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완벽주의 성향이 대학생의 강점인식 및 자기계발 유형에 미치는 영향
김동건(Donggeon Kim),김한슬(Hanseul Kim),김규태(Gyutae Kim),박은정(Eunjeong Park),채민호(Minho Chae),허창구(Changgoo Heo) 경북대학교 사회과학기초자료연구소 2021 연구방법논총 Vol.6 No.1
본 연구는 대학생의 자기계발 유형과 기질적 및 인지적 선행요인의 영향관계를 확인하기 위해 다차원 완벽주의와 강점인식이 자기계발 유형(향상적, 예방적, 강박적)에 미치는 직접효과와 간접효과를 살펴보았다. 주요 연구결과는 첫째, 자기 지향 완벽주의는 강점인식 수준을 높이지만 사회부과 완벽주의는 강점인식 수준을 낮추었고, 자기지향 완벽주의에 비해 사회부과 완벽주의의 영향이 더 강한 것으로 나타났다. 둘째, 자기지향 완벽주의는 모든 자기계발 유형의 수준을 높였으나 사회부과 완벽주의는 강박적 자기계발 수준만을 높이는 것으로 나타났다. 셋째, 강점인식은 향상적 및 예방적 자기계발 수준을 높였지만, 강박적 자기계발과는 관련성을 보이지 않았다. 넷째, 강점인식은 다차원 완벽주의가 향상적 및 예방적 자기계발에 미치는 영향을 매개하는 것으로 나타났다. 결론적으로 향상적 및 예방적 자기계발은 강점인식에 기반한 적응적 자기계발로 볼 수 있으며, 강박적 자기계발은 사회부과 완벽주의가 발생시킨 불안에 기초한 부적응적 자기계발로 볼 수 있었다. 본 연구의 주요 제한점은 연구모형에 정서적 요인을 포함시키지 않아 사회부과 완벽주의가 자기계발 유형에 미칠 수 있는 간접효과를 확인하지 못했다는 점이다. 본 연구 결과를 바탕으로 진로 및 취업을 위해 자기계발에 노력을 기울이고 있는 대학생들에게 인지적 개입 뿐 아니라 정서적 개입을 제공함으로써 적응적 자기계발을 유도할 필요성을 제안하였다. The purpose of this study is to identify the influence of their temperamental factors and cognitive factors on university students" self-development efforts. For this purpose, the direct and indirect effects of multidimensional perfectionism and strength knowledge on various types of self-development (promotive, preventive, obsessive) were examined. The main results of the study are as follows: First, self-oriented perfectionism increased strength knowledge, while socially-prescribed perfectionism lowered strength knowledge. Second, self-oriented perfectionism increased all types of self-development, but socially-prescribed perfectionism increased obsessive self-development. Third, strength knowledge increased promotive and preventive self-development, but it did not show any relationship with obsessive self-development. Fourth, the strength knowledge mediated the effect of multidimensional perfectionism on promotive and preventive self-development. In conclusion, promotive and preventive self-development based on strength knowledge can be seen as adaptive self-development, and obsessive self-development based on anxiety caused by socially-prescribed perfectionism can be seen as maladaptive self-development. The main limitation of this study is that it did not include emotional factors along with temperamental factors and cognitive factors, so it does not confirm the indirect effect of socially prescribed perfectionism on self-development type.
