[논문]빅데이터를 통해 살펴본 유아 재난안전교육에 대한 사회적 인식

강민정; 유희정

doi:10.5392/jkca.2020.20.02.162

빅데이터를 통해 살펴본 유아 재난안전교육에 대한 사회적 인식
Social Perception of Disaster Safety Education for Young Children through Big Data 원문보기

한국콘텐츠학회논문지 = The Journal of the Korea Contents Association, v.20 no.2, 2020년, pp.162 - 171

초록
AI-Helper

본 연구는 Textom 빅데이터를 바탕으로 유아 재난안전교육에 대한 사회 전반의 인식을 살펴보고 유아 재난안전교육의 방향을 탐색하는데 목적이 있다. 이를 위해 2014년부터 2017년 까지 포털 웹사이트에서 '유아+재난+안전교육'을 키워드로 온라인 텍스터 데이터를 수집하고 분석하였다. 수집된 원자료는 1차와 2차 데이터 정제과정을 거쳤으며, 빈도분석 결과를 바탕으로 주요단어 50개를 선정하였으며, 선정된 키워드는 매트릭스 데이터로 변환하여 네트워크 분석을 실시하였다. 연구결과 첫째, 유아 재난안전교육과 함께 가장 높은 빈도로 등장한 키워드로는 '교육'이었으며, 그 다음으로 '체험', '유치원', '예방', '학교' 순으로 나타났다. 둘째, 중심성 분석 결과, 연결중심성, 근접중심성, 매개중심성이 가장 높은 키워드 역시 '교육', '체험', '예방' 순으로 나타났다. 또한 '예방', '생활', '대피' 키워드는 빈도순위보다 연결중심성에서 높은 순위가 나타나 단어들 간의 연결정도가 높다고 할 수 있다. 이러한 결과들은 유아의 재난안전능력을 증진시키기 위해서는 유아기에 '교육'이 필요하며, 교육기관에서 '예방'과 '체험'을 통한 교육이 이루어져야 함을 시사한다.

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this study is to examine the social perception of disaster safety education for young children based on Textom big data and to explore the direction of young children's disaster safety education. Researchers collected and analyzed online text data using the keywords 'young children+disaster+safety education' from portal websites from 2014 to 2017. The raw data were then subjected to first and second data refinement process. Based on the frequency analysis results, 50 keywords were selected, and the selected keywords were converted into matrix data for network analysis. The results of the study are: first, the most frequently appeared keyword together with young children's disaster safety education was 'education', followed by 'experience', 'kindergarten', 'prevention', and 'school.' Second, keywords with high centrality in the analysis of centrality also were 'education', 'experience', and 'prevention'. In addition, keywords like 'prevention', 'life', and 'evacuation' appear higher in connection-centricity than frequency ranking, which means that the degree of connection between the words is high. These results suggest that young children need education in during early childhood in order to improve their disaster safety skills, and disaster safety education should be accomplished through 'prevention' and 'experience' in early childhood education institutions.

주제어

표/그림 (5)

표 표 1. Ucinet6을 활용한 중심성 분석을 위한 경로
표 표 2. ‘유아+재난+안전교육’과 동시에 출현하는 키워드 빈도 순위
그림 그림 1. ‘유아 재난안전교육’ 네트워크 구조
표 표 3. ‘유아+재난+안전교육’ 관련 키워드 연결망 구조적 특성표
표 표 4. 중심성 분석 결과

