본 연구는 모바일 애플리케이션을 활용한 화재 피난 서비스 시나리오의 일부로써 해당 애플리케이션의 인터페이스에 사용될 적절한 색상을 찾는 것이 최종 목적이며, 화재 발생 시 재실자들의 피난 과정에서 인간의 불안정한 심리에 긍정적이고 안정적인 영향을 줄 수 있는 컬러를 정의하고 애플리케이션에 적용하는 것이 목표이다. 화재의 상황에서 재실자의 심리를 고려한 색채의 피난유도 인터페이스의 적절한 디자인과 배치는 중요하다. 하지만 기존의 피난유도에 활용되던 색채는 관습적으로 사용되던 부분이 많아 화재 발생 시, 효율적인 피난에 부적절하다는 것을 문헌과 기존 연구를 통해 알 수 있었다. 본 연구에서는 재실자의 심리적 사항을 고려하여 화재 피난 시 심리적으로 안정을 주는 색채를 제시하여 재난 발생 시 효율적인 피난유도를 돕는데 활용하고자 하였다. 연구 방법으로는 이미지 평가 법을 활용하여 불특정 다수에게 빈도 분석을 통해 이미지가 가진 형태와 색상이 사람들에게 어떤 감정을 주는지 도출한 뒤, 한국표준색채분석(KSCA)을 통해 이미지의 주요 색상과 보조 색상을 분석하였다. 최종적으로 이미지 평가 분석 결과와 한국표준색채분석(KSCA) 분석 결과를 통하여 얻어진 색상들과 선행연구를 비교 분석하여 결과 간의 상호 검증을 통해 최종 어플리케이션 컬러를 구성하였다. 연구 결과로는 선행연구와의 비교 분석을 통해 초록색 계열이 인간의 심리 안정에 도움을 줄 수 있음을 확인하였다. 따라서 화재 피난 시에 침착하고 차분한 어플리케이션의 안내를 위한 메인 컬러를 녹색 계열로 제안한다. 본 연구를 통해서 화재 발생 시 재실자들의 피난 과정에서 심리적 안정적인인 영향을 줄 수 있는 컬러에 대해 정의하였다. 화재 피난 모바일 애플리케이션의 UX/UI 구성 시 재실자들의 침착하고 차분한 안내 유도를 위해 이를 활용하는 방법을 적용할 수 있을 것이다.
코로나19 팬데믹의 지속으로 대면예배나 집회형 전도를 계획하기 어려운 상황에서 이제 전도는 복음을 제시하는 방식이 아니라 복음적 삶을 강화해야 할 것으로 보여 진다. 이것은 힘들어하는 이들을 교회가 위로해주고 동행함으로 복음을 자연스럽게 나눌 수 있는 영적 돌봄으로서의 전도의 시대가 온 것이며, 기독교교육과 상담을 접목한 다양한 사역의 방향을 설정하고 실천해야 할 때가 도래하였음을 알 수 있다. 이러한 시기에 본 논문은 상담의 영역만이 아니라 기독교교육과 상담의 융·복합적 접근을 통한 전문사역에 관한 연구와 논문들을 분석하여 하여 기독교교육에서 상담을 적용한 선행연구나 기독교교육과 상담의 융·복합적인 시도 또는 사례에 관한 논문을 중심으로 연구하고자 한다. 다루어질 연구 내용으로는 기독교교육에서 상담의 개념 및 이해, 다양한 기독교교육방법으로서의 상담의 적용, 현장에 필요한 프로그램의 개발 등이다. 또한 선행적으로 개발된 주제들은 어떠한 경향적 특징을 나타내는지, 선행 연구들은 어떠한 경향적 특징의 연구방법론들을 사용하였는지, 주제와 방법론 분석에 근거한 기독교교육과 상담의 쟁점과 과제는 무엇인지를 분석하고자 한다. 본 연구는 국내 기독교교육 분야에서 전개된 기독교교육 및 상담의 담론지형과 쟁점들, 그리고 그의 경향과 영향력에 선행된 연구논문들을 중심으로 메타분석 함으로써 한국사회에 끼친 다양한 영향력을 분석하여 미래의 기독교교육 분야에서 상담의 융·복합적 접근과 방향성을 제시하고자 하였다. 첫째, 기독교교육과 상담의 융·복합적인 접근에 관하여 체계적이고 보다 명료한 이론적 토대를 마련하는 연구들이 많이 진행되어야 한다. 둘째, 심리학을 기초로 한 학습자의 이해 및 심리평가에 관한 연구들이 다양하게 이루어져야 한다. 마지막으로, 기독교교육상담에서 다양한 상담기법에 대한 연구가 진행되어져야 하고, 특히 기초상담이론을 활용한 기독교교육상담의 적용과 실제에 대한 다양한 연구가 진행되어야 한다. 또한 활용사례를 근거로 효과성 검증에 관련한 연구들 또한 활발하게 진행되어 코로나19 팬데믹 시기에 힘들어하는 우리의 이웃들을 보듬을 수 있는 상담프로그램이 개발되고 기독교교육상담의 방향성이 제시되기를 희망한다.
