사회복지기관은 일반기업 또는 공기업 등과는 다른 목적으로 사업을 영위하는 관계로 ESG 실천항목 도출과 모형구축은 다양하고 종합적인 사회복지학적 측면의 연구를 통해 이루어져야 한다. 지금까지 국내 복지기관에서 활용할 수 있는 연구가 아직은 많지 않고 마땅한 ESG 경영활용 지표가 없는 관계로 천안시복지재단의 전략도출과 경영전략 체계수립으로 성과를 최대로 발휘하도록 하여 그 모형을 다른 복지기관에 전파하고 교육 및 훈련을 통해 선도적인 재단으로 거듭나는 것을 목적으로 추진되었다. 재단과 일선 복지기관들이 ESG 경영에 대한 이해와 기관 이미지 및 사업성과에 긍정적 영향을 미치는 실천모형 구축방안에 초점을 두고 재단의 실증분석, 중대성 이슈 분석을 통해 이슈식별과 핵심이슈를 선정하였다. 이를 바탕으로 사회복지기관의 적합한 전략도출과 전략체계수립 후 성과관리 방안을 구축하여 추진체계를 살펴보았다. 환경적·사회적 책임, 투명경영 측면, 안전관리체계 구축, 응급상황 및 예방분야, 이용자(고객)만족체계 구축, 반부패 예방과 청렴 윤리 모니터링 및 평가, 책임감 있는 공급망, 지역사회 참여 및 발전을 위해 지역사회 공헌 프로그램 실행 등 현재 우수하게 추진하는 분야와 앞으로 추진해야 할 항목을 세심하게 도출하였다. 본 연구는 천안시복지재단의 고찰을 통해 ESG경영 정착을 위해 경주하고 있는 노력을 구체적으로 제시하고자 하였다. 따라서 ESG 측정지표를 개발하기 위한 천안시복재재단의 체계적인 개발과정을 유사한 노력을 기울이는 타 기관 및 관련 연구자들이 참고하여 ESG경영을 발전시켜 나가는데 유용한 자료가 될 것으로 사료된다.
본 연구에서는 디지털 전환시대에 선도적인 관점에서 신기술을 흡수하고 혁신적 변화가 요구되고 있는 IT-BPO 기업을 대상으로 조직 핵심역량과 흡수역량이 시장지향성 및 기술지향성에 미치는 관계를 분석하고, 나아가 경영성과에 미치는 관계를 분석하고자 하였다. 이를 위한 연구방법으로 국내 IT-BPO 비즈니스를 수행하고 있는 업체를 대상으로 온라인 전문리서치 업체 및 오프라인 설문조사를 병행하여 291부를 회수하였으며, 분석방법으로는 기술통계와 신뢰도 분석에는 SPSS 23, 타당성, 매개효과를 포함한 연구가설 검증은 AMOS23을 이용하여 분석하였다. 주요 분석결과, 첫째, 혁신역량과 흡수역량 요인이 시장지향성에 미치는 관계에서는 학습역량과 지식네트워크 역량이 시장지향성에 통계적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 혁신역량과 흡수역량 요인이 기술지향성에 미치는 관계에서는 R&D역량, 잠재적 흡수역량 및 실현적 흡수역량이 통계적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 혁신역량과 흡수역량 요인이 경영성과에 미치는 영향 관계에서는 R&D역량만이 통계적으로 유의한 정(+)의 영향 관계를 가지는 것으로 나타났다. 셋째, 시장지향성과 기술지향성이 경영성과에 미치는 관계에서는 시장지향성과 기술지향성 모두 경영성과에 통계적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 IT-BPO 기업이 성장과 가치창출을 높이기 위해 추구하는 시장지향성이나 기술지향성 유형에 따라 효과적인 역량요인을 제시함으로써 전략 목적에 따른 차별적 역량 강화방안에 하나에 시사점을 제시할 것으로 보인다.