AI 본문요약
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문제 정의

따라서 본 연구에서도 교육 분야의 하나인 유아 재난안전교육에 대해 빅데이터 분석방법을 사용함으로써 키워드를 수집하고 분석하여 사회적 인식이 어떠한지 살펴보고 이를 기반으로 사회적 현상을 해석하고 이해하고자 한다. 또한 빅데이터 분석방법 중에 유아재난교육에 대해 교사, 부모, 정책가 등이 의견과 질문을 남기는 포털 사이트의 데이터를 중심으로 키워드를 추출하고 네트워크 분석과 키워드간의 의미연결망 분석법을 사용하여 연구를 하고자 한다.
본 연구는 빅데이터 분석을 통해 우리 사회가 유아 재난안전교육에 대해 사회적 인식을 알아보고, 유아 재난안전교육에 영향을 미치는 요소들을 살펴봄으로써 앞으로 유아 재난안전교육에 대한 방향성을 탐색하고 교육현장에 시사점을 제안하고자 한다.
본 연구는 빅데이터 분석을 통해 유아 재난안전교육에 대한 사회 전반의 인식을 살펴보고자 하였다.
본 연구는 빅데이터 분석을 통해 유아 재난안전교육에 대한 사회의 전반적인 인식을 알아보고자 하였다. 이를 위해 빅데이터 분석 솔루션인 Textom을 통해 온라인 텍스트 데이터를 수집하였으며, 수집한 원자료는 1차 및 2차 정제를 실시하였다.
이에 본 연구는 유아 재난안전교육에 대한 빅데이터 연구가 없는 현시점에서 빅데이터 분석방법을 통해 우리 사회가 유아 재난안전교육에 대해 어떻게 바라보고 이해하고 있는지 알아보고, 유아 재난안전교육에 영향을 미치는 요소들을 살펴봄으로써 앞으로 유아 재난안전교육에 대한 방향성을 탐색하고 교육현장에 시사점을 제안하고자 한다. 앞서 제시한 바와 같이, 유아들은 재난 발생 시 스스로 대처할 수 있는 능력이 성인에 비해 매우 부족하므로 이에 대한 피해 및 상해는 가히 치명적이라 할 수 있다.

