The purpose of this study is to explore what causes medical college students to play games they will play and use them as academic foundation material. And lay a complex foundation for game addicts. To achieve this objective, an approach was taken as a method of exploratory case study. The participants in the study were recruited by their consent at the R meeting of the College of Medicine. Data collection was collected through a one-on-one interview with FGI. The data analysis was read repeatedly and classified into semantic units to derive the essential meaning. The study produced two essential topics and seven revealed topics. It is 'my job to play games' and 'know the importance of discrimination.'According to the analysis, the game behavior played by medical students was able to quit due to the self-efficacy experienced during the course of growth. When one's expectations were met and self-strengthened, one could see that self-control was possible through self-efficacy. It suggested that measures for sound game culture and complex strategy should be explored and measures to improve self-efficacy should be explored.
This study measured inefficiencies of Korean banks with weighted Russell directional distance function, WRDDM, for the years of 2004-2013. Checking contributions of inputs and outputs to these inefficiencies, we found that non-performing loan as undesirable output was the most influential factor. The annual average of inefficiencies of Korean banks was 0.3912, and it consisted of non-performing loan 0.1883, output factors 0.098 except non-performing loan, input factors 0.098. The annual average inefficiency went sharply up from 0.2995 to 0.4829 mainly due to the sharp increase of inefficiency of non-performing loan from 0.1088 to 0.2678 before and after 2007-2008 Global financial crisis. We empirically showed the non-performing loan needed to be considered since it was the most important factor among the influential factors of technical inefficiency such as manpower, total deposit, securities, and non-performing loan. This study had some limitation since we did not control financial environment factor in WRDDM.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.12
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pp.227-236
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2018
This study was conducted to define hippocampal volume differences between a stress-laid group and normal individual group via meta-analysis. This investigation included studies that contained hippocampal volume measurements in association with stress from 1990 to 2016. Magnetic resonance imaging (MRI) measurements of hippocampal volumes were used to determine the mean size, standard deviation and sample size. The pooled effect size was measured by the standardized mean difference (SMD) with a 95% confidence interval. This meta-analysis included 13 studies comprising 374 stress subjects and 439 normal subjects. Eight studies targeted war-related veterans and holocaust survivors, while five targeted personal trauma associated with childhood abuse, rape, accident or financial hardship. The overall mean effect size (Hedges' g) was -0.70 (-1.04; -0.37). Overall, the SMD value was -0.70, with a moderate effect size, but high heterogeneity. Depending on the characteristics of the stressor, studies were divided by subgroups of war-related veterans and subjects with personal trauma and then analyzed again. In the war-related subgroup, the Hedges' g was -0.47 (-0.78; -0.16), while in the personal stressor-related subgroup it was -0.91 (-1.57; -0.26). These results indicate that there was a significant negative correlation between psychological stress and hippocampal volume.
The contemporary practices of Big-Data based automated decision making algorithms are widely deployed not just because we expect algorithmic decision making might distribute social resources in a more efficient way but also because we hope algorithms might make fairer decisions than the ones humans make with their prejudice, bias, and arbitrary judgment. However, there are increasingly more claims that algorithmic decision making does not do justice to those who are affected by the outcome. These unfair examples bring about new important questions such as how decision making was translated into processes and which factors should be considered to constitute to fair decision making. This paper attempts to delve into a bunch of research which addressed three areas of algorithmic application: criminal justice, law enforcement, and national security. By doing so, it will address some questions about whether artificial intelligence algorithm discriminates certain groups of humans and what are the criteria of a fair decision making process. Prior to the review, factors in each stage of data mining that could, either deliberately or unintentionally, lead to discriminatory results will be discussed. This paper will conclude with implications of this theoretical and practical analysis for the contemporary Korean society.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.37
no.4
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pp.1-26
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2020
In today's increasingly data-intensive academic environment, data is becoming the foundation of academic communication as a research outcome rather than a research by-product. However, there is a limit to guaranteeing actual data reuse only by expanding the data supply or securing accessibility. In order to overcome this, it is necessary to understand the data reuse behavior and data needs in-depth. Therefore, this study attempted to identify the major data reuse behavior and data needs among researchers. To this end, the authors of KCI papers among the data reuse documents of the Korea Social Science Data Archive (KOSSDA) for the past 3 years were targeted. An in-depth interview was conducted with 12 researchers who accepted the interview. As a result, factors considered when reusing data were personal, economic, technical, and social aspects, and it was found that the data itself was used or contextual information of the data was used depending on the purpose of data reuse. The path to acquiring data is a web-based source of information, and a path through informal communication can also be found. In terms of the data needs, it was found that they prefer English, the United States, and institutional producers. Also they have a clear preference for quantitative data from an interviewer-filled interpersonal interview survey method, rich metadata along with raw data, and data that contains identification information. However, due to the lack of confidence in the value, it is negative for the use of data with controlled access and use, and it is difficult to confirm a clear preference because there is no similar data available for selection in terms of size and freshness.
