본 연구는 시간일지 방식의 생활시간조사와 서베이문항 방식의 노동패널 자료를 대상으로 하여 탐색적 수준에서 측정방식의 차이가 성별 가사노동시간 추정에서 어떤 차이를 낳는지를 비교하였다. 연구결과 우리나라의 경우 서베이문항 방식에서 남성은 자신의 가사노동시간을 과다보고하고 여성은 과소보고하는 경향을 나타냈다. 보고차이에 관한 기존연구에 비추어 볼 때 남성의 과다보고는 일치하지만 여성의 과소보고는 매우 독특하다. 하위집단별 가사노동시간 분포를 살펴보면, 남성의 경우 사별/이혼자 집단에서 과다보고의 경향이 뚜렷이 나타난 반면 여성의 경우 유급노동, 돌봄 및 가사노동 부담이 큰 집단에서 과소보고의 경향이 나타났다. 이러한 보고차이는 가사노동과 관련된 젠더화된 사회규범과 시간부족 인식에 비추어 설명될 수 있었다. 기존연구에서는 과소보고에 대한 이론이 제대로 발달되지 않았는데, 본 연구는 시간부족 인식이 여성의 과소보고를 설명하는 중요한 이론적 가설이 될 수 있음을 제언하였다.
지역의 경제 사회적 환경은 서베이 협조와 어떠한 관련이 있는가? 이전 연구들에서는 자료 수집 방법의 차이, 서베이 협조에 따른 인센티브 유무, 응답률의 유형, 지역 단위 등 여러가지 차원으로 인해 서베이 응답률에 관한 사회적 환경효과를 일반화하는 것이 복잡하다. 이 연구에서는 OLS 회귀분석을 사용하여 미국의 2000년 센서스 최종 응답률(CFRR), 2002년 GSS 응답률(GSSRR)과 지역구조적 요인 사이의 연관성을 분석했다. 분석결과 CFRR은 빈곤은 응답률에 부정적 효과를, 거주 안정과 18세 이하 비율은 긍정적 효과를 미쳐 사회해체 이론을 확인하는 반면, GSSRR는 그렇지 않다는 것을 발견했다. 우리의 결과는 지역의 경제 사회적 환경이 실질조사에 유용한 정보를 제공할 수 있다는 점을 보여주었으며, 이러한 점에서 본 연구는 향후 응답률에 대한 국내연구의 활성화에 기여하고자 하였다.
본 연구는 서울시를 대상으로 하여 거주지역의 소득혼합수준이 서울에 대한 장소애착심에 미치는 영향을 분석하는 것을 목적으로 한다. 장소애착심과 사회적 혼합은 도시 및 지역계획 분야에서 모두 중요하게 여겨지고 있으나, 사회적 혼합 정도가 높아질수록 사회적 응집력이 약화되어 장소애착심의 형성을 방해할 수도 있다는 점에서 이들은 긴장관계를 형성하고 있다. 이와 같은 맥락에서, 본 연구는 2013년 "서울서베이"와 2010년 "가구통행실태조사"를 활용하여 거주지역의 소득혼합수준과 장소애착심 사이의 관계에 대한 실증분석을 수행하였다. 특히 본 연구는 장소애착심이 가지고 있는 다양한 조작적 정의 가운데 '시민 자부심'을 통하여 장소애착심을 측정하였다. 분석 결과에 따르면, 소득혼합수준이 증가함에 따라 시민 자부심으로서 서울에 대한 장소애착심은 증가하는 것으로 나타났다. 다만, 지역소득수준이 조절변수로 기능하여, 지역소득수준이 높을수록 소득혼합수준이 장소애착심에 미치는 영향이 감소하는 것으로 나타났다. 이는 장소애착심 제고를 위해서는 지역의 소득수준에 따라 차별적인 사회적 혼합정책을 계획해야 함을 시사한다.
