[논문]비대면수업에서 학습성취도에 미치는 요인에 대한 구조방정식 모형 연구

서혜선

doi:10.17703/jcct.2020.6.4.157

비대면수업에서 학습성취도에 미치는 요인에 대한 구조방정식 모형 연구
A Study on the Structural Equation Model for Factors Affecting Academic Achievement in Non-Face-to-Face Class 원문보기

Journal of the convergence on culture technology : JCCT = 문화기술의 융합, v.6 no.4, 2020년, pp.157 - 164

초록
AI-Helper

COVID-19 (Corona Virus Desease-19)로 인해 2020년에는 국내 모든 대학이 비대면 수업을 진행하는 상황이었다. 본 연구는 이러한 비대면 수업하에서 특히 실습수업이 중요한 공과대학생들의 경우 어떤 요인들이 학업 성취도에 영향을 미치는가를 연구하고자 하는 것이다. 본 연구를 위해 D대학의 공과대학생들 대상의 학습성취도 관련 설문문항을 이용하여 회귀 모델과 경로 분석을 결합한 구조 방정식 모형을 적용하고 본 연구에서 정의한 통계적 연구가설의 타당성을 검증하고자 한다. 또한 본 연구를 통해 지속화 되고 있는 비대면 수업에서, 특히 공과대학에서 고려해야 할 요소들이 무엇인지를 제안하고자한다. 조방정식의 최적의 모형 결과 학습성취도에 직접적인 영향을 주는 요인으로 질의 및 피드백 그리고 이러닝 시스템으로 나타났다. 또한 이 두 요인은 이론수업과 실습수업이라는 매개변수를 통해 학업 성취도에 간접적으로도 영향을 주고 있음을 확인할 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper

In 2020, due to COVID-19, all universities in Korea were conducting non-face-to-face classes. The purpose of this study is to study what factors affect academic achievement under such non-face-to-face instruction, especially for engineering students where practical training is important. Validity of the statistical hypothesis defined in this study by applying a structural equation model using questionnaires about academic achievement for engineering students at University D for this study. In addition, I would like to suggest what factors should be considered in non-face-to-face classes, especially in engineering colleges. As a result of the study, it was found that students' Q&A, feedback and e-learning system had a direct influence on academic achievement. In addition, it was confirmed that they had an indirect influence on academic achievement through the parameters of theory class and practical class.

주제어

표/그림 (9)

그림 그림 1. 제안 모형 Figure 1. Proposal model
표 표 1. 인구통계적 특성 Table 1. Demographic's characters
표 표 2. 주요 변수들의 속성 Table 2. Main Variable's Properties
표 표 3. 내적 일치성 검증결과 Table 3. Verification results of the internal consistency
표 표 4. 측정변수간 상관관계 Table 4. Correlations between measured variables
그림 그림 2. 최종 구조방정식 모형 Figure 2. Accepted final structural equational model.
표 표 5. 최종모형에 대한 적합도 검정 Table 5. Goodness of fit index for final model
표 표 6. 모형의 모수 추정치 Table 6. Parameter estimates of the model
표 표 7. 연구모형의 직접, 간접 그리고 총효과 Table 7. Direct, indirect and total effects of the research model

