본 연구는 실제 상담에서 내담자들이 상담자의 진정성을 어떻게 인식하는지 그 구성요인들을 확인하고, 상담자 진정성과 관련된 치료적 변화와 그 과정에 대해 살펴보고자 수행되었다. 이를 위해 대학원에서 상담을 전공하고 있는 내담자 12명을 대상으로 심층면접을 실시하였고, 질적 연구 방법 중 근거이론 접근법을 사용하여 분석한 결과, 57개의 개념과 40개의 하위범주, 그리고 14개의 범주가 도출되었다. 주요 연구결과로는, 첫째 내담자가 인식하는 상담자 진정성의 구성 요인은 '진솔성,' '진심어린 태도,' '정성스런 돌봄'으로 확인되었다. 둘째 상담자 진정성은 내담자에 대한 깊은 수준의 수용과 공감이 동반될 때 더 깊고 일반화된 치료적 변화를 가져오는 것으로 나타났다. 마지막으로 상담자 진정성의 치료적 변화로는 '자기이해와 수용의 증가', '진정성 모델링의 일반화', '문제 대처에 대한 적극성 증가'로 나타났다. 본 연구는 실제 상담에서 내담자가 경험한 상담자 진정성과 치료적 변화에 대해 면밀히 살핌으로써, 진정성이 가지는 치료적 가치와 관련 요인들을 확인하고 초심상담자의 훈련과 교육에 대한 시사점을 제공하였다는데 그 의의가 있다.
2020년 여름, 한반도 남부를 강타한 대홍수는 섬진강 하천 생태계를 크게 교란시켰다. 홍수의 피해를 입은 하천 수목 중 일부는 고사하였고, 또 다른 일부는 시간이 지남에 따라 어느 정도 회복되는 모습을 보였다. 더불어 홍수 후 새로 자라난 수목도 관찰되었다. 본 연구에서는 교란된 하천 생태계가 회복하는 과정을 서로 다른 특성의 수목 간 공간적 인접성을 통해 설명하였다. 공간 점 패턴 분석 (spatial point pattern analysis) 결과, 새로 발생한 수목과 홍수 이전부터 존재하였던 수목은 서로 공간적으로 군집하는 것으로 나타났다. 하지만 보다 세밀한 분석을 통해 새로 발생한 수목은 기존 수목 중 회복한 수목보다 회복되지 않은 수목과 더 강하게 군집한다는 사실이 밝혀졌으며, 이를 통해 촉진적 (facilitative) 상호작용 속에 가려진 경쟁적 (competitive) 상호작용을 포착할 수 있었다. 기존 수목에 의한 서식처 개선 효과는 새로 발생한 수목의 생장에 긍정적인 역할을 했을 것이나, "살아 있는" 기존 수목은 새로 발생한 수목과 한정된 자원을 두고 경쟁했을 것으로 예상된다. 이러한 결과는 전지구적인 기후변화의 맥락 속에서 국내 하천 생태계가 마주할 강하고 빈번한 자연적 교란에 대비할 새로운 지식을 제공할 수 있다. 전통적으로 학계에서는 환경 요인을 설명 변수로 하는 생태 모델링이 널리 사용되고 있지만, 수목 개체들 간 상대적 위치 관계로 대표될 수 있는 개체 간 상호작용 역시 생태계 변화를 설명하는 데 있어서 중요한 요인이라고 할 수 있다.
