24 research outputs found
'-์ง๋ง', '-๋๋ฐ', '-์ผ๋ฉด์', '-๋๋'๋ฅผ ์ค์ฌ์ผ๋ก
ํ์๋
ผ๋ฌธ (์์ฌ) -- ์์ธ๋ํ๊ต ๋ํ์ : ์ฌ๋ฒ๋ํ ๊ตญ์ด๊ต์ก๊ณผ(ํ๊ตญ์ด๊ต์ก์ ๊ณต), 2021. 2. ๊ตฌ๋ณธ๊ด.This study aims to suggest the effective teaching contents of similar grammar items focusing on Korean connective endings that express opposite relation, such as โjiman, -neunde, -eumyeonseo, -deoni. For this purpose, distinctive features of these connective endings were analyzed and the difference of perception of these between Korean learners and native Korean speakers was examined.
Korean connective endings are known that make Korean learners feel burdened because several items are included in one same semantic category, there are not only subtle differences in the implied meaning but also distinct constraints on the syntactic and pragmatic aspects. As a result, learners use only limited connective endings. However, since the goal of Korean grammar education is to make learners understand the subtle differences between grammar items and use them accurately and appropriately in communicative situations, it is essential to teach connective endings that could reveal the speakers intention.
From this standpoint, a study on similar grammar items for Korean language education focusing on connective endings was conducted in this paper. Among the various semantic categories of connective endings, opposite relation was chosen for the following reasons: first, it was not discussed so far how these connective endings are differentiated even though there are some cases that cannot replace one another. In the second, although Korean learners learn a variety of connective endings that express opposite relation, they use only โjiman or โnuende. So that learners could develop their ability to use various connective endings, it should be provided explicit teaching contents based on the different points of these grammar items. Therefore this study was conducted to establish the foundation of teaching contents that deal with Korean similar connective endings that express opposite relations, examining the different points of connective endings by analyzing the native Korean speakers corpus and conducting an analysis on the perception of Korean learners and native Korean speakers through the investigation research.
The second chapter focused on the theoretical concept of this paper based on prior studies of similar grammar items and the connective endings that express opposite relation. First of all, it was determined to the scope of the semantic similarity for the education of connective endings, which covers not only the basic meaning but also the extension meaning that includes the pragmatic homogeneity of connective endings. Next, the extended concept of the opposite relation was founded based on the semantic similarity of this study. Also reviewing the extended functions of the connective endings that express opposite relation, it was emphasized the necessity of analyzing them in the context of spoken dialogue. Based on these discussions โjiman, -nuende, -eumyeonseo, -deoni were selected for the research and reviewing prior studies of the syntactic, semantic, and pragmatic characteristics of them some points that should be discussed more were commented on.
In Chapter โ
ข, through analyzing the Korean native speakers colloquial dialogue corpus it was drawn to the points at which the connective endings that express opposite relation are differentiated. It was found that these connective endings used in spoken dialogue had various syntactic and semantic differences. And the uses of these are classified [formality], [argumentness], [politeness], and [impoliteness].
In Chapter IV, a survey was conducted on 92 intermediate and advanced Korean learners and 64 native Korean speakers. As a result, it came out that learners avoided certain connective endings due to the complexity of them and overapplied them by simplifying grammar rules. And it was also revealed that there was a lack of understanding of the different characteristics among these connective endings that express opposite relation.
In Chapter โ
ค, the teaching contents were constructed based on the results of the spoken dialogue corpus analysis and the analysis of the Korean native speakers and Korean learners perceptions. It was proposed the explicit teaching contents that could distinguish them by linking syntactic and pragmatic features based on the semantic features.
In the last chapter, a conclusion was drawn based on the result and the limitation of this study was stated.๋ณธ ์ฐ๊ตฌ๋ ๋ฌธ๋ฒ ๊ต์ก์ ๊ด์ ์์ ํ๊ตญ์ด ๋๋ฆฝ ํํ ์ ์ฌ ์ฐ๊ฒฐ์ด๋ฏธ -์ง๋ง, -๋๋ฐ, -์ผ๋ฉด์, -๋๋๋ฅผ ๋์์ผ๋ก ๊ฐ ์ด๋ฏธ์ ํน์ฑ์ ๋ณ๋ณํ์ฌ ์ฒด๊ณํํ๊ณ ์ด์ ๋ํ ํ๊ตญ์ด ํ์ต์์ ๋ชจ์ด ํ์์ ์ธ์ ์ฐจ์ด๋ฅผ ํ์ธํ์ฌ ํจ๊ณผ์ ์ธ ๋๋ฆฝ ํํ ์ ์ฌ ์ฐ๊ฒฐ์ด๋ฏธ์ ๊ต์ก ๋ด์ฉ์ ์ ์ํ๋ ๊ฒ์ ๋ชฉํ๋ก ํ๋ค.
์ฐ๊ฒฐ์ด๋ฏธ๋ ํ๋์ ์๋ฏธ ๋ฒ์ฃผ์ ์ฌ๋ฌ ํํ๊ฐ ์ํด ์์ ๋ฟ๋ง ์๋๋ผ ์ด๋ฏธ๋ง๋ค ๋ฏธ๋ฌํ ์๋ฏธ ์ฐจ์ด๋ฅผ ๋ณด์ด๋ฉฐ ํต์ฌ, ํ์ฉ ์ธก๋ฉด์ ์ ์ฝ๋ ๋ฌ๋ผ ํ์ต์๋ค์ด ํ์ต์ ๋ถ๋ด์ ๋๋ผ๋ ๊ฒ์ผ๋ก ์๋ ค์ ธ ์๋ค. ์ด์ ๋ฐ๋ผ ํ์ต์๋ค์ ์๋ฏธ ๋ฒ์ฃผ๋ฅผ ๋ํํ๋ ์ฐ๊ฒฐ์ด๋ฏธ๋ง์ ํ์ ์ ์ผ๋ก ์ฌ์ฉํ๊ฑฐ๋ ์ฐ๊ฒฐ์ด๋ฏธ๋ฅผ ์ฌ์ฉํ์ง ์๊ณ ๋จ๋ฌธ์ผ๋ก ๋ฐํํ๋ ๋ชจ์ต์ ๋ณด์ด๊ธฐ๋ ํ๋ค. ๊ทธ๋ฌ๋ ํ๊ตญ์ด ๋ฌธ๋ฒ ํ์ต์ ๋ชฉํ๊ฐ ๋ฌธ๋ฒ ํญ๋ชฉ ์ฌ์ด์ ๋ฏธ๋ฌํ ์ฐจ์ด๋ฅผ ํ์
ํ์ฌ ์ด๋ฅผ ์ ํํ๊ฒ ์ฌ์ฉํ๋ ๋ฐ์ ์๋ค๋ ์ ์์ ํ์ต์์ ๋ฐํ ์๋์ ๋ฐ์ ํ๊ฒ ๊ด๋ จ๋๋ ์ฐ๊ฒฐ์ด๋ฏธ์ ๋ํ ๊ต์ก์ ๋ฐ๋์ ํ์ํ๋ค.
์ด์ ๋ฐ๋ผ ๋ณธ๊ณ ์์๋ ์ฐ๊ฒฐ์ด๋ฏธ๋ฅผ ๋์์ผ๋ก ์ ์ฌ ๋ฌธ๋ฒ ํญ๋ชฉ ๊ต์ก์ ๋ํ ์ฐ๊ตฌ๋ฅผ ์งํํ์๋ค. ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ์ฐ๊ฒฐ์ด๋ฏธ์ ๋ค์ํ ์๋ฏธ ๋ฒ์ฃผ ์ค ๋๋ฆฝ ๋ฒ์ฃผ๋ฅผ ๋์์ผ๋ก ์ผ์๋๋ฐ ๊ทธ ์ด์ ๋ ๋ค์๊ณผ ๊ฐ๋ค. ์ฒซ์งธ, ๋๋ฆฝ์ ๋งฅ๋ฝ์์ ์ด๋ฏธ๋ผ๋ฆฌ ์๋ก ๋์น๋์ง ์๋ ๊ฒฝ์ฐ๊ฐ ์์์๋ ๋ถ๊ตฌํ๊ณ ์ด๋ค์ ์ฐจ๋ณ์ ํน์ฑ์ ๋ํ ๋
ผ์๊ฐ ์ถฉ๋ถํ ์ด๋ฃจ์ด์ง์ง ์์๋ค. ๋์งธ, ๋ค์ํ ๋๋ฆฝ ํํ ์ฐ๊ฒฐ์ด๋ฏธ๋ฅผ ํ์ตํจ์๋ ๋ถ๊ตฌํ๊ณ -์ง๋ง๊ณผ -๋๋ฐ์ ํ์ต์๋ค์ ์ฌ์ฉ์ด ํธ์ค๋์ด ์๋ค. ํ์ต์๋ค์ด ๋งฅ๋ฝ๊ณผ ๋ฐํ ์๋์ ๋ง๋ ์ฐ๊ฒฐ์ด๋ฏธ๋ฅผ ๊ณจ๋ผ ์ฌ์ฉํ ์ ์๋๋ก ๋๊ธฐ ์ํด์๋ ์ด๋ฏธ๋ค์ ๋ณ๋ณ์ ํน์ฑ์ด ๋ช
์์ ์ผ๋ก ์ ์๋์ด ์๋ ๊ต์ก ๋ด์ฉ์ด ์ ๊ณต๋์ด์ผ ํ ๊ฒ์ด๋ค. ์ด์ ๋ณธ๊ณ ์์๋ ํ๊ตญ์ด ๋ชจ์ด ํ์ ๋ง๋ญ์น ๋ถ์์ ํตํด ๋๋ฆฝ ํํ ์ ์ฌ ์ฐ๊ฒฐ์ด๋ฏธ์ ํต์ฌ, ์๋ฏธ, ํ์ฉ ์ธต์์ ๋ณ๋ณ์ ํน์ฑ์ ํ์ธํ๊ณ ์กฐ์ฌ ์ฐ๊ตฌ๋ฅผ ํตํด ํ์ต์ ์ดํด ์์ ๋ถ์์ ์ค์ํ์ฌ ๋๋ฆฝ ํํ ์ ์ฌ ์ฐ๊ฒฐ์ด๋ฏธ์ ๊ต์ก ๋ด์ฉ์ ๊ตฌ์ฑํ๊ธฐ ์ํ ํ ๋๋ฅผ ๋ง๋ จํ๊ณ ์ ํ์๋ค.
