본 연구는 전문가를 대상으로 한 델파이(Delphi) 설문조사를 통하여 물가 변동에 따른 건설공사 계약 금액 조정(escalation) 제도의 문제점 및 개선 방안에 대하여 살펴본 결과이다. 조사 결과, 에스컬레이션의 요건이 되는 건설공사비의 등락률은 소비자 물가 변동률 혹은 건설 공사비 지수에 근거하여 결정하는 것이 바람직하며, 전문가의 의견을 보면, 총 공사금액의 $3\%$ 수준이 적정한 것으로 나타났다. 나아가 환율 및 국제 원자재 가격 등 단기적 충격 요인에 기인하는 자재 가격의 급등은 건설업체가 사전적으로 예측하여 대응하는 것이 어렵다. 따라서 단품슬라이드 제를 도입하여 특정 자재의 가격 급등에 대하여 에스컬레이션을 허용할 필요성이 있다. 등락률의 산정 방식으로는 지수조정률보다는 개별 공사의 특성을 정확하게 반영할 수 있는 품목조정률이 더 바람직한 것으로 평가되었다. 지수조정률이 합리적으로 기능하기 위하여는 품목별 공종별로 노임지수와 자재지수, 기계경비지수 등이 산출되어 발표될 필요성이 있다. 에스컬레이션의 기산일로서는 현행 법령에서는 계약 체결일로 규정되어 있으나, 계약 체결 이전부터 물가 변동이 발생한다는 점을 고려할 때, 입찰일로 규정하는것이 바람직하다.
본 연구는 한국 일간지와 미국 일간지를 통해 보도된 정정보도 기사에 대한 특성과 차이를 알아보기 위해 주제별, 유형별, 발생원인별, 그리고 보도방식별로 내용분석을 통하여 정정 보도문을 비교분석하였다. 연구대상으로는 한국 신문인 $\ulcorner$조선일보$\lrcorner$와 $\ulcorner$한겨레신문$\lrcorner$ 그리고 미국 신문으로는 $\ulcorner$뉴욕타임스$\lrcorner$와 $\ulcorner$샌프란시스코 크로니컬$\lrcorner$을 대상으로 하였으며, 분석 된 정정보도 기사는 총 1,736건이었다. 연구결과 두 나라 일간지의 정정보도 기사내용에는 차이가 나타났다. 첫째, 한국 일간지에 게재된 정정보도 전체 기사건수는 미국 일간지에 실린 기사건수보다 약 절반정도 적은 것으로 파악되었다. 둘째, 주제 면에서 한국 일간지는 사회(36.0%), 정치(18.3%) 그리고 경제(12.1%) 순으로 정정기사 건수가 많았고, 미국 일간지의 경우 문화(17.4%%), 라이프스타일(8.6%), 그리고 스포츠(7.0%) 순으로 오보기사 건수가 많은 것으로 나타났다. 셋째, 정정보도 유형별 분석 면에서 한국 일간지는 이름(26.2%), 사실오류관계(18.1%), 그리고 용어(15.8%) 순으로 정정기사 비율이 높았으며, 미국 일간지는 숫자(33.7%), 철자(12.1%), 그리고 날짜(5.6%) 순으로 오보비율이 높았다. 넷째, 한국 일간지의 경우 정정보도 발생 원인으로는 기사의 확인 소홀로 인한 원인(68.7%)이 가장 주된 원인으로 조사되었으며, 미국 일간지는 기자나 편집자의 단순실수(51.2%)가 오보기사의 근본적인 원인으로 나타났다. 마지막으로, 정정기사 보도방식 면에서 한국 일간지의 경우 두 종류의 형태만을 사용하여 정정보도문을 싣고 있으나, 미국 일간지는 6가지의 다양한 방식을 사용하여 정정보도문을 게재한 것으로 나타났다.
