COVID-19로 인해 대중교통 이용객이 큰 폭으로 감소한 것으로 나타났다. 이에 본 연구에서는 COVID-19로 인한 시민들의 통행행태에 변화에 미친 영향 요인을 파악 하고자 설문을 통하여 통행특성에 대한 자료를 수집하고 수단전환에 대한 로지스틱 회귀 분석을 진행하였다. 또한, 중요도-만족도 분석을 실시하여 대중교통 운영·시설 개선방안에 대해 고찰하였다. 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, COVID-19에 대한 불안감을 가질수록(+), 대중교통에서의 감염 불안을 가질수록(+) 개인교통수단으로 전환하는 것으로 나타났다. 둘째, 개인속성으로 운전면허가 없는 응답자에 비해 운전을 할수록(+), 가구에 차량이 없는 응답자에 비해 가구에 차량을 보유할수록(+), 온라인 쇼핑이 증가한 집단일수록(+), 통행목적이 출근인 집단보다 여행인 집단 일수록(+) 수단 전환이 더 많이 일어난 것으로 나타났다. 또한, 백신 접종을 하지 않은 집단보다 백신을 접종한 집단일수록(-), 가구원 수가 많을수록(-) 수단전환을 하지 않는 것으로 나타났다. 셋째, 현재 잘 이루어지고 있는 대중교통 내 마스크의 무착용, 손 소독·방역, 버스·도시철도 쾌적성 유지에 대해 지속적인 노력이 필요한 것으로 나타났다. 아울러 높은 중요도에 비해 만족도가 낮은 대중교통 내의 혼잡도 및 환기에 대한 우선적 개선이 중요한 것으로 도출되었다. 본 연구의 결과는 현 시점 및 향후 전염병 발생 시 대중교통 운영 및 관리 대책수립의 기초자료로서 활용성이 기대된다.
관광산업에서 발생하는 방대한 카드 거래 데이터는 관광객의 소비 행태와 패턴을 암시하는 중요한 자원이 되었다. 거래 데이터에 기반을 둔 스마트 서비스 시스템을 개발하는 것은 관광산업과 지식관리시스템 개발자들의 주요한 목표들 중 하나이다. 그러나 기존 추천 기법의 근간이 되어 온 평점을 활용하기 어렵다는 점은 시스템 설계자들이 학습 과정을 평가하기 어렵게 한다. 또한 시간적, 공간적, 인구통계학적 정보와 같이 추천 성과를 높일 수 있는 보조 요소들을 적절히 활용하는 방법도 어려운 상황이다. 이러한 문제들에 대하여 본 논문은 카드 거래 데이터를 기반으로 관광 서비스를 추천하는 새로운 방식인 CTDDTR을 제안한다. 먼저 Doc2Vec를 이용하여 시간성 선호도를 임베딩하여 관광객 그룹과 서비스 벡터로 데이터를 표현하였다. 다음 단계로 딥러닝 기술 중 하나인 다중 계층 퍼셉트론을 도입하여 얻어진 벡터와 관광 RDF로부터 도출한 보조 요소를 통합하여 심층 추천 모듈을 구성하였다. 추가로, 지식경영 분야의 RFM 분석 기법을 심층 추천 모듈에 도입하여 심층 신경망을 학습하는데 사용되는 평점을 생성함으로써 평점 부재 문제에 대응하였다. 제안한 CTDDTR의 추천 성능을 평가하기 위해 제주도에서 8년 동안 발생한 카드 거래 데이터를 사용하였고, 제안된 방법의 우수한 추천 성능과 보조 요소의 효과를 증명하였다.