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

대학생들의 학업성취도에 관한 다양한 연구들에도 불구하고 코로나 상황 하에서 실시되고 있는 원격수업에서의 학업성취도와 관련한 구체적인 문헌들을 찾아보기가 어려운 상황이다. 그렇지만 코로나의 상황이 안정되더라도 향후 대학들은 원격수업의 형태를 병행하거나 또는 확장 될 가능성이 높은 만큼 교육의 목적을 달성하고 학생들 스스로가 느끼는 학습 성취도를 향상시키기 위해 어떤 요인들을 사전에 대비하고 철저하게 준비해야 하는지를 원격수업에 특화된 요인들로 판단되는 문항들을 설계하여 설문으로 구성하고 분석해 보고자 하는 것이다.
본 연구는 2020년도 세계를 강타한 COVID-19으로 인해 불가피하게 온라인을 통해 원격으로 수업을 진행 할 수 밖에 없었던 상황에서 실습수업이 중요한 공과대학생들 스스로가 원격수업을 통한 학업성취도를 평가하고 그 과정에서 어떤 요인들이 원격수업에 중요한 영향을 미치는지를 통계적 방법론을 통해 추론하고 가설검정을 해본 것에 의미가 있다 하겠다. 따라서 다수의 대학들이 2학기도 원격수업으로 교육을 진행하고 하는 과정에서 특히 공과대학의 경우 학생의 학업성취도 향상을 위해 어디에 선택과 집중을 해야 하는지를 재검토 해 보는 데 기초 연구 자료가 될 것이라 기대해 본다.
본 연구는 구조방정식모형(SEM, structural equation modeling)을 이용해 학습성취도와 성취도에 영향을 주는 다양한 변수들 간의 관계를 연구하고자 한다. 구조방정식 모형은 통계적 기법을 이용하여 개념들 간의 인과관계에 대해 분석하는 실증적 분석으로(Suh & Choi, 2020)구조방정식모형은 서로 다른 통계분석 방법인 확정적 요인분석(confirmatory factor analysis)과 다중회귀분석(multiple regression analysis) 및 경로분석(path analysis)을 하나의 통합모형으로 결합시킨 것으로 볼 수 있으며 공분산구조모형으로도 알려져 있다.
이러한 사이버대학의 특성과는 무관하게 본 연구는 특히 실습수업의 비중이 높고 실습수업을 원격으로 병행해야 하는 공과대학의 경우 과연 코로나 상황에서 원격수업이 적절하게 이루어지고 있는지, 그리고 이러한 원격수업에 있어 공과대학생들의 학업성취도에 미치는 영향은 어떤 것들이 있는지를 통계적 모델링을 통해 파악해 보고자 하는 것이다. 이를 위해 D대학의 공과대생을 대상으로 원격수업에서의 학습성취도에 영향을 줄 것으로 판단되는 요인들을 설계하고 설문으로 구성하여 2020년 6월 초 2주간 온라인 서베이를 통해 데이터를 수집하였다.
잠재변수들 간의 직접효과, 간접효과 및 총효과에 대해 에 제시하였다.
최종 선택된 구조방정식 모형 에 대한 경로계수와 그에 대한 유의성 결과를 에 제시하였다.

가설 설정

가설1: 교육컨텐츠, 이러닝 시스템, 과제량, 질문과 피드백은 이론수업과 실습수업에 영향을 줄 것이다.
가설2: 이론수업과 실습수업은 학업성취도에 영향을 줄 것이다.
가설3: 교육컨텐츠, 이러닝 시스템, 과제량, 질문과 피드백은 학습성취도에 직접적인 영향을 줄 것이다.
가설4: 교육컨텐츠, 이러닝 시스템, 과제량, 질문과 피드백은 이론수업과 실습수업의 매개변수를 통해 학습 성취도에 간접적인 영향을 줄 것이다.