정보통신기술의 발전과 모바일 기기 사용의 생활화로 인해 최근 많은 소비자들이 멀티채널 쇼핑(multi-channel shopping)이라는 새로운 쇼핑 행태를 보이고 있다. 온라인 쇼핑이 등장한 이후, 온라인 매장에서 상품을 구매하기 전 오프라인 매장에서 상품을 먼저 확인하는 쇼루밍(showrooming) 형태의 멀티채널 쇼핑이 한 때 대세를 이루었으나, 최근에는 스마트폰, 태블릿 PC, 스마트워치 등 스마트 기기 사용의 폭발적 증가와 옴니채널(omni-channel) 전략으로 대표되는 오프라인 채널의 대대적 반격으로 인해 오프라인 매장에서 상품을 구매하기 전 온라인(혹은 모바일)으로 정보를 먼저 확인하는 웹루밍(webrooming) 현상이 도드라지게 나타나 온라인 소매업자를 위협하고 있다. 이러한 상황에서 소비자의 온라인 쇼핑에서 웹루밍으로의 쇼핑전환 의도에 영향을 미치는 요인을 분석하는 것이 의미가 있음에도 불구하고, 기존 대부분의 선행연구는 싱글채널(single-channel) 혹은 멀티채널 쇼핑 자체에만 초점을 맞추고 있다. 이에, 본 연구에서는 밀고-당기기-이주이론(push-pull-mooring theory)을 바탕으로 소비자의 온라인 채널 쇼핑이 웹루밍 형태의 쇼핑으로 전환되는 과정을 상품정보 탐색과 구매행위로 각각 구분하여 그 영향을 실증하였다. 연구모형을 검증하기 위하여, 웹루밍 경험이 있는 수도권 소재 대학생을 대상으로 280개의 설문 표본을 수집하였다. 본 연구의 결과는 현업 마케팅 종사자에게 멀티채널 소비자들을 관리하는 데 있어 실무적인 시사점을 제공함과 동시에, 향후 다양한 형태의 멀티채널 쇼핑전환 연구로의 확장에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
이 논문은 유가 공부론과 명상의 관계에 대해 살펴본 것이다. 최근 우리 사회에는 마음의 병에 대한 관심이 높아지고 있다. 흔히 세계관과 인생관, 가치관에 대한 왜곡된 인식에서 비롯된 마음의 병은 정신의학적 방법으로 치료될 수 없다는 점에서 신경정신과적 질병과는 구분된다. 철학을 비롯하여 문학, 예술 등 다양한 인문학을 활용한 대체치료가 주목받고 있는 것도 이러한 이유에서이다. 명상 또한 이들 가운데 하나이다. '명상'은 흔히 불교에서 발전해 온 것으로 생각되지만, 유학과도 밀접한 연관성을 가지고 있다. 불교의 명상은 현실의 삶을 부정하지만, 유가의 명상 철학은 현실과 자아를 인정하는 데서 출발하고 있다. 또한 유가의 수양론과 명상 철학은 방법론적으로 중요한 의미를 지니고 있다. 일반적으로 진행되는 정신치료나 심리치료는 그 방법이 대개 대화를 통해 이루어진다. '대화치료(talking cure)'는 내담자 스스로 자신의 현 상황을 인지하고, 그 문제를 스스로 발견하는 것을 전제로 한다. 일반적으로 현재 인문학을 응용한 치료가 대상으로 삼고 있는 교정기관이나 군부대와 같은 특수기관 수용자에게는 사용하기에도 적합한 방법이 아니다. 이 점에서 '마음 다스리기'를 강조한 유가의 공부론과 명상법은 응용할 만한 충분한 가치가 있어 보인다. 여기에서는 유가 공부론과 명상의 관계가 이론적으로 어떤 관계인가를 살펴보고, 퇴계의 『활인심방』을 응용하여 인문치료의 한 모형을 제시하였다. 동양의 수양론이 '마음의 병'에 대해 의미있는 이론을 제시하고 있긴 하지만, 이를 구체적으로 현장에서 응용하기란 쉬운 일이 아니다. 이는 수양론 자체가 일생을 두고 수행해야 할 지침이며, 그 성격상 일시적인 수행이나 실습을 통한 효과를 기대하기 어렵기 때문이다. 여기에서 제시하는 수양 치료 모형은 이러한 한계를 전제로 한 것으로, 인문치료의 한국적 모형 개발이라는 목적에 따른 시도이다.
