본 연구는 코칭 슈퍼바이저가 인식하는 슈퍼비전 역량의 유형과 특성을 살펴 보기 위해 Q 방법론을 적용하여 연구를 수행하였다. 코칭 슈퍼비전 역량에 관한 Q 모집단을 구성한 후, 40개의 비구조화된 Q 표본을 선정하였고, 코칭 슈퍼비전 교육을 이수한 13명의 전문 슈퍼바이저를 P 표본으로 선정하였다. 40개의 진술 문을 강제 분포 방식으로 Q 분류를 진행한 후 Ken-Q Analysis 프로그램을 통 해 자료를 분석하였다. 분석 결과, 코칭 슈퍼바이저들이 인식하는 코칭 슈퍼비 전 역량은 3가지 유형으로 분류되었고, 제1유형은 ‘슈퍼비전 마인드셋’을 중시하 는 유형, 제2유형은 ‘슈퍼비전 관계’를 중시하는 유형, 제3유형은 ‘슈퍼바이저 전 문성’을 중시하는 유형으로 나타났다. 연구 결과에서 제시한 바와 같이 코칭 슈 퍼바이저는 슈퍼비전 마인드셋을 갖추고, 좋은 슈퍼비전 관계를 유지하며, 전문 성을 갖추는 것이 중요하다는 것을 확인할 수 있다. 본 연구를 통해 살펴본 코칭 슈퍼비전 역량 인식을 바탕으로 추후 코칭 슈퍼비전 역량의 구성 요인을 탐색하 고, 척도를 개발하거나, 슈퍼비전 역량을 강화하기 위한 프로그램을 개발하고, 슈퍼비전의 효과성을 검증하는 다양한 연구가 진행되기를 기대한다.

곧 다가올 미래에는 자율운항선박, 육상 원격제어센터에서 제어되는 선박, 그리고 항해사가 탑승하여 운항하는 선박이 함 께 공존하며 해상을 운항할 것이며, 이러한 상황이 도래했을 때 해상 교통 환경의 안전을 평가할 수 있는 방법이 필요할 것으로 사료 된다. 이에 본 연구에서는 자율운항기술을 사용하여 항해사가 직접 조종하는 선박과 자율운항선박이 공존하는 해상환경 하에서 선박 조종시뮬레이션을 통해 통항 안전성을 평가하기 위한 방안을 제시하였다. 자선은 6-자유도 운동 기반의 MMG 모델을 심층 강화학습 기법 중 하나인 PPO 알고리즘으로 학습하여 자율운항 기능을 갖출 수 있도록 설계하였다. 타선은 평가 대상 해역의 해상 교통 모델 링 자료로부터 선박이 생성되도록 하였고, 기 학습된 선박모델을 기반으로 자율운항 기능을 구현되도록 하였다. 그리고 해양기상 자 료 데이터베이스로부터 조위, 파랑, 조류, 바람에 대한 자료를 수집하여 수치 모델을 수립하고 이를 기반으로 해양기상 모델을 생성하 여 시뮬레이터 상에서 해양 기상이 재현되도록 설계하였다. 마지막으로 안전성 평가는 기존의 평가 방법을 그대로 유지하되, 선박조 종시뮬레이션에서 해상교통류 시뮬레이션을 통한 충돌 위험성 평가가 가능하도록 하는 시스템을 제안하였다.

이 연구는 위성사진을 활용하여 건설지점의 기대풍속을 예측하기 위한 인공신경망 방법론을 제안한다. 제안된 방법은 기존 의 엔지니어의 판단을 대체하여, Auto-Encoder를 사용해 지형적 특성을 정량화하고, 이를 바탕으로 대상지점과 유사한 지역의 관측소 풍속 데이터를 선형 조합해 기대 풍속을 예측한다. 또한, 머신러닝과 인공신경망을 활용한 종단간 풍속 예측 모델을 제안하고, 성능을 비교 분석하였다. 그 결과 관측소의 풍속 데이터의 선형 조합보다는 종단간 모델을 구성하는 방법이 더 높은 정확도를 보였으며, 특히 Graph Neural Network (GNN)이 Multi-Layer Perceptron (MLP)에 비해 상당히 우수한 예측 성능을 나타내었다.