본 연구는 Chatman(1996)의 정보빈곤이론(Theory of Information Poverty)을 바탕으로 정보 빈곤이 북한이탈주민의 한국사회적응에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 연구를 위해 정보빈곤이론을 기반으로 정보빈곤의 개념을 은폐(Secrecy), 기만(Deception), 위험감수(Risk-taking), 상황적 관련성(Situational relevance)에 따른 정보 수용이라는 네 가지 변인으로 구성하였고, 선행연구 분석 결과를 바탕으로 한국사회적응을 사회적 적응과 심리적 적응으로 구분하였다. 또한 생명윤리위원회(IRB)의 승인을 거쳐 2021년 8월 4일부터 8월 30일까지 북한이탈주민 지원 단체 <우리온>을 통해 국내 입국 후 최소 1년이 경과한 민법상 성년인 만 19세 이상의 북한이탈주민을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 수집된 100개의 유효한 데이터를 빈도 분석, 신뢰도 분석, 상관관계 분석, 다중회귀분석을 통해 분석한 결과, 정보빈곤은 북한이탈주민의 사회적 적응과 심리적 적응에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히, "기만" 변수는 북한이탈주민의 사회적 적응과 심리적 적응에 유의한 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 북한이탈주민을 정보빈곤층으로 정의하고, 그들의 한국사회적응을 Chatman의 정보빈곤이론을 기반으로 설명하였다는 점에서 학문적 의의가 있다. 무엇보다도, 질적 연구를 수행한 선행연구들과 달리 변수의 조작화를 통해 양적 연구를 시도하였다는 점에서 의미가 있다.
자살은 한국 청소년의 주요 사망 원인입니다. 자살 생각과 우울 증상의 위험 요인으로서 외로움의 역할에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나 한국 상황에 대해서는 알려진 바가 거의 없다. 본 연구는 2020년과 2021년 한국청소년건강행태조사에 참가한 총 109,796명의 응답자를 분석하였다. 외로움과 자살 생각 및 우울감 사이의 연관성을 시험하기 위해 다중 로지스틱 회귀 모델을 이용하였다. 공변량으로는 인구학적 특성, 학교, 가계 소득, 생활 방식, 자가 평가 건강, 및 폭력으로 인한 치료 횟수가 포함되었다. 보정 오즈비(OR) 및 95% 신뢰 구간(CI)을 산출하였다. 청소년의 12.0%는 자주, 3.0%는 항상 외로움을 느낀다고 보고하였다. 자살생각과 우울감의 유병률은 각각 11.8%과 26.0%이었다. 자살생각의 유병률은 자주 외로운 청소년(35.1%)보다 항상 외로운 청소년(52.6%)에서 더 높았다. 전혀 외로움을 느끼지 않은 청소년에 비해서 항상 외로운 청소년은 자살 생각(OR=30.7; 95% CI, 27.1 - 34.8)과 우울함(OR=32.5; 95% CI, 29.2 - 36.4)을 가질 위험이 훨씬 더 높았다. 결론적으로 외로움은 한국 청소년의 자살생각과 우울감의 주요 위험요인이다. 외로움의 상태를 모니터링하고 해결하는 것이 자살생각과 우울감을 줄이는데 도움이 될 수도 있다.
공공도서관의 새로운 역할과 기능에 대한 환경이 높이 요구되는 상황에서 공공도서관의 사용자의 만족도 및 지원성을 높여주는 도구로서 적절한 환경색채계획이 이루어져야 한다고 판단된다. 따라서 공공도서관이 추구하는 역할에 맞춰 지원환경을 높여주는 색채환경을 파악하고 공공도서관 사용자의 색채선호경향을 파악하여 공공도서관 색채환경의 질적 개선을 위한 근거를 마련하고자 한다. 우선, 문헌연구를 통하여 색채의 기능 및 역할, 환경색채에 대하여 고찰하고, 공공도서관 현황분석을 통하여 이론적 배경을 도출하였다. 다음단계는 색채선호경향 설문지 제작을 위한 사전조사로서 2015년 7월 말에서 8월 말까지 부산시 소재 공공 도서관 9곳을 대상으로 환경색채 측색 및 사진촬영, 기록 등 현장조사를 실시하였다. 측색된 총 177개 환경색채와 이의 IRI(Image Research Institute) 색채이미지 스케일 분석 결과를 중심으로 선호경향 측정도구를 제작하였으며 2015년 10월 6일부터 12까지 부산시도서관 이용경험자 총 200명을 대상으로 온라인 조사를 실시하였다. 본 연구의 결과는 향후 공공도서관 사용자의 지원환경 강화를 위한 환경색채계획의 참고자료로서 제공될 수 있으며, 도서관 관련 시설계획 및 리모델링 시, 색채계획의 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
교통안전정보를 제공하는 서비스는 운전자에게 도로의 위험상황을 미리 전달함으로써 교통사고 예방에 도움을 줄 수 있다. 이에 다양한 센서로 도로 상황을 즉각적으로 인지하고 적절한 교통안전정보를 제공하는 스마트 도로조명 플랫폼 개발 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 Surrogate Safety Measures (SSM)를 활용하여 스마트 도로조명의 터널 교통안전정보 제공 서비스 운영에 대한 단기적인 교통 안전성 개선 효과를 분석하였다. 분석에 활용된 자료는 강릉시 안인피암 1, 2 터널구간에서 레이더 검지기를 이용하여 수집된 차량 궤적자료이며, 이를 통해 개별 차량의 주행행태를 분석하였다. 교통안전정보 제공 사전과 사후의 과속, 속도 변동, 충돌예상시간, 충돌회피 감속도를 비교한 결과, 모든 SSM이 통계적으로 유의하게 개선되어 터널 교통안전정보 제공 서비스가 교통안전 향상에 효과적인 것으로 나타났다. 터널구간과 접속구간을 세분화하여 사고 위험성을 분석한 결과, 교통안전정보 제공 시 대부분의 구간에서 교통사고 발생 가능성이 저하된 것이 확인되었다. 본 연구는 교통안전정보 제공 서비스에 대한 단기 효과분석으로 유익한 사례가 될 수 있을 것으로 기대된다.
