코로나-19의 유행으로 비대면수업의 비중이 늘어나는 특수교육환경 속에서 대상자의 학업성취도를 높이기 위한 방안을 마련하고자 일부 치위생과 학생들을 대상으로 일반적 특성을 파악하고 수업방법선택에 따른 성취목표성향과 학업성취도에 영향을 미치는 요인을 확인하는 연구를 실시하였다. 2020년 2학기 광주광역시 소재의 G대학 치위생과 학생 122명을 대상으로 일반적 특성, 성취목표성향은 설문조사를 실시했고 학업성취도는 중간시험과 기말시험 점수를 사용했으며 수집된 자료는 Kruskal-Wallis test와 Mann-Whitney U test, Pearson's correlation test, Multiple Linear Regrission으로 분석하였다. 일반적 특성에 따른 완숙목표성향은 교과목이해도, 교과목흥미도, 학과만족도에 유의한 차이를 보였고(p<0.01) 학과만족도는 완숙목표성향에 강한 상관관계를 나타냈다(p<0.01). 수업선택에 따라 학업성취도는 유의한 차이를 보였고(p<0.01), 학업성취도에 영향을 주는 요인은 수업방법을 대면으로 선택한 경우였다(p<0.05). 따라서 학습자의 학업성취도를 향상하기 위해 대면수업의 비중을 늘리고 수업에 대하여 완숙목표성향을 지향할 수 있도록 교과목이해도, 교과목흥미도, 학과만족도를 높일 수 있는 효율적인 수업계획을 세우는 것이 필요할 것이다.
건설프로젝트는 공기 지연, 건설 재해 등 다양한 요인으로 인한 리스크가 존재한다. 이러한 건설 리스크를 기반으로 건설프로젝트의 공사 기간의 산정 방법은 주로 감독자 경험에 의존한 주관적 판단으로 이루어지고 있다. 또한, 공기 지연과 건설 재해로 지연된 건설프로젝트 일정을 맞추기 위한 무리한 단축 시공은 부실시공 등의 부정적인 결과를 초래하며, 지연된 일정으로 인한 사회 기반 시설물 부재로 경제적 손실이 발생한다. 이러한 건설프로젝트의 리스크 해결을 위한 데이터 기반의 과학적 접근과 통계적 분석이 필요한 실정이다. 실제 건설프로젝트에서 수집되는 데이터는 비정형 텍스트 형태로 저장되어 있어 데이터를 기반으로 한 리스크를 적용하기 위해서는 데이터 전처리에 많은 인력과 비용을 수반하기 때문에 텍스트 마이닝을 활용한 데이터 분류 모델을 통한 기초자료를 요구한다. 따라서, 본 연구에서는 건설프로젝트 문서를 수집하여 텍스트 마이닝을 활용하여 SVM(Support Vector Machine) 기반의 데이터 분류 모델을 통해 리스크 관리를 위한 문서 기초자료 생성 분류 모델을 개발하였다. 향후 연구 결과를 통해 정량적인 분석을 통해서 건설프로젝트 공정관리 등에 있어 효율적이고 객관적인 기초자료로 활용되어 리스크 관리가 가능해질 것으로 기대된다.
