본 연구는 EMA 연구방법을 소개하고 연구에 적용하는 방법을 보여주는 것을 목적으로 한다. 노년 활력 증강을 측정하는 지속개발을 위한 사전연구로, 노인의 종단자료를 이용하여 성장모형을 성립하고 분석방법으로써 다층모형의 적합성을 설명하였다. 절편만 존재하는 모형을 통해 종속변수의 총분산을 확인한 결과, 전체분산 중 약 47%는 개인 차이에 의해 발생하였고 53%는 측정 시점 차이에 의해 발생하였다. 두 번째는 일차항을 고정효과로 추가한 모형으로, 시간을 집단평균 중심화하여 노년 활력 지수에 미치는 영향을 개인마다 다르게 확인하였다. 그 결과, 시간에 대한 효과는 유의하지 않았다. 이는 본 연구가 처치를 투입하지 않은 사전연구이기 때문이며, EMA 자료 수집 과정에서 외부개입 없이 변화가 크지 않은 자료를 보임을 의미한다. 세 번째는 성별을 독립변수로 추가한 모형으로, 변화는 시간과 성별 모두에서 유의하지 않은 결과를 보였다. 마지막으로 각 모형에 대한 PRD를 비교해본 결과, 성별변수를 투입하지 않는 모형이 더 효과적으로 자료에 적합함을 보였다. 이는 EMA 연구에서 응답자의 시간과 맥락을 고려하여 개인의 특성을 측정할 수 있는 다층모형을 이용해야 함을 시사한다.
팬덤 문화는 오늘날 한국 청소년 문화의 중요한 측면을 나타내는 의미있는 사회적 현상이다. 그러나 기존 연구들에서는 팬덤 활동을 일종의 일탈적 현상으로 여겨, 청소년들의 팬덤 활동에 대하여 부정적인 태도를 보이는 경우가 많았으며, 팬덤 활동의 긍정적인 영향에 초점을 둔 연구는 부족한 상황이다. 이에 본 연구에서는 팬덤 활동을 오프라인과 온라인 팬덤 활동으로 구분하여 팬덤 활동 빈도가 청소년 학습시간 관리능력에 미치는 영향을 살펴보고, 그 영향이 시간의 따라 다른지에 대해 분석하였다. 분석 자료로 한국청소년정책연구원(NYPI)에서 실시하는 한국아동 청소년 패널조사(KCYPS)의 중학교 1학년 패널의 1차 년도(2010) 데이터(N = 2,206), 3차 년도(2012) 데이터(N = 2,150), 5차 년도(2014) 데이터(N = 1,911)를 활용하였다. 종속변수를 학습시간 관리능력으로 설정하고, 독립변수를 오프라인 팬덤 활동 빈도와 온라인 팬덤 활동 빈도로, 통제변수를 보호자의 최종학력, 가구 연간소득, 성별, 자아존중감, 학교적응으로 설정한 뒤 다층성장모형을 적용하여 변인간의 관계를 종단적으로 살펴 본 결과는 다음과 같다. 첫째, 팬덤 활동에 참여하는 학생들이 과반수가 넘으며, 오프라인 팬덤 활동과 온라인 팬덤 활동을 병행하는 청소년의 비율이 가장 높은 것을 알 수 있었다. 둘째, 청소년의 학습시간 관리능력은 시간의 흐름에 따라 정적 변화가 있는 것으로 나타났다. 셋째, 초깃값에서 청소년의 오프라인 팬덤 활동 빈도와 온라인 팬덤 활동 빈도는 학습시간 관리능력과 정적 관계가 있는 것으로 나타났다. 그러나 중학교 1학년에서 중학교 3학년, 그리고 고등학교 2학년으로 학년이 증가함에 따라 팬덤 활동이 학습시간 관리능력에 미치는 정적 영향 크기는 감소하는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 청소년들의 주요한 문화인 팬덤 활동 및 팬덤 활동의 긍정적 측면에 대한 성인들의 이해와 적절한 개입을 강조하였으며, 학습시간 관리능력 교육의 실천적 제언을 제시하였다.
