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목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 본론
1. 본인이 생각할 때 최근 한국의 가족 문제 중 가장 심각한 사회문제
2. 자신이 제시한 가족문제가 가장 심각한 사회문제인 이유
3. 문제에 대한 사회복지적 예방 및 개입 방안

Ⅲ. 결론

Ⅳ. 참고문헌

본문내용

본인이 생각할 때, 우리나라 가족은 가족의 유형과 기능적인 면에서 많은 문제를 안고 있다. 그 가운데 가장 큰 문제는 다음 세대를 구성하는 아이들을 포함한 가족이 없다는 것이다. 즉 출산율이 너무나 낮아지고 있어 가족 구성 자체가 힘들어졌다는 것이다. 정부는 과거 대국민 호소문을 통해 출생아 2만명 + α 대책을 발표한 바 있다. 이야기이다. 당시 대책에는 난임부부 시술지원 전면 확대, 남성육아휴직수당 인상을 골자로 하는 긴급 보완대책도 소개되었다. 특히 난임(불임)부부지원의 확대는 가장 빠른 효과를 볼 수 있는 대책으로 이들에 대한 지원을 통해 약 8천~1만 2천명의 신생아를 확보하겠다는 계획이 담겼다.

참고 자료

장수미외, “사회복지실천기술론”, 학지사, 2012
이영철외, “사회복지학”, 양서원, 2003
최정섭, “사회복지법제론”, 법문사, 2011
김영화외, “사회복지개론”, 정민사, 2011
이규선, “사회복지사 근무환경 인식에 영향을 미치는 요인에 관한 연구”, 공주대, 2014
이삼식외, “저출산ㆍ고령사회 대응 국민 인식 및 욕구 모니터링 시스템 운영”, 한국보건사회연구원, 2013
김혜경외, “가족복지론”, 공동체, 2006
김희경외, “정신건강론”, 정민사, 2011
강은애, “저출산 문제의 담론적 구성과 정책 형성 과정에 관한 연구”, 중앙대, 2019

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사회복지서비스 신청권이 구체적 권리로 요구되기 위한 방안에 관한 자료가 필요하시다면 아래의 네임카드를 클릭하시면 바로 요청 가능하십니다!!

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목차

Ⅰ 서론

Ⅱ 본론
1. 사회복지서비스 신청권이 구체적 권리로 요구되기 위한 방안
2. 우리나라에서의 구체적인 방안
3. 본인의 견해

Ⅲ 결론

Ⅳ 참고문헌

본문내용

사회복지서비스가 국가의 조치에 따른 반사적 이익에 불과한지, 아니면 국민의 구체적 권리인지 해묵은 논란이 있었다. 사회복지서비스를 받을 권리(사회복지청구권, 사회복지수급권)를 포함한 사회적 기본권에 관하여 국가의 프로그램을 규정한 것에 불과하다는 견해, 법적 권리이기는 하나 추상적 권리에 지나지 않기 때문에 법률로 구체화되기 전까지는 국가에 청구할 수 없다는 견해, 구체적 입법이 존재하지 않더라도 완전한 현실적 권리라는 견해로 나뉘어져 있다. 지금은 추상적 권리설과 구체적 권리설이 맞서고 있지만, 구체적 입법 이전에 추상적 권리설은 무기력하고 구체적 권리설은 공허하다. 다만 복지서비스가 국가의 조치로 이루어지는 이른바 조치제도 아래에서 사회복지서비스를 신청할 권리가 법적 권리로 인정될 수 있는지는 현실적인 문제이다. 그렇다면 어떡해야 사회복지서비스 신청권이 구체적 권리로 인정될 것인가?

참고 자료

법제처, “사회복지사업법(일부개정 2012. 1. 26 법률 제1139호)”, 2012
최종찬, “인간다운 생활의 사회복지법상의 보장에 관한 연구”, 원광대, 2005
최정섭, “사회복지법제론”, 법문사, 2011
곽정숙, “사회복지서비스 신청제도의 의의와 문제점”, 2010

안녕하세요! 기형쌤입니다!

