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  • 한부모 가족을 위한 가족생활교육의 방향을 제시해 보세요

    목차

    Ⅰ. 서론

    Ⅱ. 본론
    1. 한부모 가족이란
    2. 한부모 가족을 위한 가족생활교육의 방향
    3. 나의 의견

    Ⅲ. 결론

    Ⅳ. 참고문헌

    본문내용

    Ⅰ. 서론
    한부모 가족은 이혼, 사별, 유기, 미혼모 등의 이유로 인해 발생하는 가족 유형으로 어느 한 부(父)나 모(母)와 함께 사는 미성년 아이로 이루어진 가족을 의미한다. 한부모 가족은 편부모 가족, 편부모가정, 편부모 가구 등 각기 다른 명칭으로 혼용되어 불리어지다가 편부모의 편(偏)이 결손의 의미를 담고 있는 등 부정적으로 쓰이는 경우가 많아 온전한 하나의 가족이란 의미로 최근 한국여성민우회를 중심으로 한부모 가족이라는 명칭을 사용하게 되었다. ‘크다’, ‘온전한’, ‘가득한’의 뜻을 지닌 순수우리말인 ‘한’을 사용함으로써 한부모 가족이 반쪽짜리 또는 결여된 가족이아니라 완전한 가족으로서, 좀 더 긍정적인 의미를 투여하게 되었다. 한부모 가족은 발생원인, 생활 유형, 그리고 가족구성에 따라 분류가 되며 유형에 따라 각각의 문제점들이 있으나, 공통적으로 한부모의 역할과중과 사회적 고립, 그리고 부모로서의 능력에 대한 자기불신 등 심리사회적 문제를 겪고 있다. 따라서 본론에서는 한부모 가족을 위한 가족생활교육의 방향을 제시해 보겠다.

    Ⅱ. 본론
    1. 한부모 가족이란
    한부모가족이 되는 가장 일반적인 이유로는 배우자와의 이혼․별거․사망․입양 그리고 사생아 출산(미혼모)등인데, 이를 좀 더 체계적으로 분류해 보면 다음과 같다. 첫째, 부모집단의 유형에 따른 분류이다.

    출처 : 해피캠퍼스

  • 자율주행자동차 무인자동차 사용의 장단점과 개발현황 및 향후 미래에 대해 서술하시오

    목차

    Ⅰ. 서론

    Ⅱ. 본론
    1. 자율주행자동차란
    2. 자율주행자동차 무인자동차 사용의 장단점
    3. 개발현황 및 향후 미래
    4. 나의 의견

    Ⅲ. 결론

    Ⅳ. 참고문헌

    본문내용

    Ⅰ. 서론
    자율주행자동차가 필요한 이유로써 운전자의 안전성과 편의성을 개선하여 차량의 교통사고를 감소하고 자율주행으로 인하여 안락함을 가져오게 할 수 있다. 전기자동차는 구조가 간단하지만 인공지능 기술의 탑재 및 디지털 제어가 용이하기 때문에 자율주행을 적용하기에 최적의 차량이며 최적운전으로 환경적으로 유리한 면이 있다. 자율주행차(AI)의 전문분야는 대체적으로 두 가지 분야로 나누어진다. 첫째분야는 인공지능망 모델을 새롭게 설계하는 분야이고, 둘째분야는AI(자율주행)의 기존의 개발된 AI모델에 X(다양한 산업)를 더하여 실제로 다양한 산업과의 융합을 통하여 미래의 혁신을 도모할 수 있다. X는 자동차공학과 산업에만 머물지 않고 금융, 판매, 광고, 생산, 유통, 보험, 의료, 헬스 케어 등 산업의 모든 분야에 걸쳐있고 그 분야가 무궁무진하다. 따라서 본론에서는 자율주행자동차 무인자동차 사용의 장단점과 개발현황 및 향후 미래에 대해 서술해 보겠다.

