목적 : 본 연구의 목적은 Coronavirys Disease(COVID-19) 팬데믹을 거친 고령자의 사회적 건강의 수준의 변화궤적에 대한 잠재계층을 분류하고 잠재 계층별 특성을 분석함에 있다. 또한 이러한 사회적 건강에 영향을 미치는 예측요인을 파악하여 고령자의 사회적 건강을 증진을 위한 기초자료를 마련하고자 한다. 연구방법 : 국내 고령자의 사회적 친밀도에 따른 사회적 건강 유형을 파악하기 위해서 한국복지패널의 3 년차 종단자료를 토대로 분석하였으며, 연구대상자는 세 시점 모두를 응답한 2845명의 고령자를 대상으 로 하였다. 대상자중심접근인 성장혼합모형(Growth Mixture Model; GMM)을 적용하여 변화궤적에 따 른 잠재계층을 분석 하였고, 도출된 각 잠재유형별 특성을 파악하기 위해 χ2 분석, 분산분석을 실시하 였으며, 계층 간 차이를 유발하는 요인을 파악하기 위해 다항로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 결과 : GMM 적용결과, 사회적 건강의 변화궤적에 대한 잠재계층은 최종 4개의 집단으로 저수준 감소-증 가 집단, 중수준 유지-증가 집단, 고수준-감소 집단, 고수준 유지’집단으로 분류되었다. 또한 사회적 건강 수준에 따라 여가만족도에서 차이가 나타나는 것으로 드러났으며, 그 외에도 연령 차이가 존재하였 다. 잠재계층분류에 영향을 미치는 영향변인을 검증한 결과, 특히 여성일수록, 종교를 가지고 있을수록, 여가만족도와 전반적 만족도가 모두 높을수록 고수준 유지 집단에 속할 확률이 높은 것으로 나타났다. 결론 : 국내 고령자의 사회적 건강은 시간이 지남에 따라 감소하는 궤적을 보이는 것으로 나타났다. 변화 궤적에 따라 4개의 집단으로 구분 지을 수 있으며, 각 잠재 유형별 연령과 여가 만족도 부분에서 집단별 차이가 드러났다.

정부는 대학 연구비 지원에 기반하여, 기술사업화 정책을 추진해 왔다. 본 논문 에서는 신제도주의 이론을 바탕으로 정부의 연구비 지원의 변화율이 기술사업화 성과의 변화율에 미치는 영향과 대학 소재지에 의한 조절효과를 분석하였다. 시간적 변화 분석에 통용 되는 잠재성장곡선모형(Latent Growth Curve Model, 이하 LGM)을 활용하여, 2009년～2017 년 9년 간 전국 4년제 138개 대학의 데이터를 분석하였다. 그 결과 정부지원 연구비의 증가 율은 기술이전 수입료 증가율에 정(+)의 영향을 미치며, 비수도권 대학보다 수도권 대학에 더 큰 영향을 미친다는 것을 확인하였다. 이러한 관계는 시간 지연효과를 고려한 분석에서도 동일하다는 것을 확인하였다. 이를 바탕으로 대학의 기술사업화를 촉진하기 위한 정부의 연구 비 지원 정책의 효과성에 대해서 대학의 소재지에 따라 차별적 이해가 필요함을 강조하였다.

본 연구에서는 잠재성장모형을 적용하여 청소년의 학업성취도 발달궤적에서 개인차를 검증하고, 자기조절학습전략이 학업성취도의 발달궤적에 미치는 영향을 분석하였다. 연구자료는 한국교 육개발원의 『한국교육종단연구2013』 패널 데이터 2차년도(2014)∼5차년도(2017년) 4년간 6,033명 으로부터 수집한 자료이다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 청소년의 학업성취도 발달에 개인 차가 있었다. 청소년기에 나타나는 학업성취도 발달패턴은 동일하지 않았으며, 학생들의 개인차에 따라 발달의 양상이 달라졌다. 둘째, 청소년의 자기조절학습전략이 학업성취도의 발달궤적에 미치는 영향을 분석하였는데, 자기효능감은 학업성취도에 정적 영향을 미쳤으며, 학년이 올라갈수록 지속해서도 정적 영향을 미쳤다. 인지조절전략은 학업성취도에 유의미한 영향을 미치지 못하였다. 행동조절전략은 학업성취도에 부적 영향을 미쳤다. 한편, 학년이 올라갈수록 학업성취도 향상에는 아무런 영향을 미치지 못했다. 이와 같은 연구결과는 청소년의 학업성취도를 향상하기 위하여 효과적인 자기조절학습전략을 가르칠 수 있는 체계적인 교육프로그램의 마련이 필요함을 시사한다.