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의사소통 장애요인이 환자만족도와 장기적 관계지향성에 미치는 영향
한다솜(Da-Som Han),임순연(Soon-Ryun Lim) 한국콘텐츠학회 2017 한국콘텐츠학회논문지 Vol.17 No.2
본 연구의 목적은 환자가 경험하는 의사소통 장애가 환자 만족도와 장기적 관계지향성에 미치는 영향을 알아보는데 있다. 치과 병 · 의원을 방문한 환자 214명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 분석은 PASW Statistics 18.0과 IBM SPSS AMOS 21을 이용하였다. 의사소통 장애 요인분석결과 ‘일방적소통’, ‘신뢰배려부족’, ‘환자영역’, ‘환경영역’의 요인으로 나뉘었다. 분석 결과, 환자가 느끼는 의사소통 장애요인은 환자만족도와 장기적 관계지향성에 영향을 미치며, 환자 만족도는 장기적 관계지향성에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이 같은 결과를 바탕으로 치과종사자는 환자와 신뢰를 구축할 수 있는 의사소통 능력을 지니는 동시에 환자 만족도를 높여 계속적인 관계를 유지할 수 있도록 해야 한다. The purpose of this study is to investigate how the communication barriers which patients have at the dental clinic affect the patient’s satisfaction and long term sustainable relationship. The subjects of this study were 214 patients from the dental clinic and the analysis was conducted using PASW Statistics 18.0 and IBM SPSS AMOS 21. As the results of factor analysis, the communication barriers were divided to four factors: one-sided communication, lack of trust and concern, patient and environment. In conclusion, the results of this study showed that the communication barriers which patients have with hygienist affected the patient’s satisfaction and long term sustainable relationship. So It is imperative that the hygienist makes a concerted effort to ensure the comfort and trust of their patients. In cases where a patient shows discomfort or dissatisfaction, it is important that the hygienist guarantees open communication to the patient in order to gain their trust. Failing to do so may result in difficulties when trying to build a strong client base.
우이신설경전철이 주변 아파트 가격에 미치는 영향에 관한 연구
한다솜(Da-Som Han),최창규(Chang-Gyu Choi) 한국주택학회 2018 한국주택학회 학술대회 발표논문집 Vol.2018 No.2
아파트의 가격은 부동산 고유의 특성, 주변 환경 등 다양한 요인의 영향을 받는다. 그 중 교통 접근성은 아파트 가격에 가장 큰 영향을 주는 요인으로써, 이에 본 연구는 교통접근성 향상이 가져다주는 간접효과 중 아파트 가격에 초점을 두고 그 영향력을 분석하고자 하였다. 특히 우이경전철의 경우 다른 주 도시철도와는 다른 경전철이라는 특성으로 인해 역세권의 영향력이 다를 것으로 보고 우이경전철이 주변 아파트에 미치는 영향에 대해 다중회귀분석을 이용한 분석을 실시하였다. 전체표본을 대상으로 기본 모형을 추정 후, 기본 모형에 착공 및 준공 시점에 따라 기간 모형, 역과의 거리에 따라 역세권 모형, 우이경전철 이용객수를 고려한 이용객 모형, 우이 경전철을 기준으로 서쪽지역과 동쪽지역을 나눈 지역모형을 순차적으로 추정하였다. 분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 우이경전철 서쪽 지역에서는 전철역 거리, 중학교 거리, 고등학교 거리와 같은 주변 환경 특성변수가 아파트 가격에 주요한 영향을 주고 있음을 알 수 있었다. 기존의 연구에서는 아파트 가격에 영향을 미치는 주요 요인이 전용 면적과 같은 아파트 단지 특성 변수가 많았음에도 불구하고 우이경전철 서쪽의 경우 주변 환경 특성변수가 아파트 가격에 영향을 미치는 주요 변수로 작용했다. 둘째, 역세권인 경우 아파트 가격에 정(+)의 효과가 있기는 하나, 다른 아파트 가격에 미치는 영향력에 비해 낮은 것으로 분석되었다. 우이경전철 동쪽과 서쪽을 나누어 비교 분석한 결과, 동쪽에서는 우이경전철 역세권의 영향력은 낮았고, 서쪽에서는 상대적으로 영향력이 높았으나 역세권 유무의 영향력이 부(-)의 값을 나타내고 있어 아파트 가격에 부정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 이를 통해 같은 역세권이라 하더라도 다른 요인에 의해 영향력이 다를 수 있음을 우이경전철 동쪽과 서쪽으로 나누어 분석함으로써 알 수 있었고, 우이경전철의 경우 기존 전철에 비해 역세권이 영향력이 낮다는 점을 알 수 있었다. 본 연구를 통해 우이신설경전철이 주변 아파트 가격에 미치는 영향에 대해 알 수 있었다. 하지만 4호선 역세권의 영향력을 완전히 배제하지 못한 점, 역세권의 범위가 지역마다 다름에도 불구하고 동일하게 500m를 기준으로 분석을 한 점, 우이신설경전철의 무임승차 인원을 고려하지 않은 단순 이용객수를 고려한 점, 아직 개통이 된지 얼마 되지 않아 데이터가 충분하지 않은 상태에서 연구가 이루어진 점 등이 한계로 남는다. The prices of the apartments receive the influences of the diverse factors, including the special characteristics that are inherent in the real estate, the surrounding environment, etc. Among these, the transportation accessibility is a factor that has the biggest influence on the price of an apartment. As such, this research had focused on the prices of the apartments, among the indirect effects that are brought forward by the improvement of the transportation accessibility, and had intended to analyze the influence. Especially, in the case of the Ui-LRT, due to the special characteristic of being a light rail transit that is different from the other, main, urban railroads, it had been seen that the influence on the railway station sphere is different, and, regarding the influence of the Ui-LRT on the surrounding apartments, an analysis was carried out by using the multiple regression analysis. After estimating the basic model with all of the samples as the objects, a period model had been made according to the time points of the beginning of the construction and the completion of the construction, the railway station sphere model was made according to the distance from the railway station, and the users model considering the number of the users of the Ui-LRT was made. And, based on the Ui-LRT, by dividing into the western region and the eastern region, the regional models were assumed consecutively. If I were to summarize the results of the analysis, they are the following: Firstly, it was able to find out that, in the region that is west of the Ui-LRT, the special characteristic variables of the surrounding environment