간호서비스 질에 대한 대상자들의 요구가 점점 높아지고 있는 현실에서 간호서비스 질은 간호사의 직무태도와 행동에 따라 달라질 수 있다 하였다. 그 것은 자발적이고 능동적인 조직시민행동으로 설명할 수 있다. 임상실무에서는 간호사들의 업무성과에 영향을 미치는 조직시민행동이 매우 중요하며 조직공정성은 조직시민행동의 중요한 영향요인이다. 본 연구는 조직공정성이 간호사의 조직시민행동에 미치는 영향관계를 파악하고자 시도된 서술적 조사연구이다. 연구대상은 K지역 소재 500병상 미만의 2차 의료기관 3곳에서 근무하는 간호사 230명을 대상으로 하였다. 데이터 분석은 SPSS Win18.0을 사용하여 기술통계, t-test, ANOVA, Perason's correlation coefficient, Multiple Regression을 하였다. 연구결과에서 총 조직공정성과 그 하위요인 인 분배, 절차, 상호작용공정성은 조직시민행동에 유의한 정(+)의 상관관계를 나타내었다(r=.172~.540, p=.000). 또한 총 조직공정성은 29.1%의 설명력을 가지고 총 조직시민행동에 유의한 영향(${\beta}$=.540)을 미쳤다(F=93.777, p=.000). 하위요인을 살펴보면, 절차공정성을 제외한 분배공정성(${\beta}$=.283)과 상호작용공정성(${\beta}$=.249)은 조직시민행동에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 간호사의 조직시민행동을 유도하기 위해서는 성과, 보상에 대한 분배공정성과 사회적 관계인 상호작용공정성에 초점을 맞춘 간호관리 전략이 필요하다.
일본 시마네현은 2005년 3월 '독도의 날'을 제정한 이래, 매년 2월 22일에는 정치인 등이 참석한 가운데 독도 영유권을 주장하는 기념 행사를 실시해 왔다. 일본은 독도영유권 주장과 관련하여 독도를 일본의 초중고 사회과 교과서와 지도에 자국의 영토로 기술하고 표기해 왔으며, 최근에는 그 비율이 증가하고 있다. 이와 동시에 독도와 가장 가까운 일본 시마네현에서는 소학교와 중학교의 사회과 지리분야에서 지역학습의 일환으로 독도교육이 강화되고 있다. 시마네현에서 독도에 대한 연구와 교육은 독도와 가장 가까운 오키제도의 사회과 교사들에 의해 시작되었으며, 현재는 시마네현 전역에서 확대 실시되고 있다. 시마네현에서 제작된 독도 부교재는 교사용 학습지도안, 학생용 워크시트, 사진 및 통계자료 등의 내용이 담긴 자료편 CD와 각 학년별 동영상 DVD 등 2종으로 구성되어 있다. 특히 여기에는 한국의 독도 불법점거로 인한 일본의 어업상의 피해 측면을 강조하는 내용이 담겨 있다. 따라서 일본의 학생들은 쉽게 반일 감정이 형성될 수 있다. 독도에 대한 올바른 역사적 인식을 위해 한일 학자들에 의한 공동 독도 부교재 등을 개발하는 것이 바람직하다.
본 연구는 최근 개정된 교육과정과 관련하여 우리나라와 미국, 싱가포르, 영국, 일본, 호주의 중학교와 고등학교 교육과정을 비교 분석함으로써 앞으로의 수학 교육과정 개발을 위한 기초를 제공하고자 하였다. 이를 위해 미국, 싱가포르, 영국, 일본, 호주의 학교체계와 교육과정, 대학입학시험의 특징과 중학교와 고등학교 내용 체계의 특징을 간단히 살펴보고, 우리나라와 외국 교육과정의 성취기준과 교과서 및 대학입학을 위한 평가요목을 중심으로 중학교와 고등학교의 수학 내용 요소, 이수 계열, 나선형 구성 방식 여부를 비교 분석하였다. 이런 비교 분석 결과를 바탕으로 이후의 우리나라 교육과정 개발을 위한 시사점으로 해석, 기하, 통계와 확률 영역에서의 내용 요소에 대한 재고. 나선형 구성 방식에 대한 재고, 개인의 진로에 대한 다양한 선택권과 평가에의 반영을 제안하였다.
