• 문화기술의 융합
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• 제9권4호
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• pp.509-515
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• 2023

현대 정부의 기능확대 추세에 따라 정부의 활동이나 운영이 증가하고 있는 상태에서 부정이나 낭비 요소 등 문제도 함께 발생하고 있다. 이에 각국은 이러한 문제를 해결하기 위해 내부통제기구를 구성하고 이를 발전시키고 있다. 이런 과정에서 미국의 감찰관 제도는 정부와 의회의 견제와 균형이라는 취지에서 출발하여 40년을 넘게 운영해오고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 미국 연방정부가 운영하고 있는 내부통제 제도 중 하나인 감찰관 제도의 발전과정, 감찰관 공동체의 구성, 감찰관의 배치 및 협조, 이들의 감독 운영방안을 상세히 분석하였다. 이에 국내 정부기관의 내부통제시스템에서도 이와 유사한 제도의 도입과 운영을 위해서는 정부와 의회의 관계가 상호 존중과 견제와 균형의 체계를 유지하고, 이에 대한 학계와 관련 기관의 지속적인 연구가 필요하다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권3호
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• pp.159-166
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• 2023

본 지능정보사회에서 인문학은 기술 자체만큼이나 중요성을 지닌다. 감성적이고 인간성을 반영한 인간 중심의 융복합 정보기술(IT)은 예측하기 어려운 미래 시대에 낙관적 전망을 가진 독보적 기술이라 할 수 있다. 이러한 연구 배경에 따라 본 논문은 융복합 교육모델들에 관한 선행연구 분석을 통해 초·중등학생, 예비교원, 현직교원, 학교 관리자, 일반인 등 여러 학습자의 IT인문학 역량을 제고할 수 있는 교육을 구성할 수 있는 교육모델을 제안하였다. 나아가, 제안하는 모델의 실천적 측면을 면밀히 고찰하여 제안하는 교육모델이 교육 현장에 안정적으로 접목되고 활용될 수 있도록 하였다. 본 논문에서 제안하는 교육모델의 실천 전략은 총 7가지로 교재 및 교수·학습자료 연구, 연구 성과의 대중적 확산 활동 및 교육 연계 활동의 활성화, 메이커 스페이스 조성, 글로벌 공동연구, 온라인 교육 운영, 리빙랩 거버넌스 구축, 지속 가능한 실천 교육을 위한 자생플랫폼 다각화 등을 포함한다. 향후 전문가 Delphi를 통한 타당도 검증이 후속 연구로 요구된다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권3호
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• pp.493-499
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• 2022

본 논문은 제주도의 화산이 폭발 시에 얼마만한 속도로 폭발했으며, 폭발 후에 생기는 튜물러스와 한라산 중턱에서 폭발된 현무암이 바다까지 밀려온 결과를 보고한다. 현무암 지하 마그마가 약 절대온도 1000K로 지상의 중성대를 뚫고 1950m 상공에서 절대온도 1200K로 폭발하면서 나올 때의 속도에 대해 분석했다. 부력(浮力)에 의한 화염 기둥의 열기류인 Plume 화산 폭발로 인한 주변의 공기보다 연소가스의 밀도가 작아져 부력이 발생하고 상승 기류가 형성된다. 화염 기둥은 연속, 간헐, 부력 화염 영역으로 분류된다. 한라산(1950m) 화염 기둥의 속도는 상승한 최고점에서 낙하함으로 위치에너지가 운동에너지로 변환되어 유체흐름에 의해 이 두 식을 같게 놓아 풀면 화산 폭발 속도87.5m/s를 얻었다. 이때 마그마의 밀도는 온도에 반비례한다. 거문오름(456m)은 폭발 속도는 42.6m/s로 계산했다.

• 사회복지연구
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• 제41권4호
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• pp.107-133
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• 2010

본 연구는 한국사회에 확산되는 기러기 가족의 구성원으로서 기러기 아빠의 분거가족경험을 총체적으로 이해하기 위해 7명의 기러기 아빠를 대상으로 심층 인터뷰한 후 질적연구 방법을 활용하여 분거가족 경험의 일반적 구조를 파악하였다. 연구 결과, 기러기 아빠의 분거가족경험은 전후 맥락과 시간성을 고려하여 가족분거 결정단계와 초기단계, 유지단계로 구분되었고 5개의 상위 구성요소가 도출되었다. 먼저, 가족분거 결정단계는 "조기유학의 내·외적 필요" 로 나타났고, 가족분거 초기단계는 "가족이탈의 해방과 결핍" 으로 도출되었으며 가족분거 유지단계는 "고갈된 독거인의 삶", "가족없는 공간을 채움", "분거기간의 장기화: 와도 걱정, 안와도 걱정" 으로 나타났다. 이와 같은 연구결과에 근거하여 가족분거를 경험한 기러기아빠에 대한 실천적 함의를 제시하였다.

