미래 한국의 인구 구성은 저 출산과 의료기술의 비약적 발전에 힘입어 고령자가 2060년에는 세계 2위 수준까지 예상되고 있다. 고령자를 위한 사회의 부담은 지속적으로 증가될 것으로 예상되고 있다. 고령자가 되면서 제일 먼저 나타나는 현상은 신체적인 변화이다. 기억력이 낮아지고 인지능력이 저하되는 현상이 생기면서 그들의 활동이 제한되고 경제적인 생산능력이 급격히 줄어들게 된다. 자급자족이 힘든 상황이 되면서 경제적이고 사회적인 측면의 도움을 필요하게 되었다. 그들에게 도움을 줄 수 있는 제품이 연구되고 개발되어 져야하는 시기가 도래되었다. 고령자들에게 흔히 나타나는 인지능력저하 단계인 경도인지장애(MIS)단계가 있다. 경도인지장애인들은 약물적 치료방법과 비약물적 치료 방법을 병행하는 것이 효과적이다. 비약물적 치료방법 중 음악에 대한효과가 입증되어 있다. 본 논문은 음악치료기법을 활용한 보조기구를 개발함에 있어 디자인적인 관점에서 디지털 융복합의 연구가 필요하다. 본 연구를 위해서 경도인지장애자를 대상으로 외형에 대한 선호를 알아보았다. 2번에 걸쳐 설문조사가 이루어졌다. 연구의 결과 경도인지장애자를 위한 홈케어 제품디자인은 기존의 게임기나 셋탑박스의 정형적이고 박스형태가 아닌 사용자의 상황과 특수성을 고려한 형태가 요구되고 있다. 기억력, 인지능력이 떨어지는 신체적인 변화와 주변 사람이나 환경이 변화되는 정신적인 변화에 맞는 제품이 개발되도록 디자인이 요구되고 있다는 결과이다.
교통카드 데이터는 승하차 정류장과 시각 등 활용가능성 높은 정보들을 포함하고 있어 대중교통 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 데이터 수집·저장 과정에서 물리적·환경적 요인에 의해 다양한 오류가 교통카드 데이터에 존재하지만, 오류 유형과 보정에 대한 연구는 부족한 상황이다. 본 논문에서는 교통카드 데이터의 승하차 정류장 정보 오류를 상세히 살펴보았다. 제주특별자치도에서 수행된 버스승하차조사 자료와 동일 기간을 대상으로 수집된 교통카드 데이터와 승차정류장을 중심으로 비교한 결과 교통카드 데이터의 승차정류장 정보 오류율이 6.2% 수준으로 보정이 필요함을 확인하였다. 6단계로 구성된 버스정보시스템 데이터 기반 교통카드 승하차 정류장 정보 오류 보정 알고리즘을 제시하였다. 버스승하차조사 자료와 버스정보시스템 데이터를 비교한 결과 승차정류장 정보 일치율은 98..3% 수준으로 버스정보시스템 데이터를 활용하여 정류장 오류 보정 가능성을 확인하였다. 본 논문에서 제시한 교통카드 승하차 정류장 정보 오류 보정 알고리즘의 성능을 승차정류장을 중심으로 누락을 제외하고 평가한 결과 교통카드 승차정류장 정보 오류율이 보정 전 6.2%에서 보정 후 1.0%로 5.2%p 감소한 것으로 나타났다. 정류장 정보 오류가 보정된 교통카드 데이터를 통해 버스 노선 조정과 대중교통 인프라 투자 정책의사 결정이 보다 합리적으로 수행될 수 있을 것으로 기대된다.
수도권 지역의 대기오염 배출량은 대부분 교통 부문에서 유발되고 있고, 특히 수도권 지역 미세먼지(PM10) 배출량의 52%와 질소산화물(NOx) 배출량의 59%는 노후 대형경유차에서 배출되고 있는 실정이다. 본 연구는 노후 대형경유차에서 배출되는 대기오염물질 저감을 위한 정책인 환경지역 (노후 대형경유차의 수도권 진입 억제 및 대기오염물질 저감장치 장착)운영전략을 수립하고 이를 평가하였다. 본 연구에서 환경지역 운영전략은 대상지역과 대상차량에 따라 6개 시나리오로 구성되었으며, 각 시나리오는 교통통계자료를 이용하여 평가되었다. 환경지역 운영 전략에 대한 평가 결과, 7년 경과된 노후 경유차의 DPF장착과 1998년식 이전 노후 경유차의 조기폐차 시행방안이 가장 효율적인 것으로 분석되었다. 또한 저공해화 대상차량을 수도권 내 운행차량 기준으로 설정하는 것이 등록차량 기준으로 설정하는 것보다 더 효과적인 것으로 분석되었다.