โ
ก์ฅ์์๋ ๋๋ฆฝ ํํ ์ ์ฌ ์ฐ๊ฒฐ์ด๋ฏธ์ ๊ดํ ์ด๋ก ์ ์ธ ๋ฐฐ๊ฒฝ์ ์ดํ๋ค. ์ฐ์ ์ ์ฌ ๋ฌธ๋ฒ ํญ๋ชฉ๊ณผ ๊ด๋ จ๋ ์ ํ ๋
ผ์๋ฅผ ์ดํด ์ ์ฌ์ฑ๊ณผ ์ ์ฌ ๋ฌธ๋ฒ ํญ๋ชฉ์ ๊ฐ๋
์ ๋ํด ์ ๋ฆฌํ์๋ค. ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ์ค์ ๊ต์ก์์๋ ์ฐ๊ฒฐ์ด๋ฏธ์ ์ฌ์ฉ ์๋ฏธ ์ญ์ ๊ธฐ๋ณธ ์๋ฏธ์ ์ง์๊ฐ ๋์ผํ๋ค๋ ์ ์์ ๋๋ฆฝ ํํ ์ ์ฌ ์ฐ๊ฒฐ์ด๋ฏธ ๊ต์ก์ ์ํ ์๋ฏธ์ ์ ์ฌ์ฑ์ ๋ฒ์์ ๊ธฐ๋ณธ ์๋ฏธ์ ๋์ง์ฑ๋ฟ๋ง ์๋๋ผ ๋งฅ๋ฝ์ ํฌํจํ๋ ํ์ฉ์ ๋์ง์ฑ์ ํฌ๊ดํ์ฌ ๋ค๋ฃจ์๋ค. ๋ค์์ผ๋ก๋ ํ์ฅ๋ ์๋ฏธ์ ์ ์ฌ์ฑ์ ๋ฒ์๋ฅผ ๊ธฐ๋ฐ์ผ๋ก ๋๋ฆฝ ํํ์ ๊ฐ๋
์ ์ ๋ฆฝํ๊ณ ๊ทธ ์๋ฏธ์ ๋ํด ์ดํ์ผ๋ฉฐ, ๋๋ฆฝ ํํ์ ์๋ฏธ๊ฐ ๊ตฌ์ด ์ํฉ์์ ํโ
์ฒญ์์ ๊ด๊ณ ์ ์ง๋ฅผ ์ํ ๊ธฐ๋ฅ์ผ๋ก ํ์ฅ๋๋ ์์์ ๋ํด ์์๋ณด์๋ค. ์ด๋ฅผ ํตํด ๊ธฐ์กด์ ๋ฌธ์ฅ ์ค์ฌ์ ์ฐ๊ตฌ์์ ๋์๊ฐ ์ฒญ์๊ฐ ๊ฐ์ ๋ ๊ตฌ์ด ๋ํ ์ํฉ์์ ๋๋ฆฝ ํํ ์ฐ๊ฒฐ์ด๋ฏธ๊ฐ ๋ณ๋ณ๋๋ ํน์ฑ์ ํ์ธํ์ฌ์ผ ํจ์ ์ฃผ์ฅํ์๋ค. ์ด์์ ๋
ผ์๋ฅผ ๋ฐํ์ผ๋ก ๋ณธ๊ณ ์ ์ฐ๊ตฌ ๋์์ด ๋๋ ๋๋ฆฝ ํํ ์ ์ฌ ์ฐ๊ฒฐ์ด๋ฏธ๋ก -์ง๋ง, -๋๋ฐ, -์ผ๋ฉด์, -๋๋๋ฅผ ์ ์ ํ์์ผ๋ฉฐ ๊ฐ๋ณ ์ฐ๊ฒฐ์ด๋ฏธ์ ํต์ฌ์ , ์๋ฏธ์ , ํ์ฉ์ ํน์ฑ์ ๋ํด ์ดํผ๊ณ ๊ธฐ์กด ์ฐ๊ตฌ์ ํ๊ณ์ ์ ํ์ธํ์๋ค.
โ
ข์ฅ์์๋ ๋ชจ์ด ํ์์ ๊ตฌ์ด ๋ํ ๋ง๋ญ์น๋ฅผ ๋ถ์ํ์ฌ ์ฐ๊ตฌ ๋์ ๋๋ฆฝ ํํ ์ ์ฌ ์ฐ๊ฒฐ์ด๋ฏธ๋ค์ด ์๋ฏธ, ํต์ฌ, ํ์ฉ ์ธต์์์ ๋ณ๋ณ๋๋ ์ง์ ์ ๋์ถํ์๋ค. ๊ฐ๋ณ ๋๋ฆฝ ํํ ์ฐ๊ฒฐ์ด๋ฏธ๊ฐ ๊ตฌ์ด ๋ํ์์ ์ฌ์ฉ๋ ๋ ๊ฐ๋ ํต์ฌ ์ ์ฝ๊ณผ ๊ณต๊ธฐ ํํ ์์์ ์ดํผ๊ณ ์๊ฐ์ฑ, ์์ธ์ฑ, ์ ํ์ฑ์ ์๋ฏธ๋ฅผ
ํ์ธํ์๋ค. ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ๊ตฌ์ด ๋ํ ์ํฉ์์ ๋๋ฆฝ ํํ ์ ์ฌ ์ฐ๊ฒฐ์ด๋ฏธ๋ค์ด ๊ฐ๋ ํ์ฉ์ ํจ๊ณผ๋ฅผ ๊ฒฉ์์ฑ, ๋
ผ์ฆ์ฑ, ๊ณต์์ฑ, ๋ถ์์ฑ์ผ๋ก ๋๋์ด ์ดํด๋ณด์๋ค.
โ
ฃ์ฅ์์๋ ๊ตฌ์ด ๋ํ ๋ง๋ญ์น ๋ถ์ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ๋ฐํ์ผ๋ก ํ๊ตญ์ด ํ์ต์์ ๋๋ฆฝ ํํ ์ ์ฌ ์ฐ๊ฒฐ์ด๋ฏธ์ ๋ํ ์ดํด ์์์ ํ์ธํ๊ณ ์ ํ์๋ค. ์ด๋ฅผ ์ํด ์คโ
๊ณ ๊ธ ํ์ต์ 92๋ช
๊ณผ ๋ชจ์ด ํ์ 64๋ช
์ ๋์์ผ๋ก ์ค๋ฌธ ์กฐ์ฌ ๋ฐ ์ฌํ ๋ฉด๋ด ์กฐ์ฌ๋ฅผ ์ค์ํ์๋ค. ๊ทธ ๊ฒฐ๊ณผ ํ์ต์๋ค์ ๋๋ฆฝ ํํ ์ ์ฌ ์ฐ๊ฒฐ์ด๋ฏธ์ ํต์ฌ์ , ์๋ฏธ์ , ํ์ฉ์ ๋ณต์ก์ฑ์ผ๋ก ์ธํด ํน์ ์ด๋ฏธ์ ์ฌ์ฉ์ ํํผํ๋ฉฐ ์๋ฏธ ๊ท์น์ ๋จ์ํํ์ฌ ๊ณผ์ ์ ์ฉํ๋ ์์์ ๋ณด์์ ์ ์ ์์๋ค. ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ๋๋ฆฝ ํํ ์ ์ฌ ์ฐ๊ฒฐ์ด๋ฏธ ๊ต์ก์ ๋ถ์ฌ๋ก ์ธํด ์ฐ๊ฒฐ์ด๋ฏธ ๊ฐ์ ๋ณ๋ณ์ ํน์ฑ์ ๋ํ ํ์ต์๋ค์ ์ดํด๊ฐ ๋ถ์กฑํจ์ ํ์ธํ์๋ค.
โ
ค์ฅ์์๋ โ
ข์ฅ์ ๊ตฌ์ด ๋ํ ๋ง๋ญ์น ๋ถ์ ๊ฒฐ๊ณผ์ โ
ฃ์ฅ์ ํ์ต์ ๋ฐ ๋ชจ์ด ํ์์ ์ดํด ์์ ๋ถ์ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ๋ฐํ์ผ๋ก ํจ๊ณผ์ ์ธ ๋๋ฆฝ ํํ ์ ์ฌ ์ฐ๊ฒฐ์ด๋ฏธ์ ๊ต์ก ๋ด์ฉ์ ๊ตฌ์ํ์๋ค. ๋๋ฆฝ ํํ ์ ์ฌ ์ฐ๊ฒฐ์ด๋ฏธ์ ๊ต์ก ๋ด์ฉ ๊ตฌ์ฑ ์๋ฆฌ๋ฅผ ๋ฐํ๊ณ , ๊ต์ก์ ํจ๊ณผ๋ฅผ ๊ณ ๋ คํ์ฌ ์ด๋ฏธ๋ฅผ ๋ฐฐ์ดํ์๋ค. ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ๋ฐฐ์ด ์์์ ๋ฐ๋ผ ๊ฐ๊ฐ์ ๋๋ฆฝ ํํ ์ ์ฌ ์ฐ๊ฒฐ์ด๋ฏธ๋ฅผ ๊ต์กํ ๋ ์ ๊ณต๋์ด์ผ ํ๋ ์ ๋ณด๋ฅผ ์ ๋ฆฌํ์ฌ ๊ธฐ์ ํ์๋ค.
