목적 : 초기 노안에서 노화인식과 눈 건강관리의 인식 정도를 알아보고자 하였다. 방법 : 초기 노안을 겪는 40대 이상의 중년 성인 171명을 대상으로 온라인 설문 조사를 이용하여 노화 인식에 대한 설문 6문항과 눈 건강관리 인식에 대한 설문 11문항에 대해 ‘전혀 그렇지 않다’에서 ‘매우 그렇다’까지 5점 척도로 응답하게 하였다. 독립표본 t-검정과 ANOVA 분석으로 노화 인식 정도와 눈 건강관리 인식의 연령대(40 대 초반, 중반, 후반)와 성별에 따른 차이를 알아보고, pearson의 상관분석을 시행하여 노화인식과 눈 건강관리 인식의 상관성을 평가하였다. 결과: 대상자들의 평균나이는 43.92±2.42세로 남자는 95명(55.6%), 여자는 96명(44.4%)이었다. 연령대에 따라 노화 인식 정도와 눈 건강관리 인식은 차이를 보이지 않았다. 노화인식의 경우 한 가지 문항(문항 4번)에서 남자 (3.40±0.97)가 여자(3.87±0.93)에 비해 유의하게 높은 노화인식을 보이는 것으로 나타났으며, 눈 건강관리 인식은 세 가지 문항(문항 1, 6, 7번)에서 여자가 남자에 비해 높은 건강관리 인식을 가지고 있는 것으로 나타났다(각각 여: 4.05±0.67, 남: 3.52±0.81, 여: 3.83±0.77, 남: 3.51±0.99, 여: 4.01±0.70, 남: 3.77±0.83). 노화인식도 가 높을수록 눈 건강관리 인식정도가 유의하게 높았다(r=0.161, p=0.035). 결론 : 성별에 따라 노화인식과 눈 건강관리 인식은 차이를 보였고, 노화 인식도가 높을수록 눈 건강관리 인식 정도가 높았다.

목적 : 안경광학과 대학생을 대상으로 일반적 특성과 전공만족도, 안경사 직업관을 조사하여 안경사 직업관에 영향을 미치는 요인을 파악하고자 하였다. 방법 : 충남지역 안경광학과 대학생 196명을 대상으로 일반적 특성(11)과 전문적 자아 개념(5), 사회적 인식 (5), 안경사의 전문성(5)의 총 26개 문항을 온라인 설문 조사하였다. 분석방법은 SPSS 18.0 통계프로그램을 사용하였으며 통계적으로 유의수준은 p<0.050 기준으로 하였다. 결과 : 전문적 자아 개념에는 전공 만족도(β =0.36, p<0.001)와 연령(β =-0.20, p=0.002)이 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 사회적 인식에는 전공 만족도(β =0.33, p<0.001)와 연령(β =-0.31, p<0.001)이 유의 한 영향을 미치는 것으로 나타났고, 안경사의 전문성에는 전공 만족도(β =0.33, p<0.001)가 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 결론 : 안경광학과 학생들이 생각하는 안경사의 전문적 자아개념, 사회적인식, 전문성에 대한 전공만족도와의 상관관계가 유의하였다. 이는 재학생들의 전공 만족도가 높을수록 직업적 인식이 높다는 것을 나타내는 연구결과로 안경광학과 학생들의 진로 지도를 위한 기초자료로 활용 되어질 수 있을 것으로 사료된다.

The objective of this study was to establish whether global macroeconomic indicators affect the profitability of Korean shipping companies by using panel regression analysis. OROA (operating return on assets) and ROA (ratio of net profit to assets) were selected as proxy variables for profitability. OROA and ROA were used as dependent variables. The world GDP growth rate, interest rate, exchange rate, stock index, bunker price, freight, demand and supply of the world shipping market were set as independent variables. The size of the firm was added to the control variable. For small-sized firms, OROA was not affect by macroeconomic indicators. However, ROA was affected by variables such as interest rates, bunker prices, and size of firms. For medium-sized firms, OROA was affected by demand, supply, GDP, freight, and asset variables. However, macroeconomic indicators did not affect ROA. For large-sized firms, freight, GDP, and stock index (SCI; Shanghai Composite Index) have an effect on OROA. ROA was analyzed to be influenced by bunker price and SCI.