온라인 콘텐츠의 발전은 매우 다양하고도 급격하게 사회의 가치를 변화시키고 있다. 특히, COVID-19 펜데믹 상황을 완전히 극복하지 못한 현 상황에서 비대면을 중심으로 하는 e스포츠 산업은 큰 폭으로 성장하고 있다. e스포츠 산업에 NFT를 활용하는 것은 e스포츠 유저들의 디지털 자산을 보호해주는 미래성장 가능성이 큰 분야로 긍정적인 평가를 받고 있지만, 동시에 디지털 아이템의 현금거래로 사행성이 조장될 수 있다는 우려를 낳고 있다. 본 연구에서는 문헌, 공식 사이트, 온라인 뉴스 기사를 활용한 사례연구를 통해 최근 e스포츠 산업과 NFT의 특성을 파악하고 분류하였다. e스포츠와 NFT 다양한 사례를 통해서 e스포츠의 NFT 산업의 미래성장 가능성과 활성화 방안에 대해서 논의하였다. 결과는 다음과 같다. 첫째, e스포츠 종목 자체의 IP를 활용한 NFT 이용의 필요성이다. 둘째, 아이템의 기능적인 역할을 NFT에 접목하여 유저들이 활용할 수 있는 기능을 제공 할 필요가 있다. 셋째, 유저들이 e스포츠와 NFT를 활용한 경제활동을 할 수 있는 기회를 제공 할 필요가 있다. 마지막으로 e스포츠 유저들의 디지털 자산보호를 강화하는데 NFT를 활용할 필요가 있다. 본 연구를 통해 e스포츠의 NFT 산업에 대한 발전적인 논의를 위한 근거와 경쟁력 확보를 위한 자료로 활용되기를 기대한다.
신경과학 연구에서 첨단 영상기술의 도입은 사변적 논의에 머물었던 철학적 개념이나 주장에 대해서 사실적 토대에 접근할 수 있는 계기를 제공했다. 윤리학과 도덕 심리학계의 일부 학자들 사이에는 도덕 판단의 근거를 fMRI와 같은 기법을 활용하여 신경 과정 현상에서 규명하려는 움직임이 일고 있다. 조쉬아 그린은, 도덕 판단 일반이 무의식이나 직관에 의해서 이루어진다는 사회적 직관주의의 입장을 개별 도덕이론들에 적용하고자 한다. 그린에 의하면, 의무론은 실제 이성에 의한 결과에 따른 규범적 주장이 아니라 진화에 의해 형성된 도덕적 감정에 의해 유도된 심리적 유형이며, 그러한 감정적 반응을 이성적 추론에 의한 것으로 생각하는 경향은 사후 합리화, 일종의 작화증(作話症)의 발로라고 주장한다. 그린은 더 나아가 의무론 본래의 이론은 규범적 관점에서 타당한 입론을 보장할 수 없으며, 공적 영역에서의 의사결정에 있어서 결과론적 원리가 희망적인 관점이라고 제안한다. 이에, 본 논문은 그린의 논증 과정을 분석하여 재구성하였고, 그린의 논증에는 도덕 판단에 대한 이해, 가설 설정과 검증 자료의 제시와 해석, 그리고 의무론에 대한 조작적 정의와 규범적 평가 등에 있어서 의문점이 제기되고 있음을 밝혔다. 더 나아가 그린의 연구 방법과 결과와 문제점 등이 우리 도덕(과)교육에 시사할 수 있는 바를 정리하였다. 도덕에 관한 과도한 과학주의와 사변적 논의에 대한 경계, 도덕성 본질에 대한 이해 지평의 확대와 신경윤리학과 뇌교육에서 도덕교육의 영역 탐색 등이 언급된다.
