본 논문의 연구 목적은 공유숙박 비즈니스 바탕으로 숙박 플랫폼이 세입자의 온라인 리뷰 의향에 미치는 영향을 연구하는 것이다. 기존 숙박예약 모델보다 공유숙박 중 숙박 플랫품, 집주인, 세입자 간을 공유하는 독립성이 더 명확하다. 공유숙박 플랫폼은 집주인과 세입자간의 오프라인 숙박서비스를 완료하고 거래를 실현할 수 있도록 다양한 지원 서비스를 제공하는 것은 물론, 공유숙박 플랫폼은 세입자가 집주인에게 객관적이고 적극적으로 평가하도록 장려하는 특정 조치를 파악해야 한다. 공유숙박에 대한 신용 생태를 더 잘 확립할 수 있도록 필요하다. 본 논문에서는 공유숙박 플랫폼을 사용해본적 있는 소비자들을 대상으로, 2주간의 설문 조사를 하고 SPSS24.0 프로그램을 사용하여 데이터가 분석되었다. 이 논문의 연구결과는: (1) 플랫폼 리뷰 기능의 사용 용이성, 세입자의 만족도 및 플랫폼 리뷰 인센티브가 세입자의 온라인 리뷰 의향에 긍정적인 영향을 미친다. (2) 플랫폼의 신용 메커니즘은 세입자의 만족도가 온라인 리뷰 의향에 영향을 미치는 과정에서 긍정적인 영향을 미친다.
본 연구는 청소년의 공격성에 영향을 미치는 요인을 개인·부모·친구 요인과 SNS 이용 정도를 중심으로 하여 탐색하고자 한다. 자아형성이 불안정한 청소년기의 성장기적 특성을 감안하여, 주요 주변인인 부모와 친구 관계를 중심으로 청소년 공격성 문제 개선을 위한 근거를 제공하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 한국아동·청소년패널조사 초1패널의 7차년도 데이터 중 총 1,437명의 자료를 활용하여, 빈도분석, t-test, 일원배치 분산분석(ANOVA), 다중선형회귀분석을 실시하였다. 그 결과, SNS를 자주 이용하는 학생이 적게 이용하는 학생보다 공격성이 높은 것으로 나타났다. 부모 요인 중 학대가 심할수록, 과잉간섭이 심할수록 공격성이 높은 것으로 나타났으며, 감독은 높을수록 공격성이 낮은 것으로 나타났다. 또한 친구 요인 중 소외를 높게 경험할수록 공격성이 높은 것으로 나타났다. 청소년의 공격성으로 인해 발생하는 문제의 개선을 위하여 단순히 청소년의 SNS 사용을 제한하는 것이 아니라, 가장 영향력이 높은 주변인인 부모와 친구의 관계를 고려한 통합적인 프로그램의 마련이 필요하다.
본 연구에서는 공적이전소득과 사적이전소득이 노인의 삶의 만족에 영향을 미치는 데 있어 우울과 사회적 지지가 다중매개효과를 가지는가를 규명하고자 한다. 이를 위해 국민노후보장패널조사(KReLS: Korean Retirement & Income Study) 데이터 중 7차 패널자료(2017년도)를 분석에 사용하였으며, 구조방정식모형(structural equation modeling, SEM)을 활용하여 분석을 실시하였다. 분석결과, 첫째, 노인의 공적이전소득이 많을수록 우울 수준은 낮아졌으며, 사회적 지지는 높아졌고, 삶의 만족은 높아지는 것으로 분석되었다. 둘째, 노인의 공적이전소득, 사적이전소득이 삶의 만족에 영향을 미치는데 있어서 우울의 부분매개효과가 검증되었다. 셋째, 노인의 공적이전소득, 사적이전소득이 삶의 만족에 영향을 미치는데 있어서 사회적 지지의 부분매개효과가 검증되었다. 넷째, 노인의 공적이전소득과 사적이전소득이 삶의 만족에 미치는 영향에서 우울과 사회적 지지의 다중매개효과가 유의함이 검증되었다. 이러한 분석결과에 근거해, 노인의 사회적 지지망 강화를 위한 Community Care 사업의 활성화 등의 정책적 제안을 하였다.
