• 예술경영연구
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• 제59호
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• pp.5-31
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• 2021

본 연구는 인공지능 시대의 미술창작에 관한 사회적 인식 및 주요 담론을 분석하여, 인공지능 등장에 따른 예술계의 대응 방안을 모색하는 것에 그 목적이 있다. 이에 본 논문은 인공지능을 통한 창작원리와 한계를 개념적으로 이해하고, 예술사회학적 관점을 바탕으로 인공지능 미술창작을 사회적 맥락에서 해석했다. 본고는 인공지능 미술창작 관련 기사 472건을 주요 자료로 삼고 언어 네트워크 분석을 진행하였다. 연구결과, 인공지능 미술창작의 주체에 대한 혼재된 관점이 언어 네트워크상에서 나타났다. 그러나 지식재산권의 인정을 표상하는 단어군집의 지배적 영향력을 미루어보아, 인공지능을 미술창작의 주체로서 간주하는 관점 중심으로 사회적 인식이 형성됨을 포착하였다. 또한 해당 군집과 제도적 지원을 반영하는 군집의 밀접한 관계를 바탕으로 인공지능 미술에 대한 핵심 담론이 기술 발전과 법적 체제 정비에 한정되어 있음을 확인하였다. 이에, 본 연구는 매체로서의 인공지능의 규정 및 장르로서의 인공지능 미술에 대한 정책적 담론 형성의 필요성을 시사한다.

• 산업융합연구
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• 제22권1호
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• pp.1-20
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• 2024

정부지원과 기업 경영성과 간 관계에서 기업 고유의 특성과 공간적 특성의 중요성을 강조하는 많은 논의들이 있지만, 기업 특성과 클러스터 특성이 통합적으로 경영성과에 미치는 영향에 대한 실증연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 정부자금지원의 구체적인 투입에 따른 재무적, 비재무적 성과를 실증분석하고, 정부 자금지원과 기업 경영성과 간에 영향을 조절할 것으로 예측되는 기업 특성 및 클러스터 특성을 탐색하여, 개인 및 집단의 2수준 위계적 선형모형(HLM)으로 분석하였다. 데이터는 사업자등록번호 기준으로 기업 및 클러스터 수준으로 재정리하여 최종적으로 기업수 83,395개사 및 클러스터 641개의 패널데이터가 활용되었다. 연구 결과, 정부 자금지원은 기업의 매출액과 특허 모두에 정(+)의 효과를 주는 것으로 나타나, 정부 지원이 시장실패를 보완할 수 있는 유효한 수단이라는 것을 보여준다. 위계적 선형모형으로 분석한 결과, 정부 자금지원과 인적자본역량, 흡수역량, 클러스터 네트워크 밀도와 결합할 경우, 모두 매출액과 유의한 정(+)의 효과가 나타났다. 본 연구는 2수준 위계적 선형모형으로 분석하여, 기업 특성인 인적자본역량과 흡수역량, 클러스터 특성인 클러스터 네트워크 밀도가 조절효과로 정부 자금지원과 기업경영성과를 조절하는 역할을 수행함을 밝혀 이론적, 실무적 시사점을 제공한다.

• Asian Journal for Public Opinion Research
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• 제8권3호
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• pp.393-406
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• 2020

The discourse on the lockdown in Indonesia is getting stronger due to the increasing number of positive cases of the coronavirus and the death rate. As of August 12, 2020, the confirmed number of COVID-19 cases in Indonesia reached 130,718. There were 85,798 victims who have recovered and 5,903 who have died. Data show a significant increase in cases of COVID-19 every day. For this reason, there needs to be an evaluation of the government policy of the Republic of Indonesia in dealing with the COVID-19 pandemic in Indonesia. An evaluation of policies for handling the pandemic must include public opinion to determine any weaknesses of this policy. The development of public opinion about the lockdown policy can be understood through social media. During the COVID-19 pandemic, measuring public opinion through traditional methods (surveys) was difficult. For this reason, we utilized big data on social media as research data. The main purpose of this study is to understand public opinion on the lockdown policy in overcoming the COVID-19 pandemic in Indonesia. The things observed included: volume of Twitter users, top influencers, top tweets, and communication networks between Twitter users. For the methodological development of future public opinion research, the researchers outline the obstacles faced in researching public opinion based on big data from Twitter. The research results show that the lockdown policy is an interesting issue, as evidenced by the number of active users (79,502) forming 133,209 networks. Posts about the lockdown on Twitter continued to increase after the implementation of the lockdown policy on April 10, 2020. The lockdown policy has caused various reactions, seen from the word analysis showing 14.8% positive sentiment, 17.5% negative, and 67.67% non-categorized words. Sources of information who have played the roles of top influencers regarding the lockdown policy include: Jokowi (the president of the Republic of Indonesia), online media, television media, government departments, and governors. Based on the analysis of the network structure, it shows that Jokowi has a central role in controlling the lockdown policy. Several challenges were found in this study: 1) choosing keywords for downloading data, 2) categorizing words containing public opinion sentiment, and 3) determining the sample size.