• 한국의료질향상학회지
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• 제30권1호
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• pp.55-75
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• 2024

Purpose: This study aimed to elucidate the intention to use non-face-to-face treatment, which was temporarily allowed during the coronavirus disease 2019 pandemic. Based on the social cognitive theory, individual behavioral changes occur through the dynamic interaction of individual, environmental, and behavioral factors. Thus, we investigated the impact of personal, environmental, and behavioral factors on the acceptance of non-face-to-face treatment. Methods: A Web survey was conducted using Korea Research Panel between December 26 and 29, 2022, to examine the conceptual framework. The survey targeted adults aged 19 and older, regardless of whether they had used non-face-to-face treatment. A total of 502 responses were collected. Further, a three-step hierarchical regression analysis was conducted using SPSS Windows software version 25.0. Results: The study showed that 131 out of 502 respondents had experience using non-face-to-face treatment, while 371 did not. The factors that influenced the intention to accept non-face-to-face treatment included the general characteristics of the participants (women, underlying disease), personal factors (usefulness, cost savings, knowledge), and environmental factors (social norms, trust, perceived risk). The model demonstrated an explanatory power of 65%. Conclusion: The results of this study directly show that intention is linked to behavior through the interaction between personal and environmental factors. Further research is needed to explore additional factors influencing the intention to accept non-face-to-face treatment, enabling its effective use in preventing and treating various diseases, including infectious diseases.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.3491-3498
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• 2015

본 연구는 건축 도시 분야의 시장 전망과, 건축 도시 상품 패러다임 변화, 융복합 교육수요 증가에 기초하여 경력자 실무자들을 대상으로 융복합 교육 수요, 교육방법, 교육과정 운영체계 등에 대한 요구를 파악하는데 목적을 두었다. 건축 도시분야의 융복합 교육에 대한 수요자의 전반적인 요구 식별을 위해, 건설분야와 비건설분야 재직자 실무자를 대상으로 온라인 설문을 실시하였다. 교육수요 조사결과는 세 가지로 요약될 수 있다. 첫 번째, 단기적 관점에서 실무환경과 밀접한 연계성을 가진 학문(세부전공 빈도증가율: 금융(716.7%), 경영(633.3%), 기획 및 마케팅(454.5%))과 기존 학문을 융합하는 것이 중요하다. 두 번째, 융복합 교육에 적합한 운영방식에 대한 설문결과가 온 오프라인을 병행해야 한다는 의견이 79%를 차지했다. 이에 따라 오프라인 대학과 사이버 대학의 장점을 상호 보완한 새로운 교육방법이 요구된다. 세 번째, 융복합 교과과정내 교육수요자의 교과과목 선택방식은 한정 자유형이 70.9%로 나타났다. 교육과정 운영체계는 건설 실무의 흐름에 맞추어 직무관련 교과과목을 배치하고, 융복합 교과과목은 선택적으로 수강할 수 있게 구성하는 것이 필요하다.

• 국제지역연구
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• 제21권2호
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• pp.45-70
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• 2017

관광산업은 기후변화에 민감한 부분이 많고 저탄소녹색성장의 관점에서 새로운 기회와 위협을 제공할 수 있다는 측면에서 연구의 가치가 있다. 기후변화로 인한 소비자들의 인식 및 태도의 변화가 관광수요와 관광선택에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 연구는 매우 중요하며, 현재도 그 영향이 진행되고 있는 상황이다. 본 연구에서는 기후변화 인식과 태도가 관광 경험, 가치, 위험요인, 만족도, 행동의도에 미치는 영향관계를 규명하여 관광활동의 주체인 관광객의 기후변화에 따른 심리적 특성에 대한 검토를 통해 관광객들의 다양한 욕구 및 변화를 파악하였다. 이를 통해 마케팅 전략을 수립하는데 필요한 시사점을 제공할 수 있었다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 기후변화 인식은 관광경험, 관광가치에 유의한 영향을 미치는 반면 관광위험요인은 영향을 미치지 않는 것으로 나타났고, 둘째, 중국 관광객이 한국 관광객보다 전반적인 영향력이 더 크게 나타났다. 셋째, 기후변화 태도는 관광경험과 관광위험요인에는 유의한 영향을 미치는 반면 관광가치에는 영향을 미치지 않는 것으로 나타났고, 넷째, 관광경험, 관광가치는 관광만족도에 유의한 영향을 미치는 반면 관광위험요인은 관광만족도에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났으며, 다섯째, 관광경험, 관광가치, 관광위험요인은 행동의도에 모두 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.182-191
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• 2020

