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    Contextual Effects of Neighborhood Poverty on Residents' Neighborship: Roles of Neighborhood-Level Residential Instability and Disorder

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hierarchical linear model)์„ ํ™œ์šฉํ•˜์—ฌ 2-2-1์ˆ˜์ค€ ๋‹ค์ธต๋งค๊ฐœ๋ถ„์„์„ ์ดํ–‰ํ•˜์˜€๋‹ค. ์—ฐ๊ตฌ๋ชจ์ง‘๋‹จ์€ ์ „๊ตญ์˜ 14์„ธ ์ด์ƒ ๊ฐ€๊ตฌ์›์ด๋ฉฐ, ์—ฐ๊ตฌํ‘œ๋ณธ์€ ๊ตฐ์ง‘ํ‘œ์ง‘(cluster sampling)๊ณผ ๊ณ„ํ†ตํ‘œ์ง‘(systematic sampling)์„ ํ†ตํ•˜์—ฌ ๊ฐ๊ฐ ๋Œ€ํ‘œ์„ฑ์„ ํ™•๋ณดํ•œ ์ด 680๊ฐœ ์ยท๋ฉดยท๋™ ๋ฐ ๊ทธ๊ณณ์— ๊ฑฐ์ฃผํ•˜๋Š” 16,557๋ช…์˜ ๊ฐ€๊ตฌ์›์œผ๋กœ, ์›์ž๋ฃŒ์˜ ํ‘œ์ง‘๊ณผ ํ‘œ๋ณธ์„ ๊ทธ๋Œ€๋กœ ์‚ฌ์šฉํ•˜์˜€๋‹ค. ๋ณธ ์—ฐ๊ตฌ๋Š” ๋™๋„ค ์†์˜ ๊ฐœ์ธ์„ ๋ถ„์„๋‹จ์œ„๋กœ ์„ค์ •ํ•จ์œผ๋กœ์จ ๋™๋„ค์˜ ํŠน์„ฑ๋“ค์ด ์ฃผ๋ฏผ ๊ฐœ๊ฐœ์ธ์˜ ์ด์›ƒ๊ด€๊ณ„์— ๋ฏธ์น˜๋Š” ๋งฅ๋ฝํšจ๊ณผ์˜ ์‹ค์žฌ์—ฌ๋ถ€๋ฅผ ๊ฒ€์ฆํ•˜์˜€๋‹ค. ์—ฐ๊ตฌ๋ฌธ์ œ ๋ฐ ๊ฐ€์„ค์˜ ๊ฒ€ํ†  ๊ฒฐ๊ณผ๋Š” ๋‹ค์Œ๊ณผ ๊ฐ™๋‹ค. ์ฒซ์งธ, [์—ฐ๊ตฌ๋ฌธ์ œ 1]์—์„œ ์†Œ์†๋™๋„ค๊ฐ€ ๋นˆ๊ณคํ• ์ˆ˜๋ก ๋™๋„ค์ˆ˜์ค€์˜ ๊ฑฐ์ฃผ๋ถˆ์•ˆ์ •์„ฑ๊ณผ ๋ฌด์งˆ์„œ๋„๊ฐ€ ๋†’์•„์งˆ ๊ฒƒ์œผ๋กœ ์˜ˆ์ƒํ•˜์˜€๋‹ค. ์ด๋Š” ์†Œ์†๋™๋„ค์˜ ๋นˆ๊ณค์ด ๋™๋„ค์ˆ˜์ค€์˜ ๋‹ค๋ฅธ ๋ฌธ์ œ๋“ค๊ณผ ๊ด€๋ จ๋˜๋Š”์ง€๋ฅผ ํƒ์ƒ‰ํ•ด๋ณด๊ธฐ ์œ„ํ•จ์ด๋‹ค. ๊ทธ๋Ÿฌ๋‚˜ ๋‹ค์ค‘ํšŒ๊ท€๋ถ„์„์˜ ๊ฒฐ๊ณผ ๋™๋„ค์˜ ๋นˆ๊ณค๊ณผ ๋ฌด์งˆ์„œ๋„ ์‚ฌ์ด์—๋Š” ์œ ์˜๋ฏธํ•œ ์—ฐ๊ด€์„ฑ์ด ๋‚˜ํƒ€๋‚˜์ง€ ์•Š์•˜์œผ๋ฉฐ, ๋™๋„ค์˜ ๋นˆ๊ณค๊ณผ ๊ฑฐ์ฃผ๋ถˆ์•ˆ์ •์„ฑ ๊ฐ„์—๋Š” ์˜คํžˆ๋ ค ๋ถ€์ ์ธ ๊ด€๊ณ„๊ฐ€ ๋“œ๋Ÿฌ๋‚ฌ๋‹ค(b=-.871, p<.001). ์‚ฌํšŒํ•ด์ฒด์ด๋ก ์—์„œ๋Š” ๋นˆ๊ณคํ•œ ๋™๋„ค์˜ ํŠน์„ฑ์œผ๋กœ์„œ ๋™๋„ค์˜ ๊ฑฐ์ฃผ๋ถˆ์•ˆ์ •์„ฑ๊ณผ ๋ฌด์งˆ์„œ๊ฐ€ ํ”ํžˆ ๊ฑฐ๋ก ๋˜๊ณค ํ•˜์˜€์œผ๋‚˜, ์—ฐ๊ตฌ๊ฒฐ๊ณผ๋Š” ์ด๋ก ์„ ์ง€์ง€ํ•˜์ง€ ์•Š์•˜๋‹ค. ์ฆ‰ ํ•œ๊ตญ์‚ฌํšŒ์—์„œ๋Š” ์–ด๋– ํ•œ ๋™๋„ค์— ๊ฒฝ์ œ์  ๋นˆ๊ณค์ธต์ด ๋งŽ์ด ๊ฑฐ์ฃผํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ด ๊ณง ๋ฌด์งˆ์„œํ•œ ๋™๋„ค์™€ ๋™์น˜๊ฐ€ ์•„๋‹ˆ๋ผ๋Š” ์ ๊ณผ, ๋นˆ๊ณคํ•œ ๋™๋„ค์—์„œ ์ „๋ฐ˜์ ์œผ๋กœ ๋™๋„ค์ฃผ๋ฏผ๋“ค์˜ ๊ฑฐ์ฃผ์•ˆ์ •์„ฑ์ด ์˜คํžˆ๋ ค ๋†’๋‹ค๋Š” ์ ์„ ํ™•์ธํ•˜์˜€๋‹ค. ๋‘˜์งธ, [์—ฐ๊ตฌ๋ฌธ์ œ 2]๋ฅผ ํ†ตํ•ด์„œ๋Š” ์†Œ์†๋™๋„ค๊ฐ€ ๋นˆ๊ณคํ• ์ˆ˜๋ก ์ด์›ƒ๊ด€๊ณ„์ˆ˜์ค€์ด ๊ฐ์†Œํ•  ๊ฒƒ์ด๋ผ๋Š” ๊ฐ€์„ค์„ ๋„์ถœํ•˜์˜€๋‹ค. ์ด ๋˜ํ•œ ํ™•๋Œ€๋œ ์‚ฌํšŒํ•ด์ฒด์ด๋ก ์— ๊ธฐ๋ฐ˜์„ ๋‘” ์˜ˆ์ƒ์œผ๋กœ, ์ด์›ƒ๊ด€๊ณ„์— ๋Œ€ํ•œ ์†Œ์†๋™๋„ค ๋นˆ๊ณค์˜ ์ง์ ‘์  ๋งฅ๋ฝํšจ๊ณผ๋Š” ์‹ค์žฌํ•˜๊ณ  ์žˆ๋‹ค. ์ด์›ƒ๊ด€๊ณ„์˜ ์„ธ ๊ฐ€์ง€ ํ•˜์œ„์œ ํ˜•์ธ ์ด์›ƒ์œ ๋Œ€(b=.035, p<.001), ์ฃผ๋ฏผ์กฐ์ง์ฐธ์—ฌ(b=.029, p<.001), ์ง‘ํ•ฉ์  ํšจ๋Šฅ๊ฐ(b=.008, p<.05) ๋ชจ๋‘์—์„œ ๋งฅ๋ฝํšจ๊ณผ๊ฐ€ ํ™•์ธ๋˜์—ˆ๋‹ค. ๊ทธ๋Ÿฌ๋‚˜ ๋งฅ๋ฝํšจ๊ณผ์˜ ๋ฐฉํ–ฅ์„ฑ์€ ์˜ˆ์ธก๊ณผ๋Š” ์ •๋ฐ˜๋Œ€๋กœ ๋‚˜ํƒ€๋‚ฌ๋Š”๋ฐ, ์†Œ์†๋™๋„ค๊ฐ€ ๋นˆ๊ณคํ• ์ˆ˜๋ก ์ด์›ƒ๊ด€๊ณ„๊ฐ€ ๋ชจ๋‘ ์œ ์˜ํ•˜๊ฒŒ ๋†’์•˜๋‹ค. ๋ณธ ๊ฒฐ๊ณผ๋Š” ๋น„๋ก ์‹œ๋Œ€์  ๋ฐฐ๊ฒฝ์ด ๋‹ฌ๋ผ์กŒ์–ด๋„ ์—ฌ์ „ํžˆ ๋นˆ๊ณคํ•œ ๋™๋„ค์—์„œ ์ฃผ๋ฏผ๋“ค ๊ฐ„์˜ ์œ ๋Œ€, ๋ชจ์ž„์ฐธ์—ฌ, ๋™๋„ค๋ฌธ์ œ๋ฅผ ์˜ˆ๋ฐฉ ํ˜น์€ ๊ทธ์— ๋Œ€์‘ํ•  ์˜์ง€๊ฐ€ ๊ฐ•ํ•˜๊ฒŒ ํ‘œํ˜„๋จ์„ ๋ณด์—ฌ์ค€๋‹ค. ์…‹์งธ, [์—ฐ๊ตฌ๋ฌธ์ œ 3]์€ ์†Œ์†๋™๋„ค์˜ ๋นˆ๊ณค์ด ๊ฑฐ์ฃผ๋ถˆ์•ˆ์ •์„ฑ ํ˜น์€ ๋™๋„ค๋ฌด์งˆ์„œ๋„์˜ ์ฆ๊ฐ€๋ฅผ ํ†ตํ•˜์—ฌ ์ด์›ƒ๊ด€๊ณ„์— ๋ถ€์  ์˜ํ–ฅ์„ ๋ฏธ์น  ๊ฒƒ์ด๋ผ๋Š” ๊ฐ„์ ‘์  ๋งฅ๋ฝํšจ๊ณผ๋ฅผ ์ƒ์ •ํ•˜์˜€๋‹ค. ๋‹ค๋งŒ ์†Œ์†๋™๋„ค์˜ ๋นˆ๊ณค์ด ๊ฑฐ์ฃผ๋ถˆ์•ˆ์ •์„ฑ์˜ ๊ฐ์†Œ๋ฅผ ํ†ตํ•˜์—ฌ(b=-.871, p.10)์— ์ •์  ์˜ํ–ฅ์„ ๋ฏธ์น˜๋Š” ๋งฅ๋ฝํšจ๊ณผ๊ฐ€ ๊ฒ€์ฆ๋˜์—ˆ๋‹ค. ์ด๋•Œ ์ด์›ƒ์œ ๋Œ€์™€ ์ฃผ๋ฏผ์กฐ์ง์ฐธ์—ฌ์—์„œ๋Š” ๋ถ€๋ถ„๋งค๊ฐœ๊ฐ€, 