• 제목/요약/키워드: Research Data Sharing

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ESG 경영, 기업의 지속가능성장을 위한 전략 : KT의 전사적 목표와 전략 (ESG Management, Strategies for corporate sustainable growth : KT's company-wide goals and strategies)

  • 강윤지;김상훈
    • 한국융합학회논문지
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    • 제13권4호
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    • pp.233-244
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    • 2022
  • 최근 기업경영과 관련되어 가장 주목받고 있는 것은 ESG(Environmental, Social, Governance) 일 것이다. ESG 경영을 선언한 많은 기업들이 있지만, KT는 2021년 본격적인 ESG 경영을 선언하며 지속가능경영의 전략을 이해관계자들과 공유하고 있다. 또한 KT는 국내 ICT 업계 최초로 ESG 채권을 발행하며 ESG 경영을 강화하고 있다. 코로나19로 정보기술산업이 더욱 중요해진 시점에서 본 연구는 KT의 ESG 경영 목표와 전략의 사례를 환경, 사회, 지배구조 영역으로 구분하여 살펴보고자 하였다. KT는 환경 영역에서 '환경경영', '환경대응', '에너지 자원', '친환경 프로젝트'를 통해 환경 건전성 달성을 목표로 하고 있었다. 또한 사회 영역에서 '사회공헌', '동반성장', '인권경영' 등을 통해 진정성 있는 사회적 가치 창출을 추구하였다. 마지막으로 지배구조 영역에서는 '윤리·컴플라이언스', '리스크 관리' 등을 통해 경제적 신뢰성을 추구하기 위한 투명한 기업 경영 체계를 지향하고 있었다. 특히 KT는 디지털 플랫폼 기업이라는 특징을 기반으로 AI, BigData 기술을 활용하여 환경, 사회문제를 해결하기 위한 전략을 추진하며 KT만의 ESG 경영을 도모하고 있었다. 본 연구는 화두로 떠오른 ESG 경영과 관련해 KT의 ESG 경영 사례를 통해 ESG전략 수립과 ESG 경영 발전방향에 대한 시사점을 도출하고자 한다.

문화콘텐츠 빅데이터를 이용한 주가 변수 선행성 분석 (Analysis of the Precedence of Stock Price Variables Using Cultural Content Big Data)

  • 유재필;이지영;정정영
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제22권4호
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    • pp.222-230
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    • 2022
  • 최근 한국의 문화콘텐츠 산업이 발전하고 있는 가운데 전 세계적으로 인지도가 높아질 수 있는 배경에는 과학 기술의 발전으로 글로벌 네트워크 사용자들의 실시간 공유 서비스가 있다. 특히 유튜브의 경우에는 한정적인 사용자가 아닌 모든 사람이 잠재적인 영상 제공자가 될 수 있다는 점에서 그 전파력은 빠르고 강력하다. 국내에도 휴대폰 사용자의 약 80% 이상이 유튜브를 이용하고 있는 것으로 나타난 만큼 유튜브의 정보는 사용자의 심리적 요인이 반영되고 있다는 것을 의미한다. 예컨대 특정 성격을 갖고 있는 채널의 영상 조회 수, 좋아요 수 그리고 댓글 수와 같은 정보는 그 채널이 갖는 성격의 관심도에 대한 척도를 보여준다. 이는 포털 사이트의 키워드 검색 빈도와 같은 정보가 경제 심리학적으로 주가 시장과 밀접한 연관이 있다는 것과 관련성이 높다. 따라서 본 연구에서는 대표 엔터테이먼트 사의 유튜브 정보를 크롤링 알고리즘을 통해 수집하고 이를 주가와 관련된 주요 변수와 인과 관계에 대해서 분석한다. 그 결과 유튜브의 관심도는 주가, 주가 변동성 그리고 거래량에 선행적 인과 관계를 보인다는 것을 입증했다. 본 연구는 4차 산업 시대에 맞게 문화콘텐츠, IT 그리고 금융 분야를 접목해서 연구를 진행했다는 점에서 의의가 있다고 사료된다.

