기업에서는 중소기업 취업기피 현상에 따른 심각한 인력부족현상을 겪고 있으나, 대학졸업자들은 대기업, 공무원 등을 선호하는 인력수급 불균형이 나타나고 있으며, 산업현장에서 요구하는 인재와 대학을 거쳐 공급하는 인재간의 불일치 현상이 심화되면서 대학졸업자의 취업난은 가중되고 있다. 본 논문은 중소기업의 인력난 완화를 위한 방안으로서 잠재적 취업준비자의 기대가치를 파악하여 그들이 대기업이 아닌 중소기업 취업을 선택하도록 영향을 미치는 주된 요인이 무엇인지 밝히고자 하였다. 설문조사는 2012년 10월 1일부터 30일까지 서울지역에 소재하는 대학생을 대상으로 하였으며, 총 350부를 배포하였으며, 이중 335부가 회수되었으며, 이중 부실한 설문지를 제거하고 최종 332부를 분석에 사용하였다. 분석방법은 SPSS 프로그램을 활용하여 기초분석, 요인분석, 신뢰도, 회귀분석을 수행하였다. 요인분석결과 중소기업 기대가치는 경력, 업무환경, 업무성취도, 고용안정성으로 나타났으며, 연구결과 중소기업 선호도에 영향을 미치는 변수는 경력, 업무환경, 고용안정성, 기업명성, 급여로 나타났다.
최근 청년 실업, 특히 대학졸업자의 실업 문제가 사회적 이슈로 대두되고 있다. 대학졸업자의 실업은 범국가적인 문제이기도 하고 대학 차원의 문제이기도 해서 각 대학들은 졸업자들의 취업률을 높이기 위해 많은 노력을 하고 있다. 본 연구는 머신러닝 기법을 활용하여 D대학 졸업생의 취업여부를 예측하는 모델을 제시한다. 사용된 변수는 개인정보, 입학정보, 학사정보 등 최대 138개를 활용하여 분석하였으나 향후 교육과정에 반영하기 위해서는 입학 이후의 데이터만 유효하게 작용하므로 제안할 항목은 학과별/학생별 취업률 향상을 위한 추천 역량으로 한정하였다. 즉, 입학성적 등은 입학 후 개인의 노력에 의해 향상이 불가능한 지표이므로 취업률 예측도를 높이는 용도 등으로만 활용하였다. 본 연구는 대학의 이념, 목표 및 인재상 등이 반영된 D대학교의 핵심역량의 분석을 통한 취업예측 모델을 구현해 보고, 새로운 핵심역량 예측 모델의 도입이 실제 취업에 미치는 영향을 머신러닝을 활용하여 평가하고자 수행되었다. 향후 연구결과를 학과별 교육과정 수립 및 학생 진로 지도 등에 적용하여 취업률을 향상시킬 수 있는 근거를 마련하는데 그 의의가 있다.
대학에서의 학업성취도란 대학교육을 통한 결과로서 학생들이 구현한 질적 변화와 발달의 수준이라는 포괄적 의미로 인식되고 있다. 따라서 대학생의 학업성취도는 창의성, 리더십, 글로벌 역량 등 다양한 인재상에 대한 시대적, 사회적 요구와 연계되어 그 의미를 부여하게 되지만 실질적으로 대학교육의 성과지표로서 중요하게 인식되고 있는 것은 학점으로 귀결 되고 있다. 이러한 학점을 통한 학업성취도의 측정은 많은 문제를 가지고 있는데, 특히, 평가 방식과 내용 그리고 대학의 서열화 효과 등에 의해 학점을 통한 학업성취도의 표준화는 매우 어려운 문제로 인식되고 있다. 본 연구는 머신러닝 기법을 활용하여 D대학 졸업생을 대상으로 학업성취도의 우수 여부를 예측하는 시스템을 제시한다. 사용된 변수는 일부 개인정보와 졸업연도, 학번, 학과명, 계열명 등의 학사 정보 등 최대 96개를 활용하여 분석하였으나 개인정보나 학과정보 등은 이미 결정되어 노력에 의해 변경될 수 없는 데이터이므로 분석 대상이 될 항목은 이미 결정된 데이터를 제외한 학과별/학생별 역량으로 한정하였다. 본 연구에서는 경기권 소재 전문대학인 D대학의 미션, 비전, 교육목표 및 인재상 등이 반영된 핵심역량의 분석을 통해 학업 성취도 예측시스템을 구현해 보고, 해당 시스템의 도입이 학업성취도에 미치는 영향을 머신러닝을 활용하여 예측하기위해 진행되었다. 향후 연구결과를 학과에서 진행되는 교육과정 수립 및 학생 지도 등에 적용하여 학업성취도를 향상시킬 수 있는 근거를 마련하는데 활용할 예정이다.