제안 방법

이러한 사이버대학을 중심으로 온라인 수업의 만족도 등을 연구한 사례가 있으며, Shim은 온라인 수업에서 학습도구와 학습성취, 학습만족간의 관계에 대하여 연구하였다(Shim, 2012). Shim은 본 연구에서 온라인 학습자가 사용하는 강의, 과제, 온라인 상호작용 도구, 그리고 오프라인의 상호작용의 학습도구와 학습성취, 학습만족간의 관계를 설문조사를 통해 실증분석하였다.
구조방정식 모델링을 수행하는 분석 툴로 AMOS, Mplus와 같은 통계 패키지들이 오래전부터 사용되어 오고 있지만, 본 연구에서는 R의 lavaan 패키지를 사용하여 구조방정식 모델링을 적용하였다. 최근 오픈소스를 기반으로 하는 통계분석 툴인 R의 확산으로 구조방정식 모델링을 지원하는 R 패키지들이 지원되고 있다(Suh & Choi, 2020).
본격적으로 측정항목들의 내적 일관성을 검증하기 위하여 측정문항들에 대한 신뢰성 분석을 실시하였다. <표 3>에서와 같이 문항간의 신뢰도를 나타내는 Cronbach's α 계수가 H·W(과제)를 제외하면 모두 0.
모든 문항은 리커트 척도형의 5점 만점으로 설계되었으며 “매우부정”은 1, “부정”은 2, “보통”은 3, “긍정”은 4, “매우긍정”은 5의 값을 갖는다. 설문구성은 크게 개인의 프로화일 정보와, 원격수업환경(3문항), 교육자관련(4문항), 교육컨텐츠(3문항), 이론강의 관련(3문항), 실습강의 관련(4문항), 학습자태도(2문항), 과제(3문항), 질의 및 피드백(5문항), 이러닝 시스템(4문항), 학습성취도(3문항) 및 개선사항 등으로 구성되었다.
이를 위해 D대학의 공과대생을 대상으로 원격수업에서의 학습성취도에 영향을 줄 것으로 판단되는 요인들을 설계하고 설문으로 구성하여 2020년 6월 초 2주간 온라인 서베이를 통해 데이터를 수집하였다. 설문에 구성된 주요 요인들로는 교육의 주요 핵심인 교육자와 교육컨텐츠 등의 내용과 온라인 수업에서 전달방식에 차이가 있을 것으로 판단되는 이론강의, 실습강의, 질문과 피드백의 유연성, 온라인 과제의 적절성, 이러닝 시스템 등을 고려하였으며 이를 바탕으로 모형을 구성하고자 한다.
이러한 사이버대학의 특성과는 무관하게 본 연구는 특히 실습수업의 비중이 높고 실습수업을 원격으로 병행해야 하는 공과대학의 경우 과연 코로나 상황에서 원격수업이 적절하게 이루어지고 있는지, 그리고 이러한 원격수업에 있어 공과대학생들의 학업성취도에 미치는 영향은 어떤 것들이 있는지를 통계적 모델링을 통해 파악해 보고자 하는 것이다. 이를 위해 D대학의 공과대생을 대상으로 원격수업에서의 학습성취도에 영향을 줄 것으로 판단되는 요인들을 설계하고 설문으로 구성하여 2020년 6월 초 2주간 온라인 서베이를 통해 데이터를 수집하였다. 설문에 구성된 주요 요인들로는 교육의 주요 핵심인 교육자와 교육컨텐츠 등의 내용과 온라인 수업에서 전달방식에 차이가 있을 것으로 판단되는 이론강의, 실습강의, 질문과 피드백의 유연성, 온라인 과제의 적절성, 이러닝 시스템 등을 고려하였으며 이를 바탕으로 모형을 구성하고자 한다.

대상 데이터

<표 1>은 설문응답 학생들의 주요 인구통계적 요인들이다. 공과대 재학생의 성별비율과 유사하게 성별 응답률을 보였으며 전공별로도 10개 학과 재학생의 정원에 비례하여 고르게 설문에 응답하였다. 학년별로는 신입생인 1학년이 38.
원격강의의 학습성취도에 영향을 미치는 요인 분석을 위해 사용한 데이터는 수도권 내에 있는 D학교 교 공과대학생을 대상으로 실시한 온라인 설문 데이터이다. 온라인 설문조사는 2020년 1학기 원격수업중인 6월 초 약 2주 동안 실시하였으며 60여개의 문항에 대해 총 826명이 응답하였다. 모든 문항은 리커트 척도형의 5점 만점으로 설계되었으며 “매우부정”은 1, “부정”은 2, “보통”은 3, “긍정”은 4, “매우긍정”은 5의 값을 갖는다.
원격강의의 학습성취도에 영향을 미치는 요인 분석을 위해 사용한 데이터는 수도권 내에 있는 D학교 교 공과대학생을 대상으로 실시한 온라인 설문 데이터이다. 온라인 설문조사는 2020년 1학기 원격수업중인 6월 초 약 2주 동안 실시하였으며 60여개의 문항에 대해 총 826명이 응답하였다.