본 연구의 목적은 현재 실시되고 있는 장기요양보호서비스에 대하여 유형별로 비용측면에서 경제성을 분석하고 정책적 함의를 논의하는 것이다. 조사대상자는 2008년 7월부터 시행되고 있는 노인장기요양제도의 적용대상자로 인정받은 65세 이상 노인과 그 부양가족이었고, 주부양자를 대상으로 요양보호서비스유형별로 구분하여 설문조사하였다. 회수된 설문지 중에서 방문요양 155부, 방문간호 67부, 요양시설 108부, 요양병원 92부 총 422부가 본 연구의 분석 표본으로 사용되었다. 조사결과 다음과 같은 사실을 확인할 수 있었다. 첫째, 부양 가계의 가계소득이 높지 않았다. 둘째, 장기요양보험제도가 실시되고 있음에도 불구하고 노인부양가계가 노인을 위하여 직접 지불하는 금액이 여전히 높은 편이다. 셋째, 부양가계가 노인을 위하여 수발하는 데 소요되는 간접비용이 아주 높은 편이다. 특히 재가서비스인 방문요양의 경우엔 평균 756,947원, 방문간호인 경우 594,807원으로 시설서비스에 비하여 간접비용이 상대적으로 아주 더 높았다. 넷째, 장기요양보호 노인에 대한 사회적 비용이 아주 높다. 이 금액은 본 조사에서 확인한 부양가계의 평균가계소득과 비슷한 수준이다. 다섯째, 요양보호서비스 유형별로 부양가계가 부담하는 서비스 비용에서 유의한 차이를 보였다. 여섯째, 부양가계의 직접 비용에서도 요양보호서비스 유형별로 유의한 차이를 보였지만 서비스이용비용보다는 그 차이가 작았다. 일곱째, 사회적 직접 비용은 요양보호서비스 유형별로 아주 유의한 차이를 보였다. 여덟째, 요양보호서비스를 이용하는 노인에 대한 사회적 비용금액이 아주 크고 서비스 유형별 총 사회적 비용이 전체 서비스 이용노인의 평균적인 사회적 비용에 수렴하는 경향을 보였다.
본 연구의 목적은 배우자 사별 전후에 사별자가 제공받는 사회적 지지원의 변화, 즉 사회적 관계망의 구조적 및 기능적 측면의 변화에 대해 기술하고, 그 사회적 관계망 변화양상을 예측하기 위한 개인적 요인을 검토하는 것이다. 이를 위해 고령화연구패널조사 1차(2006년) 및 2차(2008년) 기본조사 자료를 활용하여, 1차 조사 이후에 배우자와 사별한 중·노년층 118명을 대상으로 1, 2차 조사 기간 동안에 개인이 보유, 경험한 사회적 관계망의 변화를 종단적으로 추적, 검토하였다. 구조적, 기능적 사회적 관계망은 동거자녀 유무, 자녀와의 지리적 근접성, 비동거 자녀와의 접촉 정도, 친밀한 인간관계 접촉 정도, 자녀로부터의 사회적 지지, 그 밖의 관계로부터의 사회적 지지로 측정하였다. 주요한 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 전반적으로 사별 후에 근거리 거주 자녀, 자녀와의 접촉빈도, 자녀로부터의 지원이 증가한 것으로 나타나, 사별 직후의 사회적 관계망의 변화는 주로 자녀를 중심으로 강화됨을 알 수 있다. 둘째, 사별 전후 사회적 관계망 변화양상은 "전반적 증가형", "자녀중심 증가형", "자녀/친밀한 관계중심 증가형", "정체형"으로 유형화되었다. 셋째, 사별자의 건강상태가 사별 전후 사회적 관계망 변화를 예측하는데 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다.
