• 지역과문화
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• 제7권2호
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• pp.173-202
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• 2020

이 연구는 가족관계와 지역사회 환경의 관계를 살피고, 가족을 둘러싼 지역 환경을 객관적으로 비교함으로써 지역의 가족친화성 제고방안을 제시하고자 한다. 이를 위해 가족관계 만족도에 영향을 주는 사회문화적, 경제적 차원의 영역을 검토하였으며, 특히 지역사회지표로 개발된 한국가족행복종합지수(이하, 종합지수)를 활용하여, 지역별 종합지수 변화 추이를 분석하였다. 이 연구에서 활용한 종합지수는 국가통계포털의 「e-지방지표」에서 공시한 지역사회지표를 활용하였으며, 이 변수들은 가족관계만족도와 연관된다. 이에 본 연구에서는 가족행복종합지수의 7개 영역(인구가족, 건강문화, 교육, 소득소비, 고용노동, 주거 교통, 환경 및 사회통합)을 비교하여 10년간 추이를 검토하였다. 연구결과, 2008년도부터 2018년도까지 종합지수의 전국 평균점수는 점점 상승하고 있었다. 전반적으로 가족관계만족도에 영향을 주는 지역사회환경 역시 개선되고 있다고 볼 수 있다. 상위레벨에 속한 지역은 전남, 강원, 충남, 전북, 경북으로 비수도권 및 농촌권역이었다. 하위레벨에 속한 지역은 서울, 부산, 대구, 인천, 광주로 모두 특광역시로 대도시권역이다. 전반적으로 하위레벨에 속한 지역들은 인구 밀집 및 과밀도에 비해 관련 물리적 인프라가 충분하지 않았으며 조금씩 개선하고 있었으나, 지역민의 욕구를 반영하고 삶의 질을 개선할 수 있을 만큼은 아니었다. 향후 가족관계의 질을 향상할 수 있는 각 지역별 맞춤형 정책 마련을 위해서 보다 정기적이고 보완된 지표 개발이 필요하다. 또한 사회적 재난으로 인한 사회경제적 위기가 각 영역별, 지역별 미친 영향과 향후 변화추이를 지속적으로 검토할 필요가 있음을 제언하였다.

• 소비문화연구
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• 제15권1호
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• pp.93-118
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• 2012

본 연구는 예비적 저축행동 이론의 관점에서 가구주 근로유형이 가계저축에 미치는 영향을 분석하고, 근로유형별 가계저축에 미치는 영향 요인을 파악하고자 하였다. 실증분석 자료는 2009년도 한국복지패널조사(KOWEPS) 자료로, 가구주 근로유형이 상용직과 비상용직(임시직, 일용직, 공공근로)인 가계로 한정하여 2009년도 한국복지패널조사 가구 총 6,207가구 중 2,463가구를 본 연구의 실증분석에 사용하였다. 실증분석 결과, 가구주의 근로유형은 가계저축에 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으나 예비적 저축행동 이론에서 제시하는 기대와는 일치하지 않았다. 즉, 상용직 가구주 가계가 임시직, 일용직 혹은 공공근로의 비상용직 가구주 가계보다 더 많은 예비적 저축을 하였고, 나아가 더 많은 예비적 자산을 축적하는 것으로 나타났다. 가구주 근로유형별 가계저축에 영향을 미치는 요인을 살펴본 결과, 가구주 근로유형별로 영향 요인 및 정도에 차이가 존재하기는 하였으나 주로 월평균 총소비지출, 부채 유무, 순자산, 빈곤 여부, 가구원수, 기초보장 유무가 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 여기에서 특히 주목할 만한 것은 예비적 저축에 대한 기초보장의 정적 영향이었다.