최근 디지털 광고는 15초 미만의 짧은 광고를 통해 메시지를 전달해야 하며, 소셜미디어에서 광고는 소비자가 스킵하기 전까지 5초 이내에 메시지를 전달해야 한다. 광고의 길이가 짧아졌지만, 인공지능을 통한 알고리즘과 빅데이터 분석은 고객의 관심사에 맞는 메시지 전달을 가능하게 하였다. 이런 변화 속에서 짧고 효율적인 광고를 이용한 소비자 맞춤 메시지 전달의 중요성은 날로 커지고 있다. 본 연구에서는 효과적인 메시지 전달을 위한 메시지 프레이밍 효과에 대해 살펴보았다. 구체적으로, 비건 제품에 대한 '건강'과 '환경' 두 가지 프레이밍 효과의 차이를 살펴보았다. 건강과 환경에 대한 소비자 관심의 증가는 비건 제품에 대한 관심을 높였으며, 비건 시장은 날로 크게 성장하고 있다. 소비자가 비건 제품을 구매하는 이유는 소비자 개인의 건강을 위해서이기도 하지만, 윤리적 소비라고 할 수 있는 환경에 대한 책임감 또한 무시 못 할 요인이다. 기존 연구에서는 건강과 환경 메시지 프레이밍 간의 효과의 차이가 측정되지 못하였으며, 연구 대상도 비건 식품에 국한되었다. 본 연구에서는 주방세제 제품군을 이용하여 '건강과 환경 메시지 프레이밍' 효과의 차이를 밝혀내고자 한다.
경제주체들의 경기상황에 대한 판단 및 전망은 경기변동에 영향을 미치므로 경기심리지수와 거시경제지표들 간에는 밀접한 관련성을 나타내는 것으로 알려져 있다. 경기선행지표로 국내에서 많이 사용되는 경기심리지수에는 소비자동향조사, 기업경기조사, 경제심리지수가 있다. 그러나 설문조사를 통해 생성된 지수는 자료의 성격상 속보성이 떨어지는 문제가 있다. 본 연구에서는 이러한 정형데이터의 한계를 보완할 수 있도록 비정형데이터에서 정보를 추출해 경기심리지수를 생성하고, 경제분석에서의 활용 가능성을 검토하였다. 민간소비와 관련된 실물지표에는 소매판매업지수와 서비스업생산지수를 사용하였고, 고용지표에는 고용률과 실업률을, 가격지표에는 소비자물가상승률과 가계의 대출금리를 사용하여 지표들 간의 추이 분석 및 시차구조 파악을 위한 교차상관분석을 수행하였다. 마지막으로 이들 지표들에 대한 예측 가능성을 점검하였다. 분석결과, 다른 지표들의 선행지수로 많이 사용되는 소비자심리지수와 비교해 선택 지표들과 높은 상관관계를 보이며, 1~2개월 선행한 것으로 나타났다. 예측력 또한 향상되어 텍스트데이터에서 생성한 소비자 경기심리지수의 유용성이 확인되었다. 온라인에서 생성되는 뉴스기사나 소셜 SNS 등의 텍스트 데이터는 속보성이 뛰어나고, 커버리지가 넓어 특정 경제적 이슈가 발생할 경우 이것이 경제에 미치는 영향을 빠르게 파악할 수 있다는 점에서 경기판단지표로써의 잠재적 가능성이 클 것으로 보인다. 경제분석에서 비정형데이터를 활용한 국내연구는 초기 단계지만 데이터의 유용성이 확인되면 그 활용도가 크게 높아질 것으로 기대한다.
인공지능, 로봇, 빅데이터 등의 기술발전으로 사회 전분야에 대변혁을 일으키고 있다. 본 논문에서는 예비교사들의 인터넷/게임/스마트폰생활 습관 정도를 파악하고, 무인자동차의 윤리적 딜레마 상황에서 남녀별, 진단군별 선호도 요인의 차이를 분석하였다. 분석결과, 남학생 대부분은 인터넷/게임생활습관의 고위험군이며, 남학생이 여학생에 비해 게임에 더 몰두하고 내성이 생겨 일상생활에 지장을 받고 있었다. 인터넷/게임/스마트폰생활 습관중 하나라도 고위험군 학생들은 인터넷/게임/스마트폰생활 습관 3가지 모두 고위험군일 가능성이 높았으나, 스스로 인터넷/게임/스마트폰 중독이라고 자각하고 있었으며 사용습관을 바꾸기를 원했다. 이들의 모랄 머신 평가결과, 남녀별, 진단군별 선호도 차이는 통계적으로 유의하지 않았지만, 무인자동차의 윤리적 딜레마 상황에서 선택의 선호도는 남녀, 일반군/고위험군 모두 사람우선, 보행자우선, 소수보다는 다수를, 교통규칙을 잘 지키는 사람을 중시하였다. 남학생보다는 여학생이 이를 더 중요하게 생각하였으며, 일반군보다 고위험군 학생들이 사회적 지위가 낮은사람, 젊은이보다 노인을 우선시 하는 경향을 보였다.