신고리 원전 공론조사 데이터 분석을 통한 기술 시민권 탐색
김지연(JiYeon Kim),김명심(Myungsim Kim),김규태(GyuTae Kim),김성희(SeongHee Kim),박주형(JuHyung Park) 한국환경사회학회 2018 환경사회학연구 ECO Vol.22 No.2
2017년 정부는 공론조사(시민참여형조사) 방식으로 신고리 5 · 6호 원전 건설 여부를 결정하기로 했다. 최종적으로 471명의 시민이 모든 숙의 과정을 완료했다. 이후 시민참여형조사 방식은 대중적으로 널리 알려졌고 사회적 의사결정의 주요 형식 중 하나로 부상하고 있다. 그런데 정작 관련 분석과 방법론 개발 방향에 대한 논의는 드물다. 조사를 수행한 측(정부)이나 조사 결과를 지지하는 측(건설재개)은 공론조사에 대해 추가적인 분석을 할 필요를 느끼지 않고, 환경운동 단체 등은 역시 조사 결과에 너무 실망한 나머지 그에 대한 구체적인 분석을 하지 않고 있다. 본 논문은 질적 연구방법과 양적 연구방법을 혼합하여 사용했다. 먼저 공론조사(deliberative polling) 방법론을 탐색했는데, 사실 공론조사 자체야말로 질적 접근과 양적 접근을 혼합한 모델이다. 질적 연구를 위한 이론적 배경으로 “기술 시민권(technological citizenship)” 개념을 채택했다. 공론화위원회가 공개한 데이터를 분석함으로써 시민참여단의 의사결정 분화 양상을 분석할 것인데, 이 과정에서 우리는 자신의 기술적 견해를 표명하는 ‘기술 시민의 정체성’을 탐색할 것으로 기대한다. 마지막으로 이번 시민참여형조사 방법론에 대한 몇 가지 문제를 제기하고자 한다. 시민참여형조사 방식은 이제 형성되어 가는 중이다. ‘기술의 정치’ 과정에서 이 방식은 상향식 민주주의로 진화할 수도 있고 단지 기능주의에 불과한 것으로 남겨질 가능성도 여전히 남아 있다. In 2017, the Public Deliberation Committee on Shin-Gori Nuclear Reactors No. 5 & 6 was set up to decide whether to build a nuclear power plant at Shin-gori through a deliberative polling method. Finally, 471 citizens completed the deliberative polling (participatory survey methodology) processes. Since then, this particular method has become widely known and has become a form of social decision-making. Nevertheless, actual discussions for the related analysis and its methodological development are rare. The group (government committee) that conducted the deliberative polling, and the entities that supported the “construction resumption” opinion did not feel the necessity of more analysis; meanwhile, environment movement groups were greatly disappointed with this case so that they also do not want to paying any specific attention for more analysis. This paper uses mixed methods of qualitative research and quantitative research. We first explored the deliberative polling methodology, which also is a mixture of qualitative and quantitative approaches itself. We are here concerned with the “Technological citizenship” that is as the theoretical concept of this study. Our purpose is to find ‘them’ within that polling data released by the committee. Next, our paper presents the differentiating patterns of citizen participation decision making by analyzing the raw data. In this process, it could expect to be able to meet a ‘the identity of technological citizen’ emerging over the analysis data. The study also raises some questions and offer few specific suggestions on deliberative polling methodology. That method is now being formed. There is a possibility that it could either evolve into a form of bottom-up democracy or just be a simple functional tool of the technological political system.
정연규(Yeongyu Jeong),이상석(Sangseok Lee),장희영(Heeyoung Jang),김충실(Chungsil Kim),김규태(Gyutae Kim),연일권(Ilkwon Yeon),박석희(Seokhee Park) 한국토양비료학회 2021 한국토양비료학회 학술발표회 초록집 Vol.2021 No.11
유기농업에서는 화학비료를 사용하지 못하기 때문에 녹비작물을 이용한 윤작 및 토양관리는 필수적인 사항이지만, 녹비작물 종류에 따른 토양이화학성 개선정도에 관한 자료가 부족한 상황이다. 이에 본 연구는 대표적인 녹비작물 중 화본과인 수단그라스와 호밀, 두과인 네마장황과 헤어리베치를 교차로 재배하여 3년간의 토양이화학성 변화를 일반 잡초만 재배한 무처리구와 비교하여 분석하였으며, 연속적인 녹비 토양환원에 의한 후작물 생산성 증대효과를 확인하기 위해 녹비를 2년간 환원시킨 토양에 고구마를 재배하였다. pH의 경우 pH 6.9에서 pH 7.5로 다소 증가하는 경향을 나타내었으며, EC는 0.5dS/m 정도로 유지되었다. 유기물의 양은 모든 처리구에서 50~60% 이상 증가하였으며 그에 따라 CEC도 4배 이상 증가하였다. 암모늄태 질산의 경우, 무처리구에서는 19.7mg/kg 에서 8.6mg/kg 으로 50% 이상 감소하였지만, 모든 녹비처리구에서는 12mg/kg 정도로 유지되었다. 이와 반대로 질산태 질소의 경우, 무처리구에서는 8mg/kg 정도로 유지되었지만, 녹비작물을 재배한 처리구에서는 7mg/kg 이하의 값을 보였으며 특히 네마장황과 호밀을 재배하였을 때 가장 낮은 3mg/kg 이하의 값을 나타내었다. 내수성 입단을 분석한 결과, 0.25mm에서 0.1mm 사이의 입단화율이 녹비작물을 재배하였을 때 7배 이상 높은 입단화율을 나타내었다. 고구마 생산성의 경우 모든 녹비처리구에서 무처리구보다 높은 생산성 값을 나타내었으며, 특히 네마장황과 헤어리베치를 재배하였을 때 가장 높은 생산성 증대효과를 가져왔다.