본 연구에서는 기성복 제작과 체형해석에 필요한 기준을 마련하기 위해, 표준체형의 개념을 다빈도 구간에 속하면서 아름다운 크기와 형태, 프로포션을 갖는 체형으로 정의하였다. 이에 따라 다수의 피험자가 속해 있는 H.P.구간을 밝히고, 각 체형 분류 방법에 의해 제시된 다빈도 유형 및 바른체형 유형, H.P. 구간 피험자의 체형이 각각 전체 피험자 집단의 체형을 대표할 수 있는지에 대해 검토하였다. 그 결과 특정 체형 분류 방법에 의한 다빈도 유형이나 바른체형 유형을 기준으로 표준체형에 접근하기보다는, H.P. 구간 피험자 집단의 체형특성을 기준으로 표준체형에 접근하는 것이 타당하다고 판단되었다. 또한 본 연구에서는 표준체형을 도출해 내기 위해 선행 체형 분석 방법에 의해 분류된 다빈도 유형 및 바른체형 유형과 다빈도 구간을 비교, 분석함으로써 다빈도 형태에 대해 먼저 접근하는 방법을 사용하였다. 표준 형태를 파악한 후 표준 치수를 찾아내는 방법을 통해 표준체형의 형태적 특징에 대한 많은 정보를 얻을 수 있다고 판단된다. 제2보에서는 첫째, 사진평가에 의한 미적 분석 방법을 제안하고, 둘째, 체형에 대한 미적분석 결과를 본보에서 제시한 통계적 분석 결과와 합하여 표준프로포션과 표준체형을 제안하고자 한다.
본 연구는 일개 대학교에 재학 중인 학생들의 창의융합역량 수준을 분석하여 창의융합역량을 갖춘 인재 양성을 위한 기초자료를 마련하고자 진행되었다. 본 연구는 2018년 10월 1일부터 11월 10일까지 물리치료학과, 치위생학과, 제약공학과, 컴퓨터공학과에 재학 중인 1학년과 4학년을 대상으로 자기기입식설문을 진행하였다. 총 296명의 자료를 분석에 이용 하였으며 IBM SPSS/Win statistics 23.0 program을 사용하였다. 분석결과, 일반적 특성인 졸업 고등학교 지역이 수도권인 경우와 학과만족도가 높은 경우 창의융합역량이 높게 나타났으며 통계적으로 유의한 결과를 보였다(p<0.05). 또한, 비교과프로그램인 교내/외 경진대회, 글로벌 직무역량교육/해외연수 프로그램, 캡스톤디자인 및 팀 프로젝트 기반수업을 경험한 경우에서 통계적으로 유의미하게 높은 창의융합역량 수준을 확인할 수 있었다(p<0.05). 이에 창의융합역량을 증진 시킬 수 있는 대학 차원의 다양한 비교과목의 개발 및 운영이 이루어져야 할 필요성을 확인하였다. 본 연구결과를 바탕으로 창의융합역량 수준의 차이를 보인 다양한 변인을 확인함으로써 체계적인 교육을 통한 학생들의 창의융합역량 확장을 도모하고 새로운 가치를 창출할 수 있는 인재를 양성하기 위한 구체적 방안을 마련해야 할 것이다.