금융권 인공지능 도입 및 활용 사례 연구 (A Case Study on the Introduction and Use of Artificial Intelligence in the Financial Sector)

  • 김병준;윤소빈;김미옥;전삼현
    • 산업진흥연구
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    • 제8권2호
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    • pp.21-27
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    • 2023
  • 본 연구는 인공지능에 대한 정부와 금융권의 정책 및 활용 사례를 연구하고, 금융권의 향후 정책 과제를 도출 하고자 한다. Gartner에 따르면 2022년 금융업을 이끌어가는 주목할 기술로 '생성형 AI', '자율시스템', '프라이버스 강화 컴퓨테이션(PEC)'을 선정하였다. 금융권은 인공지능, 빅데이터, 블록체인 등 신기술의 발전으로 금융 부분의 혁신을 촉진하고 있다. 코로나 팬데믹 이후 재택근무의 확산 등으로 인한 데이터의 공유, 개인정보 보호 등의 관심이 높아지면서 디지털 신기술에 대한 기업의 변화가 기대된다. 글로벌 금융권 회사들도 디지털 신기술을 활용하여 상품 개발이나 기존 업무의 관리 및 운영에 대한 프로세스 혁신을 도모하고자 IT 비용에 대한 지출을 확대하고 있다. 금융권은 디지털 신기술을 활용하여 자금세탁 방지, 업무 효율성 제고, 개인정보 보호 강화 등의 업무에 적용하고 있다. 산업 간 경계가 사라지는 빅블러의 시대에 새로운 진입자들의 도전에서 경쟁 우위를 선점하기 위해서는 금융권들이 신기술을 업무에 적극 활용해야 한다.

에니어그램 기반 돌봄중재 프로그램에 참여한 간호대학생의 사람돌봄 경험 (Nursing Students' Experience of Interpersonal Caring in an Enneagram-based Care Intervention Program)

  • 신은선
    • 문화기술의 융합
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    • 제9권6호
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    • pp.637-645
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    • 2023
  • 본 연구는 에니어그램 기반 돌봄중재 프로그램에 참여한 간호대학생의 사람돌봄 경험의 의미와 본질을 확인하고자 수행되었다. 연구대상자는 일지역에 소재한 일개 대학교 간호학과 2학년에 재학중인 9명이었고, 자료수집은 면담기록, 진술, 성찰일지를 작성하여 2022년 4월 25일부터 8월 26일까지였다. 수집된 자료는 Colaizzi의 현상학적 방법을 선택하여 자료를 분석하였다. 연구결과, '나눔과 경청을 통한 알아봐줌', '위로와 용서를 통한 수용', '일상의 동참 및 동행을 통한 칭찬과 희망부여' 3개의 범주와 10개의 주제묶음으로 나타났다. 사람돌봄성찰일지를 작성하면서 비판적인 성찰을 통하여 돌봄의 의미를 깨달고 사람돌봄 경험의 본질을 파악하고 생생한 사람돌봄 경험을 확인하여 개인적인 경험과 느낌, 깊이 있는 이해에 대한 심층적인 성찰을 통해 사람돌봄 능력이 향상되고 돌봄을 내재화시켜 자신의 돌봄 능력에 대한 확신이 증가한 것으로 나타났다. 그리하여 에니어그램을 기반한 사람돌봄 경험을 확인하고 그 결과를 학습으로 활용할 수 있으며 사람돌봄을 수행할 수 있는 교육자료로 활용되어 사람돌봄 교육의 발전에 기여할 것이라고 생각된다.

국내 대학도서관 이용자 수요 분석 (Analysis of User Demand for University Library Services in Korea)

  • 윤유라;정영미
    • 한국도서관정보학회지
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    • 제54권4호
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    • pp.229-254
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    • 2023
  • 대학도서관의 서비스 전략은 사회 환경 변화에 대한 조망을 포함해서 실질적인 서비스 수요자인 이용자에 기반하여 수립될 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 대학도서관 이용자인 대학생과 대학원생, 교수자와 연구자를 대상으로 현재 제공되는 대학도서관 기능과 서비스에 대한 이용자들의 인식을 파악하고 향후 개선 혹은 개발되어야 할 서비스에 대한 수요를 조사·분석하였다. 데이터는 온라인 설문을 통해 수집되었고, 학생집단은 1,216건, 연구자 집단은 433건 회수되었다. 조사 결과는 각각의 집단별로 정리하고, 이 중 공통된 결과를 통해 시사점을 도출하였다. 첫째, 두 집단 모두 정보자원의 수집과 접근 강화에 대한 지속적인 요구가 있음을 알 수 있었다. 둘째, 타 기관과의 협력을 통한 정보자원의 공유를 강화하고 해외학술자료의 다양한 이용을 희망하는 등 정보제공서비스 확대를 필요로 하고 있었다. 셋째, 도서관이 중요한 기관이라는 인식은 하고 있었으나 홍보 등의 부족으로 만족한 이용이 이루어지고 있지 않음을 알 수 있었다. 넷째, 대학도서관이 대상의 구별과 차별 없이 누구에게나 열린 서비스를 제공해야 한다고 인식하고 있음을 알 수 있었다. 본 연구의 결과는 이용자에게 최적화된 대학도서관 서비스를 개발하고 개선하기 위한 전략 수립시 기본 데이터로 활용할 수 있을 것이다.