대학의 AI 기반 맞춤형 강의 추천 시스템 개발 및 실제 적용 사례 연구: K 대학을 중심으로
이진숙 ( Jinsook Lee ),문기범 ( Kibum Moon ),한수연 ( Suyeon Han ),이수강 ( Sukang Lee ),권혜정 ( Hyejung Kwon ),한재호 ( Jaeho Han ),김규태 ( Gyutae Kim ) 한국교육공학회 2021 교육공학연구 Vol.37 No.2
본 연구는 대학혁신을 위한 인공지능 기반의 적응형 학습인 AI 기반 교양 강의 추천 시스템을 래피드 프로토타입 모형에 기반하여 개발하고, 실제 교내 포털 시스템에 적용하여 이용 결과를 분석하는 것에 목적을 두었다. 해당 서비스는 2020년 7월 교내 포털 시스템에 적용하였다. 추천 기능에 이용된 알고리즘은 사용자 기반 협업 필터링과 수강 이력 기반 통계 알고리즘을 이용하였으며, 각 모델당 21개의 교양 강의를 추천하였다. 서비스 만족도 설문조사를 진행한 결과, 782명의 응답을 수집하였고 협업 필터링 알고리즘보다 통계 기반 알고리즘의 만족도가 유의미하게 높은 것을 확인하였다. 그러나 실제 사후 추적 조사 결과, 2020년 2학기 희망 강의로 등록된 강의 내역과 실제 수강 내역에서 추천된 강의를 분석했을 때 협업 필터링 알고리즘의 Recall@21이 각각 약 37%와 43%로 통계 기반 알고리즘의 결과인 18%와 14%에 비해 높은 것으로 나타났다. 또한, 학생들은 교양 강의를 선택할 때 흥미 및 관심사를 가장 우선순위로 고려하였으며, 강의 제목의 모호함 때문에 강의에 대한 키워드가 가장 필요한 정보라고 응답하였다. 더불어 설문 응답자들은 원하는 강의와 원하는 수업 방식을 추천 결과에 직접 반영하고자 하는 요구를 확인하였다. 본 연구가 국내 대학 교육 실정에 맞는 인공지능 기반의 맞춤형 강의 추천 시스템을 개발하고 학습자에게 맞춤형 교육 정보를 제공하고자 할 때 기초자료로 기여할 수 있기를 기대한다. This paper outlines the development process of an AI-based elective course recommendation system on the basis of rapid prototype methodology (RP), from algorithm modeling to development of a user interface and follow-up survey. The algorithms used to produce recommendations employed either user-based collaborative filtering or a class history-based statistical model, incorporating students’ course ratings and course enrollment history data. The system was implemented on the campus portal website in July 2020, and a satisfaction survey was conducted. Our results, based on 782 responses, demonstrated that the statistical-based model had significantly higher satisfaction than the collaborative filtering model. However, a follow-up survey based on course wish list and course registration data found that Recall@21 for the collaborative filtering model was about 37% and 43%, respectively, compared with 18% and 14%, respectively, for the statistical-based model. Thus, we found a difference between satisfaction with the recommended list and actual course behavior. In their responses, students regarded their academic interests as the top priority when choosing elective courses, and noted that keywords, capable of fully describing the lectures, were vital information due to ambiguous course titles. This study is expected to contribute to the further development and real application of AI-based recommendation systems in Korean higher education institutions.