교통안전시설의 설치효과를 분석한 여러 연구사례에서는 주로 설치시점을 기준으로 전후의 교통사고자료나 지점검지기에서 수집되는 속도자료를 통해 사고건수, 사고심각도, 속도 등의 변화를 비교하는 방법을 활용하고 있다. 하지만 교통사고 자료는 설치 시점 기준 최소 전후 1년 이상 수집해야 하므로 소요시간이 길고, 자료 수집기간동안 분석 대상 시설 외에 다른 교통안전시설이 추가되는 등 도로환경이 변화하여 사고감소 효과가 분석 대상 시설로 인한 효과라고 판단하기 어려울 가능성이 있다. 또한 속도자료는 지점검지기 위치가 분석이 필요한 지점과 다른 경우가 많고 현장조사시 교통사고 위험에 노출되는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 드론으로 영상을 촬영하고 프로그램을 이용해 자료를 추출한 다음, 속도완화구간 도입 전과 도입 후의 차량 주행속도를 비교하여 실효성을 파악하는 일련의 방법론을 정립하여 사례연구를 수행하였다. 드론을 활용한 차량의 속도 조사는 고속도로에서 이루어지는 관측조사에 비해 훨씬 안전하게 조사할 수 있고, 차량의 주행궤적을 따라 속도 변화를 추적할 수 있는 장점이 있어 향후 다양한 교통조사에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구의 목적은 정보통신기술의 발달에 따른 미술관 전시 환경 변화의 한 흐름인 정보통신기술 (ICT) 기반 큐레이션이 미술관 관람객의 몰입과 만족도, 재방문의도에 미치는 영향 관계를 분석하는데 있다. 이를 통해 현재 많은 미술관에서 운영되고 있는 ICT 기반 큐레이션 개발과 서비스 운영관리에 시사점을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 위치기반 모바일 큐레이션을 박물관 및 미술관 등에서 제공하는 스마트폰 애플리케이션 또는 스마트 단말기를 이용하여 경험하는, 멀티미디어 전시 해설 서비스로 정의하고, 이에 대한 변수 속성으로서, 재미적 요소인 게이미피케이션(gamification), 이미지/영상 정보품질, 소리/텍스트 정보품질, 상황기반 제공성(contextual offer), 그리고 즉시접속성(instant connectivity) 등 총 5가지 속성을 제시하였다. 이 각각의 속성과 미술관 관람객의 몰입 및 만족도와의 관계, 그리고 재방문의도에 이르기까지의 영향을 밝히고자 설문지기법을 통한 실증 분석을 실시하였다. 본 연구의 주요연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 위치기반 모바일 큐레이션 속성들 중에서 게이미피케이션만이 관람객의 몰입에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 위치기반 모바일 큐레이션 속성들 중에서 관람객의 만족도에 유의적으로 정(+)의 영향을 미치는 것은 즉시접속성과 소리/텍스트 정보품질 요인 등이었다. 셋째, 미술관 관람객의 몰입은 만족도에 정(+)의 관계가 있는 것으로 나타났으며, 마지막으로, 미술관 관람객의 몰입은 재방문의도에 유의적인 영향을 미치지 않았으나, 관람만족도는 재방문의도에 대해 정(+)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다.