โ
ฅ์ฅ์์๋ ์ด์์ ๋
ผ์๋ฅผ ์ ๋ฆฌํ๊ณ ์ฐ๊ตฌ์ ์์ ๋ฐ ํ๊ณ์ ์ ๊ธฐ์ ํ์๋ค.I. ์๋ก 1
1. ์ฐ๊ตฌ์ ํ์์ฑ ๋ฐ ๋ชฉ์ 1
2. ์ ํ ์ฐ๊ตฌ 5
2.1. ์ ์ฌ ๋ฌธ๋ฒ ํญ๋ชฉ ๊ต์ก ๊ด๋ จ ๋
ผ์ 5
2.2. ๋๋ฆฝ ํํ ์ฐ๊ฒฐ์ด๋ฏธ ๊ต์ก ๊ด๋ จ ๋
ผ์ 7
3. ์ฐ๊ตฌ ๋ฐฉ๋ฒ ๋ฐ ์ ์ฐจ 10
II. ๋๋ฆฝ ํํ ์ ์ฌ ์ฐ๊ฒฐ์ด๋ฏธ ๊ต์ก์ ์ํ ์ด๋ก ์ ๋ฐฐ๊ฒฝ 13
1. ์ ์ฌ์ฑ๊ณผ ์ ์ฌ ๋ฌธ๋ฒ ํญ๋ชฉ 13
1.1. ์ ์ฌ ๋ฌธ๋ฒ ํญ๋ชฉ์ ์ ์ 13
1.2. ์ฐ๊ฒฐ์ด๋ฏธ ๊ต์ก์ ์ํ ์๋ฏธ์ ์ ์ฌ์ฑ์ ๋ฒ์ 18
2. ๋๋ฆฝ ํํ์ ๊ฐ๋
๋ฐ ์๋ฏธ 21
2.1. ๋๋ฆฝ ํํ์ ๊ฐ๋
21
2.1.1. ๋๋ฆฝ๊ณผ ์ธ์ ์๋ฏธ ๋ฒ์ฃผ์์ ๊ตฌ๋ถ 21
2.1.2. ๋๋ฆฝ ํํ ๊ฐ๋
์ ์ ๋ฆฝ 26
2.2. ๋๋ฆฝ ํํ์ ์๋ฏธ 27
2.2.1. ๋๋ฆฝ ํํ์ ๋ณธ์ง์ ์๋ฏธ 27
2.2.2. ๊ตฌ์ด์์ ๋๋ฆฝ ํํ ์๋ฏธ์ ํ์ฅ 32
3. ๋๋ฆฝ ํํ ์ ์ฌ ์ฐ๊ฒฐ์ด๋ฏธ์ ํน์ฑ 36
3.1. ๋๋ฆฝ ํํ ์ ์ฌ ์ฐ๊ฒฐ์ด๋ฏธ์ ์ ์ 36
3.2. ๊ฐ๋ณ ์ฐ๊ฒฐ์ด๋ฏธ์ ํน์ฑ 45
3.2.1. ํต์ฌ์ ํน์ง 46
3.2.2. ์๋ฏธ์ ํน์ง 50
3.2.3. ํ์ฉ์ ํน์ง 56
3.2.4. ์๊ฒฐ๋ก 59
III. ๊ตฌ์ด ๋ํ ๋ง๋ญ์น ๊ธฐ๋ฐ ๋๋ฆฝ ํํ ์ ์ฌ ์ฐ๊ฒฐ์ด๋ฏธ์ ๋ณ๋ณ์ ํน์ฑ ๋ถ์ 61
1. ๋ถ์ ๋ฐฉ๋ฒ 61
1.1. ๋ถ์ ๋์ 61
1.2. ๋ถ์ ๊ธฐ์ค 62
1.3. ๋ถ์ ์ ์ฐจ 68
2. ๋ถ์ ๊ฒฐ๊ณผ 69
2.1. ํต์ฌ ์ธต์์ ๋ณ๋ณ์ ํน์ฑ 69
2.1.1. ์ฃผ์ด ์ธ์นญ ์ ์ฝ ์์ 69
2.1.2. ์ ํ ์์ ์ด ์ ์ฝ ์์ 70
2.1.3. ์์ ์ ์ด๋ง์ด๋ฏธ ์ ์ฝ ์์ 72
2.1.4. ํํ์ ์๋ฒ ์ ์ฝ ์์ 73
2.1.5. ๊ณต๊ธฐ ํํ ์์ 75
2.1.6. ์คํ ์์น ๋ณํ ์์ 79
2.2. ์๋ฏธ ์ธต์์ ๋ณ๋ณ์ ํน์ฑ 82
2.2.1. ์๊ฐ์ฑ 82
2.2.2. ์์ธ์ฑ 85
2.2.3. ์ ํ์ฑ 89
2.3. ํ์ฉ ์ธต์์ ๋ณ๋ณ์ ํน์ฑ 92
2.3.1. ๊ฒฉ์์ฑ 92
2.3.2. ๋
ผ์ฆ์ฑ 93
2.3.3. ๊ณต์์ฑ 99
2.3.4. ๋ถ์์ฑ 109
2.3.5. ์๊ฒฐ๋ก 115
IV. ํ๊ตญ์ด ํ์ต์์ ๋๋ฆฝ ํํ ์ ์ฌ ์ฐ๊ฒฐ์ด๋ฏธ ์ดํด ์์ 117
1. ์กฐ์ฌ ๋ฐฉ๋ฒ 117
1.1. ์กฐ์ฌ ๋์ 117
1.2. ์กฐ์ฌ ๋๊ตฌ 118
1.3. ์กฐ์ฌ ๊ฒฐ๊ณผ ๋ถ์ ์ ์ฐจ 125
2. ์กฐ์ฌ ๊ฒฐ๊ณผ 126
2.1. ํต์ฌ ์ธต์์ ๋ณ๋ณ์ ํน์ฑ์ ๋ฐ๋ฅธ ์ดํด ์์ 126
2.1.1. ์ ์ฒด์ ์ดํด ์์ 126
2.1.2. ๋ณ๋ณ์ ํน์ฑ๋ณ ์ดํด ์์ 127
2.2. ์๋ฏธ ์ธต์์ ๋ณ๋ณ์ ํน์ฑ์ ๋ฐ๋ฅธ ์ดํด ์์ 136
2.2.1. ์๊ฐ์ฑ 136
2.2.2. ์์ธ์ฑ 142
2.2.3. ์ ํ์ฑ 149
2.3. ํ์ฉ ์ธต์์ ๋ณ๋ณ์ ํน์ฑ์ ๋ฐ๋ฅธ ์ดํด ์์ 154
2.3.1. ๊ฒฉ์์ฑ 154
2.3.2. ๋
ผ์ฆ์ฑ 157
2.3.3. ๊ณต์์ฑ 163
2.3.4. ๋ถ์์ฑ 173
2.4. ํ์ต ์ ๋ณด์ ๋ฐ๋ฅธ ์ดํด ์์ 177
2.4.1. ๋๋ฆฝ ํํ ์ ์ฌ ์ฐ๊ฒฐ์ด๋ฏธ์ ์ฐจ์ด์ ํ์ต ์ฌ๋ถ 178
2.4.2. ๋๋ฆฝ ํํ ์ ์ฌ ์ฐ๊ฒฐ์ด๋ฏธ์ ์ฌ์ฉ ๋น๋ 179
2.4.3. ๋๋ฆฝ ํํ ์ ์ฌ ์ฐ๊ฒฐ์ด๋ฏธ์ ์๋ฌ๋ 181
2.4.4. ๋๋ฆฝ ํํ ์ ์ฌ ์ฐ๊ฒฐ์ด๋ฏธ์ ๋ํ ๊ต์ฌ ๋ฐ ๊ต์ฌ ์ค๋ช
์์ ๋ง์กฑ๋ 182
3. ์ค๋ฅ ์์ธ์ ๋ถ์ 184
3.1. ๋ชฉํ์ด์ ์ํฅ์ ์ํ ์ค๋ฅ 184
3.1.1. ์ฐ๊ฒฐ์ด๋ฏธ์ ๋ณต์ก์ฑ์ผ๋ก ์ธํ ์ค๋ฅ 185
3.1.2. ์๋ฏธ ๊ท์น์ ๋จ์ํ์ ๊ณผ์ ์ ์ฉ์ผ๋ก ์ธํ ์ค๋ฅ 186
3.2. ๊ต์ก ๊ณผ์ ์ ์ํ ์ค๋ฅ 188
V. ๋๋ฆฝ ํํ ์ ์ฌ ์ฐ๊ฒฐ์ด๋ฏธ ๊ต์ก ๋ด์ฉ์ ์ค๊ณ 191
1. ๋๋ฆฝ ํํ ์ ์ฌ ์ฐ๊ฒฐ์ด๋ฏธ ๊ต์ก์ ๋ชฉํ 191
2. ๋๋ฆฝ ํํ ์ ์ฌ ์ฐ๊ฒฐ์ด๋ฏธ ๊ต์ก์ ๋ด์ฉ 192
2.1. ๊ต์ก ๋ด์ฉ์ ์ฒด๊ณํ 192
2.1.1. ๊ต์ก ๋ด์ฉ์ ๊ตฌ์ฑ ์๋ฆฌ 192
2.1.2. ์ ์ ์์์ ์๊ณํ 195
2.2. ๊ต์ก ๋ด์ฉ์ ์ค์ 198
2.2.1. -์ง๋ง์ ๊ต์ก ๋ด์ฉ 198
2.2.2. -๋๋ฐ์ ๊ต์ก ๋ด์ฉ 202
2.2.3. -์ผ๋ฉด์์ ๊ต์ก ๋ด์ฉ 207
2.2.4. -๋๋์ ๊ต์ก ๋ด์ฉ 210
VI. ๊ฒฐ๋ก 214
์ฐธ๊ณ ๋ฌธํ 216
๋ถ ๋ก 232
Abstract 242Maste
Producing and isolating monoclonal antibodies to neuronal stem cells.