 

갑자기 날이 추워졌네요. 다들 감기 걸리지 않게 조심하시구요ㅠㅠ

이 시국에 감기 한 번 잘못 걸리면 너무 불안하잖아요

코로나가 아닌지? 그냥 감기인건지? 우리 그런 일을 겪지 않게끔

최대한 조심하면서 살자구요!

 

오늘 제가 가져온 이야기는 바로 R 언어에 관한겁니다.

R언어? 그게 뭐지? 하고 생소해 하실 분들도 계실텐데요

R 언어는 빅데이터 관련업계 종사자분들이

거의 필수적으로 알고계셔야 하는 프로그래밍 언어 중 하나입니다.

왜 그런걸까요? 같이 알아보도록 해요!

R언어는 1993년 뉴질랜드에 위치한 오클랜드 대학교에서 개발된

통계 및 그래프 작업을 위한 인터프리터 프로그래밍 언어입니다.

 

영국식 언어를 사용하는 뉴질렌드에서 개발한 언어여서 그런지

color를 colour 라고 쓰는것도 인정되는 특징이 있습니다.

 

다른 프로그래밍 언어들 및 통계 솔루션과 비교하자면

SPSS, STATA, SAS 등 유사 소프트웨어들이 있고 요즘엔 Python도 많이 사용하고 있습니다.

SPSS는 통계학용이라는 목적만 같을 뿐 실제로 사용해보면 나머지 언어들과는 좀 다릅니다.

STATA는 R에 비해 프로그래밍 자유도가 낮다는 등의 단점이 있지만,

대신 계량경제학(특히 실증미시경제학)에 특화되고 상대적으로 배우기 쉽다는 장점이 있습니다.

SAS는 유료 통계분석 언어중에 가장 유명한 언어입니다.

위의 언어들 중 그나마 R에 가장 가깝다고 할 수 있는 언어이기도 합니다.

Python은 앞의 언어들보다는 좀 더 일반적이고 범용성이 큰 언어입니다.

통계나 수치해석을 위한 라이브러리를 동원해 통계분석용으로 쓸 수 있습니다.

 

Python에 관한 자료는 제가 이전에 게시해놓았던 Python 자료에서 보실 수 있습니다.

kiihakjumcircle.tistory.com/entry/Python%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC%EC%9D%80-%EB%AC%B4%EC%97%87%EC%9D%B4%EA%B3%A0-%EC%96%B4%EB%94%94%EC%84%9C-%EB%B0%B0%EC%9A%B8-%EC%88%98-%EC%9E%88%EB%82%98%EC%9A%94?category=909606

 

Python(파이썬)은 무엇이고 어디서 배울 수 있나요?

안녕하세요? 기형쌤입니다!! 오늘 제가 들고 온 것은 바로 Python입니다. Python은 수많은 프로그래머들의 기본소양이라고 할 정도의 언어입니다. Python은 그 기원이 굉장히 특이한 언어인데요. 바로

kiihakjumcircle.tistory.com

 

R언어의 장점

이렇게 비슷한 성향의 언어들이 있는데 왜 R 언어를 사용하는 걸까요?

그 이유는 일단 첫 번째로 오픈 소스로 배포되고 있어 무료로 사용이 가능하다는 점이 있습니다.

SPSS나 MATLAB과 같은 상용 프로그램을 구입하지 않아도 된다는 장점이 있습니다.

또 R언어는 오픈소스 언어이기 때문에 그러한 언어들의 특징인

사용할 수 있는 수많은 통계 관련 패키지가 개발되어 있어서 인터넷을 통해 이 패키지들을 설치하는 식으로

무수한 기능 확장이 가능합니다.

애초에 통계학자들이 만들어 낸 언어이기도 하고 통계 전문 언어 중 가장 보편적이기 때문에

내가 사용하고 싶은 모든 통계 기법이 이미 어딘가에 패키지 형태로 구현되어 있다고 봐도 무방합니다.