제안 방법

첫째, 유아 재난안전교육 관련 키워드 연결망의 구조적 특성을 살펴보기 위하여 데이터 키워드 연결망의 구조 밀도와 전체 네트워크 집중도 분석을 실시하였다. 네트워크 분석 시 Ucinet6을 활용하여 집중도 분석 결과를 바탕으로 Netdraw를 활용하여 네트워크를 시각화 하였다[28]. 또한 연결망 데이터의 유의성을 검정하기 위해 부트스트랩 기법을 사용하여 네트워크 밀도에 대한 일 표본 평균검정을 실시하였다.
따라서 본 연구에서도 교육 분야의 하나인 유아 재난안전교육에 대해 빅데이터 분석방법을 사용함으로써 키워드를 수집하고 분석하여 사회적 인식이 어떠한지 살펴보고 이를 기반으로 사회적 현상을 해석하고 이해하고자 한다. 또한 빅데이터 분석방법 중에 유아재난교육에 대해 교사, 부모, 정책가 등이 의견과 질문을 남기는 포털 사이트의 데이터를 중심으로 키워드를 추출하고 네트워크 분석과 키워드간의 의미연결망 분석법을 사용하여 연구를 하고자 한다. 의미연결망 분석 (semantic network analysis)은 분석할 단어의 쓰임새나 공동으로 출현하는 키워드 분석과 키워드간의 네트워크를 통한 연결 양식을 분석하여 가시화함으로써 추상적인 의미를 파악하고 분석하는 방법이다[23][24].
마지막으로 ‘유아+재난+안전교육’과 관련된 주요단어를 파악하기 위해 Ucinet6을 활용하여 중심성 분석을 실시하였으며, 본 연구에서는 연결정도 중심성, 근접 중심성 및 매개 중심성으로 나누어 살펴보았으며, 중심성 분석을 위한 경로는 [표 1]과 같다.
본 연구에서는 ‘유아+재난+안전교육’과 관련된 주요 단어를 파악하기 위해 중심성 분석을 실시하였으며, 중심성이 높은 상위 20위까지 제시한 결과는 [표 4]와 같다.
다음으로 네트워크 분석을 실시하였는데 네트워크 분석은 다음과 같은 절차로 실시되었다. 첫째, 유아 재난안전교육 관련 키워드 연결망의 구조적 특성을 살펴보기 위하여 데이터 키워드 연결망의 구조 밀도와 전체 네트워크 집중도 분석을 실시하였다. 네트워크 분석 시 Ucinet6을 활용하여 집중도 분석 결과를 바탕으로 Netdraw를 활용하여 네트워크를 시각화 하였다[28].
본 연구는 빅데이터 분석을 통해 유아 재난안전교육에 대한 사회의 전반적인 인식을 알아보고자 하였다. 이를 위해 빅데이터 분석 솔루션인 Textom을 통해 온라인 텍스트 데이터를 수집하였으며, 수집한 원자료는 1차 및 2차 정제를 실시하였다. 정제된 데이터를 바탕으로 동시 출현빈도를 산출을 위해 키워드 빈도분석을 실시하였다.
자료 정제는 1과 2차로 나누어 실시되었으며, 1차 정제과정은 총 6,146건의 데이터들 중 불필요한 숫자나 기호 등 또는 광고나 상업성 글, 중복자료를 대상으로 제거하는 과정을 거쳤고, 2차 정제과정은 1차 정제과정을 마친 데이터들 중 유사어와 동의어를 통일하는 과정을 거쳤다[26]. 최종 정제된 데이터는 키워드 빈도분석을 통해 상위 50개 키워드의 주요단어를 추출하였으며, 네트워크 분석을 위해 1-mode 형태의 대칭형 매트릭스 데이터로 변환하였다[27].
다음으로 네트워크 분석을 실시하였는데 네트워크 분석은 다음과 같은 절차로 실시되었다. 첫째, 유아 재난안전교육 관련 키워드 연결망의 구조적 특성을 살펴보기 위하여 데이터 키워드 연결망의 구조 밀도와 전체 네트워크 집중도 분석을 실시하였다. 네트워크 분석 시 Ucinet6을 활용하여 집중도 분석 결과를 바탕으로 Netdraw를 활용하여 네트워크를 시각화 하였다[28].
자료 정제는 1과 2차로 나누어 실시되었으며, 1차 정제과정은 총 6,146건의 데이터들 중 불필요한 숫자나 기호 등 또는 광고나 상업성 글, 중복자료를 대상으로 제거하는 과정을 거쳤고, 2차 정제과정은 1차 정제과정을 마친 데이터들 중 유사어와 동의어를 통일하는 과정을 거쳤다[26]. 최종 정제된 데이터는 키워드 빈도분석을 통해 상위 50개 키워드의 주요단어를 추출하였으며, 네트워크 분석을 위해 1-mode 형태의 대칭형 매트릭스 데이터로 변환하였다[27].

대상 데이터

수집기간은 2014년 1월 1일부터 2017년 12월 31일 까지 최근 4년간 유아, 재난, 안전교육이 동시에 언급되는 모든 텍스트를 수집하였다. 데이터 수집량은 블로그 1,892건, 카페 1,950건, 뉴스 643건, 웹문서 1,493 건, 지식인 168건으로 총 6,146건의 데이터가 수집되었다.
본 연구는 빅데이터에 기반을 둔 검색엔진 텍스톰을 이용하여 수집하였다. 수집 채널로는 네이버와 다음, 구글에서 제공하는 블로그, 카페, 뉴스, 웹문서를 중심으로 선정하였다.
본 연구의 연결망 데이터의 유의성을 검정하기 위해 부트스트랩 기법을 사용하여 네트워크 밀도에 대한 일 표본 평균검정을 실시하였다. 본 연구에서 무작위로 재배열된 5000개의 네트워크 샘플을 대상으로 데이터의 통계적 유의성을 검정하였다. 그 결과 표집분포 평균은 118.
본 연구는 빅데이터에 기반을 둔 검색엔진 텍스톰을 이용하여 수집하였다. 수집 채널로는 네이버와 다음, 구글에서 제공하는 블로그, 카페, 뉴스, 웹문서를 중심으로 선정하였다. 검색단어로는 빅데이터를 통해 유아 재난안전교육에 대한 개념을 탐색하고자 유아+재난+안전교육을 입력하였으며, 이는 빅데이터를 활용한 선행 연구[17][19][20]를 보면, 제목에서 주요 키워드를 추출하여 선정하고 있음을 알 수 있다.
수집기간은 2014년 1월 1일부터 2017년 12월 31일 까지 최근 4년간 유아, 재난, 안전교육이 동시에 언급되는 모든 텍스트를 수집하였다. 데이터 수집량은 블로그 1,892건, 카페 1,950건, 뉴스 643건, 웹문서 1,493 건, 지식인 168건으로 총 6,146건의 데이터가 수집되었다.