본 연구는 장학사, 유아교육기관장, 육아종합 지원센터 어린이집 지원 담당자와 같은 유아교육 전문가를 대상으로 유아 창의성 교육 어려움, 활성화 방안 등을 파악하여 향후 유아 창의성 교육 에서 보완해야 할 방향을 모색해 보고자 하였다. 이를 위해 P시의 총 33명의 유아교육전문가를 대상으로 2019년 8월부터 10월까지 자료를 수집하였다. 연구 결과 첫째, 유아 창의성 교육의 어려움은 '평가인증(평가제)', '교사의 질', '교사 대 아동수', '창의성의 정의 및 방향성 부재'로 나타났다. 둘째, 유아 창의성 교육 활성화 방안으로는 '현장성을 고려한 유아중심·놀이중심 교육과정의 정착', '교사 스스로의 노력을 통한 교사의 질 확보 및 다각적 정책적 지원', '유아교육기관의 자율적이고 다양한 프로그램 운영', '부모와의 협력'으로 응답하였다. 이를 통해 유아교육전문가들이 가진 유아 창의성 교육의 어려움 및 활성화 방안을 폭넓게 이해할 수 있었으며, 본 연구의 결과는 향후 유아교육 창의성 교육 현장에서 개선 및 지원해야 할 방안을 마련하는데 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.
본 연구는 국내 기업들의 공급체인 통합 요인들과 환경성과에 관해 분석하였다. 기업들이 글로벌 지역으로 사업영역이 확장되면서 각국들은 제품에 대한 환경규제를 통하여 수출입을 제한하는 새로운 패러다임에 대비한 친환경 공급체인관리에 대한 연구를 하고 있다. 따라서 본 연구는 공급체인 통합, 친환경 활동, 환경성과와 같은 주요 요인들을 중점으로 본 연구의 목적인 전통적인 공급체인통합 요인들과 새로운 친환경활동 간의 관계를 규명하는 것으로 친환경적성과를 염두에 두고 있는 기업들에게 친환경성과 핵심요인을 도출하여 사업성과를 살펴보는데 있다. 표본은 88개 설문지를 바탕으로 다음과 같은 결과를 얻을 수 있었다. 첫째로 친환경 공급체인 활동에서 외부 친환경협력요인과 내부 친환경모니터링요인을 발견할 수 있었다. 둘째로 공급체인통합은 환경성과에 유의한 영향을 나타내는 것으로 나타났다. 셋째로 내부 친환경모니터링 요인은 환경성과에 유의한 영향을 나타내는 것으로 나타났으나 외부 친환경협력 요인은 환경성과에 유의한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 높은 수준의 공급체인통합은 이룬 기업들은 높은 수준의 공급체인 전반에 걸친 환경성과를 기대할 수 있다는 것을 알 수 있다. 특히, 연구 결과 우리 기업들은 친환경요인에 관한 주요요인에 관한 활동들을 준비하여 신 무역규제인 친환경 공급체인망 통합에 대한 준비가 필요하다는 것을 발견할 수 있었다.
최근 스마트선박 개발에 발맞춰 정확하고 세밀한 실시간 해양환경 예측정보의 요구가 확대되고 선박에 직접 지원하기 위한 환경이 확보됨에 따라 최적항로 분야에서도 다양한 해양환경을 고려한 정보 생산 및 평가 연구가 필요하다. 스마트선박에서 해양환경의 위험도 및 에너지 소비의 불확실성을 줄이면서 최적항로를 산출할 수 있는 알고리즘은 2단계로 구분하여 개발하였다. 1단계는 해양환경정보들과 선박자동식별시스템(AIS)내에 선박의 위치·상태정보를 결합해 프로파일을 생성하였다. 2단계는 구성한 프로파일 결과를 이용하여 해양환경 에너지맵을 정의할 수 있는 모델을 개발하였고, 약 60만개의 데이터를 반영할 수 있도록 인공지능 머신러닝 기법 중 Random Forest를 적용하여 회귀식을 생성하였다. Random Forest 회귀 모델의 결정계수(R2)는 0.89 를 보였다. 생성한 모델에 2021년 6월 1일~3일의 해양환경 예측정보를 이용하여 Dijikstra 최단경로 알고리즘을 적용해 최적 안전항로를 산출하고 맵에 표출했다. Random Forest 회귀 모델로 산출된 항로는 유선적이고 해양환경 예측정보의 상태를 감안하며 항로를 도출하는 결과를 보였다. 본 연구의 실시간 해양환경 예측정보 기반의 항로 산출 개념은 선박의 이동 경향성을 반영한 현실적이면서 안전한 항로 산출이 가능하고, 향후 경제성, 안전성, 친환경성 평가 모델로 범위로 확대할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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