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๋™๋„ค์—์„œ ๋“œ๋Ÿฌ๋‚˜๋Š” ์ด์›ƒ๊ด€๊ณ„์ˆ˜์ค€ ์ฐจ์ด์˜ ๊ด€๋ จ์š”์ธ์„ ๋ถ„์„ํ•˜์˜€๋‹ค๋Š” ์ , ์ „๊ตญ๋ฒ”์œ„์˜ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋กœ ์œ„๊ณ„์„ ํ˜•๋ชจํ˜•์„ ํ™œ์šฉํ•˜์—ฌ ๋‹ค์ธต๋ถ„์„์„ ์ˆ˜ํ–‰ํ•จ์œผ๋กœ์จ ๋™๋„ค์ˆ˜์ค€์˜ ๋ณ€์ˆ˜๊ฐ€ ๊ฐœ์ธ์˜ ์ด์›ƒ๊ด€๊ณ„์— ๋ฏธ์น˜๋Š” ๋งฅ๋ฝํšจ๊ณผ๋ฅผ ์ ์ ˆํ•˜๊ฒŒ ํฌ์ฐฉํ•˜์˜€๋‹ค๋Š” ์ ์—์„œ ์ด๋ก ์  ์˜์˜๋ฅผ ๊ฐ€์ง„๋‹ค. ๋‚˜์•„๊ฐ€ ์‹ค์ฒœํ˜„์žฅ์—์„œ ์ฃผ๋ฏผ์กฐ์งํ™”์‚ฌ์—…์„ ์‹ค์‹œํ•  ์‹œ ๋นˆ๊ณคํ•œ ๋™๋„ค์ผ์ˆ˜๋ก ๋†’์€ ์œ ๋Œ€์ˆ˜์ค€๊ณผ ์กฐ์ง์ฐธ์—ฌ์œจ, ๋™๋„ค์˜ ์•ˆ์ „์— ๋Œ€ํ•œ ์˜์ง€์™€ ๊ฐ™์€ ๊ฐ€์‹œ์  ํ˜น์€ ์ž ์žฌ์  ์ž์›๋“ค์ด ์ด๋ฏธ ์กด์žฌํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Œ์„ ์ดํ•ดํ•˜๊ณ  ์ด๋ฅผ ๊ฒฐ์ง‘ํ•˜๊ณ  ํ™œ์šฉํ•˜๋Š” ๊ฐœ์ž…์ด ํ•„์š”ํ•จ์„, ๋นˆ๊ณคํ•œ ๋™๋„ค์˜ ๊ฑฐ์ฃผ์•ˆ์ •์„ฑ์ด ์ฃผ๋ฏผ๋“ค์˜ ๋ถ€์ ์ ˆํ•œ ์ฃผ๊ฑฐ์ƒํƒœ์™€ ์—ฐ๊ฒฐ๋˜๊ณ  ์ž์นซ ๋นˆ๊ณค์ธต์˜ ๊ณ ๋ฆฝ์ƒํƒœ๋ฅผ ์˜๋ฏธํ•˜์ง€ ์•Š๋„๋ก ์ฃผ๊ฑฐํ™˜๊ฒฝ์˜ ๊ฐœ์„ ์ด ์ˆ˜๋ฐ˜๋  ํ•„์š”๊ฐ€ ์žˆ์Œ์„, ์ด์›ƒ๊ด€๊ณ„์˜ ์ œ๊ณ ๋ฅผ ์œ„ํ•˜์—ฌ ๋ฌด์งˆ์„œํ•œ ๋™๋„ค์ผ์ˆ˜๋ก ์ด๋ฅผ ํ•ด์†Œํ•˜๋ ค๋Š” ๋…ธ๋ ฅ์ด ์žˆ์–ด์•ผ ํ•จ์„, ๊ฐœ์ธ์ˆ˜์ค€ ๋ณ€์ˆ˜๋“ค์˜ ์œ ์˜์„ฑ์„ ํ† ๋Œ€๋กœ ์—ฐ๋ น์ด ๋‚ฎ์„์ˆ˜๋ก, ์žฅ์• ๊ฐ€ ์žˆ์„ ๋•Œ, ์ ์œ ๊ฐ€ ๋ถˆ์•ˆ์ •ํ•  ๋•Œ, ์•„ํŒŒํŠธ์— ๊ฑฐ์ฃผํ•  ๋•Œ ์ทจ์•ฝํ•œ ์ด์›ƒ๊ด€๊ณ„์— ๋”์šฑ ๊ด€์‹ฌ์„ ๊ธฐ์šธ์—ฌ์•ผ ํ•จ์„ ๊ฐ๊ฐ ์‹ค์ฒœ์  ํ•จ์˜๋กœ ์ œ์‹œํ•˜์˜€๋‹ค.์ œ 1 ์žฅ. ์„œ๋ก  1 ์ œ1์ ˆ. ๋ฌธ์ œ์ œ๊ธฐ 1 ์ œ2์ ˆ. ์—ฐ๊ตฌ๋ชฉ์  ๋ฐ ์—ฐ๊ตฌ๋ฌธ์ œ 7 ์ œ 2 ์žฅ. ์ด๋ก ์  ๋ฐฐ๊ฒฝ 8 ์ œ1์ ˆ. ์‚ฌํšŒํ•ด์ฒด์ด๋ก (Social Disorganization Theory) 8 1. ์†Œ์†๋™๋„ค ๋นˆ๊ณค(Neighborhood Poverty)์˜ ์ •์˜ 9 2. ์‚ฌํšŒํ•ด์ฒด์ด๋ก : ์†Œ์†๋™๋„ค ๋นˆ๊ณค์˜ ๋งฅ๋ฝํšจ๊ณผ(Contextual Effects) 10 ์ œ2์ ˆ. ์†Œ์†๋™๋„ค ๊ฑฐ์ฃผ๋ถˆ์•ˆ์ •์„ฑ(Residential Instability)๊ณผ ๋ฌด์งˆ์„œ(Disorder) 16 1. ์†Œ์†๋™๋„ค ๊ฑฐ์ฃผ๋ถˆ์•ˆ์ •์„ฑ์˜ ์ •์˜ 16 2. ๋™๋„ค๋ฌด์งˆ์„œ์˜ ์ •์˜ 17 3. ๊ฑฐ์ฃผ๋ถˆ์•ˆ์ •์„ฑ๊ณผ ๋ฌด์งˆ์„œ์˜ ๋งฅ๋ฝํšจ๊ณผ 18 ์ œ3์ ˆ. ์ฃผ๋ฏผ๋“ค์˜ ์ด์›ƒ๊ด€๊ณ„(Neighborship) 20 1. ์ด์›ƒ๊ด€๊ณ„์˜ ์ •์˜ 20 2. ์ด์›ƒ๊ด€๊ณ„์˜ ์ •์ , ๋ถ€์  ์˜ํ–ฅ๋ ฅ ๋ฐ ์ค‘์š”์„ฑ 23 ์ œ4์ ˆ. ์ฃผ์š”๋ณ€์ˆ˜๊ฐ„์˜ ๊ด€๊ณ„ 25 1. ์ง์ ‘์  ๋งฅ๋ฝํšจ๊ณผ: ์†Œ์†๋™๋„ค์˜ ๋นˆ๊ณค์ด ์ด์›ƒ๊ด€๊ณ„์— ๋ฏธ์น˜๋Š” ์˜ํ–ฅ 