• 한국사회복지학
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• 제68권1호
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• pp.23-52
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• 2016

본 연구는 남성 이주노동자들의 산업재해 후 삶의 의미와 본질을 연구하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 13명의 남성 이주노동자들을 심층 면담하여 그 내용을 Van Manen(1990)의 체험적 현상학 연구방법으로 분석하였다. 그 결과, 121개의 의미단위를 구성하고, 이 단위들을 압축 및 요약하여 38개의 드러난 주제와 9개의 본질적 주제를 추출하였다. 본질적 주제들은 '이방인에게 가해진 산재병원의 횡포', '노동력을 상실한 잉여인간으로서의 대우', '산재를 당해도 어쩔 수 없는 계급 아래의 계급', '반동적 정서로 살아남기', '익명의 대지에서 호모 사케르로서 살아가기', '이주노동자간의 계층화 전략', '실체 없는 그림자로서의 뿌리', '현실을 벗어나기 위한 몸부림', '내일이 없는 과거에 묶인 현재'이며, 이를 인간의 생활 세계를 구성하고 있는 네 가지 실존범주로 그 의미를 탐구하였다. 이를 바탕으로 이주노동자들의 훼손된 삶의 질을 복원하고, 사회통합에 기여할 수 있는 사회복지적 개입 방안을 제언하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2004년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.553-561
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• 2004

20세기 이후 우리의 경우는 숨가쁘게 유입되는 세계문화와 기존 우리 문화와의 소화 불량적 만남으로 혼돈의 문화를 이룩하였으며, 반도체 수출이나 IT산업에 있어서, 최강의 기술력 보유국(保有國)이라는 자리를 점유하면서도 공허한 심정을 떨칠 수 없게 되었다. 그러한 한국의 현대사와 동시대적 상황 가운데 작금의 현실을 살아가는 우리들은 정치적, 사회적, 문화적 측면에서 혼돈과 현기증을 복합적으로 체감하게 된다. 대중화(大衆化), 소비화(消費化)된 사회는 경제력 향상을 초래(招來)하였으나 그 출발은 익명(匿名)의 대중출현에 의해 가능했으며, 군중(群衆) 속에서의 고독, 소외(疏外), 익명성(匿名性), 몰개성성(沒個性性), 문화의 상품화(商品化) 등의 삶을 동반하고 있다. 본인의 작품에는 이와 같은 사회 현상(現想)들이 도시적 인간상을 통해 드러난다. 소비문화에 노출된 채 그것이 내뿜는 시각 이미지와 유혹에 포위되어 살아가는 인간은 끊임없는 소유욕(所有慾)에 둘러싸여 자신의 가치를 높이기 위한 모든 것을 공간 안에 가둔다. 이들은 몰개성화된 모습으로, 때로는 동물인지 사람인지 알아볼 수 없는 형상으로 도시의 공간에 존재한다. 이는 산업화된 도시의 파괴되어가는 자연 환경을 고발하기 위한 하나의 상징체(象徵體)로서 인간의 소유욕(所有慾)안에 속해있는 제 3의 존재이며 도심속에 갇혀 사는 우리들의 초상화(肖像畵)인 것이다. 본인은 위와 같은 형상을 통하여 현대 도시문명의 현실 속을 살아가는 인간의 객관적 삶과, 익명성(匿名性)에 묻혀 표현되지 못한 욕구와 감정의 대립을 분석해 봄으로써 우리들이 가져야 할 자생성(自生性)과 정체성(停滯性)을 제시하고자 한다.eferences.촉진, 중요 연구 주제의 도출 및 연구 진행 계획을 수립하고, 국제적 산학 협력 강화를 통해 공동 연구를 도출하는 자리를 마련함. $\textbullet$본 학술회의에서 발표된 논문들을 취합하여, 논문집 및 CD-ROM을 제작하여 세계적 수준의 연구 결과를 알리고 이 분야에 관련된 학문, 기술 발전에 큰 도움이 됨.emove effectively radioactivity with in Adsorbent. As cleaning heavy water adsorbent and drying on each condition (temperature for drying and hours for cleaning). Because there is something to return heavy water adsorbent by removing impurities within adsorbent when it is dried o high temperature. After operating, we have been applying this research to the way to dispose heavy water adsorbent. Through this we could reduce solid waste products and the expense of permanent disposal of radioactive waste products and also we could contribute nuclear power plant run safely. According to the result we could keep the best condit

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.257-264
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• 2017