MIS 논문의 '게재 불가' 및 '수정 후 재심사' 사유: Asia Pacific Journal of Information Systems 심사소견서 분석 (Why Your Manuscripts Were Rejected or Required a Major Revision: An Analysis of Asia Pacific Journal if Information Systems)

  • 이중정;윤혜정;황성훈
    • Asia pacific journal of information systems
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    • 제19권2호
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    • pp.179-193
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    • 2009
  • As the common saying attests, a publish-or-perish world, publishing is absolutely critical for academic researchers' successful careers. It is the most objectively-accepted academic performance criteria and the most viable way to attain public and academic recognition. Asia Pacific Journal of Information Systems(APJIS) has been recognized as the most influential domestic journal in Korean MIS field since July, 1991. Therefore, publishing in APJIS means your research is original, valid, and contributive. While most researchers learn how to publish an article in APJIS through a repetitive review process, thereby improving their chance of the' accepted' through their personal trial and error experiences, such valuable lessons and know-how tend to be kept personally and rarely shared. However, useful insights into research and publication skills could be also gained from sharing others' errors, neglect, and misjudgments which are equally critical in improving researchers' knowledge in the field (Murthy and Wiggins, 2002). For this reason, other academic disciplines make systematic efforts to examine the paper review process of major journals and share the findings from these studies with the rest of the research community members (Beyer et al., 1995; Cummings et al, 1985; Daft, 1995; Jauch and Wall, 1989; Murthy and Wiggins, 2002). Recognizing the urgent need to provide such type of information to MIS research community in Korea, we have chosen the most influential academic journal, APJIS with an intention to share the answer to the following research question: "What are the common problems found in the manuscripts either 'rejected' or 'required a major revision' by APJIS reviewers?" This study analyzes the review results of manuscripts submitted to APJIS (from January, 2006 to October, 2008), particularly those that were 'rejected' or required a 'major revision' at the first round. Based on Daft's(1995) study, twelve most-likelihood problems were defined and used to analyze the reviews. The twelve criteria for classification, or "twelve problems", are as follows: No theory, Concepts and operationalization not in alignment, Insufficient definition--theory, Insufficient rationale--design, Macrostructure--organization and flow, Amateur style and tone, Inadequate research design, Not relevant to the field, Overengineering, Conclusions not in alignment, Cutting up the data, and Poor editorial practice. Upon the approval of the editorial board of APJIS, the total 252 reviews, including 11 cases of 2005 and 241 cases from July, 2006 to October, 2008, were received without any information about manuscripts, authors, or reviewers. Eleven cases of 2005 were used in the pilot test because the data of 2005 were not in complete enumeration, and the 241 reviews (113 cases of 'rejection' and 128 ones of 'major revision') of 2006, 2007, and 2008 were examined in this study. Our findings show that insufficient rationale-design(20.25%), no theory(18.45%), and insufficient definition--theory(15.69%) were the three leading reasons of 'rejection' and 'major revision.' Between these two results, the former followed the same order of three major reasons as an overall analysis (insufficient rationale-design, no theory, and insufficient definition-theory), but the latter followed the order of insufficient rationale--design, insufficient definition--theory, and no theory. Using Daft's three major skills-- 'theory skills', 'design skills', and 'communication skills'-- twelve criteria were reclassified into 'theory problems', 'design problems', and 'communication problems' to derive more practical implications of our findings. Our findings show that 'theory problems' occupied 43.48%, 'design problems' were 30.86%, and 'communication problems' were 25.86%. In general, the APJIS reviewers weigh each of these three problem areas almost equally. Comparing to other disciplines like management field shown in Daft's study, the portion of 'design problems' and 'communication problems' are much higher in manuscripts submitted to the APJIS than in those of Administrative Science Quarterly and Academy of Management Journal even though 'theory problems' are the most predominant in both disciplines.