최근 기업들은 스마트 기기를 활용하여 시간과 공간의 제약을 받지 않으면서 전자결재, 고객관리, 현장점검 등의 업무를 원활하게 처리하는 스마트워크를 추진하고 있다. 스마트워크에 주로 사용되고 있는 스마트폰의 경우, 언제 어디서나 업무를 수행할 수 있는 혜택을 주는 반면에, 업무 영역과 사적영역을 불분명하게 만드는 문제를 야기한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 자기 통제력이나 감성적 요인을 고려할 필요가 있다. 왜냐하면 스마트워크 환경에서는 업무 스타일이 지시에서 자율로 전환되고, 스마트폰을 활용한 표현이 수월해 졌기 때문이다. 최근 마케팅 분야에서 인지·감성·의지 등 세가지 구성요소의 조합을 통해 인간 행동이 나타난다고 보고 소비자 행태를 분석하고 있으며, 정보시스템 분야에서도 관심을 보여 왔다. 하지만 기존 연구는 인지·감성·의지 요인을 분류하고 있지 않으며, 이 중에서 한두 가지 요인에 집중하고 있다는 한계가 있다. 이러한 배경 하에서 본 연구는 스마트폰 이용자의 인지·감성·의지 요인을 살펴보는 데 중점을 두었다. 왜냐하면 스마트워크 환경에서 업무를 수행하는 것과 스마트러닝 환경에서 학습을 수행하는 것이 유사하여, 스마트러닝 환경에서 학습 성과 영향요인 고찰을 통해 스마트워크 환경에서의 업무 성과 영향요인을 가늠해 볼 수 있기 때문이다. 이에 181명의 대학(원)생을 대상으로 학습 성과를 종속 요인으로 하는 설문조사에 기반을 둔 탐색적 연구를 수행하였다. 연구를 통해 개개인의 인지적 요인(자기 통제력)과 의지적 요인(스마트폰 커뮤니케이션 및 인터넷)을 향상시킬 수 있다면 정서적 소진을 낮추고, 학습 성과를 높일 수 있으며, 감성적 요인(심리적 분리와 감성 지능)이 향상되면 학습 성과를 높일 수 있다는 점을 다는 점을 발견하였다. 이러한 결과는 스마트러닝이나 스마트워크 환경에서 스마트기기 이용에 있어서 통제에 초점을 맞추기 보다는 적절한 사용을 장려할 수 있는 방안이 필요하다는 점을 시사한다.
현행 항공교통이용자 분석은 주로 통계적인 분석이 주류를 이루고 있으나, 이동경로, 지역별 이용자 수, 공항접근 소요시간 등 세부적인 사항에 대한 분석이 어렵다는 한계가 있다. 한편 빅데이터 기술 발전과 데이터3법 개정에 따라 빅데이터 기반 교통분석이 활성화되고 있으며, 모바일 통신 데이터는 휴대전화 단말기의 위치를 상세하게 파악할 수 있어 교통분석을 위한 좋은 분석자료가 될 수 있다. 이에 본 연구에서는 기존 항공교통이용자 분석방법의 한계를 극복하기 위해 이동경로 전체를 분석할 수 있는 모바일 통신 데이터를 기반의 교통이용자 O/D(Origin/Destination) 추출 알고리즘을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 알고리즘은 각 공항에 공항신호탐지 구역을 설정하고, 해당 구역의 기지국 접속이력을 토대로 항공교통이용자를 추출하고 해당 이용자의 출발지-도착지 경로상의 기지국 접속 데이터를 토대로 이동경로를 추정하는 것이다. 본 연구에서는 2019년 1~12월의 기간을 대상으로 모든 국내 공항에 대하여 국내/국제선 이용자에 대해 O/D를 추출하였다. 또한 추출된 데이터의 검증을 위해 모바일 통신데이터 기반 항공교통 이용자 O/D 데이터와 항공통계데이터에 대해 상관성 분석을 수행하였다. 이를 통해 총량에는 차이가 있으나(국내선 4.1, 국제선 4.6) 상관성 0.99로 상관성이 높아 활용 가능할 것으로 판단되었다. 본 연구에서 제시한 알고리즘은 기존과 다르게 항공교통이용자의 이동행태, 지역별/연령별 비율 등 폭넓고 상세한 분석을 가능하게 하며, 향후 공항관련 정책 마련이나 지역별 시장분석 등 다양한 분야에서 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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