이 연구는 외국인 유학생들의 한국어 능력 시험(TOPIK) 등급이 학업 적응에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. IRB의 승인을 거쳐 모집한 학생은 모두 7명으로 이들의 면담 내용은 실용적 절충주의에 기초한 포괄적 분석절차 (이동성, 김영천, 2014)의 6단계를 활용해 분석했으며 그 결과 학문 목적 한국어 학습자의 학업 적응에 영향을 미치는 요인을 학업, 생활, 심리·정서의 범주로 나눌 수 있었다. 학업적 측면에서 인터뷰 대상자들은 적응하기 힘들었던 전공 용어와 전공 공부를 지적하였고, 한자 및 한자어에 큰 어려움을 경험했다. 다음으로 생활 측면에서는 고급 수준의 토픽 등급 소지자인 연구 참여자들도 대학 생활 적응에 어려움이 있었고 한국 생활에 제대로 적응하기 위해서는 실용적인 표현과 풍부한 어휘 지식이 필요함을 토로했다. 마지막으로 심리·정서적인 범주에서는 이들이 한국인들과의 대화나 발표에 상당한 스트레스를 받고 있음을 파악할 수 있었다. 사회 문화 및 일상 생활 문화에 관한 지식도 부족했기 때문에 한국어를 잘하더라도 화용적인 면에서 실수나 오류를 범하기도 했고 이것이 심리·정서적인 어려움에 처하는 요인이 되기도 했다. 이러한 이야기들을 근거로 한국어 학습자의 학업 적응을 촉진하기 위해서는 한국어 학습의 다양한 기회 부여라는 목표를 기반으로 학습자의 전공 관련 학업 능력 강화, 한국어 숙달도 향상, 학내 관계 형성에 도움을 주어야 한다는 결론을 내렸다. 그리고 연구자는 이를 위한 해결 방안으로 외국인 학습자들을 위한 다양한 비교과 활동을 계획·설계하여 시도해 볼 것을 제안했다.
본 연구의 목적은 중등 과학 교사들의 좋은 과학 수업에 대한 인식을 탐색하는 것이다. 이를 위하여 중등 과학교사 136명을 대상으로 설문을 실시하였다. 과학 교사들은 교육 내용, 교육 방법, 교육 환경 및 분위기, 평가 등의 범주로 구성된 32개의 수업에 대하여 리커트 5점 척도로 응답하였다. 추가적으로 교사들이 경험한 가장 좋은 수업에 대해서 기술하도록 요청하였다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 중등 과학 교사들이 생각하는 가장 좋은 과학 수업은 교육 내용 영역에서 학생 수준에 맞게 교육 내용을 재구성한 수업, 교육 방법 영역에서 상호작용이 활발한 수업, 교육 환경 및 분위기 영역에서 신뢰롭고 존중해 주는 분위기의 수업, 평가 영역에서 수업과 연계된 평가를 통해 학생들이 배울 수 있는 기회가 제공된 수업을 선택하였다. 둘째, 중등 과학 교사들은 학생들의 권한이 많은 자기주도적 수업, 수준별 수업, 다양한 매체를 활용한 수업 등은 좋은 과학수업의 특징으로 인식하지 않고 있었다. 셋째, 교사들이 인식한 좋은 수업과 경험한 좋은 수업 사이에 차이가 있었다. 이는 교사들이 좋은 과학 수업에 대해서 명확하게 인지하지 못하고 있음을 알 수 있다. 연구의 결과를 바탕으로 좋은 과학수업 사례의 발굴과 상호작용이 강조된 수업의 지원 등에 대한 제언을 제시하였다.
본 연구는 생태체계적 관점을 활용하여 성폭력 피해로 시설에서 생활하는 지적장애여성이 개인, 가족, 지역사회 등 주변 체계들과 어떠한 상호작용을 하며 생활하고 있으며, 이러한 과정에서 나타나는 특성과 욕구를 살펴보는 것을 연구목적으로 한다. 이를 위해 본 연구에서는 질적 사례 연구를 사용하였고, 성폭력 피해 장애인을 위한 시설에서 생활하고 있는 11명을 대상으로 수행한 심층면접, 초기 면접 자료, 집단 프로그램 참여 관찰, 설문지 자료 등 다양한 자료원을 분석하였다. 분석결과 개인체계에서는 성폭력으로 인한 외상 후 스트레스로 감정의 변화가 심하게 일어나며, 심리 정서적으로 어려움을 겪고 있었다. 또한 가족은 성폭력이 일어난 장소였으며, 폭력으로부터 적절한 보호를 제공하지 못한 체계였다. 시설은 참여자들에게 중요한 보호체계가 되었고, 직장과 학교체계는 이들에게 배움에 대한 즐거움과 미래에 대한 꿈을 가질 수 있는 장소였다. 그러나 퇴소 이후 시설 밖의 지역사회 체계는 여전히 성폭력에 취약한 위험 요인이 존재하고 있었다. 이를 토대로 성폭력 피해 지적장애인을 위한 심리치료 프로그램과 가족지원, 쉼터 및 그룹홈의 필요성, 다양한 교육 프로그램들을 제안하였다.
