지금까지의 링크통행시간에 대한 연구는 개별 차량의 평균을 통한 평균링크통행시간 산정 및 추정의 제한적인 연구가 대부분이었다. 그러나, 링크통행시간은 교통조건, 신호운영조건, 도로조건 등 다양한 영향인자로 인해 통행시간 분포가 구분되는 특성을 나타낸다. 링크통행시간 분포특성에 대한 선행연구결과 통행시간이 양분되어 분포하는 것으로 나타났으며 따라서, 링크통행시간의 경우 평균통행시간에 의한 결과보다 신호지체가 발생하지 않는 통행시간과 신호지체가 발생하는 통행시간으로 구분하는 것이 교통상황을 인식하는데 바람직할 것이다. 본 연구에서는 통행시간 분포특성 및 원인을 분석하였으며, 프로그램을 이용한 시뮬레이션을 통해 보다 다양한 조건을 부여하여 링크통행시간분포비율에 영향을 주는 변수들에 대한 검토하고 통행시간 분포비율을 추정할 수 있는 모형을 구축하였다. 먼저 링크통행시간 분포비율을 추정하는 회귀모형과 퍼지근사추론 모형을 구축하였다. 추정 모형을 구축하기 위한 변수를 분석한 결과 잔류녹색시간과 대기행렬 대수가 높은 상관성을 가지는 것으로 분석되었으며, 따라서 이를 이용하여 추정모형을 구축하였다. 구축결과를 비교 검토한 결과 퍼지근사추론 모형이 회귀모형에 비해 추정의 신뢰성 및 적용성에서 더욱 우수한 것으로 나타났다.
이 연구에서는 요인분석을 통해 타당성이 입증된 낙상위험평가 설문항목의 진단 정도와 평가기준을 검토하여 지역 재가 노인의 낙상고위험군을 진단하고 개인별 낙상리스크 프로파일을 제안하는데 목적이 있다. 연구대상자는 S시, U시, B시, Y시 거주 우리나라 지역 재가 노인 439명을 대상으로 하였다(평균연령 75.0±5.7세). FRA의 낙상위험진단정도와 평가기준을 검토하기 위해 ROC분석을 실시하였다. 분석결과 FRA의 하위요인인 '낙상잠재성', '질병과 신체증상', '환경' 및 '신체기능'의 4가지 하위 요인은 지역재가노인의 낙상 위험을 효율적으로 진단할 수 있는 것으로 나타났으며, 민감도와 특이도 결과를 바탕으로 요인별 평가기준을 제시하였다. 또한 낙상하위요인별 패턴을 분석한 결과 낙상 고위험군의 경우 두 가지 요인 이상에 문제를 가지고 있는 노인이 전체의 80%를 차지하는 것으로 나타났다. 이상으로, FRA의 4가지 하위 요인은 낙상위험정도를 효율적으로 진단할 수 있으며, 평가기준을 바탕으로 개인별 낙상위험프로파일을 제시할 수 있어 우리나라 지역 재가 노인의 낙상예방프로그램 구축을 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.
코로나 위기의 세계적 확산 이후에, 한국의 성공적인 방역과정에 대한 사회과학적 관심이 안팎으로 크게 고조되었다. 특히 한국의 국가와 시민의 역할에 대한 사회과학적 논의는 특별한 관심의 대상으로 떠올랐다. 그러나 이 논문은 한국의 성공적 방역에 대한 기존 논의들이 한국의 국가의 강한 개입과 동원역량, 그리고 순응적 시민들의 역할에 초점을 맞추는 과정에서 모호한 개념 설정과 부적절한 방법론상의 한계를 드러내었다고 본다. 강한 국가라는 개념은 모호한 것이며, 순응적 시민이라는 관념은 한국의 지난 수십 년간의 현실 및 실제와도 일치하지 않는다고 할 수 있다. 이 연구에서 우리는 한국 국가의 방역 역량은 데이터 자본주의 시대의 데이터 국가로서의 역량 발휘라는 관점으로 이해할 수 있음을 제시하였다. 첫째, 코로나19의 확산을 통제하는 데에 있어서 국가는 방대한 디지털 데이터의 추출, 종합, 적용의 과정을 주도하는 주도자였지만 데이터 국가의 역량은 법률적인 기반과 매뉴얼에 입각한 방역주도, 그리고 민간부문과의 협력을 통해서 발휘되었다. 이를 통해서 한국 데이터 국가의 방역은 투명성과 민간 협력이라는 개방적 성격을 발휘하였다. 둘째, 이러한 데이터 국가의 주도적 역량은 코로나 보건위기에 대한 갑작스러운 대응이라기보다는 30년의 역사를 통해서 한국 사회의 디지털 역량, 산업부문의 디지털 역량을 기획, 주도하고 설계해온 한국 국가성격의 진화 과정에 따른 것이다. 셋째, 하지만 데이터 국가와 시민들의 관계를 살펴보면, 국가 주도의 압출 거버넌스 모델에 가깝다. 국가 방역정책의 반응성은 높지만, 위기 국면에서 개인의 인권, 자유, 방역의 균형점에 대한 사회적 합의 형성은 충분치 않다. 이를 위한 폭넓은 사회적 담론은 충분치 않으며 따라서 이를 통한 시민들의 공동체 연대의식의 형성 역시 부족하다.