์ํ๊ณผ/์์ฌ[ํ๊ธ]
์ฒ์ถ๋๋ฌผ์ ์ค์ถ์ ๊ฒฝ๊ณ๋ ์ ๊ฒฝ์ธํฌ, ๋ณ์๊ต์ธํฌ, ํฌ์๋๊ธฐ์๊ต์ธํฌ์ ๋ฏธ์ธ์๊ต์ธํฌ๋ก ๊ตฌ์ฑ๋์ด ์๋๋ฐ ์ด ์ธํฌ๋ค์ ์ ๊ฒฝ๊ฐ์ธํฌ๋ก๋ถํฐ ์ฆ์ ๋ฐ ๋ถํ๋ฅผ ํตํด ์ด๋ฃจ์ด์ง๋ค. ์ ๊ฒฝ๊ฐ์ธํฌ๋ก๋ถํฐ ์ ๊ฒฝ์ธํฌ, ์๊ต์ธํฌ, ํฌ์๋๊ธฐ์๊ต์ธํฌ๋ก ์ด๋ ์๊ธฐ์ ์ด๋ค ๊ธฐ์ ์ผ๋ก ๋ถํ๋๋์ง๋ ์์ง ์๋ ค์ ธ ์์ง ์๋ค.
๋ณธ ์คํ์์๋ ์ ๊ฒฝ๊ฐ์ธํฌ์ ๋ํ ๋จํด๋ก ํญ์ฒด๋ฅผ ์์ฑํ์ฌ ์ ๊ฒฝ๊ฐ์ธํฌ์ ๋ถํ๊ณผ์ ์ ์ฐ๊ตฌํ๋ ๊ธฐ๋ณธ์ ์ธ ์ฌ๋ฃ๋ก ํ์ฉํ๊ณ ์ ํ์๋ค.
์ํ 1-2์ผ๋ ํฐ ์ฅ์ ๋๋์์ ์ ๊ฒฝ๊ฐ์ธํฌ๋ฅผ ๋ถ๋ฆฌํ์ฌ EGF๊ฐ ๋ค์ด๊ฐ ๋ฌดํ์ฒญ ๋ฐฐ์ง์์ ํค์ด ๊ฒฐ๊ณผ ์ ๊ฒฝ๊ฐ์ธํฌ๋ฅผ ์ ์ธํ ๋๋ถ๋ถ์ ์ธํฌ๋ ์ฃฝ๊ณ ์ ๊ฒฝ๊ฐ์ธํฌ๋ง ์ด์์ ๋ฅ๊ธ๊ณ ๋น๋๋ ์ธํฌ๊ตฐ์ ํ์ฑํ์๋ค. ๊ทธ ์ธํฌ๊ตฐ์ ๋ชจ๋ ์ ๊ฒฝ๊ฐ์ธํฌ์ ์ธํฌ๊ณจ๊ฒฉ๋จ๋ฐฑ์ง์ธ nestin์ ๋ฐํํ์๋ค. ๋ฐฐ์ 7์ผ์งธ์ ์ด์ฐจ๋ฐฐ์ ๊ฒฐ๊ณผ ์ธํฌ๋ค์ด ๋ถํํ์ฌ ์ ๊ฒฝ์ธํฌ, ๋ณ์๊ต์ธํฌ, ํฌ์๋๊ธฐ์๊ต์ธํฌ๊ฐ ๋์๋ค.
๋ฐฐ์ 7์ผ์งธ๋๋ ์ ๊ฒฝ๊ฐ์ธํฌ๋ฅผ ๋ถ๋ฆฌํ์ฌ BALB/c์ ๋ฉด์ญ๋ฐ์์ํจ ํ ๋น์ฅ์ธํฌ๋ฅผ ์ป์ด ๊ณจ์์ข
์ธํฌ์ ์ธํฌ์ตํฉ์ ์์ผฐ๋ค. ์ธํฌ์ตํฉ ํ ํ์ด๋ธ๋ฆฌ๋๋ง ์์ธต์ก์ ์ด์ฉํ์ฌ ๋ฉด์ญํํ์ผ์์ ์ํํ ๊ฒฐ๊ณผ ์์ฑ๋ฐ์์ ๋ํ๋๋ค. ๋จํด๋ก ํญ์ฒด์ ์ํ์ ํ์ธํ ๊ฒฐ๊ณผ 5๊ฐ์ ๋จํด๋ก ํญ์ฒด๊ฐ ๋ชจ๋ IgMฮบ type์์ ์ ์ ์์๋ค.
--------------------
ํต์ฌ๋๋ ๋ง: ์ ๊ฒฝ๊ฐ์ธํฌ, ๋จํด๋ก ํญ์ฒด, ์ธํฌ์ตํฉ, epidermal growth factor
[์๋ฌธ]
Mammalian central nervous system consists of neurons, astrocytes, oligodendrocytes and microglia. These cells are originated from neuroepithelial cells.
Neuroepithelial cells proliferate and differentiate to become mature neural cells. It has not been proven how neuroepithelial cells differentiate into glial precursor cells and neuronal precursor cells. In addition to that, it is to be studied what
kind of stimuli lead glial precursor cells to glial cells. Several kinds of monoclonal antibodies to specific markers of differentiating cells have been isolated to detect how glial precursor cells differentiate into macroglial cells. However, it is unknown how neuronal precursor cells differentiate. Progenitor cells can be isolated by culturing in epidermal growth factor(EGF) containing serum-free medium. After isolating progenitor cells, cells were immunized to BALB/c mice.
Spleen cells from immunized mice were fused with myeloma cells and fused cells were selected by HAT medium. After limited dilution, immunocytochemistry was performed. Some hybridoma supernatant were positive but some were negative. Testing with
positive supernatant resulted that all positive supernatant were IgM type and Igฮบ-specific.
These monoclonal antibodies to neuronal precursor cells can be used further study on differentiation of neuronal cells in central nervous system.prohibitio
Comparative Advantage of Transit Modes by Travel Distance in the Seoul Metropolitan Area
ํ์๋
ผ๋ฌธ (์์ฌ)-- ์์ธ๋ํ๊ต ๋ํ์ : ํ๊ฒฝ๋ํ์ ํ๊ฒฝ๊ณํํ๊ณผ, 2019. 2. ๊น์ฑ์.์์ธ์ ๋น๋กฏํ ์๋๊ถ์ ํ์ฅ์ ๋ฐ๋ผ ๋์ค๊ตํต ์๋น์ค์ ๋ํ ์์๊ฐ ์ง์์ ์ผ๋ก ์ฆ๊ฐํ๊ณ ์๋ค. ์ด์ ๋์ํ์ฌ ์๋๊ถ์๋ ๋ค์ํ ๋์ค๊ตํต ์๋น์ค๊ฐ ๊ณต๊ธ๋๊ณ ์๋ค. ๊ทธ๋ฌ๋ ๋์ค๊ตํต์ ๊ณต๊ธ์ด ํน์ ๊ตํต์ถ์ด๋ ํน์ ์ง์ญ์ ํธ์ค๋๊ฑฐ๋ ๊ณผ์๊ณต๊ธ๋๋ ํ์์ด ๋ํ๋๊ธฐ๋ ํ๋ค. ๋ฐ๋ฉด, ์ด๋ฌํ ํ์์ผ๋ก ์ธํ์ฌ ๋์ค๊ตํต ๊ณต๊ธ์ด ๋ถ์กฑํ๊ฑฐ๋ ์ ์ ํ์ง ์์ ๋์ค๊ตํต ์๋น์ค๊ฐ ๊ณต๊ธ๋๋ ์ง์ญ์ด ์กด์ฌํ๊ฒ ๋๋ค. ๋ฐ๋ผ์ ๋ณธ ์ฐ๊ตฌ์์๋ ๋์ค๊ตํต ์๋น์ค์ ํจ์จ์ ์ธ ๊ณต๊ธ์ ์ํ ๋์ค๊ตํต ์๋จ์ ํตํ๊ฑฐ๋ฆฌ๋ณ ๋น๊ต์ฐ์ ๋ถ์๊ณผ ํ์ฌ ๋์ค๊ตํต ์๋น์ค์์ค์ด ๋ฎ์ ์ง์ญ์ ํ์
ํ ์ ์๋ ์ด์์ ๋ถ์ ํ์ ์ ์ํ์๋ค.
๋ณธ ์ฐ๊ตฌ์์๋ ๊ฐ๋ณ์ด์ฉ์์ ๋์ค๊ตํต ์ด์ฉ์ค์ ์๋ฃ์ธ ๊ตํต์นด๋์๋ฃ๋ฅผ ์ด์ฉํ์ฌ ํตํ์๊ธ๊ณผ ํตํ์๊ฐ์ ๋์์ ๊ณ ๋ คํ ์ผ๋ฐํ ๋น์ฉ์ ์ฐ์ ํ๊ณ ๋์ค๊ตํต ์๋จ์ ํตํ๊ฑฐ๋ฆฌ์ ์ผ๋ฐํ๋น์ฉ์ ๊ด๊ณ์์ ๋์ถํ์๋ค. ์ด ๊ด๊ณ์์ ๋ฐํ์ผ๋ก ๋์ค๊ตํต์๋จ์ ํตํ๊ฑฐ๋ฆฌ๋ณ ๋น๊ต์ฐ์๋ฅผ ๋ถ์ํ์๋ค. ๋์ค๊ตํต ์๋จ์ ๋ง์๋ฒ์ค, ์ผ๋ฐ๋ฒ์ค, ๊ด์ญ๋ฒ์ค, ์งํ์ฒ ๋ก ๊ตฌ๋ถํ์์ผ๋ฉฐ ํตํ๊ฑฐ๋ฆฌ๊ฐ ๊ฐ์ฅ ๊ธด ์๋จ์ ์ฃผ์๋จ์ผ๋ก ๊ฐ์ฃผํ์๋ค. ์์ธ์์์ ๊ดํ ํ๋ ๋ฒ์ค๋
ธ์ ๊ณผ ์งํ์ฒ ๋
ธ์ ์ด ์ดํ๋๋ ์ง์ญ์์ ์์ง๋ ์๋ฃ ์ค ์์ธ ๋์ฌ์ธ ์ฌ๋๋ฌธ ์์ ๋์ฐฉ์ง๋ก ํ๋ ํ๋ณธ์ ์ถ์ถํ์๋ค. ๋ํ ํตํ์๊ฐ๋๋ ์ค์ ์ฒจ๋์๊ฐ๋(์ค์ 07์โผ์ค์ 09์). ์คํ์ฒจ๋์๊ฐ๋(17์โผ20์)๋ฅผ ์ ์ธํ ๋น์ฒจ๋ ์๊ฐ๋๋ก ๊ตฌ๋ถํ์๋ค.
