• 대한자원환경지질학회:학술대회논문집
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• 대한자원환경지질학회 2005년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.173-173
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• 2005

• 대한지리학회지
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• 제17권
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• pp.11-19
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• 1978

이 글에서는 다음의 내용을 다루었다. 1. 시행주기의 해석 2. 시행주기의 유형 3. 시행주기의 지역적 분포특성

• 한국지구과학회:학술대회논문집
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• 한국지구과학회 2005년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.249-249
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• 2005

• 대한지리학회지
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• 제2권
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• pp.43-56
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• 1966

이 글에서는 다음의 내용을 다루었다. 1. 연구지역의 특질 2. 한국도시의 기능변천 3. 도시기능의 유형별 분류 및 그 분포

• 디지털융복합연구
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• 제11권12호
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• pp.621-630
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• 2013

본 연구는 간호학과 학생을 대상으로 손씻기와 관련된 교재, PPT 자료 그리고 실습을 통해 교육한 후 대상자들의 손씻기에 대한 태도유형을 파악하여 간호교육 및 간호실습 프로그램에 필요한 기초자료를 제공하고자 한다. 본 연구방법은 Q방법론을 적용하였고, 2012년 10월 8일부터 10월 15일까지 간호학과 2학년 20명을 P표본으로 하여, 대상자들에게 Q표본을 9점 Q표본 분포도상에 강제분포하도록 하고 수집된 자료는 PC QUANL program에 의한 주인자 분석법으로 처리하였다. 연구결과 손씻기 태도에 대한 유형은 3가지로 분류되었다. 3가지 유형은 아이겐값 1.0이상인 것으로 하였고, 유형별 변량은 40.41%, 10.14%, 그리고 6.11%로 전체 누적변량은 56.67%의 설명력을 나타냈다. 제 1유형은 손씻기 횟수 증가형, 제 2유형은 손씻기 교육 필요성 인식형, 제 3유형은 손씻기 후 건조형으로 확인되었다. 결론적으로 손씻기 교육 후 태도에 대한 유형분류 의미는 간호교육과 간호실습에 대한 프로그램 개발과 함께 개별화된 중재 전략도 다르게 제공되어야 할 것이다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제16권2호
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• pp.53-69
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• 2011

하구의 체계적인 관리를 위해서는 하구의 특성과 분포를 반영한 분류가 먼저 이루어져야 한다. 이 연구에서는 지리정보시스템, 고해상도 항공사진 및 지형도 등을 사용하여 우리나라의 463개 하구의 특성과 분포를 파악하였고, 이들 하구의 하구순환 유지 여부, 지형적 특성, 자연서식지 특성, 이용개발 특성에 기초하여 유형을 분류하였다. 하구 순환이 이루어지는 235개의 '열린하구'는 지형적 특성에 따라 '산지/절벽형', '사취형' 및 '깔대기형'으로 구분하였으며, 각 유형에 속하는 하구는 각각 41, 87, 107개로 분류되었다. 구분된 각 하구는 다시 자연서식지 특성과 이용 개발 특성에 따라 3가지 유형으로 세분하여, 열린하구는 총 9개의 유형으로 구분하였다. 하구순환이 차단된 228개의 '닫힌하구'는 차단 형태에 따라 '직접차단'과 '하구호' 형성에 의한 간접차단으로 구분하였다. 직접차단 형태의 하구를 다시 자연서식지 및 이용개발 특성에 따라 3가지 유형으로 세분하였으며 각 유형에 속하는 하구는 각각 25, 64, 55개로 분류되었다. 간접차단 하구는 84개가 파악되었으나 세분하지 않아 닫힌하구는 총 4개의 유형으로 구분되었다. 이 유형분류 체계는 하구의 지형적 특성, 자연서식지의 현황 및 토지이용 특성을 모두 반영하고 있어 국가 차원의 하구관리에 있어서 우선순위를 결정하고 관리방향을 설정하는데 효과적으로 활용할 수 있다.