이 논문에서는 2014년 11월에 제정된 EU 경쟁법 손해배상 지침의 제정 배경과 내용, 그리고 이를 수용한 영국과 독일의 입법을 다루며 유럽경쟁법상 손해배상 청구제도의 개편 동향과 국내에의 시사점을 살펴보고자하였다. EU 손해배상 지침의 목적은 각 회원국이 지침의 내용을 2016년 말까지수용하여 유럽연합 전체적으로 경쟁법상 사소제도를 활성화시키고 또한그러한 소송이 여러 회원국에서 유사한 절차 아래 진행되도록 하는 것이다. 2016년 말까지 지침의 내용을 수용하여 입법을 완료한 회원국은 많지않았으나, 계속해서 회원국들의 입법이 이루어지면서 2017년 9월 현재 23 개국이 지침에 따른 입법을 완료한 것으로 보고되었다. 지침의 주요 내용으로는 경쟁법 위반이 발생한 경우 완전한 배상을 받을 권리를 갖는 것, 5년 이상의 소멸시효기간을 확보하는 것, 합리적인 증거개시절차를 제공하는 것, 경쟁법 위반이 있는 경우 손해를 추정하는 것과 간접구매자 청구를 인정하는 것 등이다. EU 손해배상 지침을 수용한 영국과 독일의 입법 사례를 살펴볼 때 두나라 경쟁법의 개정은 지침의 내용에 상당히 충실하게 이루어졌다. 그러나 두 나라 모두 개정된 내용 중 실체적 규정의 적용 시점을 법 개정 후발생한 위반 사건으로 정하고 있어 상당한 시간이 지나야 해당 개정법이적용되는 소송을 법원에서 다룰 수 있을 것으로 예상된다. 또한 지침에따라 회원국들의 관련 법규의 내용이 같아진다고 하더라도, 이러한 법규에 대한 각 회원국 법원의 해석이 다를 수 있다는 점과, 같은 사실관계로인해 여러 회원국에서 진행되는 소송을 조율할 장치가 없는 점은 문제점으로 지적되었다. EU 손해배상 지침 제정과 이에 따른 회원국들의 입법은 유럽경쟁법 분야의 혁신적 발걸음인 것이 분명하나, 이를 적용하고 안정화시키기까지는 각 회원국과 유럽연합 차원에서 앞으로 상당히 많은자원과 시간을 투자해야 할 것으로 예상한다. EU 손해배상 지침의 제정 이후 우리나라에서도 증거개시절차를 확대시키거나 손해전가이론을 법률에 명시해야 한다는 등 경쟁법상 소송제도와관련한 입법제안이 있었다. 그러나 국내에서도 경쟁법의 사적 소송이 꾸준히 증가하면서 이미 관련 법률의 개정과 판례를 통한 이론 형성이 어느 정도 이루어져 왔다. 그러므로 성급한 추가 입법을 하기 보다는 EU 손해배상 지침이 앞으로 수년간 어떻게 적용되고 운영되는지 관찰한 후, 이를 토대로 우리에게 적절한 적용과 입법을 하는 것이 바람직할 것이다.