미취학 아동의 창의적 사고, 다양한 경험 기반의 학습 활동, 그리고 인성 및 감성 중심의 교육에 대한 욕구를 충족시켜줄 수 있는 새로운 교육 방식으로써 체감형 교육 방식의 보급이 활발해지고 있다. 체감형 학습은 사용자의 움직임이나 감각을 통해 디지털 교육 콘텐츠를 조작하는 인간-컴퓨터 인터랙션을 활용한 교육 방식이다. 그러나 사람의 움직임이나 목소리 같은 음성/영상 인식의 정확도가 높지 않아 실제 교육 시스템 적용에는 한계를 보인다. 이러한 한계점의 극복을 위해 인간과 서비스 콘텐츠 사이에 매개체를 두고 이를 통해 사람의 움직임을 가속도, 각속도와 같은 숫자 값으로 변환/전송하여 인터랙션 하는 매개 인터페이스 개념이 제안된다. 본 연구에서는, 교육 시스템의 대상인 미취학 아동의 행동을 관찰하고 프로토콜 분석을 통하여 사용자 중심의 매개 디바이스 디자인 요구사항을 제안한다. 분석 결과, 미취학 아동들은 물체를 조작하는 데 서툴고, 무의식적으로 물체를 만지작거리거나 기대는 행동을 보였다. 또한 물건을 사용할 때 그에 종속되어 행동의 부자연스러움을 보였다. 따라서 체감형 교육을 위한 매개 디바이스는 사용자의 익숙하지 않은 조작을 보조할 수 있어야 하며, 디바이스 사용 중에도 자연스러운 행동을 유지할 수 있도록 디자인되어야 한다.
최근 치과 병 의원이 늘어나면서 고객들의 선택폭이 넓어지고 있고 의료서비스에 대한 욕구도 복잡 다양화되었다. 이러한 상황에 맞추어 앞으로 병원이 계속 성장하고 유지, 발전하기 위해서는 계속하여 새로운 고객을 유치하고 기존고객을 잘 관리하여 유지하는 일이라 보고 잠재고객을 고객으로 만드는데 많은 노력과 투자가 필요하며 고객과의 좋은 관계를 맺고 이를 잘 가꾸어 유지해 나가는 새로운 방향의 마케팅 접근이 요구된다. 치열한 경쟁이 전개되고 있는 상황에서 등장하게 된 CRM은 체계적인 고객 데이터 관리 및 분석을 통해 고객이 원하는 치료와 서비스, 욕구사항 등을 찾아내고 이를 지속적으로 제공함으로써 고객의 충성도를 증가시켜 고객을 평생고객으로 만들어 장기적으로 지속성 있는 이익의 확보와 유지를 달성할 수 있는 잠재력을 가진 전략이라 말할 수 있다. 따라서 CRM의 핵심은 충성스런 고객을 오래 유지하는 것에 있으므로 차별화, 개인화된 서비스를 제공하여 핵심 고객층 형성을 강화하는 것이다. 최근 우리나라에서 CRM의 보건의료분야의 적용 사례는 주로 건강증진사업을 대상으로 많이 이루어지고 있으며 치과 병 의원에서는 연구가 미비한 실정이다. 특히 치과의원의 고객은 일반소비자에 비해 질병의 치유 및 예방이라는 의료서비스에 대한 욕구가 분명한 만큼 치과의원과 고객과의 개별적이고 지속적인 관계유지를 강조하는 CRM 도입이 필요하다. CRM의 도입으로 고객과의 지속적인 관계유지는 고객의 구강건강상태와 위험을 평가하여 발생 가능한 구강질환을 예방할 수 있으며 조기 예방활동을 통해 구강건강증진을 극대화할 수 있을 것이다. 치과의원에서 고객만족을 위한 CRM 실행의 전략 방향을 제시하면 첫째, 장기적인 고객관계 개선의 증진, 둘째 목표 고객군 설정과 고객세분화 셋째, 체계적인 데이터베이스(Data base) 구축, 넷째 다양화된 고객과의 대화채널이 구축되어야 한다. 또한 성공적인 CRM 실행을 위해서는 첫째, 고객접점(MOT)의 순간에 제공되어야 하는 서비스를 강화해야 하며 둘째, 병원의 학습 조직화로 인해 직원 모두가 고객중심조직으로의 변화가 필요하고 셋째, 내부고객(직원)들의 만족도를 높이기 위한 체계적인 내부 마케팅 전략을 추진하여 고객중심진료라는 직원들의 동기유발이 중요하다.
