자살, 소셜네트워크 이론과 데이터사이언스 방법론을 활용한 이용자 중심의 소셜미디어 자살고위험군 식별
본 연구는 자살학(suicidology)의 궁극적인 목표인 자살예방에 학술적 기여를 하는 것을 목표로 소셜미디어 이용자를 대상으로 자살고위험군을 식별하는 것임. 1) 소셜미디어 이용자를 대상으로 자살고위험군을 식별하는 이유. 자살고위험군은 소셜 미디어를 사용할 수도 그렇지 않을 수도 있음. 전체 인구를 대상으로 자살고위험군을 식별하는 것이 자살예방의 목표이...
자살학
전산자살학
국내자살
2
2023년 2월-2026년 2월
|31,500,000원
빅 학술 데이터를 활용한 연구자 협력 및 연구팀 영향력에 대한 분석
빅 학술 데이터
연구 협력
팀과학
연구 영향력
연구 생산성
3
2023년 2월-2026년 2월
|25,200,000원
빅 학술 데이터를 활용한 연구자 협력 및 연구팀 영향력에 대한 분석
본 연구에서는 빅 학술 데이터를 활용하여 연구자 협력 및 연구팀의 영향력과 관련된 여러 방면에 대한 고찰을 통하여 개별 연구자들의 연구 협력을 예측하고 잠재적인 협력자를 추천하며 장기적인 연구협력관계로 발전하기 위한 요인에 대해 분석하고자 함. 또한 형성된 연구팀의 생산성과 영향력과 관련된 요인과 기존 연구결과들을 종합하여 통합된 연구 모형을 구축하고 요인...
빅 학술 데이터
연구 협력
팀과학
연구 영향력
연구 생산성
4
주관|
2021년 8월-2027년 8월
|349,648,000원
디지털 커뮤니케이션의 반시민성 (DCI: Digital Communication Incivility)연구 : 척도 및 이론적 통합모형의 개발과 건강한 소통의 창의적 회복
본 과제는 디지털 전환시대에 온라인 소통에서 혐오 표현, 악성 댓글, 허위정보 같은 반규범적 소통이 확산되는 문제를 다루는 연구임.
연구 목표는 디지털 커뮤니케이션 반시민성(Digital Communication Incivility, DCI)을 정의하고 측정 도구와 결정요인 통합 이론모형을 구축하는 데 있음. 핵심 연구 내용은 언어학+임베딩 기반 딥러닝 자동분류, 설문 척도 개발, 내용분석·비판적 담론분석·머신러닝 빅데이터로 트렌드·유형 파악, 문제행동이론 및 장기 패널·실험으로 원인 규명임. 기대 효과는 DCI 진단 기반 시민성 교육과, 공감적 VR 콘텐츠 및 empathic chatbot 같은 개입 도구의 효과 검증을 통한 포용적 소통 회복 및 소셜임팩트 확산임.
본 과제는 차세대 반도체 분야를 이끌 인재를 만들기 위한 책임 있는 미래 인재양성 사업임.
연구목표는 다양한 전공 학생에게 진로 탐색 기회 제공을 위해 수준별 맞춤 교육을 운영하여 2,800명/년 이상 인력 양성 달성임. 핵심 연구내용은 초급·중급·고급·전문 단계 포함 11종 교과과정 운영, 산업체 요구 기반 PBL 강좌 연 18개 신설 및 45개 K-MOOC 개설, 유연학사제도 총 92건 운영, 교원 책임시수 감면·성과연봉 지원, 협약 100여개 기업 취업 연계 및 인턴·장학금 제공, KMOOC·교과과정 공동활용 확산과 재직자 교육 실행임. 기대효과는 반도체 비전공 인문·이공계 취업역량 강화 및 수료생의 현장 인터뷰 기반 직무능력 증대임