U-마켓에서의 사용자 정보보호를 위한 매장 추천방법 (A Store Recommendation Procedure in Ubiquitous Market for User Privacy)

  • 김재경;채경희;구자철
    • Asia pacific journal of information systems
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    • 제18권3호
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    • pp.123-145
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    • 2008
  • Recently, as the information communication technology develops, the discussion regarding the ubiquitous environment is occurring in diverse perspectives. Ubiquitous environment is an environment that could transfer data through networks regardless of the physical space, virtual space, time or location. In order to realize the ubiquitous environment, the Pervasive Sensing technology that enables the recognition of users' data without the border between physical and virtual space is required. In addition, the latest and diversified technologies such as Context-Awareness technology are necessary to construct the context around the user by sharing the data accessed through the Pervasive Sensing technology and linkage technology that is to prevent information loss through the wired, wireless networking and database. Especially, Pervasive Sensing technology is taken as an essential technology that enables user oriented services by recognizing the needs of the users even before the users inquire. There are lots of characteristics of ubiquitous environment through the technologies mentioned above such as ubiquity, abundance of data, mutuality, high information density, individualization and customization. Among them, information density directs the accessible amount and quality of the information and it is stored in bulk with ensured quality through Pervasive Sensing technology. Using this, in the companies, the personalized contents(or information) providing became possible for a target customer. Most of all, there are an increasing number of researches with respect to recommender systems that provide what customers need even when the customers do not explicitly ask something for their needs. Recommender systems are well renowned for its affirmative effect that enlarges the selling opportunities and reduces the searching cost of customers since it finds and provides information according to the customers' traits and preference in advance, in a commerce environment. Recommender systems have proved its usability through several methodologies and experiments conducted upon many different fields from the mid-1990s. Most of the researches related with the recommender systems until now take the products or information of internet or mobile context as its object, but there is not enough research concerned with recommending adequate store to customers in a ubiquitous environment. It is possible to track customers' behaviors in a ubiquitous environment, the same way it is implemented in an online market space even when customers are purchasing in an offline marketplace. Unlike existing internet space, in ubiquitous environment, the interest toward the stores is increasing that provides information according to the traffic line of the customers. In other words, the same product can be purchased in several different stores and the preferred store can be different from the customers by personal preference such as traffic line between stores, location, atmosphere, quality, and price. Krulwich(1997) has developed Lifestyle Finder which recommends a product and a store by using the demographical information and purchasing information generated in the internet commerce. Also, Fano(1998) has created a Shopper's Eye which is an information proving system. The information regarding the closest store from the customers' present location is shown when the customer has sent a to-buy list, Sadeh(2003) developed MyCampus that recommends appropriate information and a store in accordance with the schedule saved in a customers' mobile. Moreover, Keegan and O'Hare(2004) came up with EasiShop that provides the suitable tore information including price, after service, and accessibility after analyzing the to-buy list and the current location of customers. However, Krulwich(1997) does not indicate the characteristics of physical space based on the online commerce context and Keegan and O'Hare(2004) only provides information about store related to a product, while Fano(1998) does not fully consider the relationship between the preference toward the stores and the store itself. The most recent research by Sedah(2003), experimented on campus by suggesting recommender systems that reflect situation and preference information besides the characteristics of the physical space. Yet, there is a potential problem since the researches are based on location and preference information of customers which is connected to the invasion of privacy. The primary beginning point of controversy is an invasion of privacy and individual information in a ubiquitous environment according to researches conducted by Al-Muhtadi(2002), Beresford and Stajano(2003), and Ren(2006). Additionally, individuals want to be left anonymous to protect their own personal information, mentioned in Srivastava(2000). Therefore, in this paper, we suggest a methodology to recommend stores in U-market on the basis of ubiquitous environment not using personal information in order to protect individual information and privacy. The main idea behind our suggested methodology is based on Feature Matrices model (FM model, Shahabi and Banaei-Kashani, 2003) that uses clusters of customers' similar transaction data, which is similar to the Collaborative Filtering. However unlike Collaborative Filtering, this methodology overcomes the problems of personal information and privacy since it is not aware of the customer, exactly who they are, The methodology is compared with single trait model(vector model) such as visitor logs, while looking at the actual improvements of the recommendation when the context information is used. It is not easy to find real U-market data, so we experimented with factual data from a real department store with context information. The recommendation procedure of U-market proposed in this paper is divided into four major phases. First phase is collecting and preprocessing data for analysis of shopping patterns of customers. The traits of shopping patterns are expressed as feature matrices of N dimension. On second phase, the similar shopping patterns are grouped into clusters and the representative pattern of each cluster is derived. The distance between shopping patterns is calculated by Projected Pure Euclidean Distance (Shahabi and Banaei-Kashani, 2003). Third phase finds a representative pattern that is similar to a target customer, and at the same time, the shopping information of the customer is traced and saved dynamically. Fourth, the next store is recommended based on the physical distance between stores of representative patterns and the present location of target customer. In this research, we have evaluated the accuracy of recommendation method based on a factual data derived from a department store. There are technological difficulties of tracking on a real-time basis so we extracted purchasing related information and we added on context information on each transaction. As a result, recommendation based on FM model that applies purchasing and context information is more stable and accurate compared to that of vector model. Additionally, we could find more precise recommendation result as more shopping information is accumulated. Realistically, because of the limitation of ubiquitous environment realization, we were not able to reflect on all different kinds of context but more explicit analysis is expected to be attainable in the future after practical system is embodied.