• 한국과학교육학회지
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• 제24권3호
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• pp.565-582
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• 2004

이 연구는 초등 과학 수업에서 나타나는 교사들의 교수 행동 요소를 탐색하고, 그들의 수업 유형을 분류하는데 목적이 있다. 서울과 경기도에 근무하는 초등학교 교사 18명을 선정하여, 6학년 2학기 1단원 2차시"물 속에 잠긴 모양에 따라 물체의 무게가 어떻게 달라지는지 알아보기" 수업을 녹화하였다. 녹화한 수업 비디오는 전사하여 분석 자료로 삼았다. 교수 행동 요소는 귀납적 분석 방법을 사용하여 약호화 체계를 개발하였다. 수업 유형은 전체적인 수업의 조직, 교수학습 과정에서의 교수 방법, 학생들에게 주어진 탐구의 구조와 조직에 따른 개방성을 기준으로 분류하였다. 자료 분석의 타당도와 신뢰도를 확보하기 위하여, 본 연구자 및 과학교육전문가 3명과 과학교육 박사과정 3명이 수업에서 나타난 교수 행동 요소와 수업 유형을 분석하였다. 연구 결과 교사들의 과학 탐구 수업에서 나타나는 교수 행동 요소는 모두 23가지였으며, 각 교사들에게서 관찰된 교수 행동 요소와 제시되는 순서는 많은 차이가 있었다. 수업 유형은 모두 7가지가 발견되었으며, 가장 많이 발견된 유형은 비조직적 교사 중심의 안내된 탐구(UTG)였다. 학생들의 탐구적 사고를 요구하는 교수 행동 요소보다는 교사의 안내된 탐구 수행과 이와 관련된 교수 행동 요소가 많았으며 교사 중심의 수업, 내용 중심의 수업 전개, 형식적인 탐구 과정 거치기라는 특징이 나타났다.

• 한국조경학회지
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• 제42권3호
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• pp.76-89
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• 2014

건강 증진, 기후변화 적응 및 완화 등 도시공원의 역할과 기능은 확장하고 있으나, 확장된 기능을 어떻게 분배할 것인가에 대한 문제는 상대적으로 관심이 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 중앙정부 및 지방자치단체의 도시공원 정책개발 및 집행 과정에 도시공원의 다기능성과 분배적 형평성을 반영하기 위해 녹색복지 개념을 제안한다. 녹색복지 관점에서 서울시 생활권 도시공원(NUP)의 분배적 형평성 차이를 분석하기 위해 관련 이론 및 선행연구 고찰을 통해 공원복지 지표를 선정하였다. 분석방법은 SPSS 18.0을 이용하여 상관분석, 군집분석을 실시하였다. 녹색복지는 사회경제적 지위에 관계없이 생애주기별 시민 모두가 건강 증진과 기후변화로 인한 환경위험으로부터 안전할 수 있는 녹색 서비스 전달과정에 참여하고 공정한 혜택을 누리는 것으로 정의했다. 분석결과 서울시는 자치구별 사회 경제 환경적 지위에 따라 1인당 NUP 면적에 차이가 있는 것으로 나타났다. 1인당 NUP 면적과 상관관계가 있는 공원복지 지표는 인구밀도(-), 65세 이상 고령인구 비율(+), 재정자립도(+), 홍수 및 대기오염 취약성(-)인 것으로 분석되었다. 군집분석 결과 공원복지 수준에 차이가 있는 3개의 군집이 도출되었고, 이를 통해 녹색복지 관점에서 서울시 NUP는 불균형적으로 공급되어 있음을 알 수 있다. 서울시의 향후 도시공원 정책은 양적 확충을 넘어 공원이 지닌 기능의 공정한 분배가 요구되며, 이는 공원서비스의 수요자인 지역주민과 지역사회가 우선적으로 고려되어야 하겠다.