본 연구에서는 세월호 침몰사고 직후와 이후 두 달 뒤 수집한 노년기 정서 경험 자료를 바탕으로, 노인들이 재난 간접 경험 이후 경험하는 정서의 변화에 영향을 주는 개인차 변인들의 효과에 대해 살펴보았다. 본 연구에서는 정서 경험에 대한 보호요인 및 위험요인으로 작용하는 사회적 지지와 우울 수준의 영향과 더불어, 미래시간조망과 활동적 노년이 건강한 삶을 예측한다는 기존 연구를 바탕으로, 두 변인이 정서 변화 양상에 미치는 영향도 함께 살펴보았다. 연구 결과, 세월호 사건 직후와 이후를 비교했을 때 사고 직후 예상대로 전반적으로 긍정적 정서가 감소하였고 부정적 정서는 상승하였다. 또한 사회적 지지, 미래시간조망, 및 활동적 노년 점수가 높은 사람들과 우울 점수가 낮은 사람들은 두 시점간의 정서 변동의 폭이 크지 않았지만, 반대의 사람들은 사건 직후 상대적으로 낮은 수준의 긍정적 정서와 높은 수준의 부정적 정서를 경험하였다. 본 연구를 통해 사회적 지지, 미래시간조망, 활동적 노년 개념이 노년기 정서에 보호요인으로, 우울은 위험요인으로 작용한다는 점을 확인할 수 있었으며, 구체적으로 어떠한 정서에 영향을 주는지도 함께 확인할 수 있었다. 마지막으로, 본 연구의 의의와 한계에 대한 논의를 통해 후속 연구에 대한 방향을 제안하였다.
본 연구의 목적은 PR실무자의 직무특성이 번영에 미치는 영향과 일의 의미와 직무열의의 단순 매개 및 이중 매개 역할을 확인하고자 하였다. 분석을 위하여 총 353명의 PR기업에 종사하는 PR실무자를 대상으로 설문조사를 실시하여, 직무특성, 일의 의미, 직무열의, 번영에 대한 데이터를 수집하고 다중회귀분석과 SPSS Process Macro 부트스트래핑 방법을 통해 연구가설을 검증하였으며, 결과는 다음과 같다. PR실무자의 직무특성이 번영에 영향을 미치는 관계에 대해서 일의 의미과 직무열의가 각각 단순매개효과를 보였으며, 일의 의미와 직무열의는 순차적으로 영향을 미치는 이중매개효과를 보이는 것으로 나타났다. 세부적으로는 자신의 일이 주변에 미치는 영향력이 크다고 생각할수록, 직무 수행에 필요한 기술과 지식이 다양할수록, 자율성이 높을수록, 피드백을 많이 받을수록 일할 만한 가치를 높게 여겨 직무열의가 높아지고, 이에 따른 번영감을 더 잘 경험하는 것으로 나타났다. 또한 일할 만한 가치가 높다고 느낄수록 더 잘 집중하고 직무에 빠져서 몰두하여 일하면서도 번영감이 높아지는 결과가 나타났다. 이러한 결과는 직무특성과 직무열의와 무관하게 일의 의미가 번영감에 영향을 미치는 중요한 요인이며, PR기업은 PR실무자들의 일의 의미감을 높이기 위한 노력이 중요하다는 것을 의미한다. 본 연구의 의의와 한계점은 결론에서 다루었다.