This study aims to provide basic data to identify the effects of oral health behavior and autologous oral health symptoms on factors that affect quality of life of COVID-19 (coronavirus disease 19) depression. This study collected data from July 2020 to September 2020, the research method was finally analyzed for 89 people in the group of depression non-increase and 86 people in the group of depression due to COVID-19. As an analysis method, oral health behavior, autologous oral health symptom and quality of life were compared, and the hierarchical regression analysis was implemented to check the effect of depression on the quality of life. As a result, the effects of depression (=-0.155, p=0.012) and autologous oral health symptoms (=0.524, p<0.001) were significant as a result of controlling demographic characteristics and checking the effects on quality of life. Therefore, it is urgent to develop programs related to the mental health of the community to relieve depression and anxiety with COVID-19, and public relations activities will be needed to relieve anxiety about dental visits so that dental treatment can be received at an appropriate time.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.24
no.2
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pp.40-51
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2021
The purpose of this study is to diagnose urban spatial structures using spatial modeling techniques for balanced urban development as part of sustainable urban growth management. Since urban spatial structure is an interaction of various activities, it is necessary to interpret the analysis results in conjunction with the analysis of changes in spatial structural elements. In this study, population and transportation were approached for research purposes. Population data were applied to the Getis-Ord Gi* method, a spatial statistical technique, to analyze the concentration-decreasing region of the population. Traffic data analyzed the trend of centrality change by applying commuting traffic O-D data to Social Network Analysis techniques. The analysis showed that urban imbalance was growing, and the centrality of transportation was changing. The results of the analysis of spatial structure elements could be interpreted by linking the results of each factor to each neighborhood unit, predicting changes in urban spatial structure and suggesting directions for sustainable urban growth management.These results could also be used as a decision-making tool for various urban growth management policies introduced to cope with rapid urban development and uncontrollable development in many cities around the world.
Solutions for elderly health issues need to be found that take into account not only a medical perspective, but also interactions with social conditions such as socioeconomic status. With this in mind, this study aims to understand how socioeconomic status leads to health inequalities for the elderly. Specifically, this study investigates the mediating effects of socioeconomic status(income and education levels), health activities as an intermediary of the three dimensions of physical health(medical health, functional health, subjective health), accessibility of medical facilities, social participation, and social network. To test the research model, a secondary data analysis was conducted on the 2014 National Survey of Senior Citizens. The participants of the study were 10,451 elderly men and women aged 65 and above. To test the mediated model, hierarchical multiple regression analysis was conducted following the procedures suggested by Baron and Kenny(1986). In addition, a Sobel test was conducted to test the mediated model's significance. According to the analysis, the effects of income and educational levels on the health of the elderly were not the same. Additionally, different results were found depending on health dimensions. However, the overall direction of the results showed that the socioeconomic status of the elderly creates health disparities, and health behaviors, accessibility of medical facilities, social participation, and social network had significant mediation effects between socioeconomic status and physical health. Study findings especially worth noting are as follows: education was shown to have a stronger effect on health than income; effects of social integration factors such as social participation were highlighted; and significant mediating effects on the accessibility of medical facilities remained even after taking residential area into account. Results of this study shed light on health inequality mechanisms due to socioeconomic conditions and the need to find alternatives to alleviate these problems.
The purpose of this study is to find out the relationship among the degree to provide emotional labor, personal relationship and the intent to stay of female care service workers. Specifically, this study focuses on the mediating effect of the personal relationship (client and agency relation). The path analysis and structural equation modeling analysis were performed on the collected data using SPSS18.0. and AMOS 8.0. And Sobel test conducted for examine the mediating effect. The results are the followings. First, the result of the analysis showed that agency relationship was an indirect factor as the partial mediating effect on relationship between the degree to provide emotional labor and the intent to stay for the care women workers. The result suggests that education utilizing various techniques and strategies to overcome the difficulty accompanied by emotional labor such as communication education and the government try to effort managing and controlling the agency which impact on the labor condition of care workers. Second, the government also tries to provide the trust and collaboration network system which construct a good relationship between the care worker and the agency.
Objectives : Loneliness and poor sleep quality are common phenomena in old age and are associated with negative physical and mental health. However, little is known regarding the relation between loneliness and sleep quality. The aim of this study was to examine the association of loneliness and sleep quality among the elderly living alone. Methods : This is a cross-sectional study that enrolled 1,090 subjects who are the community-residing elderly living alone. Sociodemographic status, medical condition, cognition, mood disorder, sleep quality and levels of loneliness were collected using a self-administered questionnaire and a specific semi-structured interview conducted by trained nurses. Descriptive statistics were used to analyze data regarding sociodemographic variable and loneliness. Univariate and Multivariate regression analyses were applied to examine the association between loneliness and sleep quality after adjustment for multiple confounding variables. Results : The Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI) mean score of "lonely group" (9.2±4.2) was significantly higher than that of "not lonely group" (7.3±3.7) (student-t test, p<0.001). Loneliness was significantly associated with PSQI (standardized β=0.065, p=0.025), sleep disturbance (standardized β=0.086, p=0.005), use of sleep medication (standardized β=0.065, p=0.034) after adjustment for possible confounding variables including sex and mood disorder. Conclusions : Loneliness was associated with sleep disturbance and this finding implied negative impact of loneliness on sleep quality of older adults. Public health promotion efforts to reduce loneliness may improve sleep quality and mental health in the elderly living alone.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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