    Ⅱ. 본론
    1. 자율주행자동차란
    자율주행자동차란 운전자가 직접 차량을 조작하지 않더라도 스스로 움직이는 자동차를 지칭하는 것이다. 자율주행차의 시초는 1478년 레오나르도 다빈치가 설계한 자동이동카트이다. 핸들을 장착해 각도를 미리 정해, 원하는 길을 달랄 수 있도록 설계하였다. 1925년 프랜시스 후디는 전파를 보내 전기 모터를 제어하는 차를 개발하여 앞 차에 수신기를 설치해 뒤에 따라오는 차가 가속하거나 브레이크를 누르거나 핸들을 제어하도록 하였다.(RC카 아메리칸 원더) 1945년 랄프 티토는 스로틀제어 기술을 특허 내어 자동차의 속도를 일정하게 유지시켜주는 크루즈 컨트롤의시초

    출처 : 해피캠퍼스

  • 빅데이터의 특징과 장단점 및 합리적인 활용방안에 대해 기술하시오

    목차

    Ⅰ. 서론

    Ⅱ. 본론
    1. 빅데이터란
    2. 빅데이터의 특징
    3. 빅데이터의 장단점
    4. 빅데이터의 합리적인 활용방안
    5. 나의 의견

    Ⅲ. 결론

    Ⅳ. 참고문헌

    본문내용

    Ⅰ. 서론
    “제 4차 산업혁명” 이라는 용어는 비영리재단인 세계경제포럼(World Economic Forum;WEF)의 창시자 Klaus Schwab이 처음 사용하였다. 여기서 산업혁명을 기존 시스템의 운영방식을 발전시키고 변화시킨다는 측면에서 볼 때, 1차 산업혁명은 증기기관 발달과 같은 새로운 동력원으로 육체노동을 기계로 대체하는 기계화를 촉진시켰다. 2차 산업혁명 시기에는 전기 에너지 발달로 인한 대량 생산화 혁명을 이루어서 시장경제가 활성화되었고 효율성이 증가하였다. 3차 산업혁명은 IT기술인 인터넷과 컴퓨터 발달로 지식노동을 컴퓨터로 대체하는 지식정보화 및 자동화시스템을 구축시켰다. 이번 4차 산업혁명은 3차 산업혁명처럼 하드웨어중심이 아닌, 소프트웨어와 기계를 융합하여 데이터를 통한 가치 창출에 핵심을 두고 있다. 4차 산업혁명은 데이터의 확대로 빅데이터를 만들고 이를 기반으로 하는 기계학습(Machine learning; ML)과 인공지능(Artificial Intelligence; AI)을 통해 지능화를 촉진시키고 있다. 따라서 본론에서는 빅데이터의 특징과 장단점 및 합리적인 활용방안에 대해 기술해 보겠다.

    Ⅱ. 본론
    1. 빅데이터란
    컴퓨터 공학, 비즈니스 그리고 심리학 등에서 학문의 경계가 없이 빅데이터를 분석하는 다양한 방법을 다루는 학문분야를 자료과학(datascience)이라 일컫는다. 이 밖에도 인공지능, 기계학습, 딥러닝 등 많은 개념들이 일반적으로 구분없이 언급되고 있지만 이들은 서로 구분되어야 한다. 자료과학이 데이터를 이용해 분석하는 모든 분석방법에 대한 학문이라면, 인공지능은 그 중에 인간이 가진 지적 능력으로 할 수 있는 사고, 학습 등을 컴퓨터가 인공적으로 대신할 수 있도록 하는 것이다.

    출처 : 해피캠퍼스

  • 의료사회복지사 수련대비 의료사회복지론 요약 및 정리 A+ / 학지사 교재

    목차

    없음

    본문내용

    건강과 질병의 생심리사회적(bio-psycho-social)관점을 바탕
    건강이란 신체적,정신적,사회적,영적으로 온전한 상태.