신재생 에너지에 관한 적극적 사업 참여가 필요한 현 시점에서, 신재생 에너지 사업 참여의 성장동력과 내실있는 추진전략에 대한 기초정보가 필요하였다. 이에 따라 본 연구는 다층모형을 활용한 신재생 에너지 사업참여 로드맵에 미치는 영향 요인을 분석하여, 신재생 에너지 사업 참여 활성화를 위한 기초정보를 제공하고자 하였다. 본 연구결과, 실효성있는 신재생 에너지 사업 참여 로드맵을 달성하기 위해서는 업종별 신재생 에너지사업 참여 요소의 재정립이 필요함을 살펴볼 수 있다. 구체적으로 살펴보면, 사업의 주도 단체, 이익배분 방식, 녹색산업 금융지원, 사업 시행 방식, 발전소 위치, 포괄적 장기전략 등의 적절한 대응방안 마련이 필요하고, 관련 산업의 육성을 촉진할 수 있는 제도적 접근이 필요할 것임을 발견하였다. 무엇보다 실효성있는 신재생에너지 사업 참여 로드맵을 달성하기 위해서는 국가경제에의 부담을 최소화하면서 신재생에너지의 보급을 확대하고 관련 산업의 육성을 촉진할 수 있는 제도적 접근이 필요함을 시사하였다.
본 연구는 체육시간이 청소년의 외현화(공격성) 및 내재화(사회적 위축, 우울) 문제에 어떠한 영향을 미치는지, 그리고 그 영향이 시간의 흐름과 성별에 따라 다른지에 대해 분석하였다. 분석 자료로 한국청소년정책연구원(NYPI)에서 실시하는 한국아동·청소년 패널조사(KCYPS)의 중학교 1학년 패널의 2차년도(2011) 데이터(N = 2,133), 3차년도(2012) 데이터(N = 2,151), 4차년도(2013)데이터(N = 1,979)를 활용하였다. 종속변수를 공격성, 사회적 위축, 우울로 설정하고, 독립변수를 성별, 체육시간으로, 통제변수를 학대, 학교적응, 가구연간소득, 보호자 최종학력으로 설정한 뒤 다층성장모형을 적용하여 변인간의 관계를 종단적으로 살펴 본 결과는 다음과 같다. 첫째, 공격성 및 사회적 위축에서 시간의 흐름에 따라 유의한 변화가 있었다. 둘째, 공격성 및 우울에서 성별 차이가 나타났다. 셋째, 체육시간은 우울 및 사회적 위축에만 부적인 영향을 주었다. 넷째, 외현화 및 내재화 문제 모두 시간에 대한 성별의 영향이 변하지 않았다. 다섯째, 시간에 대한 체육시간의 상호작용은 사회적 위축에서만 유의하게 나타났다. 여섯째, 우울에서 체육시간에 대한 성별의 상호작용이 통계적으로 유의하게 나타났다. 이와 같은 연구 결과는 체육시간이 중요하다는 정책적 방향을 제시함으로써 학교 체육시간의 증가를 도모할 수 있는 연구적 기반이 될 것으로 기대해 본다.
본 연구는 우리나라에서 동학적 고용안정성을 진단하기 위해서 고용유지율에 영향을 미치는 결정요인을 분석하였다. 고용유지 결정요인 분석을 위해서 사업체 패널자료와 고용보험 이력자료를 연계하고, 다층적 위계적 자료 분석에 적절한 다층 분석모형을 활용하여 결정요인을 분석하였다. 분석결과, 우리나라에서 고용안정성이 매우 낮은 것은 임금수준이 낮고 비정규직 활용수준이 높은 주변부 부문이 광범위하게 존재하기 때문으로 추정된다. 또한 우리나라의 고용구조는 고용과 실업이 반복되는 단기간 고용이 상당한 영역을 차지하면서 전반적으로 고용안정성이 약한 것으로 평가된다. 이러한 사실은 기업이나 개인적 차원에서 숙련향상 및 숙련형성기회가 제한되면서 지속적인 성장 제약요인으로 작용할 가능성이 높으며, 이에 대한 적극적 대응책으로 고용구조의 질적 개선노력이 요구된다.