정보가 조직의 중요한 자산으로 인식되면서, 조직들은 지식관리를 위한 자원 투입을 증가시키고 있다. 특히, 기업콘텐츠관리시스템은 조직 중심의 콘텐츠관리 향상 지원 솔루션으로서, 콘텐츠의 체계적 활용을 통한 업무적 성과 달성 및 내부 정보보안 수준 향상에 도움을 주어 활용성이 높다. 본 연구는 조직 구성원의 기업콘텐츠 관리시스템 사용 의도 향상 방안을 제시하는 것을 목적으로, 정보시스템 품질 특성과 업무 환경 특성의 연계가 사용 의도에 미치는 영향을 제시한다. 연구는 선행연구를 기반으로 연구가설을 제시하고, 기업콘텐츠관리시스템을 도입한 조직의 근로자들을 대상으로 설문을 하였으며, 구조방정식모델링을 적용하여 가설 검증을 하였다. 분석 결과, 기업콘텐츠관리시스템의 정보 및 서비스 품질, 그리고 업무 상호작용성이 사용 의도를 높였으며, 업무 갈등이 사용 의도를 감소시켰다. 더불어, 업무 상호작용성과 업무 갈등이 기업콘텐츠관리시스템 품질 요인의 사용 의도에 미치는 영향을 조절하는 것을 확인하였다. 연구는 기업콘텐츠관리시스템 활용 증대 방안을 제시함으로써, 조직의 전략적 행동 방향을 제시한 측면에서 시사점을 가진다.
최근 4차 산업혁명 환경이 도래하면서 어느 조직이든 데이터의 개방과 공유, 융합이 활발하게 이루어지고 있다. 그런데 데이터의 개방과 공유는 필연적으로 보안 취약성을 초래할 수밖에 없으며 오히려 4차 산업혁명 환경에서 운영되는 조직의 존폐까지 영향을 미칠 수 있는 위협요인으로 대두되는 양면성이 있다. 특히 군이라는 조직에서 보안 문제는 군자체가 아닌 국가의 위협이 될 수 있으므로 항상 높은 수준의 보안 기강 유지가 필수적으로 요구된다. 이에 본 논문에서는 군(軍) 보안수준에 영향을 미칠 수 있는 요인을 추출하여 보안수준 발전대책을 모색하기 위해 계획 행동이론, 억제이론, 보호 동기 이론 등을 적용한 구조방정식 모형을 통해 14개 변수를 선별하였고 각 이론과 변수의 영향력을 검정하였다. 그 결과 평소 보안규정 교육과 평가를 통해 체화된 보안지식은 행동에 영향을 미친다는 계획 행동이론을 채택할 수 있었고, 억제이론과 보호 동기 이론은 기각 수준의 유의미성을 나타냈다. 또한, 3년간의 보안감사 결과 측정된 값을 통해 군(軍) 보안수준에 가장 큰 영향을 미치는 변수는 지휘 관심과 정신보안이라는 사실도 확인되었다. 결론적으로 군(軍) 보안수준을 높이기 위해서는 보안교육과 신상필벌, 보안시스템 고도화 등과 함께 지휘 관심과 정신보안 태세를 확고히 해야 한다는 내용이 발전대책으로 제시되었다.
본 연구는 비행친구와 비행 간의 관계가 종단적으로 역동적일 뿐만 아니라 그 관계성에 다양한 잠재적 유형이 있을 수 있음을 밝히고자 한다. 청소년패널자료를 활용하여 분석한 결과, 비행친구 발달궤적은 중2에서 고2까지 4회기 동안 비행친구가 없는 집단, 비행친구가 감소하는 집단, 비행친구가 지속되는 집단 세 가지 유형으로 구분되었다. 비행친구 발달궤적과 비행 발달궤적 간의 종단적인 역동적 관계를 살펴본 결과, 비행친구 발달궤적 집단 중 비행집단이 될 확률은 비행친구 지속형 집단이 가장 높고, 비행친구 억제형 집단이 가장 낮은 것으로 나타나 비행친구의 영향효과를 확인할 수 있었다. 비행친구 지속형 집단은 만성형 비행집단이 될 확률이 가장 높은 것으로 나타나 비행친구의 상승효과를 보여주고 있다. 반면 비행친구 감소형 집단은 저비행지속형 집단이 될 확률이 가장 높았고, 비행친구 지속형 집단은 중단형 비행집단이 될 확률이 가장 높은 것으로 나타났다. 이러한 결과는 비행친구의 선택효과를 반증하는 것이다. 본 연구결과는 비행친구의 영향효과, 선택효과, 상승효과를 동시에 지지하는 것으로서, 이러한 여러 가지 설명이 동등하게 타당하며 비행친구와 비행 간의 관계는 종단적으로 상호적이며 역동적인 관계로 이해되어야 함을 보여주고 있다.