협업필터링(collaborative filtering) 추천은 효과적인 추천을 위해 가장 널리 활용되는 기법 가운데 하나로 다양한 분야에서 널리 활용되고 있다. 협업필터링 추천과 관련하여 주요 이슈 가운데 하나는 왜 적용 도메인에 따라 추천 성과 간에 차이가 다르게 나타나는가이다. 이러한 추천 성과 간의 차이가 발생하는 원인에 대해 많은 연구들은 데이터의 특성에만 주목할 뿐 체계적인 설명을 제시하지 못하고 있는 것도 사실이다. 이러한 기존 연구의 문제점을 해결하기 위해 본 연구는 소셜네트워크의 구조적 측정 지표를 활용하여 추천 성과 간의 차이가 발생하는 원인을 보다 체계적으로 규명하고자 한다. 이를 위해 소셜네트워크의 구조적 측정지표와 협업필터링 추천 성과 간의 관계에 대한 가설을 수립하고 국내 H백화점의 거래데이터를 활용하여 이를 실증적으로 검증하였다. 검증 결과 밀도와 포괄성은 추천 성과에 긍정적인 영향을 미치는 반면 군집화계수는 부정적인 영향을 미치는 것을 파악하였다. 본 연구는 협업필터링 추천 성과를 이해할 수 있는 새로운 관점을 제시하였다. 또한 기업이 협업필터링 추천시스템을 도입하고자 할 때 그들의 의사결정에 도움을 줄 수 있는 가이드라인을 제시하였다는 점에서 그 의의가 있다.
목적 : 본 연구는 장애아동의 학교준비도 프로그램을 다룬 문헌을 분석함으로써 연구의 대상자, 프로그램의 제공자, 기간, 요소 및 결과 등을 알아보고자 한다. 연구방법 : PubMed, Embase, Web of Science, 학술연구정보서비스(Research Information Sharing Service)를 사용하여 문헌을 수집하였다. 주요 검색어는 "School readiness" AND ("Occupational Therapy" OR "Rehabilitation"), "학교준비도" AND ("작업치료" OR "재활")을 사용하였다. 선정기준과 배제기준을 통하여 최종 8편의 연구가 선정되었다. 결과 : 학교준비도 프로그램 유형에는 복합적 기능 훈련, 운동 기술 훈련, 부모교육 프로그램, 애플리케이션을 이용한 프로그램들이 있었고 가장 높은 비중을 차지한 유형은 복합적 기능 훈련이었다. 프로그램의 제공자는 작업치료사, 심리학자, 물리치료사, 언어치료사, 사회복지사, 교육자가 있었고 심리학자가 가장 많은 연구를 진행하였다. 중재 프로그램의 구성요소는 학업 기능, 운동 기능, 사회적 기능, 부모교육, 기타로 분류할 수 있었으며 학업 기능과 사회적 기능이 큰 비중을 차지하였다. 프로그램 적용 결과 다기능적 기술, 문해력, 양육 기술, 대동작·소동작 기능의 향상을 나타냈다. 결론 : 본 연구는 장애아동의 학교준비도 프로그램 유형, 제공자, 중재 요소, 결과 등을 분석하여 학교 기반 작업치료의 기초 자료를 마련하고자 하였다. 최근 학교준비도 프로그램에 관한 관심과 연구는 증가하고 있으며 작업치료사들도 학교 관련 재활 분야에서 역할을 정립하여 다양한 학교 기반 작업치료가 이루어져야 할 것이다.
본 연구는 인용 정보와 주제범주 분류체계를 기반으로 한 기존 하향식 접근법과 달리 문헌에 출현한 단어정보를 기반으로 세부주제를 자동 추출하는 토픽 모델링을 사용하여 학제성을 측정하였다. JCR 2013의 Information & Library Science 주제범주에서 5년 영향력 지수 상위 20개 학술지의 최근 5년 동안의 논문 제목과 초록 텍스트를 분석대상으로 사용하였다. 학제성을 측정하기 위한 지수로 '분야적 다양성'을 나타내는 Shannon 엔트로피 지수와 Stirling 다양성 지수, '네트워크 응집성'을 나타내는 지수로는 토픽 네트워크의 평균 경로길이를 사용하였다. 계산된 다양성과 응집성 지수를 통해 학제성의 유형을 분류한 후 각 유형을 대표하는 학술지들의 토픽 네트워크를 비교하였다. 이를 통해 본 연구의 텍스트 기반 다양성 지수는 기존의 인용정보 기반 다양성 지수와 다른 양상을 보이고 있어 상호보완적으로 활용될 수 있으며, 다양성과 응집성을 모두 고려하여 분류된 각 학술지의 토픽 네트워크를 통해 개별 학술지가 다루는 세부주제의 특성과 연결 정도를 직관적으로 파악할 수 있었다. 이를 통해 토픽 모델링을 통한 텍스트 기반의 학제성 측정이 학술지의 학제성을 나타내는 데에 다양한 역할이 가능함을 확인하였다.