본 연구의 자료처리는 '코로나 19와 프로야구', '코로나 19와 프로야구 무관중'과 관련된 키워드를 중심으로 텍스톰(textom)프로그램의 텍스트마이닝과 소셜네트워크 분석을 활용해 문제점 도출 및 시청품질의 변인을 설정하는데 활용하였다. 정량적 분석을 위해 시청품질에 관한 설문지를 구성하였으며, 270부의 설문응답자 중 250부의 설문을 최종연구에 사용하였다. 설문지의 타당도와 신뢰도를 확보하기 위한 도구로 탐색적 요인 분석과 신뢰도 분석을 실시하였으며, 타당도와 신뢰도가 확보된 설문을 바탕으로 IPA분석(중요도-만족도)을 실시하여 결과 및 전략을 제시하였다. IPA분석을 실시한 결과 1사분면에 영상과 관련된 요인(영상구성, 영상배색, 영상 선명도, 영상 확대 및 구도, 고음질 영상)이 나타났고 2사분면은 경기상황(응원 팀 경기수준, 응원 선수 경기수준, 스타선수 발굴, 라이벌 팀과의 경기)과 경기정보(경기일정 안내, 선수정보 확인, 팀 성적 및 선수성적, 경기정보), 상호작용(응원팀과의 공감대) 일부의 요인이 나타났으며, 3사분면은 해설자(야구관련 지식, 의사전달 능력, 발음과 목소리, 표준어 사용, 경기관련 정보 소개)와 상호작용(프런트와 실시간 소통, 시청자와의 공감대, 채팅 등의 정보교환)의 요인이 나타났다.
우리나라에서 교통 전문 방송사는 서울시에서 운영하는 TBS와 도로교통공단에서 운영하는 TBN 두 군데이다. 본 연구는 두 군데 교통방송 유튜브 플랫폼 활용 현황과 공급되는 콘텐츠의 성격, 활용과정에서 나타난 문제점 및 개선방안을 살펴보는 것을 목적으로 한다. 먼저 유튜브 플랫폼 활용을 보면, TBS의 경우 2021년 3월 전담조직인 '스트리트31팀' 결성하여 총 10명으로 팀을 구성하였으며, TBN은 유튜브 전담조직은 따로 없이 4명의 TF팀 구성하여 운영하고 있다. TBS가 13개 유튜브 채널 중 구독자 110만 명을 보유한 '시민의 방송'을 비롯해 TBS FM(31만 명), TBS eFM(13만 명), 팩트iN스타(32만 명) 등이 주력 채널로 운영하고 있고, <골방 라이브>와 <짤짤이쇼> 등 오리지널 콘텐츠까지 제작하고 있다. 이에 비해 TBN은 메인인 'TBN 통' 구독자가 만 5천 명에 불과하고 12개 지역 네트워크의 유튜브 채널도 부산과 경인을 제외하고 천명도 안 되는 구독자를 보유하고 있다. 오리지널 콘텐츠는 <카린이/ 알려줄car>가 유일하지만 교훈적인 내용으로 별다른 주목을 받지 못하고 있다. 두 방송사 모두 직업의 안정성 때문에 구성원들의 관심 부족과 뉴미디어 콘텐츠 제작에 대해 소극적이다. 따라서 이들 두 방송사에 대한 유튜브 플랫폼 발전을 위해서는 내부의 조직변화 및 구성원들의 인식변화가 필요하고 라이브방송 활성화와 스타 크리에이터의 발굴이 요구되며, 스마트 미디어 환경에 걸맞은 콘텐츠 유통전략을 수립해야 한다.
본 연구의 자료처리는 텍스톰(textom)을 통해 소셜 미디어의 단어검색을 중심으로 빅데이터 분석을 실시하여 3가지 영역(2019광주세계수영선수권대회, 2019광주세계수영마스터즈대회, 2019세계수영선수권 대회문제점)에 대한 단어를 웹 환경에서의 데이터 수집과 정제작업을 통해 일관되게 처리하였다. 또한 수집된 단어를 활용하여 Ucinet6의 프로그램에 적용한 후 시각화 하였으며, 단어들의 유사한 관계파악과 공통요인의 군집을 파악하기 위해 CONCOR분석을 실시하였다. 분석결과 2019광주세계수영선수권대회와 관련된 군집은 주요인식과 주변인식 4개의 영역으로 구분되어 수영선수권대회와 관련된 전반적인 대회운영적인 측면을 주로 검색하고 있는 것으로 나타났고 2019광주세계수영마스터즈대회와 관련된 군집은 주요인식과 주변인식 2개의 영역으로 구분되어 마스터즈대회의 홍보와 대회에 대한 측면을 주로 검색하고 있는 것으로 나타났으며, 2019광주세계수영선수권대회 문제점과 관련된 군집은 주요인식과 주변인식 5개의 영역으로 구분되어 수영선수권대회 문제점의 장소, 운영, 기관, 행사 등에 대한 측면을 주로 검색하고 있는 것으로 나타났다. 최종적으로 2019광주세계수영선수권대회 키워드 분석결과를 통해 첫째, 전남지방과의 상호구축관계형성, 둘째, 시설투자를 최소화한 대회운영, 셋째, 신뢰가 있는 대회운영을 해야 함을 시사할 수 있겠고 2019광주세계수영마스터즈대회 키워드 분석결과를 통해 첫째, 광산업을 활용한 대회홍보, 둘째, 광산업을 활용한 지역홍보를 해야 함을 시사할 수 있겠으며, 2019광주세계수영선수권대회 문제점에 관한 키워드 분석을 통해 2019세계수영선수권대회의 개최 전, 개최 중, 개최 후에 맞는 레거시 정책개발을 해야 함을 시사할 수 있겠다.