이론/모형

01), <표 5>는 분석모형에 대한 적합도 결과를 보여준다. 기초모형에 비해 수정된 구조방정식 모형이 어느 정도 향상되었는지를 나타내는 지수로서 비교적합지수(CFI, comparative fit index), 증가적합지수(IFI, incremental fit index), 비표준적합지수(TLI, tucker-lewis index)를, 절대적합지수로 GFI(goodness-of fit index)와 RMSEA 등을 사용하였다. X²=291.

성능/효과

한편 비대면수업과 무관하게 한국 아동 청소년을 대상으로 입시에 시달리고 있는 청소년들의 여가 생활이 학교생활 만족도에 큰 영향을 준다는 결과등도 이미 제시된바 있다(Jung, 2020). Suh는 비대면 수업만족도에 미치는 영향이 무엇인지를 비례오즈 모형을 통해 연구하였으며 그 결과 원격수업에서 전반적인 만족도에 미치는 주요 요인은 과제량의 정도, 원격환경에서의 적합한 실습 수준, 원격수업의 전달력, 원격수업에 대한 흥미도, 교수의 열정, 이러닝 시스템의 사용편리성 등으로 나타났다.(Suh, 2020).
기초모형에 비해 수정된 구조방정식 모형이 어느 정도 향상되었는지를 나타내는 지수로서 비교적합지수(CFI, comparative fit index), 증가적합지수(IFI, incremental fit index), 비표준적합지수(TLI, tucker-lewis index)를, 절대적합지수로 GFI(goodness-of fit index)와 RMSEA 등을 사용하였다. X²=291.5, CFI=0.979, IFI=0.979, TLI=0.970이며 그 외 NFI, RFI 등도 모두 0.90 이상으로 매우 양호하게 나타났다. 또한 표본의 크기에 영향을 가장 적게 받는다는 장점이 있어 많이 사용되는 RMSEA(root mean square error of approximation)도 RMSEA=0.
실습수업이 원격수업의 학생성취도를 높이는데 가장 크게 기여하는 것으로 나타나, 무엇보다 공과대학의 경우 원격수업에서 실습수업에 대한 중요도를 실감할 수 있다 하겠다. 결과적으로 실습위주인 공과대학의 경우 실습수업의 적절성, 이러닝 시스템의 사용 편리성, 그리고 원할한 질의와 피드백이 학생들의 학업 성취도를 높인다는 것을 최종모형을 통해 확인할 수 있다.
세 번째 가설과 네 번째 가설을 함께 요약하면 질의 및 피드백과 이러닝 시스템은 학습성취도에 직접적인 영향을 주는 것 뿐만 아니라 이론수업과 실습수업의 매개변수를 통해 학습성취도에 간접적인 영향을 주고 있다고 결론 내릴 수 있다. 결론적으로 비대면수업에서 학습성취도에 영향을 주는 직접적인 요인은 질의 및 피드백과 이러닝시스템 으로 나타났다. 또한 이 두 요인은 실습수업 및 이론수업이라는 매개변수를 통해 학습성취도에 간접적인 영향력을 행사하고 있음을 확인 할 수 있다.
먼저 본 연구에서 정의한 첫 번째 가설에 대한 결론을 요약하면 교육컨텐츠와 이러닝 시스템은 이론수업에 영향을 주며 교수의 열정, 교육컨텐츠, 질의 및 피드백, 그리고 이러닝 시스템은 실습수업에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 이론수업과 실습수업이 학업성취도에 영향을 줄 것이라는 가설에 대해서는 공과대학생들의 원격수업의 경우 실습수업만이 학습성취도에 영향을 주는 것으로 나타났다. 세 번째 가설과 네 번째 가설을 함께 요약하면 질의 및 피드백과 이러닝 시스템은 학습성취도에 직접적인 영향을 주는 것 뿐만 아니라 이론수업과 실습수업의 매개변수를 통해 학습성취도에 간접적인 영향을 주고 있다고 결론 내릴 수 있다.