본 연구는 테이블 탑 보드게임 개발 방법론인 CDR 모델을 제안하여 보드게임 개발과정에서의 어려움을 일 부 해소하고 나아가 디자이너가 개발 경험을 지속할 수 있는 토대를 마련하는 것이 목적이다. 이를 위해 보 드게임 개발 방법론인 CDR 모델을 설계하고 보드게임 개발 경험이 있는 전문가 패널 15명을 대상으로 인터 뷰를 진행하였다. 연구 결과 CDR 모델이 기존의 개발 방법론보다 체계적인 개발이 가능하도록 설계되어 개 발 시 단계별 작업 내용을 확인하고, 오류를 줄이면서 누락내용 없이 개발이 가능한 것으로 나타났다. 본 연 구에 의한 CDR 모델을 통해 보드게임을 만들고자 하는 디자이너는 보드게임을 디자인하는 데 있어서 가장 중요한 게임요소와 그것을 어떻게 부각할지에 대한 고민을 해결하고 개발을 지속할 수 있는 토대를 마련하 는 데 도움이 될 것으로 기대한다.

본 연구는 최근 군 조직내에서도 리더십코칭을 도입하여 적용하고 있는 상황 에서 군에서 리더로서 역할을 하고 있는 영관장교들을 대상으로 군 리더십코칭 에 대한 인식유형과 특성파악을 위해 Q 방법론을 활용하여 분석하였다. 먼저 군 리더십 코칭에 관한 Q 모집단을 구성한 후 27문항의 Q 표본인 Q 진 술문을 추출하였고 현역 및 예비역 영관급 장교 36명을 P샘플로 선정하여 27개 의 진술문을 Q 분류를 실시한 후 수집된 자료에 대해 QUANL 프로그램을 활용 하여 주요인에 대한 분석을 실시하였다. 연구결과, 군 리더십코칭에 대한 인식은 4개의 유형으로 분류되었으며 ‘개인 과 조직발전 기여형’, ‘군 리더십코칭 발전 추구형’, ‘긍정적 효과 기대형’ 및 ‘조 직문화 발전 기여형’으로 확인하였다. 본 연구에서는 군 리더십코칭에 대한 이해의 범위를 확인하고 군 리더십코칭 에 대한 인식을 토대로 향후, 군 리더십코칭의 발전을 위한 방향을 논의하였다.

This study summarizes the research methods, subjects, research processes, and achievements of major researchers by analyzing previous research results on Korean food history. The goal of the current study aimed to seek the methodology and direction of ‘food history research’. Literature data from 1945 to 2022 were examined. Results of excavation research on ancient food literature were divided into the following stages: the 1980s, when the foundation for ‘cataloging’ was laid, and the 2000s, when ‘digitization’ was achieved. Achievements of each period were collected, and the achievements and limitations were analyzed. Next, the research results were classified into ‘Food technology history’, ‘Recipe change history’, and ‘Food culture and dietary history’. We observed that around the 2000s, anthropology and folklore research perspectives were reflected, and the research on ‘history of diet’ reached a turning point. Our results indicate the possibility that food history can develop as a special historical area. This could be achieved by establishing an exchange system with other disciplines and creating a systematic curriculum.

이 논문은 박완서의 여성주의 소설 『살아있는 날의 시작』, 『서있는 여자』, 『그대 아직도 꿈꾸고 있는가』를 여성주의 종교/문학 연구 방법론으로 읽음으로 써, 여성주의 비평의 관점에서만 보았을 때는 간과하는 지점을 드러내어 박완서 문학에 대한 이해를 넓히고자 한다. 최근에 여성주의 문학 연구에서 박완서의 이 세 소설에 대한 재평가가 활발하게 일고 있지만, 박완서의 종교적 배경을 간 과함으로써 그의 작품에 대한 포괄적인 이해에 도달하지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 여성주의 종교의 연구 방법도 같이 사용하여 박완서의 이 세 소설 을 읽음으로써, 여성주의 문학의 관점에서만 보았을 때의 엇갈린 평가와 달리 사실 박완서는 자신의 ‘궁극적 관심,’ 즉 종교에 따라 일관성을 보였음을 주장 한다. 이 관점에서 볼 때 이 세 소설이 가부장적 결혼의 현실을 드러내면서 궁 극적으로 보여주고자 하는 것은 상호성, 사랑, 정직이라는 결혼의 세 원칙이다.