ํตํ๊ฑฐ๋ฆฌ์ ์ผ๋ฐํ๋น์ฉ์ ๊ด๊ณ์ ์ถ์ ์ ๋ง์๋ฒ์ค์ ๊ด์ญ๋ฒ์ค๋ ๋
๋ฆฝ๋ณ์์ ์ข
์๋ณ์ ๋ชจ๋ ์์ฐ๋ก๊ทธ๋ฅผ ์ทจํ์ฌ ๋ณํํ ๋ก๊ทธ-์ ํ๋ชจํ์ ์ ์ฉํ์๊ณ , ์งํ์ฒ ๊ณผ ์ผ๋ฐ๋ฒ์ค๋ ์ ํ๋ชจํ์ ์ ์ฉํ์๋ค. ๋์ค๊ตํต ์๋จ์ ํตํ๊ฑฐ๋ฆฌ๋ณ ๋น๊ต์ฐ์ ๋ถ์๊ฒฐ๊ณผ ๋ง์๋ฒ์ค์ ๊ฒฝ์ฐ ์ฝ 3km ์ด๋ด์์ ๋น๊ต์ฐ์๊ฐ ๋ํ๋ฌ์ผ๋ฉฐ, ์ผ๋ฐ๋ฒ์ค์ ๊ฒฝ์ฐ ์๊ฐ๋๋ณ๋ก ์ฐจ์ด๊ฐ ์์๋๋ฐ ์ค์ ์ฒจ๋์๊ฐ๋์ ๊ฒฝ์ฐ ์ฝ 3โผ4km์์ ๋น๊ต์ฐ์๊ฐ ๋ํ๋ฌ์ผ๋ฉฐ, ๋น์ฒจ๋์๊ฐ๋์ ๊ฒฝ์ฐ ์ฝ 13km๊น์ง ๋น๊ต์ฐ์๊ฐ ๋ํ๋ฌ๋ค. ์ด๋ ๊ตํตํผ์ก์ ์ํฅ์ผ๋ก ์ธํ์ฌ ์ค์ ์ฒจ๋์๊ฐ๋์ ๋๋ก์ ํตํ์๋๊ฐ ๋ฎ๊ธฐ ๋๋ฌธ์ด๋ค. ์งํ์ฒ ์ ๊ฒฝ์ฐ ์ค์ ์ฒจ๋์๊ฐ๋์ 4โผ23km๊น์ง ๋น๊ต์ฐ์๊ฐ ๋ํ๋ฌ๊ณ , ๋น์ฒจ๋์๊ฐ๋์ ๊ฒฝ์ฐ 13โผ15km๊น์ง ๋น๊ต์ฐ์๊ฐ ๋ํ๋ฌ๋ค. ๊ด์ญ๋ฒ์ค๋ ์ค์ ์ฒจ๋์๊ฐ๋๋ ์ฝ 23km ์ด์, ๋น์ฒจ๋์๊ฐ๋๋ 15km ์ด์์ ํตํ๊ฑฐ๋ฆฌ์์ ๋น๊ต์ฐ์๊ฐ ๋ํ๋ฌ๋ค. ์ค์ ์ฒจ๋์๊ฐ๋์ ๊ฒฝ์ฐ ๊ตํตํผ์ก์ ์ํฅ์ผ๋ก ์งํ์ฒ ์ ๋น๊ต์ฐ์๊ฐ ๋ํ๋๋ ํตํ๊ฑฐ๋ฆฌ ๊ตฌ๊ฐ์ด ๋งค์ฐ ๋๊ฒ ๋ํ๋ฌ๋ค.
๊ฐ ์๋จ ๋ณ ํตํ๊ฑฐ๋ฆฌ์ ์ผ๋ฐํ๋น์ฉ์ ๊ด๊ณ์์ผ๋ก๋ถํฐ ์ด๊ฒฉ๋ ํ๋ณธ์ ์ด์์ ํ๋ณธ์ผ๋ก ๋ถ๋ฅํ์์ผ๋ฉฐ, ์ด์์ ํ๋ณธ์ ๊ณต๊ฐ์ ๋ถํฌ๋ฅผ ๋ถ์ํ์๋ค. ๋ฒ์ค์ ์ฉ์ฐจ๋ก, ๊ธํ๋
ธ์ ๋ฑ์ ํตํ์๋๋ฅผ ๊ฐ์ ํ๋ ์๋น์ค๋ ์์ค์ด ๊ณต๊ธ๋๋ ๊ตํต์ถ์์ ์(+)์ ํจ๊ณผ๊ฐ ๋ํ๋๋ ์ด์์ ์ด ๋ํ๋ฌ๋ค. ๋ฐ๋ฉด, ์(-)์ ํจ๊ณผ๊ฐ ๋ํ๋๋ ์ด์์ ์ ์ ์ฒด์ ์ผ๋ก ๋์ ์ง์ญ์์ ๋ํ๋ฌ๋ค. ๋ณธ ์ฐ๊ตฌ์์ ์ฌ์ฉํ ์๋ฃ์ ํ๊ณ๋ก ์ธํ์ฌ ์(-)์ ํจ๊ณผ๋ฅผ ์ผ์ผํค๋ ์์ธ์ ๋ถ์ํ์ง ๋ชปํ์๋ค.
๋ณธ ์ฐ๊ตฌ๋ ๋น๋ก ์ ๊ทผํตํ์ ๊ดํ ์๋ฃ๋ฅผ ๊ณ ๋ คํ์ง ๋ชปํ์๋ค๋ ํ๊ณ์ ์ด ์กด์ฌํ์ง๋ง ์ฃผ๋ก ์ง์ญ ๊ฐ ํตํ์ ๋์์ผ๋ก ์ํ๋์๋ ์๋จ ๊ฐ ํตํ๊ฑฐ๋ฆฌ๋ณ ๋น๊ต์ฐ์๋ถ์์ ๋์ค๊ตํต์๋จ์ ์ ์ฉํ์๊ณ , ์ด์์ ๋ถ์์ ์ํํ์ฌ ๋์ค๊ตํต์ ํจ์จ์ ์ธ ๊ณต๊ธ๊ณผ ์ทจ์ฝ์ง์ญ ํ์
์ ์ํ ๋ถ์ํ์ ์ ์ํ์๋ค๋ ์ ์์ ์์๊ฐ ์๋ค.Demand for public transport services continues to increase with the expansion of the Seoul metropolitan area. In response, various public transportation services are being expanded in the metropolitan area. However, these expanded services are concentrated in certain traffic corridor specific areas. Due to this phenomenon, there are regions where the public transportation provided is insufficient or inappropriate. This study presents a comparative advantage analysis for the effective supply of public transportation services, as well as an outlier analysis framework for identifying the areas with low public transportation service levels.
In this study, we calculated the generalization cost by considering the traffic fare and the travel time cost by using traffic card data, which provides the trip history data of individual users, Using travel distances and the generalization cost of public transportation, we analyzed the comparative advantage of public transportation by trip distance. Public transport was classified into community buses, city buses, express buses and subways. The main mode of transport is that which has the longest trip distance of the total trip distance. A sample of Seoul CBD area as a destination was extracted from the data collected in the Seoul metropolitan area. Also, the peak hours are from 07:00 am to 09:00 am. Off-peak hours are all times except for peak hours and afternoon peak time(17:00 ~ 20:00).
For the estimation of the relationship between the distance and the generalization cost, the log-linear model was applied to the community bus and the express bus. The logarithmic model was applied to both the independent variable and the dependent variable and the linear model was applied to the subway and city bus. As a result of the comparative advantage analysis by the distance of public transportation, the comparative advantage was found within 3km for the community bus, and the difference was found in the time of the city bus. In the peak time of the morning, comparative advantage was shown at about 3-4km, and the comparative advantage was shown up to about 13km in the peak time period. This is caused by low traffic speed due to traffic congestion. In the case of subway, comparative advantage was shown up to 4-23km in peak hours of the morning, and comparative advantage was shown at 13-15km in off-peak hours. The express buses showed a comparative advantage at a distance of more than 23km in the peak time period of the morning, and a distance of more than 15km in the off-peak hours. In the case of the morning peak hours, the distance range in which the subway has a comparative advantage due to traffic congestion is very wide.
