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      • KCI우수등재

        이중몰입의 구조방정식모형에 관한 연구

        이병훈(Lee Byoung-Hoon),유제민(Yoo Jhe-Min) 한국사회학회 2002 韓國社會學 Vol.36 No.6

        이 연구에서는 구조방정식모형(Structural Equation Modeling)의 실증분석기법을 활용하여 이중몰입의 개념구성과 인과관계에 대한 심층적인 검증을 시도하고 있다. 우선, 이중 몰입의 개념구성에 있어 1요인 모형(① 혼성모델(mix model), ② 확장모델(escalating model), ③ 대립모델(confronting model))과 2요인 모형 (① 독립모델 (independent model), ② 회사→노조 일방향모델(company-to-union one-way model), ③ 노조→회사 일방향모델(union-to-company one-way model), ④ 상호작용모델(interactive model))로 구분하여 7개 세부 개념모델에 대한 타당도를 검토하였다. 그 결과, 2요인 개념모형이 1요인 모형 보다 전체적으로 타당도가 높으며, 또한 2요인 모델중에서는 회사몰입→노조몰입의 일방향 작용모델이 가장 우수하다는 점이 입증되었다. 이중몰입에 대한 영향요인들로서 종업원들의 직무만족과 회사의 인사조직관리 및 노조의 활동방식을 포괄하는 인과경로모형을 분석함에 있어서는 회사 인사조직관리의 선행 변인들이 직무만족의 매개ㆍ조절을 거쳐 회사몰입과 노조몰입에 영향을 미치는 것이 밝혀졌다. 아울러, 노조활동에 대한 조합원들의 만족도가 노조몰입에만 긍정적으로 작용하고 있음이 드러났다. This Study aims to examine conceptual construct and causal path of dual commitment by using the analytical method of Structural Equation Modeling (SEM). In verifying the conceptual construct of dual commitment, seven models, comprised of three “One Factor” models (① mix model, ② escalating model, ③ confronting model) and four “Two Factor” models (① independent model, ② company-to-union one-way model, ③ union-to-company one-way model, ④ interactive model), are hypothetized, and the SEM validity of those models are compared. The result of comparison indicates that the validity of the “Two Factor” models are overall better than that of the “One Factor” models, and that the company-to-union one-way model has the highest validity among the seven models. The causal path analysis, which includes predictive variables, such as job satisfaction, human resource management, managerial styles, organizational management, and the operation of the labor union, to affect company and union commitment, shows that those variables of managerial schemes have positive effect on both company and union commitment only with the moderation of job satisfaction, and also that workers’ satisfaction with union activity makes a positive impact on union commitment.

      • KCI등재

        CRM을 통한 평생학습 참여의 결정요인에 관한 연구

        최돈민(Choi Don Min),신건호(Shin Kwun Ho),유제민(Yoo Jhe Min) 교육종합연구원 2006 교육종합연구 Vol.4 No.2

        본 연구는 평생교육 참여에 대한 맞춤형 참여증진 방안을 시사하고자 수행되었다. 분석 자료는 한국직능원에서 조사한 5500여명의 2004년 ALL연구의 원 자료였다. 본 연구에서는 이를 토대로 평생교육의 참여율을 저하시키는 위험요소의 영향을 극소화시키고 보호요인의 영향력을 극대화시키는 예비적 모델을 구축하고자 하였다. 연구방식은 CRM 방식이었고 자료 처리는 척도의 이질성을 고려하고 등분산성, 선형성 등의 통계적 가정에 좌우되지 않는 데이터 마이닝의 의사결정 나무 분석이었다. 독립변인들은 인구 통계학적인 상태들과 평생교육 관련 제반 변인들이며 종속변인은 평생교육 참여여부(참여/비 참여 구분)로서 성 별, 연령 별 그리고 학력 별로 구분하여 모델을 산출하였다. 남자들의 평생교육의 결정모형은 총소득, 현재의 부양가족이 중요한 변인이었다. 그리고 부모의 최종 학력등과 국어 능력에서 시사되듯이 초기 가정환경에 대한 영향을 받는 것이 남자들의 평생 교육모델에서 특징적으로 나타나는 현상이었다. 이에 비해 여성들은 심리적 요인의 영향이 평생 교육의 참여 양상을 결정하는 경향이 있었다. 직장-가사의 역할 갈등 시사되는 것은 남성의 결정 모형에서 나타나지 않은 특징이었지만 가족 특히 어머니의 학력수준이 교육적 동기를 자극하는 것은 남녀 모두에게서 나타나는 공통적인 현상이었다. 연령 대에 따른 결정모형에서는 평생 교육에의 참여가 중년기의 심리, 사회적 발달과제와 밀접하게 연관되어 있고 성공적 적응을 추정하는 단서가 되고 있었으며, 학력에 따른 결정모형에는 사회 경제적 지위의 순환성과 고착화 가능성이 시사되었다. The purpose of this study was to analyze the relationship between lifelong learning and risk versus protective factors, and to identify the determinants to develop tailored intervention. In this study, sex, age and academic level models are investigated through the ‘Data Mining Answer Tree’ with 5500 adults. The man model indicated that the participant rate of lifelong learning increased in case of total income of one year and childhood family environment is more stable. Psychological factors and home-work conflicts is the very important determinant in woman. Developmental task of mid adulthood and social interests effects on lifelong learning. The more learning motivation of parents is higher, the more participant rate of lifelong learning is increased. The academic level model fit on lifelong learning very well when the circulate relationship SES and opportunity of learning were added. The future study on lifelong learning is desirable to simultaneous consider adults risk and protective factors. Those results are discussed in terms of tailored intervention and policy making.

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