2020년 3월, 코로나바이러스 팬데믹으로 선포되면서, 다양한 방역 조치가 취해져 왔다. 이에 따라, 관광 및 환대 산업 내의 많은 변화들이 야기되었다. 특히 레스토랑 산업에서는 비대면 서비스 및 좌석 간 거리두기 등 방역 지침이 시행되었다. 전통적으로 레스토랑 선택속성에 대한 연구는 분위기, 서비스 품질, 음식의 품질을 포함한 3가지 속성의 중요성이 강조해 온 데 반해, 코로나19 이후 레스토랑 이용자를 대상으로 레스토랑 선택속성을 탐색한 연구는 미비한 실정이다. 이에 따라, 본 연구에서는 코로나19라는 환대 산업 내의 환경적 변화에 대한 이해에 기반하여, 국내 온라인 리뷰 데이터 상에서 새로운 레스토랑 경험적 속성을 확인하기 위한 탐색적인 접근을 시도하였다. 본 연구는 서울 을지로 지역에 위치한 일반음식점 및 휴게음식점 475개로 네이버 플레이스에 등록된 총 31,115개의 온라인 리뷰를 분석 단위로 고려하였다. 분석 방법은 단어 빈도와 역문서 빈도의 곱으로 산출된 TF-IDF와 잠재적 토픽들을 추출하는 확률적 모델 알고리즘인 LDA 토픽모델링 기법을 통해 온라인 리뷰 내에서 단어들의 군집화를 통해 레스토랑 선택속성을 재분류하고자 하였다. 분석 결과, 분위기, 서비스 품질, 음식 품질과 함께 코로나19 이후 레스토랑의 새로운 속성으로 "감염병 예방"요인이 도출되었다. 본 연구는 기존 레스토랑 선택속성에서 제시하는 세 가지 속성들을 범주화하고, 나아가 새로운 속성을 제시하였다는 점에서 기존 레스토랑 선택속성 문헌을 확장하여 학술적 의의가 있다. 나아가, 분석 결과에 기반하여 레스토랑 운영의 측면 및 정책적 관점에서의 실무적 제언을 시도하였다.
본 논문에서는 단일 채널 다성 음악에서 리듬 악기 신호를 블라인드 (blind) 방식으로 추출하는 방법을 제안한다. 상업적으로 판매되는 음악 신호는 대부분 2개 이하만의 혼합된 채널 형태로 사용자에게 제공되는 반면, 그 혼합 채널 신호에는 각각 가창 음원 (vocal)을 비롯한 많은 종류의 악기가 포함되어 있는 형태이다. 따라서, 혼합 신호의 개수가 음원 개수와 같거나 더 많은 상황을 가정하는 기존의 음원 분리 방법처럼, 혼합 환경이나 신호의 통계적 특성을 모델링하는 것 보다는, 특정 음원의 고유 특성을 활용하는 것이 이처럼 적은 개수의 혼합 신호만을 가지고 있는 환경 (underdetermined)에 더욱 적합하다. 본 논문에서는 다른 화성 악기와 혼합되어 있는 상창에서 리듬 악기 음원만을 추출하는 것을 목표로 한다. 비음수 행렬 인수분해 (NMF: Nonnegative Matrix Factorization)의 변형된 알고리즘인 비음수 행렬의 부분적 공동 분해 (NMPCF: Nonnegative Matrix Partial Co-Factorization)가 입력 행렬의 시간적인 속성과 주파수적인 속성에서 다양한 관계성을 분석하기 위해 활용된다. 또한 특정 시간 단위로 입력 신호를 파편화 (segmentation)하고, 파편들에서 반복적으로 발생하는 성분을 리듬 악기가 공통적으로 포함하고 있는 특성이라고 가정한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 일반적으로 받아들여질 수 있을 정도의 성능을 보여주지만, 기본적으로는 사전 정보를 활용하는 타악기 음원 분리 방식보다 우수하지는 않다. 그러나 블라인드 방식의 특성상, 사전 정보를 획득한기에 용이하지 않은 경우, 또는 사전 정보와 현격히 다른 리듬 악기가 연주되는 경우 등에 보다 유연하게 대응할 수 있다.
