본 연구는 대기업과 중소기업 사무직을 대상으로 직무스트레스 하부 요인과 조직효과성의 관계와 이를 통해 사무직 근로자의 직무스트레스 개선을 위한 관리 전략 수립에 필요한 근거자료를 제공하고자 한다. 조사내용은 개인의 일반적인 특성, 업무관련사항, 직무스트레스와 사회심리적 건강수준 및 조직효과성 평가를 위해 직무만족도, 직무몰입, 이직의도, 프리젠티즘을 포함하였다. 모든 평가 도구의 Cronbach's ${\alpha}$값은 0.640~0.924로 만족할 만한 수준이였다. 자료 수집은 2014년 6월 26일~8월 1일까지 설문지 154부를 배포하였고, 150부를 최종 분석대상으로 하였다. 자료는 SPSS 23.0을 이용하여 카이제곱 검정, t-test, ANOVA, 다중회귀분석을 실시하였다. 대기업 모델에서는 직무스트레스 하부 요인 중 보상부적절이 직무만족도, 직무몰입, 이직의도에 통계적으로 유의한 관련성을 보였다(p<0.05). 중소기업 모델에서는 조직체계 요인이 직무만족도, 직무몰입에 유의한 관련성을 보였으며, 특히 이직의도는 직무스트레스 하부 요인 중 조직체계, 보상부적절, 조직문화와 밀접한 관련성을 보였다(p<0.05). 사회심리적 스트레스는 대기업 모델에서는 조직효과성과 유의한 관련성을 보이지 않았으나, 중소기업 모델에서는 프리젠티즘과 유의한 관련성을 보였다. 직무스트레스와 조직효과성의 관계는 조직특성에 따라 달라지므로, 직무스트레스 관리 계획 수립 시 해당 조직에 필요한 스트레스 관리 영역을 확인할 필요성을 제시했다는 측면에서 본 연구의 의의가 있다.
최근 가상현실에 대한 관심이 높아짐에 따라 다양한 서비스와 어플리케이션이 개발되고 있으며, 이와 더불어 몰입형 상호작용을 위한 제스처 기반 사용자 인터페이스가 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 가상현실 환경 내 사용자 움직임을 효과적으로 반영하고 몰입감을 높이기 위해 제스처 인식 기반 착용식 사용자 인터페이스를 제안한다. 제안하는 인터페이스는 적외선 LED가 부착되어 있는 헬멧과 적외선 수신기를 이용하여 사용자의 머리 움직임을 인식하며, 양 손에 착용한 데이터 글로브로부터 사용자의 손 제스처를 인식한다. 또한, 헤드 마운트 디스플레이 장치(HMD)를 이용하여 직접 사용자의 시점 변화와 가상환경의 시점 변화를 일치시킨다. 손 제스처의 경우 다수의 관절로 이루어져 있는 손의 특성상 다양한 동작이 가능하며 손 크기나 손동작이 사람마다 모두 다르기 때문에 다양한 사용자들을 대상으로 할 때, 일반적인 모델로는 정확한 인식이 어렵다. 본 논문에서는 다양한 사용자를 대상으로 정확히 손 제스처를 인식하기 위해 Mixture-of-Experts 기반 인식 방법을 적용하였다. 제안하는 인터페이스의 유용성을 평가하기 위해 가상 오케스트라 지휘 환경을 구현하여 인터페이스의 동작 성능을 분석하고 사용성 평가를 수행하였다. 그 결과, 사용자들이 쉽고 직관적으로 사용할 수 있으며 흥미를 유발함을 확인하였다.