본 연구는 요양병원 요양보호사의 감정노동, 직무스트레스, 소진과 이직의도의 정도와 그 관계를 파악하며 이직의도에의 영향요인을 규명하기 위하여 시도되었다. K대학교 기관생명윤리위원에서 승인을 받았으며 자료수집 기간은 2015년 8월 12일부터 9월 30일까지이며, 자료는 SPSS/WIN 18.0 프로그램을 이용하여 분석하였다. 대상자는 B광역시와 G도 소재 10개 요양병원에 근무하는 요양보호사 200명으로 구조화된 자기기입형 설문지를 통해 자료를 수집하였다. 자료는 기술적 통계, t-test, ANOVA, Pearson's correlation coefficients, Stepwise multiple regression으로 분석하였다. 연구결과, 요양보호사의 이직의도는 감정노동(r=.372, p<.001), 직무스트레스(r=.471, p<.001), 소진(r=.411, p<.001)과 통계적으로 유의한 양의 상관관계를 보였으며, 단계적 회귀분석 결과, 이직의도에 영향을 미치는 요인은 직무스트레스(${\beta}=.29$, p<.001), 소진(${\beta}=.24$, p<.001), 취업형태(${\beta}=.19$, p<.001), 감정노동(${\beta}=.16$, p=.017)으로 확인되었고, 이 변인들은 요양병원 요양보호사의 이직의도를 총 32.6% 설명하는 것으로 나타났다. 본 연구결과를 토대로 요양병원 요양보호사의 이직의도를 감소시키기 위해서는 직무스트레스를 감소시킬 수 있는 적절한 근무환경 개선 및 명확한 직무기술이 요구되며, 소진 및 감정노동의 경감을 위한 적극적인 심리사회적 중재 개발 및 적용이 필요하다고 하겠다.
의미 역 결정은 한 문장에서 술어와 그것의 논항간의 의미 관계를 결정해주는 것을 말한다. 한편 한국어 의미 역 결정은 영어와는 다른 한국어 고유의 특이한 언어 구조 때문에 많은 어려움을 가지고 있는데, 이러한 어려움 때문에 지금까지 제안된 다양한 방법들을 곧바로 적용하기에 어려움이 있었다. 다시 말하자면, 지금까지 제안된 방법들은 영어나 중국어에 적용했을 때에 비해서 한국어에 적용하면 낮은 성능을 보여주었던 것이다. 이러한 어려움을 해결하기 위하여 본 연구에서는 조사나 어미와 같은 접사구조를 분석하는 것에 초점을 맞추었다. 한국어는 일본어와 같은 교착어의 하나인데, 이들 교착어에서는 매우 잘 정리되어 있는 접사구조가 어휘에 반영되어 있다. 교착어는 바로 이들 잘 정의된 접사 구조 때문에 매우 자유로운 어순이 가능하다. 또한 본 연구에서는 단일 형태소로 이루어진 논항은 기초 통계량을 기준으로 의미 역 결정을 하였다. 또한 지지 벡터 기계(Support Vector Machine: SVM)과 조건부 무작위장(Conditional Random Fields: CRFs)와 갗은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 앞에서 결정되지 못한 논항들의 의미 역을 결정하였다. 본 논문에서 제시된 방법은 기계 학습 접근 방식이 처리해야 하는 논항의 범위를 줄여주는 역할을 하는데, 이는 기계 학습 접근은 상대적으로 불확실하고 부정확한 의미 역 결정을 하기 때문이다. 실험에서는 본 연구는 15,224 논항을 사용하였는데, 약 83.24%의 f1 점수를 얻을 수 있었는데, 이는 한국어 의미 역 결정 연구에 있어서 해외에서 발표된 연구 중 가장 높은 성능으로 알려진 것에 비해 약 4.85%의 향상을 보여준 것이다.