Learning Progressions(학습진행과정, 이하 LP)은 "과학의 핵심 아이디어(core idea) 혹은 과학 활동(scientific practices) 이해 과정을 상대적으로 단순한 체계에서 전문가의 지식체계로 논리적이고, 순차적인 단계로 정교하게 설명한 틀"로서, 한 교과 내 및 다른 과학영역들(물리, 지구과학, 생물, 화학)과 연결하여 연계적 교육과정을 구성하는 이론적 기반을 제공한다. 학습은 개개인의 선지식, 선경험, 교과교육과정, 교육과정 등의 여러 요소에 영향을 받는 복잡한 이해 과정으로, LP 단계를 모든 학생들이 동일하게 이동하지 않는다. 학생과 학습환경의 특성에 따른 이동 가능한 학습경로의 서술을 위해서는 다양한 학생데이터의 수집과 분석이 필요하다. 이러한 과정을 통해서 가설의 LP는 과학적으로 증명된 LP로 규명되며. 비로소 교과과정 개발의 틀(framework)로 역할을 할 수 있다. 본 연구는 미시간 대학 연구팀이 개발한 "물질의 본성(nature of matter)" 주요 개념에서, 하위개념인 "물질의 입자성(particule nature of matter)과 입자적 표상(submicroscophic representation)"의 LP와 관련 평가지를 우리나라 과학교육과정과 연계, 수정하여 개발하였다. 수정된 평가지와 LP는 124명의 중고등학생의 LP 경로 특성을 분석하는데 사용되었다. 학생들의 입자적 개념과 표상의 이해도, 개념과 표상 이해도 연관성을 중점으로 분석하여 관련 과학교육과정과 현장 수업의 문제점과 시사점을 도출하였다. 본 연구결과를 종합해 보면, 높은 레벨 문항의 정답을 고른 빈도수는 낮은 레벨 문항을 모두 정답으로 고른 경우에 높았으며 이는 학생들이 본 연구팀이 개발한 LP 경로로 이해과정을 정교화시킴을 알 수 있다. 하지만, 대부분의 학생들, 특히 고등학생들은 초등학교 수준의 거시적 물질의 본성 개념 LP 단계에 머물고 있으며, 중학교 수준인 미시적 표상 LP 단계에 있다. 입자적 개념과 표상 이해 실패의 주요 원인은 1) 과학적 모델의 본질, 2) 관련 선지식, 3) 미립자 표상의 이해부족으로 정리된다. 본 연구결과는 물질의 입자성과 관련된 개념, 과학활동(특히 모델링)을 증진시키고 개개인 특성에 맞는 맞춤형 학습환경 제공을 위한 학습, 교수, 평가자료 개발에 기여하는 바가 크다. 더 나아가 '물질의 본성'에 대한 LP연구와 과학적 소양 증진에 긍정적 역할을 할 것으로 기대한다.
