본 연구는 시군구의 영유아 지원서비스 및 어린이집 일반특성에 따라 어린이집 충족률이 어떤 차이를 보이는지 알아보려는 목적으로 수행되었다. 시군구 영유아 지원서비스는 2013년의 시군구별 통계지표를 사용하여 어린이집, 유치원, 문화기반시설 공급정도와 양육수당예산을 변수로 만들었다. 어린이집 일반특성은 어린이집정보공시포털의 2014년 1월 어린이집일람현황 자료를 활용하여 정원, 운영기간, 취약·특수보육 아동비율, 공급주체 유형, 지원 여부, 위탁운영 여부, 평가인증 여부, 보육아동 연령대, 특수보육 실시여부를 변수로 만들었다. 시군구 영유아 지원서비스와 어린이집 일반특성이 어린이집 충족률에 미치는 영향을 다층모형으로 분석한 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 어린이집 공급정도, 양육수당예산은 어린이집 충족률과 정적인 상관관계가 있었다. 둘째, 유치원과 문화기반시설은 어린이집 충족률과 부적인 상관관계가 있었다. 마지막으로, 다층모형에 포함된 모든 어린이집 일반특성들이 어린이집 충족률과 밀접한 관련성이 있는 것으로 나타났다. 이러한 분석 결과는 영유아가정의 어린이집 이용이 개별 어린이집 일반특성과 더불어 지역사회의 다양한 지원서비스 수준에 의해서도 달라진다는걸 시사한다. 그러므로 시군구 지자체가 적정 보육 수급을 판단하고 어린이집 인가제한을 할 때는 시군구 평균 어린이집 충족률 외에도 어린이집, 유치원, 문화기반시설 공급정도 및 양육수당예산을 동시에 고려하여 결정하여야 한다.;The purpose of present study is to investigate the influence of childcare services of community on the utilization ratio of daycare centers. Data for present study were drawn from multiple sources. The information of 43,909 daycare centers were drawn from the i-sarang Childcare Information Portal site (http://info.childcare.go.kr/) in January 2014. Community level indicators were drawn from the local statistics of 230 Si, Gun, and Gu in 2013. Childcare services of community were the number of daycare centers per every 100 children aged 0 to 4 years, the number of kindergarten per every 100 children aged 0 to 4 years, annual budget of home care allowance per every 100 children aged 0 to 4 years, the number of cultural facilities per every 100 children aged 0 to 4 years. Multi-level analysis were conducted to examine the utilization ratio of daycare centers by childcare services of community and characteristics of daycare centers. The main results of this study are as follows. The utilization ratio of daycare centers was positively related with the number of daycare centers per every 100 children aged 0 to 4 years and annual budget of home care allowance per every 100 children aged 0 to 4 years. In contrast, the utilization ratio of daycare centers was negatively associated with the number of kindergarten per every 100 children aged 0 to 4 year and the number of cultural facilities per every 100 children aged 0 to 4 years.
본 연구는 국내의 온라인 뉴스 사이트, 블로그, 카페, 소셜 네트워크 서비스, 게시판 등 인터넷을 통해 수집된 소셜 빅데이터를 네트워크 분석과 데이터마이닝의 의사결정나무 분석기법을 적용하여 분석함으로써 한국의 인터넷 중독(internet addiction disorder)관련 위험에 대한 예측모형을 개발하고자 하였다. 주제분석(text mining)과 요인분석(factor analysis)에서 인터넷 중독 감정은 일반과 중독으로 분류되어 소셜 빅데이터 문서에서 인터넷 중독여부의 의사결정이 가능한 것으로 나타났다. 인터넷 중독 폐해요인의 위험예측에 가장 영향력이 높은 요인은 ‘불안요인’이 높고 ‘유해요인’이 높은 요인으로 나타났으며, 인터넷 중독 영향요인의 위험예측에 가장 영향력이 높은 요인은 ‘정신건강요인’이 높고 ‘친구관계요인’이 높은 조합으로 나타났다. 본 연구는 소셜 빅데이터에서 수집된 인터넷 관련 문서에 대한 네트워크 분석과 데이터마이닝 분석을 통하여 우리나라의 인터넷 중독 위험에 대한 예측모형을 제시한 점에서 정책적·분석방법론적으로 의의가 있다. 또한, 실제적인 내용을 빠르게 효과적으로 파악하여 사회조사가 지닌 한계를 보완할 수 있는 새로운 조사방법으로서의 소셜 빅데이터의 가치를 확인하였다는 점에서 조사방법론적 의의를 가진다고 할 수 있다.;The purpose of this study is to develop a prediction model about risk factors related to Korean Internet Addiction Disorder, by applying network analysis and decision making-tree analysis to the social big data that are collected from online news sites, blogs, internet cafes, social network service, and internet message boards. The Big Data Document made possible to figure out the decision-making process of Internet Addiction classification through text Mining and factor analysis, which are classified into two categories as ‘general’ and ‘addiction’. A Combination of highest ‘anxiety factor’ and high ‘harmful factor’ had the most influence on Internet addiction. Also, both highest ‘mental health factors’ and high ‘relationship with friends factors’ influenced the most when it comes to Internet addiction. Based on the study, data mining analysis and network analysis of Internet Social Big Data was presented as a prediction model for Internet addiction risk factor, which was considered significant in both policy and analysis methodology.