지상 라이다를 활용한 트렌치 단층 단면 3차원 영상 생성과 웹 기반 대용량 점군 자료 가시화 플랫폼 활용 사례 (Application of Terrestrial LiDAR for Reconstructing 3D Images of Fault Trench Sites and Web-based Visualization Platform for Large Point Clouds)

  • 이병우;김승섭
    • 자원환경지질
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    • 제54권2호
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    • pp.177-186
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    • 2021
  • 한반도 지진 재해 대비를 위해 지난 5년간 활성 단층 조사가 수행되어 왔다. 특히 피복 활성단층 조사는 항공 LiDAR 기반 지형 분석, 지표 지질 조사, 지구 물리 탐사 결과를 종합하여 피복된 단층면에 대한 트렌치 조사를 수반한다. 하지만 이러한 트렌치 조사에 의해 발견된 단층면은 한시적으로 연구된 후 복구되기 때문에 트렌치 단층면 현장에 대한 정보는 논문 및 보고서 등과 같은 정성 자료로 남게 된다. 이와 같은 한시적 지질 연구의 한계를 보완하기 위하여 이 연구에서는 지상 LiDAR를 활용하여 트렌치 단층면에 대한 3차원 점군 자료를 생성하고 디지털 공간상에서 트렌치 현장을 복원하였다. 지상 LiDAR 탐사는 양산 단층 지역에서 수행된 두 곳의 트렌치 조사 지점에서 수행되었으며, LiDAR 점군의 기본 속성값인 진폭과 반사도 이외에도 디지털 카메라를 활용하여 트렌치 단층면의 색상 정보도 측정하였다. 측정된 자료는 평균 0.003 m의 정합 오차를 가지는 3차원 점군 자료로 변환되어 트렌치 형상을 정교하게 복원하였다. 하지만 LiDAR 스캔 위치에 따라 점군의 진폭과 반사도 값이 변화되었으며, 햇빛 노출 정도에 따라서 트렌치 단면의 색상 정보가 다르게 형상화 되어 후처리 과정의 고도화가 필요함을 시사하였다. 이러한 점군 자료는 대용량 파일로 존재하고 점군 자료 가시화 방법 또한 제한적이기 때문에 3차원 점군 자료에 대한 연구자 간 공유가 어렵다. 이에 대한 대안으로 오픈소스 플랫폼인 Potree를 활용하여 트렌치 점군 자료를 웹 상에서 가시화하는 방법을 제안하였다. 이와 같이 우리는 시간적 그리고 공간적 제약 조건이 따르는 지질 현장 조사에서 지상 LiDAR 자료가 주요 지질 대상에 대한 재현성을 높일 수 있는 동시에 연구자 및 미래 후속 세대에 의해 손쉽게 활용될 수 있음을 보여주고자 한다.

유아의 소프트웨어 교육 관련 국내 최근 연구의 경향 분석 (An Analysis of Research Trends Related to Software Education for Young Children in Korea)

