최근 인천의 어린이집 사건, 원영이 사건 등 아동학대 문제가 사회적으로 큰 이슈가 되고 있다. 그러나 아동학대 문제는 어제 오늘의 일이 아니며, 국내만의 문제도 아니다. 국가 통계 데이터 포털에 의하면, 19세 이하의 인구는 줄어드는 추세이지만 아동학대 신고건수는 날이 갈수록 증가하고 있다. 그러나 신고 이후의 상담건수는 큰 변동 없이 일정한 수준이다. 아동학대 문제의 심각성으로 인해 관련 연구와 대책에도 불구하고 더 악화되고 있는 것이다. 이에 본 연구는 아동학대에 관한 선행연구를 바탕으로 아동학대에 관한 연구모형을 설계하고 빅데이터 분석을 통해 아동학대 감소방안을 제안하였다. 가설 검정 결과 학대 행위자의 특성, 아동 특성이 아동학대의 영향, 근로형태가 아동학대에 유의미한 영향을 끼친 것으로 분석되었다. 이와 같은 분석 결과를 토대로 본 연구는 교육 및 경제적 지원 대책 등 아동학대 감소방안을 결론으로 제시하였다.
최근 인천의 어린이집 사건, 원영이 사건 등 아동학대 문제가 사회적으로 큰 이슈가 되고 있다. 그러나 아동학대 문제는 어제 오늘의 일이 아니며, 국내만의 문제도 아니다. 국가 통계 데이터 포털에 의하면, 19세 이하의 인구는 줄어드는 추세이지만 아동학대 신고건수는 날이 갈수록 증가하고 있다. 그러나 신고 이후의 상담건수는 큰 변동 없이 일정한 수준이다. 아동학대 문제의 심각성으로 인해 관련 연구와 대책에도 불구하고 더 악화되고 있는 것이다. 이에 본 연구는 아동학대에 관한 선행연구를 바탕으로 아동학대에 관한 연구모형을 설계하고 빅데이터 분석을 통해 아동학대 감소방안을 제안하였다. 가설 검정 결과 학대 행위자의 특성, 아동 특성이 아동학대의 영향, 근로형태가 아동학대에 유의미한 영향을 끼친 것으로 분석되었다. 이와 같은 분석 결과를 토대로 본 연구는 교육 및 경제적 지원 대책 등 아동학대 감소방안을 결론으로 제시하였다.
Recently the problem of child abuses has become a big social issue. According to national statistics data portal, the population under 19 years old is shrinking trend, but the number of child abuse is increasing day ever. However, the number of counseling after calling is a constant level without la...
Recently the problem of child abuses has become a big social issue. According to national statistics data portal, the population under 19 years old is shrinking trend, but the number of child abuse is increasing day ever. However, the number of counseling after calling is a constant level without large fluctuations. Due to the seriousness of the problems, child abuse is even worse despite the research and countermeasures. This study designed a study model on the child abuse based on a preliminary study and suggested plans for reducing child abuse through the big data analytics. When we see a result of test of the hypothesis, abuse actor characteristics, characteristics of children, and employment type were analyzed to have a significant impact on child abuse. Based on such analysis, this research has suggested ways to reduce child abuse, including educational and economic support measures.
Recently the problem of child abuses has become a big social issue. According to national statistics data portal, the population under 19 years old is shrinking trend, but the number of child abuse is increasing day ever. However, the number of counseling after calling is a constant level without large fluctuations. Due to the seriousness of the problems, child abuse is even worse despite the research and countermeasures. This study designed a study model on the child abuse based on a preliminary study and suggested plans for reducing child abuse through the big data analytics. When we see a result of test of the hypothesis, abuse actor characteristics, characteristics of children, and employment type were analyzed to have a significant impact on child abuse. Based on such analysis, this research has suggested ways to reduce child abuse, including educational and economic support measures.