데이터처리

네트워크 분석 시 Ucinet6을 활용하여 집중도 분석 결과를 바탕으로 Netdraw를 활용하여 네트워크를 시각화 하였다[28]. 또한 연결망 데이터의 유의성을 검정하기 위해 부트스트랩 기법을 사용하여 네트워크 밀도에 대한 일 표본 평균검정을 실시하였다. 마지막으로 ‘유아+재난+안전교육’과 관련된 주요단어를 파악하기 위해 Ucinet6을 활용하여 중심성 분석을 실시하였으며, 본 연구에서는 연결정도 중심성, 근접 중심성 및 매개 중심성으로 나누어 살펴보았으며, 중심성 분석을 위한 경로는 [표 1]과 같다.
본 연구의 연결망 데이터의 유의성을 검정하기 위해 부트스트랩 기법을 사용하여 네트워크 밀도에 대한 일 표본 평균검정을 실시하였다. 본 연구에서 무작위로 재배열된 5000개의 네트워크 샘플을 대상으로 데이터의 통계적 유의성을 검정하였다.
이를 위해 빅데이터 분석 솔루션인 Textom을 통해 온라인 텍스트 데이터를 수집하였으며, 수집한 원자료는 1차 및 2차 정제를 실시하였다. 정제된 데이터를 바탕으로 동시 출현빈도를 산출을 위해 키워드 빈도분석을 실시하였다. 다음으로 네트워크 분석을 실시하였는데 네트워크 분석은 다음과 같은 절차로 실시되었다.

