최근 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 발전으로 빅데이터가 출현하였고, 이를 분석하기 위한 분산 병렬 플랫폼으로 하둡이 개발되었다. 하둡을 사용하는 기업은 개인적인 정보가 포함된 데이터를 분석하여 마케팅 등에 활용하고 있다. 이에 따라, 하둡에 저장된 센서티브(sensitive) 데이터의 유출을 방지하기 위한 데이터 암호화 연구가 수행되었다. 하지만 기존 데이터 암호화에 대한 연구는 국외 표준인 AES 암호화 알고리즘만을 지원하는 한계점이 존재한다. 한편 정부에서는 데이터 암호화 알고리즘으로 ARIA 알고리즘을 국내 표준으로 지정하였다. 본 논문에서는 하둡 상에서 ARIA 알고리즘을 이용한 HDFS 데이터 암호화 기법을 제안하였다. 첫째, 제안하는 암호화 기법은 하둡의 분산 컴퓨팅 환경에서 ARIA 암호화 및 복호화를 수행하는 HDFS 블록 분할 컴포넌트를 제공한다. 둘째, 제안하는 암호화 기법은 데이터의 마지막 블록이 128비트 단위의 데이터가 아닐 경우, 더미(dummy) 데이터를 추가하여 암호화 및 복호화를 수행하는 가변길이 데이터 처리 컴포넌트를 제공한다. 마지막으로 성능 평가를 통해, 제안하는 ARIA 기반 암호화 기법이 텍스트 문자열 처리 응용 및 과학 데이터 분석 응용에서 효과적으로 사용될 수 있음을 보였다.
Public spaces in the cities are social and economic resources to maintain sustainable urban revitalization. As an importance of public spaces is getting increased, many cities focus on public space management and introduce their own management system. NYC Plaza Program is one of the public space management systems in USA and it was designed in order to transform underused roads and streets into pedestrian public spaces throughout the New York City. Plaza management system works with private organizations' participation as NYC Department of Transportation empowers selected private organizations to the right of management and assists their efforts. In this study, we focused on how the plazas are managed by private sectors and seek to find out characteristics of types of management methods based on landuse(residential, commercial and openspace) status around plazas. We analyzed 61 plazas that generated by NYC Plaza Program with three major conditions of management system including organization, fund and activities. There are three major findings from the analysis. 1)In most residential surrounded plazas, resident-initiative organizations manage small scaled fund and activities meanwhile public agencies support their management. 2)BID is a dominant tool in the commercial surrounded plazas. BID provides with secured fund, mid-sized activities and a broad network with commercial facilities. 3)Openspace-surrounded types are usually using supports of exiting organizations and fund system.
본 연구는 우리나라 대표적인 지역화폐인 동백전과 인천e음 앱 사용자 리뷰를 분석하여 지역화폐 사용자의 긍정/부정 요인을 파악하고, 이를 바탕으로 마케팅 전략을 수립하였다. 앱 사용자 리뷰를 별점을 기준으로 하여 긍정과 부정으로 분류하고 각각 워드클라우드, 토픽모델링, 소셜 네트워크 분석을 수행하였다. 그 결과, 동백전과 인천e음 부정 리뷰에서는 공통적으로 앱 사용과 카드 발급에 대한 불만이 주로 나타났으며, 긍정 리뷰에서는 '캐시백'에 대한 만족감과 함께 '지역경제'와 '소상공인'과 같은 키워드의 출현으로 지역화폐 사용자들은 자신의 소비가 지역경제 활성화에 도움이 된다고 인식하여 지역화폐를 사용하는 데 있어 만족감을 느끼는 것으로 나타났다. 본 연구의 분석결과로 파악된 만족/불만족 요인을 기반으로 개선해야 할 점과 더욱 강화해야 할 점을 파악하고, 이에 적절한 마케팅 전략을 도출하였다. 본 연구에서 활용한 텍스트 마이닝 방법과 연구 결과는 실질적으로 지역화폐 담당 공무원들과 마케터들에게 지역화폐에 대한 유의미한 정보를 제공해 줄 수 있다.