최근 여러 분야에서 활용되고 있는 지식지도는 대량의 정보 속에 숨겨진 특징을 찾아서 그 의미를 파악할 수 있도록 가시적인 형태의 결과를 보여주는 것을 말한다. 본 논문에서는 2000년부터 2010년까지 컴퓨터 공학 분야의 국내 학술지에 게재된 논문들의 데이터베이스를 활용하여 연구동향 분석을 위한 키워드 연관 네트워크 기반의 지식지도를 제안하였다. 그 지식지도를 통해 키워드 연관 네트워크에서 개별 키워드가 속한 연결 요소의 크기 변화를 살펴봄으로써 관련 연구 주제의 영향력 변화를 추론할 수 있었다. 또한, 랜덤 네트워크와의 비교를 통해 키워드 연관 네트워크에서 최대 연결 요소의 크기가 상대적으로 매우 작으며, 상호 관련성이 높은 키워드 쌍들의 그룹이 밀집되어 있음을 보였다. 이는 최대 연결 요소에 대응하는 연구 분야가 크지 않으며 여러 소규모의 연구 주제들이 느슨한 형태로 연결되어 있음을 암시한다. 이러한 분석 결과들은 단순히 개별 키워드의 사용 빈도수 등을 분석하는 전통적인 방식으로는 얻기 어렵다는 점에서 본 논문에서 제안한 지식지도가 연구동향 분석의 방법이 될 수 있다.
이 연구에서는 문헌 및 질의의 내용을 대표하는 주제어의 중의성 해소를 위해 대표적인 지도학습 모형인 나이브 베이즈 분류기와 비지도학습 모형인 EM 알고리즘을 각각 적용하여 검색 실험을 수행한 다음 주제어의 중의성 해소를 통해 검색 성능의 향상을 가져올 수 있는지를 평가하였다. 실험문헌 집단은 약 12만 건에 달하는 한국어 신문기사로 구성하였으며, 중의성 해소 대상 단어로는 한국어 동형이의어 9개를 선정하였다. 검색 실험에는 각 중의성 단어를 포함하는 18개의 질의를 사용하였다. 중의성 해소 실험 결과 나이브 베이즈 분류기는 최적의 조건에서 평균 $92\%$의 정확률을 보였으며, EM 알고리즘은 최적의 조건에서 평균 $67\%$ 수준의 클러스터링 성능을 보였다. 중의성 해소 알고리즘을 통합한 의미기반 검색에서는 나이브 베이즈 분류기 통합 검색이 약 $39.6\%$의 정확률을 보였고, EM 알고리즘 통합 검색이 약 $36\%$의 정확률을 보였다. 중의성 해소 모형을 적용하지 않은 베이스라인 검색의 정확률 $37\%$와 비교하면 나이브 베이즈 통합 검색은 약 $7.4\%$의 성능 향상률을 보인 반면 EM 알고리즘 통합 검색은 약 $3\%$의 성능 저하율을 보였다.