25 1) ํ™•๋Œ€๋œ(Extended) ์‚ฌํšŒํ•ด์ฒด์ด๋ก : ๋ถ€์  ์˜ํ–ฅ๋ ฅ 25 2) ๋Œ€๋ฆฝ๋˜๋Š” ์—ฐ๊ตฌ๊ฒฝํ–ฅ: ์ •์  ์˜ํ–ฅ๋ ฅ 27 2. ์†Œ์†๋™๋„ค ๋นˆ๊ณค์˜ ๊ฐ„์ ‘์  ๋งฅ๋ฝํšจ๊ณผ 31 1) ์†Œ์†๋™๋„ค์˜ ๋นˆ๊ณค์ด ๋™๋„ค์˜ ๊ฑฐ์ฃผ๋ถˆ์•ˆ์ •์„ฑ์— ๋ฏธ์น˜๋Š” ์˜ํ–ฅ 31 2) ์†Œ์†๋™๋„ค์˜ ๋นˆ๊ณค์ด ๋™๋„ค๋ฌด์งˆ์„œ์— ๋ฏธ์น˜๋Š” ์˜ํ–ฅ 32 3) ๋™๋„ค์˜ ๊ฑฐ์ฃผ๋ถˆ์•ˆ์ •์„ฑ์ด ์ด์›ƒ๊ด€๊ณ„์— ๋ฏธ์น˜๋Š” ์˜ํ–ฅ 33 4) ๋™๋„ค๋ฌด์งˆ์„œ๊ฐ€ ์ด์›ƒ๊ด€๊ณ„์— ๋ฏธ์น˜๋Š” ์˜ํ–ฅ 35 5) ๊ฑฐ์ฃผ๋ถˆ์•ˆ์ •์„ฑ๊ณผ ๋ฌด์งˆ์„œ์˜ ๋งค๊ฐœ์—ญํ•  36 3. ์ด์›ƒ๊ด€๊ณ„์— ์˜ํ–ฅ์„ ๋ฏธ์น˜๋Š” ๊ธฐํƒ€ ๋ณ€์ˆ˜ 37 ์ œ5์ ˆ. ๊ธฐ์กด์—ฐ๊ตฌ์˜ ํ•œ๊ณ„ 41 ์ œ 3 ์žฅ. ์—ฐ๊ตฌ๋ชจํ˜• ๋ฐ ์—ฐ๊ตฌ๊ฐ€์„ค 43 ์ œ1์ ˆ. ์—ฐ๊ตฌ๋ชจํ˜• 43 ์ œ2์ ˆ. ์—ฐ๊ตฌ๊ฐ€์„ค 44 ์ œ 4 ์žฅ. ๋ถ„์„์ž๋ฃŒ ๋ฐ ๋ถ„์„๋ฐฉ๋ฒ• 46 ์ œ1์ ˆ. ๋ถ„์„์ž๋ฃŒ 46 ์ œ2์ ˆ. ๋ถ„์„๋ฐฉ๋ฒ• ๋ฐ ๋ณ€์ˆ˜์„ค๋ช… 48 1. ๋ถ„์„๋ฐฉ๋ฒ• 48 2. ๋ณ€์ˆ˜์˜ ์ •์˜ ๋ฐ ์ธก์ • 50 1) ์ข…์†๋ณ€์ˆ˜ 50 2) ์„ค๋ช…๋ณ€์ˆ˜ 52 (1) ๋™๋„ค์ˆ˜์ค€ ๋ณ€์ˆ˜ 52 (2) ๊ฐœ์ธ์ˆ˜์ค€ ๋ณ€์ˆ˜ 54 3. ๋ถ„์„๋ชจํ˜• 59 1) Model 1: ๋‹ค์ค‘ํšŒ๊ท€๋ชจํ˜•(Xโ†’M) 59 2) Model 2: ๋ฌด์กฐ๊ฑด๋ถ€ ๋ชจํ˜• 60 3) Model 3: ๋งฅ๋ฝ๋ณ€์ˆ˜ ํˆฌ์ž…๋ชจํ˜•(Xโ†’Y) 