• 농촌지도와개발
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• 제7권1호
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• pp.155-166
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• 2000

1994년 가을 한국을 방문하였을 때 놀란 것 온 도시 근교에 숲과 같이 세워진 고층 아파트 단지와 그 수요의 배경이 된 서울, 수원을 비롯한 수도권의 인구 집중이었다. 이러한 인구 집중을 가져온 것은 바로 제2차, 3차 산업의 발달이었다. 그 이후 6년만인 2000년 3월에 다시 농촌과 농촌지도사업의 변화 동향을 살펴보기 위하여 농가 방문, 도 농업기술원 및 시 ${\cdot}$ 군농업 기술센터를 방문하면서 더욱 진전된 아파트군과 도시 근교의 비닐 하우스 단지였으며, 이는 한국이 지속적인 경제 발전을 하고 있다는 한 증거였다. 한국은 1997년에 내습한 통화위기로 IMF의 구제 금융을 받게 되었고, 이로 인하여 한국 경제는 IMF의 관리하에 있었으나 1년만에 회복의 기미를 보이기 시작하였으며, 1999에는 GDP 성장률이 10.7%에 달하였다. 한국 정부는 이 시기에 구조개혁을 단행하여 금융, 기업, 노동, 공공의 각 부분에 개혁을 단행하였다. 특히 정부로서는 정부 조직을 개편하여 지방화, 행정 조직 인원의 삭감, 농업 예산의 축소하는 방향으로 나아갔고 공기업을 민영화하여 농업 단체의 통합, 각종 규제를 철폐하였다. 중앙 정부의 권력이 지방으로 많이 이양되어 시장, 군수 등의 권한이 크게 늘어났다. 농촌지도사업도 IMF 관리하의 정부 조직 개편 및 규제 완화의 대상이 되었다. 지금까지 중앙 정부 소속이었던 농촌지도 사업이 지방화의 영향으로 시 ${\cdot}$ 군으로 이관되었다. 이것에 동반하여 농촌지도소 수의 축소(64%), 지도 직원의 감원(24%), 사업 예산의 감소 등으로 나타났다. 이러한 개편 과정에서 농촌지도사업의 기본적인 방향을 정하는 것은 중앙의 농촌진흥청이 맡고 인사와 기술 개발, 지원은 도농업기술원, 사업운영 책임은 시 ${\cdot}$ 군에서 맡는 체제로 개편되었다. 시 ${\cdot}$ 군 단계의 농촌지도사업은 담당 기구가 농촌지도소에서 농업기술센터로 그 명칭이 변경되었고, 설치권자가 군수로 되었으며, 그 기능에 기술 개발 업무가 더해졌으며, 농촌지도사 및 생활지도사의 수가 크게 감소되었다. 최근에 한국의 농촌 및 농촌지도사업을 관찰한 결과, 이러한 중앙, 도 시 군의 지도 기능 분담이 그렇게 잘 인식되어 있는 것만은 아닌 면도 있는 것으로 보였다. 이러한 구조 개선을 계기로 해서 농촌의 현실을 반영한 실효성 있는 농촌진흥에 기여할 수 있는 농촌지도사업으로 재출발한다는 의의를 살릴 수 있도록 농촌진흥청은 농업기술센터의 동태를 철저하게 살피고 이와 관련한 도농업기술원의 대응을 파악하여 이를 기초로 기능을 발휘하도록 만들어야 할 것이다. 국가에서 이관된 현지의 농촌지도 거점인 농업기술센터에 관하여 농촌지도소가 개칭되어 농업기술센터가 되었고 조직적인 면에서도 기술개발과가 설치되었다. 이는 현지에서의 기술 개발이 가능하게 된 점과 현지에서 원하는 과제를 신속하게 대응하여 도와 국가의 시험연구 과제로 삼을 수 있게 된 것은 시험 연구 사업에서 크게 평가받을 만한 발전이라 할 것이다. 그러나, 농촌지도 직원이 다른 행정 업무도 겸무하여 될 경우 영농 환경을 좋게 하는 직접적인 행정에 관한 업무에서는 겸무하므로서 농가도 편리해지고, 보급지도의 효과도 촉진되는 경우가 있으나 검사, 취체 업무는 반드시 피해야 할 일이다. 동일인이 이것을 담당하게 되면 농가에게 안심감을 잃어버리고 보급 효과는 기대할 수 없게 될 것이다. 한국의 농촌지도사업의 보급 내용은 농업자재의 절약, 첨단농업기술의 개발, 이를 기반으로 수출농업의 촉진과 생산성 향상, 시장에 강한 농업의 구축 등에 힘을 쏟고 있는 것으로 보였다. 그러나 이러한 농업의 추구는 약탈농업을 추구하는 등 지속적 농업이 되지 않을 가능성이 높아지게 된다. 앞으로 지속적인 농업에 관하여 보다 더 많은 관심을 기울여야 할 것이다. 선진농가들은 기술이나 경영 혁신을 위하여 연구 개발을 위한 정보의 수집과 연구회의 필요성을 크게 강조하고 있었다. 그러나 이러한 선진 농가 이외에 소규모의 농업소득이 낮은 농가도 있었다. 이러한 농가에게는 농업경영에 대한 방향 설정과 추진 방법에 대한 적절한 상담 상대가 없는 것으로 보였다. 이러한 농가들에 대한 시의적절한 정보의 전달, 자력으로 기술과 경영 방책을 만들어내는 힘을 길러주는 지도가 필요하다. 이를 위한 방책으로 그룹의 육성과 가입 촉진이 유효할 것이다. 따라서 한국에 있어서 농촌지도 방법은 크게 두 가지 대상을 의식하여 대 선진농가의 경우에 는 상담 기능, 대 소규모 농가의 청우에는 전달 ${\cdot}$ 교육 기능의 발휘에 있을 것이다. 상담 기능은 정보의 제공과 과도하지 않은 방책을 선택 할 수 있도록 지도 조언하는 것이, 전달 ${\cdot}$ 교육 기능은 과제해결 과정을 체득하게 하는 것이다. 이를 위하여 인터넷의 활용 방법, e-메일에 의한 정보교환 시스템화 등의 연구가 진행되고 있다. 인원의 감소나 겸무화의 진행에 따라 이러한 업무의 수행이 쉬운 것은 아니라고 생각되고, 일 대 일의 지도는 어려울 것이나 집단 지도로는 가능한 측면도 있을 것으로 사료된다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제23권3호
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• pp.25-53
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• 2013

This study analyzes the effect of Computer Aided Innovation (CAI) to improve R&D Capabilities empirically. Survey was distributed by e-mail and Google Docs, targeting CTO of 235 SMEs. 142 surveys were returned back (rate of return 60.4%) from companies. Survey results from 119 companies (83.8%) which are effective samples except no-response, insincere response, estimated value, etc. were used for statistics analysis. Companies with less than 50billion KRW sales of entire researched companies occupy 76.5% in terms of sample traits. Companies with less than 300 employees occupy 83.2%. In terms of the type