• 자원환경지질
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• 제45권4호
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• pp.397-406
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• 2012

2010년 2차 울릉분지 가스 하이드레이트 시추 (UBGH2)를 통하여 총 10개 정점에서 가스 하이드레이트 함유 퇴적물 코아를 채취하였다. 이 연구에서는 열화상 분석과 입도분석 결과에 따라 퇴적물 입도분포, 온도 이상(${\Delta}T$), 가스 하이드레이트 포화도, 가스 하이드레이트 산출형태간의 상관관계를 연구하였다. 가스 하이드레이트는 유형 I(니질층의 단열을 충진하는 형태), 유형 II(니질층의 산재하는 형태), 그리고 유형 III(사질층의 공극을 충진하는 형태)로 분류하였다. 입도분석 결과, 유형 I과 II는 가스 하이드레이트 함유 및 미함유 구간 모두 입도가 유사한 니질층으로 이루어진 반면, 유형 III는 입도가 뚜렷이 구별되는 사질층과 니질층으로 이루어져 있다. 유형 III에서는 모래 함량이 증가할 수록 가스 하이드레이트 포화도가 증가함을 확인하였다. 열화상에서 분석된 ${\Delta}T$는 가스 하이드레이트 산출형태와 상관없이 가스 하이드레이트 포화도와 비례하는 경향을 보인다. 시추지점의 암상과 탄성파 단면의 특징에서 보면, 탄성파 단면에서 침니 구조가 나타나는 지점은 유형 I이, 사질층이 거의 없는 분지사면에서는 유형 II가, 저탁류 사질층이 자주 협재하는 지점에서는 유형 III가 우세하게 나타난다. 이와 같은 특징으로 보아 가스 하이드레이트 산출형태는 가스 하이드레이트 함유 지층의 지질학적 특징과 관련 있으며, 특히 퇴적물의 입도분포에 큰 영향을 받음을 보여준다.

• 지역연구
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• 제31권4호
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• pp.47-69
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• 2015

본고에서는 각 지역의 역외 인재 유인환경(Magnet요소) 및 역내 인재 양성환경(Incubator요소)을 통해 인재유인잠재력지수(Talent Magnet Potential Index, TMPI)를 산출함으로써 지역분포와 그 특성을 파악하고자 하였다. 그 결과 서울, 대전, 경기, 울산 등이 1~4위의 상위권을 차지하여 지식기반서비스업 및 R&D역량, 그리고 제조업의 비중이 높은 지역에서 TMPI의 수준이 높은 것으로 나타났다. 또한 4개로 분류한 인재유인력 지역유형에서는 유형I(인재비교우위형)과 유형III(인재절대부족형)의 누적적 효과로 인해 향후 이들 지역 간의 경제격차 확대가 예상된다. 더불어 광역시 중심의 유형IV(역내 인재의존형)의 경우는 인재양성역량은 우수하나 유형I 또는 유형II(역외인재의존형)으로의 인재 유출이 우려된다. 본고는 TMPI의 타당성 검증을 위해 상관관계를 실시한 결과, 16개 시도 대상의 유형별 인재와 TMPI 간 상관성은 매우 높은 것으로 나타났으며, 특히 2T와의 상관계수가 가장 높은 것으로 나타나 그간 상대적으로 경시된 관용성 부문이 인재의 유인 및 양성에 크게 기여하고 있음을 새로이 확인하였다. 그러나 인재가 집중하는 서울을 제외한 15개 시도 대상의 상관관계는 다른 양상을 보였다. 마지막으로 이러한 주요 분석결과를 토대로 지역의 인재 확보를 위한 정책과제를 제안하였다.