like the distance to the subway station and the distances to the junior high school and the senior high school had been having the main influences on the prices of the apartments. In the pre-existent researches, the main factor that had the influence on the prices of the apartments was a special characteristic variable of the apartment estate like the areas for the exclusive use. In the case of the western side of the Ui-LRT, the special characteristic variable of the surrounding environment had acted as a main variable that has the influence on the prices of the apartments. Secondly, as a result of having carried out a comparative analysis by dividing a railway station sphere of the Ui-LRT into the eastern side and the western side, although, in the eastern side, the influence of whether or not there was the railway station sphere had the positive (+) effect on the prices of the apartments, it was analyzed that the influence had been lower compared to the other variables that give the influences to the prices of the apartments. Because, in the western side, the influence of whether or not there was the railway station sphere had shown a negative (-) value, it appeared that, instead, it gave the negative influence to the prices of the apartments. Through this, it was able to know that, even if it is the same railway station sphere, the influence given by the transportation accessibility can change because of the other factors. In conclusion, it can be considered that, in the case of the Ui-LRT, the influence on the railway station sphere had been lower compared to the pre-existent subway. Through this research, it was able to find out about the influence of the Newly-Established Ui-LRT on the prices of the surrounding apartments. But, the following remain as the limitations: The point that the influence of the Number 4 Line Railway Station Sphere could not be completely excluded; The point that, despite the fact that the range of the railway station sphere is different in every region, the analysis took place with 500m as the standard in the same way; The point that only the simple number of the users was considered without considering the number of the people on a free ride on the Newly-Established Ui-LRT; The point that the research had taken place in the condition in which the data had not b
비대면 온라인 수업 효과에 영향을 미치는 온라인 수업 구성요소: 대학교 이론 수업 수강생을 중심으로
김동일 ( Kim Dong Il ),임정은 ( Lim Jung Eun ),우예영 ( Woo Ye Young ),한다솜 ( Han Da Som ),이진우 ( Lee Jin Woo ),연준모 ( Yun Joon Mo ) 충남대학교 교육연구소 2021 교육연구논총 Vol.42 No.2
본 연구는 비대면 온라인 수업에 영향을 미치는 변인들을 온라인 수업의 구성요소로 나누어 각 변인들의 영향력을 규명하는 데 목적이 있다. 연구 대상은 2020년 2학기 비대면 온라인 이론 수업을 수강한 국내 K 대학교 학생 507명이었으며, 수집된 자료는 다중회귀분석 및 위계적 회귀분석을 통해 분석하였다. 연구 결과 첫째, 교수자 수업 운영 변인과 학생참여 변인은 모두 비대면 온라인 수업 효과성에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 기술 및 환경 변인의 경우 ‘시스템 안정성’, ‘사용 편의성’을 제외한 변인들이 비대면 온라인 수업 효과성에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 온라인 수업의 구성요소 변인들의 비대면 온라인 수업 효과성에 대한 설명력은 총 54.2%인 것으로 나타났으며, 교수자 수업 운영 변인 중 ‘상호소통 원활(β=0.260)’, 기술 및 환경 변인 중 ‘동영상 품질 적합성(β=0.215)’, 학생 참여 변인 중 ‘학습충실도(β=0.166)’ 순으로 영향력이 큰 것으로 나타났다. 본 연구는 효과적인 온라인 수업에 영향을 미치는 변인들을 탐색하고 각 변인간의 상대적인 영향력을 밝힌 의의가 있으며, 본 연구 결과는 향후 비대면 온라인 수업 설계의 방향성을 결정하는 데에 있어 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다. The purpose of the present study is to examine the influence of each variables related to the effectiveness of online learning. The participants of this study were 507 students at K University in Korea, who took online theory classes in the second semester of 2020. Multiple linear regression analyses and hierarchical multiple linear regression analyses were conducted to verify the effect of different variables. The findings of the study are as follows. First, all the instructor’s management and student’s participation variables have positive effects on the effectiveness of online learning. With the exception of system stability and ease of use, sub-factors of technology and environment significantly predicted the effectiveness of online learning. Second, technology and environment, instructor, and student variables accounted for 54.2% of the variance in the effectiveness of non-face-to-face learning. The most influential variables were “mutual communication smoothness”(β=0.260) among the instructor variables, “video quality suitability”(β=0.215) among the technical and environmental variables, and “learning faithfulness”(β=0.166) among the learner student variables. This study is significant because it explore variables influencing effective online classes and reveal the relative influence of each variable, and the results of this study can be used as basic data in determining the future direction of online class design.