본 연구는 융복합 사회에서 간호대학생의 직업존중감과 공감 능력이 고객지향성에 미치는 영향을 파악하기 위한 서술적 조사연구이다. 대상자는 간호학과 학생 213명으로 2018년 7월 25일부터 8월 13일 까지 SNS(Social Network Service)를 통해 설문조사를 시행하였다. 자료는 t-test, ANOVA, Pearson Correlation, Multiple regression으로 분석하였다. 실습만족도가 높을수록, 환자와의 의사소통이 좋을수록, 고객지향성 인식이 높을수록 고객지향성에 높은 점수를 나타내었다. 고객지향성은 인지적 공감과 직업존중감과 유의한 양의 상관관계를 나타내었다. 인지적 공감(${\beta}=.313$, p<.001), 환자와의 의사소통(${\beta}=.227$, p<.001), 직업존중감(${\beta}=.199$, p=.001), 고객지향성 인식(${\beta}=.180$, p=.003)이 고객지향성을 32.0% 설명하는 것으로 나타났다. 따라서 간호대학생의 고객지향성을 향상시키기 위해서 인지적 공감 향상을 위한 교육과정이나 중재프로그램 등 다양한 전략을 강구하고 직업존중감을 높여줄 수 있는 이론과 실습에서의 방안의 모색이 필요하다.
본 연구는 한국을 사례로 청정개발체제 프로젝트 활동을 기업 수준의 산업 활동 관점에서 분석하였다. 한국 청정개발체제 산업에서 프로젝트 수행에 직접적으로 연관된 주요 행위자와 네트워크를 형성하는 주변 행위자를 도출하고, 이들 행위자 사이의 연계의 유형과 특성을 분석하여 한국 청정개발체제 산업 전체의 네트워크를 도출하였다. 한국 청정개발체제 산업 활동은 사업주가 되는 프로젝트 수행기업을 중심으로 컨설팅 기업과 검인증 기관이 연계를 가지는 지식기반 생산자 서비스 연계 형태로 수행되었다. 수행 기업 사이에서는 주로 온실가스 감축 활동을 수행하기 위한 기술적 지식이 연계 요인으로 작용하였고, 수행기업과 컨설팅 기업 사이에서는 주로 프로젝트를 설계하고 등록하는 과정에서 필요한 운영 지식이 연계 요인으로 작용하였다. 그리고 수행기업과 검인증 기관 사이의 연계에는 다양한 사회적 지리적 근접성이 영향을 미쳤다. 산업 분야와 신 재생에너지 분야의 수행 프로젝트에서 행위자 사이의 연계 유형과 특성이 다르게 나타났는데, 이는 연계의 매개가 되는 지식의 가치 차이에 기인한다. 수행기업 관점에서 대체 불가능한 중요한 지식을 가지고 있는 행위자는 탄소배출권 지분을 공유하는 또 다른 수행기업이 되었고, 그렇지 못한 행위자는 서비스 용역과 설비를 공급하는 아웃 소싱 공급자가 되었다.
페이스북과 트위터 한국인 이용자 계정 934만개를 조사하여 개인정보 노출 현황을 분석해보니 다양한 개인정보가 많이 노출되어 있었다. 이메일, 전화번호 같은 식별정보는 1% 미만으로 많이 노출되어 있지 않았지만, 이름, 학교같은 비식별 정보를 통해 개인을 특정할 수 있는 경우가 많았는데, 이름이 유일하여 개인을 특정할 수 있는 계정이 35만개에 달했으며, 2개 이상의 정보를 조합하여 개인을 특정할 수 있는 경우는 297만 명에 달했다. 또한, 동일인이 소유한 페이스북과 트위터 계정의 연결 가능성을 분석하였는데, 동일인일 가능성이 있는 계정 쌍 34만개를 찾을 수 있었다. 계정을 연결할 수 있다는 것은 개인을 식별하고 특정했음을 의미한다. 비식별정보를 통한 특정 가능성과 연결가능성을 통해 식별정보만을 필터링하는 기존 개인정보보호방안에 한계가 있음을 알 수 있다.