of company business Partners (called 'partners with big companies' hereunder) who work with big companies for business occupy 68.1%. SMEs based on their own business (called 'independent small companies') appear to occupy 31.9%. The present status of holding IT system according to traits of company business was classified into partners with big companies versus independent SMEs. The present status of ERP is 18.5% to 34.5%. QMS is 11.8% to 9.2%. And PLM (Product Life-cycle Management) is 6.7% to 2.5%. The holding of 3D CAD is 47.1% to 21%. IT system-holding and its application of independent SMEs seemed very vulnerable, compared with partner companies of big companies. This study is comprised of IT infra and IT Utilization as CAI capacity factors which are independent variables. factors of R&D capabilities which are independent variables are organization capability, process capability, HR capability, technology-accumulating capability, and internal/external collaboration capability. The highest average value of variables was 4.24 in organization capability 2. The lowest average value was 3.01 in IT infra which makes users access to data and information in other areas and use them with ease when required during new product development. It seems that the inferior environment of IT infra of general SMEs is reflected in CAI itself. In order to review the validity used to measure variables, Factors have been analyzed. 7 factors which have over 1.0 pure value of their dependent and independent variables were extracted. These factors appear to explain 71.167% in total of total variances. From the result of factor analysis about measurable variables in this study, reliability of each item was checked by Cronbach's Alpha coefficient. All measurable factors at least over 0.611 seemed to acquire reliability. Next, correlation has been done to explain certain phenomenon by correlation analysis between variables. As R&D capabilities factors which are arranged as dependent variables, organization capability, process capability, HR capability, technology-accumulating capability, and internal/external collaboration capability turned out that they acquire significant correlation at 99% reliability level in all variables of IT infra and IT Utilization which are independent variables. In addition, correlation coefficient between each factor is less than 0.8, which proves that the validity of this study judgement has been acquired. The pair with the highest coefficient had 0.628 for IT utilization and technology-accumulating capability. Regression model which can estimate independent variables was used in this study under the hypothesis that there is linear relation between independent variables and dependent variables so as to identify CAI capability's impact factors on R&D. The total explanations of IT infra among CAI capability for independent variables such as organization capability, process capability, human resources capability, technology-accumulating capability, and collaboration capability are 10.3%, 7%, 11.9%, 30.9%, and 10.5% respectively. IT Utilization exposes comprehensively low explanatory capability with 12.4%, 5.9%, 11.1%, 38.9%, and 13.4% for organization capability, process capability, human resources capability, technology-accumulating capability, and collaboration capability respectively. However, both factors of independent variables expose very high explanatory capability relatively for technology-accumulating