 

또한 그래픽 관련 패키지를 설치하면 간단하게 다양한 그래프를 활용할 수 있으며

구글이나 네이버 지도를 불러오거나 이를 활용해 GIS 용도로 쓰는 것도 가능하게 해줍니다.

 

웹 어플리케이션 개발 프레임워크인 Shiny의 고도화로 통계 또는 머신러닝 모델을 웹과 연동할 수 있고,

가장 중요한 데이터 마이닝, 빅 데이터 프로세싱, 기계학습 등에 유용하게 사용할 수 있습니다.

 

통계와 관련된 언어이기에 리스크, 재무, 마케팅 담당자 채용 시 R 능통자를 우대하기도 합니다.

 

R언어의 단점?

이렇게 좋은 수많은 장점을 가진 R언어는 왜 사람들이 많이 알지 못 하는걸까요?

그 이유 중 커다란 파이를 차지하는 이유 중 하나는 바로

어려워서 입니다.

물론 이것은 컴퓨터 공학자가 아니라 일반인 입장에서 어렵다는 것입니다.

그 이유는 R자체가 원래 통계 프로그램인 S를 그대로 배껴서 만든 프로그램이었기에

R은 원래 통계분석 프로그램이였습니다.

문제는 통계학자들도 R언어를 배워야하는데, 프로그래밍이 가능하게 만들면서

다양하게 만들고 분석할 수 있는 가능성을 갖음과 동시에, 프로그래밍을 알아야 한다는 단점이 생겨버렸습니다.

통계분석 프로그램으로 유명한 SAS, STATA, Minitab에 비하면 월등히 어려워서

한 동안은 대학에서도 취급하지 않았고, 일부 저널에서는 받아주지도 않았었습니다.

 

다만 2000년대 중후반에 코딩이 중요해지면서, R의 인기가 올라갔습니다.

그 이유 중의 커다란 파이를 차지한 것은 다름이 아닌 공짜 라는것 때문이었습니다.

 

통계 분석하는 함수들이 기본적으로 들어가있으면서,

무료로 프로그래밍이 가능하기에 현재 많은 통계분석 프로그램 유일하게

SAS의 명성을 따라잡을 수 있는 언어가 되었습니다.

 

안타까운 것은 프로그램 자체의 한국어 기능을 제공하지 않는다는 점입니다.

다른 프로그램들마냥 한국어 주석을 생각없이 넣었다가는

코드를 잘 짜놓고도 오류가 가득한 모습을 볼 수 있을것입니다.

특히 함수나 for문 등 연속적인 작업이 이루어지는 코드 내부에

한글로 이루어진 주석을 꽉꽉 채워 넣거나 한다면...그러지 않기만을 바랍니다ㅎㅎ

 

개발환경

RStudio라는 환경에서 개발을 하는 것이 가장 무난합니다.

R 본체가 설치되어 있어야 작동하며, 훨씬 편리한 인터페이스를 제공하는 것이 강점입니다.

단, 폴더 경로나 파일 이름에 한글이 들어가면 제대로 작동하지 않을 수 있으니 주의해주셔야 합니다.

 

그 외의 에디터들에는 ConTEXT, jEdit, LyX 등이있지만 보통

R에 대한 문법 검사와 코드 색상을 지원하는 플러그인 형태로 제공됩니다.

 

R언어를 배우려면?

이제 R언어는 빅데이터 개발자 쪽으로 진로를 정하신 분들이라면

하둡 프로그래밍과 함께 무조건 배워야하는 언어로서 자리잡았습니다.

그렇다면 어디서 R언어를 배울 수 있을까요?

 

저희 빅데이터 전문가 과정에 R언어를 배우실 수 있는 과정이 포함되어 있습니다.

R언어 이전의 C, Python 등 필요한 언어들을 배워가시면서

진행하실 수 있으니 부담스러워 하지 마시고 문의주세요.

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