• 디지털융복합연구
• /
• 제15권12호
• /
• pp.147-158
• /
• 2017

SNS에 대한 기존 연구들에서는 SNS의 이용동기가 복수임을 밝혀내었음에도 불구하고, SNS 이용동기를 결정하는 선행 변수를 규명한 연구는 없었다. 이에 본 연구에서는 한국교육고용패널(한국직업능력개발원) 자료의 10차년도 조사(2013년)부터 12차년도 조사(2015)를 통합하여 분석을 진행하였다. SNS 이용동기를 정보 교류, 친목/인맥 관리, 재미 추구의 세 가지로 구분하고, 결정요인으로 이용자의 직장관련 요인, 인구통계적 요인, 건강 및 심리상태, 성격 요인 등을 구분하여 탐색적인 분석을 진행하였다. 그 결과, 이용동기가 정보 교류일 때, 성별, 건강 상태, 성격 중 외향성과 성실성이 영향을 주었다. 이용동기가 인맥 관리일 때, 직장 규모, 교육, 건강생태, 주관적 행복, 직무만족도, 신경성, 친화성이 영향을 주었다. 이용동기가 재미 추구일 때, 외국계 기업 여부, 자녀 유무, 직무만족도가 영향을 주었다. 이러한 결과는 청년 직장인들의 SNS 이용패턴에 대한 기존의 이해를 확장하여 관련 연구 및 유관 분야에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한간호학회지
• /
• 제51권1호
• /
• pp.68-79
• /
• 2021

Purpose: This study aimed to analyze the mass and social media contents and structures related to particulate matter before and after the policy enforcement of the comprehensive countermeasures for particulate matter, derive nursing implications, and provide a basis for designing health policies. Methods: After crawling online news articles and posts on social networking sites before and after policy enforcement with particulate matter as keywords, we conducted topic and semantic network analysis using TEXTOM, R, and UCINET 6. Results: In topic analysis, behavior tips was the common main topic in both media before and after the policy enforcement. After the policy enforcement, influence on health disappeared from the main topics due to increased reports about reduction measures and government in mass media, whereas influence on health appeared as the main topic in social media. However semantic network analysis confirmed that social media had much number of nodes and links and lower centrality than mass media, leaving substantial information that was not organically connected and unstructured. Conclusion: Understanding of particulate matter policy and implications influence health, as well as gaps in the needs and use of health information, should be integrated with leadership and supports in the nurses' care of vulnerable patients and public health promotion.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제20권9호
• /
• pp.659-671
• /
• 2020

중증 선천성 심장병은 환자의 삶의 질을 높이기 위해 지속적이고 전인적인 건강관리가 필요한 만성질환이다. 본 연구는 한국 중증 선천성 심장병 청소년의 건강관리 경험을 탐색하기 위하여 시도되었으며, 질적 연구방법을 적용하여 중고등학생 9명을 대상으로 심층 면담을 수행하였다. 수집된 자료를 분석한 결과, 4개의 범주와 12개의 하위 범주가 도출되었다. 중증 선천성 심장병 청소년들은 자신의 건강상태와 건강관리의 필요성에 대한 이해가 다소 부족하였다. 그러나 심장 기능, 자아정체성, 사회적 지지의 영향을 받으며 부분적인 건강관리를 실천하고 있었다. 중증 선천성 심장병 청소년들은 신체적인 제한이나 주변의 차별적인 시선에 영향을 받기도 하였지만, 질병정보 관리, 또래와의 동질성 추구, 자신의 질병에 대한 긍정적인 수용을 통해 정상화를 이루려고 노력하였다. 건강관리 프로그램에 대한 요구로는 질병지식과 정신건강 내용을 선호하였고, 청소년 캠프와 스마트폰 애플리케이션을 이용한 전달방식을 선호하였다. 본 연구결과를 바탕으로 중증 선천성 심장병 청소년의 건강한 성인기로의 전환을 도울 수 있는 건강관리 중재가 필요할 것이며, 체계적이고 장기적인 건강관리를 위한 정책적 방향에 대한 논의가 필요할 것으로 고려된다.

• 지능정보연구
• /
• 제28권3호
• /
• pp.139-159
• /
• 2022

코로나19 이후 건강기능식품의 관심이 높아짐에 따라 수입 식품 안전성 검사의 중요성도 더욱 커지고 있다. 그러나 매년 증가하는 건강기능식품 수입량과 반대로 식품 검사에 필요한 예산과 인력은 한계점에 다다르고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 수출입 식품 중 건강기능식품을 대상으로 데이터의 특성을 살펴보고, 판별의 정확성과 결과의 설명 가능성을 고려하여 효율적으로 부적합 식품을 탐지할 수 있는 기계학습 모델 기반 자동화 시스템 설계 방안을 제시하는 것이다. 이를 위해 첫째, 부적합 판정에 영향을 미치는 식품 검사 데이터로부터 부적합 판정에 유의한 파생변수를 생성하며, 둘째, 건강기능식품 수출입 검사 데이터에 대한 탐색적 분석을 통해 클래스 불균형과 비선형성 등을 고려하여 영향변수를 선정하며, 셋째, 다양한 머신러닝 기법을 적용하여 모델 별 성능과 해석가능성에 대해 비교를 수행하고자 한다. 성능 분석 결과, 앙상블 모델이 가장 우수하였으며, 본 연구에서 제안하는 파생변수 및 모델이 수출입 식품 검사에서 활용하고 있는 시스템에 도움이 될 수 있음을 확인하였다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제9권5호
• /
• pp.91-98
• /
• 2023