국가기술자격은 개인의 직업능력을 향상시키고, 기업과 국가의 경쟁력을 제고시키는 중요한 기능을 가지고 있다. 특히 '자격'은 '학력'과 함께 개인의 능력을 측정하여 객관적으로 보여주는 신호기능을 가지고 있고, "직무수행에 필요한 지식 기술 소양 등의 습득정도가 일정한 기준과 절차에 따라 평가 또는 인정되는 것"이다. 자격을 취득하기 위한 학습은 스마트러닝을 통하여 많이 이루어지고 있다. 최근 인터넷의 발전과 정보통신기술의 혁명으로 인해 정보와 지식을 중요시하는 지식사회로 진입하고 있다. 이러한 시대적 교육제도 변화에 발맞추어 최근 급성장을 거듭하고 있는 스마트러닝은 시간적, 공간적 제약 없이 교수-학습이 이루어지고 있다. 본 연구의 목적은 인간 본연의 심리욕구를 다룬 대표적인 이론인 기본심리욕구 요인과 인간의 동기를 결정지을 수 있는 ARCS 동기이론이 상호작용성과 학습몰입, 즐거움을 통해 스마트러닝의 지속적 사용의도에 영향을 미치는 인과관계를 실증 검증 하고자 한다. 구체적으로 ARCS 동기유발에서의 주의집중, 관련성, 자신감, 만족감을 통해 학습몰입에 어떠한 영향을 주는지 실증적으로 분석하고자 한다. 이를 통해 국가기술자격증 스마트러닝에서 수강생의 내재동기화를 지지함으로써 스마트러닝의 학습자들은 지속적 사용의도가 있다. 따라서 스마트러닝을 통한 국가기술자격증의 취득의 목적을 달성하여 기술의 습득은 물론 산업의 발전과 자격증의 활성화에 기여할 수 있다.
최근 미디어아트는 아날로그에서 '디지털'로, 2D에서 '3D'로 변모하고 있다. 특히 3D 미디어아트는 미디어파사드, 홀로그램, 가상현실, 앱어플리케이션 등의 디지털 환경에서 다양한 콘텐츠 장르와 융합하며 활용의 폭이 점차 넓어지고 있다. 따라서 현 시점에서 가장 우수한 미디어아트 작품으로 평가받고 있는 Pirx Ars Electronica의 3D 수상작들을 대상으로 '시각적 몰입감 요소'를 분석하여 미디어아트에 대한 관심을 집중시키고 감정을 고조시키는 방안을 찾아보았다. 연구 결과, 시각적 콘셉트의 관점에서 3D 모델링 및 맵핑 등 '창의성'과 '다양성'이 있는 콘셉트를 개발하고, 모든 콘셉트의 '일관성'을 유지하며, 애니메이션, 포스트프로덕션 등 콘셉트의 '제한성'을 강화할수록 미디어아트 작품으로 관심이 집중되었다. 시각적 기승전결 관점에서 3D '형태'와 '재질' 등의 질적 변화가 기승전결로 배치하고, '개수'와 '크기' 등의 양적 변화가 점층적으로 증가하며, '화면전환' 등의 편집 변화가 체계화할수록 감정이 고조된다. 결국 3D 미디어아트의 시각적 몰입감을 극대화하기 위해서는 3D 시각적 '콘셉트를 개발'하면서 '일치화'하고, 3D 시각적 '기승전결을 강화'하면서 '체계화'하는 전략이 필요하다.
본 연구는 온라인 및 모바일 게임 이용자의 심리적 관점(준거집단, 정부규제, 게임 컨텐츠)에서 게임 이용 및 게임 과몰입과의 영향관계를 파악하고, 이를 통해 게임 과몰입을 줄일 수 있는 제안점을 제시하고자 하였다. 따라서 본 연구의 시사점은 다음과 같다. 첫째, 게임을 잘하는 것이 친구들 사이의 인기요인으로 평가받기 보다는 육체적인 스포츠, 놀이 등 새로운 인기 요소를 발굴할 수 있도록 학교 및 가정 등에서 적극 지지해 주어야 한다. 둘째, 가족구성원들은 게임을 이용하지 못하게 하기보다는 규칙을 정해 일정 부분 이용하게 하고, 더 나아가 가족과의 대화, 관심꺼리 등을 개발하도록 노력해야 한다. 셋째, 정부는 실질적인 조사 및 분석을 통해 정책안을 개발할 수 있도록 노력해야 한다. 넷째, 게임사들은 스토리 및 기획 면에서 게임 이용자들이 관심을 가지고 이용할 수 있도록 표현 및 구성에 더욱 신경을 써야 한다. 하지만 향후 다른 요인들로 인해 나타날 수 있는 과몰입측면도 고려하여 게임 개발에 임해야 한다. 다섯째, 게임 이용자들은 게임과 더불어 새로운 여가 활동을 통해 좋은 경험과 재미 등을 느낄 수 있도록 노력해야 한다.
