15 research outputs found
์ง๋ฅด์ฝ๋์ ์ธ๋ผ๋ฏน์ ๋ํ ๋ ์ง ์๋ฉํธ์ ๊ตฝํ์ ์ฐฉ๊ฐ๋ ์ํ์ ํตํ ์ธ์ฅ์ ์ฐฉ๊ฐ๋ ์ํ์ ๋ํ ๋์ ์ฐ๊ตฌ : ํต๊ณ ๋ฐ ์ ํ์์๋ฒ์ ํด์
ํ์๋
ผ๋ฌธ(๋ฐ์ฌ) -- ์์ธ๋ํ๊ต๋ํ์ : ์น๊ณผ๋ํ ์น์๊ณผํ๊ณผ, 2022.2. ์กฐ๋ณํ.Objective: There has been technical difficulties in measuring the bond strengths between brittle dental substrates and materials, especially in preparing specimens. This study evaluated the validity of the relatively easy flexural bond strength (FBS) test in measuring bond strength of resin cement to zirconia as an alternative to the cumbersome tensile bond strength (TBS) and micro-tensile bond strength (MTBS) tests.
Material and Methods: The FBS and TBS of resin cement to zirconia were measured experimentally after three surface treatments on a zirconia ceramic: air abrasion only (A), conditioning with Single Bond Universal (U) after air abrasion, and conditioning with Z-Prime Plus (Z) after air abrasion. The data were investigated using two-way analysis of variance (ANOVA), Weibull statistics, and a theoretical simulation. In addition, using a finite element analysis (FEA), the validity of the FBS test as an alternative to the TBS was verified again by comparing the stress distribution within the virtual specimens in both test configurations.
Results: In both the FBS and TBS tests, the experimental data were consistent and quantitatively similar. First, according to ANOVA, the U group showed the highest bond strengths in both tests, followed by the Z group and the A group. In each surface treatment group, the FBS was higher than the TBS. Second, the Weibull fitting showed the same order of strength in both tests (A TBS). Third, the theoretical ratios calculated from the Weibull moduli agreed well with the experimental ratios of the FBS to the TBS. Finally, a similar pattern in stress distributions within both the virtual models were also confirmed by the FEA.
Conclusion: The FBS test can be an alternative to the TBS and MTBS tests in measuring the bond strength of brittle resin cement to zirconia.1. ๋ชฉ ์
ํ๋ฉด์ฒ๋ฆฌ ๋ฐฉ๋ฒ์ ๋ฐ๋ฅธ ์ง๋ฅด์ฝ๋์ ์ธ๋ผ๋ฏน์ ๋ํ ๋ ์ง ์๋ฉํธ์ ๊ตฝํ์ ์ฐฉ๊ฐ๋์ ์ธ์ฅ์ ์ฐฉ๊ฐ๋๋ฅผ ์คํ์ ํตํ์ฌ ์คํ๊ตฐ ๊ฐ์ ์ ์ฐฉ๊ฐ๋์ ์ฐจ์ด์ ๊ทธ ๊ฒฝํฅ์ ๋น๊ตํ๊ณ ๋ถ์ํ์ฌ, ๊ตฝํ์ ์ฐฉ๊ฐ๋์ํ์ ์ธ์ฅ์ ์ฐฉ๊ฐ๋์ํ์ ๋ํ ๋์ฒด ์คํ์ผ๋ก์์ ๊ฐ๋ฅ์ฑ์ ์ ์ํ์๋ค.
2. ๋ฐฉ ๋ฒ
CAD/CAM์ฉ ์ง๋ฅด์ฝ๋์ ๋ธ๋ก (IPS e.max ZirCAD)์ ์์ ์๊ฒฐํ์ฌ ๋ง๋ํ (2 mm x 2 mm x 12.5 mm) ์ง๋ฅด์ฝ๋์ ์ํธ์ ์ค๋นํ์ฌ ํ๋ฉด์ฒ๋ฆฌ ๋ฐฉ๋ฒ์ ๋ฐ๋ผ ์ธ ์คํ๊ตฐ์ผ๋ก ๋ถ๋ฅํ์๋ค; ๋ฏธ์ธ์
์ ๋ถ์ฌ๋ง๋ชจ ํ๋ฉด์ฒ๋ฆฌ (A), ๋ฏธ์ธ์
์ ๋ถ์ฌ๋ง๋ชจ ํ๋ฉด์ฒ๋ฆฌ ํ Single Bond Universal (3M ESPE) ์ ์ฉ (U), ๋ฏธ์ธ์
์ ๋ถ์ฌ๋ง๋ชจ ํ๋ฉด์ฒ๋ฆฌ ํ Z-Prime Plus (BISCO) ์ ์ฉ (Z). ํ๋ฉด์ฒ๋ฆฌํ ์ง๋ฅด์ฝ๋์๋ ๋ด๋ฉด์ด 2 mm x 2 mm x 25 mm์ธ ์ํฌ๋ฆด๋ฆญ ๋ชฐ๋์ ์ ๋ฐ์ ํ๋ฉด์ฒ๋ฆฌํ ๋ฉด์ด ๋ ์ง์๋ฉํธ์ ์ ์ฐฉ๋ ์ ์๊ฒ ์ฝ์
ํ๊ณ , ๋ชฐ๋์ ๋๋จธ์ง ์ ๋ฐ์๋ ๋ ์ง ์๋ฉํธ (RelyX Ultimate)๋ฅผ ์ฑ์ ์ต์ข
์ ์ผ๋ก ์ง๋ฅด์ฝ๋์์ ๋ ์ง์๋ฉํธ๊ฐ ์ ์ฐฉ๋ 2 mm x 2 mm x 25mm์ธ ์ํธ์ ์ ์ํ์๋ค. ๋ชจ๋ ์ํธ์ ์จ๋ 37โ, ์ต๋ 100%์์ 24์๊ฐ ๋ณด๊ดํ์๋ค.
์ ์๋ ์ํธ์ 2 ๊ฐ์ง ์ ์ฐฉ๊ฐ๋ ์ธก์ ๋ฐฉ๋ฒ์ ๋ฐ๋ผ ํ์๊ตฐ์ผ๋ก ๋๋์๋ค; ๊ตฝํ์ ์ฐฉ๊ฐ๋ (F), ์ธ์ฅ์ ์ฐฉ๊ฐ๋ (T). ๊ตฝํ์ ์ฐฉ๊ฐ๋์ํ์ 4์ ์ ๊ตฝํ์ํ๋ฐฉ๋ฒ์ ์ฑํํ์๋ค. 4์ ์ ๊ตฝํ์ ์ฐฉ๊ฐ๋ ์ํ์ ๋ด๋ถ ํ์ค์ ์ ๊ฐ๊ฒฉ์ 10 mm, ์ธ๋ถ ์ง์ง๋์ ๊ฐ๊ฒฉ์ 20 mm๋ก ํ์๋ค. ์์ถ๋ ฅ์ ๊ฐํ์ฌ ์ํํธ์ด ํ์ ๋ ๋์ ์ต๋ ํ์ค์ ์ธก์ ํ์๋ค. ์ธ์ฅ์ ์ฐฉ๊ฐ๋๋ ์ํธ์ ์คํ์ฉ ์ง๊ทธ์ ๊ณ ์ ํ์ฌ ์ธ์ฅ๋ ฅ์ ๊ฐํ๊ณ ํ์ ๋ ๋์ ์๋ ฅ์ ๊ธฐ๋กํ์๋ค.
3๊ฐ์ง ํ๋ฉด์ฒ๋ฆฌ ๋ฐฉ๋ฒ๊ณผ 2๊ฐ์ง ์ ์ฐฉ๊ฐ๋ ์ธก์ ๋ฐฉ๋ฒ์ ๋ฐ๋ผ ์ป์ด์ง ์ ์ฐฉ๊ฐ๋ ๊ฐ์ ๋ถ์ฐ๋ถ์์ ํตํ ์ ๋์ ๋ถ์๊ณผ Weibull ๋ถํฌ์์ ์ด์ฉํ์ฌ ์ ์ฑ์ ์ธ ๋น๊ต๋ฅผ ์ํํ์๋ค. ๋ํ 2015๋
Leguillon๋ฑ์ด ์ทจ์ฑ ์ฌ๋ฃ์ ์ธ์ฅ๊ฐ๋์ ๊ตฝํ๊ฐ๋ ๊ฐ์ ์์น๊ด๊ณ๋ฅผ ์์์ผ๋ก ์ ์ํ ์ด๋ก ์ ๊ณ์ฐ์์ ํ์ฉํด ์คํ์ ๋น์ ์ด๋ก ์ ๋น๋ฅผ ๋น๊ตํ์๋ค. ๋์๊ฐ ์ ํ์์ ๋ถ์๋ฒ์ ์ฌ์ฉํ์ฌ ํธ์ฑ๋ ๊ฐ์ ์ํธ ๋ด ์๋ ฅ ๋ถํฌ๋ฅผ ๋น๊ตํ์ฌ ์คํ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ์ด์ฉํ ์์นํด์์ ๊ฐ๋ฅ์ฑ์ ํ์ธํด ๋ณด์๋ค.
3. ๊ฒฐ ๊ณผ
๊ตฝํ์ ์ฐฉ๊ฐ๋์ ์ธ์ฅ์ ์ฐฉ๊ฐ๋ ์ํ์น๋ ์ ๋์ ์ผ๋ก ์ ์ฌํ๋ฉฐ ์๋ก ์ผ๊ด๋ ๊ฒฝํฅ์ ๋ณด์๋ค. ๋ ๊ฐ์ง ์ ์ฐฉ๊ฐ๋ ์ํ ๋ชจ๋์์ U๊ทธ๋ฃน์ด ๊ฐ์ฅ ๋์ ์ ์ฐฉ๊ฐ๋๋ฅผ ๋ณด์์ผ๋ฉฐ, Z ๊ทธ๋ฃน, A ๊ทธ๋ฃน ์์ผ๋ก ๊ทธ ๊ฐ์ ๋ฎ์์ก๋ค (pZ>A ์์ ๋ถํฌ๊ฐ ๋ํ๋ฌ์ผ๋ฉฐ ๊ฐ์ ํ๋ฉด์ฒ๋ฆฌ๋ฅผ ํ ๊ฒฝ์ฐ ๊ตฝํ์ ์ฐฉ๊ฐ๋๊ฐ ์ธ์ฅ์ ์ฐฉ๊ฐ๋๋ณด๋ค ํฐ ๋ถํฌ๋ฅผ ๋ณด์๋ค (p<0.001). Weibull ๊ณ์๋ฅผ ๋ฐ์ํ์ฌ ๊ณ์ฐํ ์ด๋ก ์ ๋น์ ์คํ์ ๋น ์ญ์ ์ ์ฌํ ๊ฒฝํฅ์ ๋ณด์๋ค. ๋ง์ง๋ง์ผ๋ก ์ ํ์์ ๋ถ์๋ฒ์ ํตํด ๊ฐ์ ์ํธ ๋ด ์๋ ฅ๋ถํฌ ๋ํ ์ ์ฌํ ํจํด์ ๋ํ๋์ ํ์ธํ์๋ค.