    -의료사회복지사 정의
    :거시적 개념의 의료사회복지사란 질병예방, 건강증진 및 지역사회의 의료복지 달성을 목표로 하는 보다 포괄적 개념으로, 의료의 개념이 단지 아플 때만이 아닌 사회적 안녕까지 포함한 건강의 증진을 일컫는다.
    : 미시적 차원으로 병원에서 제공하는 의료적 치료를 조정,보강하여 질병의 원인이 될 수도 있고 치료에 방해가 될 수 있는 사회적,정서적인 인간 내면의 문제를 해결하도록 돕고, 환자가 퇴원한 후에 가정이나 지역사회에 보귀하여 정상적으로 사회적 기능을 발휘하도록 돕는 복지의 한 분야로 정의.
    *의료서비스는 치료에서 보건의 개념으로 확대,
    즉, 질병예방을 위한 건강관리, 조기치료, 재활을 통한 사회복귀를 포함.

    <중 략>

    출처 : 해피캠퍼스

  • [논리적 에세이] 무자비한 알고리즘 – 왜 인공지능에도 윤리가 필요할까

    목차

    Ⅰ. 서론: 인공지능이 주는 위기감

    Ⅱ. 본론: 인공지능은 통제해야 하는 기술인가?
    1. 핵심 쟁점의 이해
    2. 핵심 쟁점에 대한 논평

    Ⅲ. 결론: 잠시 멈추는 것도 답이다.

    Ⅳ. 참고문헌

    본문내용

    2016년 이세돌 9단과 알파고의 대국은 인공지능 기술의 우수성을 전 세계에 알린 결정적 사건이었다. 알파고의 승리는 많은 사람들에게 충격을 주었다. 하지만 바둑이라는 한정된 게임에서는 인공지능이 인간을 앞지를 수 있어도 그 외의 분야에서는 여전히 인간이 우위를 점하고 있다고 생각하는 이들이 많았을 것이다. 그러다 2022년 챗GPT의 등장은 모든 영역에 걸쳐 인공지능이 인간을 압도할 수 있다는 현실적인 위기감을 안겨주고 있다. 현재 인공지능은 많은 사람들의 예상보다 훨씬 빠르게 발전하고 있다. 기술의 발전으로 인한 혜택보다 두려움이 더욱 크게 다가오는 것은 인공지능이 인간보다 더 우월함을 인정할 수밖에 없는 현실 때문이 아닐까? 인공지능에 대한 전문가들의 의견은 분분하다. 누군가는 인공지능이 인간에게 엄청난 혜택을 가져다줄 것이라 말하고 누군가는 더 늦기 전에 인공지능 기술의 발전을 멈춰야 한다고 경고한다.

    출처 : 해피캠퍼스

  • [독후감][주제독서감상문] 머릿속에 쏙쏙 미분적분 노트

    목차

    1. 책 선정 이유
    2. 탐구주제 제시 및 선정 이유
    3. 책 내용 요약
    4. 탐구주제 해결 과정 및 결과
    5. 탐구과정에서의 배운점 및 느낀점

    본문내용

    1. 책 선정 이유
    『머릿속에 쏙쏙! 미분·적분 노트』는 미분과 적분이 어디에서 어떻게 사용되는지 40개가 넘는 사례를 바탕으로 쉽게 이해할 수 있도록 돕는 책이다. 저자는 미분과 적분은 계산만 많을 뿐 의외로 단순하며 하나의 사고방식임을 강조한다. 시험에서 좋은 성적을 거두기 위한 학습도 중요하지만 학문이 실제 우리의 삶에 어떻게 적용되고 있는지를 이해하는 것도 매우 의미 있는 학습이라 생각한다. 이러한 점에서 미분과 적분의 흥미진진한 원리에 한 걸음 다가가기 위해 이 책을 선정하였다.

    2. 탐구주제 제시 및 선정 이유
    탐구주제는 “영화 속 컴퓨터그래픽(CG) 속에 담긴 수학적 원리(미분)”이다. 나는 2016년에 개봉한 애니메이션 영화 <모아나>를 매우 재밌게 본 기억이 있다. 이후 영화를 소개하는 기사를 보던 중 <모아나>에 등장하는 파도 장면을 구현하기 위해 미분방정식이 사용되었다는 글을 본 적이 있다.

