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[학술논문] 북한 도시·지역 연구를 위한 위성자료-AI 기반 혼합연구 방법론: NK-RAMM 모델 제안
본 연구는 현장 접근이 제한되고 공식 통계자료의 확보가 어려운 북한의 도시 및 지역연구를 위해 위성자료와 인공지능(AI), 그리고 사회과학적 해석이 가능한 혼합연구 방법론을 제안한다. 기존 위성자료-AI 기반 연구방법인 HMCA와 MHSD을 비판적으로 검토하고, 두 모델의 장점을 결합한 위성자료-AI 기반 6단계 분석 모델 NK-RAMM을 설계한다. 모델의 절차적 구조에 대한 검토를 위해는 평양을 대상으로 절차적 타당성 검토를 진행한다. NK-RAMM 모델은 딥러닝 객체 추출, 이탈주민의 공간 경험 검증, 북한 1차, 2차 자료를 활용하여 사회과학적 해석의 가능성을 넓히며, 북한 도시·지역의 공간 불균형 구조, 공간 변화, 권력과 공간의 관계 등을 통합적으로 해석하는 틀을 제공한다. 또한 현장 접근이 제한된...
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[학술논문] 딥러닝 기반 남포 도시공간 격차 분석: 위성자료와 심층인터뷰 혼합연구
...구분했으며, 각 동에 대한 위성자료와 지리정보시스템(GIS) 자료 11개 변수를 추 191개 ‘동’별로 추출해 딥러닝 방식 공간분류를 진행했다. 분석 결과 최상위층은 항구구역 역전동, 천리마구역 원정동 등 도심지역 광장, 관공서, 고층 아파트가 밀집된 곳에 거주했다. 반면 중하층 노동자는 도시 외곽 단층 슬레이트집(‘땅집’) 밀집 지역에, 최하층은 농어촌 지역에 거주하고 있었다. 논의 과정에서는 남포 출신 5명 이탈주민과 심층인터뷰를 통해 남포는 ‘정보와 자본으로 머리는 깨었지만 동시에 통제와 계층 고착화가 강한’ 이면도시(dual faced city) 특성이 있음을 확인했다. 이 연구는 새로운 방법론 제시를 통해 북한과 같은 자료가 부족하고 접근이 불가능한 극히 폐쇄적인 지역에 대한 연구 확장에 기여하고 있다.
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[학술논문] 북한이주민과 근무하는 남한사람들의 직장생활 경험에 관한 혼합연구
본 연구는 직장에서 북한이주민과 근무하고 있는 남한동료들의 직장생활 경험에 관한 혼합연구이다. 먼저 북한이주민과 근무하는 남한동료의 직장생활 경험을 깊이 탐색하기 위해 남한동료 4명을 대상으로 질적사례연구 방법론을 활용하여 심층면담하고 분석하였다. 질적연구 자료분석 결과 6개 영역과 16개의 하위범주가 도출되었으며;도출된 4개의 영역은 북한동료보다 우월한 강자;이질적인 문화권을 지닌 북한동료와의 관계에서 대처 역량 발휘;직장동료들간의 중간역할;직장스트레스 대처행동 및 실천전략;북한동료에 대한 양가감정;북한동료와의 직장생활을 통한 자아의 변화와 확장으로 나타났다. 그 후 얻어진 질적연구결과를 보완하기 위해 북한이주민과 근무하고 있는 남한동료 80명을 대상으로 북한이주민에 대한 다문화 태도;정당한 세상에 대한...
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[학술논문] 딥러닝 기반 북한 도시공간 연구 : 개성시 공간격차를 중심으로
...기반 위성자료 분석과 심층인터뷰교차검토 통해 북한연구의 방법론적 확장을 가져오고 있다. 연구과정은 개성시를 ‘동’ 단위 40개 구역으로 나누고, 위성자료와 지리정보자료, 문헌자료에서인구수, 건물밀도, 시장접근성, 야간조도 등 14개 변수를 추출했다. 딥러닝 기반 분석은 개성시 도시공간은 4개 클래스로 구분했으며, 위성사진과 변수 비교검토를 통해 각 클래스에 대한 공간환경위계를 지정했다. 공간격차 분석 결과는 가장 양호한 지역은 도심 남문동 인근, 가장 열악한 지역은 도시 동남쪽 언덕 보선동 인근으로나타났다. 심층인터뷰 교차 검토 결과딥러닝 공간분석 결과는 유효한 것으로확인되었다. 이 연구는 개성시에 대한 후속 연구와북한 연구의 주제, 대상 지역, 방법론에서 한계를 극복하고 다양성을 확장해가는 계기가 될 것이다...
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