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문제 정의
그런데 선행연구를 근거로 제시한 4가지 아동학대 원인 중 학대 행위자 특성과 피해아동의 특성은 내적으로 수많은 구성요소를 가지고 있어 모든 요소 각각을 대상으로 하는 인과관계 분석은 현실적으로 어려움이 따른다. 따라서 본 연구는 연구대상 변수를 줄여 보다 효율적으로 연구를 진행하기 위해 학대 행위자 특성과 피해아동의 특성 두 가지 원인 각각에 대한 주성분 방법의 베리맥스 회전을 이용한 요인분석을 실시하였다.
아동 학대는 이제 개별 가정의 문제가 아니라 사회적 책임 차원의 문제라고 인식되어야 한다. 따라서 사회보장을 통한 빈곤 제거, 실직률 감소와 더불어 사회적 스트레스(특히 비정규직의 직업적 스트레스)의 해소를 통해 아동학대를 줄이도록 하는 대안도 제안하고자 한다.
본 연구는 기존의 아동학대 관련 연구에서 시도하지 않은 빅데이터 분석 기반으로 분석 및 연구를 하여 학문적으로 새로운 연구방법을 제시한 점에서 의의를 찾을 수 있다. 아울러 아동학대에 관한 요인으로부터의 상관관계를 찾고 이를 통해 보다 구체적으로 찾아서 대안을 제시했다는 점에서 실무적 시사점을 찾을 수 있다.
본 연구는 빅데이터를 통한 융합분석을 기반으로 진행할 것이기 때문에 빅데이터 관련 연구도 조사하였다. 국내외적으로 빅데이터 관련 연구는 급격히 증가하고 있다.
본 연구목적은 빅데이터 분석을 통해 아동학대 감소 방안을 찾는 것이므로 변수간의 인과관계를 규명하기 위해 아동학대에 영향을 미치는 변수를 찾는 것이 첫 번째 작업일 것이다. 본 연구는 선행연구 분석결과 공통적으로 나왔던 정신 병리적 관점, 발달론적 관점, 사회 환경적인 관점의 방향으로 아동학대의 원인을 찾아보기 위해 이들을 대상으로 하는 연구모형을 구성하고자 한다.
본 연구는 아동학대 원인 이론 중 각 원인들의 일부를 모은 생태학적 관점의 한 방향을 제시하였다. 특히 기존의 아동학대 예방교육은 올바른 훈육 방법과 같은 부모의 입장이 주가 되며 아동의 특성에 대한 심층적인 교육은 부족한 부분이 개선되어야 한다는 점을 제언하였다.
본 연구는 아동학대에 영향을 미치는 변수를 발견하고 그를 통해 아동학대 감소에 대한 기여를 하고자하는 연구 목적을 가지고 있다. 이에 본 연구는 아동학대의 원인의 4가지 정신 병리적 관점, 발달론적 관점, 사회 환경적인 관점을 기반으로 4가지 가설과 하위가설을 설정하였다.
본 연구는 아동학대의 원인이 되는 요인을 발견함으로써 아동학대의 감소에 대한 기여를 목적으로 이루어졌다. 연구결과 기존 아동학대의 원인으로 지적되었던 정신 병리적 관점, 발달론적 관점, 사회 환경적인 관점 모두 아동학대에 영향을 미치는 것으로 분석되었다.
본 연구목적은 빅데이터 분석을 통해 아동학대 감소 방안을 찾는 것이므로 변수간의 인과관계를 규명하기 위해 아동학대에 영향을 미치는 변수를 찾는 것이 첫 번째 작업일 것이다. 본 연구는 선행연구 분석결과 공통적으로 나왔던 정신 병리적 관점, 발달론적 관점, 사회 환경적인 관점의 방향으로 아동학대의 원인을 찾아보기 위해 이들을 대상으로 하는 연구모형을 구성하고자 한다.