61 4) Model 4: ๋งค๊ฐœ๋ณ€์ˆ˜ ํˆฌ์ž…๋ชจํ˜•(X,Mโ†’Y) 62 5) ๋ถ„์„์—์„œ์˜ ์ด์Šˆ: ์ค‘์‹ฌํ™” 63 ์ œ 5 ์žฅ. ์—ฐ๊ตฌ๊ฒฐ๊ณผ 64 ์ œ1์ ˆ. ๊ธฐ์ดˆํ†ต๊ณ„ 64 1. ๋Œ€์ƒ์ž์˜ ์ธ๊ตฌ์‚ฌํšŒํ•™์  ํŠน์„ฑ 64 2. ์ฃผ์š”๋ณ€์ˆ˜์˜ ๊ธฐ์ˆ ํ†ต๊ณ„ 67 3. ์ฃผ์š”๋ณ€์ˆ˜ ๊ฐ„ ์ƒ๊ด€๊ด€๊ณ„ 70 ์ œ2์ ˆ. ๊ฐ€์„ค๊ฒ€์ฆ 73 1. ์†Œ์†๋™๋„ค์˜ ๋นˆ๊ณค์ด ๋™๋„ค์˜ ๊ฑฐ์ฃผ๋ถˆ์•ˆ์ •์„ฑ ๋ฐ ๋ฌด์งˆ์„œ์— ๋ฏธ์น˜๋Š” ์˜ํ–ฅ 73 2. ์†Œ์†๋™๋„ค์˜ ๋นˆ๊ณค์ด ์ด์›ƒ๊ด€๊ณ„์— ๋ฏธ์น˜๋Š” ๋งฅ๋ฝํšจ๊ณผ 75 1) ๋‹ค์ธต๋ถ„์„ ์„ฑ๋ฆฝ์—ฌ๋ถ€ ํ™•์ธ๊ฒฐ๊ณผ 75 2) ์†Œ์†๋™๋„ค์˜ ๋นˆ๊ณค์ด ์ด์›ƒ์œ ๋Œ€์— ๋ฏธ์น˜๋Š” ๋งฅ๋ฝํšจ๊ณผ 76 3) ์†Œ์†๋™๋„ค์˜ ๋นˆ๊ณค์ด ์ฃผ๋ฏผ์กฐ์ง์ฐธ์—ฌ์— ๋ฏธ์น˜๋Š” ๋งฅ๋ฝํšจ๊ณผ 79 4) ์†Œ์†๋™๋„ค์˜ ๋นˆ๊ณค์ด ์ง‘ํ•ฉ์  ํšจ๋Šฅ๊ฐ์— ๋ฏธ์น˜๋Š” ๋งฅ๋ฝํšจ๊ณผ 82 5) Sobel Test ๊ฒฐ๊ณผ 84 ์ œ 6 ์žฅ. ๊ฒฐ๋ก  85 ์ œ1์ ˆ. ์—ฐ๊ตฌ๊ฒฐ๊ณผ์š”์•ฝ 85 ์ œ2์ ˆ. ์—ฐ๊ตฌ๊ฒฐ๊ณผ๋…ผ์˜ 89 ์ œ3์ ˆ. ์—ฐ๊ตฌ์˜ ํ•จ์˜ 92 1. ์ด๋ก ์  ํ•จ์˜ 92 2. ์‹ค์ฒœ์  ํ•จ์˜ 94 ์ œ4์ ˆ. ์—ฐ๊ตฌ์˜ ํ•œ๊ณ„ ๋ฐ ํ›„์†์—ฐ๊ตฌ ์ œ์–ธ 98 ์ฐธ๊ณ ๋ฌธํ—Œ 101 ๋ถ€ ๋ก: [์ธก์ •๋„๊ตฌ ์„ค๋ฌธ๋ฌธํ•ญ] 128 Abstract 131Maste
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