저자는 접근불능지역인 북한의 임상도 제작을 위한 첫 단계로 Hyperion과 Sentinel-2 위성영상과 질감정보와 지형정보를 활용하여 정확도 98% 이상의 잣나무 및 낙엽송 분류모델을 개발한 바 있다. 북한의 주요 수종 점유율을 고려해 볼 때, 낙엽송(점유율 17.5%), 잣나무(5.8%) 뿐만 아니라 소나무(12.7%), 전나무(8.2%), 참나무류(29.5%)의 점유율이 크므로 수종분류 모델의 확장이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 기존의 2개 수종에서 주요 5개 수종으로 분류모델을 확장하기 위해 분광정보와 침엽수 및 활엽수의 수관특성을 고려한 질감정보 및 수종별 생육특성을 고려한 지형정보를 투입하여 방법론을 개선하였다. 연구대상지인 광릉지역의 임상도에서 수종별 위치정보를 취득하여 11,039개의 훈련자료와 2,330개의 검증자료를 구축하였다. 분광정보는 Sentinel-2 영상을 통해 획득하였으며 질감정보는 고해상도인 PlanetScope 영상을, 지형정보는 북한지역으로의 확장 가능성을 고려하여 SRTM DEM을 활용하였다. 머신 러닝 모델은 기존 연구에서 정확도가 검증된 Random Forest 알고리즘을 활용하였다. 분류 결과 전체 80%(Kappa지수 0.80) 정확도로 수종이 분류되었다. 향후 백두산 지역과 남북 고성지역을 대상으로 본 연구에서 개발된 수종분류모델의 확장성을 검토하여 한반도 지역의 수종 분류 모델을 개발하고자 한다.
불균형 자료 분석에 대해서는 일찍이 Brown(1932)과 Yates(1934)의 연구 이에 Finney(1948), Stevens(1948), Henderson(1953), Kramer(1955)등 많은 사람들이 관심을 가지고 연구하였고 Searle(1971, 1977, 1981)은 R(v) 표기법으로 모형식의 상수적합에 의한 변동을 나타내었으며 Hocking과 Speed(1975), Speed와 Hocking (1976)이 사용한 제한들을 $\Sigma$ -, W-, O-restrictions라고 하였다. 또한 Speed등(1978)은 비가중평균법(method of unweighted means), 평균의 가중제곱법(method of weighted squares of means), 상수적합법 (method of fitting constants), Overall- Spiegel법, Henderson방법 등을 비교설명하고 Burdick 등(1974)은 각 변동을 기하학적으로 해석하려 하였다. 백(1987a,1987b)은 SAS 팩키지에 의한 변동을 설명하였고 장(1988)도 Searle(1977, 1981)의 방법을 이용하여 가설검정과 변동을 검토한바 있다. 본 연구에서는 여러 가지 모형에 대하여 $n_{ij} > 0, 또는 n_{ij} \geq 0$ 인 경우에 변동계산과 W-, $\Sigma$-, O- 제한 조건하에서의 변동과 가설을 재조명해 보고져 한다.
최근 주기적이고 정확한 산림바이오매스 탄소저장량 추정에 대한 필요성이 한국에서도 점차 증가하고 있다. 본 연구에서는 k-Nearest Neighbor (kNN) 및 Regression Tree Analysis (RTA) 알고리즘을 대상으로 공주 및 세종시를 대상으로 한 탄소량 변화 탐지를 통해 그 효용성을 비교 분석 하고자 하였다. 현장 자료로는 제 3차 및 제 5, 6차 국가산림자원조사 자료를 이용하였으며, 위성영상자료는 1992년, 2010년에 취득된 Landsat TM과 2009년에 취득된 Aster 영상을 이용하였다. 또한, 추정정확도를 향상시키기 위해 각 영상으로부터 다양한 식생지수를 생성하였다. 두 방법론의 비교를 위해 RMSE 및 평균편의(mean bias)를 포함한 각종 탄소통계량을 계산하였으며, 대상지역에 대한 탄소분포지도를 생성하고 비교를 수행하였다. 그 결과, kNN 알고리즘은 영상에 상관없이 보다 안정적인 추정결과를 나타낸 반면, 스무딩 효과로 인해 탄소의 공간분포가 뚜렷하지 않은 단점이 발견되었다. RTA의 경우 평균편의 결과 및 탄소의 공간분포가 명확히 나타나는 장점이 있으나, 위성영상에 따라 탄소추정량에서 큰 차이를 나타내었다. 최종적으로 2009년 및 2010년 탄소지도에서 1992년 탄소지도를 차분한 탄소차분지도를 생성을 통해 공주시 및 세종시 지역의 산림 탄소저장량이 급격히 증가했음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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