• 한국도서관정보학회지
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• 제54권1호
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• pp.191-220
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• 2023

이 연구는 특정 온라인 커뮤니티 회원들이 어떤 사회적 정보행동을 통해 성공적인 집단행동을 이루어 가는지 탐구하고자 하였다. 세월호 비극에 대한 대답으로서, MissyUSA 회원들은 커뮤니티를 통해 빠르게 정보를 공유하고 자원을 동원함으로써, NYT 광고 캠페인을 성공으로 이끌었다. 이전 연구의 후속연구인 이 연구는 이차분석을 통해 이전 연구에서 밝혀진 다양한 정보행동 사이의 관계를 파악하고자 하였다. 탐색적 요인분석을 통해 19개의 정보행동들은 8가지 요인으로 범주화되었다. 집단적 정체성 확인과 자원동원과 같은 2가지 요인은 전통적인 정치학에서 강조하는 요인이자 이전 연구에서 밝혀진 결과와 상통함을 보여준다. 협력적 의사결정, 긴장의 처리, 브레인스토밍 등 3가지 요인은 온라인상에서 집단행동에 나서는 이용자들에게 물리적 조직이나 대면 의사소통 없이도 의사소통과 자원동원을 극대화하는데 중요한 요인으로 나타났다. 분노의 표출, 보이콧, 계획 등 새롭게 보고된 3가지 요인은 커뮤니티 회원들이 분노의 감정을 어떻게 사용하고 참고적 정보를 활용하여 보이콧 행동에 나서는지, 후속 집단행동을 어떻게 계획하고 준비하는지를 보여주었다. 본 연구는 탐색적 요인 분석 기법을 통해 이전 연구 결과를 입증하고 협력적 정보행동과 관련한 새로운 요인들을 발견함으로써 이전 연구 결과를 확장하였다는 점에 의의가 있다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제35권3호
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• pp.67-96
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• 2023

본 연구는 가정교과에서 중·고등학생을 위한 세 행동체계의 실태를 파악할 수 있는 척도를 개발하고 타당화하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해서 세 행동체계와 관련된 국내외 문헌을 고찰하여 예비문항으로 기술적 행동, 의사소통적 행동, 해방적 행동을 측정할 수 있도록 각 행동체계별로 35개 문항, 총 105개 문항을 5점 리커트 척도로 개발하였다. 개발된 예비문항을 가정교육학 전문가에게 내용타당도를 검토받아 수정·보완하는 절차를 두 차례 실행하였다. 개발된 예비문항 70개를 중·고등학생을 대상으로 예비조사를 실시하여 166부를 회수하였다. 척도의 타당성을 검정하기 위해 회수된 설문지를 탐색적 요인 분석한 결과 7요인 38개 문항이 적합한 것으로 나타났다. 탐색적 요인분석 결과를 바탕으로 본 조사 문항을 구성한 후 중·고등학생을 대상으로 본조사를 실시하여 548부를 회수하여 확인적 요인분석을 하였다. 확인적 요인분석을 통해 기초생활능력 5문항, 자기관리능력 4문항, 정보처리능력 4문항, 의사소통·대인관계능력 12문항, 비판적사고력 3문항, 의사결정능력 7문항, 임파워먼트 3문항 총 38문항이 최종 선정되었다. 이 모형의 적합도는 χ²=1846.741(p<.001), CFI=0.865, TLI=0.853, RMSEA=0.058로 나타났고, 각 문항별 표준화 계수는 0.5 이상으로 나타났으므로 가정교과에서 중·고등학생의 세 행동체계의 실태를 측정하는데 적합한 측정 도구로 볼 수 있다. 세 행동체계 척도는 자아정체감 척도의 하위요인인 자기수용성, 미래계획성, 친밀성, 독특성과 사회참여척도와 유의한 상관을 갖는 것으로 나타나 공인타당도를 갖는 것으로 확인되었다.