본 연구는 생명공학과 관련 기술의 활용에 대한 일반 국민들의 인식과 태도, 그리고 그 인식과 태도에 영향을 미치는 심리적 요인들에 대해 탐색해 보려 하였다. 대학생과 일반 성인집단을 대상으로 생명공학과 기술에 대한 자유연상 반응 및 질문지 응답을 통해 얻어진 결과를 분석하였다. 생명공학 연구 및 기술활용과 관련한 한국 성인들의 인식 내용은 '인간의 존엄성 손상' '인체에 유해한 부작용' '도덕적 혼란' '상업적 악용' 등의 불확실성이나 부작용에 대한 염려와 '질병치료' '수명연장' '식량문제 해결' 등의 긍정적 기대를 중심으로 표상되어 있었다. 생명공학 및 그 기술 활용과 관련한 대학생들의 관심과 인지도는 비교적 높았고, 관련 정보를 얻는 주된 출처는 'TV'와 '신문' 및 '인터넷' 등이었으며, 생명공학이 사회에 미치는 영향의 판단에 대해 신뢰하는 집단으로 '과학자'와 '시민단체'를 들고 있었다. 생명공학 기술의 적용에는 호의적인 태도를 보이지만, '유전자변형 콩으로 만든 두부'의 부작용을 염려하고 먹지 않겠다는 반응이 많았다. 또 개인 유전정보를 사회적이나 공적으로 이용하거나 관리하는 데 대해서는 매우 부정적인 태도를 보이고 있었다. '급진성'과 '행동활성화 체계의 민감성' 및 '신뢰감'과 '적개심' 등의 심리적 속성들이 생명공학 및 그 기술의 활용과 관련한 '관심과 인지도' 및 '기술의 활용의도'와 의미 있게 관련되어 있었다. 또 생명공학에 대한 인지도가 높다고 해서 호의적인 태도가 높은 것은 아니었다. 끝으로 본 연구에서 얻어진 결과의 의미와 추후 연구에 대해 논의하였다.
연구배경: 우울은 저하된 기분이 비교적 경미한 수준인 일상 우울과 병적 상태인 임상적 우울로 구분할 수 있다. 우울 경험은 치료순응도 저하, 신체증상 등을 경험하게 하여 의료이용을 높일 수 있으나 우울 중 임상적 우울 집단은 질환에 대한 사회적 편견을 경험하여 의료이용이 제한될 수 있다. 의료이용은 개인 나아가 사회 문제의 원인이 되어 중요하다는 측면에서 본 연구는 임상적 우울 집단, 일상 우울, 비우울 집단의 의료이용을 비교하여 살펴보고자 한다. 방법: 일반화 성향점수(generalized propensity score) 기반 처치역확률가중기법(inverse probability of treatment weighting)을 이용하여 비우울, 일상 우울, 임상적 우울 집단 간 공변량의 불균형을 최소화하고 우울과 의료이용, 총진료비의 관계를 각각 음이항 회귀분석과 로그변환한 선형회귀분석을 통해 확인하였다. 결과: 우울은 여성, 소득이 낮은 집단, 교육수준이 낮거나 배우자가 없거나 건강보험에 가입되지 않았거나 경제활동을 하지 않은 집단에서 높았으며, 우울중 임상적 우울은 경제활동을 하지 않거나 민간의료보험에 미가입된 집단, 질환의 보유개수가 많은 집단에서 비중이 높았다. 의료이용 횟수는 우울 집단(일상 우울 집단 및 임상적 우울 집단)이 비우울 집단보다 유의하게 높았으며, 임상적 우울 집단이 일상 우울 집단보다 유의하게 높았다. 총진료비는 우울 집단이 비우울 집단보다 높았으나, 임상적 우울 집단과 일상 우울 집단 간에는 유의한 차이가 없었다. 결론: 의료이용은 비우울 집단보다 우울 집단(임상적 우울 집단 과 일상 우울 집단)에서 높았으며, 임상적 우울 집단보다 일상 우울 집단에서 높았다.