본 연구는 고학력 성인학습자의 교육동기에 관한 것으로 고학력 성인학습자의 교육 참여 현상을 이해하고 그 특성을 분석하는 사전 연구의 목적이 있다. 본 연구는 연구 참여자들과의 심층 면담을 통해 참여자들이 진술하는 진솔하고도 생생한 언어적 자료를 현상학적 방법을 활용하여 분석하였다. 본 연구를 통해 고학력 성인학습자의 교육 참여 본질을 파악하여 사회복지교육에 대한 구체적이고 다양한 교육적 요구에 반영할 수 있을 것이다. 고학력 성인학습자에 대한 교육동기의 분석은 나아가 고학력 성인학습자의 삶의 질 향상을 위한 방안과도 연결이 된다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 교육의 동기를 살펴본 결과, 사례1과 사례2 모두 목표지향형의 특징으로 나타났다. 둘째, 교육의 본질을 살펴본 결과, 사례1은 교육에 대한 심층적인 의미, 세부적인 교육의 본질 및 의미를 파악하고 있었다. 사례2의 경우, 교육의 동기에서 제시한 목표와 달리 학습지향형의 특징이 나타났다. 셋째, 사회복지교육을 학습한 후 사회복지에 대한 의미변화를 살펴본 결과, 사례1은 다양한 사회복지에 대한 영역을 이해하는 계기가 되었고, 사회복지사로서 전문적인 자원봉사활동가로 사회에 기여를 할 수 있다는 자신감이 생긴 것을 알수 있었다. 사례2는 열악한 사회복지현장을 설명할 수 있었으며, 사회복지사의 전문성에 대해 이해하고 설명할 수 있었다. 넷째, 온라인대학은 오프라인대학에 비해 공간적, 시간적 유연성이 있다는 장점이 있고, 자기주도 학습을 할 수 있다는 특징이 있다.

• 품질경영학회지
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• 제50권4호
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• pp.647-664
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• 2022

Purpose: The purpose of this study is to derive major policies that domestic small and medium-sized manufacturing companies should consider to maximize productivity and quality improvement by utilizing manufacturing data and AI, and to find priorities and implications. Methods: In this study, domestic and international issues and literature review by country were conducted to derive major considerations such as manufacturing AI technology, manufacturing AI talent, manufacturing AI data and manufacturing AI ecosystem. Additionally, the questionnaire survey targeting 46 experts of manufacturing data and AI industry were conducted. Finally, the major considerations and detailed factors importance were derived by applying the Analytic Hierarchy Process (AHP). Results: As a result of the study, it was found that 'manufacturing AI technology', 'manufacturing AI talent', 'manufacturing AI data', and 'manufacturing AI ecosystem' exist as key considerations for domestic manufacturing AI. After empirical analysis, the importance of the four key considerations was found to be 'manufacturing AI ecosystem (0.272)', 'manufacturing AI data (0.265)', 'manufacturing AI technology (0.233)', and 'manufacturing AI talent (0.230)'. The importance of the derived four viewpoints is maintained at a similar level. In addition, looking at the detailed variables with the highest importance for each of the four perspectives, 'Best Practice', 'manufacturing data quality management regime, 'manufacturing data collection infrastructure', and 'manufacturing AI manpower level of solution providers' were found. Conclusion: For the sustainable growth of the domestic manufacturing AI ecosystem, it should be possible to develop and promote manufacturing AI policies in a balanced way by considering all four derived viewpoints. This paper is expected to be used as an effective guideline when developing policies for upgrading manufacturing through domestic manufacturing data and AI in the future.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권2호
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• pp.99-110
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• 2023

본 연구는 현 보안 관제 시스템이 직면한 실시간 트래픽 탐지 문제를 해결하기 위해 사이버 위협 프레임워크인 마이터 어택과 머신러닝을 이용하여 유해 네트워크 트래픽을 분류하는 방안을 제안하였다. 마이터 어택 프레임워크에 네트워크 트래픽 데이터셋인 UNSW-NB15를 적용하여 라벨을 변환 후 희소 클래스 처리를 통해 최종 데이터셋을 생성하였다. 생성된 최종 데이터셋을 사용하여 부스팅 기반의 앙상블 모델을 학습시킨 후 이러한 앙상블 모델들이 다양한 성능 측정 지표로 어떻게 네트워크 트래픽을 분류하는지 평가하였다. 그 결과 F-1 스코어를 기준으로 평가하였을 때 희소 클래스 미처리한 XGBoost가 멀티 클래스 트래픽 환경에서 가장 우수함을 보였다. 학습하기 어려운 소수의 공격클래스까지 포함하여 마이터 어택라벨 변환 및 오버샘플링처리를 통한 머신러닝은 기존 연구 대비 차별점을 가지고 있으나, 기존 데이터셋과 마이터 어택 라벨 간의 변환 시 완벽하게 일치할 수 없는 점과 지나친 희소 클래스 존재로 인한 한계가 있음을 인지하였다. 그럼에도 불구하고 B-SMOTE를 적용한 Catboost는 0.9526의 분류 정확도를 달성하였고 이는 정상/비정상 네트워크 트래픽을 자동으로 탐지할 수 있을 것으로 보인다.