성능/효과

본 연구에서 무작위로 재배열된 5000개의 네트워크 샘플을 대상으로 데이터의 통계적 유의성을 검정하였다. 그 결과 표집분포 평균은 118.0955였으며, 표준오차는 5.9800으로 나타났으나, Z-core가 3.8038로 유아 재난안전교육에 대한 연결망 데이터가 절대 값이 Z-score보다 크게 나타날 확률이 0.0014로 5% 유의수준에서 통계적으로 유의미한 관계라고 볼 수 있다.
둘째, 중심성 분석 결과, ‘예방’, ‘생활’, ‘대피’ 키워드는 빈도순위보다 연결중심성에서 높은 순위가 나타나 단어들 간의 연결정도가 높다고 할 수 있다.
사실 유치원을 유아학교라고 칭하기도 한다. 따라서 이상의 키워드로 살펴 본 결과를 통해 유아재난교육은 무엇보다 교육이 중요하고 이러한 교육은 국가수준의 교육기관에서 이루어져야 한다는 사회적 인식이 있음을 알 수 있다.
이러한 밀도는 전체 네트워크가 하위집단별로 분산되어 있을 확률이 높을 뿐 아니라 밀도도 높은 것으로 나타났다. 또한 연결망의 집중도는 22.586%로 특정 노드에 집중도가 높은 것으로 파악되었다. 즉 유아 재난안전교육의 요소들이 유기적으로 관련이 있음으로 파악되며, 유아 재난안전교육에 대한 키워드 연결망을 시각화 하면 [그림 1]과 같다.
또한 연구결과에서 ‘교육’과 더불어 ‘유치원’ 과 ‘학교’ 키워드가 유아 재난안전교육에 영향력을 가지는 키워드임을 제시하였다.
본 연구 결과, ‘교사’ 키워드는 동시 출현 빈도 순위 33위, 근접 중심성, 매개 중심성 순위는 20위를 나타나 유아 재난안전교육에 있어서 일반적인 영향력이 있음을 알 수 있다.
유아 재난안전교육 관련 키워드 연결망의 구조적 특성을 살펴보기 위하여 데이터 키워드 연결망의 구조 밀도와 전체 네트워크 집중도 분석을 실시하였다. 분석한 결과는 [표 3]에 제시한 바와 같으며, 총 50개 노드의 밀도는 .983, 평균경로 거리는 48.160, 컴포넌트 수는 1, 지름은 2로 나타났다. 이러한 밀도는 전체 네트워크가 하위집단별로 분산되어 있을 확률이 높을 뿐 아니라 밀도도 높은 것으로 나타났다.
셋째, ‘교육의 질은 교사의 질을 능가하지 못 한다’ 는 말이 있듯이 유아 재난안전교육 역시 교사의 역할이 중요하다.
이상의 논의를 종합해 보면, 빅테이터를 활용한 유아 재난안전교육의 키워드들은 교육과 체험, 예방, 생활과 연결 지어 생각하고 있는 것으로 보이며 효율적인 교육청과 교사의 역할을 위한 정부의 지원과 실천적 과제가 더욱 필요함을 드러내고 있다. 이러한 논의를 바탕으로 후속연구를 위한 다음과 같은 제언을 하고자 한다.
첫째, 유아 재난안전교육에 대한 키워드를 분석한 결과, ‘교육’(10,775), ‘체험(2,993)’, ‘유치원(1,184)’, ‘예방(1,169)’, ‘학교(1,161)’순으로 많이 출현하였으며 중심성도 높은 것으로 나타났다.
특히 ‘예방’, ‘생활’, ‘화재’, ‘지진’, ‘대피’, 소방서‘는 빈도분석 순위보다 연결중심성에서 더 높은 순위로 나타나 단어의 동시 출현빈도에 비해 상대적으로 단어들 간의 연결정도는 매우 높은 것으로 나타났다.