본 연구는 스마트 헬스케어 서비스에 대한 탐색적 연구로 멀티채널을 이용한 CCR 기반 헬스케어 서비스 시스템에 대한 개요와 작동원리를 살펴보고, 이러한 서비스가 사용자들과의 상호 커뮤니케이션이 중요한 역할과 기능인만큼 서비스 품질이 사용자 만족 및 지속사용의도에 미치는 영향을 조사하였다. 이를 위해, 헬스케어 디바이스 및 앱을 소유 및 이용한 경험이 있는 사용자 188명을 대상으로 구조방정식모형(SEM)으로 분석하였다. 분석결과, 첫째, 헬스케어 서비스에 대한 서비스 품질(유형성, 신뢰성, 공감성, 반응성, 보증성)은 모두 사용자 만족에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 사용자 만족도 지속사용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 발견되었다. 본 연구의 결과는 CCR 기반 스마트 헬스케어 서비스의 효과와 잠재적인 가치를 탐색하는 데 기여할 것으로 기대된다. 이를 통해 개인의 건강상태 관리와 예방에 대한 정확한 정보와 개인 맞춤형 서비스를 제공하는 향후 스마트 헬스케어 시스템의 발전에 기여할 수 있을 것이다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제19권4호
• /
• pp.118-129
• /
• 2016

미세먼지($PM_{10}$)의 건강영향에 대한 많은 연구들은 정부의 대기오염 측정자료를 이용해서 악영향을 보고했다. 정부 대기오염 측정자료가 제한된 수의 측정소에서 생산되는 반면, 사망률이나 유병률과 같은 정부생산 건강결과 자료는 지역별로 집계되어 공개된다. 따라서 정부에서 생산하는 건강통계자료를 이용해서 건강영향을 분석하기 위해서는, $PM_{10}$ 농도의 지역적인 대푯값을 산출할 필요가 있다. 본 연구에서는 서울특별시를 대상으로 이전 연구에서 개발된 점 사상에 대한 $PM_{10}$ 농도 예측 모형을 이용하여 구별 대푯값을 산정하였다. 이를 위해, 세 가지 종류의 위치들을 대상으로 지점들을 생성한 후, 그 지점들에 예측한 $PM_{10}$ 농도의 구별 평균으로 구별 대푯값을 구했다. 세 가지 위치는 16,230개 집계구 내 가장 넓은 주거지역의 중심점, 424개 동 주민센터, 610개 1km 격자의 중심점이었다. 위치별 구별 대푯값들을 비교하기 위하여 측정치와의 관련성 및 추정치 간 관련성을 탐색하였다. 측정치와의 비교 결과, 측정치와 세 가지 구별 대푯값 추정치들 간의 관련성은 위치의 인구 대표성이 높아짐에 따라 향상되었고($R^2=0.06-0.59$), 상호비교에서는 격자 중심점을 이용한 추정치가 다른 추정치들과의 관련성이 상대적으로 낮았다(0.35-0.47). 본 연구는 $PM_{10}$의 지역별 평균 농도를 추정함으로써 향후 정부 통계에 기반한 전국 규모의 지역 단위 건강영향분석 연구에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제21권12호
• /
• pp.719-730
• /
• 2020

본 연구는 중노년기 성인의 뇌졸중 문해력, 건강정보 문해력, 뇌졸중 지식과 자기관리의 정도를 비교하고 그 관계를 확인함으로써 뇌졸중 발병률이 높은 중노년기 성인의 뇌졸중 예방을 위한 자기관리의 유의한 영향요인을 파악하고자 수행되었다. 2019년 12월 5일부터 2020년 3월 31일까지 198명을 대상으로 인구사회학적 특성, 뇌졸중 문해력, 건강정도 문해력, 뇌졸중 지식 및 자기관리에 관한 자료를 체계적인 설문지를 통해 수집되었다. 자료분석은 독립표본 t 검정, 일원배치 분산분석, Pearson 상관계수, 다중회귀분석을 사용하여 기술 통계량에 대해 SPSS/WIN 23.0 프로그램을 사용하였다. 중노년기 성인의 자기관리에 영향을 미치는 요인은 연령(β=.190. p=.015), 흡연을 할 때(β=-.226, p=.001), 주관적 건강상태(β=.297, p<.001)와 뇌졸중 지식(β=-.168, p=.014)으로, 이들의 설명력은 약 20.3%였다. 본 연구 결과를 볼 때, 중노년기 성인의 자기관리를 향상시키기 위한 간호 중재를 개발할 때 주관적 건강상태 및 뇌졸중 관련 지식을 고려해야 함을 알 수 있다. 또한, 지역사회에 거주 중인 중노년기 성인들의 뇌졸중 지식과 자기관리 사이의 매개변수 탐색이 필요하며, 뇌졸중 예방에 대한 체계적이고 지속적인 교육의 중요성이 강조된다.