국내외적으로 빅데이터 관련 연구는 급격히 증가하고 있다. 연구 대상분야도 매우 다양한 것으로 파악되었는데, 국내 연구를 중심으로 살펴보고자 한다. 김근원 등[15]은 지하철 혼잡도 개선방안에 관해 빅데이터 분석을 통해 연구하였다.
즉 본 연구는 아동학대에 관한 데이터 기반 연구모형을 설계하고 빅데이터 분석을 통해 아동학대 감소방안을 제안하는 것을 연구목적으로 하고 있다. 이러한 연구 목적 달성을 위해 본 연구는 기존의 선행연구를 분석하고 이를 기반으로 데이터 기반 연구모형을 설계하고, 관련가설을 설정한 다음, 빅데이터를 분석하여 그 가설을 검정하고 결과의 분석을 통해 아동학대 감소방안을 제시하고자 한다.
이와같이 아동학대를 감소시키기 위한 아동보호전문기관의 증설, 특례법 제정, 예방 교육 활성화 등 여러 가지 대책과 관련 연구에도 불구하고 아동학대가 감소하지 않고 있는 것이다. 이에 본 연구는 기존의 관련 연구가 시도하지 않은 빅데이터 기반의 현상 분석 필요성을 제기하고자 한다.
이에 본 연구는 아동학대에 관련된 빅데이터를 통계 프로그램을 이용해 분석하고 결과 값을 토대로 아동학대의 정확한 원인을 찾고, 그에 대한 해결 방안을 제시하고자 한다.
즉 본 연구는 아동학대에 관한 데이터 기반 연구모형을 설계하고 빅데이터 분석을 통해 아동학대 감소방안을 제안하는 것을 연구목적으로 하고 있다. 이러한 연구 목적 달성을 위해 본 연구는 기존의 선행연구를 분석하고 이를 기반으로 데이터 기반 연구모형을 설계하고, 관련가설을 설정한 다음, 빅데이터를 분석하여 그 가설을 검정하고 결과의 분석을 통해 아동학대 감소방안을 제시하고자 한다.
가설 설정
가설 1-1: 학대행위자 특성 중 ‘양육 방법 미흡 및 개인특성’은 아동학대에 영향을 미칠 것이다.
가설 1-2: 학대행위자 특성 중 ‘장애 및 사회적 고립’은 아동학대에 영향을 미칠 것이다.
가설 1: 학대 행위자의 특성은 아동학대에 영향을 미칠 것이다.
가설 2-1: 피해아동특성 중 ‘생활 습관 및 학업’은 아동학대에 영향을 미칠 것이다.
가설 2-2: 피해아동특성 중 ‘신체적 문제 및 교우관계’은 아동학대에 영향을 미칠 것이다.
가설 2-3: 피해아동특성 중 ‘정서적 문제’는 아동학대에 영향을 미칠 것이다.
가설 2-4: 피해아동특성 중 ‘약물’은 아동학대에 영향을 미칠 것이다.
가설 2: 피해아동의 특성은 아동학대에 영향 미칠 것이다.
가설 3-1: 고용형태가 정규직일 경우 아동학대에 영향을 미칠 것이다.
가설 3: 고용형태(정규직, 비정규직)는 아동학대에 영향을 미칠 것이다.
가설4-1: 전반적 가족만족도는 아동학대에 영향을 미칠 것이다.
가설4-2: 배우자와의 관계만족도는 아동학대에 영향을 미칠 것이다.
가설4-3: 자녀와의 관계만족도는 아동학대에 영향을 미칠 것이다.
가설4: 가족 구성원 간에 대한 만족도는 아동학대에 영향을 미칠 것이다.
넷째 가족 구성원 간에 대한 관계만족도는 가정 내 구성원에 따라 관계만족도가 다를 것이다. 따라서 어떤 만족도 요인이 아동학대에 영향을 주는 만족도 요인인지를 파악하기 위해 관계만족도는 전반적 가족만족도(가정 내 모든 가족 구성원에 대한 만족도), 배우자와의 관계만족도, 자녀와의 관계만족도로 나누었다.