후속연구

그러나 현실적으로 교사의 재난안전교육에 대한 인식과 관심이 부족하므로 인식의 변화를 위한 재난안전 교사교육 및 교사연수프로그램 개발을 위한 연구가 요구된다. 둘째, 재난안전교육은 예방과 실천적 교육이 중요하므로 누리과정과 통합되어 유아가 일상에서 습관화 될 수 있도록 교육청의 제도적 방안과 국가의 지속적인 정책적 지원의 논의가 필요하다. 셋째, 재난안전교육은 영유아시기에 안전의 생활화, 습관화가 필요함에도 불구하고 유아시기보다 초등시기 연구나 교육이 중점으로 이루어지고 있어 앞으로 영유아를 대상으로 이루어지는 교육과 연구가 체계적으로 수행될 수 있기를 기대한다.
둘째, 재난안전교육은 예방과 실천적 교육이 중요하므로 누리과정과 통합되어 유아가 일상에서 습관화 될 수 있도록 교육청의 제도적 방안과 국가의 지속적인 정책적 지원의 논의가 필요하다. 셋째, 재난안전교육은 영유아시기에 안전의 생활화, 습관화가 필요함에도 불구하고 유아시기보다 초등시기 연구나 교육이 중점으로 이루어지고 있어 앞으로 영유아를 대상으로 이루어지는 교육과 연구가 체계적으로 수행될 수 있기를 기대한다.
특히 안전교육에 대한 인식을 조사한 서영임(2019)은 다른 안전교육에 비해 재난 대피안전에 대한 인식과 실행이 평균보다 낮은 점수를 보이고 있어 재난안전에 대한 교사교육이 필요함을 강조하였다[44]. 이러한 현상은 교사들의 재난안전교육에 대한 인식과 관심의 부족, 자료 및 연구부족, 전문성 부족에 기인한 것으로 보이므로 추후 교사의 유아 재난안전교육에 대한 인식을 높이고 누리과정과 연계되고 통합된 교육으로 기관에서의 활용도를 높이기 위해서는 구체적이고 실행 가능한 재난안전교육 방법 및 프로그램 개발이 이루어져야 할 것이다.
또한 재난안전교육은 실제 재난발생시 몸이 먼저 기억할 수 있도록 반복적인 체험을 통하여 생활화하고 습관화해야 하며 재난이 발생할 경우 유아 스스로 대피행동과 대피경로를 이해하고 행동에 옮길 수 있는 실질적인 실습을 반복하면서 체득하는 것이 필요하다. 이에 유아 연령에 적합한 재난안전 교육에 있어서 체계적인 체험교육을 실행하기 위한 핵심적인 교육콘텐츠 개발 및 보급, 교육 콘텐츠가 이루어져 내실 있는 재난안전교육이 운영되도록 해야 할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	유엔개발계획에서는 재난을 무엇이라 정의하였는가?	재난(disaster)이란 불길한 모습을 상징하는 라틴어에서 유래된 것으로 "하늘로부터 비롯된 인간의 통제가 불가능한 해로운 영향" 이라는 의미를 가지고 있다[1]. 우리나라의 재난 및 안전관리 기본법 제3조 제1호에 제시된 재난은 국민의 생명‧신체 및 재산과 국가에 피해를 주거나 줄 수 있는 것으로 태풍 호우 홍수 대설 가뭄 등 자연현상으로 인하여 발생하는 재해를 의미한다고 제시되어 있으며 유엔개발계획(United Nations Development Programme : UNDP)은 재난을 사회의 기본 조직 및 정상 기능을 와해시키는 갑작스러운 사건이나 정상적인 능력으로 처리할 수 있는 범위를 벗어나는 재산, 사회간접시설, 생활수단의 피해를 일으키는 단일 또는 일련의 사건이라고 정의하고 있다.
	빅데이터(big data)분석은 어떤 방법인가?	한편, 21세기의 인공지능시대 개막과 동시에 정보가 실시간으로 생성·유통되는 제4차 산업혁명 시대가 도래하면서 연구측면에서 빅데이터(big data)분석 기법과 같은 새로운 방법론을 활용하는 분야가 많아지고 있다 [16]. 빅데이터(big data)분석은 사회 전반적인 인식 및 현상을 살펴보기에 적절한 방법으로 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술까지 포함하고 있는 개념으로 엄청난 양의 데이터를 분석하여 현재를 파악하고 미래를 예측하는 것이라 할 수 있는 방법이다 [17]. 그러므로 빅데이터에서 가장 중요한 것은 분석이며 그 분석을 기반으로 문제해결이나 합리적이고 과학적인 의사 결정에 활용하는 것이 핵심이라고 할 수 있다.
	재난에 대한 피해를 줄이기위해 사전교육을 통해 대처능력을 갖추는 것이 중요한 이유는?	7배 증가하는 612조원에 이를 것으로 추정하고 있다[3]. 이처럼 현대사회의 자연재난과 인적재난은 증가하고 있고 재난의 발생양상도 도발적, 가변적이어서 언제, 어디서 발생할 것인지를 예측할 수 없다. 또한 예측이 가능하다 하더라도 이에 따른 피해를 방지하는 것이 어렵다. 그러므로 재난에 대한 피해를 줄이기 위해 국민행동요령이나 대처훈련 등 사전교육을 통해 대처능력을 갖추는 것이 무엇보다 중요하다[4][5].

참고문헌 (51)

허병이, 김성중, "교육시설 재난사고 실태 분석에 따른 재난안전 평가 방향에 관한 연구," 교육.녹색환경연구, 제11권, 제3호, pp.25-35, 2012.
국민안전처, 재해연보, 서울: 국민안전처, 2014.
최경철, 재난안전 연구개발사업의 성과요인분석 : 국민안전처 출연금 연구개발사업을 중심으로. 서울과학기술대학교 대학원, 석사학위논문, 2016.
정건희, "재난 위험도 평가과정에 재난안전교육이 미치는 영향 평가," 한국재난정보학회논문집, 제10권, 제3호, pp.366-372, 2014.