• 한국환경농학회지
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• 제31권2호
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• pp.129-136
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• 2012

BACKGROUND: The changes in the climatic conditions have brought potentially significant new challenges, most critical are likely to be its impact on local livelihoods, agriculture, biodiversity and environments. Water induced disasters such as landslides, floods, erratic rain etc., are very common in developing countries which lead to changes in biological, geophysical and socioeconomic elements. The extent of damages caused by natural disasters is more sever in least developing countries. However, disasters affect women and men differently. In most of the cases women have to carry more burden as compared to their male counterpart during the period of disasters. METHODS AND RESULTS: This study examines the impact of disasters on the local livelihood especially agriculture and income generating activities of women in three districts of Nepal. The study uses the primary data collected following an exploratory approach, based on an intensive field study. The general findings of the study revealed that women had to experience hard time as compared to their male counterpart both during and after the disaster happen. Women are responsible for caring their children, collecting firewood, fetching water, collecting grass for livestock and performing household chores. Whereas, men are mainly involved in out-migration and remained out-side home most of the time. After the disaster occurred, most of the women had to struggle to support their lives as well as had to work longer hours than men during reconstruction period. Nepal follows patriarchal system and men can afford more leisure time as compared to women. During the disaster period, some of the households lost their agricultural lands, livestock and other properties. These losses created some additional workload to women respondent, however at the same time; they learn to build confidence, self-respect, self-esteem, and self-dependency.Although Nepal is predominantly agriculture, majority of the farmers are at subsistence level. In addition, men and women have different roles which differ with the variation in agro-production systems. Moreover women are extensively involved in agricultural activities though their importances were not recognized. Denial of land ownership and denial of access to resources as well as migration of male counterparts are some of the major reasons for affecting the agricultural environments for women in Nepal. CONCLUSION: The shelter reconstruction program has definitely brought positive change in women's access to decision making. The gradual increase in number of women respondent in access to decision making in different areas is a positive change and this has also provided them with a unique opportunity to change their gendered status in society.Furthermore, the exodus out-flow of male counterparts accelerated the additional burden and workload on women.

• 벤처창업연구
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• 제8권4호
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• pp.81-93
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• 2013

본 연구는 기업의 전략적 관점에서 본 기업 자원과 역량이 자율규제 순응에 미치는 영향에 대해서 설명을 하기 위해서 탄소성적표지제도라는 자율규제의 구체적인 예를 들어 기업의 전략수립과 실천이라는 맥락에서 그 순응 의도의 차이를 설명하고자 한다. 잠재적으로 경제적 그리고 사회적 성과를 동시에 달성할 수 있는 자율규제의 경우 그 순응 여부를 결정할 때 기업이 처한 상황에 따라 의사결정의 수준이 달라질 것으로 가설을 설정하였다. 즉 자율규제를 비전략적 과제로 보는 경우 단기적으로 예상되는 기대편익과 비용의 비교를 통해 순응 여부를 결정할 것이며 반면 전략적 과제로 보는 경우 환경규제에 대한 기업 인식의 유형에 따라 결정이 달라질 것이라는 가설을 설정하였다. 아울러 저량(stock)의 개념으로서 기업의 자원과 역량이 특정 규제인식의 조성에 그리고 단기적 기대편익과 비용에 어떤 영향을 주는지를 연구하였다. 그 결과 대부분 통계적으로 의미 있는 관계를 파악하였으며 자원 및 역량은 규범적 그리고 사회적 인식에 정의 영향을 그리고 경제적 인식에 부의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 아울러 규범적 인식만이 순응의도의 의미 있는 정의 영향을 미쳤다.

• 로봇학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.293-310
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• 2024

In this paper, we propose an agent model for Language-Driven Zero-Shot Object Navigation (L-ZSON) tasks, which takes in a freeform language description of an unseen target object and navigates to find out the target object in an inexperienced environment. In general, an L-ZSON agent should able to visually ground the target object by understanding the freeform language description of it and recognizing the corresponding visual object in camera images. Moreover, the L-ZSON agent should be also able to build a rich spatial context map over the unknown environment and decide efficient exploration actions based on the map until the target object is present in the field of view. To address these challenging issues, we proposes AML (Agent Model for L-ZSON), a novel L-ZSON agent model to make effective use of AI foundation models such as Large Language Model (LLM) and Vision-Language model (VLM). In order to tackle the visual grounding issue of the target object description, our agent model employs GLEE, a VLM pretrained for locating and identifying arbitrary objects in images and videos in the open world scenario. To meet the exploration policy issue, the proposed agent model leverages the commonsense knowledge of LLM to make sequential navigational decisions. By conducting various quantitative and qualitative experiments with RoboTHOR, the 3D simulation platform and PASTURE, the L-ZSON benchmark dataset, we show the superior performance of the proposed agent model.