본 연구의 목적은 인공지능의 딥러닝을 활용하여 소셜미디어에서 공유되는 도시공원 이용자 활동사진을 분류하는 기초 모델을 만드는 것이다. 소셜미디어 데이터는 네이버 검색을 통해 수집된 도시공원 관련 사진들을 수집하여 분류모델에 활용하였다. 도시공원 특성 평가에 활용할 수 있는 지표인 자연성(naturalness), 잠재적 매력성(potential attraction), 활동(activity)을 기반으로 최종 21개의 분류 항목체계를 만들고, 항목별로 네이버에서 공유되는 실제 도시공원 사진을 수집하여 주석이 달린 데이터 세트를 구축했다. 수집한 사진 데이터 세트에 대해 커스텀(cuntom) CNN 모델과 사전 훈련된 CNN의 전이학습 모델을 설계하고 분석하였다. 연구결과, 가장 우수한 성능을 보였던 Xception 전이학습 모델이 최종적으로 도시공원 이용자 활동 이미지 분류모델로 선정되었으며, 그 외 다양한 평가 지표를 통해 모델을 평가했다. 본 연구는 소셜미디어에 공유되는 이용자 사진을 활용하여 도시공원 특성을 평가할 수 있는 지표로서 AI를 구축한 것에 의의가 있다. 딥러닝을 활용한 분류모델은 수동분류에 대한 한계를 보완하고, 대량의 도시공원 사진을 효율적으로 분류할 수 있어서 향후 도시공원의 모니터링 및 관리에 활용할 수 있는 유용한 방법이라고 할 수 있다.
본 연구에서는 사회공헌활동에 대한 건설기업들의 인지도를 분석하고, 대기업과 중소 건설기업의 사회공헌활동을 비교해 보았다. 이를 위해 국내 사회공헌활동에 대한 설문조사와 전문가 조사를 통해 비교·분석하고 시사점을 도출하였다. 분석결과 건설기업들은 대체로 사회공헌활동의 필요성을 절감하고 있었는데, 중소 건설기업들은 대규모 기업들에 비해 필요성의 인식 정도가 낮았다. 중소 건설업체 CEO 및 경영진의 사회공헌 관심도는 아직은 부족했다. 사회공헌활동의 추진형태는 전문성과 네트워크 때문에 모두 직접사업 보다 NGO와 파트너십이 많았다. 향후 사회공헌활동 활성화를 위한 전략은 다음과 같이 요약된다. 먼저, 중소기업 CEO들에 대한 인지도 제고와 사회공헌활동 참여를 독려할 필요가 있다. 사회공헌활동의 필요성은 대체로 공감하고 있지만, 대기업을 제외한 중소기업의 경우 참여한 적이 없는 경우도 굉장히 높게 나타나기 때문이다. 둘째, 사회공헌활동을 위해 NGO와의 유대 및 정보 등을 공유할 필요가 있다. 많은 건설기업들이 NGO의 전문성, 전담인력 부족 등으로 NGO와의 파트너십을 선호했는데, NGO의 건설기업에 대한 생리 이해부족, NGO 관련 정보을 얻을 수 있는 인프라 부족 등을 문제로 지적하였다. 이는 특히 중소규모 건설기업에서 두드러졌다. 셋째, 원활한 사회공헌 활동을 위해서는 예산지원이 필요하고 전담인력이 확보되어야 한다. 그리고 외부적으로 정부의 제도적인 지원도 마련되어야 한다. 마지막으로, 건설기업의 사회공헌활동에 대한 홍보가 강화되어야 하고 벤치마킹할 수 있는 사회공헌활동 프로그램 등을 개발해야 한다. 특히 중소 건설업체들은 이러한 여유와 능력이 부족하므로 건설산업 사회공헌재단의 역할이 강조된다.