먼저 본 연구에서 정의한 첫 번째 가설에 대한 결론을 요약하면 교육컨텐츠와 이러닝 시스템은 이론수업에 영향을 주며 교수의 열정, 교육컨텐츠, 질의 및 피드백, 그리고 이러닝 시스템은 실습수업에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 이론수업과 실습수업이 학업성취도에 영향을 줄 것이라는 가설에 대해서는 공과대학생들의 원격수업의 경우 실습수업만이 학습성취도에 영향을 주는 것으로 나타났다.
둘째, 이론수업과 실습수업이 학업성취도에 영향을 줄 것이라는 가설에 대해서는 공과대학생들의 원격수업의 경우 실습수업만이 학습성취도에 영향을 주는 것으로 나타났다. 세 번째 가설과 네 번째 가설을 함께 요약하면 질의 및 피드백과 이러닝 시스템은 학습성취도에 직접적인 영향을 주는 것 뿐만 아니라 이론수업과 실습수업의 매개변수를 통해 학습성취도에 간접적인 영향을 주고 있다고 결론 내릴 수 있다. 결론적으로 비대면수업에서 학습성취도에 영향을 주는 직접적인 요인은 질의 및 피드백과 이러닝시스템 으로 나타났다.
연구 결과 ‘학업성취도’에는 ‘이러닝 시스템’이 직접효과 0.23(p<0.001)와 간접효과 0.09(p<0.01) 그리고 총효과 0.31(p<0.001) 모두 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다.
또한 화상강의나 원격수업의 만족도에 대한 연구로 Jeong(2016)은 모바일 메신저 앱의 교육적 활용에 대한 대학생의 강의 충성도에 영향을 미치는 변인들을 도출하고 각 변인들(동기, 참여, 지각된 가치, 만족감, 충성도) 간의 관계성에 대한 최적의 모형을 수립한 바 있다. 최종모형을 통해, 만족도, 실용적 동기, 기능적 참여 등이 강의 충성도에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 반면 사회적 동기, 유희적 동기, 정서적 참여, 공감적 참여의 영향력은 유의하지 않다는 것을 보였다(Jeong, 2016). Lee & Park은 동영상 유형을 사회적 단서 중 시각적 단서에 초점을 두고 3가지로 구분하여 강의 유형과 연령 및 교과에 따라 학습 만족도 및 학업 성취도의 유의미한 차이가 있는지를 분석하였다.
탐색적 자료 분석을 통해 대부분의 개별 문항들인 prof_passion (교수의 열정), delivery_learn_material(제공되는 교육자료의 적절성), is_practice_possible(원격으로 실습이 가능한가) , Q&F(질문 및 피드백의 적절성) system_convenience to use(이러닝 시스템의 사용 편리성) 등이 정규분포를 따르고 있음을 확인하였다.
05하에서 모두 유의한 값을 보인다. 특히 교육자와 교육컨텐츠 사이의 상관계수는 0.78로, 교육컨텐츠와 이론수업은 0.72로 다소 높게 나타났으나, 교수와 실습수업의 적절성 상관계수는 0.52, 교수와 질문에 대한 피드백 상관은 0.53, 이러닝 시스템과 다른 잠재 변수들간의 상관관계도 대체로 낮아 내적타당성인 구인타당성(construct validity)을 만족하는 것으로 보인다.

후속연구

본 연구는 2020년도 세계를 강타한 COVID-19으로 인해 불가피하게 온라인을 통해 원격으로 수업을 진행 할 수 밖에 없었던 상황에서 실습수업이 중요한 공과대학생들 스스로가 원격수업을 통한 학업성취도를 평가하고 그 과정에서 어떤 요인들이 원격수업에 중요한 영향을 미치는지를 통계적 방법론을 통해 추론하고 가설검정을 해본 것에 의미가 있다 하겠다. 따라서 다수의 대학들이 2학기도 원격수업으로 교육을 진행하고 하는 과정에서 특히 공과대학의 경우 학생의 학업성취도 향상을 위해 어디에 선택과 집중을 해야 하는지를 재검토 해 보는 데 기초 연구 자료가 될 것이라 기대해 본다.