    출처 : 해피캠퍼스

  • 표본의 크기와 표본 오차에 관해 설명하시오

    목차

    없음

    본문내용

    연구자들은 ‘표본크기를 어느 수준에서 정해야 하는가?’에 대한 관심을 가지고 있다. 일반적으로 표본의 크기를 증가시키는 것은 모집단의 정확한 추론을 가능하게 하지만 일정 수준의 신뢰성과 정확성이 확보된다면 가능한 한 적은 규모로 표본을 선정하는 것으로도 충분하다.
    확률표집에 의한 양적 연구는 꽤 많은 표본을 필요로 하지만 질적 연구는 모집단에 대한 풍부한 정보를 제공할 수 있는 적은 표본으로도 연구가 가능하다(Marlow, 2005). 즉, 표본의 크기에 대한 명확한 답은 없다. 표본의 크기는 모집단 요소 간의 동질성, 조사목적과 조사방법, 시간 및 비용의 제약, 자료 분석 상의 제약 등에 따라 달라질 수 있다. 표본은 모집단의 규모가 클수록, 변수의 종류와 범주의 수가 다양할수록, 모집단의 이질성이 클수록 표본의 크기는 증가되어야 한다.

    출처 : 해피캠퍼스

  • [사회복지조사론] 척도, 측정 수준과 자료분석방법(빈도분석, 교차분석, 독립표본-t검정, 분산분석, 상관관계분석, 회귀분석)

    목차

    I. 자료분석방법의 유형
    1) 기술통계와 추론통계
    2) 모수통계와 비모수통계

    II. 측정 수준과 자료분석 방법

    III. 자료분석방법
    1) 빈도분석
    2) 교차분석
    3) 독립표본 t-검정
    4) 분산분석
    5) 상관관계분석
    6) 회귀분석

    Ⅳ. 참고문헌

    본문내용

    I. 자료분석방법의 유형
    1) 기술통계와 추론통계
    통계는 기술통계와 추론통계로 구분할 수 있다. 기술통계는 조사를 통해 수집된 표본 또는 모집단의 자료의 특성을 있는 그대로 기술하는 기법이다. 조사된 자료에 대해 추정하거나 설명하는 것이 아닌 자료에 대한 특성을 기술하거나 요약하는 것이다. 추론통계는 모집단을 대표하는 표본의 특성에서 모집단의 특성을 추정하는 기법이다. 통계적 추론은 표본의 특성인 통계치를 가지고 모집단의 특성인 모수치를 추정하는 것과 표본의 특성으로 모수와 관련된 가설을 검정하는 것으로 구성되어 있다.

    2) 모수통계와 비모수통계
    모수통계와 비모수통계를 구분하자면 다음과 같다. 첫째, 표본이 추출된 모집단의 성격에 대해 모수통계의 경우 표본자료가 정규분포를 가정하는 모집단에서 추출되고 표본들이 추출된 모집단의 분산은 동일해야 한다. 둘째, 통계에 사용되는 자료의 성격이 모수통계는 등간 척도와 비율 척도의 자료 분석에 유용하고, 비모수통계는 서열 척도와 명목 척도의 분석에 유용하다.

    II. 측정 수준과 자료분석방법
    조사를 위해 질문을 작성할 때 앞에서 살펴본 명목 척도, 서열 척도(이상 비연속 척도), 등간 척도, 비율 척도(이상 연속 척도)의 네 가지 척도를 활용해서 만들게 된다. 그런데 여기서 중요한 것은 척도에 따라 적용할 수 있는 분석방법이 달라진다는 것이다. 따라서 연구를 설계하는 단계에서부터 조사된 자료를 대상으로 어떤 통계분석방법을 활용할 것인지를 점검한 후 적용할 분석방법에 적합한 척도를 활용한 질문지를 작성하는 것이 필요하다.

