• 제목/요약/키워드: Media Use

검색결과 3,832건 처리시간 0.024초

호주 일 지역의 병원 자원봉사활동 실태와 만족도 (Study of the Actual Condition and Satisfaction of Volunteer Activity in Australian Hospital)

  • 박금자;최해영
    • Journal of Hospice and Palliative Care
    • /
    • 제9권1호
    • /
    • pp.17-29
    • /
    • 2006
  • 목적: 호주 일 지역의 종합병원을 중심으로 이루어지고 있는 호스피스 자원봉사자들의 특성을 파악하고 이들이 실제 환자들에게 시행하고 있는 활동내용과 그 만족도를 파악하기 위하여 시도하였다. 방법: 101명의 자가보고 질문지에 의해 자료수집되었으며, 자료의 분석은 SPSS/WIN 12.0 프로그램을 이용하여 다음과 같이 빈도와 백분율, 평균과 표준편차로 분석하였다. 결과: 1. 병원에서의 봉사활동경력은 $5{\sim}10$년이 32.7%, 10년 이상이 30.7%, $2{\sim}3$년이 11.9%, $3{\sim}5$년이 10.9%의 순이었다. 주요 봉사활동 형태는 신체적 간호가 32.7%, 신체 및 정서적 간호가 14.9%, 기타가 18.8%의 순이었다. 봉사업무할당 방법은 봉사활동 조정자에 의해서가 55.7%, 봉사자의 뜻에 따라서와 봉사자와 조정자의 합의에 의해서가 각각 20.5%의 순이었다. 봉사활동을 하는 주요 이유는 아픈 사람을 돕고 싶어서가 61.4%로 가장 많았으며, 다음은 여가시간을 선용하기 위해서가 22.8%였다. 봉사활동을 시작하게 된 경로는 자신의 조사에 의해서가 43.4%로 가장 많았으며, 다음은 다른 봉사자로부터 듣고서가 30.7%, 대중매체로부터가 13.1%의 순이었다. 봉사활동관련 교육을 받은 여부는 받았다가 80.2%였다. 봉사활동업무가 자신의 기술과 기능에 맞는 정도는 아주 잘 맞는다가 74.0%였고, 다음은 대체로 맞는다가 18.0%로 대체로 잘 맞는 것으로 나타났다. 봉사활동에 대해 받는 보상은 토큰이나 점심 혹은 집단 소풍이 31.7%로 가장 많았고, 다음은 토큰과 점심이나 집단 소풍이 각각 19.8%였다. 봉사활동에 대한 평가빈도는 이따금이 37.2%, 자주가 30.9%, 항상이 17.0%, 전혀 안 함이 14.9%의 순이었다. 봉사활동조정자와 관계는 매우 좋다가 85.0%로 대부분을 차지하였으며, 다른 봉사자와의 관계는 매우 좋다가 81.2%로 대부분을 차지하였고, 병원직원과의 관계는 매우 좋다가 69.7%였고, 다음은 대체로 좋다가 21.2%의 순이었다. 봉사활동에 대해 가족이나 친구의 지지는 어떠한가는 매우 좋다가 83.2%로 대부분을 차지하였다. 2. 대상자의 자원봉사활동 만족도는 평점 $3.09{\pm}0.49$(도구범위 $1{\sim}4$점)로 중간정도이었다. 영역별로 살펴보았을 때 만족도가 가장 높았던 영역은 사회적 접촉영역($3.48{\pm}0.61$)이었고, 다음은 성취영역($3.43{\pm}0.53$), 사회적 인정영역($3.35{\pm}0.70$)의 순이었다. 만족도가 가장 낮았던 영역은 사회적 교환영역($1.65{\pm}0.63$)이었다. 3. 대상자의 인구사회학적 특성에 따른 봉사활동 만족도를 분석한 결과 성별(t=2.038, P=0.044), 결혼상태(F=3.806, P=0.013)에 따라 유의한 차이를 보였다. 4. 대상자의 자원봉사활동 실태에 따른 봉사활동 만족도를 분석한 결과병원봉사활동기간(F=3.326, P=0.008), 봉사활동을 하는 주된 이유(F=2.707, P=0.035), 봉사활동을 위한 교육을 받은 여부(t=-1.982, P=0.050), 봉사활동의 평가 빈도(F=7.877, P=0.000), 봉사활동이 자신의 기술이나 능력에 적합도(F=2.712, P=0.049), 관리자와의 관계(t=-2.517, P=0.013), 다른 병원직원과의 관계(F=5.202, P=0.007), 자원봉사자로서의 활동에 대해 가족이나 친지로부터의 지지(t=-3.394, P=0.001)에 따라 봉사활동 만족도가 유의하게 차이가 있는 것으로 나타났다. 결론: 자원봉사활동 만족도는 중간정도이었고, 봉사활동 만족도는 대상자의 인구사회학적 특성에 따라서는 성별(t=2.038, P=0.044), 결혼상태(F=3.806, P=0.013)에 따라 유의한 차이를 보였고, 자원봉사활동 실태에 따라서는 병원봉사활동기간(F=3.326, P=0.008), 봉사활동을 하는 주된 이유(F=2.707, P=0.035), 봉사활동을 위한 교육을 받은 여부(t=-1.982, P=0.030), 봉사활동의 평가 빈도(F=7.877, P=0.000), 봉사활동이 자신의 기술이나 능력에 적합도(F=2.712, P=0.049), 관리자와의 관계(t=-2.517, P=0.013), 다른 병원직원과의 관계(F=5.202, P=0.007), 자원봉사자로서의 활동에 대해 가족이나 친지로부터의 지지(t=-3.394, P=0.001)에 따라 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 따라서 자원봉사자를 관리할 때에 위의 요인들을 고려할 것이 요구된다고 볼 수 있다.