참고문헌 (15)

Shim, S. K. Relationship among the Learning Instrument, Learning Achievement, and Learning Satisfaction in Online Calss. The Journal of the Korea Contents Association, Vol. 12, No. 3, pp. 487-497. 2012.

원문보기 상세보기
Kim, S. Y., & Shin, H. J. The Validity of the Consisting Factors of Students' Satisfaction for their Department Professors' Performance and Analysis of the Structural Relationship between Students' Satisfactions for their Department Professors' Performance and Students' Academic Achievement. The Journal of Korean Teacher Education, Vol. 29, No. 1, pp. 207-226. 2012.
Yun, H. J., Kwak, E. M., & Kwon, S. Y. The Relationship between Personality Types, Learning Style, and Academic Achievement in First Year Nursing Students. The Journal of the Convergence on Culture Technology, Vol. 5, No. 2, pp. 247-255. 2019.
Johnson, R. D. Gender differences in e-learning: Communication, social presence, and learning outcomes. Journal of Organizational and End User Computing, Vol. 23, No. 1, pp. 79-94. 2011.

상세보기
Kehrwald, B. Learners' experiences with learner support in networked learning communities. Proceedings of the 6th International Conference on Networked Learning, http://nlc.ell.aau.dk/past/nlc2008/abstracts/PDFs/Kehrwald, pp. 210-217. 2008.
Lowenthal, P. R. Social presence. In P. Rogers, G. Berg, J. Boettcher, C.Howard, L. Justice, and K. Schenk (Eds.), Encyclopedia of distance and online learning (2nd ed.), Hershey, PA: IGI Global. pp. 1900-1906. 2009.
Park, H. K. A Case Study on the Perceptions and Preferences of Graduate Students of Interpretation and Translation for Online Learning. Interpreting and Translation Studies, Vol. 24, No. 3, pp. 43-66. 2020.
Jeong, H, H. A Structure Analysis of the relationship among Students' Motivation, Engagement, Perceived Value, Satisfaction, and Course Loyalty to Mobile Messenger Apps for Educational Use - Focused on College Courses. Journal of Korean Association for Educational Information and Media, Vol. 22, No. 1, pp. 137-165. 2016.

상세보기
Lee, e. J., & Park,. I. W. The Effect of Video Types on Learning Satisfaction and Academic Achievement in accordance with Visual Cue Presentation. The Journal of Research in Education, Vol. 31, No. 4, pp. 129-153. 2018.
Lee, J. S., & Cho, J. W. Evaluating the Cost Effectiveness of the Virtual University. Journal of Educational Technology, Vol. 15, No. 3, pp. 155 -175. 1999.

상세보기
Jung, S. J. The Effect of Leisure Activities on School Life Satisfaction in Teenagers. International Journal of Advanced Culture Technology, Vol. 8, N0. 3, pp. 106-113. 2020.
Suh, H. S. A study on the effect of proportional logit model on satisfaction of uncontacted lectures. Journal of the Korean Data Analysis Society, Vol. 22, No. 4, pp. 1371-1382. 2020.

상세보기
Suh, H. S. & Choi, Y. J. A Study on the Satisfaction of Software Education of University Using Structural Equation Model. Journal of the Korean Data Analysis Society, Vol. 22, No. 2, pp. 587-598. 2020.

상세보기
Nunnally, C., & H., Bernstein. Psychometric theory (3rd ed.), New York, NY: McGraw-Hill. 1994.
Kim, H. M.,Chun, H. J., & Park, C. W. An Analysis of the Influence of Customer Relationship Building Types of Insurance Salesperson on Customer Commitment Using Structural Equation. Journal of Insurance and Finance, Vol. 30, No. 4, pp. 87-112. 2019.

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].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증