Background: Healthcare workers perform an emotionally exhausting daily work activity, making them prone to occupational hazards, namely psychosocial ones. This study aims to assess the impact of psychosocial risk factors on healthcare workers' mental health. Methods: A cross-sectional study was developed between May and June of 2021 with 479 healthcare workers from Portuguese hospitals. The Depression, Anxiety and Stress Scale was used to assess mental health, and psychosocial risks were assessed through the Health and Work Survey - INSAT. Statistical analysis was performed to identify the psychosocial risk factors related to anxiety, depression, and stress. Subsequently, a multiple linear regression was performed to identify the models that better explained psychosocial risk factors' relationship with anxiety, depression, and stress. Results: Data showed a strong exposure to psychosocial risks. Work pace and intensity, work relationships, and emotional demands stood out with higher global average percentages for yes answers to "exposure and discomfort." The analysis of the b values and p-values from the multiple linear regression shows that some cross-sectional psychosocial risks are predictors of anxiety and stress dimensions, and other psychosocial risks differ in the two mental health dimensions. However, it is important to highlight that healthcare workers still showed great joy and pleasure in performing their work activities. Conclusion: Support network development in the work environment is needed to prevent healthcare workers' emotional stress and promote their psychological well-being. Therefore, new research is essential to understand the psychosocial risks that affect healthcare workers and assess the less visible effects of work-health relationships.
Objectives: This study aims to understand the stress patterns and coping behaviors of women with infertility and to improve existing infertility stress assessment tools to develop a tool suited for Korean society. Methods: The study involved 10 women diagnosed with primary or secondary infertility. Data were collected through surveys and in-depth interviews. Participants were recruited voluntarily, and snowball sampling was used for additional recruitment. Data collection occurred from September 2023 to April 2024. Data analysis included Spearman's rank correlation, Mann-Whitney U test, and Kruskal-Wallis test. Interview results were analyzed using text mining and network analysis with Python 3.12. Results: There was a significant correlation between IVF/ICSI treatment and resilience scores, with non-IVF/ICSI groups showing higher resilience scores. Existing infertility stress assessment tools were generally useful but had limitations, such as discomfort with religious expressions and fixed gender roles, as well as issues with the number of items and response scales. Text mining of interview responses revealed key stress-related keywords including worry, depression, burden, pregnancy outcome, and health. Main stressors included uncertainty about pregnancy outcomes, physical discomfort during treatments, economic burdens, and emotional reactions from family and social relationships. Conclusions: This study identified the stress patterns of women with infertility through interviews. It showed the need for a new assessment tool to evaluate and support the complex stressors experienced by these women. Developing a comprehensive tool is essential for better understanding and managing the various stress factors faced by infertile women.
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.
본 연구는 지역사회에서 노인들을 위한 노인보호체계 구축의 실현가능성을 탐색하고, 연계모형과 실천전략을 모색하고자 하는데 목적이 있다. 우리나라는 고령화가 진행되면서 노인들의 다양한 욕구(여가, 주거, 취업 등)가 증가됨으로 지역사회에서 노인들에게 알맞은 상담과 지원프로그램을 제공할 수 있도록 포괄적인 노인보호체계를 구축할 필요성이 있다. 이에 본 연구에서는 노인보호체계의 연계모형을 설정하고, 이를 실천하기 위한 2가지의 방안을 제시하였다. 첫째, 지역사회의 노인보호체계를 조직의 형성에 초점두고 그 실천과정을 조직화단계, 실천활동단계, 확대조직화단계의 3단계로 구분하여 시행하는 것이 바람직 한 것으로 제시하였다. 둘째, 노인보호체계의 지역사회조직화 모형을 적용과 노인장기요양보험의 안정적 운영을 위해서는 케어매니저, 요양보호사 등과 같은 중심적 역할을 수행할 수 있는 장기요양 전문인력의 활용이 필요하다는 것이다. 그 외에 지역사회복지협의체와 민간네트워크로 사회복지협의회가 구성, 관련법조항의 신설, 케어매니저의 교육 등의 정립이 마련되어야 한다. 따라서, 본 연구를 통해 기초적인 자료를 마련하고, 노인보호체계에 대한 다각적인 전략과 방안을 마련하고 단계적으로 발전전략을 구사하여 추진해 나가야 할 것이다.