4. ๊ฒฐ ๋ก
์น๊ณผ์ฉ ์ ์ฐฉ์ ์ ์ฑ๋ฅ์ ๋น๊ตํจ์ ์์ด์ ๊ฐ์ฅ ๋๋ฆฌ ์ฌ์ฉ๋์ง๋ง ๊ทธ ์ํ๋ฐฉ๋ฒ์ด ์ด๋ ต๊ณ ๋ณต์กํ ์ธ์ฅ์ ์ฐฉ๊ฐ๋ ์ธก์ ๋ฒ์ ๋์ ํ์ฌ ์ํ ๋ฐฉ๋ฒ์ด ๋ณด๋ค ์์ ์ ์ด๊ณ ๋จ์ํ ๊ตฝํ์ ์ฐฉ๊ฐ๋ ์ธก์ ๋ฒ์ ์ฌ์ฉ ๊ฐ๋ฅ์ฑ์ ์ ์ฐฉ๊ฐ๋ ์ํ ๊ฐ์ ํต๊ณ์ ๋ถ์, Weibull ํต๊ณ ๋ถ์, ์ด๋ก ์ ๊ณ์ฐ์์ ํ์ฉํ ๋น๊ต ๋ฐ ์ ํ์์๋ฒ์ผ๋ก ๊ฒ์ฆํ์๋ค.Abstract i
Table of Contents iii
List of Figures iv
List of Tables viii
Chapter 1. Introduction 1
1.1. Study Background 1
1.2. Purpose of Thesis 6
Chapter 2. Materials and Methods 7
2.1 Zirconia specimen preparation 7
2.2 Surface treatment procedure 10
2.3 Cementation of the resin cement to the zirconia 11
2.4 Experimental groups 12
2.5 Four-point FBS test 14
2.6 TBS test 15
2.7 Data selection according to the failure mode 16
2.8 Statistical analysis 17
2.9 Finite Element Analysis for specimen experiments 18
Chapter 3. Results 25
Chapter 4. Discussion 40
Chapter 5. Conclusions 50
Bibliography 52
๊ตญ๋ฌธ์ด๋ก 57
Appendix: Complete results of FEA 61๋ฐ
์์ฐํ ๊ฒ ํ๋ จ(Autogenic Training)์ด ์ฒญ์๋ ์ธํฐ๋ท ์ค๋ ์ํ๊ตฐ์ ์คํธ๋ ์ค ๋ฐ์๊ณผ ์๊ธฐํต์ ๋ฐ ์ธํฐ๋ท ์ค๋ ์ ๋ฏธ์น๋ ์ํฅ
ํ์๋
ผ๋ฌธ (์์ฌ)-- ์์ธ๋ํ๊ต ๋ํ์ : ๊ฐํธํ๊ณผ, 2017. 2. ๊น์ฑ์ฌ.์ด ๋ก
์ธํฐ๋ท ์ค๋
์ด๋ ์ค์ค๋ก ํต์ ํ ์ ์๋ ๋ฐ๋ณต์ ์ธ ํ๋์ผ๋ก ์ธํด ๋ด์ฑ, ๊ธ๋จ์ฆ์, ์กฐ์ ๋ฅ๋ ฅ์ ์์ค(๊น๋์ผ ์ธ, 2011)๊ณผ ๊ฐ์ ๋ถ์ ์์ ์ธ ๊ฒฐ๊ณผ๊ฐ ๋ํ๋ ์ํ๋ฅผ ๋งํ๋ค. ์ฐ๋ฆฌ๋๋ผ ์ฒญ์๋
์ ์ธํฐ๋ท ์ค๋
์ํ๊ตฐ์ ์ ์๋์ด๋ ์ฑ์ธ์ ๋นํด 2๋ฐฐ ์ด์ ๋๋ค. ๋ํ ๋ค๋ฅธ ์ฐ๋ น๊ตฐ์ ์ธํฐ๋ท ์ค๋
์ํ๊ตฐ์ ๋งค๋
๊ฐ์๋๋ ์ถ์ธ๋ฅผ ๋ณด์ด๋ ๋ฐ๋ฉด, ์ฒญ์๋
์ธํฐ๋ท ์ค๋
์ํ๊ตฐ์ ์ง์์ ์ผ๋ก ์ฆ๊ฐํ๋ ์ถ์ธ์ด๋ฉฐ, ํนํ ์ด๋ฌํ ๊ฒฝํฅ์ ๊ณ ๋ฑํ์์ ๋นํด ์คํ์์๊ฒ์ ๋๋๋ฌ์ง ๊ฒฝํฅ์ ๋ณด์ธ๋ค.
์ฒญ์๋
๊ธฐ ์ธํฐ๋ท ์ค๋
์ ์ํฅ์ ๋ผ์น๋ ๋ณ์๋ก ์คํธ๋ ์ค ๋ฐ์๊ณผ ์๊ธฐํต์ ๊ฐ ๋ํ์ ์ผ๋ก ๋ณด๊ณ ๋๊ณ ์๋ค. ๊ทธ๋ฌ๋ฏ๋ก ์คํธ๋ ์ค๋ฅผ ๊ฐ์์ํค๊ณ ์๊ธฐํต์ ๋ฅ๋ ฅ์ ํฅ์์ํค๋ ์ ์ ํ ์ค์ฌ์ ๊ณต์ ์ธํฐ๋ท ์ค๋
์๋ฐฉ ๋ฐ ์น์ ์ ํจ๊ณผ์ ์ผ ๊ฒ์ด๋ค. ์์ฐํ ๊ฒ ํ๋ จ ํ๋ก๊ทธ๋จ์ ์ ํ์ฐ๊ตฌ๋ฅผ ํตํด ์คํธ๋ ์ค ๋ฐ์๊ณผ ์ค๋
ํ์์ ๊ฐ๋ง์ ์ต์ , ์๊ธฐํต์ ์ ๊ธ์ ์ ์ธ ํจ๊ณผ๊ฐ ์
์ฆ๋์์ผ๋ฉฐ, ์ฒญ์๋
๋ค์ด ์๋ฐ์ ์ผ๋ก ํ์ฉํ ์ ์๋ ์ฅ์ ์ ๊ฐ๊ณ ์๋ค.
์ด์ ๋ณธ ์ฐ๊ตฌ์์๋ ์ฒญ์๋
์ธํฐ๋ท ์ค๋
์ํ๊ตฐ์ ๋์์ผ๋ก ์์ฐํ ๊ฒ ํ๋ จ์ ์ ์ฉํ์ฌ ๊ทธ ํจ๊ณผ๋ฅผ ๊ฒ์ฆํ๊ณ ์ ํ์๋ค.
๋ณธ ์ฐ๊ตฌ๋ ๋น๋๋ฑ์ฑ ๋์กฐ๊ตฐ ์ฌ์ ์ฌํ ์ ์ฌ์คํ์ฐ๊ตฌ๋ก ์์ธ์์ ์์ฌํ ์คํ๊ต 4๊ณณ๊ณผ ๊ณ ๋ฑํ๊ต 2๊ณณ, ์ด 6๊ณณ์ ํ๊ต์์ ์งํ๋์๋ค. ์ฐ๊ตฌ ๋์์๋ ์ฌํ ์ค์ธ ์ฒญ์๋
์ค ์ธํฐ๋ท ์ค๋
์๊ฐ์ง๋จ๊ฒ์ฌ ๊ฒฐ๊ณผ ์ ์ฌ์ ์ํ๊ตฐ ์ด์์ ์ํ๋ ์๋ก ์คํ๊ตฐ 24๋ช
, ๋์กฐ๊ตฐ 22๋ช
์ด์๋ค. ์์ฐํ ๊ฒ ํ๋ จ ํ๋ก๊ทธ๋จ์ 2016๋
4์๋ถํฐ 10์๊น์ง ์ฃผ 1ํ ์ด 8ํ๊ธฐ๋ก ํ๊ตํ์ฅ์์ ์งํ๋์๋ค. ํ๋ก๊ทธ๋จ ์ํ ์ ํ๋ก ์คํธ๋ ์ค ๋ฐ์, ์๊ธฐํต์ , ์ธํฐ๋ท ์ค๋
์์ค์ ์ธก์ ํ์ฌ ํ๋ก๊ทธ๋จ์ ํจ๊ณผ๋ฅผ ์ธก์ ํ์๋ค. ์์งํ ์๋ฃ๋ SPSS 24.0 ํ๋ก๊ทธ๋จ์ ํตํด ๋ถ์ํ์๋ค.
๋ณธ ๋
ผ๋ฌธ์ ๊ฒฐ๊ณผ๋ ๋ค์๊ณผ ๊ฐ๋ค.
์์ฐํ ๊ฒ ํ๋ จ ํ๋ก๊ทธ๋จ์ ์ ๊ณต๋ฐ์ ์คํ๊ตฐ์ ๋์กฐ๊ตฐ์ ๋นํ์ฌ ์คํธ๋ ์ค ๋ฐ์์ด ์ ์ํ๊ฒ ๊ฐ์ํ์์ผ๋ฉฐ(p=.002), ์๊ธฐํต์ ๊ฐ ํต๊ณ์ ์ผ๋ก ์ ์ํ ์ฆ๊ฐ๋ฅผ ๋ณด์๋ค(p=.000). ๋ํ ์ธํฐ๋ท ์ค๋
์ ์์์๋ ์คํ๊ตฐ์ ๋์กฐ๊ตฐ์ ๋นํ์ฌ ์ ์ํ๊ฒ ๊ฐ์ํ์ฌ(p=.003) ํ๋ก๊ทธ๋จ์ ํจ๊ณผ๋ฅผ ๊ฒ์ฆํ์๋ค.
๋ณธ ์ฐ๊ตฌ์ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ํตํด ์์ฐํ ๊ฒ ํ๋ จ ํ๋ก๊ทธ๋จ์ด ์ฒญ์๋
์ธํฐ๋ท ์ค๋
์ํ๊ตฐ์ ์คํธ๋ ์ค ๋ฐ์์ ๊ฐ์์ํค๊ณ , ์๊ธฐํต์ ๋ฅผ ํฅ์, ์ธํฐ๋ท ์ค๋
์์ค์ ๊ฐ์์ํค๋๋ฐ ํจ๊ณผ์ ์ธ ์ค์ฌ๋ฐฉ๋ฒ์์ ํ์ธํ์๋ค.
