• 수면정신생리
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• 제21권1호
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• pp.5-13
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• 2014

목 적: 노인성 우울증에서의 수면장애와 인지기능 저하의 동반은 흔히 나타나는 증상이다. 본 연구의 목적은 지역 사회에 살고 있는 노인 우울증 환자에서 나타나는 수면장애와 인지기능 저하의 양상을 파악하고 수면장애가 인지기능 저하와의 상관관계를 살펴보는 것이다. 방 법: 본 연구의 대상자들은 지역사회에 거주하고 치매 등의 인지기능 장애를 가지고 있지 않으며 수면 및 기분, 인지기능에 영향을 주는 정신과 약물을 복용하고 있지 않은 282명의 65세 이상 노인으로 하였다. 우울증의 평가를 위해 노인성 우울척도(Geriatric depression Scale, GDS)를 평가하였으며 GDS 점수에 따라 10점 미만을 대조군으로 하였고 10점 이상 17점 미만을 경도 우울증군, 17점 이상을 중증도 우울증군으로 분류하였다. 모든 대상자들에게 1회의 야간수면다원검사를 시행하여 객관적인 수면지표를 얻었고 피츠버그 수면의 질 지수(PSQI)를 평가하여 주관적인 수면의 질을 평가하였으며 CERAD-K 신경심리검사를 통하여 인지기능을 평가하였다. 결 과: 연구 대상자들의 평균연령, 성별, 내과적 질환 여부는 세 군 간에 유의한 차이가 없었으나 교육 연한은 대조군에 비해 중증도 우울증군에서 유의하게 낮은 결과를 보였다(p=0.015). 수면다원검사와 피츠버그 수면의 질 지수를 통하여 얻어진 수면지표들 중 REM수면시간, 무호흡-저호흡 지수, 산소 탈포화 지수, PSQI 점수는 세 군 간에 유의한 차이가 있었다(모든 p<0.05). 신경인지기능검사 결과에서는 단어목록재인검사, 스트룹 색깔 및 단어검사, 벤톤 시각 기억 검사-A, 길 만들기 검사-B에서 세 군 간에 통계적으로 유의한 차이가 나타났다(모든 p<0.05). 우울증군에서의 수면장애와 인지기능 저하 간에 상호 인과 관계를 알아보기 위한 Pearson 상관분석과 단계적 다중선형회귀분석 결과 수면장애와 인지기능 저하 간에 상호 관련성은 없는 것으로 나타났다. 결 론: 본 연구에서 노인성 우울증 환자에서 나타나는 수면무호흡증을 제외한 수면장애는 인지기능 저하에 직접적인 영향을 미치지는 않는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 노령화에 따른 수면장애 및 수면구조의 변화와 연령, 교육 수준 등의 영향으로 인한 것으로 보인다. 그러나 노인 인구에서의 수면장애의 높은 유병률과 잠재적으로 인지기능에 미칠 수 있는 부정적인 영향력을 고려할 때 후속 연구를 통한 노인성 우울증 환자에서의 수면장애와 인지기능 저하의 상호 관련성에 대한 논의가 요구된다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제9권spc호
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• pp.107-122
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• 2003