온라인 뉴스에서 개인의 참여가 활성화 되면서 댓글의 중요성이 부각되고 있다. 최근엔 개인의 SNS(social networking site) 계정을 이용하여 댓글을 게재할 수 있는 소셜댓글 서비스가 활성화 되고 있다. 본 연구에서는 실제 온라인 뉴스 댓글 현황 데이터를 이용하여 (1) 댓글의 일반적 특성요소 중 일반댓글과 소셜댓글이 차이점을 보일 가능성이 있는 요소를 도출한 후, (2) 일반댓글에 비해 소셜댓글이 각 특성요소별로 어떻게 다른지 비교 분석하고, 마지막으로 (3) 소셜댓글 이용 업체별로 각 특성요소가 어떻게 달라지는지를 실증 분석해보았다. 이를 위해 기존문헌 조사 및 전문가 인터뷰를 진행하여 여섯 가지 특성요소를 도출하였다. 다음으로 SPSS Statistics의 t-test의 분석 방법을 사용하여, 소셜댓글과 일반댓글이 모든 요소에서 유의한 차이를 보임을 확인하였고, ANOVA와 Duncan test 결과 트위터와 페이스북 그룹 간 차이가 유의함을 확인하였다. 본 연구를 통해 소셜댓글의 실제적인 가치를 명확히 파악할 수 있을 뿐만 아니라, 소셜댓글을 이용한 악성댓글 문제 해결에 실마리를 제공하고, 개인, 기업, 정부기관 등을 주체로 다른 분야의 적용가능성도 살펴볼 수 있을 것으로 기대한다.
지방자치단체는 산업안전보건법 제4조의 2와 제4조의 3에 의하여 산업재해 예방을 위한 조치를 수행하여야 하며, 이에 본 연구는 인천광역시 사례를 통하여 중대재해 감소와 안전보건관리를 위한 IT 기반의 통합된 안전보건 정보 공유 시스템 구축의 필요성을 제시하였다. 최근 지방자치단체에서 노동안전보건 관련 조례와 기본 계획이 수립되면서 지역의 산업특성 기반의 독립된 안전보건 통합관리 체계의 필요성이 높아지고 있다. 이는 기초자치단체 및 허브기관과 협력·지원 체계 마련, 유관기관 및 단체와 협조 체계 구축에 있어 통합된 안전보건 정보공유가 필요하고, 산업재해 통계 관리, 기본 정책 이행에 대하여 지역 내 안전보건관리의 중추적 역할을 담당해야 할 것이다. 지방자치단체의 안전보건관리 통한 시스템의 지역 내 중대재해 감소와 소규모 사업장, 지방자치단체 발주 사업 등의 포괄적인 안전보건관리 시스템으로 현장 작동성이 강화되어 중대재해와 산업재해 예방의 효과성을 기대할 수 있을 것이다.
연구데이터를 서술하는 데이터논문은 데이터를 생산한 연구자에게 연구논문과 같은 학술적 성과로 인정받을 수 있게 하고 다른 연구자가 데이터논문에서 공유한 데이터를 활용하여 기존 연구를 재현하거나 새로운 연구를 시작할 수 있도록 도움을 준다. 이러한 장점으로 데이터논문의 동료심사, 출판, 인용은 지속적으로 증가하고 있다. 데이터논문을 출판하고자 하는 학술단체는 연구논문과 다른 데이터논문의 핵심 개념, 데이터논문 심사 절차, 데이터논문 출판과 관계된 정보시스템 등을 이해하고 데이터논문에 포함할 구성요소 정의, 동료심사 절차 수립, 그리고 데이터저장소와 연계 등 세부 사항을 결정하는 것이 필요하다. 하지만, 데이터논문의 동료심사와 관련하여 다루어야 할 정보가 방대하고, 데이터논문 출판에 관한 연구 및 체계적인 정보가 부족하여 국내 학술단체는 데이터논문의 동료심사 업무에 어려움을 겪고 있다. 이러한 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있도록, 본 논문은 국내외 다섯 종 데이터학술지의 데이터논문 양식, 동료심사 사례를 조사·분석하여 데이터논문의 핵심 구성요소를 포함한 데이터논문 동료심사의 핵심 개념을 제안하고 프로세스를 모델링하였다. 데이터논문을 신규로 출판하거나, 기존의 연구논문과 함께 데이터논문을 심사하여 출판하고자 하는 학술단체는 본 논문에서 제시한 데이터논문의 핵심 개념과 동료심사 프로세스를 활용하여 데이터논문의 양식 개발, 체계적인 동료심사 프로세스 정립, 출판 정책 개발 등의 학술지업무에 신속하고 효과적으로 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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