์์ฐํ ๊ฒ ํ๋ จ ํ๋ก๊ทธ๋จ์ ์ฒญ์๋
์ค์ค๋ก๊ฐ ์๋ฐ์ ์ผ๋ก ์คํํ ์ ์๋ ๋ฐฉ๋ฒ์ผ๋ก, ์ ์ฒด์ ์ธ ์ด์์ ํตํด ์ถ์ ๋ณํ๋ฅผ ์ถ๊ตฌํ๋ค. ๋ณธ ์ฐ๊ตฌ์์๋ ์ฌ๋ฆฌ์ ๋ฐ ์ ์ฒด์ ์ธ ํ๋ณต์ ๊ฒฝํํ๊ณ , ์ธํฐ๋ท ์ฌ์ฉ์ ๋ํ ๋ฐฉํฅ์ ์ ์ํ์๋ค๋ ์ ์์ ๊ฐํธํ์ ์์๊ฐ ์๋ค. ๋ํ ์ถํ ํ๊ต๋ฅผ ํฌํจํ ์ง์ญ์ฌํ ํ์ฅ์์ ์ธํฐ๋ท ์ค๋
์น๋ฃ ๋ฐ ์๋ฐฉ์ ์ํ ํ๋ก๊ทธ๋จ์ผ๋ก ํ์ฉ๋ ์ ์์ ๊ฒ์ด๋ค.โ
. ์ ๋ก 1
1. ์ฐ๊ตฌ์ ํ์์ฑ 1
2. ์ฐ๊ตฌ ๋ชฉ์ 4
3. ์ฉ์ด์ ์ ์ 4
โ
ก. ๋ฌธํ๊ณ ์ฐฐ 7
1. ์ธํฐ๋ท ์ค๋
7
2. ์คํธ๋ ์ค์ ์ธํฐ๋ท ์ค๋
11
3. ์๊ธฐํต์ ์ ์ธํฐ๋ท ์ค๋
13
4. ์์ฐํ ๊ฒ ํ๋ จ(Autogenic Training) 16
โ
ข. ์ด๋ก ์ ๊ธฐํ 20
1. ๊ฐ๋
์ ๊ธฐํ 20
2. ์ฐ๊ตฌ ๊ฐ์ค 22
โ
ฃ. ์ฐ๊ตฌ ๋ฐฉ๋ฒ 23
1. ์ฐ๊ตฌ ์ค๊ณ 23
2. ์ฐ๊ตฌ ๋์ 24
3. ์ฐ๊ตฌ ๋๊ตฌ 25
4. ์์ฐํ ๊ฒ ํ๋ จ ํ๋ก๊ทธ๋จ ๊ตฌ์ฑ ๋ฐ ๋ด์ฉ 27
5. ์๋ฃ์์ง ์ ์ฐจ 33
6. ์๋ฃ๋ถ์ ๋ฐฉ๋ฒ 37
7. ์ฐ๊ตฌ์ ์ค๋ฆฌ์ ์ธก๋ฉด 38
โ
ค. ์ฐ๊ตฌ๊ฒฐ๊ณผ 39
1. ๋์์์ ์ผ๋ฐ์ ํน์ฑ 39
2. ์คํธ๋ ์ค ๋ฐ์, ์๊ธฐํต์ , ์ธํฐ๋ท ์ค๋
43
3. ์ฐ๊ตฌ ๊ฐ์ค ๊ฒ์ 44
โ
ฅ. ๋
ผ ์ 48
1. ์์ฐํ ๊ฒ ํ๋ จ ํ๋ก๊ทธ๋จ์ ํจ๊ณผ 48
2. ํ๊ต ๊ธฐ๋ฐ์ผ๋ก ์ ์ฉํ ์์ฐํ ๊ฒ ํ๋ จ ํ๋ก๊ทธ๋จ 55
3. ์์ฐํ ๊ฒ ํ๋ จ ํ๋ก๊ทธ๋จ์ ์ ์ฉ ๋ฐ ๊ณ ๋ ค์ฌํญ 57
4. ์ฐ๊ตฌ์ ์ ํ์ 59
5. ์ฐ๊ตฌ์ ๊ฐํธํ์ ์์ 60
โ
ฅ. ๊ฒฐ๋ก ๋ฐ ์ ์ธ 63
์ฐธ๊ณ ๋ฌธํ 65
๋ถ๋ก 77
Abstract 113Maste
๊ฐ์ธ์ ๋ณด์ ๋๊ฐ์ฑ ์ธ์ ๋ ผ์๋ฅผ ์ค์ฌ์ผ๋ก
ํ์๋
ผ๋ฌธ(์์ฌ) -- ์์ธ๋ํ๊ต๋ํ์ : ๋ฒํ์ ๋ฌธ๋ํ์ ๋ฒํ๊ณผ, 2023. 2. ๊ถ์์ค.์ฝ๋ก๋๋ก ์ธํ ๋น๋๋ฉด ํ๋ซํผ ์ด์ฉ์ด ์ฆ์์ง๋ฉด์ ์์ผ๋ก์ ์ฐ์
๊ตฌ์กฐ๋ ํ๋ซํผ์ ์ค์ฌ์ผ๋ก ์ด๋ฃจ์ด์ง ๊ฒ์ด๋ผ๋ ์์ธก์ด ๋ง๋ค. ์ด๋ฌํ ํ๋ซํผ์ฐ์
์ ํนํ ๊ฐ์ธ์ ๋ณด๋ฅผ ์์งํ๋ ๊ฒฝ์ฐ๊ฐ ๋ง๊ณ , ์ด์ฒ๋ผ ์์ง๋ ๊ฐ์ธ์ ๋ณด๋ ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ์ด๋ ์ธ๊ณต์ง๋ฅ์ ๋ฐ์ ์ ์ํ์ฌ ์ฌ์ด์ฉ๋๋ ๊ฒฝ์ฐ๊ฐ ๋ง์๋ฐ, ๊ฐ์ธ์ ๋ณด๋ฅผ ์์งํจ์ผ๋ก์จ ์ฐ์
์ด ์ฑ์ฅํ๋ ๋ฑ ๊ฒฝ์ ์ ๊ฐ์น์ ํจ์ฉ์ด ์ปค์ง์๋ ๋ถ๊ตฌํ๊ณ ๊ทธ ๊ฐ์ธ์ ๋ณด์ ์์ง์ ๋์ํ ์ ๋ณด์ฃผ์ฒด ๊ฐ๊ฐ์ธ์ ๋ณ๋ค๋ฅธ ๋๊ฐ๋ฅผ ๋ฐ์ง ๋ชปํ๊ณ ์๋ค. ์ด์ ๊ฐ์ธ์ ๋ณด๊ฐ ์ฌ์ฐ์ ๊ฐ์น๋ฅผ ๊ฐ๋์ง๋ฅผ ์ค์ฌ์ผ๋ก, ๊ฐ์ธ์ ๋ณด๋ฅผ ์์งํ๊ณ ๊ทธ ์์ง์ ๋์ํ๋ ํ์๊ฐ ๋๊ฐ๊ด๊ณ์ ์๋์ง๋ฅผ ๊ฒํ ํ์๊ณ , ๋์๊ฐ ๊ฐ์ธ์ ๋ณด์ ๋ํ ์์ง๊ณผ ๊ทธ ๋์๊ฐ ๊ณ์ฝ๋ฒ์ ์ผ๋ก ์ค๋ช
๋ ์ ์๋์ง๋ฅผ ๊ฒํ ํ์๋ค.
๊ฐ์ธ์ ๋ณด๋ฅผ ์ด์ฉํ์ฌ ํ๋ซํผ์์์ ์ด์ฉํ ์ ์๋ ํฌ์ธํธ ๋ฑ์ ์ง๊ธํ๋ ์ฌ๋ก, ํน์ ๊ฐ์ธ์ ๋ณด ์์ง์ ๋์ํ๋ฉด ๊ฒฝํ์ ์๋ชจํ ๊ธฐํ๋ฅผ ์ฃผ๋ ์ฌ๋ก ๋ฑ์ ๋น์ถ์ด ์ผ์ ํ ๊ฑฐ๋๊ด๊ณ ํ์์ ๊ฐ์ธ์ ๋ณด๊ฐ ์ธ๊ฒฉ์ ๊ฐ์น ์ธ์๋ ์ฌ์ฐ์ ๊ฐ์น๋ฅผ ๊ฐ์ง ์ ์๋ค๋ ์ ์ ํ์ธํ์๊ณ , ์ด์ ๊ทผ๊ฑฐํ์ฌ ์ฌ์
์๊ฐ ๊ฐ์ธ์ ๋ณด๋ฅผ ์์งํ๊ณ ์ ๋ณด์ฃผ์ฒด๊ฐ ์ด์ ๋์ํ๋ ๊ฒ์ ์ผ์ข
์ ์ ์๊ณ์ฝ์ผ๋ก ๋ณผ ์ ์๋ค๊ณ ํฌ์ญํ์ฌ ๊ณ์ฝ๋ฒ์ ์ผ๋ก ๊ฐ์ธ์ ๋ณด ์์ง๋์๋ฅผ ๊ฒํ ํ์๋ค. ์ด์ ๊ฐ์ด ์ผ์ ํ ๊ฑฐ๋๊ด๊ณ ํ์์ ๊ฐ์ธ์ ๋ณด์ ์ฌ์ฐ์ ๊ฐ์น๋ฅผ ์ธ์ ํจ์ผ๋ก์จ, ๊ฐ์ธ์ ๋ณด๋ฅผ ์ด์ฉํ ์ฐ์
์ ๋ฐ์ ์ด ์ ๋ณด์ฃผ์ฒด์๊ฒ ์ง์ ์ ์ธ ๊ฒฝ์ ์ ํจ์ฉ์ ์ค ๊ฒ๊ณผ ํจ๊ป ์ ๋ณด์ฃผ์ฒด๊ฐ ๋ณด๋ค ์ฃผ์ฒด์ ์ผ๋ก ๊ฐ์ธ์ ๋ณด์ ์ด์ฉ์ฌ๋ถ๋ฅผ ๊ฒฐ์ ํ ๊ฒ์ด ๊ธฐ๋๋๋ฉฐ, ์ด๋ฏธ ๊ฐ์ธ์ ๋ณด๊ฐ ๊ฑฐ๋์ ์ฌ์ฉ๋๊ณ ์๋ ์ด์ ์ด๋ฅผ ์ ๋ฉด์ ์ผ๋ก ์ธ์ ํ์ฌ ์ ๋ณด์ฃผ์ฒด๋ฅผ ๋ณดํธํจ๊ณผ ๋์์ ์ฐ์
์ ๋ฐ์ ์ ๊พํจ์ด ํ๋นํ ๊ฒ์ด๋ค.With the growth of the platform industry, many predict that the future industrial structure will be centered on the platform as the use of non-face-to-face platforms due to COVID-19 becomes more frequent. In particular, these platform industries often collect personal data, and the collected personal data is often reused for the development of algorithms or artificial intelligence. Despite the growing economic value and utility of the industry, the information subject that agrees to collect personal data is not paid much. Therefore, focusing on whether personal data has property value, it was reviewed whether collecting and agreeing to the collection was in return, and furthermore, it was reviewed whether the collection of personal information and its consent could be explained under contract law. Considering the case of paying points available on the platform in return for personal data, it is confirmed that personal information can be considered a paid contract. By recognizing the property value of personal data under a certain transaction contract relationship, it is expected that the development of the industry using personal information will give direct economic profit to the data subject and determine individuals to use personal data more carefully and independently.์ 1 ์ฅ ์๋ก 1
์ 2 ์ฅ ๊ฐ์ธ์ ๋ณด ์์ง๋์์ ์๋ฏธ 4
2.1. ๊ฐ์ธ์ ๋ณด ๋ฐ ๊ฐ์ธ์ ๋ณด์ ์์ง 4
2.1.1. ๊ฐ์ธ์ ๋ณด๋ณดํธ๋ฒ์ ๊ฐ์ธ์ ๋ณด์ ๊ฐ๋
4
2.1.2. ํ๋ซํผ์๋น์ค์ ์ฑ์ฅ๊ณผ ๊ฐ์ธ์ ๋ณด 5
2.1.3. ๊ฐ์ธ์ ๋ณด์ ์์ง ๋ฐ ๋์ 6
2.2. ๊ฐ์ธ์ ๋ณด ์์ง์ ๋ํ ๋์์ ์๋ฏธ 13
2.2.1. ๊ฐ์ธ์ ๋ณด ์๊ธฐ๊ฒฐ์ ๊ถ 13
2.2.2. ๊ฐ์ธ์ ๋ณด ์์ง์ ๋ํ ๋์์ ๋ 14
2.2.3. ๊ฐ์ธ์ ๋ณด ์์ง์ ๋ํ ๋์์ ์์จ์ฑ 15
2.3. GDPR์ ๋ฐ๋ฅธ ๊ฐ์ธ์ ๋ณด ์์ง๋์์ ์๋ฏธ 22
2.4. ์๊ฒฐ 25
์ 3 ์ฅ ๊ฐ์ธ์ ๋ณด ์์ง๋์๊ฐ ๋๊ฐ์ ์๋ฏธ๋ฅผ ๊ฐ๋์ง ์ฌ๋ถ 27
3.1. ๊ณ์ฝ๋ฒ์ ์๋ฌด๊ณ์ฝ๊ณผ ์ ์๊ณ์ฝ 27
3.1.1. ์์ค 27
3.1.2. ์๋ฌด๊ณ์ฝ ๋ฐ ํธ๋ฌด๊ณ์ฝ 29
3.1.3. ์ ์๊ณ์ฝ 31
3.2. ๊ฐ์ธ์ ๋ณด ์์ง์ ๋๊ฐ์ฑ์ ์ธ์ ํ ์ ์๋์ง ์ฌ๋ถ 35
3.2.1. ์ธ๊ฒฉ๊ถ์ ์ธก๋ฉด์ผ๋ก์์ ๊ฐ์ธ์ ๋ณด์๊ธฐ๊ฒฐ์ ๊ถ 36
3.2.2. ๊ฐ์ธ์ ๋ณด์ ๋๊ฐ์ฑ์ ๋ํ ์๋ก์ด ์ธ์ 36
3.2.3. ์ธ๊ตญ ์
๋ฒ๋ก์์ ์ธ์ ๋๋ ๊ฐ์ธ์ ๋ณด์ ๋๊ฐ์ฑ 39
3.2.4. ๊ฐ์ธ์ ๋ณด์ ๋๊ฐ์ฑ์ ๋ํ ๊ตญ๋ด ์ธ์ ๋ณํ 46
3.2.5. ์๊ฒฐ 47
3.3. ํ์๋์ ํญ๋ชฉ ๊ฐ์ธ์ ๋ณด ์์ง์ ๋๊ฐ์ฑ 48
3.4. ์ ํ๋์ ํญ๋ชฉ ๊ฐ์ธ์ ๋ณด ์์ง์ ๋๊ฐ์ฑ 51
3.4.1. ์ ํํญ๋ชฉ์ ๋ํ ๋์์ ๋ฐ๋ผ ์ ๊ณต๋๋ ์๋น์ค ๊ธ๋ถ๊ฐ ๋ฌ๋ผ์ง๋ ๊ฒฝ์ฐ 51
3.4.2. ์ ํํญ๋ชฉ์ ๋ํ ๋์์ ๋ฐ๋ผ ์ ๊ณต๋๋ ์๋น์ค ๊ธ๋ถ๊ฐ ๋ฌ๋ผ์ง์ง ์๋ ๊ฒฝ์ฐ 53
3.5. ์๊ฒฐ 56
์ 4 ์ฅ ๋ฏผ์ฌ๋ฒ์ ๊ฒํ 58
4.1. ์ ์ฉ๋์ 58
4.2. ๋ฏผ๋ฒ์ ๊ณ์ฝ๋ฒ๋ฆฌ์ ์ ์ฉ 60
4.2.1. ์์ค 60
4.2.2. ์ฑ๋ฌด๋ถ์ดํ ์ฑ
์ ๋ฐ ํ์๋ด๋ณด์ฑ
์ 63
4.2.3. ์์ํ๋ณต์๋ฌด 65
4.3. ํน๋ณ๋ฒ์ ์ ์ฉ 67
4.3.1. ํ์๊ด๊ณ ์ ๊ณต์ ํ์ ๊ดํ ๋ฒ๋ฅ 67
4.3.2. ๋
์ ๊ท์ ๋ฐ ๊ณต์ ๊ฑฐ๋์ ๊ดํ ๋ฒ๋ฅ 68