본 연구에서는 디지털 전환시대에 선도적인 관점에서 신기술을 흡수하고 혁신적 변화가 요구되고 있는 IT-BPO 기업을 대상으로 조직 핵심역량과 흡수역량이 시장지향성 및 기술지향성에 미치는 관계를 분석하고, 나아가 경영성과에 미치는 관계를 분석하고자 하였다. 이를 위한 연구방법으로 국내 IT-BPO 비즈니스를 수행하고 있는 업체를 대상으로 온라인 전문리서치 업체 및 오프라인 설문조사를 병행하여 291부를 회수하였으며, 분석방법으로는 기술통계와 신뢰도 분석에는 SPSS 23, 타당성, 매개효과를 포함한 연구가설 검증은 AMOS23을 이용하여 분석하였다. 주요 분석결과, 첫째, 혁신역량과 흡수역량 요인이 시장지향성에 미치는 관계에서는 학습역량과 지식네트워크 역량이 시장지향성에 통계적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 혁신역량과 흡수역량 요인이 기술지향성에 미치는 관계에서는 R&D역량, 잠재적 흡수역량 및 실현적 흡수역량이 통계적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 혁신역량과 흡수역량 요인이 경영성과에 미치는 영향 관계에서는 R&D역량만이 통계적으로 유의한 정(+)의 영향 관계를 가지는 것으로 나타났다. 셋째, 시장지향성과 기술지향성이 경영성과에 미치는 관계에서는 시장지향성과 기술지향성 모두 경영성과에 통계적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 IT-BPO 기업이 성장과 가치창출을 높이기 위해 추구하는 시장지향성이나 기술지향성 유형에 따라 효과적인 역량요인을 제시함으로써 전략 목적에 따른 차별적 역량 강화방안에 하나에 시사점을 제시할 것으로 보인다.