본 연구는 간호대학생의 카데바 실습교육 일지를 이용하여 카데바 실습교육의 경험을 확인하고자 시도하였다. 자료 수집 기간은 2016년 10월 26일부터 10월 28일까지이다. 연구 참여자는 D시 소재 D대학 간호학과 2학년 재학생으로 카데바 실습교육에 참여한 20명이다. 자료는 연구 참여자들이 카데바 실습교육 기간 동안 매일 일지를 작성하도록 하였다. 연구 참여자들은 자신의 경험을 용지에 익명으로 기술하도록 하였다. 자료의 분석은 질적 내용분석 방법을 사용하였다. 연구결과 3개의 영역에서 8개 범주와 21개의 의미 있는 진술을 도출하였다. 카데바 실습교육에 참여한 간호대학생의 경험은 '불안', '몰입', '성찰'의 영역으로 나타났다. '불안' 영역에서는 '걱정됨', '두려움', '놀라움'이 포함되었으며, '몰입' 영역에서는 '흥미로움', '집중함', '알아감' 등이 포함되었다. 또한 '성찰' 영역에서는 '존엄', '감사' 등으로 범주화 되었다. 따라서 카데바 실습교육 전 간호대학생의 심리적 지지와 불안 완화를 위해 상담 및 카데바 실습교육을 경험 한 선배와의 집단상담 프로그램의 제공이 필요하다. 또한 본 연구는 간호대학생의 카데바 실습교육 프로그램 개발에 기여할 것으로 기대한다.

• 산업진흥연구
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• 제7권3호
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• pp.85-91
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• 2022

현대사회는 삶의 양식 변화에 따라 복잡하고 다양한 분야로 생활 영역이 확대되고 있다. 사람들의 의식도 변화하면서 각종 사회문제가 수반되고 이에 대한 대책도 다방면에서 이루어지고 있다. 특히 학교폭력 문제가 관심 대상이 되면서 정부 관련 부처가 합동으로 신고센터를 마련하고 전문상담 요원들이 피해 신고를 접수하며 상담하고 있다. 상담 요원들은 업무 처리 과정에서 심신의 소진을 경험한다. 따라서 소진의 원인이 되는 요인이 무엇인지 연구하여 효과적인 상담 업무 수행에 기여할 필요성이 제기된다. 본 연구는 2019년 2월부터 2020년 5월까지 117 신고센터에서 근무하는 상담 요원 10명을 대상으로 업무 처리 과정에서 체험한 사실을 면담하고 수집하여 Colaizzi의 현상학적 연구방법으로 분석하였다. 연구의 결과에서 소진 요인은 첫째 '117 신고센터 경험'에서 기관 통합 시기의 상담요원 갈등, 둘째 '소진'에서 전문상담 요원은 정서적 고갈, 비인간화, 성취감 결여 증상 등의 경험이었다. 상담 요원들의 소진 요인을 예방하고 극복하기 위해 사기 증진방안 마련이 필요하였다. 이는 각종 익명의 상담 방식이 활용되는 산업화·정보화 시대에 특수 직종 상담 요원의 근무환경 개선에도 유용한 자료가 될 것으로 기대한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권3호
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• pp.103-110
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• 2023

인터넷이 보급되면서 사람들 간의 소통을 위한 커뮤니티가 활성화됨과 함께 익명 커뮤니티가 나타났고 익명성을 이용한 공격적인 게시글, 댓글을 남기는 등 타인에게 피해를 주는 행위를 하는 이용자가 많아지고 있다. 과거에는 관리자가 직접 글과 댓글을 확인하며 삭제 및 차단했지만, 커뮤니티 이용자가 늘어나면서 관리자가 계속 감시할 수 없는 수준에 이르렀다. 초기에는 특정 단어가 포함되면 해당 글을 게시하거나 댓글을 달 수 없는 형태로 악의적인 글이 게시되는 것을 막는 단어 필터링 기법을 사용하였으나 유사한 단어를 사용하는 등 우회하는 형식으로 필터링을 피해 갔다. 이를 해결하는 방법으로 딥러닝을 이용하여 실시간으로 이용자들이 게시하는 글들을 감시하였으나 최근 커뮤니티에서는 해당 커뮤니티에서만 이해할 수 있는 단어를 사용하거나 일반적인 한글이 아닌 인간의 시야에서만 이해할 수 있는 문자를 사용하고 있다. 이들이 사용하는 문자의 종류나 형태가 다양하여 인공지능 모델에 모든 것을 학습시키기에 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 한글의 자음과 모음 띄어쓰기 이미지를 학습시킨 CNN 모델을 이용해서 문장의 각 문자를 이미지화해 인간의 시야에서만 이해할 수 있는 문자를 모델이 예측한 문자로 변환하는 전처리 기법을 제안한다. 실험 결과, 제안한 전처리 기법을 통해 LSTM, BiLSTM, CNN-BiLSTM 모델에서의 성능이 각각 3.2%, 3.3%, 4.88% 증가함을 확인했다.