    출처 : 해피캠퍼스

  • 측정과 척도의 개념을 설명하고, 측정의 4가지 수준이 갖는 특징을 기술하고, 조사연구에서 측정의 수준을 반영하는 것이 왜 중요한지 자신의 생각을 쓰시오

    목차

    1. 측정과 척도의 개념
    1) 측정의 의미
    2) 척도의 의미

    2. 측정의 4가지 수준이 갖는 특징
    1) 명목 척도
    2) 서열 척도
    3) 등간 척도
    4) 비율 척도

    3. 참고문헌

    본문내용

    관찰된 현상이나 이론적인 개념을 일정한 규칙에 따라 수치나 기호를 부여하거나 수량화하는 것을 측정이라 한다.
    조사대상의 속성이나 특징에 따라 일정한 규칙을 가진 숫자나 기호를 부여하며, 질적인 개념을 양적인 개념으로 변환하는 과정이 측정이다. 이러한 측정(measurement)을 위한 도구를 척도(scale)라고 한다. 이 장에서는 측정과 척도의 기본 개념을 이해하고, 척도를 구성하는 기본적인 요건과 분류에 대해 이해한 후 척도를 구성하는 절차에 대해 학습하고자 한다.
    또한 사회복지조사의 목적은 수집된 자료를 통계 분석하여 조사하고자 한 의도에 부합하는지를 확인하는 것이다.
    따라서 사회복지조사방법론이 궁극적으로 자료 분석을 하기 위한 전제조건이라는 측면에서 본다면, 기본적인 수준에서의 통계처리방법에 대한 이해는 사회복지조사방법론의 교육과정과 내용을 이해를 더욱 용이하게 할 것이다. 이에 본 자료에서는 측정과 척도의 개념과 측정의 4가지 수준이 갖는 특징을 알아보고자 한다.

    1. 측정과 척도의 개념
    1) 측정의 의미
    측정은 조사과정에서 매우 중요한 역할을 하는 것으로 추상적이고 주관적인 개념을 경험적으로 관찰할 수 있는 수준으로 표준화하는 것이다.
    즉, 측정은 조작적 정의를 통해 추상적인 개념의 수준을 경험적 수준으로 전환하는 과정이라고 할 수 있다.
    측정은 추상적 개념이나 변수에 일정한 규칙에 따라 수치를 부여함으로써 추상적인 개념이 경험적으로 관찰할 수 있게 된다.

    출처 : 해피캠퍼스

  • 비확률표본추출(비확률표집)의 유형과 특성

    목차

    1. 임의(편의)표집
    2. 할당표집
    3. 판단(의도적, 유의)표집
    4. 눈덩이표집(누적표집)
    5. 참고문헌

    본문내용

    표본을 추출하는 방법은 크게 두 가지 종류가 있는데 확률표집과 비확률표집이다. 확률표집(probability sampling)은 모집단에서 표본을 선정할 때에 미리 각 요소가 뽑힐 확률을 지정하고 표본을 구하는 것이며, 비확률표집(non-probability sampling)은 표본으로 뽑힐 확률을 모르거나 요소들 중 표집 될 확률이 0이 되는 경우가 발생하는 표집방법이다.
    확률표집방법은 좀 더 복잡하고 표본을 구하는데 오랜 시간이 걸리며, 보통 비확률표집보다 비용이 더 든다. 하지만 각 요소가 선택될 확률을 계산할 수 있기 때문에 표집오차의 추정이 가능하며 보다 신뢰할만한 모집단 추론이 이루어질 수 있다는 이유로 더 선호된다. 반면 비확률표집방법은 표본을 추출하는 데 빠르고, 쉽고, 비용이 적게 드는 방법이지만 추출과정의 주관성으로 인해 모집단을 대표하지 못할 수 있고 얻어진 추정값들에 대해 일반화된 통계적 결론을 내리기 어려운 점이 있다.
    표집방식은 양적 연구자와 질적 연구자에 따라 서로 상이하다. 양적 연구자들은 대표성 있는 표본을 통해 모집단에 대한 정확한 일반화를 이끌어내기 위해 표본추출을 가장 중요한 과제로 생각한다. 그래서 확률이론에 근거한 여러 가지 표집유형을 활용하여 표본을 추출한다.

    출처 : 해피캠퍼스