추출된 표본을 바탕으로 관심 모집단의 특성을 파악하는 조사연구에 있어서는 실제로 표본이 추출되는 표본추출틀의 모집단 대표성이 매우 중요하다. 표본추출틀이 관심 모집단을 적절한 수준으로 포함하지 못하는 경우 심각한 표본추출틀 편향이 발생하게 되고 이로 인하여 효율적인 추출법에 의하여 추출된 표본의 통계적 신뢰도 역시 손상된다. 그러나 대규모 조사를 위한 표본추출틀의 구축은 시간과 비용의 측면에서 비효율적이고 따라서 국가에서 제공하는 전수 조사 기반의 표본추출틀이 흔히 사용된다. 대표적으로 국내의 가구조사를 위한 표본추출틀로는 매 5년마다 시행되는 인구주택총조사 기반의 자료가 사용된다. 그러나 인구주택총조사 기반 표본추출틀의 경우 인구주택총조사 시점과 실제 조사 시점과의 시간적 차이로 인한 표본추출틀의 모집단 대표성에 문제가 발생하게 된다. 특별히 인구 유동성이 심한 서울과 같은 대도시의 경우 시간의 경과에 따른 모집단 분포의 변화가 심하게 나타나리라 예측할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 2008 서울서베이 가구 조사를 위해 새롭게 표본추출틀을 구축한 것과 새 표본추출틀을 기초로 하여 표본을 추출한 사례를 다룬다. 기존 인구주택총조사 기반 표본추출틀이 시간이 지남에 따라 대표성을 상실하는 문제점을 지적하고 주민등록 DB와 과세대장 DB를 기반으로 한 새로운 표본추출틀을 2008년 서울서베이 가구조사를 위한 표본추출틀로 제시하였다. 새롭게 작성된 표본추출틀로부터의 가구표본추출과정과 가중치 및 모평균 추정량 또한 제시되었다.
최근 온라인 소셜 네트워크 플랫폼의 증가에 따라 사용자들은 다양한 서비스를 제공받기 위해 여러 소셜 네트워크 플랫폼에 가입하는 경향이 있다. 네트워크 정렬은 보안상의 문제로 사용자들의 개인정보가 제한된 상황에서 네트워크의 구조와 속성 정보를 이용하여 서로 다른 소셜 플랫폼에서 동일한 사용자를 찾는 것을 목표로 한다. 본 논문은 최근 몇 년간의 네트워크 정렬 연구들을 서베이 하고, 그들을 분류한 후, 그 중 대표적인 것들에 대한 성능 평가를 수행한다.
최근 인터넷 사용자의 급속한 증가와 더불어 인터넷 설문조사가 많이 시행되고 있다. 인터넷 설문조사는 적은 비용, 편리성, 짧은 설문기간 등의 장점을 갖고있지만, 전통적인 설문조사방법과 매우 다른 매체특성을 가지며 리서치 도구로서의 문제에 대한연구가 부족한 상황이다. (중략)
한국우주전파관측망(KVN)은 2009년 후반기부터 단일경으로 연구관측을 계속하면서 이제 22/43 GHz 대 VLBI로서의 연구관측을 앞두고 있다. 여기에서는 KVN의 중요한 연구분야의 하나인 점근적색거성에서 전행성상성운에 이르기까지 진화과정에 대한 KVN 단일 경 관측연구룰 소개하고 앞으로의 VLBI 연구방향을 소개하고자 한다. 단일경 연구에는 SiO 및 H2O 메이저선 동시관측에 의한 점근적색거성과 후점근적색거성 등에 대한 서베이 및 상대적으로 강한 메이저선 강도를 보이는 각 단계별 관심 천체에 대한 시간 모니터링 관측 결과를 소개한다.
본 연구는 S/W 불법복제율 추정에서 미국의 IPR사가 제시한 방법에 대한 소개, 문제점등을 제시하고 그 대안으로 설문조사를 이용한 S/W 불법복제 추정 방법을 제안하였다. 연구결과 인터넷 설문조사를 이용한 S/W 불법복제 추정에는 4가지 방법이 가능하였으며 각각의 방법은 장단점이 있었다. 추후 연구에서 이러한 인터넷 서베이 방법들과 IPR사의 방법을 직, 간접적으로 비교하는 연구가 이루어질 것으로 기대된다.
인간 자세 추정 연구는 최근 크게 주목 받고 있는 연구 분야이다. 본 연구는 또한, 자기 지도 학습이라고 명명된 딥러닝 기법이 부상하면서 여러 문제가 해결되고 있다. 본 논문에서는, 이러한 문제를 해결하는 딥러닝 기반 인간 자세 추정 방법들을 유형별로 분류해본다. 그리고 각 분류별 설명과 함께 대표적인 방법들을 소개한다. 마지막으로, 결론에서는 본 연구가 앞으로 나아갈 방향에 대한 논의를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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