제안 방법
첫째 학대 행위자의 특성은 보건복지부의 학대 피해 아동 보호 현황 데이터 기준으로 볼 때 총 22문항이다. 이에 대해 유사한 특성을 기반으로 요인을 도출하여 효율적으로 분석하기 위해 요인분석을 실시한 결과를 토대로 변수를 정리하였다. 학대 행위자 특성에 관한 요인분석 결과는 [Table 1]과 같다.
또한 주선희[19]의 연구에서와 같이 직업구성이 노동인 가정과 가족 구성원간의 상호작용이 적은 가정이 상대적으로 아동학대를 더 하는 것처럼 환경적인 요인 역시 아동학대의 큰 원인이다. 이에 본 연구는 선행연구에 근거하여 학대행위자의 특성, 피해 아동의 특성, 고용형태, 가족 구성원 간의 만족도의 4가지를 독립변수로 설정하고 아동학대 발생 건수를 종속 변수로 설정하였다.
본 연구는 아동학대에 영향을 미치는 변수를 발견하고 그를 통해 아동학대 감소에 대한 기여를 하고자하는 연구 목적을 가지고 있다. 이에 본 연구는 아동학대의 원인의 4가지 정신 병리적 관점, 발달론적 관점, 사회 환경적인 관점을 기반으로 4가지 가설과 하위가설을 설정하였다.
대상 데이터
본 연구를 위한 데이터는 학대 행위자와 학대 피해 아동의 특성에 관해서는 보건복지부 “학대피해아동보호현황”데이터를, 학대 행위자 고용형태에 대해서는 통계청 “경제활동 인구조사”데이터를, 가족관계에 대해서는 한국보건사회연구원 ‘한국복지패널조사’ 데이터를 사용하였다.
데이터처리
넷째, 사회 환경적 관점에서 가족 구성원 간의 만족도가 아동학대에 영향을 미치는지의 여부를 확인하기 위해 전반적 가족 관계 만족도, 배우자와의 관계 만족도, 자녀와의 관계 만족도를 분석하기 위해 설정한 가설 4-1∼4-3을 검정하기 위해 선형 회귀분석을 실시하였다.
둘째, 발달론적 관점에서 학대피해아동의 특성이 아동학대에 영향을 미치는지의 여부와 요인분석을 통해 얻어낸 생활 습관 및 학업, 신체적 문제 및 교우 관계, 정서적 문제, 약물 또한 영향을 미치는지를 분석하기 위해 설정한 가설 2-1∼2-4를 검정하기 위해 선형 회귀분석을 실시하였다.
본 연구를 위한 데이터는 학대 행위자와 학대 피해 아동의 특성에 관해서는 보건복지부 “학대피해아동보호현황”데이터를, 학대 행위자 고용형태에 대해서는 통계청 “경제활동 인구조사”데이터를, 가족관계에 대해서는 한국보건사회연구원 ‘한국복지패널조사’ 데이터를 사용하였다. 본 연구는 각 요인과 아동 학대와의 관계분석을 위해 SPSS를 이용한 회귀분석을 실시하였다. 이때 회귀모형의 유의성 검정을 위한 유의 수준은 0.
셋째, 사회 환경적 관점에서 고용형태(정규직, 비정규직)이 아동학대에 영향을 미치는지의 여부를 분석하기 위해 설정한 가설 3-1과 3-2를 검정하기 위해 선형 회귀 분석을 실시하였다.
첫째, 정신 병리적 관점에서 학대행위자의 특성이 아동학대에 영향을 미치는지의 여부와 요인분석을 통해 얻어낸 양육 방법 부족 및 개인특성, 장애 및 사회적 고립, 종교문제 또한 영향을 미치는지를 분석하기 위해 설정한 가설 1-1∼1-3을 검정하기 위해 선형 회귀분석을 실시하였다.