원문보기 상세보기
배천직, 재난안전교육의 실태와 개선방안, 한국여성정책연구보고서, 제5호, pp.75-98, 2016.
박소연, 구원회, 백민호, "교육기관 재난관리 협력체계 구축을 위한 실태조사 연구," 한국재난정보학회, 제13권, 제3호, pp.405-412, 2017.
교육과학기술부, 보건복지부, 3-5세 연령별 누리과정: 교사용 지도서, 서울: 교육과학기술부, 보건복지부, 2013.
심진아, 어린이집별 맞춤형 재난대비 매뉴얼 구축을 위한 재난안전 교사교육 프로그램 시안개발, 명지대학교 교육대학원, 석사학위논문, 2016.
한명옥, 유아안전교육을 위한 상황중심 수업모형 개발 및 적용, 강릉원주대학교 일반대학원, 박사학위논문, 2016.
L. Peterson and L. Mori, "Prevention of child injury: An overview of targets, method, and tactics for psychologists," Journal of Consulting and Clinical Psychology, Vol.53, pp.586-595, 1985.

상세보기
김경중, 최대훈, 윤준영, "보육의 위기적 현상과 재난안전관리의 문제점 조망," 예술인문 사회 융합 멀티미디어 논문지, 제5권, 제4호, pp.631-648, 2015.
성미영, 재난유형별 영유아교육기관 비상대피훈련 매뉴얼 개발, 서울:학지사, 2019.
이병호, 박윤주, 이재림, "학교 재난안전 교육연수과정 실태분석 및 개선방향에 관한 연구-학교시설에 대한 재난안전관리 중심으로-," 교육.녹색환경연구, 제17권, 제2호, pp.11-21, 2018.