• Child Health Nursing Research
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• 제19권3호
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• pp.216-227
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• 2013

목적 예방접종은 국민건강증진에 많은 기여를 함에도 불구하고 백신의 안정성 문제로 부모는 아동 예방접종을 망설이거나 거부하는 경향이 증가하고 있다. 그러므로 본 연구의 목적은 자녀 예방접종을 실시하고 있지 않은 부모의 주관성을 조사하여 이들의 생각과 태도를 파악한 후 각 유형별 간호중재 프로그램을 개발하는 데 기초자료를 제공하고자 함이다. 방법 예방접종을 거부하는 부모의 주관적인 견해를 알아보기 위해 Q-방법론을 적용하였다. 개별 심층면담 기법과 개방형 질문지, 국내외 문헌 고찰을 통해 42개의 Q 표본을 도출하였으며 소표본 이론을 근거로 35명의 P 표본을 선출한 후 9점 척도에 강제로 분포하도록 Q-sorting 과정을 실행하였다. 강제 분포된 카드의 점수는 1-9점으로 변환하여 점수를 배정한 후 PC-QUANAL 프로그램을 이용하여 분석하였다. 결과 자녀 예방접종 거부에 대한 부모의 태도와 관련된 주관성을 Q 요인 분석한 결과 '예방접종 불신형', '예방접종 부작용 염려형', '예방접종 불필요형' 등의 3개 유형으로 분류되었다. 이들 3개 유형은 전체 변량의 67%를 설명하고 있는데, 제1유형은 54%, 제2유형은 8%, 제3유형은 5%로 나타나 제1유형이 대상자의 주관적인 견해를 가장 많이 설명하고 있었다. 결론 본 연구를 통해 도출된 3개 유형을 토대로 예방접종에 대한 정확한 정보를 제공할 수 있는 간호사로 구성된 전문 상담가를 정부 정책 하에 양성할 필요가 있으며, 예방접종에 대한 부정적인 견해를 전환할 수 있는 각 유형별 맞춤형 교육 프로그램 또한 개발될 필요가 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.149-156
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• 2021

본 연구는 4차 산업혁명시대를 맞이하여, '빅 데이터'라는 용어가 우리 일상에 활용 및 논의되면서, 과연 빅데이터에 대하여 어떻게 생각하고 있는가에 대한 질문에서 출발하였다. 분석을 위하여, 빅 데이터 관련 선행연구를 바탕으로 최종 30개의 Q표본을 선정하고, 응답자 23명을 확보하여 Q분석을 실시하여, 다음과 같은 결과를 도출하였다. 첫째, 각 유형별 설명력은 <유형 I>은 34.30%, <유형 II>는 8.03%, <유형III>은 7.21%, <유형IV>는 6.24%로 전체 55.69%의 설명력을 나타냈다. 둘째, <유형I>은 다양한 직업분포를 나타내고 있으며, '빅 데이터'에 대해서는 '디지털', '미래'. '통계분석', '인공지능' 등의 진술문을 강조하고 있어, 「디지털형」으로 명명하였다. <유형 II>는 '사회복지사'의 분포가 많고, '빅 데이터'는 '미래', '협업', '복지', '지역주민' 등을 강조하여, 「복지형」으로 명명하였다. <유형III>은 응답자의 직업분포가 고르게 나타났고, '융합', '디지털', '미래', '스포츠' 등의 진술문을 강조하고 있어, 「융합형」으로 명명하였다. <유형 IV>는 협회관계자, 스포츠강사 및 대학원생 응답자로, '인공지능', '뉴 패러다임', '네트워크', '스포츠' 등을 강조하고 있어, 「인공지능형」으로 명명하였다. 산업화, 정보화에 이어진 지식산업화 및 지식정보화시대에는 그 동안 쌓아온 수많은 데이터를 어떻게 잘 가공하여 활용할 것인가가 중요한 과제가 아닐 수 없다. 바로 지금은 스포츠에서도 그 동안 축적된 빅 데이터의 활용과 활성화 방안 모색이 이루어져야 할 것이다.