본 연구는 사회 전반적으로 국내 거주 외국인 등의 사회적응 및 통합프로그램이 부족하다는 사실과 동일 지역 내 다문화 서비스 중복이 발생한다는 사실이 상충되고 있음에 시작되었다. 본 연구에서는 문헌연구와 전문가 인터뷰를 실시하여, 우리나라 다문화정책의 현황과 문제점을 도출하고, 이를 통해 세 단계로 세분화된 다문화정책 수립 과정을 제시하였다. 첫 번째 단계는 다문화정책을 수립하는 장을 단일화하여, 관련된 부처 기능을 강조하는 동시에, 부처 간의 협력을 이끌어 내는 것이며, 두 번째 단계에서는 지리적 행정적 환경을 고려한 특정 지역 단위의 다문화기관 연계망 구축을 제안하였다. 세 번째 단계에서는 개별 기관들의 활동에 초점을 두어, 관종별 도서관, 학교, 다문화지원센터, 사회복지기관, 체력증진센터, 주민센터, 문화시설 등 관련기관들의 협력을 도출하였으며, 부가적으로 시민단체의 역할을 강조하였다. 또한 본 연구에서는 문화 정책 방향성과 모형화를 위한 도서관계의 구체적인 노력으로 다문화프로그램 운영에 필요한 정보 공유의 장인 메타 플랫폼을 제안하였으며, 다문화정책 수립 시 고려해야 할 사항들도 제시하였다. 결과적으로 본 연구를 통해 다문화정책의 모형을 구축하고 세분화하여, 다문화주의의 통합에 도달하는 단계를 구체화하였으며, 다문화정책 수립 시 고려되어야 할 인구학적 지리학적 특성 등을 제시하였다.
최근, 보건복지부가 커뮤니티케어 구축에의 필요성을 강조하면서 보건의료-요양-사회복지계의 뜨거운 관심이 이어지고 있다. 이에 본 연구에서는 향후 노인대상의 커뮤니티모델을 구축함에 있어서 노인장기요양보험이 어떠한 미래적 비전을 갖고 재검토되어야 하는지를 살펴보기 위해 국책사업으로 지역포괄케어시스템(aging in place) 구축을 추진하고 있는 일본의 정책추진사례를 심층적으로 분석해 보는 것은 그 의미가 있다고 볼 수 있으며 본 연구는 일본의 개호보험제도 개정과정을 문헌검토를 통해 심층적으로 분석하였다. 일본의 지역포괄 케어시스템 구축을 위한 개호보험제도 운영현황과 개정과정을 살펴본 결과, 향후 우리의 경우 1)커뮤니티케어시스템 구축의 기본적인 원리를 보다 명확히 할 필요가 있고 2)노인장기요양보험의 재가서비스 확충, 3)거주유형의 다양화 및 고도화 작업 추진, 4)케어매니지먼트체계 구축, 5)당사자와 가족지원 확대 등의 정책추진이 보다 적극적으로 이뤄져야 할 것으로 사료된다.
AI 기술은 법률, 특허, 금융, 국방의 의사결정지원 기술 형태로 발전하여 질병 진단과 법률 판정 등에 적용되고 있다. Deep Learning으로 실시간 정보를 검색하려면, Big data Analysis과 Deep Learning Algorithm이 필요하다. 본 논문에서는 Deep Learning 모델인 RNN(Recurrent Neural Network)을 이용하여 상위권 대학 진학률을 예측하고자 한다. 우선, 행정구역 사설학원 현황과 행정구역 연령별 학생 수를 분석하고 교육열이 높은 지역에 거주하는 학생이 상위권 대학 진학률이 높다는 사회 통념의 가설을 설정했다. 예측된 가설과 정부의 공공데이터를 활용하여 분석된 자료를 토대로 검증하고자 한다. 예측모델은 2015년부터 2017년까지의 데이터를 활용하여 상위권 진학률을 예상하도록 학습하고, 학습된 모델은 2018년 상위권 진학률을 예측한다. 교육특구지역의 상위권 진학률을 Deep Learning 모델인 RNN을 이용하여 예측 실험을 수행했다. 본 논문은 교육열이 높은 지역의 사설학원 현황, 연령별 학생 수에 미치는 영향에 대해서 가구소득, 사교육의 참여 비율을 분석하여 상위권 진학률의 상관관계를 정의한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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