4.4. ๊ณ์ฝ๋ฒ๋ฆฌ ์ ์ฉ์ ํ๊ณ 69
4.4. 1. ๊ฐ์ก์ ์ฐ์ 69
4.4. 2. ์์ ๋ก์ด ์ฒ ํ 70
4.4. 3. ๋ฏธ์ฑ๋
์ ๋ณดํธ 76
์ 5 ์ฅ ๊ฒฐ๋ก 80์
An Integrative Review of Sexuality and Mental Health
Purpose: Sexuality is a fundamental element of human life and is closely related to mental health. This study was conducted to understand domestic research trends on gender, mental health, and psychological well-being through an integrated review. Methods: Through four domestic databases, 15 papers were finally selected using the search terms 'sex', 'mental health', and 'psychological well-being'. Results: Fifteen papers have been published since 2000 and 10 documents have been published since 2010. A majority of the studies were basic research and reviews, and these included four qualitative studies. Depending on the subject, we classified five articles into three themes by the developmental stages (youth, married women, and the elderly), eight sexual minority studies, and two other studies (right to sexual self-determination, and dating for people with disabilities). Conclusion: A more open social concern and approach to sex, the most basic human need, is warranted. The field of nursing practice requires more attention
์น์ฃผ์ผ๊ณผ ๊ตฌ๊ฐํธํ์ํผ์ธํฌ์์ ์ฐ๊ด์ฑ์ ๋ํ ๋ณ์ ํ์-์ฝํธํธ ๋์กฐ๊ตฐ ์ฐ๊ตฌ
ํ์๋
ผ๋ฌธ (์์ฌ)-- ์์ธ๋ํ๊ต ๋ํ์ : ์น์ํ๋ํ์ ์น์ํ๊ณผ, 2019. 2. ์ด์ข
ํธ๊นํ๋ .Objectives : The association between periodontitis and oral squamous cell carcinoma (OSCC) in large cases with cohort controls have yet to be evaluated. The aim of this study was to investigate the association of periodontitis with OSCC across the tumor location and tumor-node-metastasis (TNM) stage among Koreans.
Methods : Among 424 participants, OSCC cases (n=146) were recruited from Seoul National University dental hospital and controls (n=278) matched to age, sex and smoking of cases were selected from Yangpyeong health and periodontal cohort in Korea. OSCC was diagnosed through tissue biopsy and radiographs such as computed tomography and magnetic resonance imaging. The location and TNM stage were classified after the surgery. Periodontitis was defined by alveolar bone loss using panoramic radiograph following the 5th European guideline. Alcohol intake, education, physical activity, obesity by body mass index, hypertension by blood pressure, diabetes by plasma glucose, and hypercholesterolemia by plasma cholesterol were considered as confounders. Information about age, sex, smoking, alcohol intake, education, and physical activity was obtained through interview. Body mass index and blood pressure were through physical examination. Pre-operative glucose and cholesterol were obtained through laboratory tests. Bivariate analysis was applied using Fishers exact chi-square test. Multivariable conditional logistic regression models were applied to evaluate the adjusted association of periodontitis with OSCC after controlling for confounders. Subgroup analyses by age, sex and smoking were explored by OSCC and periodontitis.
Results : Participants with periodontitis is 3.7 times more likely to have OSCC (adjusted odds ratio [aOR]=3.66, 95% confidence interval=1.46-9.23) as compared to participants without periodontitis. The differences in periodontitis was not statistically significant across TNM stages of OSCC (p>0.05) nor its location (p>0.05). The link was highlighted among males (aOR=6.55) and elders over 60 (aOR=4.98).
Conclusion : Our data showed that periodontitis was independently associated with OSCC. Thus periodontitis could be a risk factor of OSCC.๋ชฉ์ : ์น์ฃผ์ผ๊ณผ ๊ตฌ๊ฐํธํ์ํผ์ธํฌ์ (OSCC)์ ๋ํ ๋๊ท๋ชจ ๋ณ์ ํ์-์ฝํธํธ ๋์กฐ๊ตฐ ์ฐ๊ตฌ๋ ์์ง ๋ณด๊ณ ๋์ง ์์๋ค. ๋ณธ ์ฐ๊ตฌ์ ๋ชฉ์ ์ ํ๊ตญ์ธ์์ ์น์ฃผ์ผ์ OSCC ์ฐ๊ด์ฑ, ํนํ ์ข
์ ์์น์ ์ข
์-์ํ์ -์ ์ด (tumor-node-metastasis, TNM) ๋ณ๊ธฐ๋ณ ์ฐ๊ด์ฑ์ ์กฐ์ฌํ๊ณ ์ ํ์๋ค.
์ฐ๊ตฌ๋ฐฉ๋ฒ : ๋ณธ ์ฐ๊ตฌ์ ์ฐธ๊ฐ์๋ ์ด 424๋ช
์ด์๋ค. ๊ทธ ์ค ์์ธ๋ํ๊ต ์น๊ณผ๋ณ์์ OSCC ํ์๋ 146๋ช
์ด์๊ณ , ์ํ ์ฝํธํธ์์ ์ฐ๋ น, ์ฑ๋ณ ๋ฐ ํก์ฐ์ ์ง์ง๊ธฐํ ๋์กฐ๊ตฐ์ 278๋ช
(132์ง์ 1:2, 14์ง์ 1:1)์ด์๋ค. OSCC๋ ๋ฐฉ์ฌ์ ์์๋ค๊ณผ ์กฐ์ง ์์ฒด ๊ฒ์ฌ๋ฅผ ํตํด ์ง๋จํ์๊ณ , ์์ ํ ์ข
์ ์์น์ TNM ๋ณ๊ธฐ๋ฅผ ๋ถ๋ฅํ์๋ค. ์น์ฃผ์ผ์ ์ 5์ฐจ ์ ๋ฝ ์น์ฃผํํ ์ง์นจ์ ๋ฐ๋ผ ํ๋
ธ๋ผ๋ง ๋ฐฉ์ฌ์ ์ฌ์ง์ ์ฌ์ฉํ์ฌ ์น์กฐ๊ณจ ์์ค๋ก ์ง๋จํ์๋ค. ์์ฝ์ฌ ์ญ์ทจ, ๊ต์ก, ์ ์ฒด ํ๋, ์ฒด์ง๋ ์ง์์ ์ํ ๋น๋ง, ๊ณ ํ์, ๋น๋จ๋ณ๊ณผ ๊ณ ์ง์ง์ฆ์ ํผ๋๋ณ์๋ก ์ค์ ํ์๋ค. ๋ฉด์ ์ ํตํด ์ฐ๋ น, ์ฑ๋ณ, ํก์ฐ์จ, ์์ฃผ๋, ๊ต์ก ๋ฐ ์ ์ฒด ํ๋์ ๋ํ ์ ๋ณด๋ฅผ ์ป์๊ณ , ์ ์ฒด ๊ฒ์ฌ ๋ฐ ์์ฌ ๊ฒ์ง๋ฅผ ํตํด ์ฒด์ง๋ ์ง์์ ํ์์ ํ์ธํ์์ผ๋ฉฐ, ํ์ก๊ฒ์ฌ๋ฅผ ํตํด ๋น๋จ๋ณ๊ณผ ๊ณ ์ง์ง์ฆ ์ ๋ณด๋ฅผ ์์งํ์๋ค. ์น์ฃผ์ผ์ OSCC์ ๋ํ ํต๊ณํ์ ์ฐ๊ด์ฑ์ ์กฐ๊ฑด๋ถ ๋ก์ง์คํฑ ํ๊ท ๋ถ์์ ์ฌ์ฉํ์ฌ ํผ๋๋ณ์๋ฅผ ๋ณด์ ํ ํ ์น์ฃผ์ผ์ OSCC์ ๋ํ ๋ณด์ ๊ต์ฐจ๋น๋ก ์ฐ๊ด์ฑ์ ํ๊ฐํ์์ผ๋ฉฐ, ์ฐ๋ น, ์ฑ๋ณ, ํก์ฐ์ ๋ฐ๋ฅธ ์ธตํ๋ถ์์ ์ถ๊ฐ๋ก ์ํํ์๋ค. ํนํ ์น์ฃผ์ผ์ OSCC TNM ๋ณ๊ธฐ์ ์์น์ ๋ํ ์ฐ๊ด์ฑ์ Fisher 's exact chi-square test๋ฅผ ์ฌ์ฉํ์ฌ ๊ฒ์ฆํ์๋ค.
์ฐ๊ตฌ๊ฒฐ๊ณผ : ์น์ฃผ์ผ์ด ์๋ ์ฐธ๊ฐ์๋ค์ ์น์ฃผ์ผ์ด ์๋ ์ฐธ๊ฐ์๋ค ๋ณด๋ค OSCC ์ ๋ณ์๊ฐ ๋ ๊ฐ๋ฅ์ฑ์ด 3.7๋ฐฐ ๋์๋ค (๋ณด์ ๊ต์ฐจ๋น [aOR] = 3.66, 95 % ์ ๋ขฐ ๊ตฌ๊ฐ = 1.46-9.23). ์น์ฃผ์ผ์ ๋ถํฌ๋ OSCC์ TNM ๋ณ๊ธฐ๋ ๊ทธ ์์น์ ๋ฐ๋ผ ํต๊ณ์ ์ผ๋ก ์ ์ํ ์ฐจ์ด๊ฐ ์์๋ค (p> 0.05). ์น์ฃผ์ผ์ OSCC์ ๋ํ ์ฐ๊ด์ฑ์ ๋จ์ฑ (aOR = 6.55)๊ณผ 60์ธ ์ด์ ์ฐธ๊ฐ์(aOR = 4.98)์์ ์ฆ๊ฐ๋์๋ค.