투자자들은 기업의 내재가치 분석, 기술적 보조지표 분석 등 복잡한 분석보다 차트(chart)에 나타난 그래프(graph)의 모양으로 매매 시점을 찾는 직관적인 방법을 더 선호하는 편이다. 하지만 패턴(pattern) 분석 기법은 IT 구현의 난이도 때문에 사용자들의 요구에 비해 전산화가 덜 된 분야로 여겨진다. 최근에는 인공지능(artificial intelligence, AI) 분야에서 신경망을 비롯한 다양한 기계학습(machine learning) 기법을 사용하여 주가의 패턴을 연구하는 사례가 많아졌다. 특히 IT 기술의 발전으로 방대한 차트 데이터를 분석하여 주가 예측력이 높은 패턴을 발굴하는 것이 예전보다 쉬워졌다. 지금까지의 성과로 볼 때 가격의 단기 예측력은 높아졌지만, 장기 예측력은 한계가 있어서 장기 투자보다 단타 매매에서 활용되는 수준이다. 이외에 과거 기술력으로 인식하지 못했던 패턴을 기계적으로 정확하게 찾아내는 데 초점을 맞춘 연구도 있지만 찾아진 패턴이 매매에 적합한지 아닌지는 별개의 문제이기 때문에 실용적인 부분에서 취약할 수 있다. 본 연구는 주가 예측력이 있는 패턴을 찾으려는 기존 연구 방법과 달리 패턴들을 먼저 정의해 놓고 확률기반으로 선택해서 매매하는 방법을 제안한다. 5개의 전환점으로 정의한 Merrill(1980)의 M&W 파동 패턴은 32가지의 패턴으로 시장 국면 대부분을 설명할 수 있다. 전환점만으로 패턴을 분류하기 때문에 패턴 인식의 정확도를 높이기 위해 드는 비용을 줄일 수 있다. 32개 패턴으로 만들 수 있는 조합의 수는 전수 테스트가 불가능한 수준이다. 그래서 최적화 문제와 관련한 연구들에서 가장 많이 사용되고 있는 인공지능 알고리즘(algorithm) 중 하나인 유전자 알고리즘(genetic algorithm, GA)을 이용하였다. 그리고 미래의 주가가 과거를 반영한다 해도 같게 움직이지 않기 때문에 전진 분석(walk-forward analysis, WFA)방법을 적용하여 과최적화(overfitting)의 실수를 줄이도록 하였다. 20종목씩 6개의 포트폴리오(portfolio)를 구성하여 테스트해 본 결과에 따르면 패턴 매매에서 가격 변동성이 어느 정도 수반되어야 하며 패턴이 진행 중일 때보다 패턴이 완성된 후에 진입, 청산하는 것이 효과적임을 확인하였다.
정보기술의 빠른 진화, 빅데이터의 등장, 분석기법의 고도화 등으로 인해 다량의 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하는 데이터마이닝을 다양한 영역에 활용하고자 하는 시도들이 활발히 진행되고 있다. 그 중의 한 분야가 농산물 유통영역인데, 농산물에 대한 지속적인 수요 증가와 전자경매의 활성화 등으로 수도권 농산물 도매시장에서만도 연간 수천만건 이상의 거래가 이루어 진다. 그러나 급속한 거래량 증가와 더불어 과거로부터 관행적으로 이루어지고 있는 부정거래도 함께 증가하고 있는데 거래참가자들 사이의 결탁에 의해 발생하는 농산물 도매시장의 부정거래는 점차 지능화되는 추세이며, 이들을 감지하고 적발하기가 매우 어려운 실정이다. 이로 인해 농산물 유통환경의 공정거래 질서는 침해되고 시장에 대한 신뢰는 훼손되곤 한다. 따라서 거래투명성을 제고하고 유통비리를 구조적으로 개선하기 위한 과학적이고 자동화된 부정탐지시스템의 필요성이 어느 때보다도 절실히 요구되는 상황이다. 본 연구에서는 데이터마이닝의 의사결정나무를 이용하여 실제 발생하지 않은 거래를 실물 없이 거래한 것처럼 조작하여 대금을 정산하는 행위인 허위거래를 탐지하는 모형을 제시하였다. 이를 위해 실제 농산물 도매시장의 데이터를 수집하였고, 데이터의 정제 및 표준화 등의 선행작업을 수행하였다. 또한 변수 간의 상관관계 및 분포도 분석 등을 통해 데이터의 특성을 파악한 후 예측모형을 구축하여 허위거래와 정상거래를 분류하는 패턴을 도출하였으며, 최종적으로 시험용 데이터를 이용하여 모형을 평가하는 단계를 거쳐 결과의 적합성을 확인하였다. 향후 데이터마이닝을 이용한 부정탐지 모형을 허위거래뿐만 아니라 낙찰부정, 경매조작 등과 같이 다양화되는 부정거래에 적용하게 되면 보다 지대한 효과를 거둘 수 있으리라 사료된다.