Altman의 연구(1965, 1977)나 Beaver의 연구(1986)와 같은 전통적 예측모형은 분석자의 판단에 따른 예측도가 높은 재무비율을 선정하여 다변량판별분석(MDA: multiple discriminant analysis), 로지스틱회귀분석 등과 같은 통계기법을 주로 이용해 왔으나 1980년 후반부터 인공지능 기법인 귀납적 학습방법, 인공신경망모형, 유전모형 둥이 부실기업예측에 응용되기 시작했다. 최근 연구에서는 인공신경망을 활용한 변수 및 모형개발에 관한 보고가 있다. 그러나 지금까지의 연구가 주로 기업의 재무적 비율지표를 고려한 모형에 치중되었으며 정성적 자료인 비재무지표에 대한 검증과 선정이 자의적으로 이루어져온 경향이었다. 또한 너무 많은 입력변수를 사용할 경우 다중공선성 문제를 유발시킬 위험을 내포하고 있다. 본 연구에서는 부실기업예측모형을 수립하기 위하여 정량적 요인인 재무적 지표변수와 정성적요인인 비재무적 지표변수를 모두 고려하였다. 재무적 지표변수는 상관분석 및 요인분석들을 통하여 유의한 변수들을 도출하였으며 비재무적 지표변수는 조직생태학내에서의 조직군내 조직사멸과 관련된 생태적 과정에 대한 요인들 중 조직군 내적요인으로 조직의 연령, 조직의 규모, 조직의 산업밀도를 도출하여 4개의 실험집단으로 분류하여 비재무적 지표변수를 보완하였다. 인공신경망은 다층퍼셉트론(multi-layer perceptrons)과 역방향 학습(back-propagation )알고리듬으로 입력변수와 출력변수, 그리고 하나의 은닉층을 가지는 3층 퍼셉트론(three layer perceptron)을 사용하였으며 은닉충의 노드(node)수는 3개를 사용하였다. 입력변수로 안정성, 활동성, 수익성, 성장성을 나타내는 재무적 지표변수와 조직규모, 조직연령, 그 조직이 속한 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.
Altman의 연구(1965, 1977)나 Beaver의 연구(1986)와 같은 전통적 예측모형은 분석자의 판단에 따른 예측도가 높은 재무비율을 선정하여 다변량판별분석(MDA:multiple discriminant analysis), 로지스틱회귀분석 등과 같은 통계기법을 주로 이용해 왔으나 1980년 후반부터 인공지능 기법인 귀납적 학습방법, 인공신경망모형, 유전모형 등이 부실기업예측에 응용되기 시작했다. 최근 연구에서는 인공신경망을 활용한 변수 및 모형개발에 관한 보고가 있다. 그러나 지금까지의 연구가 주로 기업의 재무적 비율지표를 고려한 모형에 치중되었으며 정성적 자료인 비재무지표에 대한 검증과 선정이 자의적으로 이루어져온 경향이었다. 또한 너무 많은 입력변수를 사용할 경우 다중공선성 문제를 유발시킬 위험을 내포하고 있다. 본 연구에서는 부실기업예측모형을 수립하기 위하여 정량적 요인인 재무적 지표변수와 정성적 요인인 비재무적 지표변수를 모두 고려하였다. 재무적 지표변수는 상관분석 및 요인분석들을 통하여 유의한 변수들을 도출하였으며 비재무적 지표변수는 조직생태학내에서의 조직군내 조직사멸과 관련된 생태적 과정에 대한 요인들 중 조직군 내적요인으로 조직의 연령, 조직의 규모, 조직의 산업밀도를 도출하여 4개의 실험집단으로 분류하여 비재무적 지표변수를 보완하였다. 인공신경망은 다층퍼셉트론(multi-layer perceptrons)과 역방향 학습(back-propagation)알고리듬으로 입력변수와 출력변수, 그리고 하나의 은닉층을 가지는 3층 퍼셉트론(three layer perceptron)을 사용하였으며 은닉층의 노드(node)수는 3개를 사용하였다. 입력변수로 안정성, 활동성, 수익성, 성장성을 나타내는 재무적 지표변수와 조직규모, 조직연령, 그 조직이 속한 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, 로지스틱회귀 분석의 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 예측적중률을 나타내었다.