๊ฒฐ ๋ก : ๋ณธ ์ฐ๊ตฌ๋ ์น์ฃผ์ผ์ด OSCC์ ๋ํ์ฌ ๋
๋ฆฝ์ ์ฐ๊ด์ฑ์ด ์์์ ๋ณด์ฌ์ฃผ์๋ค. ๋ฐ๋ผ์ ์น์ฃผ์ผ์ OSCC์ ์ฃผ์ํ ์ํ ์ธ์๊ฐ ๋ ์ ์๋ค.I. Introductionโฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅ 1
II. Materials and methodsโฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅ 4
III. Resultsโฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅ 10
IV. Discussion โฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅ 12
V. Conclusionโฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅ 16
References โฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅ โฅ17
Appendix 1โฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅ 23
Appendix 2 โฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅโฅ 30Maste
ํํ์ ๋ฏธ์ธํ ์ฐจ์ด์ ๋ฐ๋ณต์ ํตํ ์กฐ๊ฐ ์ ์ ์ฐ๊ตฌ
ํ์๋
ผ๋ฌธ(์์ฌ)--์์ธ๋ํ๊ต ๋ํ์ :์กฐ์๊ณผ ์กฐ์์ ๊ณต,1997.Maste
Music listening lesson plan study in terms of `Musicing` : on the focus of D. Elliott`s Music Matters
ํ์๋
ผ๋ฌธ(์์ฌ)--์์ธ๋ํ๊ต ๋ํ์ :ํ๋๊ณผ์ ์์
๊ต์ก์ ๊ณต,2005.Maste
์ํ ์ค๋ฅ ๋ถ์์ ํตํ ๋ฌธ๋ฒ ํ๊ตฌ ๊ต์ก ์ฐ๊ตฌ
ํ์๋
ผ๋ฌธ (์์ฌ)-- ์์ธ๋ํ๊ต ๋ํ์ : ์ฌ๋ฒ๋ํ ๊ตญ์ด๊ต์ก๊ณผ(๊ตญ์ด๊ต์ก์ ๊ณต), 2019. 2. ๊ตฌ๋ณธ๊ด.Grammar inquiry learning has been accepted in grammar education as an alternative paradigm that can be a key for the uselessness of grammar education, which is raised by skeptical criticism of grammatical knowledge with absolute authority. The process of objectifying the language of a native speaker who is unconsciously and automatically used his or her own language as an object of inquiry with systematic regularity, and finding the solution on the discovered language problem with various cognitive activities can contribute to the growth of high dimensional thinking, the goal of public education.
However, current grammar inquiry education still deals with grammar inquiry learning as one of teaching and learning methods to assist understanding of grammar knowledge. In addition, when teaching the procedural knowledge of grammar inquiry education, it merely makes students to mechanistically imitate the formal and declarative stages of inquiry. As a result, the learners had difficulties in performing the grammar inquiry and show various errors. This resulted in a negative recognition of the grammar inquiry learning itself.
The purpose of this study is to induce learners to practice grammar inquiry effectively and to offer them a meaningful process of knowledge construction through grammar inquiry based on correct intervention of teachers. Therefore it is necessary to grasp firstly in which part learners have difficulty and are showing errors in grammar inquiry process, what kind of specific errors are, and what factors affect such errors. For this purpose, in chapter โ
ก, it was firstly confirmed that the grammar inquiry learning was accepted as the contents of grammar education on the curriculum and the textbook. On the contrary, the fact that the grammar inquiry education still cant find its place on the teaching and learning level was critically confirmed. Therefore, it is needed to elaborate the concept of miscue as a educational clue to the current state of learners. And it is also needed that systematize all the factors that can be involved in it. In this way, designing grammar inquiry education based on the analysis of actual learners performative miscues can affect not only to form a desirable positive attitude of learners about grammar inquiry, but also to improve the ability of problem solving and meta-intellectual learning ability of learners through grammar inquiry.
Based on this, in chapter โ
ข, the learners thinking-aloud datas about their grammar inquiry process are collected through oneโonโone interview and small group discussion method, and are analyzed qualitatively. In result, the details of the specific performative miscues and detailed factors involved in it are specified. The learners who are participating in the experiment are limited to 2nd and 3rd grades in high school, who are suitable for thinking-aloud their grammar inquiry process. Also the grammar inquiry tasks presented to the learners are composed of five sets based on morphology and syntax knowledge, in consideration of the difference between the procedural stage and the subject content area.
The data analysis was conducted focusing on methodological knowledge of inquiry, attitude of grammar inquiry activity and attitude about grammar inquiry activity among contents elements of grammar inquiry education. The types of performative miscues seen by learners are classified based on the nature of knowledge that they are expected to construct through grammar inquiry. Specifically, it can be divided into two major categories: Constructing a transitional conceptual system that conflicts with the grammatical knowledge system, and Inadequate realization of cognitive behavior and strategies required for the inquiry process. Besides, the negative factors influencing the occurrence of these miscues are analyzed based on the results of the teacher-learners questionnaire survey and the theoretical foundations in Chapter II, and they are differentiated in aspects of learner factor, internal factor of inquiry problem, and teacher factor.
Based on these analysis, chapter IV presents a practical grammar inquiry teaching and learning method aiming at formating reasonable inquiry knowledge and desirable grammar exploration attitudes. In this study, the miscues of the learners in the grammar inquiry process function as a practical indicator to reveal the point where the learners need educational support. Therefore, based on this, practical teaching knowledge for grammar inquiry education can be prepared. By restructuring factors of the performative miscues analyzed in chapter โ
ข, the specific categories of teaching principles consist of explicit inspection for triggering metacognition system of learners, sharing of premise about macroscopic structuring of grammar inquiry as educational content, and elaboration of representations and examples for grammar inquiry learning.
This study pointed out the limitations of the previous studies that focused only on the detailed process of grammar inquiry and the function elements that accompanied them, and put forward practical teaching and learning methods based on the phenomena observed in the course of actual grammar inquiry. In addition, it is meaningful that the cues of education found from the learners were reorganized into the knowledge for the instructors so that include the roles of the teacher and the learner as the collective subject of the grammar inquiry learning.๋ฌธ๋ฒ ํ๊ตฌ ํ์ต์ ์ ๋์ ์ธ ๊ถ์๋ฅผ ์ง๋ ๋ฌธ๋ฒ ์ง์์ ๋ํ ํ์์ ์ธ ๋นํ์ผ๋ก ๋ง๋ฏธ์์ ์ ๊ธฐ๋ ๋ฌธ๋ฒ๊ต์ก ๋ฌด์ฉ๋ก ์ ํด์ํด ์ค ์ ์๋ ํ๋์ ๋์์ ํจ๋ฌ๋ค์์ผ๋ก์ ๋ฌธ๋ฒ๊ต์ก์ ์์ฉ๋์ด ์๋ค. ๋ชจ์ด ํ์๊ฐ ๋ฌด์์์ ์ด๊ณ ์๋์ ์ผ๋ก ๋ถ๋ ค ์ฐ๋ ์์ ์ ์ธ์ด๋ฅผ ์ฒด๊ณ์ ์ธ ๊ท์น์ฑ์ ๋ดํฌํ ํ๊ตฌ ๋์์ผ๋ก์ ๊ฐ๊ดํํ๊ณ , ๋ฐ๊ฒฌ๋ ์ธ์ด์ ๋ฌธ์ ์ ๋ํด ๋ค์ํ ์ธ์ง ํ์๋ฅผ ํ ๋๋ก ๋๋ฆ์ ํด๋ต์ ์ฐพ์ ๊ฐ๋ ๊ณผ์ ์ ํ์ต์๋ค์ ๋ฌธ๋ฒ์ ์ฌ๊ณ ๋ ฅ์ ์ ์ฅ์ํค๋ฉฐ, ํ๊ต ๊ต์ก์์ ๋ชฉํ๋ก ํ๋ ๊ณ ๋ฑ ์ฌ๊ณ ๋ ฅ์ ์ ์ฅ์๋ ๊ธฐ์ฌํ ์ ์๋ค๋ ์ ์์ ํฐ ์์๋ฅผ ๊ฐ๋๋ค.
๊ทธ๋ฌ๋ ํํ ๋ฌธ๋ฒ ํ๊ตฌ ๊ต์ก์ ์ฌ์ ํ ๋ฌธ๋ฒ ์ง์ ์ดํด๋ฅผ ๋ณด์กฐํ๊ธฐ ์ํ ๊ต์ยทํ์ต ๋ฐฉ๋ฒ์ ํ๋๋ก๋ง ๋ฌธ๋ฒ ํ๊ตฌ ํ์ต์ ๋ค๋ฃจ๊ณ ์๋ค. ๋์๊ฐ ๋ฌธ๋ฒ ํ๊ตฌ ๊ต์ก์ ๋ด์ฉ ์์์ ํด๋นํ๋ ๊ณผ์ ์ ยท์ ์ฐจ์ ์ง์์ ๊ต์ยทํ์ตํ๋ ์ฅ๋ฉด์์๋ ๋จ์ํ ์ ํ์ ์ด๊ณ ์ ์ธ์ ์ผ๋ก ์ ์๋ ํ๊ตฌ์ ๋จ๊ณ๋ฅผ ํ์์ ์ด๊ณ ๊ธฐ๊ณ์ ์ผ๋ก ๋ชจ๋ฐฉํ๋๋ก ํ๋ ๋ฐ์ ๊ทธ์น๊ณ ์๋ค. ์ด๋ก ์ธํด ํ์ต์๋ค์ ๋ฌธ๋ฒ ํ๊ตฌ๋ฅผ ์ํํ๋ ๊ณผ์ ์์ ์ค์ง์ ์ธ ์ด๋ ค์์ ๊ฒช๊ณ ๋ค์ํ ์ค๋ฅ๋ฅผ ๋ณด์ด๊ฒ ๋๋ฉฐ, ์ด๋ ๋ฌธ๋ฒ ํ๊ตฌ ํ์ต ์์ฒด์ ๋ํ ๋ถ์ ์ ์ธ ์ธ์์ผ๋ก ๊ท๊ฒฐ๋๊ณ ์์๋ค.
์ด์ ๋ณธ๊ณ ๋ ํ์ต์๋ค์ ๋ฌธ๋ฒ ํ๊ตฌ ์ํ์ ํจ๊ณผ์ ์ผ๋ก ์ถ๋ํ๊ณ , ํ๊ตฌ๋ฅผ ํตํ ์ง์ ๊ตฌ์ฑ์ ๊ณผ์ ์ ์ ์๋ฏธํ๊ฒ ์ด๋๊ธฐ ์ํด์๋ ํ์ต์๋ค์ด ๋ฌธ๋ฒ ํ๊ตฌ์ ๊ณผ์ ์์ ์ค์ง์ ์ผ๋ก ์ด๋ ค์์ ๊ฒช๊ณ ๊ทธ์ ๋ฐ๋ผ ์ค๋ฅ๋ฅผ ๋ณด์ด๋ ๋ถ๋ถ์ ๋ฌด์์ธ์ง, ๊ทธ๋ฌํ ์ค๋ฅ์ ์ํฅ์ ๋ฏธ์น๋ ์์ธ์ ๋ฌด์์ธ์ง๋ฅผ ์ผ์ฐจ์ ์ผ๋ก ํ์
ํ ํ์๊ฐ ์๋ค๊ณ ๋ณด์๋ค. ์ด๋ฅผ ์ํด โ
ก์ฅ์์๋ ๋จผ์ ๊ต์ก๊ณผ์ ๋ฐ ๊ต๊ณผ์ ์ธต์์์ ๋ฌธ๋ฒ ํ๊ตฌ ํ์ต์ด ์์ฉ๋์ด ์จ ์์์ ํ์ธํ ๋ค, ๊ทธ์ ๋ฐํด ๊ต์ยทํ์ต ์ธต์์์๋ ๋ฌธ๋ฒ ํ๊ตฌ ๊ต์ก์ด ์ ์๋ฆฌ๋ฅผ ์ฐพ์ง ๋ชปํ๊ณ ์๋ ์คํ๋ฅผ ๋นํ์ ์ผ๋ก ๊ณ ์ฐฐํ์๋ค. ๋์๊ฐ ํ์ต์๋ค์ ํ์ฌ ์ํ์ ๋ํ ์งํ์ด์ ๊ต์ก์ ์ค๋ง๋ฆฌ๋ฅผ ์ ๊ณตํ๋ ๋จ์๋ก์ ์ํ ์ค๋ฅ(miscue)์ ๊ฐ๋
์ ์ ๊ตํํ๊ณ ๊ทธ์ ๊ด์ฌ๋ ์ ์๋ ์ ๋ฐ ์์ธ๋ค์ ์ฒด๊ณํํ์๋ค.