성능/효과
가설 검정 결과를 종합([Table 9] 참조)하면, 학대 행위자의 특성과 아동의 특성, 고용형태는 아동학대와 연관이 있음을 알 수 있다. 구체적으로 학대 행위자의 유의미한 영향을 주는 특성은 양육 태도 및 방법 부족으로 이는 양육에 대한 체계화된 교육의 필요성을 보여준다.
둘째 피해아동의 특성 또한 보건복지부의 학대 피해 아동 보호 현황 데이터 기준으로 볼 때 총 41문항이다. 이에 대해 유사한 특성을 기반으로 요인을 도출하여 효율적으로 분석하기 위해 요인분석을 실시한 결과를 토대로 변수를 정리하였다.
각각의 원인 관점에서 특이성을 살펴보면, 정신 병리적 관점의 경우 부모의 특성 중 양육 방법의 부족 및 개인 특성부분이 아동학대에 영향을 미치고, 발달론적 관점에서는 아동의 특성 중 생활습관 및 학업이 아동학대에 영향을 미친다. 사회 환경적인 관점에서는 실업뿐만 아니라 고용형태가 비정규직일 경우 아동학대에 영향을 미친다는 것을 확인하였다.
셋째 고용형태는 사용자와 직접 근로계약을 체결하여 사업장 내에서 전일제로 근무하면서 근로계약기간의 정함이 없이 정년까지 고용이 보장되는 근로자인 ‘정규직 근로자’와 임금, 근로계약기간, 근로시간 등 중요 근로조건에 벗어나는 근로자로서 일반적으로 파견근로, 단시간 근로, 계약직, 도급, 위탁 특수고용계약직에 종사하는 근로자인 ‘비정규직 근로자’로 나누었다.
본 연구는 아동학대의 원인이 되는 요인을 발견함으로써 아동학대의 감소에 대한 기여를 목적으로 이루어졌다. 연구결과 기존 아동학대의 원인으로 지적되었던 정신 병리적 관점, 발달론적 관점, 사회 환경적인 관점 모두 아동학대에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 각각의 원인 관점에서 특이성을 살펴보면, 정신 병리적 관점의 경우 부모의 특성 중 양육 방법의 부족 및 개인 특성부분이 아동학대에 영향을 미치고, 발달론적 관점에서는 아동의 특성 중 생활습관 및 학업이 아동학대에 영향을 미친다.
요인분석 결과, 피해 아동의 특성은 4개의 요인이 추출되었는데, 생활 습관 및 학업, 신체적 문제 및 교우 관계, 정서적 문제, 약물 순으로 분석되었다. 요인 1은 22개 항목으로 늦은 귀가, 성격 및 기질문제, 학교 부적응, 잦은 결석, 학습 문제 순의 적재값을 보이고 있어 “생활 습관 및 학업”으로 명명하였다, 요인 2는 9개 항목으로 오락중독, 급만성질병, 대인관계기피, 장애의심, 잦은 병치레 및 허약 순의 적재값을 보이고 있어 “신체적 문제 및 교우관계”으로 명명하였다.
요인분석 결과, 학대행위자 특성은 3개의 요인이 추출되었는데, 양육 방법 부족 및 개인특성, 장애 및 사회적 고립, 종교문제 순으로 분석되었다.
첫째 학대 행위자의 특성은 보건복지부의 학대 피해 아동 보호 현황 데이터 기준으로 볼 때 총 22문항이다. 이에 대해 유사한 특성을 기반으로 요인을 도출하여 효율적으로 분석하기 위해 요인분석을 실시한 결과를 토대로 변수를 정리하였다.
학대 행위자 특성에 따른 아동학대 건수 비율을 보면, 양육태도 및 방법 부족으로 전체의 33.7%이며, 사회·경제적 스트레스 및 고립 요인 19.0%, 부부 및 가족 갈등 10.9% 순으로 나타났다.