지식경영을 효과적으로 수행하기 위해서 기업은 지식경영을 구성하고 있는 요소를 정확히 이해할 필요가 있고, 이러한 중요 요소에 따라 투자가 이루어져야 한다. 본 연구는 지식경영의 중요 요소들을 제시함으로써, 앞으로 지식경영을 계획하고 있는 기업이 효과적으로 지식경영을 추진할 수 있는 활동 지침 및 투자 방향을 제시하고자 한다. 이를 위해, 본 연구에서는 각종 국내외 지식경영 관련 문헌에서 논의된 사항을 중심으로, 지식경영을 구성하는 30개의 중요요소를 추출하고, 분석계층도(AHP)를 이용하여 지식경영을 달성하기 위한 요소들을 위계적 구조로 정리하고, 최종단계에서 238개의 지식경영 구현의 평가기준을 마련하였다. 또한 실제로 지식경영 구현 요소들의 상대적 중요성을 파악하기 위해, 먼저 국내에서 지식경영을 추진하고 있거나 관심을 보이고 있는 48개 기업의 담당자 및 관련 부서원을 대상으로 설문조사를 실시하였고, 동시에 지식경영을 실제로 수행하고 있는 13개 기업의 담당자를 대상으로 각 기업에서 추진하고 있는 지식경영의 현황 파악을 위해 지식경영 실천의 평가기준에 대한 설문을 실시하였다. 이 두 가지 설문 조사 결과를 종합해 볼 때, 기업에서는 지식경영 구현 요소 중에서 인프라 내의 프로세스와 프로세스를 구성하는 지식의 활용과 전파 등이 중요하다고 인식하고 있는 반면, 실제로는 인프라 내의 정보기술과 프로세스를 구성하는 다른 한 축인 지식의 창출과 축적 면에 투자가 이루어진 것으로 나타났다. 이 외에도 지식화, 성과와 가치의 연계 그리고 지식의 가시화 등의 요소들은 상대적 중요도 인식과는 반대로 지식경영 추진에 있어 외면당하고 있는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구는 지식 경영의 이러한 불균형을 시정할 수 있는 방향으로 앞으로의 투자가 수행되어야 할 것을 제안하고 있다. 산업의 밀도를 비재무적 지표변수로 산정하여 로지스틱회귀 분석과 인공신경망 기법으로 검증하였다. 로지스틱회귀분석 결과에서는 재무적 지표변수 모형의 전체적 예측적중률이 87.50%인 반면에 재무/비재무적 지표모형은 90.18%로서 비재무적 지표변수 사용에 대한 개선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적 중률을 나타내었다.(ⅱ) managemental and strategical learning to give information necessary to improve the making. program and policy decision making, The objectives of the study are to develop the methodology of modeling the socioeconomic evaluation, and build up the practical socioeconomic evaluation model of the HAN projects including scientific and technological effects. Since the HAN projects consists of 18 subprograms, it is difficult In evaluate all the subprograms
전기는 생산과 소비가 동시에 이루어지므로 필요한 전력 사용량을 예측하고, 이를 충족시킬 수 있는 충분한 공급능력을 확보해야만 안정적인 전력 공급이 가능하다. 특히, 대학 캠퍼스는 전력 사용이 많은 곳으로 시간과 환경에 따라 전력 변화폭이 다양하다. 이러한 이유로, 효율적인 전력 공급 및 관리를 위해서는 전력 사용량을 실시간으로 예측할 수 있는 모델이 요구된다. 국내외 대학 건물에 대해서는 전력 사용 패턴과 사례 분석을 통해 전력 사용에 영향을 주는 요인들을 파악하기 위한 다양한 연구가 진행되었으나, 전력 사용량의 정량적 예측을 위해서는 더 많은 연구가 필요한 상황이다. 본 논문에서는, 기계 학습 기법을 이용하여 대학 캠퍼스의 전력 사용량 예측 모델을 구성하고 평가한다. 이를 위해, 대학 캠퍼스의 주요 건물 클러스터에 대해 전력 사용량을 15분마다 1년 이상 수집한 데이터 셋을 사용한다. 수집된 전력 사용량 데이터는 수열 형태의 시계열 데이터로 기계 학습 모델에 적용 시 주기성 정보를 반영할 수 없으므로, 2차원 공간의 연속적인 데이터로 증강함으로써 주기성을 반영하였다. 이 데이터와 교육기관의 특성을 반영하기 위한 요일과 공휴일로 구성된 8차원 특성 벡터에 대해 주성분 분석(Principal Component Analysis) 알고리즘을 적용한다. 이어, 인공 신경망(Artificial Neural Network)과 지지 벡터 회귀분석(Support Vector Regression)을 이용하여 전력 사용량 예측 모델을 학습시키고, 5겹 교차검증(5-fold Cross Validation)을 통하여 적용된 기법의 성능을 평가하여, 실제 전력 사용량과 예측 결과를 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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