본 연구는 간호대학생의 임상실습 스트레스와 사회심리적 건강의 관계에서 회복탄력성의 매개효과를 파악하여 간호대학생의 사회심리적 건강을 향상시킬 수 있는 방안 마련에 필요한 기초자료를 제공하고자 시도되었다. 연구대상은 J도와 G시의 2개 대학의 임상실습 경험이 있는 간호학과 3, 4년 175명으로 수집된 자료는 SPSS 23.0을 이용하여 기술통계, independent t-test, ANOVA, Pearson's correlation coefficient을 하였고, Process macro 4.0 프로그램을 통해 매개효과를 검증하였다. 간호대학생의 사회심리적 건강은 임상실습 스트레스(r=.472, p=<.001)와 양의 상관관계, 회복탄력성과(r=-.860, p=<.001)는 음의 상관관계로 나타났다. 임상실습 스트레스와 사회심리적 건강의 관계에서 회복탄력성의 매개효과를 나타내었다. 본 연구결과를 바탕으로 간호대학생의 사회심리적 안녕감 수준을 높이기 위해서는 임상실습 스트레스를 낮추고, 회복탄력성을 높이기 위한 체계적인 프로그램의 개발과 적용이 필요하다.
본 연구는 간호대학생 4학년의 코로나 19 감염병 상황에서 임상실습 의사소통 경험을 탐색하기 위한 질적연구이다. 자료수집은 2022년 12월 19일부터 2023년 2월 10일까지 임상실습에 참여한 간호대학생 4학년 87명의 참여자로부터 실습을 하고 난 후 자신의 경험을 서술식으로 자유롭게 작성하도록 한 성찰일지를 수집하였다. 성찰일지의 분석은 Braun과 Clarke 의 주제 분석 방법을 적용하였다. 연구 결과 코로나 19 감염병 상황에서 간호대학생의 임상실습에서의 의사소통 경험은 142개의 의미 있는 진술, 30개의 잠정적 주제, 9개의 하위 주제, 4개의 중심주제가 도출되었다. 4개의 중심 주제는 '언어장벽이 되어버린 마스크', '반쪽이 되어버린 의사소통', '간호의 질이 떨어지지 않을까 두려움', '어려움을 극복한 몸과 마음'으로 나타났다. 결론적으로 본 연구 결과는 코로나 19 감염병 상황에서 간호대 학생이 임상실습에서 경험하는 의사소통에 대한 이해를 가능하게 하였으며, 다양한 감염병 상황에서 착용해야 하는 의료장비로 인한 비효과적인 의사소통 개선과 더불어 감염병 상황에서의 간호대학생의 실습교육 전략의 기초자료로 활용 될 수 있을 것이다.
This study aimed to develop a precise vegetation cover classification model for small streams using the combination of drone remote sensing and support vector machine (SVM) techniques. The chosen study area was the Idong stream, nestled within Geosan-gun, Chunbuk, South Korea. The initial stage involved image acquisition through a fixed-wing drone named ebee. This drone carried two sensors: the S.O.D.A visible camera for capturing detailed visuals and the Sequoia+ multispectral sensor for gathering rich spectral data. The survey meticulously captured the stream's features on August 18, 2023. Leveraging the multispectral images, a range of vegetation indices were calculated. These included the widely used normalized difference vegetation index (NDVI), the soil-adjusted vegetation index (SAVI) that factors in soil background, and the normalized difference water index (NDWI) for identifying water bodies. The third stage saw the development of an SVM model based on the calculated vegetation indices. The RBF kernel was chosen as the SVM algorithm, and optimal values for the cost (C) and gamma hyperparameters were determined. The results are as follows: (a) High-Resolution Imaging: The drone-based image acquisition delivered results, providing high-resolution images (1 cm/pixel) of the Idong stream. These detailed visuals effectively captured the stream's morphology, including its width, variations in the streambed, and the intricate vegetation cover patterns adorning the stream banks and bed. (b) Vegetation Insights through Indices: The calculated vegetation indices revealed distinct spatial patterns in vegetation cover and moisture content. NDVI emerged as the strongest indicator of vegetation cover, while SAVI and NDWI provided insights into moisture variations. (c) Accurate Classification with SVM: The SVM model, fueled by the combination of NDVI, SAVI, and NDWI, achieved an outstanding accuracy of 0.903, which was calculated based on the confusion matrix. This performance translated to precise classification of vegetation, soil, and water within the stream area. The study's findings demonstrate the effectiveness of drone remote sensing and SVM techniques in developing accurate vegetation cover classification models for small streams. These models hold immense potential for various applications, including stream monitoring, informed management practices, and effective stream restoration efforts. By incorporating images and additional details about the specific drone and sensors technology, we can gain a deeper understanding of small streams and develop effective strategies for stream protection and management.