์ด๋ฅผ ๋ฐํ์ผ๋ก โ
ข์ฅ์์๋ ์ผ๋์ผ ๋ฉด๋ด๊ณผ ์์ง๋จ ํ ์ ๋ฐฉ์์ ํตํด ๋ฌธ๋ฒ ํ๊ตฌ ๊ณผ์ ๋ฅผ ํด๊ฒฐํ๋ ํ์ต์๋ค์ ์ฌ๊ณ ๊ตฌ์ ์๋ฃ๋ฅผ ์์งํ๊ณ , ์ด๋ฅผ ์ง์ ์ผ๋ก ๋ถ์ํ์ฌ ๊ตฌ์ฒด์ ์ธ ์ํ ์ค๋ฅ์ ์์๊ณผ ๊ทธ์ ๊ด์ฌ๋๋ ์ธ๋ถ ์์ธ์ ๋ช
์ธํํ์๋ค. ์ด๋ ์คํ์ ์ฐธ์ฌํ๋ ํ์ต์๋ค์ ๊ธฐ์ด์ ์ธ ๋ฌธ๋ฒ ์ง์์ ์ดํด๋ฅผ ์ ์ ๋ก ๋ฌธ๋ฒ ํ๊ตฌ ๊ณผ์ ์ ์ฌ๊ณ ๊ตฌ์ ํ๊ธฐ์ ์ ํฉํ ๊ณ ๋ฑํ๊ต 2-3ํ๋
์ผ๋ก ํ์ ํ์์ผ๋ฉฐ, ํ์ต์๋ค์๊ฒ ์ ์ํ๋ ๋ฌธ๋ฒ ํ๊ตฌ ๊ณผ์ ๋ ํ๊ตฌ ๊ณผ์ ์์ ์ ๋ํ๋ ํ๊ตฌ์ ์ ์ฐจ์ ๋จ๊ณ์ ๋์์ด ๋๋ ๋ด์ฉ ์์ญ ๋ฑ์ ์ฐจ์ด๋ฅผ ๊ณ ๋ คํ์ฌ ํํ๋ก ๋ฐ ํต์ฌ๋ก ๊ณผ ๊ด๋ จ๋ 5์ธํธ์ ๋ฌธํญ์ ์ ์ ํ์๋ค.
๊ตฌ์ฒด์ ์ธ ์๋ฃ ๋ถ์์ ๋ฌธ๋ฒ ํ๊ตฌ ๊ต์ก์ ๋ด์ฉ ์์ ์ค์์๋ ํนํ ํ๊ตฌ์ ๋ฐฉ๋ฒ์ ์ง์๊ณผ ๋ฌธ๋ฒ ํ๊ตฌ ํ๋์ ํ๋ ๋ฐ ๋ฌธ๋ฒ ํ๊ตฌ ํ๋์ ๋ํ ํ๋์ ์ธก๋ฉด์ ์ด์ ์ ๋ง์ถ์ด ์ด๋ฃจ์ด์ก๋ค. ํ์ต์๋ค์ด ๋ณด์ด๋ ์ํ ์ค๋ฅ์ ์์์ ๋ฌธ๋ฒ ํ๊ตฌ๋ฅผ ํตํด ๊ตฌ์ฑํ ๊ฒ์ผ๋ก ๊ธฐ๋๋๋ ์ง์์ ์ฑ๊ฒฉ์ ๊ธฐ์ค์ผ๋ก ํ์ฌ ํฌ๊ฒ ๋ฌธ๋ฒ ์ง์ ์ฒด๊ณ์ ์์ถฉํ๋ ๊ณผ๋๊ธฐ์ ๊ฐ๋
์ฒด๊ณ์ ๊ตฌ์ฑ๊ณผ ํ๊ตฌ ๊ณผ์ ์ ์๊ตฌ๋๋ ์ธ์ง ํ์ ๋ฐ ์ ๋ต์ ๋ถ์ ์ ํ ์คํ์ผ๋ก ๋๋์ด ์ดํด๋ณด์๋ค. ์ด๋ฌํ ์ํ ์ค๋ฅ์ ๋ฐํ์ ์ํฅ์ ๋ฏธ์น๋ ๋ถ์ ์ ์ธ ์์ธ์ โ
ก์ฅ์์ ์ดํด๋ณธ ์ด๋ก ์ ํ ๋๋ฅผ ์ฐธ๊ณ ๋ก ํ์ฌ ํ์ต์ ์์ธ, ํ๊ตฌ ๋ฌธ์ ์์ธ, ๊ต์ฌ ์์ธ์ ์ธก๋ฉด์์ ๊ตฌ์ฒดํํ์๋ค. ํ์ต์ ์์ธ์ ํ์ต์์ ์ธ์ง์ ยท์ ์์ ์์ธ๊ณผ ๊ด๋ จ๋๋ฉฐ, ํ๊ตฌ ๋ฌธ์ ์์ธ์ ๊ณผ์ ์ ์ธ์ด์ ํ์ ๋ฐ ๊ตฌ์กฐํ ๋ฐฉ์ ๋ฑ์ ํฌ๊ดํ๊ณ , ๊ต์ฌ ์์ธ์ ๋น๊ณ์ ์ ๊ณต์ ์ค์ฌ์ผ๋ก ํ์
๋์๋ค.
์ด์์ ๋ถ์ ๋ด์ฉ์ ๋ฐํ์ผ๋ก โ
ฃ์ฅ์์๋ ํ๊ตฌ๋ฅผ ํตํ ํฉ๋ฆฌ์ ์ธ ํ๊ตฌ์ ์ง์์ ๊ตฌ์ฑ ๋ฐ ๋ฐ๋์งํ ๋ฌธ๋ฒ ํ๊ตฌ ํ๋์ ํ์ฑ์ ๋ชฉํ๋ก ํ๋ ๋ฌธ๋ฒ ํ๊ตฌ ๊ต์ยทํ์ต์ ๋ฐฉ์์ ์ ์ํ์๋ค. ์ด๋ ๋ฌธ๋ฒ ํ๊ตฌ ๊ณผ์ ์์ ํ์ต์๋ค์ด ๋ณด์ด๋ ์ํ ์ค๋ฅ๋ ํ์ต์๋ค์ด ๊ต์ก์ ์ผ๋ก ์ง์์ ์ํ๋ ์ง์ ์ ๋๋ฌ๋ด๋ ์ค์ ์ ์ธ ์งํ๋ก์ ๊ธฐ๋ฅํ๊ธฐ์, ์ด๋ฅผ ๊ณ ๋ คํ์ฌ ๋ณธ๊ณ ๋ ๋ฌธ๋ฒ ํ๊ตฌ ๊ต์ก์ ์ํ ์ค์ฒ์ ๊ต์ ์ง์์ ์ ์ํ๊ณ ์ ํ์๋ค. ์ด์ โ
ข์ฅ์์ ๋ถ์ํ ์ํ ์ค๋ฅ์ ์ ๋ฐ ์์ธ์ ์ฌ๊ตฌ์กฐํํ์ฌ ํ์ต์์ ๋ฉํ์ธ์ง ์ฒด์ ์ด๋ฐ์ ์ํ ๋ช
์์ ์ ๊ฒ, ๊ต์ก ๋ด์ฉ์ผ๋ก์ ๋ฌธ๋ฒ ํ๊ตฌ์ ๊ฑฐ์์ ๊ตฌ์กฐํ์ ๊ดํ ์ ์ ๊ณต์ , ๋ฌธ๋ฒ ํ๊ตฌ ํ์ต์ ์ํ ํ์ํ ๋ฐ ์์์ ์ ๊ตํ๋ฅผ ๊ตฌ์ฒด์ ์ธ ๊ต์ ์ง์์ ๋ฒ์ฃผ๋ก์ ์ฒด๊ณํํ์๋ค.