회귀 분석 결과, ‘양육 방법 미흡 및 개인 특성’은 유의확률 0.000으로 유의수준 0.05보다 작기 때문에 가설1-1 (학대행위자 특성 중 ‘양육 방법 부족 및 개인특성’은 아동학대에 영향을 미칠 것이다)는 채택된다.
후속연구
다만 본 연구는 개인정보보호의 이유로 인하여 중앙아동보호전문기관의 데이터를 제공 받지 못해 공공 데이터만을 토대로 연구가 이루어진 한계를 가지고 있다. 또한 데이터의 부족과 각 사건별로 나눠진 데이터 등으로 인하여 심층적인 분석을 하지 못한 한계도 가지고 있다.
특히 많은 연구에서 제시했던 아동학대의 원인중 하나인 경제적 문제의 경우 아동학대와 연관 지을 데이터의 부재로 인해 인과관계를 도출하지 못한 것과 각 원인의 다른 요소들에 대한 분석이 미흡하다는 한계를 가지고 있다. 이에 향후 연구에서는 충분한 데이터를 기반으로 각 원인의 요소들을 다양한 방법으로 분석하여 더욱 구체적인 생태학적 모델을 완성하고 그를 통한 아동학대 감소방안에 대한 연구가 필요할 것으로 보인다.
본 연구는 아동학대 원인 이론 중 각 원인들의 일부를 모은 생태학적 관점의 한 방향을 제시하였다. 특히 기존의 아동학대 예방교육은 올바른 훈육 방법과 같은 부모의 입장이 주가 되며 아동의 특성에 대한 심층적인 교육은 부족한 부분이 개선되어야 한다는 점을 제언하였다. 또 장그래법으로 불리어지는 비정규직 대책법이 기간을 2년에서 4년으로 연장하는 등의 근본적인 대책이 되지 않는 정책이 아니라 정규직 전환에 대한 입법 또는 비정규직의 임금, 사회보험, 실직·이직대책 등의 정규직과의 차이를 줄이는 방향으로 진행해야함을 제안하는데 작은 토대가 될 것이다.
다만 이 원인들은 빅데이터 분석을 통한 도출이라기보다 연구자들의 이론적이고 논리적 판단에 의한 것이라고 볼 수 있다. 해결 방안 또한 연구자들의 주관적 지각과 전문성을 근거로 제시되어 있어 빅데이터 분석 기반의 연구 필요성이 제기된다 할 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
중앙 아동 보호 전문기관의 2015년 전국 아동학대 현황보고서에 따르면 학대행위자는 어떤 순으로 나타났는가?
아동학대에 관한 연구 및 정책이 없는 것은 아니다. 중앙 아동 보호 전문기관의 2015년 전국 아동학대 현황보고서[1]에 의하면, 학대행위자는 부모에 의해 발생한 경우가 79.8%으로 가장 많았으며, 대리양육자 12.2%. 대리 양육자 중에서 보육교직원 3.6%, 아동복지시설 종사자 2.5% 순으로 나왔다. 학대 행위자 특성에 따른 아동학대 건수 비율을 보면, 양육태도 및 방법 부족으로 전체의 33.
아동학대의 유형 중 신체적 학대와 정서적 학대란?
일반적으로 아동학대의 유형은 신체적 학대, 정서적 학대, 성적학대, 방임 총 네가지로 분류된다. 신체적 학대는 아동에게 명백한 신체적 상해 또는 구타를 하거나 무리한 훈련을 시키는 경우를 말하며 정서적 학대의 경우 아동의 정서 발달 및 사회성 향상에 손상을 줄 정도로 언어적 또는 정서적으로 학대하는 것을 말한다.[7].
아동학대 예방 보호체계 강화 정책에 따르면 아동학대를 감소시키기 위해 어떤 방안들이 추진되고 있는가?