본 논문은 한·중·일 작가들의 국제 미술무대 진출 현황 및 인지도에 대해 알아보기 위해 국제 미술잡지에 소개된 세계 여러 국가의 전시 현황을 파악함을 시작으로 옥션, 세계 유명 갤러리, 세계적 권위를 자랑하는 몇몇 미술관의 상설 전시, 세계 주요 비엔날레 그리고 베니스비엔날레의 수상 현황에 대한 분석을 시도한다. 먼저, 국제 미술잡지의 경우 한·중·일 작가들의 인지도는 서양의 몇몇 국가에 비해 상당히 낮다는 것을 알 수 있다. 옥션의 경우 일본과 중국 작가들의 활동이 두드러지며, 갤러리의 경우 일본 작가들이 높은 인지도를 나타내고 있다. 주요 미술관의 상설 전시 그리고 세계 주요 비엔날레의 경우 중국 작가들의 높은 인지도를 알 수 있으며, 일본, 한국 작가들의 인지도 또한 주목할 만하다. 마지막으로 베니스비엔날레의 수상자 현황을 살펴보면 한국 작가들의 인지도가 상대적으로 높으며, 일본과 중국 역시 주목할 만하다. 이를 통해 우리는 한국, 중국, 일본 작가들의 국제적 인지도가 앞서 언급된 항목별로 다르게 나타나고 있음을 알 수 있다. 이러한 결과는 향후 한국 및 아시아 미술의 글로벌 경영을 위한 기초 자료로 활용될 수 있다.
정보통신기술(ICT) 혁신과 함께 모빌리티(Mobility) 서비스가 빠르게 발전하고 있다. 최근 사용자의 수요에 맞는 온디맨드(On-demand)형 모빌리티 플랫폼 시장이 성장세에 있으며, 스마트폰을 활용하여 사용자들이 보다 편리하게 서비스를 호출하고 실시간으로 연결 상황을 확인하며 이용할 수 있는 환경이 제공되고 있다. 본 연구에서는 카카오 택시, UT 택시 등과 같은 차량호출 모빌리티 서비스를 중심으로 이에 대한 사용자의 인식과 경험 현황을 조사하고, 차량호출서비스의 지속사용의도에 대한 영향요인을 환경적/도구적 혜택과 드라이버/플랫폼에 대한 신뢰에 초점을 두고 분석하였다. 특히, 본 연구는 혁신성과 ICT 활용정도에 따라서 이들 영향력 관계가 달라질 수 있는지 분석하였다. 연구 결과, 인지된 혜택(환경적 혜택, 편리성 및 경제성의 도구적 혜택)과 드라이버에 대한 신뢰가 플랫폼에 대한 신뢰를 높이는데 유의한 영향을 미쳤고, 플랫폼에 대한 신뢰가 높으면 차량호출서비스의 지속사용의도가 증가하는 것으로 분석되었다. 또한 개인의 혁신성 정도에 따라 인지된 환경적 혜택과 경제성 혜택이 플랫폼 신뢰도에 미치는 영향력이 다르게 나타났고, ICT 활용정도에 따라서 편리성 및 경제성 혜택의 플랫폼 신뢰도에 대한 영향력이 다르게 나타났다. 본 연구 결과를 참조하여, 모빌리티 서비스 제공자들은 차량호출서비스에 대한 사용자들의 인식과 신뢰도의 현주소를 파악하고 개인의 특성에 맞는 서비스 홍보 전략을 구사할 수 있을 것이다.