최근 소셜 네트워크 서비스가 보편화되면서, 이를 활용하여 사람들의 의견이나 감성 등을 파악하기 위한 감성분석 연구가 다양한 분야 진행되고 있다. 기존의 영화 관련 연구의 경우, 대부분이 영화평에 대해 단순 긍/부정으로 감성분석을 하여, 영화에 대한 선호도를 파악하는 데 그쳤다. 사람의 감성은 단순 긍/부정이 아닌 다양한 감성으로 분류될 수 있는데 반해, 이분법적 감성분석은 영화의 평점 정보에서 손쉽게 얻을 수 있는 선호도와 유사한 분석을 하는데 그친다. 따라서 영화의 평점보다 다양하고 유용한 정보를 얻기 위해서는, 영화 리뷰를 세분화된 감성으로 분석하여 영화에 대해 느낀 감성을 다양한 기준으로 분류할 필요가 있다. 본 논문에서는 Thayer 모델을 기반으로 감성 분류 기준을 세우고, 수집한 영화 관련 트윗을 이용하여 각 영화에 대해 대중이 느끼는 감성을 분석한다. 분석된 영화에 대한 감성 비율을 유클리드거리, 코사인유사도, 피어슨 상관계수를 이용하여 영화간의 유사도를 측정하였다. IMDB에서 제공하는 유사 영화 정보를 바탕으로 본 논문에서 제안하는 방식의 유용성을 검증하였다.
최근 소셜 네트워크 서비스는 언제 어디서나 정보를 누구라도 손쉽게 전달하고 볼 수 있는 수단으로 각광받고 있다. 소셜 네트워크 서비스의 주요한 특징은 사람과 사람, 사람과 정보, 정보와 정보 간의 관계 네트워크로서, 사용자가 능동적으로 참여한다는 것이다. 하지만 범람하는 수많은 정보들 속에서 사용자가 직접 정보를 검색 및 분류해야 하는 과정은 사람과 정보간의 관계 네트워크 측면에서 소셜의 의미를 충족하지 못한다. 이러한 기존의 정보 활용법은 사용자의 선호도에 따른 맞춤형 정보의 수용과 공유를 제시하지 못하고 있다. 본 연구에서 설계된 사용자 맞춤형 서비스 시스템은 사용자의 상황인식 속성정보와 이에 따른 선호도를 평가하는 알고리즘을 기반으로 하여 보다 효율적인 커뮤니티 공간이 제공될 수 있는 맞춤형 커뮤니티 서비스 시스템을 설계 제안한다. 제안된 시스템에서는 소셜 네트워크 서비스에서 사용자가 텍스트를 읽거나 작성하는 행위를 바탕으로 사용자의 관심사를 제공된 알고리즘으로 분석하여 사용자의 선호도에 따른 정보를 분류하고, 사용자의 인적정보로부터 선별한 유사 사용자들을 통해 신뢰성이 높은 정보를 우선적으로 선출한다. 따라서 사용자의 속성과 선호도를 고려한 상황인식 정보를 제공함으로써 사용자가 직접 정보를 검색 및 분류하는 과정을 단축하고 정보의 신뢰성을 향상할 수 있는 방법을 제시한다. 이러한 상황인식 기반의 맞춤형 커뮤니티 서비스 시스템은 실시간으로 많은 정보가 공유되는 서비스에서 다양하게 적용되어 인터넷 신문, 타겟 마케팅 광고 등의 응용분야에서 다양한 정보제공 서비스 시스템으로 적용될 수 있을 것으로 본다.
최근 빠르게 대중화된 스마트폰은 이제 생활 필수요소로서 우리의 삶 속 깊숙이 자리 잡고 있으며, 다양한 기능을 제공하는 애플리케이션(앱)은 쇼핑, 뱅킹, SNS, 게임 등 풍부한 서비스는 물론 효율적인 업무 수행을 위한 스마트워크 모바일 오피스 등의 영역으로 확산되고 있다. 그러나 이러한 스마트폰 앱은 앱스토어라 불리는 애플리케이션 마켓에서 쉽게 다운로드가 가능한 반면 개발자들 또한 쉽게 업로드 할 수 있어 많은 보안 위협이 존재하고 있다. 따라서 작전용 앱은 민간 앱과 동일하게 인터넷 기반의 상용 앱스토어를 통해 배포할 경우 각종 보안위협에 노출될 수밖에 없다. 이러한 현실을 극복하기 위해, 본 연구에서는 군내 스마트기기에서 사용할 군용 앱 개발 배포 시 보안 점검 및 각종 위해 요인의 사전 차단이 통합적으로 수행 가능한, 군전용 밀리터리 앱스토어와 앱 보안성 검증시스템의 구축 방안을 제시하고자 한다.