호텔 산업에 주어진 과제 중 하나는 제품 경쟁이 아닌, 업무 효율성과 서비스 질 향상 등과 같은 교육 훈련을 통한 ES(내부 고객 만족도)를 향상시키는 것이다. 그러나 현 국내 시장에서, 적당한 교육 훈련에 기반을 둔 ES(내부 고객 만족도)가 제대로 확립되지 않고 있다. 이 연구의 목적은 빈도수, 강의 자각 능력, 동기, 내재화에 대한 필요성 인식과 업무 몰입을 포함한 교육 훈련의 효과를 입증하기 위함이다. 여성(n=128, 44.4%), 남성(n=160, 55.6%)의 연구 집단은 2007년 10월 13일부터 2007년 10월 31일까지 실시된 설문 조사에 의해 모니터링 되었다. 이는 (1) 교육 훈련에 대한 인식, (2) 교육 훈련 관행, (3) 조직 동일시, (4) 브랜드 동일시, (5) 업무 몰입 등에 의해 평가되었다. 통계학적 분석은 SPSS, 데이터 코딩, 데이터 클리닝 시스템을 사용함으로써 측정되었다. 결과적으로 주기, 강의 지각의 수준, 동기, 필요성 인식은 브랜드와 조직 동일시와 비례한다는 것이 증명되었다. 교육 훈련을 통한 동일시는 업무 몰입의 효율성을 상승시킬 수 있다.
본 논문은 지적장애학생을 대상으로 몰입형 가상현실 기반 모의학습 프로그램이 편의점 이용에 필요한 의사 소통 능력과 학습태도에 미치는 효과를 파악하는데 목적이 있었다. 이를 위해, 지적장애 고등학생 23명을 연구 대상으로 선정하여, 실험집단에 11명과 통제집단에 12명을 배치하였다. 실험집단에는 HMD 기반의 몰입형 가상현실 기법을 활용한 편의점 모의학습 프로그램을 적용하였고, 통제집단에는 전통적인 중재 프로그램을 적용하였다. 프로그램은 해당 학교의 여름방학 동안 주 5회씩 4주간 실시되었으며, 1회 중재 시간은 40분이었다. 프로그램의 효과를 파악하기 위하여 사전-사후 평가를 실시하였고, 독립표본 t검증을 통해 분석하였다. 연구 결과, 실험집단이 통제집단 보다 의사소통 능력이 향상되었고, 학습태도 또한 더 긍정적으로 나타났다. 이는 지적장애학생의 언어 및 의사소통 교육에 있어 몰입형 가상현실을 활용한 모의학습이 유용한 교수-학습 방법으로 활용될 수 있음을 시사한다.
연구목적: 서울종합방재센터 재난상황실 재난상황관리능력 제고를 위해서 조직몰입을 높이는 사회적 지원을 구성하는 하위차원의 체계적인 관리적 접근을 제기하는 것이 본 연구의 목적이다. 연구방법: 감정노동을 독립변수로, 조직몰입을 종속변수로 하여 사회적 지원의 매개효과를 분석하였으며, 이에 근거해 재난상황관리 조직몰입을 제고시키기 위한 방안을 도출하였다. 연구결과: 조직지원 차원에서, 재난상황관리업무 객관적 평가, 재난상황관리 감정노동 완화 교육훈련 프로그램 개발, 재난상황관리 모니터링을 통해 상황관리 업무품질 개선과 업무 불균형 완화, 재난상황관리 직원의 업무 동기부여 및 보상책 마련, 재난상황실 소방공무원 감정노동 해결을 위한 체계적 업무 관리를 위해 재난상황 분석실 설치, 현재 상황관리 총괄팀과 재난상황관리 총괄운영 관리자, 재난상황관리 정보 분석가 및 개발자를 전문성을 갖춘 인재 충원이 필요하다. 둘째 관리자 지원 차원에서 역량있는 소방공무원 선발, 재난상황실 소방공무원에 대한 체계화된 단계별 감정노동에 대한 치유대책 마련, 감정노동 소방공무원을 위한 관리자의 상담역량을 갖추어야 한다. 결론: 재난상황실 재난상황관리능력 제고를 위해서는 사회적 지원에 기반한 조직몰입 제고를 위한 교육훈련프로그램의 개발이 이루어져야 한다.