보건복지부 홈페이지의 아동학대 예방 보호체계 강화 정책[2]에 따르면, 아동학대를 감소시키기 위해 아동학대 예방 인프라 강화, 대상자별 집중적 홍보 및 교육 강화, 학대피해아동 가족기능 강화 및 재학대 방지대책 추진, 아동학대 예방 효율화를 위한 제도개선 추진 등 여러 가지 정책도 시행되고 있으며. 이에 따라 아동학대 예방 및 대책에 관한 분석도 많다. 이선향은 우리나라의 아동학대 예방체계에 대해 사전적 관점1)과 사후적 관점의 예방 체계 중 사전적 예방체계는 단순한 지식전달과 인식전달에 집중되어 있다는 문제를 지적하였다[3].
참고문헌 (22)
Central Suport Center for Childcare, "2015 The National Child Abuse Report", 2016.
Ministry of Health and Welfare, "Enhancement of Child Abuse Prevention.Protection System", 2016 (http://www.mohw.go.kr/front_new/policy/index.jsp?PAR_MENU_ID06&MENU_ID063804&PAGE4&topTitle%BE%C6%B5%BF%C7%D0%B4%EB%20%BF%B9%B9%E6%20%BA%B8%C8%A3%C3%BC%B0%E8%20%B0%AD%C8%AD).
Seonhyang Lee, "A study on improvement of child abuse prevention system", Master's Thesis, Hanshin University, 2015.
Hanbi Park, "The State of Children's Human Rights and Problems related with UN Convention on the Rights of the Child", Master's Thesis, Kyungpook National University 2014.
Yeonghui Moon, "A Study on the Prevention of Child Abuse and the Protection Measures of the Abused Child", Ph.D thesis, Dongguk University, 2011.
Mihee Oh, "Study on child abuse prevention related laws in Japan and Korea", Japanese Language and Literature 68, pp. 359-383, 2015.
Miryeong Jang, "The types of child abuse", Master's Thesis, Kyungpook National University, 2009,
Sukin Park, "Educational alternatives on the causes and precautions of child abuse", Master's Thesis, Kangwon National University, pp.32-33, 2007.
Deokpyo Hong, "Study on the causes and prevention of child abuse", Master's Thesis, Kyunghee University, pp.22-26, 2003.
Munsang Choi, "A Study on Factors of Child Abuse : Focused on the Cases of Child Abuse in Korea", 2003-2004, Master's Thesis, Kwangwoon University, pp.9-16, 2004.
Changgu Kang, "The Actual Condition of Child Abuse and Its Improving Measures", Master's Thesis, Dankook University, pp.63-64, 2003.
Sangju Park, "A Study on Actual Condition of Child Abuse and Improvement Schemes", Master's Thesis, Chung-ang University, pp.72-74, 2005.
Jinseok Oh, "A Study on Actual Condition of Child Abuse and Improvement Schemes in Korea", Master's Thesis, Hansung University, pp.67-68, 2011.
Sehui Park, "About improvement program of child abuse preventive policy research", Master's Thesis, Hoseo University, pp.64-65, 2008.
KeunWon Kim, DongWoo Kim, Kyoo-Sung Noh and Joo-Yeoun Lee, "An Exploratory Study on Improvement Method of the Subway Congestion Based Big Data Convergence", Journal of Digital Convergence, Vol. 13, No. 2, pp. 35-42, 2015.
Kyoo-Sung Noh, Seong Taek Park and Kyung-Hye Park, "Convergence Study on Big Data Competency Reference Model", Journal of Digital Convergence, Vol.13, No. 3, pp. 55-63, 2015.
Kyoo-Sung Noh, "A Study on Utilization Strategy of Big Data for Local Administration by Analyzing Cases", Journal of Digital Convergence, Vol. 12, No. 1, pp. 89-97, 2014.
Min Hyuk Yang , In-Sun Jung , Yong-Tchai Kim and Wan-Sup Cho. "An Awareness Identification and Preference Analysis for Domestic University Using SNS Data", Korea Big Data Services Society, Vol. 1, No. 1, pp. 1-13, 2014.
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