본 연구에서는 감사증진 프로그램이 아동의 학교적응과 생활만족 및 정서행동문제에 미치는 효과를 알아보고자 하였다. 초등학교 5학년 69명(실험집단: 34명, 통제집단: 35명)을 대상으로 감사증진 프로그램을 적용하였으며, 프로그램 실시 전후에 학교적응, 생활만족도, 정서행동문제를 측정하였다. 사전검사를 공변인으로 공변량분석한 결과 감사증진 프로그램은 초등학생의 학교적응과 생활만족도를 향상시키는 데 효과적이었으며 정서행동문제 감소에는 의미있는 효과가 없었다. 연구를 통해 초등학생의 심리적 건강과 적응을 돕기 위하여 예방 및 발달적 차원에서 감사증진 프로그램을 활용하고 감사교육을 보편화하여 실시할 필요성을 제안하였다.
본 연구는 재한 중국 유학생의 문화적응 상황 하에서 건강증진행위와 건강관련 삶의 질의 관계를 파악해 보고자 하였다. 서울 및 수도권 소재 10개 대학의 학부 및 대학원 석/박사 과정에 속해있는 총 395명의 중국인 유학생들이 문화적응도 및 건강증진행위와, 건강관련 삶의 질 SF-12 도구를 이용한 자가보고식 설문조사에 참여해주었다. 그 결과 문화적응도가 낮은 유학생들은 건강증진행위가 신체적 삶의 질 점수에 크게 영향을 미치고 있는 것으로 나타났으며, 문화적응도가 높은 경우 건강증진행위가 정신적 삶의 질에 큰 영향을 주는 것으로 나타났다. 이는 문화적응도가 건강증진행위와 삶의 질의 관계에서 통제요인으로 작용할 수 있다는 결과이다. 그러므로 재한 중국유학생들의 건강증진행위와 삶의 질을 개선할 수 있는 중재 프로그램을 개발할 경우 문화적응도를 함께 고려하면 프로그램의 효과를 극대화시킬 수 있는 방법을 찾는데 도움이 될 것으로 사료된다.
본 연구는 간호대학생의 건강증진행위, 대학생활적응 및 취업전략 정도를 확인하고 각 변수들간의 상관성 및 취업전략에 관련된 요인을 파악하고자 시도되었으며, 서술적 조사연구로 설계되었다. 자료수집은 G시의 일개 간호대학교에서 2017년 9월 1일부터 9월 30일까지 수집되었다. 연구대상자는 본 연구의 목적을 이해하고 동의한 221명의 간호대학생들이 참여하였으며, 참여자들은 구조화된 자가 설문지를 통해 건강증진행위, 대학생활적응 및 취업전략을 작성하였다. 수집된 자료는 SPSS 22.0 프로그램을 사용하여 빈도와 백분율, t-test, ANOVA, Pearson 상관계수, 다중회귀분석을 시행하였다. 본 연구결과, 간호대학생의 건강증진행위 평균점수는 $2.11{\pm}.34$점, 대학생활적응 평균점수는 $3.47{\pm}.67$점, 취업전략 평균점수는 $3.24{\pm}.56$점이었다. 건강증진행위와 대학생활적응 (r=.437, p<.001), 건강증진행위와 취업전략 (r=.536, p<.001), 대학생활적응과 취업전략(r=.615, p<.001)은 통계적으로 유의한 양의(+) 상관관계를 나타냈다. 간호대학생들의 취업전략에 영향을 미치는 요인은 대학 생활적응, 건강증진행위, 환경변화적응, 건강상태로 나타났으며, 이들 변수의 설명력은 49.7%이었다. 결론적으로, 간호대학생의 취업전략은 건강증진행위, 대학생활적응과 관련이 있는 것으로 나타났다. 따라서, 간호대학생의 건강증진행위, 대학생활적응과 취업전략을 향상시키기 위해 프로그램개발과 반복연구, 교육과정개선이 필요하다.
본 연구는 코로나 시대 간호대학생의 건강증진행위와 대학생활적응 간의 관련성을 파악하고 대학생활적응에 대한 영향요인을 확인하기 위한 서술적 조사연구이다. 연구대상자는 C도에 소재하는 1개 대학의 간호대학생 191명이었고 구조화된 설문지를 이용하여 조사하였다. 수집된 자료는 기술통계, t-test, ANOVA, Pearson's 상관관계 분석 및 다중회귀분석을 이용하여 분석하였다. 간호대학생의 건강증진행위와 대학생활적응은 양의 상관관계가 있었고(r=.379, p<.001), 간호대학생의 대학생활적응에 영향을 미치는 변수는 건강증진행위와 건강상태였으며, 대학생활적응을 19.9% 설명하는 것으로 나타났다(Adj. R2=.199, p<.001). 따라서 간호대학생들의 대학생활적응을 돕기 위해서는 건강증진행위를 높이고 건강상태를 개선할 수 있는 건강관리 방안이 적절하게 마련되어야 할 것이다.