Objectives: This study aims to examine a school adjustment trajectory of adolescents from continued single parent families and its associated factors by comparing it to that of adolescents of two-parent families. Methods: We selected 4th grade students from Korean Youth & Youth Panel Survey (KCYPS). Using a multi-level growth modeling, we followed the trajectory of school adjustment until 9th grade and the effects of family income, parenting styles, and academic motivations of adolescents on the intercepts and the slopes. Results: Adolescents' school adjustment were decreased from 4th grade to 7th grade and then increased from 7th to 9th grade. The adolescents of continued single parent families showed a lower school adjustment than those of two parent families and this trend remained constant during the period. The effects of family income, parenting style, and academic motivation were confirmed to explain the gap between the adolescents of single parent and two parent families. Conclusions: The results imply that an earlier intervention is necessary to reduce the gap. We need to offer income support and decent quality of work for single parent family to reduce the economic hardship and also provide parental education that is designed to enhance academic expectations and motivations.
친밀한 친구 관계를 맺고 소속감을 느끼는 것은 청소년의 심리·사회적 발달 및 적응에 긍정적인 영향을 미친다. 소속감 지향성은 소속감을 추구하는 동기로, 성장 지향성과 결핍감소 지향성으로 구분된다. 성장 지향성과 결핍감소 지향성은 심리적 적응 및 대인관계 특성에 서로 다른 영향을 주는 것으로 알려져 있다. 본 연구의 목적은 청소년의 소속감 지향성이 심리적 적응과 친구 네트워크에 미치는 효과를 알아보는 것이다. 이를 위해 한 중학교의 2학년 전체 학생을 대상으로 학기 초와 학기 말에 검사를 실시했다. 친구 네트워크는 네트워크 수신 중심성 분석을 통해 측정했다. 다층 회귀모형을 사용한 분석 결과는 첫째, 학기 초의 외로움과 스트레스에 대한 성장 지향성의 효과는 학기 초 친구 네트워크 중심성을 분석 모형에 함께 투입해도 유의했으나, 결핍감소 지향성의 효과는 유의하지 않았다. 둘째, 성장 지향성은 학기 말의 친구 네트워크 중심성을 유의하게 예측했다. 이러한 효과는 학기 초 친구 네트워크 중심성과 학기 말 심리적 적응 수준을 분석 모형에 함께 투입해도 유의했다. 셋째, 학기 말의 심리적 적응에 미치는 학기 말의 친구 네트워크 중심성의 효과는 학기 초 및 학기 말의 심리적 적응을 모형에 함께 투입해도 유의했다. 본 연구는 단기-종단적 설계를 통해 소속감 지향성이 청소년의 학기 초와 학기 말의 심리적 적응과 친구 네트워크 수준에 미치는 효과를 경험적으로 밝혔다는 점에서 의의가 있다. 끝으로, 본 연구의 한계점 및 후속 연구를 위한 제언을 논의했다.
기술 진보는 미래의 일자리 구조를 어떻게 변화시키는가? 이 거대한 질문에 답하기 위한 노력의 하나로 이 연구는 로봇의 도입이 미국의 제조업 일자리의 동태에 미친 영향을 탐구한다. 연구는 과업 모형에 기초해 로봇 도입의 효과가 서로 다른 과업 특성을 가진 직종 사이에 차별적으로 작용할 것이라고 전재했다. 이에 기초하여 지역의 로봇 노출도가 과업 특성별로 구분된 직종 군집의 고용 변화에 미치는 영향을 분석하였다. 연구는 2012~2022년 사이 52개 미국 지역 제조업 부문의 관련 직종 307개의 고용 변화 추이를 성장곡선으로 모형화하고, 이를 직종별 고용 통계자료를 활용해 실증하는 방식으로 진행됐다. 분석 결과 손재주 역량을 요구하는 직종 군집에서 일자리 수가 빠르게 감소하는 경향을 확인할 수 있었지만, 지역의 로봇 사용 정도가 이러한 경향을 강화한다는 증거는 확인할 수 없었다. 이는 미국 제조업 부문의 일자리 변화가, 최근 대두된 로봇 기술에 영향을 받는다기보다, 과거부터 이어져 온 탈산업화와 기능적 특화의 경향에 의해 주도되고 있음을 함의한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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