최근 GPS에 기반한 위치 수집 기술의 발전과 스마트폰과 같은 GPS를 탑재한 디바이스의 폭발적인 증가로 사람, 차량, 선박, 항공체와 같은 움직이는 물체의 지리적 위치에 대한 엄청난 양의 데이터가 실시간으로 수집되고 있다. 이는 사물의 움직임과 관련된 중요한 학문적 및 실용적 가치를 가지고 있다. 이와 같은 데이터를 분석하기 위한 데이터 마이닝 방법 또한 함께 발전하고 있으며 연구자들은 궤적 데이터를 활용하여 도시에서 일어나는 이동 현상과 도시를 구성하는 장소 간의 관계 등을 탐색함으로써 다양한 도시 문제에 대한 해결방안을 제시하고 있다. 궤적은 다양한 물체의 움직임을 추적할 수 있는 만큼 그 활용 분야와 목적 역시 매우 다양하여 도시 계획, 교통, 행동생태학, 공공안전, 이상 및 위반 탐지, 감시 등과 같은 분야에서 널리 활용되고 있다. 특히 최근 데이터 마이닝 방법론과 딥러닝 기술의 발전으로 궤적 데이터 분석에 다양한 분석방법이 융합적으로 접목되어 의미 있는 연구결과 도출되고 있어 이에 대한 체계적 분석이 필요하다. 이러한 배경하에 본 연구는 궤적 데이터를 활용한 국내외 약 150여 편의 연구를 응용분야 및 활용방법론 별로 구분하고, 응용분야별, 궤적 데이터 분석 방법론별 최근 동향을 분석하였다. 이는 향후 궤적 데이터에 적용가능한 방법론 탐색, 궤적 데이터 분석과 관련된 구체적 사례 탐색, 궤적 데이터를 활용한 응용서비스 도출의 자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

‘한자고고학’은 “한자에 남겨진 흔적을 통해 그 배후의 말 없는 문화사를 발굴, 해 석하는 학문”이라 정의할 수 있다. 이는 한자를 대상으로, 특히 한자의 어원을 통해 이에 반영된 문화성을 밝히는 학문으로, 이의 증명에 언어문자학, 문헌학, 고고학, 인 류학 등의 자료들이 동원될 수 있다. 여기서는 ‘한자고고학’의 개념 정립을 비롯해 그 실천적 사례로 ‘일(壹)’자의 어원과 상징 분석을 통해 ‘한자고고학’의 방법론적 구 축 가능성을 검토했다. 이를 위해 (1)문자학적 측면에서 일(壹)의 어원과 상징, (2)고 고학적 측면에서의 호(壺)와 인면호(人面壺)의 상징, (3)인류학적 측면에서의 호리병 박 숭배 전통, (4)출토문헌에서의 관련 자료들, (5)확장적 연구로서의 여러 유사 자료 들도 함께 논의했다. 이를 통해 기존의 한자학을 문화연구로 그 영역을 확장시키고, 인접학문과의 접속 속에서 그간의 한자 내부에 한정되었던 시선을 밖으로 확장함으 로써, 새로운 해석과 관련 영역을 개척할 수 있는 이론적 틀을 마련하고자 하였다.

본 연구는 문학과 종교를 아우르는 연구 방법론을 탐색함을 목적으로 한다. 첫째, 문학의 연구 방법과 종교학의 연구 방법의 유사점과 차이점에 대해서 설명하고 각각의 연구 방법에는 어떤 것들이 있는지 유형화했다. 역사학, 사회학, 심리학 혹은 정신분석, 철학, 현대 비평 이론과 같은 학문적 유형과 과학과의 관계, 비교, 해석과 같은 활동으로서의 유형이 있음을 발견하게 되었다. 둘째, 이를 바탕으로 그동안 한국문학과종교학회를 통해 발표된 논문들에서 어떤 연구 방법들이 사용되었는지 살펴보았다. 여기서 발견한 주목할 만한 방법론적 경향성은 문학 작품 속에 나타난 종교적 주제를 다양한 개념적 도구를 사용하여 해석하는 것이다. 또한 종교 현상이나 종교 텍스트 자체를 분석하는 연구도 두드러진 흐름이다. 외국 작가나 작품과 한국 작가나 작품을 비교하는 연구 역시 찾아볼 수 있다. 이 논문의 마지막 부분에서 한국문학과종교학회의 스펙트럼이 더 넓어질 수 있도록, 그리고 새로운 도약을 이룰 수 있도록 몇 가지 제안을 덧붙인다.