영상처리의 목적은 관측자를 위해서 영상의 시각적인 일면을 증진하는 것이다. 영상증진의 목적은 특정 응용분야에 따라서 달라지며, 또한 특정 목적을 위해서 사용되는 영상 증진 기법들은 다른 응용분야에는 적용되지 못하는 실정이다. 본 논문에서는 먼저 히스토그램 쉬링크 및 평활화, 보수적인 적응적 컨트라스트 증진 필터등에 대해서 살펴 보고져 한다. 그리고 적응적인 컨트라스트 증진 필터 기법을 의료영상에 맞게 구성하는 변수들의 적용값을 최적화했으며, 후 처리로 히스토그램 평활화 기법을 사용했다. 결과적으로 입력치인 의료영상들을 사용하여 적용한 결과 제안한 필터를 적용한 결과치 영상들의 에지가 강조됨을 보였고, 또한 후처리로 인해서 영상외형의 컨트라스트를 향상시켰다.
본 연구는 보건계열 학생을 대상으로 학업스트레스, 대학생활적응 및 건강증진행위의 관련성을 알아보고 건강증진행위에 미치는 요인을 파악하기 위한 서술적 연구로서, 2017년 10월부터 2018년 5월까지 실시하였다. D광역시에 소재하고 있는 대학교 보건계열학과의 재학생을 대상으로 연구의 목적을 이해하고 동의한 223명을 대상으로 서면 동의서를 받은 후 자기기입식 설문조사를 실시하였다(1041490-20171010-HR-002). 수집된 자료는 IBM SPSS 20.0(IBM Co., Armonk, NY, USA)을 사용하여 빈도분석, T-test, ANOVA, 상관분석, 다중회귀분석을 실시하였다. 본 연구 결과, 연구대상자의 학업스트레스 평균은 3.02±0.89점, 대학생활적응 평균은 3.16±0.48점, 건강증진행위 평균은 2.14±0.45점으로 나타났으며, 학업스트레스가 낮을수록, 대학생활적응이 높을수록 건강증진행위가 높게 나타났다. 대상자의 건강증진행위에 영향을 주는 요인은 경제수준, 전공만족도, 학업스트레스, 대학생활적응이었으며, 보건계열 대학생의 건강증진행위를 37.5% 설명하였다. 이상의 결과로 볼 때 보건계열 대학생들의 건강증진행위를 높이기 위해 학업스트레스는 낮추고 대학생활적응을 높여주는 프로그램 개발이 필요하며, 대상자들의 일반적인 특성 파악을 위한 체계화 된 노력도 요구된다.
이 연구의 목적은 건강증진행위, 스트레스, 자아효능감이 간호대학생 1, 2 학년의 대학생활 적응에 미치는 영향을 파악하기 위함이다. 자료는 1개 대학교 간호대학생 150명을 대상으로 2018년 11월 1일부터 11월 20일까지 자기기입식 설문지로 설문조사하여 수집하였다. 자료는 SPSS 22.0 (frequency, ANOVA, pearson's correlation, multiple regression) program 으로 분석하였다. 대학생활 적응 평균점수는 $75.85{\pm}9.43$ (범위:25~125) 이었다. 대학생활 적응은 스트레스와 부적 상관관계를 보였고 자아효능감과 정적 상관관계를 보였다. 스트레스는 자아효능감과 부적 상관관계를 보였다. 간호대학생 1, 2학년의 대학생활 적응에 영향을 미치는 요인들은 건강증진행위 (수면시간, 간식섭취, 음주, 취미활동), 스트레스, 자아효능감 등이었다. 덧붙여 건강증진행위, 스트레스, 자아효능감 등은 대학생활 적응에 13.9%의 설명력을 보였다. 이 연구의 결론은 건강증진행위(수면시간, 간식섭취, 음주, 취미활동), 스트레스, 자아효능감 등은 간호대학생 1, 2학년의 대학생활 적응에 중요한 영향을 미친다. 후속 연구에서는 건강증진행위와 자아효능감을 향상시키고 스트레스를 감소시키려는 연구가 필요하다. 간호대학생의 대학생활 적응을 향상시키기 위하여 위의 의미있는 변수들을 반영한 대학생활 적응 향상 프로그램을 개발해야 할 것이다.
저조도 환경에서 영상 이미지의 콘트라스트가 낮고 식별이 어려운 문제를 목표로 사람의 시각 감지 기반의 콘트라스트 적응 보상 증진 알고리즘을 제안한다. 첫째, 저조도 환경에서 평균 밝기, 평균 대역폭 요인의 영상 이미지 특징 요인을 추출하고, 원본 영상의 회색/색도 차이에 따라 사람의 시각적 콘트라스트 해상도 보상의 수학적 모델을 설정하며, 실제 컬러의 3원색에 대해 각각 비례 적분하여 보상한다. 다음으로 보상 정도가 명시각 차이를 적절하게 구별할 수 있는 것보다 낮을 때 보상 임계값 선형 보상이 명시각에서 전체 대역폭으로 설정된다. 마지막으로 주관적인 이미지 품질 평가와 이미지 특성 요인을 결합하여 비례 계수를 보상하는 자동 최적화 모델을 구축한다. 실험 테스트 결과는 영상 이미지 적응 증진 알고리즘이 우수한 증진 효과와 우수한 실시간 성능을 가지며 다크 비전 정보를 효과적으로 마이닝할 수 있으며 다양한 시나리오에서 널리 사용될 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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