최근 다양한 분야에서 새로운 기술이 출현하고 있으며, 이들 대부분은 기존 기술들의 융합(Convergence)을 통해 형성되고 있다. 또한 가까운 미래에 출현하게 될 유망한 융합 기술을 예측함으로써 변화하는 기술 지형에 선제적으로 대응하기 위한 수요가 꾸준히 증가하고 있으며, 이러한 수요에 부응하여 많은 기관과 연구자들은 미래 유망 융합 기술 예측을 위한 분석을 수행하고 있다. 하지만 이와 관련한 기존의 많은 연구들은 (i) 고정된 기술 분류 기준을 분석에 사용함으로써 기술 분야의 동적 변화를 반영하지 못했다는 점, (ii) 예측 모형 수립 과정에서 주로 범용성 네트워크 지표를 사용함으로써 기술의 융합이라는 목적에 부합하는 고유 특성을 활용하지 못했다는 점, 그리고 (iii) 유망 분야 예측 모형의 정확성 평가를 위한 객관적 방법을 제시하지 못했다는 점 등에서 한계를 갖고 있다. 이에 본 연구에서는 (i) 토픽 모델링을 통해 기존의 고정된 분류 기준이 아닌 실제 기술시장의 동적 변화에 따른 새로운 기술군을 도출하고, (ii) 기술 성숙도 및 기술군 간 의존 관계에 따라 각 기술군의 융합적 특성을 반영하는 잠재 성장 중심성(Potential Growth Centrality) 지표를 산출하였으며, (iii) 잠재 성장 중심성에 근거하여 예측한 유망 기술의 성숙도 증가량을 시기별로 측정하여 예측 모형의 정확도를 평가하는 방안을 제시한다. 이와 더불어 제안 방법론의 성능 및 실무 적용 가능성의 평가를 위해 특허 문서 13, 477건에 대한 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안한 잠재 성장 중심성에 따른 예측 모형이 단순히 현재 활용되는 영향도 기반의 예측 모형에 비해 최대 약 2.88배 높은 예측 정확도를 보임을 확인하였다.
팬데믹 기간 동안 도시민의 생활권 공원녹지 이용률은 크게 증가하였으며 COVID-19의 발생은 도시민들에게 생활권 공원녹지의 가치와 기능을 부각시키는 계기가 되었다. 본 연구에서는 COVID-19 발생 전·후 시민들의 이동 및 생활권 공원녹지 이용이 어떻게 변화했는지 실증 분석하고, 이러한 변화에 영향을 미친 사회·공간적 특성을 살펴보고자 한다. 분석 방법으로는 첫째, 통신사 시그널 데이터를 활용하여 생활권 공원녹지 모빌리티 변화를 분석하였다. 체류시간 및 이동량 변화 분석을 통해 COVID-19 발생 이후 나타난 시민들의 이동 특성과 보행 기반의 생활권 공원녹지 방문량 변화를 살펴보았다. 둘째, 생활권 공원녹지 모빌리티 변화에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 상관관계분석과 다중회귀분석을 통해 COVID-19 발생 전·후 시민들의 생활권 공원녹지 방문량에 영향을 미치는 사회·공간적 특성을 살펴보았다. 이후 군집분석을 통해 생활권 공원녹지 서비스의 공급 및 관리 관점에서 포스트 코로나 대응을 위한 생활권 유형을 구분하고, 유형별 생활권 공원녹지 개선 방향을 제시하였다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, COVID-19 발생 이후 거주지 주변 500m 이내에서의 활동이 증가하였다. 도보생활권에서의 체류시간과 보행 이동량은 2020년과 2021년 모두 증가하였으며 이는 변화한 도보생활권의 범위를 고려해 공원녹지의 양적 확보 기준과 유치거리 등을 재검토할 필요성이 높아졌음을 의미한다. 둘째, 보행을 통한 생활권 공원녹지 방문량이 COVID-19 발생 이후 전반적으로 증가하였다. 집을 중심으로 한 생활권 공원녹지 방문량뿐만 아니라 직장을 중심으로 한 방문량 역시 크게 증가하였다. 팬데믹 시대의 공원녹지 정책은 주거지와 상업·업무시설 밀집지역을 중심으로 서비스 소외지역을 발굴하고, 해당 지역의 공원녹지 서비스를 양적·질적으로 개선하는 방향으로 추진되어야 할 것이다. 셋째, 공원녹지 서비스 수준이 높은 지역일수록 보행을 통한 이동이 많은 것으로 나타났다. 공원녹지의 확보 기준을 단순 면적으로 볼 것이 아니라 보행 접근성 등 시민들의 실제 공원녹지 서비스 향상에 기여하는 지표를 활용할 필요가 있겠다. 넷째, 군집분석 결과 팬데믹 시대에 대응한 생활권 공원녹지의 개선 유형이 다섯 가지로 도출되었다. 이는 앞으로의 공원녹지 정책에서 소규모 생활권 단위의 사회경제적 지위 특성, 공원녹지 서비스 수준 등을 복합적으로 고려할 필요가 있음을 시사한다. 본 연구는 통신사 시그널 데이터 분석, GIS 분석, 통계분석 등 다각적인 분석 방법론을 활용해 포스트 코로나 시대에 대응한 생활권 공원녹지 정책 수립의 근거를 마련했다는 학술적, 정책적 의의를 갖는다.
