코로나19로 인해 일반대학에서 비대면 교육이 진행되어 상담도 비대면으로 진행할 필요가 있었다. 이 연구는 학생들이 생각과 경험을 잘 표현하는 사진과 찍고, 자신의 생각을 글로 정리하는 포토보이스 방법과 SNS 소통 방법을 혼합한 상담을 시행한 사례 분석으로 비대면 교육상황에서 지도교수의 상담 방향을 제시하는 데 의미가 있다. 포토보이스를 활용한 SNS 상담을 수도권 전문대학 유아교육과 3학년 10명을 대상으로 6회기 상담 및 FGI를 실시하였다. 학생의 상담에 대한 인식과 상담내용을 분석한 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 연구참여자들은 포토보이스 기법을 적용한 SNS 상담에 대해 긍정적으로 인식하였다. 둘째, 비대면 일상과 학업에 대해 점차 적응하고 긍정적 측면을 평가하였으나, 진로 및 취업에서는 두려움을 호소하였다. 본 사례 연구를 통한 비대면 상담 전략과 후속 연구를 제안하였다.
본 연구는 코로나 19 상황에서 ICT 스타트업의 해외진출을 지원하기 위한 정부의 비대면 수출 및 무역 상담 플랫폼에 참여한 한국 ICT 스타트업의 경험을 분석하여 정책적 시사점을 도출하는데 목적이 있다. 연구방법은 비대면 수출 및 무역 상담 플랫폼에 참여한 6개 스타트업의 담당자를 대상으로 실제 참여 경험에 대해 반구조화된 심층 인터뷰 결과를 Giorgi의 현상학적 방법론을 기반으로 플랫폼 경험의 시간적 순서에 따라 분석을 진행하였다. 분석 결과 5개 단계별 상위 범주와 단계별 2개의 총 10개 하위 범주를 도출하였다. ICT 스타트업의 비대면 수출 및 무역 상담 플랫폼은 시간, 공간적 제한이 적어 효율적이나, 실질적인 비즈니스 지속성에는 한계가 있는 것으로 분석되었다. 본 연구는 ICT 스타트업의 비대면 수출 및 무역 상담 플랫폼을 통한 ICT 스타트업의 실제 참여 경험에 대해 심층적인 분석을 통해 엔데믹 상황에서 시사점을 도출하였다는 학술적, 실무적 의의가 있다.
비대면 문화가 확대됨에 따라 다양한 산업의 서비스가 메타버스와 접목되어 사람들에게 제공되고 있다. 사회적 고립 등의 문제로 상담에 대한 필요성이 높아지고 있음에 주목하여 Unity를 사용해 비대면 상담이 가능한 메타버스 플랫폼을 개발하였다. 본 논문에서는 자연스러운 아바타의 움직임, 카메라의 이동, Firebase와의 데이터 전달과 Photon 동기화 기능들을 가지는 3D 월드맵의 구현에 필요한 기술들을 포함하였다. 기존에 대면으로 진행되는 상담 서비스를 대체하여 심리 상담에 대한 진입 장벽을 낮추고 접근성을 높이고자 하며, 해당 플랫폼은 여러 비즈니스들과 결합할 수 있음에도 그 의의가 있다고 본다.
코로나 바이러스의 발병 이후, 의료 산업은 침체기에 들어섰으며, 이에 대한 대응책으로 정부는 일시적으로 비대면 진료를 허용한 상태이다. 본 연구에서는, 이런 시대 흐름에 맞추어 의료 산업에 있어 현대인의 비대면 의학상담에 대한 관심도를 분석하고자 한다. 전문가에게 의학상담을 받을 수 있는 플랫폼인 지식인과, 유튜브 두가지 소셜 플랫폼에서 빅데이터를 수집해 연구를 진행했다. 전화 상담 상위 5개 키워드인 "내과", "일반의", "산경과", "정신건강의학과", "소아청소년과"와 더불어, "전문의", "의학상담", "건강정보" 총 8개의 검색어를 가지고 각 플랫폼으로부터 데이터 세트를 구축했다. 이후 크롤링 된 데이터를 바탕으로 형태소 분류, 질병 추출, 정규화 등 전처리 과정을 거쳤다. 단어 빈도수를 기준으로 한 워드 클라우드, 꺾은선 그래프, 분기별 그래프, 질병 등장 빈도별 막대 그래프 등으로 데이터 시각화를 하였다. 유튜브 데이터에 한해 감성 분류 모델을 구축하였고, GRU와 BERT 기반 모델의 성능을 비교하였다.
COVID-19로 인해 대면으로 이루어지던 상담 방식이 비대면으로 진행되면서 비대면 상담의 중요성이 높아지고 있다. 비대면 상담은 온라인으로 언제 어디서든 상담할 수 있고, COVID-19에 안전하다는 장점이 있다. 그러나 비언어적 표현의 소통이 어려워 내담자의 마음을 이해하기 어렵다. 이에 비대면 상담 시 내담자의 마음을 잘 알기 위해서는 텍스트와 음성을 정확하게 분석하여 감정을 인식하는 것이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 텍스트 데이터는 자음을 분리한 후 FastText를 사용하여 벡터화하고, 음성 데이터는 Log Mel Spectrogram과 MFCC를 사용하여 각각 특징을 추출하여 벡터화한다. 벡터화된 데이터를 LSTM 모델을 활용하여 5가지 감정을 인식하는 다중 감정인식 모델을 제안한다. 다중 감정인식은 RMSE을 활용하여 계산한다. 실험 결과 텍스트와 음성 데이터를 각각 사용한 모델보다 제안한 모델의 RMSE가 0.2174로 가장 낮은 오차를 확인하였다.