๋ณธ๊ณ ๋ ๋ฌธ๋ฒ ํ๊ตฌ์ ์ธ๋ถ ๊ณผ์ ๋ฐ ์๋ฐ๋๋ ๊ธฐ๋ฅ ์์๋ฅผ ๊ท๋ช
ํ๋ ๋ฐ์๋ง ์ด์ ์ ๋๋ ์ ํ ์ฐ๊ตฌ๋ค์ ํ๊ณ๋ฅผ ์ง์ ํ๊ณ ๋ฌธ๋ฒ ํ๊ตฌ๋ฅผ ์ค์ ๋ก ์ํํ๋ ๊ณผ์ ์์ ๊ด์ฐฐ๋๋ ํ์์ ํ ๋๋ก ์ค์ฒ์ ์ธ ๊ต์ยทํ์ต ๋ฐฉ์์ ๋ง๋ จํ์๋ค๋ ์ , ๋์๊ฐ ํ์ต์๋ก๋ถํฐ ๋ฐ๊ฒฌํ ๊ต์ก์ ๋จ์๋ฅผ ๊ต์์๋ฅผ ์ํ ์ง์์ผ๋ก ์ฌํธํจ์ผ๋ก์จ ๋ฌธ๋ฒ ํ๊ตฌ ํ์ต์ ๊ณต๋ ์ฃผ์ฒด๋ก์ ๊ต์ฌ์ ํ์ต์์ ์ญํ ์ ํฌ๊ดํ์๋ค๋ ์ ์์ ์์๊ฐ ์๋ค.โ
. ์๋ก 1
1. ์ฐ๊ตฌ์ ํ์์ฑ ๋ฐ ๋ชฉ์ 1
2. ์ฐ๊ตฌ์ฌ 3
2.1. ๋ฌธ๋ฒ ํ๊ตฌ ๊ต์ก์ ๊ดํ ์ฐ๊ตฌ 4
2.2. ๊ต์-ํ์ต ๋งฅ๋ฝ์์ ํ์ต์์ ์ค๋ฅ์ ๊ดํ ์ฐ๊ตฌ 7
3. ์ฐ๊ตฌ์ ๋์ ๋ฐ ๋ฐฉ๋ฒ 10
โ
ก. ๋ฌธ๋ฒ ํ๊ตฌ ๊ณผ์ ์์ ์ํ ์ค๋ฅ์ ๊ต์ก์ ํ์ฉ์ ์ํ ์ด๋ก ์ ํ ๋ 15
1. ๋ฌธ๋ฒ ํ๊ตฌ ๊ต์ก์ ์คํ 15
1.1. ๊ต์ก๊ณผ์ ๋ฐ ๊ต๊ณผ์ ์ธต์ 15
1.2. ๊ต์-ํ์ต ์ธต์ 22
(1) ๊ต์ฌ ์ธ์ 22
(2) ํ์ต์ ์ธ์ 26
2. ๋ฌธ๋ฒ ํ๊ตฌ ํ์ต์์ ์ํ ์ค๋ฅ(miscue)์ ๊ต์ก์ ์ ์ 29
2.1. ๋ฌธ๋ฒ ํ๊ตฌ ํ์ต์์ ์ํ ์ค๋ฅ์ ๊ฐ๋
๋ฐ ์ญํ 29
(1) ๋ฌธ๋ฒ ํ๊ตฌ ํ์ต์์ ์ํ ์ค๋ฅ์ ๊ฐ๋
29
(2) ๋ฌธ๋ฒ ํ๊ตฌ ํ์ต์์ ์ํ ์ค๋ฅ์ ์ญํ 35
(3) ๋ฌธ๋ฒ ํ๊ตฌ ํ์ต์์ ์ํ ์ค๋ฅ์ ๋ฐ์ ๋งฅ๋ฝ 36
2.2. ์ํ ์ค๋ฅ๋ฅผ ์ ๋ฐํ๋ ๋ฌธ๋ฒ ํ๊ตฌ์ ์์ธ 40
(1) ๋ฌธ์ ํด๊ฒฐ ๊ณผ์ ์์ ์ํ ์ค๋ฅ์ ์ ๋ฐ ์์ธ 40
(2) ๋ฌธ๋ฒ ํ๊ตฌ ํ์ต์์ ์ํ ์ค๋ฅ์ ์ ๋ฐ ์์ธ 45
3. ๋ฌธ๋ฒ ํ๊ตฌ ๊ณผ์ ์์์ ์ํ ์ค๋ฅ ๋ถ์์ ํตํ ๋ฌธ๋ฒ ํ๊ตฌ ๊ต์ก์ ์์ 49
3.1. ๋ฌธ์ ํด๊ฒฐ ๋ฅ๋ ฅ ์ ์ฅ 49
3.2. ํ๊ตฌ ํ์ต์ ์ํ ์ ์์ ํ๋ ํ์ฑ 50
3.3. ๋ฉํ์ธ์ง์ ํ์ต ๋ฅ๋ ฅ ์ ์ฅ 51
โ
ข. ๋ฌธ๋ฒ ํ๊ตฌ ๊ณผ์ ์์ ํ์ต์์ ์ํ ์ค๋ฅ์ ์์ ๋ถ์ 53
1. ์๋ฃ ์์ง ๋ฐ ๋ถ์ ๋ฐฉ๋ฒ 53
1.1. ํ์ต์์ ์ํ ์ค๋ฅ ๋ถ์์ ์ ์ 53
1.2. ์๋ฃ ์์ง ๋ฐฉ๋ฒ 58
(1) ์ฐ๊ตฌ ๋์์ ์ ์ 58
(2) ๋ฌธ๋ฒ ํ๊ตฌ ๊ณผ์ ์ ์ค๊ณ 64
(3) ์๋ฃ ์์ง ์ ์ฐจ 68
1.3. ์๋ฃ ๋ถ์ ๊ธฐ์ค ๋ฐ ๋ฐฉ๋ฒ 69
(1) ์๋ฃ ๋ถ์ ๊ธฐ์ค 69
(2) ์๋ฃ ๋ถ์ ๋ฐฉ๋ฒ 70
2. ๋ฌธ๋ฒ ํ๊ตฌ์์ ํ์ต์๊ฐ ๋ณด์ด๋ ์ํ ์ค๋ฅ์ ์์ 75
2.1. ๋ฌธ๋ฒ ์ง์ ์ฒด๊ณ์ ์์ถฉํ๋ ๊ณผ๋๊ธฐ์ ๊ฐ๋
์ฒด๊ณ์ ๊ตฌ์ฑ 77
(1) ๋ฌธ๋ฒ์ ์ธต์์ ํผ๋ 78
(2) ์ธ์ด์ ์ง๊ด์ ์์กดํ ์๋ชป๋ ๊ฐ๋
์ถ๋ก 80
(3) ์ธ์ด ์๋ฃ์ ํํยท์๋ฏธ์ ๊ตฌ์กฐ ํผ๋ 83
2.2. ํ๊ตฌ ๊ณผ์ ์ ์๊ตฌ๋๋ ์ธ์ง ํ์ ๋ฐ ์ ๋ต์ ๋ถ์ ์ ํ ์คํ 85
(1) ํ๊ตฌ ์๋ฃ ๋๋ ๋จ๊ณ์ ํน์ ๋ถ๋ฉด ๋๋ฝ 85
(2) ํ๊ตฌ์ ์ง์ ๊ฐ์ ์์์ ์ธ ๊ด๊ณ ์ค์ 86
(3) ์ผ์ฐจ์ ์ค๋ฅ ๋ฏธ์ธ์์ผ๋ก ์ธํ ์ฐ์์ ์ค๋ฅ 88
3. ๋ฌธ๋ฒ ํ๊ตฌ ๊ณผ์ ์์ ํ์ต์์ ์ํ ์ค๋ฅ๋ฅผ ์ฌํํ๋ ์์ธ 90
3.1. ํ์ต์ ์์ธ 90
(1) ์ธ์ง์ ์์ธ 91
โ ๋ฌธ๋ฒ๊ณผ ํ๊ตฌ์ ๊ดํ ๊ตฌ์กฐ์ ์ดํด ๋ถ์กฑ 91
โก ๋ฉํ์ธ์ง๋ฅผ ํตํ ๋ฐ์ฑ์ ์ ๊ฒ์ ๊ฒฐ์ฌ 93
(2) ์ ์์ ์์ธ 96
โ ๋ฎ์ ์์ค์ ๊ณผ์ ์ง์ฐฉ๋ ฅ 96
โก ๋ชจํธ์ฑ์ ๋ํ ์ง๋์น ์ฉ์ธ 97
3.2. ํ๊ตฌ ๋ฌธ์ ์์ธ 100
(1) ํ์ ๋ฐ ์ง์ ์ ๋ถ๋ช
๋ฃ์ฑ 100
(2) ์ถ๊ฐ์ ์ธ ๋จ์ ํ์์ผ๋ก์ ์ ๋ ๋ฐ ์๋ด ๋ถ์ฌ 102
3.3. ๊ต์ฌ ์์ธ 104
(1) ํ์ต์์ ์์ค์ ๋๋ ๊ณผ๋ํ ์ถ๊ฐ ์ ๋ณด ์ ๊ณต 105
(2) ์ธ์ง ํ์๋ฅผ ๋ถ๋ถ๋ช
ํ๊ฒ ์ ๋ํ๋ ๋น๋ช
์์ ์ธ ํผ๋๋ฐฑ 107
โ
ฃ. ์ํ ์ค๋ฅ ๋ถ์์ ๊ธฐ์ดํ ๋ฌธ๋ฒ ํ๊ตฌ ๊ต์-ํ์ต์ ์ค๊ณ 111
1. ์ํ ์ค๋ฅ ๋ถ์์ ๊ธฐ์ดํ ๋ฌธ๋ฒ ํ๊ตฌ ๊ต์ก์ ๋ชฉํ 111
1.1. ํฉ๋ฆฌ์ ์ธ ํ๊ตฌ์ ์ง์์ ๊ตฌ์ฑ 112
1.2. ๋ฐ๋์งํ ๋ฌธ๋ฒ ํ๊ตฌ ํ๋์ ํ์ฑ 113
2. ์ํ ์ค๋ฅ ๋ถ์์ ๊ธฐ์ดํ ๋ฌธ๋ฒ ํ๊ตฌ ๊ต์ก ์ค๊ณ์ ๋ฐฉํฅ 114
2.1. ํ๊ตฌ์ ๊ณต๋ ์ฃผ์ฒด์ธ ๊ต์ฌ์ ์ค์ฒ์ ๊ต์ ์ง์ ๋ง๋ จ 115
2.2. ๋ฌธ๋ฒ ํ๊ตฌ ๊ต์ก์ ์ํ ๊ต์ํ์ ๋ด์ฉ ์ง์ ์ฒด๊ณํ์ ์ผํ 118
3. ์ํ ์ค๋ฅ ๋ถ์์ ๊ทผ๊ฑฐํ ๊ต์ ์ง์์ ๋ด์ฉ๊ณผ ๊ต์ยทํ์ต์ ์ค์ 122
3.1. ์ํ ์ค๋ฅ ๋ถ์์ ๊ทผ๊ฑฐํ ๋ฌธ๋ฒ ํ๊ตฌ ๊ต์ก์ ์ํ ๊ต์ ์ง์ 122
(1) ํ์ต์์ ๋ฉํ์ธ์ง ์ฒด์ ์ด๋ฐ์ ์ํ ๋ช
์์ ์ ๊ฒ 124
(2) ๊ต์ก ๋ด์ฉ์ผ๋ก์ ๋ฌธ๋ฒ ํ๊ตฌ์ ๊ฑฐ์์ ๊ตฌ์กฐํ์ ๊ดํ ์ ์ ๊ณต์ 126
(3) ๋ฌธ๋ฒ ํ๊ตฌ ํ์ต์ ์ํ ํ์ํ ๋ฐ ์์์ ์ ๊ตํ 129
3.2. ์ํ ์ค๋ฅ ๋ถ์์ ๊ทผ๊ฑฐํ ๋ฌธ๋ฒ ํ๊ตฌ ๊ต์ยทํ์ต์ ์ค์ 134
โ
ค. ๊ฒฐ๋ก 138Maste
์ํ๊ณ ์๋น์ค์ ๋ฌธํ์ ๊ฐ์น ํ๊ฐ : ๊ฐ๋ฆฌ์์ฐ ์ง์ญ์ ๋์์ผ๋ก
ํ์๋
ผ๋ฌธ (์์ฌ)-- ์์ธ๋ํ๊ต ๋ํ์ : ์ง๋ฆฌํ๊ณผ, 2015. 2. ๋ฐ์์ง.์ด ์ฐ๊ตฌ๋ ํ๊ฒฝ ๋ฐ ์ํ๊ณ ์๋น์ค ๊ด๋ จ ์ ์ฑ
์ ์ ์ํ ๋ ํ์ํ ์ ์ฑ
ํ์ฑ์ ๊ธฐ์ค ์งํ ๋ฑ์ผ๋ก ํ์ฉํ ์ ์๋๋ก ์ํ๊ณ ์๋น์ค์ ๋ฌธํ์ ๊ฐ์น๋ฅผ ์ถ์ ํ๊ธฐ ์ํ์ฌ ๊ฒฝ์ ์ ๊ฐ์น ์ถ์ ๊ธฐ๋ฒ์ ํ์ฉํ๊ณ , ์ํ๊ณ ์๋น์ค๋ฅผ ์ ๊ณต๋ฐ๋ ์ดํด ๋น์ฌ์๋ค์ ๊ทธ๋ฃน๋ณ ํ๊ฐ ์ฐจ์ด์์ธ์ ๋์ถํ๊ณ ์ ํ์๋ค.
์ฒซ์งธ, ๋ฌธํ ์๋น์ค์ ์๋์ ์ค์๋๋ฅผ ๋ถ์ํ ๊ฒฐ๊ณผ, ๊ฐ๋ฆฌ์์ฐ ์ง์ญ์ ์ํ๊ณ ์๋น์ค๋ณ ์๋์ ์ธ ์ค์๋๋ ๊ณต๊ธ/์กฐ์ /์ง์/๋ฌธํ 4๊ฐ์ง์ ์๋น์ค ๋ถ๋ฅ ์ค, ๋ฌธํ > ์กฐ์ ยท์ง์ > ๊ณต๊ธ ์๋น์ค์ ์์ผ๋ก ๋ํ๋ฌ๋ค.
๋์งธ, ๊ฐ์ฅ ์ค์๋ ์์๊ฐ ๋๊ฒ ํ๊ฐ๋ ๋ฌธํ ์๋น์ค๋ฅผ ๋์์ผ๋ก ์ธ๋ถ ์๋น์ค๋ณ ์๋์ ์ค์๋ ์์๋ฅผ ๋์ถํ์๋ค. ์ค๋ฌธ ์๋ต์ ๋์์ธ ์ง์ญ์ฃผ๋ฏผ๊ณผ ๋ฐฉ๋ฌธ๊ฐ ๊ทธ๋ฃน์ ๋์ผํ๊ฒ ๊ต์ก ์๋น์ค > ๋ฌธํ์ ์ฐ ์๋น์ค > ์์ ยท์ข
๊ต์ ์๋น์ค > ์ฌ๋ฏธ์ ์๋น์ค > ํด์ ์๋น์ค์ ์์ผ๋ก ์๋น์ค๋ฅผ ๋๊ฒ ํ๊ฐํ์๋ค.