A sample separated from the relation between the travel distance and the generalization cost for each mode of transportation, was classified as an outlier sample and the spatial distribution of the outliers was analyzed. A(+) effect was shown in the traffic axis where services and facilities to improve the speed of transit modes(i.e. bus exclusive lanes and express routes) were supplied. On the other hand, the outliers in which negative (-) effects appear are broad in the overall regions. Because of the limitation of the data used in this study, the factors causing the negative effects were not analyzed. In this study, although there is a limitation that it does not consider the data on auxiliary trips, we applied the comparative advantage analysis by distance between transit modes, conducted for inter-provincial traffic. This study provides an analysis for the efficient supply of public transport and identification of the most underserved areas.โ
. ์๋ก 1
1. ์ฐ๊ตฌ์ ๋ชฉ์ ๋ฐ ํ์์ฑ 1
2. ์ฐ๊ตฌ์ ๋ฒ์ ๋ฐ ๋ด์ฉ 2
1) ์ฐ๊ตฌ์ ๋ฒ์ 2
2) ์ฐ๊ตฌ์ ๋ด์ฉ 2
โ
ก. ์ ํ์ฐ๊ตฌ์ ๊ณ ์ฐฐ 4
1. ์ ํ์ฐ๊ตฌ์ ๊ณ ์ฐฐ ๋ฐ ์์ฌ์ 4
2. ๋ณธ ์ฐ๊ตฌ์ ์ฐจ๋ณ์ฑ 7
โ
ข. ์ฐ๊ตฌ๋ฐฉ๋ฒ๋ก ์ ๋ฆฝ 8
1. ๊ฐ์ 8
2. ๊ธฐ๋ณธ๊ฐ์ 8
1) ์ด์ฉ์์ ์ฃผ์๋จ์ ๋ํ ๊ฐ์ 8
2) ๋์ค๊ตํต ์ด์ฉ์์ ๋๋ณด ํตํ 9
3) ํตํ์๊ฐ๋ ๊ตฌ๋ถ 9
3. ์ฐ๊ตฌ๋ฐฉ๋ฒ๋ก 10
1) ๋์ค๊ตํต์๋จ์ ํตํ๊ฑฐ๋ฆฌ๋ณ ๋น๊ต์ฐ์ ๋ถ์ 10
2) ์ด์์ ํ๋ณธ ๋ถ์ 12
โ
ฃ. ์๋ฃ 16
1. ๊ตํต์นด๋์๋ฃ์ ํน์ฑ 16
1) ์๋ฃ์ ์์ง ๋ฒ์ 16
2) ์๋ฃ์ ๊ตฌ์ฑ 16
2. ๋ถ์์๋ฃ ๊ตฌ์ถ 17
1) ๋ชฉ์ ์ด์ฉ์๋ฃ ๊ตฌ์ถ 17
2) ํ๋ณธ์ถ์ถ 18
3) ์ผ๋ฐํ๋น์ฉ ์ฐ์ 24
โ
ค. ๋ถ์๊ฒฐ๊ณผ 25
1. ๋์ค๊ตํต์๋จ์ ํตํ๊ฑฐ๋ฆฌ๋ณ ์ผ๋ฐํ๋น์ฉ 25
2. ๋์ค๊ตํต์๋จ์ ํตํ๊ฑฐ๋ฆฌ๋ณ ๋น๊ต์ฐ์ 33
3. ์ด์์ ํ๋ณธ ๋ถ์ 42
1) ์๋จ๋ณ ์์ฐจ ๋ถ์ 42
2) ์ด์์ ํ๋ณธ ์ถ์ถ๊ฒฐ๊ณผ 45
3) ์ด์์ ํ๋ณธ์ ์ถ๋ฐ์ง ๋ถ์ 59
โ
ฅ. ๊ฒฐ๋ก ๋ฐ ์ ์ธ 67
1. ๊ฒฐ๋ก 67
2. ์ฐ๊ตฌ์ ์์ ๋ฐ ํ๊ณ์ 69
โ ์ฐธ๊ณ ๋ฌธํ 70Maste
๋๋จ์์์์์ ์ธ์ฒด๊ฐ์ผ์ ์ผ์ผํค๋ ์ดํํก์ถฉ๋ฅ๊ณผ ๋ํฉ์งํก์ถฉ๋ฅ ์ถฉ๋์ ํํผ๋ฏธ์ธ๊ตฌ์กฐ ๊ด์ฐฐ
Thesis(masters) --์์ธ๋ํ๊ต ๋ํ์ :์ํ๊ณผ (๊ธฐ์์ถฉํ์ ๊ณต),2009.8.Maste
Alliance Portfolio Complexity, Market Entry Timing, and Alliance Formation in the Global Airline Industry
ํ์๋
ผ๋ฌธ (๋ฐ์ฌ)-- ์์ธ๋ํ๊ต ๋ํ์ : ๊ฒฝ์๋ํ ๊ฒฝ์ํ๊ณผ ๊ฒฝ์ํ ์ ๊ณต, 2016. 2. ๋ฐ๋จ๊ท.Recent studies suggest that the average number of alliances per firm has increased over the years, and their scope extends to various stages of the value chain. As firms face greater challenges coordinating multiple simultaneous alliances across various value chains and functions, this new phenomenon has encouraged scholars and practitioners to shift their attention to understanding the strategic complexity and the impact of alliance portfolios. Possessing an alliance portfolio is an inevitable consequence for all firms because it naturally occurs when managing a set of multiple alliances. Investigating the continuous evolution of an alliance portfolio is very important to better understand alliance dynamics because it heavily influences firms value creation activities through its functional focus, the depth of collaboration, the mode of governance, partner selection, and so on. These influences of an alliance portfolio may critically affect future decisions regarding whether a specific firm should add an additional alliance or terminate an existing alliance. This approach calls for attention from scholars to further examine existing alliances as a structural portfolio of interlinkages rather than simply counting the total number of alliances.
Nevertheless, most of the prior research on alliances has not paid sufficient attention to the fact that firms in fact evaluate the value of their new alliances based on the continuously evolving context of their alliance portfolios. Contrary to the traditional alliance research, the alliance portfolio-based view considers multiple existing alliances not as a simple set of aggregated individual alliances and but as an evolving portfolio of inter-related relationships. Therefore, alliance portfolio approach goes beyond the single-alliance evaluation approach and can explain why firms decide to form less efficient alliances or give up certain beneficial alliances to maximize the overall gains from their existing alliance portfolios. Particularly when adding volume and diversity to their existing alliance portfolio, firms are challenged to address the unintentional consequences of a state of increased complexity associated with alliance portfolio management. It is important for firms to understand the level of complexity at which firms can maximize the overall gains of their alliance portfolios. The main objective of this study is to advance the alliance literature by developing a new theoretical concept as well as a construct measurement for alliance portfolio complexity.
The first study investigates the various theoretical drivers of alliance formation to extend the existing literature on alliance formation, with special attention paid to the moderating effect of alliance portfolio complexity and alliance termination. I show how the bounded pattern of alliance formation can be stronger when the focal firms alliance portfolio complexity is low or its alliance termination experience is high. The second study advances international alliance formation and alliance portfolio research by highlighting the role of alliance portfolio complexity and order-of-entry learning effects in international alliance formation. This study sheds light on the various theoretical drivers of alliance formation to extend the existing literature on alliance formation, with special attention paid to order-of-entry learning effects in increasing the benefits and mitigating the costs of alliance portfolio complexity. The results show that early entry order learning exists for direct international alliance experience in both local and global markets. However, indirect entry order learning effects of international operations are limited to only the local market. The implications of this research are substantive with regard to predicting what alliances firms will form and what benefits and costs their cooperative strategies entail.CHAPTER โ
. INTRODUCTION 1
1. RESEARCH OBJECTIVE 3
2. EMPIRICAL SETTING 6
3. OVERVIEW OF CONTENT 7
CHAPTER โ
ก. REVISITING ALLIANCE FORMATION: THE MODERATING EFFECT OF ALLIANCE PORTFOLIO COMPLEIXTY AND ALLIANCE TERMINATION 9
1. INTRODUCTION 11
2. THEORY AND HYPOTHESES 15
2.1. Alliance Portfolios and Alliance Formation 15
2.2. Impact of Alliance Portfolio Size 19
2.3. Moderating Role of Alliance Portfolio Complexity 22
2.4. Moderating Role of Alliance Termination 25
3. METHOD 26
3.1. Research Setting 26
3.2. Data 27
3.3. Measures 29
3.4. Analysis 33
4. RESULTS 35
4.1. Descriptive Statistics 35
4.2. Regression Analysis 36
4.3. Robustness Check 39
5. DISCUSSION & CONCLUSION 39
5.1. Contributions 39
5.2. Limitations and Future Research 42
5.3. Conclusion 45
CHAPTER โ
ข. ALLIANCE PORTFOLIO COMPLEXITY AND ORDER-OF-ENTRY LEARNING EFFECTS IN INTERNATIONAL ALLIANCE FORMATION 51
1. INTRODUCTION 53
2. THEORY AND HYPOTHESES 56
2.1. Benefits of Building a Complex Alliance Portfolio 57
2.2. Costs of Building a Complex Alliance Portfolio 58
2.3. Moderate Role of Order-of-Entry Learning Effects 60
3. METHOD 63
3.1. Research Setting 63
3.2. Data 65
3.3. Measures 66
3.4. Analysis 71
4. RESULTS 73
4.1. Descriptive Statistics 73
4.2. Regression Analysis 73
4.3. Robustness Check 77
5. DISCUSSION & CONCLUSION 78
5.1. Contributions 78
5.2. Limitations and Future Research 79
5.3. Conclusion 81
CHAPTER โ
ฃ. OVERALL CONCLUSION 89
REFERENCES 95
APPENDIX 109
APPENDIX A 109
APPENDIX B 110
APPENDIX C 111
๊ตญ๋ฌธ์ด๋ก 113Docto
ํ์ถค์์ ์ ๊ทน์ ํ์ํ ๋ฐฉ๋ฒ๊ณผ ์ํต์ ๊ธฐ๋ฅ ์ฐ๊ตฌ
ํ์๋
ผ๋ฌธ(์์ฌ) --์์ธ๋ํ๊ต ๋ํ์ :ํ๋๊ณผ์ (๊ณต์ฐ์์ ํ์ ๊ณต),2008. 8.Maste
ํ๋ ์ฐฝ๊ทน์ ๊ณต์ฐ ๊ธฐ๋ฒ๊ณผ ์์์ ํน์ฑ ์ฐ๊ตฌ
ํ์๋
ผ๋ฌธ (๋ฐ์ฌ)-- ์์ธ๋ํ๊ต ๋ํ์ : ํ๋๊ณผ์ ๊ณต์ฐ์์ ํ์ ๊ณต, 2015. 2. ์์น๊ตญ.์ฐฝ๊ทน์ ์ ํต๊ณผ ํ๋๊ฐ ๊ณต์กดํ๋ ๋
ํนํ ํ๊ตญ ์์
๊ทน์ผ๋ก์ ์ค์์ฑ์ ๊ฐ์ง๊ณ
์๋ค. ๋ณธ ๋
ผ๋ฌธ์ 2000๋
๋ ๊ตญ๋ฆฝ์ฐฝ๊ทน๋จ์ ๊ณต์ฐ์ํ์ ๋์์ผ๋ก ํ์ฌ, ํ๋ ์ฐฝ
๊ทน์ ๊ณต์ฐ ๊ธฐ๋ฒ์ ๋ถ์ํ๊ณ ์์์ ํน์ฑ์ ๋ฐํ๋ ๊ฒ์ ๋ชฉํ๋ก ํ๋ค. ํ๋ ์ฐฝ
๊ทน์ ์์ฌ๋ฅผ ํ์ฅํ์๊ณ , ์ํ์ ๋ด์ฉ๊ณผ ํ์, ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ์์
์ ์ด๋ฅด๊ธฐ๊น์ง ํ๋
์ ์ด๊ณ ์คํ์ ์ธ ์๋๋ฅผ ๊ฑฐ๋ญํ์๋ค. ์ฐฝ๊ทน๊ณผ ํ์๋ฆฌ์ ๊ตฌ๋ถ์ด ํฌ๋ฏธํ๋ ๊ณผ๊ฑฐ
์, ์ฐฝ๊ทน์ ๋ณต์ํ๊ณ ๋ณด์กดํด์ผ ํ ์ ํต์ผ๋ก ์ทจ๊ธ๋์๋ค. ํ์ง๋ง ์ฐฝ์์๋ค์ ์
์ฐจ ํ์๋ฆฌ์ ๋ฌ๋ฆฌ ์ฐฝ๊ทน์ด ๊ทผ๋์ ๋ฑ์ฅํ ์๋ก์ด ์ฅ๋ฅด์์ ์ธ์ํ๊ฒ ๋์๊ณ ,
๊ทธ์ฌ์ด ์ ํต์ ๋ํ ๋ด๋ก ์ ์ ํต์ ๋ณด์กด์์ ์ฌ์ฐฝ์กฐ๋ก ์ด๋ํ์๋ค.