원문보기 상세보기
임은옥, 자연재해 안전교육이 유아의 안전문제해결 사고 및 환경 친화적 태도에 미치는 영향, 건국대학교 대학원, 석사학위논문, 2018.
박은미, 영상매체를 활용한 재난안전 교육이 유아의 안전문제해결사고 및 조망수용능력에 미치는 영향, 전남대학교 교육대학원, 석사학위논문, 2012.
K. Schwab, The Fourth Industrial Revolution : what it means, how to respond. World Economic Forum, 2016.
이강훈, 제희선, "빅데이터를 통해 살펴본 유아 창의 인성교육에 대한 키워드 네트워크 분석," 미래유아교육학회지, 제25권, 제4호, pp.121-144, 2018.
김동완, "빅데이터의 분야별 활용사례," 경영논총, 제34권, pp.39-52, 2013.
최현주, 최연철, "빅데이터를 통해 바라본 유아 창의 인성 교육 방안 연구," 어린이문학교육연구, 제17권, 제4호, pp.601-627, 2016.
강승지, 이연선, "빅데이터를 통해 바라본 유아 스마트미디어 교육에 대한 사회적 인식," 열린유아교육연구, 제22권, 제4호, pp.45-72, 2017.
김병만, "빅데이터를 통해 바라본 유보통합의 사회적 인식 네트워크 분석," 교육혁신연구, 제29권, 제2호, pp.17-39, 2019.
조화순, 조은일, "빅데이터 정책과 새로운 기술 거버넌스의 모색," 국가정책연구, 제29권, 제2호, pp.1-21, 2015.
서현정 조부경, "빅데이터에 나타난 인성교육 책임덕목에 대한 의미연결망 분석," 어린이문학교육연구, 제17권, 제4호, pp.465-484, 2016.
최윤정, 권상희, "빅데이터 관련 신문기사의 의미연결망 분석," 사이버 커뮤니케이션 학보, 제31권, 제1호, pp.241-286, 2014.
송태민, "소셜 빅데이터를 활용한 보건복지정책 동향분석," 보건복지포럼, Vol.213, pp.101-113, 2014.
이수상, 네트워크 분석 방법론, 서울: 논형, 2013.
S. P. Borgatti, M. G. Everett, and J. C. Johnson, Analyzing social networks, Thousand Oaks, CA: Sage Publications, 2013.
김용학, 김진, 사회연결망 분석(4판), 서울: 박영사, 2016.
김준호, 초등학교 안전교육에 관한 사례 연구, 서울교육대학교 교육전문대학원, 석사학위논문, 2018.
강욱, 조준택, "모든 위험 접근법을 활용한 유소년 재난안전 교육에 관한 연구," 한국초등교육, 제29권, 제2호, pp.93-108, 2018.
김성제, 초등학교 저학년 참여식 재난안전교육 프로그램 효과에 관한 질적 사례연구, 서울시립대학교 대학원, 박사학위논문, 2019.
A. S. Kendrick, R. Kaufmann, and K. P. Messenger, Healthy young children : A manual for programs, NAEYC, 1988.
뉴시스, 유.초.중.고 학기당 안전교육 51시간 이상 의무화, 2016. 3. 13.
고정완, 상황역할극 중심의 안전교육이 유아의 안전문제해결사고와 자기 조절력에 미치는 영향, 전남대학교 대학원, 석사학위논문, 2016.
김선아, 전래동화와 동요를 활용한 안전교육이 유아의 안전지식과 안전문제해결사고에 미치는 효과, 숭실대학교 교육대학원, 석사학위논문, 2015.
M. E. Ast, Preschool children's conceptualization of safety and moral rules, (Unpublished doctoral dissertation, Oklahoma University, Norman, 1995.
최선미, 아동 안전 관련법에 기초한 문제 상황활동이 유아의 안전능력에 미치는 변화과정연구, 광주여자대학교 대학원, 박사학위논문, 2018.
김혁곤, 안전문화 정착을 위한 재난안전교육 활성화 방안에 관한 연구: 재난안전체험교육 시설을 중심으로, 경기대학교 행정사회복지대학원, 석사학위논문, 2019.
최상경, 문정민, "재난 대응력 향상을 위한 아동 재난안전 교육과 안전체험 교실 연구," 한국공간디자인학회논문집, 제57권, pp.23-37, 2019.
국립국어연구원, 표준국어대사전, 서울: 두산 동아, 2018.
N. Coppens and B. McCabe, "Promoting children's use of bicycle helmets," Journal of Pediatric Health, Vol.9, No.2, pp.51-58, 1995.

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D. Glik, J. Kronenfeld, and K. Jackson, Perceived risk of childhood injury among parents of preschoolers, Manuscript Submitted for Publication, 1990.
성외옥, 소방안전교육이 영아의 소방안전지식 및 소방안전문제 해결능력과 소방대피능력에 미치는 영향, 경성대학교 교육대학원, 석사학위논문, 2011.
이미경, 영아안전에 대한 보육교사의 인식과 실천에 관한 연구, 강남대학교 교육대학원, 석사학위논문, 2015.
서영임, 만2세 영아의 안전교육프로그램 개발 및 효과, 전남대학교 대학원, 박사학위논문, 2019.
교육과학기술부, 유치원교육과정해설서, 서울: 교육과학기술부, 2008.
유정민, 영아 안전교육에 대한 교사 인식과 운영 실태 : 서울시 국공립 어린이집 중심으로, 동국대학교 교육대학원, 석사학위논문, 2017.
이설자, 어린이집 안전사고에 대한 안전교육 및 교사의 인식, 인천대학교 교육대학원, 석사학위논문, 2015.
주영미, 영아교사의 안전교육 실태 및 인식조사, 호남대학교 대학원, 석사학위논문, 2015.
최원희, 유아교육기관유형에 따른 안전교육실태 및 안전사고에 대한 교사의 인식, 인제대학교 교육대학원, 석사학위논문, 2015.
한국산업안전공단, 어린이 안전교육의 중요성, 서울: 한국산업안전보건공단, 2002.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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