For the smooth implementation and success of smart city projects, it is necessary to recognize that there is a difference in the perception of value judgments or strategic goals among major stakeholders in the planning process. And it is necessary to aim the values and goals of smart cities through reconciliation of these differences. The two major stakeholders in the smart city development project are citizens group and government officials group. Government officials are in charge of establishing and implementing policies for smart city projects, and their value judgments and perceptions influence the policy direction. In these respects, government officials can be an important stakeholder group. Citizens are a group that includes ordinary residents and business owners who live in smart cities and are the ultimate users of infrastructure and facilities. This study investigated the importance perceptions of citizens and government officials, who are the major stakeholders, about the core values and strategic goals that the smart city project aims. Responses were collected using a structured questionnaire to which the AHP methodology was applied. And the priority of perceptions for constituent items was compared for each stakeholder group. Through the comparative analysis results, it was empirically confirmed that there is a difference in the values and goals pursued by the smart city project between stakeholder groups. As an empirical study on the stakeholders of the smart city project, this study is meaningful in contributing to the theoretical development in that it suggests that the conceptual structural model of the smart city strategy system presented in previous studies can be applied in practice.

Purpose: This study aimed to identify research trends by applying the scoping studies method to articles published from the establishment of the Korean Society for Nursing Simulation in 2011 to June 2021, and to suggest the direction for future research. Method: A total of 73 articles were reviewed by applying the six steps and recommendations for scoping studies as suggested by Arksey and O'Malley. Results: Focusing on the subjects, research topics were classified comprehensively into the experience of nursing students, nurses, professors, and office workers. As a result of analyzing the research process characteristics, practical teaching and learning using simulation technology resources were conducted during most of the research, and a systematic curriculum for learning promotion was devised and applied. Furthermore, nursing performance ability was evaluated, learning situation was identified, and simulation education situation and necessity of clinical field were identified. The keywords “applied technology,” “teaching-learning method,” “environment,” “cognition,” “attitude,” “affect,” “patient status,” “nursing,” and “nursing performance” were identified as eight categories. Conclusion: The post-coronavirus era has provided an opportunity to expand the scope of Korean nursing simulation research, which is going to further contribute to nursing development.

Recently, not only traditional statistical techniques but also machine learning algorithms have been used to make more accurate bankruptcy predictions. But the insolvency rate of companies dealing with financial institutions is very low, resulting in a data imbalance problem. In particular, since data imbalance negatively affects the performance of artificial intelligence models, it is necessary to first perform the data imbalance process. In additional, as artificial intelligence algorithms are advanced for precise decision-making, regulatory pressure related to securing transparency of Artificial Intelligence models is gradually increasing, such as mandating the installation of explanation functions for Artificial Intelligence models. Therefore, this study aims to present guidelines for eXplainable Artificial Intelligence-based corporate bankruptcy prediction methodology applying SMOTE techniques and LIME algorithms to solve a data imbalance problem and model transparency problem in predicting corporate bankruptcy. The implications of this study are as follows. First, it was confirmed that SMOTE can effectively solve the data imbalance issue, a problem that can be easily overlooked in predicting corporate bankruptcy. Second, through the LIME algorithm, the basis for predicting bankruptcy of the machine learning model was visualized, and derive improvement priorities of financial variables that increase the possibility of bankruptcy of companies. Third, the scope of application of the algorithm in future research was expanded by confirming the possibility of using SMOTE and LIME through case application.