본 연구는 코로나 19시기 간호대학생의 대면 비대면 학생상담 경험을 확인하기 위해 수행되었다. 2022년 12월부터 2023년 4월까지 경기도 소재 S 여자대학교 학생 10명을 대상으로 인터뷰를 통해 데이터를 수집하였다. 기록된 모든 자료는 귀납적 내용분석 방법으로 분석하였다. 연구결과는 '상담의 촉진' 요인, '상담의 비촉진 요인' 2개의 주제, 4개의 범주, 8개의 하위범주가 도출되었다. 첫 번째 주제의 범주는 '새로운 상담 방법의 적응', 'MZ 세대로서의 편리성 추구', 두 번째 주제의 범주는 '상담에 대한 거부감', '상호관계에 대한 갈망과 괴리'로 도출되었다. 본 연구를 통해 간호대학생들을 위해서 학생상담이 필수적이며, 가장 적합하고 유용한 상담법이 무엇인지 이해하는 데 도움이 되었다. 또한, 본 연구는 성별, 전공에 따른 연구 참여들 간의 대면 비대면 상담에 대한 비교 연구의 기반을 마련하는데 중요한 근거자료를 제공하다. 더 나아가 간호대학생을 위한 학생상담 프로그램을 개발하고 그 효과를 확인하는 연구를 제언한다.
고객이 기업과 상호작용하는 대표적인 비대면 서비스 접점인 콜센터에서 서비스를 제공하는 상담사는 그 기업의 서비스 경쟁력을 결정한다. 즉 기업의 우수한 서비스는 상담사의 서비스 역량에 의해 영향을 받는다. 변화하는 환경에서 기업의 대응 능력을 강조하는 민첩성의 개념을 도입하여, 본 연구는 먼저 상담사의 고객대응역량을 고객대응전문성과 고객대응민첩성의 하위차원으로 개념화하고 고객서비스성과에 미치는 효과를 분석한다. 이와 더불어 기업의 디지털 및 인적 지식자원이 상담사의 고객대응역량에 미치는 효과를 규명한다. 연구가설을 검증하기 위해 보험사 콜센터 2곳의 상담사로부터 수집한 371부의 응답을 가지고 PLS(partial least squares) 분석을 수행했다. 연구결과는 기업의 디지털 및 인적 지식자원이 상담사의 고객대응전문성과 고객대응민첩성을 향상시키고 이를 통해 고객서비스성과를 증가시킬 수 있음을 보여준다. 이 결과는 우수한 고객서비스를 창출하기 위해 먼저 상담사의 서비스 역량을 강화하는 것이 필요함을 제시한다.
코로나 바이러스-19 감염증 상황이 지속됨에 따라 영유아 비대면 상담이 증가하였다. 비대면이라는 제한된 환경에서, 보다 정확한 상담을 위해 영유아의 감정을 예측하는 보조도구로써 CNN 학습모델을 이용한 감정분석 결과를 활용할 수 있다. 하지만, 대부분의 감정분석 CNN 모델은 성인 데이터를 위주로 학습이 진행되므로 영유아의 감정인식률은 상대적으로 낮다. 본 논문에서는 영유아와 청소년 데이터의 감정분석 정확도 차이의 원인을 XAI 기법 중 하나인 LIME을 사용해 시각화하여 분석하고, 분석 결과를 근거로 영유아 데이터에 대한 감정인식 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다.
COVID-19는 감염병 차원의 재난이 아닌 복합재난으로 기존 재난 대응 관리방식으로는 대응이 어렵다. 이에 따라 '코로나 블루'와 같은 심리적 스트레스와 트라우마를 경험하는 것이 새로운 사회문제로 떠올랐다. 본 연구는 디지털 경제로의 전환이 가속화됨에 따라 ICT 기술을 활용한 비대면 상담 서비스 변화와 기업들의 화상, AI, VR등의 적용사례를 살펴봤다. 이를 바탕으로 ICT기술을 활용한 보다 효율적인 상담 시스템 구축과 상담 서비스의 개발로 재난 후 국민의 심리적 회복과 삶의 질이 향상될 수 있도록 재난심리회복지원 서비스에 관해 고찰해 보았다.
코로나의 영향으로 더욱더 앞당겨진 메타버스에 대한 관심이 뜨거운 상황이다. 특히 사람들이 모이기 어려운 비대면 상황에서 MICE산업은 많은 어려움을 가지고 있다. 이에 MICE산업의 사업분야의 하나인 전시부스를 메타버스 기법을 활용하여 3D 전시부스를 개발하였다. 전시회를 가상의 공산에서 개최하고 참가업체의 기본정보를 바탕으로 부스를 구성하였다. 특히 비대면 상담이 가능한 External Service를 제공하여 비대면 접점을 높였다. 본 연구를 통해 코로나로 인해 직접 만나지 못하는 상황에서도 실제와 같은 부스를 제공하여 효과적인 MICE의 사례로 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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