신약을 개발하는 한 가지 방법의 하나인 신약 재창출(Drug Repositioning)은 이미 사람들에게 사용할 수 있도록 승인된 약물들이 다른 용도로 사용되도록 하여 새로운 적응증을 발견하는 유용한 방법이다. 최근에는 머신러닝 기술의 발달로 방대한 생물학적 정보를 분석하여 신약 개발에 활용하는 경우가 증가하고 있다. 신약 재창출에 머신러닝 기술을 활용하면 효과적인 치료법을 신속하게 찾아내는 데 도움을 줄 것이다. 현재 심각한 급성 호흡기 증후군인 코로나바이러스(COVID-19)에 의한 신종 질병으로 전 세계가 힘든 시간을 보내고 있다. 이미 임상적으로 승인된 약물의 용도를 변경하는 신약 재창출은 COVID-19 환자를 치료하기 위한 치료제의 대안이 될 수 있다. 본 연구는 머신러닝 기법을 활용하여 신약 재창출 분야에 대한 연구 동향을 살펴보고자 한다. Pub Med에서 웹 스크래핑 기법을 사용하여 'Drug Repositioning'이라는 키워드로 총 4,821건의 논문을 수집하였다. 데이터 전처리 후, 4,419건의 논문을 대상으로 빈도분석, LDA 기반 토픽모델링, Random Forest 분류 분석 및 예측 성능평가를 수행하였다. Word2vec 모델을 기반으로 연관어를 분석하였고, PCA 차원 축소 후 K-Means 군집화하여 레이블을 생성한 후, t-SNE 알고리즘을 이용하여 논문이 형성하고 있는 그룹을 시각화하고, LDA 결과에 계층적 군집화를 적용하여 히트맵으로 시각화하였다. 본 연구는 신약 재창출과 관련된 연구 주제가 무엇인지를 파악하고, 머신러닝 알고리즘을 사용하여 대량의 문헌에서 의미 있는 주제를 도출하고 시각화하는 방법을 제시하였다. 향후 신약 재창출 분야의 연구나 개발 전략을 수립하기 위한 기초자료로 활용되는 데 도움을 줄 것이라고 기대한다.
이러닝은 학습자 자율에 의해 진행되므로 성공적인 학습을 위해서는 지속적인 참여를 위한 학습동기가 무엇보다 중요하다. 평생교육에 참여하는 성인학습자가 증가하면서 이들의 학습참여와 참여에 영향을 미치는 학습동기에 대한 연구가 필요하다. 학습동기와 학습참여간의 관계를 설명하는 기대가치이론과 자기주도학습이론을 바탕으로 학습동기의 구성요소(학습가치, 비용, 자기조절, 일정관리)가 학습참여에 미치는 영향을 분석하였다. 이러닝 프로그램을 MoodleCloud에 구축하였고, 학습자는 설문에 답한 후 학습을 진행하였다. 학습 진행 과정에서 수집한 로그데이터로 산출한 학습참여점수와 설문 응답 데이터를 이용하여 회귀분석을 실시하였다. 분석 결과 성인학습자의 이러닝 학습참여에 유의한 영향을 미치는 동기요인은 학습가치와 일정관리이며, 학습가치에 대한 생각은 남녀 간의 차이가 있는 것으로 나타났다. 즉 성인학습자가 이러닝 학습 프로그램의 가치를 높게 인지할수록, 학습자 스스로 일정관리 능력이 있을수록 학습에 많이 참여한다고 할 수 있다. 이 연구 결과는 학습자와 교수자의 교수·학습전략 수립에 활용될 수 있고, 궁극적으로는 이러닝 중도 탈락을 방지하는 데 도움이 될 수 있다.
최근 건설 산업에서는 스마트 기술을 통해 건축물의 품질 향상과 안전확보에 노력하고 있지만, 여전히 누수 하자는 증가하는 추세이다. 특히 교육 시설에서는 노후화로 인한 하자 발생이 주요 문제로 부각되고 있습니다. 본 연구는 FTA 기법을 사용하여 교육시설 누수 하자 발생의 원인을 분석하고, 이를 바탕으로 예방 대책을 제시하고자 한다. 국내 문헌 조사를 통해 FTA 기법을 설명하고, 2019~2021년 교육지원청 데이터를 분석하여 주요 하자를 식별합니다. 교육시설 누수 하자의 FT 도를 구성한 결과 12개의 기본 사상이 추출되었습니다.이후, FTA 분석을 통해 누수 원인을 자세히 파악하고 주요 하자 원인을 도출하였다. 그 결과, 교육시설 하자 접수 건 중 누수 하자가 46.8%를 차지하며, 옥상층(천정) 누수가 가장 많았으며, FTA 분석 결과 옥상층(천정) 누수의 주요 원인으로는 바탕면 처리 불량으로 나타나며 이는 방수층 균열, 이음부 균열, 방수층 미시공 등에 기인하는 것을 확인하였습니다. 이 연구의 핵심 성과는 교육시설 누수 하자 예방을 위한 기초적인 자료를 마련하고, FTA 기법을 통해 누수 원인을 분석하여 사전 예방 대책을 도출하는 데 있습니다. 이러한 결과를 토대로 더욱 효과적인 교육시설 관리와 누수 예방에 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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