기업의 경쟁력 확보를 위해 판별 알고리즘을 활용한 의사결정 역량제고가 필요하다. 하지만 대부분 특정 문제영역에는 적합한 판별 알고리즘이 어떤 것인지에 대한 지식은 많지 않아 대부분 시행착오 형식으로 최적 알고리즘을 탐색한다. 즉, 데이터셋의 특성에 따라 어떠한 분류알고리즘을 채택하는 것이 적합한지를 판단하는 것은 전문성과 노력이 소요되는 과업이었다. 이는 메타특징(Meta-Feature)으로 불리는 데이터셋의 특성과 판별 알고리즘 성능과의 연관성에 대한 연구가 아직 충분히 이루어지지 않았기 때문이며, 더구나 다중 클래스(Multi-Class)의 특성을 반영하는 메타특징에 대한 연구 또한 거의 이루어진 바 없다. 이에 본 연구의 목적은 다중 클래스 데이터셋의 메타특징이 판별 알고리즘의 성능에 유의한 영향을 미치는지에 대한 실증 분석을 하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 다중 클래스 데이터셋의 메타특징을 데이터셋의 구조와 데이터셋의 복잡도라는 두 요인으로 분류하고, 그 안에서 총 7가지 대표 메타특징을 선택하였다. 또한, 본 연구에서는 기존 연구에서 사용하던 IR(Imbalanced Ratio) 대신 시장집중도 측정 지표인 허핀달-허쉬만 지수(Herfindahl-Hirschman Index, HHI)를 메타특징에 포함하였으며, 역ReLU 실루엣 점수(Reverse ReLU Silhouette Score)도 새롭게 제안하였다. UCI Machine Learning Repository에서 제공하는 복수의 벤치마크 데이터셋으로 다양한 변환 데이터셋을 생성한 후에 대표적인 여러 판별 알고리즘에 적용하여 성능 비교 및 가설 검증을 수행하였다. 그 결과 대부분의 메타특징과 판별 성능 사이의 유의한 관련성이 확인되었으며, 일부 예외적인 부분에 대한 고찰을 하였다. 본 연구의 실험 결과는 향후 메타특징에 따른 분류알고리즘 추천 시스템에 활용할 것이다.
최근 시장에서의 경쟁이 기업 간의 경쟁에서 공급사슬 간의 경쟁으로 진화해 감에 따라, 공급사슬관리(이하 SCM)를 고도화하기 위한 기업들의 관심이 높아지고 있다. 특히 다양한 기술적 강점을 갖고 있는 블록체인 기술이 SCM과 결합되면서 블록체인 기반의 SCM 서비스 도입을 검토하고 있는 국내 제조, 유통 기업들이 늘어감에 따라, 우리 기업들의 블록체인 기반 SCM 도입에 영향을 미치는 요인들에 대한 연구가 중요해지고 있는 시점이다. 그러나 기존 블록체인 및 SCM에 대한 수용연구들은 대체로 기술수용모형이나 통합기술수용모형에 기반하여 수행되어 왔다. 그러나 이 두 이론적 기반은 개인의 정보기술 수용을 설명하기에는 적합하지만, 기업을 대상으로 하는 정보기술 수용을 설명을 하기에는 다소 부적합한 한계가 있다. 본 연구는 기술-조직-환경(TOE) 프레임워크 이론을 바탕으로 기업을 분석단위(unit of analysis)로 하는 새로운 관점의 블록체인 기반 SCM 수용모형을 제시하고, 기업들이 새로운 정보기술의 도입을 검토할 때 그 기술이 제공하는 혜택(benefit)과 그 기술로 인해 발생하는 손실(sacrifice)을 종합적으로 고려하는 특성을 반영하고자, 본 연구에서는 가치 기반 수용 모형(Value-based Adoption Model)의 관점을 추가로 적용하였다. 본 연구에서는 제안된 연구모델을 검증하기 위하여 국내 제조, 유통 기업 126곳을 대상으로 설문을 통해 데이터를 수집하였으며, PLS 구조방정식모델을 통해 실증적으로 분석하였다. 분석결과 '비즈니스 혁신', '경로추적', '보안강화'와 같은 기술적 관점의 혜택 요인들과 '비용'과 같은 손실 요인이 블록체인 기반 SCM의 '인지된 가치'에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 이는 다시 '사용의도'에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 한편 조직적 관점의 '조직준비도'는 '사용의도'에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났지만, 환경적 관점의 '규제환경'은 예상과 달리 '사용의도'에 유의한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 이와 같은 본 연구의 발견은 국내 블록체인 기반 SCM 활성화를 위한 실무적, 정책적 대안을 마련하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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