군은 국민의 신뢰를 근간으로 운용된다는 측면에서 위기 발생 시 외부공중의 반응에 매우 민감하게 대처한다. 하지만 군 조직은 다른 여타 조직과 다르게 내부공중인 장병이 군 복무를 통해 군을 체험하고 전역 후 조직을 평가하는 외부공중이 된다는 특수성을 갖고 있다. 따라서 군의 위기상황 관리 측면에서 내부공중인 장병을 대상으로 한 효과적인 위기 커뮤니케이션 전략이 무엇인지 살펴볼 필요가 있다. 따라서 본 연구는 현재군 복무 중인 장병들의 미디어 이용행태를 고려해 SNS에서 전달되는 위기관리 메시지 형태(디지털이미지 메시지 vs.텍스트 메시지)가 장병들의 군 조직의 위기에 대한 인식, 메시지 수용도, 그리고 군에 대한 태도에 영향을 미치는지 살펴보았다. 실험 결과 디지털이미지 메시지에 노출된 집단이 텍스트 메시지에 노출된 집단보다 군의 위기대응 메시지를 수용하는 정도가 높은 것으로 나타났다. 본 연구 결과를 바탕으로 군의 위기관리 커뮤니케이션 전략에 대한 실무적 함의를 제공했다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권12호
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pp.4467-4488
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2014
The bibliometric analysis is widely used for understanding research domains, trends, and knowledge structures in a particular field. The analysis has majorly been used in the field of information science, and it is currently applied to other academic fields. This paper describes the analysis of academic literatures for classifying research domains and for suggesting empty research areas in the telecommunications policy. The application software is developed for retrieving Thomson Reuters' Web of Knowledge (WoK) data via web services. It also used for conducting text mining analysis from contents and citations of publications. We used three text mining techniques: the Keyword Extraction Algorithm (KEA) analysis, the co-occurrence analysis, and the citation analysis. Also, R software is used for visualizing the term frequencies and the co-occurrence network among publications. We found that policies related to social communication services, the distribution of telecommunications infrastructures, and more practical and data-driven analysis researches are conducted in a recent decade. The citation analysis results presented that the publications are generally received citations, but most of them did not receive high citations in the telecommunications policy. However, although recent publications did not receive high citations, the productivity of papers in terms of citations was increased in recent ten years compared to the researches before 2004. Also, the distribution methods of infrastructures, and the inequity and gap appeared as topics in important references. We proposed the necessity of new research domains since the analysis results implies that the decrease of political approaches for technical problems is an issue in past researches. Also, insufficient researches on policies for new technologies exist in the field of telecommunications. This research is significant in regard to the first bibliometric analysis with abstracts and citation data in telecommunications as well as the development of software which has functions of web services and text mining techniques. Further research will be conducted with Big Data techniques and more text mining techniques.
국내 다문화현상이 가속화되고 있음에도 국내 공공도서관은 다문화서비스 경험이 최근 5년 내외로, 대부분의 도서관이 단편적인 프로그램 위주로 운영하고 있으며, 장기적인 계획과 방향성, 전문 인력 등이 부족한 상황이다. 이에 국외 다문화서비스 성공사례와 국내 현황조사 및 설문조사를 통하여 공공도서관들이 체계적인 다문화서비스를 준비하는데 활용할 수 있는 다문화서비스 모형을 개발하였다. 이를 위하여 1, 2차 사전조사(평균, 표준편차)와 의견조사를 통하여 다문화서비스 요소안을 확정하고, 본 조사를 실시하여 핵심요소를 선정하여 모형을 개발하였다. 요소들의 특성 분석을 위하여 T-검증과 분산분석을 사용하였다. 원활한 다문화서비스의 운영을 위해서는 도서관을 둘러싼 사회 교육기관, 타 도서관들과의 관계, 국제적인 네트워크를 통한 상호협조가 필요하며, 이를 반영하여 다문화서비스 운영시스템을 도식화하였다.
매일 각종 모바일 디바이스와 온라인, 소셜네트워크서비스 등에서 쏟아지는 데이터로 인해 정보의 홍수를 넘어 과부하 상태에 있다. 이미 생성되어 있는 기존 정보들도 있지만 시시각각 새롭게 생겨나고 있는 정보들이 헤아릴 수 없을 정도이다. 연관분석은 이러한 정보들 속에서 나타나는 항목의 발생 빈도수가 최소 지지도보다 큰 빈발항목집합(Frequent Item set)을 찾는 방법이다. 항목의 수가 많아짐에 따라 규칙의 수도 기하급수적으로 늘어나므로 원하는 정보를 찾기가 어려운 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 트랜잭션데이터 집합을 Boolean 변수 아이템으로 나타내었다. 논리함수를 간소화하는데 사용되는 Quine-McKluskey의 방법으로 알고리즘화하여 각 항목에 가중치를 부여한 WT-알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 항목의 개수와 관계없이 간략화가 가능한 장점으로 인하여 불필요한 규칙을 감소시켜 데이터마이닝 효율을 향상시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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