  • 천희영;박소연;성지현
    • 한국보육학회지
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    • 제19권2호
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    • pp.177-196
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    • 2019
  • 본 연구는 2016년부터 3년간 발표된 유아 소프트웨어 교육 관련 국내 최근 연구들의 경향을 게재 경향과 연구방법의 측면에서 분석하는데 연구의 목적을 두었다. 분석대상은 한국학술지인용색인과 국가학술연구정보 공유 시스템에서 검색된 유아의 소프트웨어 교육 관련 연구 26편이었다. 발표된 연구의 게재 경향은 발표 연도, 발표 형식, 학문 분야의 범주에 따라 살펴보았다. 연구방법 측면에서는 연구의 주제 특성과 연구방법 유형, 그리고 연구변인의 특성을 분석하였다. 연구의 결과를 연구의 게재 경향 측면에서 살펴본 바, 2016년부터 최근 3년간 발표된 연구 편수는 연도별로 점차 증가하며, 학술지 논문 형태로 대다수가 발표된 것으로 나타났다. 전체 분석대상의 61.5%(16편)가 유아교육 및 아동학 관련 학문 분야에서 발표된 논문이었다. 연구방법 측면에서는 먼저, 연구의 주제와 연구대상 관련하여 유아 소프트웨어 교육 프로그램 개발 연구, 또는 만4세와 만5세를 대상으로 효과 검증을 한 연구가 다수를 차지하는 것으로 밝혀졌다. 연구방법으로는 실험연구와 문헌연구방법 (각 8회), 조사연구(7회)의 순으로 많이 적용된 것으로 나타났다. 연구변인의 특성으로서 많이 다루어진 측정변인은 유아의 인지적 특성 변인으로 나타났다. 연구에 적용된 프로그램의 특성과 관련하여, 첫째, 프로그래밍 도구 환경을 중심으로 분류한 결과 가장 많은 6편의 연구가 피지컬 컴퓨팅 환경의 프로그램을 사용하였으며, 연구에 사용된 프로그래밍 도구 로봇 중에서는 Albert가 가장 많이 사용된 것으로 나타났다. 프로그램의 적용 기간은 5주~48주로 차이가 있었다. 분석대상 연구들에서 컴퓨팅 사고력은 소프트웨어 교육에 의해 향상되는 문제해결 능력으로 개념화된 경우가 가장 많았으며, 그 하위요인별 개별도구로써 측정되었음을 알 수 있었다. 본 연구의 결과 유아의 소프트웨어 교육 관련 연구가 최근 증가하는 경향을 보이지만 연구 편수의 축적과 연구방법 측면에서 개선이 필요하다는 것을 확인할 수 있었다.

중학생의 진로성숙도에 대한 가족건강성과 창의적 인성의 영향력 (The Relationships of Family Strength and Creative Personality to Career Maturity in Middle School Students)

  • 윤선영;신효식;이선정
    • 한국가정과교육학회지
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    • 제27권4호
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    • pp.51-65
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    • 2015
  • 본 연구는 청소년의 가족건강성, 창의적 인성이 진로성숙도에 미치는 영향을 알아봄으로써 가족건강성과 창의적 인성 강화의 필요성에 대해 논의하고 청소년 진로성숙도에 대한 이해를 바탕으로 중등학교 진로지도에 기초자료를 제공하는데 그 목적이 있다. 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 중학생의 가족건강성, 창의적 인성, 진로성숙도의 일반적인 경향을 살펴보면, 가족건강성은 재정적 안정 4.01, 가족존중 및 애정 3.80, 역할공유 및 문제해결력 3.55, 의사소통 및 유대감 3.42 순으로 중간값(3.00)보다 높게 나타났다. 창의적 인성은 자기확신 3.54, 사고의 개방성 3.46, 호기심 3.37, 유머감 3.06, 인내/끈기 3.00 순으로 중간값(3.00)보다 높거나 같았고, 진로성숙도도 3.33으로 중간값(3.00)보다 높았다. 둘째, 가족건강성 및 창의적 인성에 따른 진로성숙도의 차이를 살펴보면, 먼저 가족건강성에서는 모든 하위 영역인 가족존중 및 애정, 역할공유 및 문제해결력, 의사소통 및 유대감, 재정적 안정과 가족건강성 전체에 따라 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 창의적 인성에서는 하위 영역인 자기 확신, 인내/끈기, 사고의 개방성, 호기심에서 유의한 차이가 있는 것으로 나타났으며 창의적 인성 전체에서도 유의한 차이를 보였다. 셋째, 가족건강성 및 창의적 인성이 진로성숙도에 미치는 영향력을 살펴보면 창의적 인성의 하위영역인 자기 확신이 가장 영향력이 큰 것으로 나타났고, 다음으로 유머감이 영향을 미쳤다. 이들 변인들은 진로성숙도를 26% 설명해주고 있다. 이와 같은 연구 결과를 살펴볼 때 중학생의 진로성숙도에는 창의적 인성의 영향력이 크다는 것을 알 수 있다.