๋ง์ง๋ง์ผ๋ก, ์ธ๋ถ ๋ฌธํ ์๋น์ค์ ์ง๋ถ์์ฌ๊ธ์ก์ ๋ํ ๊ทธ๋ฃน๋ณ ํ๊ฐ ์ฐจ์ด ์์ธ์ ๋์ถํ๊ณ ์ ๊ต์ฐจ๋ถ์์ ์ค์ํ์๋ค. ๊ต์ฐจ ๋ถ์ ๊ฒฐ๊ณผ, ์ง๋ถ์์ฌ๊ธ์ก์ ๋ํ ๊ทธ๋ฃน๋ณ ์ ์๋ฏธํ ์ฐจ์ด๋ฅผ ๋ง๋ค์ด๋ด๋ ์ฌํ๊ฒฝ์ ์ ์์ธ์ ์ง์ญ์ฃผ๋ฏผ ๊ทธ๋ฃน์ ๊ฒฝ์ฐ ์ฑ๋ณ๊ณผ ์๋์์ค, ๋ฐฉ๋ฌธ๊ฐ ๊ทธ๋ฃน์ ๊ฒฝ์ฐ์๋ ์ฐ๋ น๊ณผ ์๋์์ค์ด์๋ค.
์ด ์ฐ๊ตฌ๋ ์๊ท๋ชจ ์ง์ญ์ ์ ์ ํ์ฌ ๋ฌธํ ์๋น์ค์ ์์ฑ๋ณ๋ก ํํ ๊ฐ์น๋ฅผ ํ์
ํจ์ผ๋ก์จ ์ธ๋ถํ๋ ์๋น์ค์ ๋ํ ์ง์ญ์ฃผ๋ฏผ๊ณผ ๋ฐฉ๋ฌธ๊ฐ์ ๊ตฌ์ฒด์ ์ธ ์ ํธ ํ์
์ ๊ฐ๋ฅํ๊ฒ ํ๊ณ , ๊ฐ์น ํ๊ฐ์ ๊ทธ๋ฃน๋ณ ์ฌํ๊ฒฝ์ ํ์ ์ธ ์ฐจ์ด์์ธ์ ๋ฐํ๋ค๋ ์ ์์ ์์๊ฐ ์๋ค. ์ด์, ํ๊ฒฝ ๊ด๋ จ ์ ์ฑ
์งํ์ ์ฐ์ ์์๋ฅผ ๊ฒฐ์ ํ๊ฑฐ๋ ๋ฌธํ ์๋น์ค ๋ฐ ํ๊ฒฝ ๊ฐ์น์ ๋ํ ์ ํธ ์ ํํ๋ฅผ ํตํด ์ฌ์ฉ์์ ํน์ฑ๋ณ๋ก ์ํ๊ณ ์๋น์ค์ ๋ํ ์์ ์์ธก ๋ฑ์ ์งํ๋ก์จ ํ์ฉ ํ ์ ์์ ๊ฒ์ด๋ค.โ
. ์๋ก
1. ์ฐ๊ตฌ๋ฐฐ๊ฒฝ
2. ์ํ๊ณ ์๋น์ค์ ์ฐ๊ตฌ ๋ํฅ
1) ๊ตญ์ธ ์ฐ๊ตฌ์ ๋ํฅ
2) ๊ตญ๋ด ์ฐ๊ตฌ์ ๋ํฅ
3) ํ๊ณ ๋ฐ ์์ฌ์
3. ์ฐ๊ตฌ๋ชฉ์
โ
ก. ์ด๋ก ์ ๋ฐฐ๊ฒฝ
1. ๋ฌธํ ์๋น์ค
1) ์ํ๊ณ ์๋น์ค์ ๊ฐ๋
2) ๋ฌธํ ์๋น์ค์ ๊ฐ๋
3) ์ธ๋ถ ์์ฑ๋ณ ๋ฌธํ ์๋น์ค์ ๋ถ๋ฅ
2. ๋ฌธํ ์๋น์ค์ ๊ฐ์นํ๊ฐ
1) ๋ฌธํ ์๋น์ค ํ๊ฐ์ ๋ค๋ฉด์ฑ
2) ๋ฌธํ ์๋น์ค ํ๊ฐ ๊ธฐ๋ฒ
3) ๋ฌธํ ์๋น์ค ํ๊ฐ ์ ํ์ฐ๊ตฌ
4) ๋ฐฉ๋ฒ๋ก ์ถ์ถ : ์ ํ์คํ๋ฒ
โ
ข. ์ฐ๊ตฌ์ง์ญ ๋ฐ ์ฐ๊ตฌ๋ฐฉ๋ฒ
1. ์ฐ๊ตฌ์ง์ญ
1) ์ฐ๊ตฌ์ง์ญ ๊ฐ๊ด
2) ์ฐ๊ตฌ์ง์ญ ์ ์ ์ ์ด์
2. ์ฐ๊ตฌ๋ฐฉ๋ฒ
1) ์ค๋ฌธ์กฐ์ฌ์ ์ค์
2) ์ค๋ฌธ ๋ฌธํญ์ ๋ด์ฉ
โ
ฃ. ์ฐ๊ตฌ๊ฒฐ๊ณผ
1. ๋ฌธํ ์๋น์ค์ ์๋์ ์ค์๋ ๋ถ์
1) ์๋น์ค๋ณ ์๋์ ์ค์๋ ์ ์์ ์ฐ์
2) ๋ฌธํ ์๋น์ค์ ์๋์ ์ค์๋ ์ํฅ ์์ธ
3) ์๊ฒฐ
2. ๋ฌธํ ์๋น์ค์ ์ธ๋ถ ์์ฑ๋ณ ์๋์ ์ค์๋ ๋ถ์
1) ์กฐ๊ฑด๋ถ ๋ก์ง ๋ชจํ ๊ธฐ๋ฐ ์ธ๋ถ ์๋น์ค๋ณ ๊ฐ์น ์ถ์
2) ์ธ๋ถ ์๋น์ค๋ณ ์๋์ ์ค์๋ ์ํฅ ์์ธ
3) ์๊ฒฐ
3. ์ดํด๊ด๊ณ์ ๊ทธ๋ฃน๋ณ ๊ฐ์น ํ๊ฐ ์ฐจ์ด์์ธ ๋ถ์
1) ์ค๋ฌธ ์๋ต์์ ์ฌํ๊ฒฝ์ ํ์ ํน์ฑ
2) ์ดํด๊ด๊ณ์ ๊ทธ๋ฃน๋ณ ๋ถ์
3) ๊ทธ๋ฃน๋ณ ๊ฐ์น ํ๊ฐ ์ฐจ์ด์์ธ ๋์ถ
4) ์๊ฒฐ
โ
ค. ๊ฒฐ๋ก
์ค๋ฌธ์ง-์ง์ญ์ฃผ๋ฏผ
์ค๋ฌธ์ง-๋ฐฉ๋ฌธ๊ฐ
์ ํ์คํ๋ฒ ์ค๋ฌธ์กฐ์ฌ ์ฐธ๊ณ ์๋ฃMaste
An Analysis of the Local Businesses in Seoul Using Spatial Multilevel Model
ํ์๋
ผ๋ฌธ (์์ฌ)-- ์์ธ๋ํ๊ต ๋ํ์ : ์์ฐ๊ณผํ๋ํ ํต๊ณํ๊ณผ, 2018. 2. ์์ฑ์.์ต๊ทผ ์์์
์๋ค์ด ๋์ด๋๊ณ ๊ฐ์ฑ์ ์ค์ํ๋ ์๋น์๋ค์ด ๋์ด๋๋ฉด์ ๊ณจ๋ชฉ์๊ถ์ด ์ฃผ๋ชฉ์ ๋ฐ๊ณ ์๋ค. ๊ณจ๋ชฉ์๊ถ์ด๋ ํฐ ๋๋ก๋ณ์ ์๋ ์๊ถ์ด ์๋ ๊ณจ๋ชฉ๋ง๋ค ์กด์ฌํ๋ ์๊ถ์ ๋งํ๋๋ฐ, ๋
ํนํ ๋ถ์๊ธฐ์ ๊ณจ๋ชฉ์๊ถ์ด ์๋น์๋ค์ ์ฌ๋ก์ก๊ณ ์๋ค. ๋ณธ ๋
ผ๋ฌธ์์๋ ์์ธ์์ ์๋ ์ฌ๋ฌ ๊ณจ๋ชฉ์๊ถ์ ๋ถ์ํ๊ณ ์ ํ๋ค. ๊ณจ๋ชฉ์๊ถ์ ๊ณจ๋ชฉ ์์ค, ๊ณจ๋ชฉ ๋ด ์
์ข
์์ค์ผ๋ก ๋๋์ด ๋ณผ ์ ์๊ณ ์ด๋ฅผ ๋ถ์ํ๊ธฐ ์ํด์ ๋ค์ธต ๋ชจํ์ผ๋ก์ ์ ๊ทผ์ด ํ์ํ๋ค. ๋ํ ๊ณจ๋ชฉ์ ์์น์ ๋ณด๊ฐ ์กด์ฌํ๋ฏ๋ก ๊ณจ๋ชฉ ์์ค์์ ๊ณต๊ฐ์ ์ธ ์๊ด์ฑ์ ๊ณ ๋ คํ ํ์๊ฐ ์๋ค. ๋ฐ๋ผ์ ๊ณต๊ฐ ๋ค์ธต ๋ชจํ์ ์๊ฐํ๊ณ ์ด๋ฅผ ํ์ฉํ์ฌ ๋ถ์์ ์งํํ๋ ค ํ๋ค. ๊ณต๊ฐ ๋ค์ธต ๋ชจํ์ผ๋ก SAR ๋ชจํ์ ํ์ฅ์ํจ Hierarchical SAR(HSAR) ๋ชจํ์ ํ์ฉํ๋ค. ์ด ๋ชจํ์ ๊ฒฝ์ฐ ๋ชจ์ ์ถ์ ์ ๋ฒ ์ด์ง์ ๋ฐฉ๋ฒ์ธ ๋ง๋ฅด์ฝํ ์ฌ์ฌ ๋ชฌํ
์นด๋ฅผ๋ก ๋ฐฉ๋ฒ(MCMC)์ ์ฌ์ฉํ๋ค. ๋ชจํ ์ ํฉ ํ ์ต์ข
์ ์ผ๋ก ์ด๋ค ์์๋ค์ด ๊ณจ๋ชฉ์๊ถ์ ๋งค์ถ์ ์ํฅ์ ์ฃผ๋์ง ์์๋ณธ๋ค.1 ์๋ก (Introduction) 1
1.1 ์ฐ๊ตฌ ์๊ฐ 2
1.2 ์ฐ๊ตฌ ๋ชฉํ 3
2 ๋ฐ์ดํฐ ์ค๋ช
(Data Description) 4
2.1 ๊ตฌ์ฑ 4
2.2 ๋ฐ์ดํฐ ์ ์ฒ๋ฆฌ 7
3 ๋ฐฉ๋ฒ๋ก (Method) 9
3.1 ๋ค์ธต๋ชจํ(Multilevel Model) 9
3.2 SAR ๋ชจํ(Simultaneous Autoregressive ModelSAR Model) 11
3.3 ๊ณต๊ฐ ๋ค์ธต๋ชจํ(Spatial Multilevel Model) 12
3.3.1 ์ฌ์ ๋ถํฌ(prior distribution) 15
4 ๋ฐ์ดํฐ ๋ถ์(Data Analysis) 17
4.1 ๋ถ์ ๊ฒฐ๊ณผ(Results) 19
5 ๊ฒฐ๋ก (Conclusion) 23
Appendix A : R ์ฝ๋ 27
Abstract 33Maste