시대에 따라 변화하는 공원 이용자들의 다양한 활동을 반영하고, 공원의 특성에 따라 미래의 공원설계와 관리 방향성을 제시하기 위해 공원 만족도, 선호도, 이용 후 평가 등 다양한 연구가 수행되어 왔다. 이러한 선행 연구는 주로 설문 조사를 이용하였는데, 설문은 적절한 표본 설정을 통해서 이용자로부터 직접 의견을 청취할 수 있는 좋은 방법이지만, 비용과 시간이 많이 소요되는 단점이 있고, 나아가 빠르게 변화하는 공원의 이용 행태를 파악하기에는 부족하다. 본 연구는 다양한 분야에서 새롭게 활용되고 있는 제3세대 SNS 데이터를 활용하여 공원 유형별 이용 행태, 새로운 이용 행태, 만족도 등을 비교 분석하고 시사점을 논의하였다. 이를 위해서 제3세대 SNS로 대표되는 인스타그램과 구글 콘텐츠를 활용하였다. 인스타그램에서는 공원 이용자가 올린 키워드와 사진을 분류하여 정보를 추출하였으며, 구글에서는 이용 시간과 후기를 비교 분석하였다. 공원 간 비교 연구 결과, 주거지 인접형 공원은 가족과 나들이하거나 공원 내 시설에서 이루어지는 프로그램을 주로 활용하는 것으로 나타났다. 상업지 인접형 공원에서는 상업지역와 연계된 먹는 활동과 공원 내 오픈스페이스와 시설 내 프로그램이 적절하게 이용되는 현상을 확인하였다. 독립형 공원인 한강공원의 경우에는 다양한 운동, 풍경 감상 활동이 빈번히 이루어지고 있었다. 또한 각 공원의 유형별로 동반 유형이 다르게 나타났으며, 새로운 이용 행태가 나타나는 현상을 확인하였다. 이처럼 SNS 데이터는 공원의 이용 행태와 만족요인을 실시간으로 파악할 수 있는 근거를 마련해 주며, 새로운 기술과 정책 도입에 따른 공원의 이용 행태 변화를 파악하여 추후 공원설계와 공원관리의 방향성을 수립하는데 있어 중요한 정보를 제공하는 효과적인 방법으로 활용될 수 있다.
본 연구의 목적은 국내 잊힐 권리 연구의 동향을 분석함으로써 관련 분야의 올바른 연구 방향을 제시하는데 있다. 잊힐 권리는 개인정보삭제청구권, 망각권 또는 개인정보자기결정권과 같은 권리와 함께 사회과학분야에서 연구하거나 디지털소멸이나 정보삭제와 같은 기술(서비스)과 함께 공학분야에서도 연구된 바 있다. 따라서 다양한 학문의 연구논문을 검색하여 최종 80편을 연구대상으로 선정하고 7개 분석기준과 3개 연구문제를 설정하여 분석하였다. 그 결과, EU 규칙(안)이 공표된 2012년을 기점으로 사회과학분야를 중심으로 한 연구량이 현저히 증가하고, 문제탐색을 중심으로 법학중심의 연구가 문헌조사나 법제연구방법을 통해 활발히 수행되었음을 알 수 있다. 시간이 흐를수록 보호대상과 권리충돌 주제의 심화연구 또한 증가하였다. 잊힐 권리가 빅데이터, 디지털정보 등의 다양하고 복합적 이슈임을 고려할 때 잊힐 권리의 구현을 지원하는 기술(서비스)이나 실현범위 및 방법과 함께 심도 있는 연구가 필요하다. 본 연구는 국내를 대상으로 한 한계가 있으나 향후 국외 비교분석과 함께 본 연구결과는 효율적인 잊힐 권리의 연구 방향을 제시하는데 중요한 이정표가 될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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