최근 한국은 농촌관광의 수요가 증가하고 있지만 유형은 농사체험이 대부분이다. 이러한 상황을 극복하기 위해 생태체험이 도입되고 있다. 농촌 생태체험의 공간인 연못의 콘텐츠, 교육자료 확보가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 연못형습지 식물의 전통한방이용형태를 분석하였다. 전통한방은 과거부터 이어져 온 전통지식으로 요즘에도 의학, 약학, 과학 등 다양한 분야에서 활용한다. 분석된 내용은 생태체험 교육자료에 도움이 될 것이다. 조사는 농촌지역 연못형습지 40개소의 식물을 조사하였다. 전통한방이용형태는 특허청에서 운영하는 전통지식포탈의 내용을 제공받아 사용하였다. 40개 연못형습지에서 조사된 식물은 총 108과 457종이며, 그 중 전통한방이용형태에 대한 정보가 있는 종은 53과 314종이다. 이것은 연못형습지 주변의 식물 중 68.8%가 전통한방을 함유하고 있다는 의미다. 이 밖에도 음식, 공예, 전통농업 등의 활용 형태를 포함한다면 70~80% 이상 전통지식을 포함할 것이라 예상한다. 전통한방에 사용 된 314종의 효능은 570가지, 325가지의 병증을 치료하는 효과가 있다. 1종당 평균 4.0(0~20)가지의 효능으로 6.6(0~20)가지의 병증을 치료할 수 있다. 본 연구 자료는 체험, 교육, 의학 등 다양한 분야에 활용되길 기대한다. 그리고 많은 가치가 있는 연못형습지는 계속적으로 보전할 필요가 있다고 판단된다.
다양한 지구관측위성은 발사 후 정확한 고품질의 자료를 제공하는 것이 중요하다. 위성 자료 품질을 유지 및 보완하기 위해서는 서로 다른 센서 차이를 고려하는 spectral band adjustment factor (SBAF)를 활용한 교차 검보정 과정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 pseudo-invariant calibration sites 중 Libya4, Algeria3, Mauritania2 에서 수집한 Landsat-8, Sentinel-2A 위성 영상을 활용하여 SBAF 산출 및 적용을 통해 밴드 대역 폭 차이로 인해 발생하는 불확실성을 조정하였다. 두 위성 모두 Blue, Green, Red를 포함하고 Sentinel-2A의 경우 near-infrared (NIR) narrow와 NIR 두 가지 밴드 모두에 SBAF를 적용하여 밴드대역폭 유사도에 따른 반사도 차이를 정량적으로 비교하였다. SBAF 적용 후, NIR을 제외한 모든 밴드(Blue, Green, Red, NIR narrow)에서 1% 내외의 반사도 차이로 유의미한 결과가 나타났다. Sentinel-2A NIR 밴드의 경우 밴드대역폭 차이가 NIR narrow에 비해 크게 나타났지만, SBAF 적용 후에 반사도 차이가 허용 오차범위인 5%와 1-2% 차이로 SBAF 적용이 가능한 것으로 나타났다. 따라서, 위성 활용이 제한적인 상황에서 두 센서의 밴드대역폭 차이가 큰 경우에도 SBAF를 적용할 수 있다고 판단하였고 위성 자료의 품질 및 연속성을 활용하는 연구에 도움이 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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