PURPOSES : In this study, model-agnostic methods are applied for interpreting machine learning models, such as the feature global effect, the importance of a feature, the joint effects of features, and explaining individual predictions. METHODS : Model-agnostic global interpretation techniques, such as partial dependence plot (PDP), accumulated local effect (ALE), feature interaction (H-statistics), and permutation feature importance, were applied to describe the average behavior of a machine learning model. Moreover, local model-agnostic interpretation methods, individual conditional expectation curves (ICE), local surrogate models (LIME), and Shapley values were used to explain individual predictions. RESULTS : As global interpretations, PDP and ALE-Plot demonstrated the relationship between a feature and the prediction of a machine learning model, where the feature interaction estimated whether one feature depended on the other feature, and the permutation feature importance measured the importance of a feature. For local interpretations, ICE exhibited how changing a feature changes the interested instance’s prediction, LIME explained the relationship between a feature and the instance’s prediction by replacing the machine model with a locally interpretable model, and Shapley values presented how to fairly contribute to the instance’s prediction among the features. CONCLUSIONS : Model-agnostic methods contribute to understanding the general relationship between features and a prediction or debut a model from the global and/or local perspective, securing the reliability of the learning model.

본 연구는 아동을 대상으로 고집을 어떻게 인식하는지 유형과 유형별 특성을 살펴보기 위한 것이다. Q 표본은 아동의 고집에 관련된 문헌 고찰, 전문가 및 연구 참여자의 심층 인터뷰를 통해 총 23개의 진술문을 선정하여 44명의 아동에 게 Q분포를 분류한 후 심층인터뷰를 실시하였다. 자료분석은 QUANL-PC 프로 그램을 이용했다. 본 연구의 결과는 아동의 고집에 관한 인식 유형은 4가지 유형으로 분류되었 다. 유형 1은 ‘긍정적 고집인식형’, 유형 2는 ‘소극적 고집인식형’, 유형 3은 ‘타인 의식 고집인식형’, 유형 4는 ‘부정적 고집인식형’으로 유형의 특성이 나타났다. 본 연구는 아동의 고집이 어떤 특성을 갖고 있고 아동 스스로 어떻게 인식하 고 있는지 살펴보고, 그 결과를 바탕으로 자녀에 대한 부모의 이해를 높이고 아 동의 고집에 관한 기초자료를 제공하였다는 점에서 의의가 있다.

본 연구는 국내에 코칭이 도입된지 20여년의 시간동안 많은 성장과 발전이 이루어지고 있는 현 상황에서 전문 코치의 코칭 수퍼비전에 대한 인식유형과 특 성을 파악하기 위하여 Q방법론을 활용하여 분석하였다. 코칭 수퍼비전에 대한 Q모집단을 구성하고 33문항의 Q진술문을 Q표본으로 추출한 후 전문코치 24명 을 P샘플로 선정하여 33개의 Q진술문을 Q분류를 통해 자료수집한 후 QUANL 프로그램으로 주요인 분석을 실시하였다. 연구결과 코칭 수퍼비전에 대한 인식 은 4개의 유형으로 분류되었다. 유형 1은 ‘수퍼바이저의 수퍼비전 역량 중시형’으로 코칭 수퍼바이저의 역량이 매우 중요하다고 인식하는 유형이다. 유형 2는 ‘수퍼바이지의 코칭역량강화 중시형‘으로 코칭 수퍼비전은 수퍼바이지의 코칭역량 강화를 위해 필요하다고 인식하는 유형이다. 유형 3은 ‘코칭 수퍼비전 관계정립 중시형’으로 수퍼바이저와 수퍼바이지의 관계정립을 중요하게 인식하는 유형이다. 또한 유형 4는 ‘코칭 수퍼비전 체계정립 중시형‘으로 코칭의 질 제고 및 코치의 코칭역량 강화를 위 해서는 코칭 수퍼비전 체계의 정립 및 확산이 되어야 한다고 인식하는 유형이다. 따라서 본 연구결과는 코칭 수퍼비전에 대한 구체적인 기준, 코칭 수퍼바이저 가 갖춰야 할 역량과 교육에 대한 지침 마련, 코칭 수퍼비전에 대한 개념 정의, 교육과정, 체계정립, 교육 프로그램 개발 등의 후속연구에 기초자료로 활용되길 기대한다.