이 연구에서는 증강현실을 활용한 소집단 학습에서 개념 이해 및 몰입, 상황 흥미를 촉진할 수 있는 학습 환경을 학생들의 자기조절 수준에 따라 탐색하였다. 서울시에 소재한 남녀공학 고등학교 1학년 95명이 연구에 참여하였다. 한 모둠에 마커와 스마트 기기를 각각 1개(1-1), 2개(2-2) 또는 4개(4-4)를 제공하는 세 가지 학습 환경을 구성하고, 학생들을 4인 1모둠으로 편성하여 각 학습 환경에 무선 배치하였다. 통합과학 교과의 화학 결합 개념에 대하여 증강현실을 활용한 소집단 학습을 2차시 동안 실시하였다. 이원 변량 분석 결과, 개념 이해도 검사에서는 4-4 학습 환경의 점수가 1-1 또는 2-2 학습 환경보다 유의미하게 높았으며, 자기조절 수준이 낮은 학생들이 학습 환경 변화의 영향을 받았다. 몰입감 검사에서는 4-4 학습 환경의 점수가 1-1 학습 환경보다 유의미하게 높았고, 자기조절 수준이 높은 학생들이 학습 환경 변화의 영향을 받았다. 상황 흥미 검사에서 4-4 및 2-2 학습 환경의 점수는 1-1 학습 환경보다 통계적으로 유의미하게 높았고, 학습 환경 변화는 자기조절 수준 높은 학생과 낮은 학생 모두에게 영향을 주었다. 연구 결과를 바탕으로 증강현실을 활용한 소집단 학습에서 학생들의 개념 이해 및 몰입, 상황 흥미를 촉진할 수 있는 학습 환경에 대한 교육적 함의를 논의하였다.
본 논문에서는 네트워크 환경에서 원격사용자들의 몰입형 상호작용을 위한 딥러닝 기반의 그룹 동기화 기법을 제안한다. 그룹 동기화의 목적은 사용자의 몰입감을 높이기 위해서 모든 참여자가 동시에 상호작용이 가능하게 하는 것이다. 기존 방법은 시간 정확도를 향상을 위해 대부분 NTP(Network Time Protocol) 기반의 시간 동기화 방식에 초점이 맞추어져 있다. 동기화 서버에서는 미디어 재생 시간을 제어하기 위해 이동 평균 필터를 사용한다. 그 한 예로서, 지수 가중평균 방법은 입력 데이터의 변화가 크지 않으면 정확하게 재생 시간을 추종하고 예측하나 네트워크, 코덱, 시스템 상태의 급격한 변화가 있을 때는 안정화를 위해 더 많이 시간이 필요하다. 이런 문제점을 개선하기 위해서 데이터의 특성을 반영할 수 있는 딥러닝 기반의 그룹 동기화 기법인 DeepGroupSync를 제안한다. 제안한 딥러닝 모델은 시계열의 재생 지연 시간을 이용하여 최적의 재생 시간을 예측하는 두 개의 GRU(gated recurrent unit) 계층과 하나의 완전 연결 계층으로 구성된다. 실험에서는 기존의 지수 가중평균 기반 방법과 제안한 DeepGroupSync 방법에 대한 성능을 평가한다. 실험 결과로부터 예상하지 못한 급격한 네트워크 조건 변화에 대해서 제안한 방법이 기존 방법보다 더 강건함을 볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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