• 보건교육건강증진학회지
• /
• 제29권3호
• /
• pp.53-61
• /
• 2012

Objectives: Improving public capability to obtain, understand, and use health information is important for decision-making and communication. This study attempts to measure adults' literacy of the information provided by a public health institution. Factors affecting different health literacy level are also investigated. The relation between public risk perception and health literacy is examined as well. Methods: A total of 800 korean adults were surveyed. To provide the participants health literacy questions, health messages of heavy metals released by KFDA as well as literacy questions developed by NIKL were used. A total of eight questions were developed to measure health literacy. The dimensions of risk perception proposed by Brewer et al.(2008) were modified to measure risk perception. Results: The average percentage of correct answer for all literacy questions was only 65.57%. Individuals at the older age, and with lower education/ income level were more likely to be low literate. In addition, health literacy was strongly associated with risk perception. Conclusions: Public literacy of health information is influenced by socio demographic factors. This study suggested a possibility that low health literacy may affect unrealistically high risk perception. Further studies with sophisticated methodologies to measure health literacy need to be developed.

• 정신신체의학
• /
• 제28권2호
• /
• pp.168-176
• /
• 2020

연구목적 외로움과 수면의 질 저하는 노인에게서 흔히 나타나는 증상이다. 하지만 우리나라에서 노인의 외로움과 수면의 관계에 대해서는 연구된 바는 거의 없다. 본 연구는 독거노인의 외로움과 수면의 질의 연관성을 보고자 하였다. 방 법 본 연구는 천안 지역에 거주하는 독거노인 1,090명을 대상자로 시행되었다., 훈련된 간호사의 면담과 외로움 척도, 피츠버그 수면의 질 지수(Pittsburgh Sleep Quality Index, PSQI), 인구사회학적 정보, 신체 건강상태(Cumulative illness rating scale, CIRS), 인지기능, 단축형 노인우울척도 등의 자가설문지를 통해 조사하였다. 통계분석은 인구학적 변인과 외로움 척도 간의 관계를 탐색하기 위해 기술적 통계분석을 시행하였으며 외로움과 수면의 질의 연관성을 확인하기 위해 단변량 및 다중회귀분석을 사용하였다. 결 과 외로움군의 평균 PSQI 점수(9.2±4.2)는 정상군(7.3±3.7)에 비해 통계적으로 유의하게 높았다(student-t test, p<0.001). 성별, 기분장애 및 상관분석에서 유의성을 보인 변수를 통제한 다중회귀분석에서 외로움은 전체 PSQI 총점(standardized β=0.065, p=0.025), 수면방해(standardized β=0.086, p=0.005), 수면제 사용(standardized β=0.065, p=0.034)과 유의한 연관성을 보였다. 결 론 외로움은 수면문제와 연관성을 보였으며 이는 독거노인의 수면의 질 저하에 외로움이 위험요인이 될 수 있음을 의미한다. 독거노인의 외로움을 줄이기 위한 개입은 수면의 질을 호전시키고 신체 및 정신 질환을 줄일 수 있을 것이다. 따라서 독거노인의 외로움을 예방하고 줄일 수 있는 지역사회 기반의 보건복지 정책이 필요함을 시사한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.383-386
• /
• 2019

4 차산업혁명의 발달은 전 세계가 건강한 삶에 관련된 스마트시티 및 맞춤형 치료에 큰 관심을 갖게 하였고, 특히 기계학습 기술은 암을 극복하기 위한 유전체 기반의 정밀 의학 연구에 널리 활용되고 있어 암환자의 예후 예측 및 예후에 따른 맞춤형 치료 전략 수립 등을 가능케하였다. 하지만 암 예후 예측 연구에 주로 사용되는 유전자 발현량 데이터는 약 17,000 개의 유전자를 갖는 반면에 샘플의 수가 200 여개 밖에 없는 문제를 안고 있어, 예후 예측을 위한 신경망 모델의 일반화를 어렵게 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 고차원의 유전자 발현량 데이터를 신경망 모델이 효과적으로 학습할 수 있도록 2D 이미지로 표현하는 기법을 제안한다. 길이 17,000 인 1 차원 유전자 벡터를 64×64 크기의 2 차원 이미지로 사상하여 입력크기를 압축하였다. 2 차원 평면 상의 유전자 좌표를 구하기 위해 유전자 네트워크 데이터와 Node2Vec 이 활용되었고, 이미지 기반의 암 예후 예측을 수행하기 위해 합성곱 신경망 모델을 사용하였다. 제안하는 기법을 정확하게 평가하기 위해 이중 교차 검증 및 무작위 탐색 기법으로 모델 선택 및 평가 작업을 수행하였고, 그 결과로 베이스라인 모델인 고차원의 유전자 벡터를 입력 받는 다층 퍼셉트론 모델보다 더 높은 예측 정확도를 보여주는 것을 확인하였다.