์ฐฝ๊ทน์ ์์ฌ์ฅ๋ฅด์ธ ํ์๋ฆฌ์ ๋น๊ตํ์ ๋, ๊ทน์ฅ๋ฅด์ ํน์ฑ์ ๊ฐ์ง๊ณ ์๋ค. ์ฐฝ
๊ทน์ ํ์๋ฆฌ์ ๋ฌ๋ฆฌ, ์ฌ๋ฌ ๋ฑ์ฅ์ธ๋ฌผ๋ค์ด ๋ฌด๋ ์์ ๊พธ๋ฉฐ์ง ์๊ฐ๊ณผ ๊ณต๊ฐ ์์
์ ํ๋์ผ๋ก ์ฌ๊ฑด์ ์ฌํํ๋ค. ์ด์ ๋ฐ๋ผ ์ฐฝ๊ทน์ ์ฅ์๋ฅผ ์ ํํ๊ณ , ์ํผ์๋๋ฅผ
์ค์ฌ์ ํ๋กฏ์ ํต์ผ์ฑ์ ๋ถ์ฌํ๋ ๋ฐฉํฅ์ผ๋ก ๋ง๋ค์ด์ง๋ค. ๋ํ ๋ฌด์๋ณด๋ค ๋ฌด๋
์์์ ํ์๋ฆฌ์ ์ฐฝ๊ทน์ ๊ฐ์ฅ ์ค์ํ๊ณ ๊ทผ๋ณธ์ ์ธ ์ฐจ์ด๋, ์ฐฝ๊ทน์ ๋
์ฐ์ธ ํ์
๋ฆฌ์ ๋ฌ๋ฆฌ ๋ฑ์ฅ์ธ๋ฌผ๋ก์ ์ค์ ์ ๋ํ ์๋๊ฐ ํ์ ํ๋ค๋ ๊ฒ์ด๋ค. ํ์๋ฆฌ์ ๋ค
๋ฅธ, ์ฐฝ๊ทน์ ํน์ฅ์ ๋ ์ธ๋ฌผ ์ฌ์ด์ ํ๋ฅด๋ ๊ธฐ๋ฅ๋ฅผ ๊ด๊ฐ์ด ์ง์ ์ ์ผ๋ก ํฌ์ฐฉํ
์ ์๋ค๋ ๊ฒ์ด๋ค. ๋ง์ง๋ง์ผ๋ก, ํ์๋ฆฌ๋ ์์
์ ์ ์ ๊ณผ ๊ทน์ ์ ์ ์ด ์ผ์นํ์ง
์๋ ๊ฒฝ์ฐ๊ฐ ๋ง์๋ฐ, ์ฐฝ๊ทน์ ์ง๋์น๊ฒ ๋์ด์ง๋ ๋๋๋ชฉ๊ณผ ์ ์ ์์ ๊ธด์ฅ๊ฐ์
๋จ์ด๋จ๋ฆฌ๋ ๋๋ชฉ์ ์ถ์ ํน์ ์ญ์ ํ๊ณ , ์ด๋ฅผ ๋ฌด๋ํํจ์ผ๋ก์จ ๊ทน์ ๊ท ํ์ ๋
๋ชจํ๋ค.
๊ทธ๋ฌ๋ ์ฐฝ๊ทน์ ์ฐ๊ทน์ ํน์ฑ์ ์๋ฌด๋ฆฌ ๊ฐ์กฐํ๋ค๊ณ ํด๋, ์ฐฝ๊ทน์ ๋ด์ฌ๋ ํ์
๋ฆฌ์ ๋
ํนํ ์์
๊ณผ ์์ฌ์ ํน์ฑ์ ํ๋์ ๋ค๋ฅธ ์์
๊ทน๊ณผ ๋น๊ตํ์ ๋ ์ฐฝ๊ทน์
๋
์์ฑ์ ๊ฐ์ฅ ์ ๋ํ๋ด์ฃผ๋ ์์์ด๋ค. ์ด๋ ค์ด ๊ณ ์ด์ฒด๋ก ๋ ํ์๋ฆฌ ์ฌ์ค์
๊ด๊ฐ์ ์ฃผ์๋ฅผ ์ฝํ์ํค๊ธฐ๋ ํ์ง๋ง, ์ด๋ ค์ด ์ฌ์ค์ ํ์๋ฆฌ ์์
์ ๊ทน์ ํน์ฑ
๊ณผ ์ฐฝ๊ทน์ ์๊ฐ์ ์ฌํ์ด ๋ํด์ง๋ฉด, ํ์๋ฆฌ์ ๋ฌธํ์ฑ์ ํด์น์ง ์์ผ๋ฉด์๋ ์
ํฉ์ ๋ช
ํํ๊ฒ ํํํ ์ ์๋ค. ์ฐฝ๊ทน์์ ํ์๋ฆฌ์ ์์ฌ์ ํน์ฑ์ ๋์ฐฝ์ด๋ผ
๋ ๋
ํนํ ์ฅ์น๋ก ๋จ์ ์๋ค. ๊ณผ๊ฑฐ ์ฐฝ๊ทน์ ๋์ฐฝ์ ํ์๋ฆฌ ์์
์ ํผ์ํ์ง ์
๊ธฐ ์ํด ๋ฑ์ฅ์ธ๋ฌผ์ด ํ๋์ผ๋ก ๋ณด์ฌ์ฃผ๋ ๋ถํ์ํ ๊ฒ๊น์ง ๋ชจ๋ ์ค๋ช
ํ์์ง๋ง,
ํ์๋ฆฌ์ ์ฐฝ๊ทน์ ๋ถ๋ฆฌํ ํ๋ ์ฐฝ๊ทน์ ๋์ฐฝ์ ๊ทน์ ์ ๊ฐ๋ฅผ ์ํด ์กด์ฌํ๋ค. ํ
ํธ ์ฐฝ๊ทน์ ์์
๊ทน์์๋ ๋ถ๊ตฌํ๊ณ ๋ค์๋งํ ์๋ฆฌ๊ฐ ์๋ค๋ ์ ์ด ์์ฃผ ์ง์ ๋๋๋ฐ, ํ๋ ์ฐฝ๊ทน์ ๊ธฐ์กด์ ์ ๋ช
ํ ํ์๋ฆฌ์ ์ฐฝ๋ค์ ์ํธํ
์คํธ์ ์ผ๋ก ํ์ฉํจ
์ผ๋ก์จ, ์ต์ํ ์์
์ ์๋ก์ด ์ด์ผ๊ธฐ๋ฅผ ๋ํด์ ์ ์ ํ ๊ฒฝํ์ ์ ๊ณตํ๋ค.
์์
๊ทน์ผ๋ก์ ์ฐฝ๊ทน์ ๋ฌด๋ ์ฅ๋ฉด๊ณผ ํ์๋ฆฌ ์ฐฝ, ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ๋ฐ์ฃผ์์
์ด ๋ค์ฑ์ ์ผ
๋ก ์กฐํ์์ผ์ ์์ฌ๋ฅผ ๋์ฑ ํ๋ถํ๊ฒ ๋ง๋ ๋ค. ํ๋ ์ฐฝ๊ทน์์ ์ ๊ทน์ ์ผ๋ก ํ์ฉ
ํ๋ ํ์ฑ๋ฒ ๋ฐ ๊ดํ์
, ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ๋ค์ํ ํ๋ ์
๊ธฐ๋ค์ ๋ฐ์ฃผ์์
์ ๋์ฑ ๊ทน์
์ผ๋ก ๋ง๋ค์ด์ค๋ค. ์ ํต ์ ์จ์ ์ฐฝ๊ณผ ์์
์ ๊ธฐ๋ ๋ฐ์ฃผ์์
์ ๋์์ ์์๋ธ์
๋ณด์ฌ์ฃผ๋ฉฐ, ์์์ ์ด์ง์ ์ธ ๋๋น๋ ํ๋ฉด์ ์ด์ผ๊ธฐ์ ์ ํํ ์ ๋ฌ๋ณด๋ค๋ ์ด๋ฉด
์ ์จ์ ์๋ฏธ๋ฅผ ๋ค์ธต์ ์ผ๋ก ์ ์ํ๋ฉด์ ํ๋ถํ ํด์์ ์ฌ์ง๋ฅผ ์ ๊ณตํ๋ค. ์ฌ๊ฑด
์ ๊ฒ์ผ๋ก ๋๋ฌ๋๋ ๋ฉด๊ณผ ๋ดํฌ๋ ์๋ฏธ๊ฐ ๋ค๋ฅด๊ฒ ํ๋ฌ๊ฐ๋ ์์ด๋ฌ๋๋ฅผ ํํํ
๋ ์ฅ์น ์ค์์ ํ์๋ฆฌ์์ ์จ ๊ฒ๋ ์๋ค. ์์
๊ณผ ์ฌ์ค์ ๊ฒฐํฉํ๋ ํ์๋ฆฌ์
๋ค์ํ ๋ถ์์ ์ค์์ ๋์ญ์ ์ฅ๋จ์ ๋ฆฌ๋ฌ๊ณผ ์ ์จ์ ๋ฆฌ๋ฌ์ ๋ค๋ฅด๊ฒ ํํํจ์ผ
๋ก์จ, ์ ์จ์ ๋ถ์ ๋ง์ ๋ด์ฉ๊ณผ ๋ฐ์ฃผ๋ก ๋๋ณ๋๋ ์ํฉ์ด ๋ค๋ฅด๊ฒ ํ๋ฌ๊ฐ๋ ์
์ด๋ฌ๋๋ฅผ ํํํ๋ค.