  • PDF

사회문제 해결형 기술수요 발굴을 위한 키워드 추출 시스템 제안 (A Proposal of a Keyword Extraction System for Detecting Social Issues)

  • 정다미;김재석;김기남;허종욱;온병원;강미정
    • 지능정보연구
    • /
    • 제19권3호
    • /
    • pp.1-23
    • /
    • 2013
  • 융합 R&D가 추구해야 할 바람직한 방향은 이종 기술 간의 결합에 의한 맹목적인 신기술 창출이 아니라, 당면한 주요 문제를 해결함으로써 사회적 니즈를 충족시킬 수 있는 기술을 개발하는 것이다. 이와 같은 사회문제 해결형 기술 R&D를 촉진하기 위해서는 우선 우리 사회에서 주요 쟁점이 되고 있는 문제들을 선별해야 한다. 그런데 우선적이고 중요한 사회문제를 분별하기 위해 전문가 설문조사나 여론조사 등 기존의 사회과학 방법론을 사용하는 것은 참여자의 선입견이 개입될 수 있고 비용이 많이 소요된다는 한계를 지닌다. 기존의 사회과학 방법론이 지닌 문제점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 사회적 이슈를 다루고 있는 대용량의 뉴스기사를 수집하고 통계적인 기법을 통하여 사회문제를 나타내는 키워드를 추출하는 시스템의 개발을 제안한다. 2009년부터 최근까지 3년 동안 10개 주요 언론사에서 생산한 약 백 30만 건의 뉴스기사에서 사회문제를 다루는 기사를 식별하고, 한글 형태소 분석, 확률기반의 토픽 모델링을 통해 사회문제 키워드를 추출한다. 또한 키워드만으로는 정확한 사회문제를 파악하기 쉽지 않기 때문에 사회문제와 연관된 키워드와 문장을 찾아서 연결하는 매칭 알고리즘을 제안하다. 마지막으로 사회문제 키워드 비주얼라이제이션 시스템을 통해 시계열에 따른 사회문제 키워드를 일목요연하게 보여줌으로써 사회문제를 쉽게 파악할 수 있도록 하였다. 특히 본 논문에서는 생성확률모델 기반의 새로운 매칭 알고리즘을 제안한다. 대용량 뉴스기사로부터 Latent Dirichlet Allocation(LDA)와 같은 토픽 모델 방법론을 사용하여 자동으로 토픽 클러스터 세트를 추출할 수 있다. 각 토픽 클러스터는 연관성 있는 단어들과 확률값으로 구성된다. 그리고 도메인 전문가는 토픽 클러스터를 분석하여, 각 토픽 클러스터의 레이블을 결정하게 된다. 이를 테면, 토픽 1 = {(실업, 0.4), (해고, 0.3), (회사, 0.3)}에서 토픽 단어들은 실업문제와 관련있으며, 도메인 전문가는 토픽 1을 실업문제로 레이블링 하게 되고, 이러한 토픽 레이블은 사회문제 키워드로 정의한다. 그러나 이와 같이 자동으로 생성된 사회문제 키워드를 분석하여 현재 우리 사회에서 어떤 문제가 발생하고 있고, 시급히 해결해야 될 문제가 무엇인지를 파악하기란 쉽지 않다. 따라서 제안된 매칭 알고리즘을 사용하여 사회문제 키워드를 요약(summarization)하는 방법론을 제시한다. 우선, 각 뉴스기사를 문단(paragraph) 단위로 세그먼트 하여 뉴스기사 대신에 문단 세트(A set of paragraphs)를 가지게 된다. 매칭 알고리즘은 각 토픽 클러스터에 대한 각 문단의 확률값을 측정하게된다. 이때 토픽 클러스터의 단어들과 확률값을 이용하여 토픽과 문단이 얼마나 연관성이 있는지를 계산하게 된다. 이러한 과정을 통해 각 토픽은 가장 연관성이 있는 문단들을 매칭할 수 있게 된다. 이러한 매칭 프로세스를 통해 사회문제 키워드와 연관된 문단들을 검토함으로써 실제 우리 사회에서 해당 사회문제 키워드와 관련해서 구체적으로 어떤 사건과 이슈가 발생하는 지를 쉽게 파악할 수 있게 된다. 또한 매칭 프로세스와 더불어 사회문제 키워드 가시화를 통해 사회문제 수요를 파악하려는 전문가들은 웹 브라우저를 통해 편리하게 특정 시간에 발생한 사회문제가 무엇이며, 구체적인 내용은 무엇인지를 파악할 수 있으며, 시간 순서에 따른 사회이슈의 변동 추이와 그 원인을 알 수 있게 된다. 개발된 시스템을 통해 최근 3년 동안 국내에서 발생했던 다양한 사회문제들을 파악하였고 개발된 알고리즘에 대한 평가를 수행하였다(본 논문에서 제안한 프로토타입 시스템은 http://dslab.snu.ac.kr/demo.html에서 이용 가능함. 단, 구글크롬, IE8.0 이상 웹 브라우저 사용 권장).