이 연구에서는 프로젝트 기반 학습 전략을 사용한 지속가능성 교육 프로그램을 개발하고 예비 교사를 대상으로 적용하여 그 효과를 분석하였다. 교육대학교의 4학년 학생 23명이 연구에 참여하였고, 사전 검사로 환경 관련 행동 및 태도 검사를 실시하였다. 지속가능성 교육 프로그램을 5주에 걸쳐 실시하였고, 학생들은 전기 절약 프로젝트를 각자 수행하였다. 사후 검사는 사전 검사와 같은 검사지를 사용하였고, 프로젝트에 적극적으로 참여한 아홉 명을 대상으로 개별 면담을 하였다. 면담 내용과 포트폴리오 및 결과 보고서를 심층적으로 분석하여 지속가능성 교육 프로그램의 효과와 원인에 관련된 하위 개념을 도출한 뒤 유목화하여 하위 범주를 설정하였다. 다음으로 하위 범주 사이의 관계 중 반복해서 나타나는 관계를 추출하여 잠정적인 설명 모형을 도출하였다. 연구 결과, 프로젝트 기반 지속가능성 교육 프로그램은 학생들의 친환경적 행동과 가치 및 태도를 긍정적으로 변화시켰다. 학생들의 친환경적 행동에 뚜렷하게 영향을 미친 원인은 '성공으로 얻은 성취감'이었다. 그리고 일부 원인은 가치 및 태도 측면을 매개로 학생들의 친환경적 행동에 간접적으로도 영향을 미치는 것으로 나타났다.
코로나19로 인한 언택트 환경 속에서 모바일 간편결제가 확산하고 있다. 모바일 결제 시 본인 인증을 위해 다양한 수단이 사용되고 있으며, 최근 생체정보의 활용이 증대되고 있다. 본 연구에서는 생체정보 사용에 영향을 주는 여러 가지 요인과 사용의도에 대한 상관 분석을 하였다. 요인별 변수를 성과기대, 노력기대, 사회적 영향 및 보안성으로 구분하고, 사용의도와의 연관성 파악을 위해 통합기술수용이론을 기반으로 실증분석을 하였다. 이를 위해 변수들을 단계적으로 투입하는 단계적 회귀분석을 총 4회 실시하였다. 분석결과, 통합기술수용이론에서 제시된 성과기대, 노력기대, 사회적 영향, 보안성 등이 모두 사용의도에 긍정적인 영향을 미치고 있으며, 또한 노력기대와 보안성은 생체인증 경험여부에 따라 사용의도에 조절효과가 있는 것으로 제시되었다. 이 연구를 통해 생체정보의 효과적 활용과 기술 발전에 도움이 되기를 기대한다.
인공지능(AI) 기술이 발전함에 따라 빅데이터 기반의 상품 선호도 추정 개인화 추천시스템에 관심이 증가하고 있는 추세이다. 하지만 개인화 추천이 적합하지 않은 경우 고객의 구매 의사를 감소시키고 심지어 금융상품의 특성상 막대한 재무적 손실로 확대될 수 있는 위험을 가지고 있다. 따라서 고객의 특성과 상품 선호도를 포괄적으로 반영한 추천시스템을 개발하는 것이 비즈니스 성과 창출과 컴플라이언스 이슈 대응에 매우 중요하다. 특히 금융상품의 경우 개인의 투자성향과 리스크 회피도에 따라 고객의 상품 선호도가 구분되므로 축적된 고객 행동 데이터를 활용하여 맞춤형 추천서비스를 제안하는 것이 필요하다. 이러한 고객의 행동 특성과 거래 내역 데이터를 사용하는 것뿐만 아니라, 고객의 인구통계정보, 자산정보, 종목 보유 정보를 포함하여 추천 시스템의 콜드 스타트 문제를 해결하고자 한다. 따라서, 본 연구는 고객의 거래 로그 기록을 바탕으로 고객의 투자성향과 같은 특성 정보와 거래 내역 및 금융상품 정보를 통해 고객별 금융상품 잠재 선호도를 도출하여 딥러닝 기반의 협업 필터링을 제안한 모형이 가장 성능 우수한 것을 확인하였다. 본 연구는 고객의 금융 투자 메커니즘을 기반으로 금융상품 거래 데이터를 통해 미거래 금융상품에 대한 예상 선호를 도출하는 추천 모델을 구축하여, 선호가 높을 것으로 예상되는 상위 상품군을 추천하는 서비스를 개발하는 것에 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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