์๋ก ๋ค๋ฅธ ์๊น์ ๊ฐ์ง ์์
๊ณผ ์์
์ฌ์ด์ ๋ํ๋ ๊ฐ์ฌ์ ๋ด์ฉ๊ณผ ์๊ด ์
์ด, ์๋ฆฌ์ ์ข
๋ฅ์ ํ๋ฆ๋ง์ผ๋ก ์์์ ๋๊ฒฐ์ ์ฒญ๊ฐ์ ์ผ๋ก ๋๋ฌ๋ด์ค์ผ๋ก์จ, ์
์
๊ทน์์ ์์
์ด ๊ทนํ๋์ ์ง์ ์ ๋๋ ฅ์ด ๋ ์ ์์์ ๋ณด์ฌ์ค๋ค. ๋ํ ๊ทน ์ค
์์ ๋ ์ฌ๋์ด ํ๋์ ๋
ธ๋๋ฅผ ๋น์ทํ ๋ณผ๋ฅจ๊ณผ ๊ธธ์ด๋ก ๋๋์ด ๋ถ๋ฅด๋ ๊ฒฝ์ฐ์๋,
๋ ์ฌ๋์ ํ์ด ๋น๋ฑํ๋ค๋ ๊ฒ์ ์์ํ๋ค. ๋ ์ธ๋ฌผ์ ์ด์ค์ฐฝ์ ๊ฐ๋ฑ์ ์ ์
์ ํ์ํํ๋ฉฐ, ๊ทน์ ๊ฐ๋ฑ์ด ์ต๊ณ ์กฐ์ ์ด๋ฅด๋ ์ ๋ ์์ฃผ ์ฌ์ฉ๋๋ค. ํํธ ๋ค์
์ ์ธ๋ฌผ์ด ๋ฑ์ฅํ๋ ๊ตฐ์ค์ฅ๋ฉด์ ๋์ด์ฅ๋ฉด์ผ๋ก ํ๋๋๋ฉด์ ๋ ๋ค์ฉํ ๋์ดํ ํน
์ ์์นํ์ ๋ถ์๊ธฐ๋ฅผ ๋ง๋ค์ด์ค๋ค. ์ด๋ฐ ๊ตฐ์ค์ฅ๋ฉด์ ํฉ์ฐฝ์ผ๋ก ๋ํ๋๊ธฐ๋ ํ
๋๋ฐ, ํฉ์ฐฝ์ ์ฌ๋ฌ ์ฌ๋์ด ๋ถ๋ฅด๊ธฐ ๋๋ฌธ์ ์๋์ด ํฌ๊ณ ๊ฐ์ฌ์ ์ ์จ์ด ๋จ์ํ
๊ฒ ๋ฐ๋ณต๋๊ณ , ์ด๊ฒ์ด ํน์ ๋ฉ์์ง๋ฅผ ๊ฐํํ๋ฉฐ ๊ทน์ ์ธ ๋๋์ ์ค๋ค.
๊ฒฐ๊ณผ์ ์ผ๋ก, ์ฐฝ๊ทน์ ํ์๋ฆฌ๊ฐ ๊ฐ์ง ์ ํต ์์๋ค๊ณผ ๋ค๋ฅธ ๊ณต์ฐ์์ ์์ ์์ฉ
ํ ํ๋์ ์ธ ์์๋ค์ ์กฐํ์์ผ์, ํ๋์ ๋ฌธํ์ ์๊ตฌ ๋ฐ ๊ฐ๊ฐ๊ณผ ์ฐ๋ํ ์
์๋ ๋ฐฉ์์ ์ฐพ๊ธฐ ์ํด ๋
ธ๋ ฅํ๊ณ ์๋ค.1. ์ ๋ก .................................................................................... 1
1.1. ๋ฌธ์ ์ ๊ธฐ ๋ฐ ์ฐ๊ตฌ์ฌ ๊ฒํ ................................................... 1
1.2. ์ฐ๊ตฌ๋์ ๋ฐ ์ฐ๊ตฌ๋ฐฉ๋ฒ ..................................................... 14
2. ๊ตญ๋ฆฝ์ฐฝ๊ทน๋จ์ ๊ณต์ฐ ๋ณ๋ชจ ์์๊ณผ 2000๋
๋ ์ํ๋ค ........................ 22
2.1. ๊ตญ๋ฆฝ์ฐฝ๊ทน๋จ์ ๊ณต์ฐ ๋ณ๋ชจ ์์ ........................................... 22
2.2. ๊ตญ๋ฆฝ์ฐฝ๊ทน๋จ 2000๋
๋ ์ํ๋ค์ ์ฅ๋ฉด ๋ฐ ์์
๊ตฌ์ฑ ............. 27
3. ๊ทน์ฅ๋ฅด๋ก์์ ์ฐฝ๊ทน ์ธ์๊ณผ ํ์๋ฆฌ ์ธ์ด์์ ๊ณต์กด ๋ชจ์ ................. 67
3.1. ์คํํฐํด์ ์ํ ๊ทน์์ ์ ๋ณํ ........................................ 67
3.1.1. ์์ฌ์ฅ๋ฅด์์ ๊ทน์ฅ๋ฅด๋ก ์ ํ .................................... 67
3.1.2. ๋ํ ์๋์ ๋ฑ์ฅ: ๋ฑ์ฅ์ธ๋ฌผ๋ค ............................... 78
3.1.3. ํ์๋ฆฌ ๋๋๋ชฉ๊ณผ ๊ทน์ ์ ์ ์ฌ์ด์ ๊ดด๋ฆฌ์ ๋ํ ์๊ฐ์
ํด๊ฒฐ ..................................................................... 87
3.2. ์คํํฐํด๊ณผ ํ์๋ฆฌ ์ธ์ด์ ์ํธ ๊ด๊ณ ๊ตฌ์ถ ......................... 98
3.2.1. ์๊ฐ์ ยท์ธ์ด์ ์ฌํ์ ๋ํ ๊ฐ๊ฐ์ ๋ถ์ฐ๊ณผ ๋จ์ผํ ...... 98
3.2.2. ์์ ์์ ์์กด๊ณผ ๋์ฐฝ์ญ(ๅฝน) ................................. 107
3.2.3. ๋ค์๋งํ ์๋ฆฌ ๋ถ์ฌ์ ํ์๋ฆฌ ์ฐฝ์ ์ํธํ
์คํธ์ ํ์ฉ
..................................................................................... 118
4. ์์
ยท์ธ์ดยท์ฅ๋ฉด์ ์ผ์คํธ๋์ ํตํ ๋ค์ฑ์ ์์
๊ทน ์ฐฝ์ถ ............... 126
4.1. ์ฐฝ๊ณผ ๋ฐ์ฃผ์์
์ ๋ถํ๋ฅผ ํตํ ๋ค์ธต์ ์ฅ๋ฉด ๊ตฌํ ............... 126
4.1.1. ๋ฐ์ฃผ์์
์ ๋ชฉ์๋ฆฌ ํ์ฅ๊ณผ ์์
๋ค ๊ฐ ์กฐํ์ ํ๊ณ ... 126
4.1.2. ์ด์ง์ ์ฒญ๊ฐ์์๋ค์ ํผ์ฑ์ ์ํธ ์กฐ๋ช
................... 132
4.1.3. ๋์ญ์ ์์ ํ์์ ์ํ ๊ทน์ ํ์ํ ...................... 143
4.2. ์์
์ ํตํ ๋ค์๊ฐ ๋ํ: ์์๋ธ ................................... 152
4.2.1. ์์
๋ ์์
์ ๋๊ฒฐ๋ก ๋ง๋ค์ด์ง ์ฅ๋ฉด: ํ๋์ผ๋ก์ ์์
..................................................................................... 152
4.2.2. ์ด์ค์ฐฝ์ ํตํ ๊ฐ๋ฑ ์ฅ๋ฉด ํ ์ง๊ธฐ .......................... 158
4.2.3. ๊ตฐ์ค์ฅ๋ฉด์ ์ํ ๋์ดํ์ ๋ณต์๊ณผ ๋๋จ์ ํฉ์ฐฝ์ ๋์์ฑ
..................................................................................... 166
5. ๊ฒฐ ๋ก .............................................................................. 177Docto
์ฌ์ฑ์ฑ๊ณต๋ด๋ก ์ ๋ณํ์ ํจ์ : 1990-2004 ๋น๋ฌธํ๋ถ๋ฌธ ๋ฒ ์คํธ์ ๋ฌ๋ฅผ ์ค์ฌ์ผ๋ก
ํ์๋
ผ๋ฌธ(์์ฌ)--์์ธ๋ํ๊ต ๋ํ์ :์ธ๋ก ์ ๋ณดํ๊ณผ,2006.Maste
Corporate social responsibility (CSR) strategy in a global economy
Thesis(masters) --์์ธ๋ํ๊ต ๋ํ์ :๊ตญ์ ํ๊ณผ(๊ตญ์ ํต์์ ๊ณต),2008.2.Maste