의 예비문항을 활용하여 국내 일반인을 대상으로 설문조사를 실시하였고, 탐색적 요인분석 결과 '우호적 관계, 정, 조화, 관계유지중시'의 4개 하위요인을 발견하였다. 확인적 요인분석을 통해 측정모형의 타당도를 검토하고 개념타당도를 검토하는 과정에서 3개의 측정문항을 삭제하여 17개 측정문항을 온정적 인간관계 척도로 확정하였다. 이후 온정적 인간관계 척도와 유사 개념 간의 상관관계를 분석함으로써 변별타당도를 분석하였다. 또한 본 연구의 결과를 토대로 본 척도의 4개 하위요인을 한국의 문화적 특성 관점에서 해석하고 본 척도가 갖는 의의와 한계점을 논의하였다.
최근 디지털의 발달로 아동들은 미디어 매체에 많이 접하고 있다. 독서 활동이 줄어 책에서의 정보를 습득하거나 습득한 정보를 정리하고 기억하는 것에 어려움을 겪는다. 증강현실이 접목된 교육이 학습에 대한 아동의 참여도와 몰입도를 높이므로, 우리는 아동의 독서 흥미도와 창의성을 높이기 위해 증강현실 기술이 도입된 독후활동 애플리케이션을 제안하였다. 또한, 5가지의 누리과정을 기반으로 애플리케이션에 들어갈 놀이 중심의 독후활동을 설계하였다. 애플리케이션 제안에서 그치지 않고 실제 수업에 사용할 수 있도록 놀이 중심의 수업 모형을 설계하였다. 수업 모형 설계에 따른 개념적인 사고의 틀을 분석하기 위해 실제 어린이집을 방문하고 전문가가 참관한 수업을 진행하였다. 참관한 전문가들에게 독후활동 수업 모델 및 운영의 적합성 검토를 위해 미리 제작한 설문지를 작성하게 하여 타당성을 검토하였다. 우리의 수업 모형 설계는 한정된 도서의 콘텐츠를 대상으로 하였으며, 윤리상의 문제로 아동 대상으로 대규모 실험을 진행하지 못하여 연구의 결과가 전체를 대표할 수 없다. 하지만 누리과정을 기반으로 한 새로운 독후활동 수업 운영의 가능성을 검토하고 제시하였다는 데에 의의가 있다.
온라인 스토어들은 다양한 방식으로 사용자들에게 신뢰감을 가져다 줄 수 있는 요인들을 제공하려고 한다. 대표적인 방식이 고객이 좋아할 만한 제품의 추천과 고객제품리뷰의 제공이다. 각각의 제공을 통해 신뢰의 선행요인이 되는 사회적 실재감을 향상시킬 수 있다는 연구들이 있어왔다. 따라서 본 연구에서는 추천 상황에 따른 사회적 실재감에 미치는 영향과 추천 상황과 제품군의 유형, 고객제품리뷰의 제공여부에 따라 사회적 실재감의 증가에 미치는 영향을 실험을 통해 분석하였다. 개인화 추천을 통해 사회적 실재감을 증대시킬 수 있었으며, 쾌락재에서는 고객제품리뷰의 제공을 통해 어떤 추천 상황에서든 사회적 실재감이 증대되나 유의한 차이를 보이지는 않았다.
1990년대 중반에 협업 필터링의 출현으로 인하여 추천시스템에 관련된 연구가 늘어나게 되었다. 협업 필터링의 출현 이후 내용 기반 필터링, 협업 필터링과 내용 기반 필터링이 혼합된 하이브리드 필터링 등 새로운 기법들이 출현함으로써 2000년대에는 추천시스템의 연구가 눈에 띄게 증가하였다. 하지만 현재까지 추천시스템에 관련된 문헌들에 대한 리뷰와 분류가 체계적으로 되어있지 않다. 이와 같은 문제에 대한 해결방안으로써, 본 연구에서는 2001년부터 2010년도까지의 추천시스템에 관련된 문헌들 중 MIS Journal Ranking의 125개의 저널에서 추천시스템(Recommender system, Recommendation system), 협업 필터링(Collaborative Filtering), 내용 기반 필터링(Content based Filtering), 개인화 시스템(Personalized system) 등의 5가지 키워드로 제한하여 조사하였다. 총 37개의 저널에서 논문을 검색하였으며, 검색되어진 논문을 분석한 결과 추천시스템과 관련이 없는 논문을 제외한 총 187개의 논문을 선정하여 분석하였다. 이 연구에서는 그러나 컨퍼런스 논문, 석사, 박사학위 논문, 영어로 작성되지 않은 논문, 완성되지 않은 논문 등은 제외하였다. 본 연구에서는 187개의 논문을 분석하여 2001년부터 2010년까지의 각각의 년도 별 추천시스템의 연구에 대한 동향 분석, Journal별 추천시스템의 게재 분류, 추천시스템 어플리케이션의 사용 분야(책, 문서, 이미지, 영화, 음악, 쇼핑, TV 프로그램, 기타)별 분류 및 분석, 추천시스템에 사용된 데이터마이닝 기술(연관 규칙, 군집화, 의사 결정나무, 최근접 이웃 기법, 링크 분석 기법, 신경망, 회귀분석, 휴리스틱 기법)별 분류 및 분석을 수행하였다. 따라서 본 연구에서 제안한 각각의 분류 및 분석 결과들을 통하여 현재까지 추천시스템의 연구에 대한 연구 동향을 파악 할 수 있었으며, 분석결과를 통해 추천시스템에 관심이 있는 연구자와 전문가에게 미래의 추천시스템의 연구에 대한 가이드라인을 제시 할 수 있을 것이라고 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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