인코딩(encoding)은 컴퓨터에서 사용되는 음성, 영상 및 텍스트 문자를 부호화하는 방법을 가리킨다. 그러므로 특정 데이터를 열람하기 위해서는 해당 인코딩 정보를 알아야하며, 데이터마다 인코딩을 판별해주는 알고리즘들이 존재한다. 하지만 실제 음원이나 문서를 송수신하는 과정에서 패킷 손실이 발생할 수 있으며, 특히 무선 통신망에서 패킷 스니핑으로 정보를 가로챌 경우 손실률은 더욱 증가되어 인코딩 기법 판별에 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 오류가 발생한 데이터의 인코딩 기법 판별율을 향상시키기 위해 기존의 문자 인코딩 기법 판별 프로그램인 'uchardet'에 Bit-shift 알고리즘을 적용하여 성능 향상을 이루었다. 알고리즘의 성능 평가를 위해 임의의 한글 및 일본어 텍스트 파일에 손실률(loss rate)을 적용하여 부분적으로 데이터가 소실된 인코딩 파일을 생성하여 결과를 비교하였다. 그 결과, 패킷이 손실된 데이터에서 Bit-shift 알고리즘을 적용한 'uchardet-bitshift' 경우 기존의 알고리즘보다 더 나은 성능을 보였다. 한국어 인코딩의 경우 기존의 uchardet는 0.005% 손실률까지 100%의 정확도를 보이고 1%보다 높은 손실률에서는 인코딩을 전혀 판별해 내지 못한데 비해, Bit-shift 알고리즘을 적용할 경우 0.05%의 손실률에도 100%의 정확도를 보였으며 그보다 큰 손실률에서도 해당 인코딩을 판별해냈다. 또한 한자어를 많이 포함하는 일본어의 경우 손실률이 높아질수록 중국어 인코딩으로 잘못 판별하는 경향을 보였다. 시뮬레이션 분석 결과, Bit shift 알고리즘을 추가하여 기존 인코딩 기법 판별 알고리즘의 개선이 가능하였다.
본 논문은 발달장애인의 역량강화를 통해 지역사회로의 자연스러운 전환을 목표로 한 전환과정과 프로그램을 개발하기 위한 연구이다. 연구목적을 달성하기 위하여 문헌연구, 관련 프로그램 사례조사, 전문가 심층면접 방법을 활용하였으며 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 현재 발달장애인들을 고려한 전환과정은 지나치게 제한되어 있고 이들의 특성을 고려하지 못하고 있다. 둘째, 발달장애인을 위한 새로운 고등교육프로그램이 새로운 전환과정으로 시작되고 있으나 중등학교와 연계가 부족하다. 셋째, 중등학교 이후 발달장애인을 위한 대학프로그램에서 중요하게 고려되어야 하는 요인은 자기인지와 자기이해이다. 이 결과를 중심으로 한국에서 발달장애인을 위한 대학 내 전환과정과 프로그램을 제안하면 첫째, 발달장애인을 위한 중등학교 이후 전환과정은 최소한 발달장애인의 특성과 자기이해와 자기인지가 이루어질 수 있도록 주류화교육이 이루어져야 하며, 이를 고려할 때 대학 내에서의 전환과정 구성은 하나의 대안이 될수 있다. 둘째, 대학 내 구성되는 고등교육프로그램은 다음과 같은 측면이 고려되어 구성될 필요가 있다. ① 대학 내의 많은 고등교육 관련 프로그램의 지원을 받을 수 있도록 연계되거나 지원망이 구축될 필요가 있다. ② 대학 내의 모든 프로그램에 발달장애학생들이 참여할 수 있도록 문호가 개방되어야 한다. ③ 대학 내의 전문 인력들이 필요에 따라 참여할 수 있도록 인적구성이 체계화되고 연계될 수 있어야 한다. ④ 대학 내의 비장애학생들이 발달장애학생들의 프로그램에 참여할 수 있도록 통합학습이나 활동이 자연스럽게 이루어질 수 있도록 해야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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