capability among independent variable. Regression formula which is comprised of independent variables and dependent variables are all significant (P<0.005). The suitability of regression model seems high. When the results of test for dependent variables and independent variables are estimated, the hypothesis of 10 different factors appeared all significant in regression analysis model coefficient (P<0.01) which is estimated to affect in the hypothesis. As a result of liner regression analysis between two independent variables drawn by influence factor analysis for R&D capability and R&D capability. IT infra and IT Utilization which are CAI capability factors has positive correlation to organization capability, process capability, human resources capability, technology-accumulating capability, and collaboration capability with inside and outside which are dependent variables, R&D capability factors. It was identified as a significant factor which affects R&D capability. However, considering adjustable variables, a big gap is found, compared to entire company. First of all, in case of partner companies with big companies, in IT infra as CAI capability, organization capability, process capability, human resources capability, and technology capability out of R&D capacities seems to have positive correlation. However, collaboration capability appeared insignificance. IT utilization which is a CAI capability factor seemed to have positive relation to organization capability, process capability, human resources capability, and internal/external collaboration capability just as those of entire companies. Next, by analyzing independent types of SMEs as an adjustable variable, very different results were found from those of entire companies or partner companies with big companies. First of all, all factors in IT infra except technology-accumulating capability were rejected. IT utilization was rejected except technology-accumulating capability and collaboration capability. Comprehending the above adjustable variables, the following results were drawn in this study. First, in case of big companies or partner companies with big companies, IT infra and IT utilization affect improving R&D Capabilities positively. It was because most of big companies encourage innovation by using IT utilization and IT infra building over certain level to their partner companies. Second, in all companies, IT infra and IT utilization as CAI capability affect improving technology-accumulating capability positively at least as R&D capability factor. The most of factor explanation is low at around 10%. However, technology-accumulating capability is rather high around 25.6% to 38.4%. It was found that CAI capability contributes to technology-accumulating capability highly. Companies shouldn't consider IT infra and IT utilization as a simple product developing tool in R&D section. However, they have to consider to use them as a management innovating strategy tool which proceeds entire-company management innovation centered in new product development. Not only the improvement of technology-accumulating capability in department of R&D. Centered in new product development, it has to be used as original management innovative strategy which proceeds entire company management innovation. It suggests that it can be a method to improve technology-accumulating capability in R&D section and Dynamic capability to acquire sustainable competitive advantage.