본 논문에서는 근골격계질환, 특히 직업성요통에 관련되는 위험요인의 영향을 종합적으로 살펴보고자 하였다. 첫째로 물리적인 요인의 영향을 알아보기 위하여 해석적인 인체역학 모델과 NIOSH(National Institute for Occupational Safety & Health) Guidelines를 이용하여 자동차 조립작업의 직업성 요통관련 위험도를 평가하였다. 총 246 작업자에 대한 분석을 수행하였는데, 분석결과 총 20개의 작업에서 L5/S1에서의 압축력이 300kg이 넘었으며 44개의 작업은 NIOSH Guidelines에 의한 분석결과, 최저허용기준치(ACTION LIMIT)을 넘는 것으로 나타났다. 둘째로 사회심리적 요인과 직업성요통의 관계에 대해 분석하였다. 사회심리적 요인의 영향을 알아보기 위하여 증상과 PWI(Psychosocial Well-being Index)를 토대로 한 설문을 이용하여 246명 작업자 모두에게 설문조사를 실시하였다. 그 결과 207명의 작업자가 직업성 요통증상을 경험한 적이 있으며 특히 27명의 작업자는 유병자로 분류된 바 있는 사람들이었다. PWI 점수를 근거로 하여 나눈 두 집단(저스트레스군, 고 스트레스군)은 증상이나 진단결과에 있어서 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았다. 또한 사회심리적 스트레스와 작업강도와의 관계를 살펴보면 주로 작업자세요인과 사회심리적 스트레스가 유의한 관계를 가지는 것으로 나타났다. 마지막으로 직업성요통의 발생에 대하여 경로분석을 수행하였다. 분석결과 인구학적 요인, 사회심리적 요인, 작업특성 요인이 직업성 요통에 직접적으로 영향을 미쳤으며, 개인특성요인 즉, 작업경험, 흡연, 수면시간 등은 직업성요통에 직접적인 영향을 미치는 않은 것으로 나타났다. 그러나 개인특성요인은 직업성 요통에 유의한 영향을 미치는 사회심리적 요인과는 밀접한 관계를 가졌다. 향후 다양한 직종에서의 이와같은 경험적 연구결과가 축적되어 우리나라의 조직문화적 특성을 고려한 직업성 요통에 대한 위험모델에 구축되어야 한다고 사료된다.

• 마케팅과학연구
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• 제20권1호
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• pp.89-97
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• 2010

本文研究共同特性对于无选择权的影响, 并涉及到了调节焦点理论. 本文主要着眼于这三个因子以及他们之间的关系. 之前的研究已经广泛涉及到这三个方面. 第一, 共同特性影响已经被广为研究. Tversky (1972) 开创了这个理论, EBA 模型: 通过消除方面. 根据这个理论, 消费者在比较的过程中更易于注意特殊的特性, 而忽略共同特性. 最近, 更多的研究开始针对于此模型对于消费者行为的影响. Chernev (1997) 认为增加共同特性可以减少选择距离. 但是, 随后Chernev (2001) 的研究指出共同特性可能是消费者认知上的负担, 所以他们更喜欢启发式的过程而不是系统式的过程. 这些研究提出了一系列问题: 共同特性是否影响顾客选择? 如果是的话, 这些影响是什么样子的? 第二, 一些研究指出没有选择的状况是消费者最好的选择, 他们在犹豫不决时用这种方法回避选择. 其他关于这一理论的研究是时间的压力, 消费者自信, 以及可供选择的数量. 第三, 调节聚焦理论在目前非常流行. 消费者有两个焦点目标: 促进和制止. 促进聚焦主要和希望, 野心, 成功, 获得等有关; 而制止聚焦和责任, 职责, 安全, 规避等有关. 调节聚焦理论预测了顾客的感情, 创造, 态度, 记忆, 表现, 和判断. 而这些都是市场营销研究的领域这些文献为本文的研究提供了一些理论支持. 特别是增加共同特征而不是忽略他们可以增加选择过程中克制消费者的没有选择状况的比重, 其对于促进消费者的作用确实相反的. 本文通过两个试验进行验证. 第一个是2 X 2 组间的设计(共同特性X调节聚焦), 数码相机作为相关的客体. 特别的是, 调节聚焦变量是从11个问题中取得的. 共同特性包括焦距, 重量, 记忆卡, 电池, 而像素和价格作为独特特性. 结果证明了我们的假设, 那就是增加共同特性增加了克制消费者的无选择比重, 而对促进消费者没有作用. 第二个试验被用来复制第一个实验的结果. 这个实验和之前的基本相同, 只有两个方面不同—主要控制和研究客体. 在促进的前提下, 研究对象必须一些词例如: 利润, 野心, 高兴, 成功, 发展等. 在克制的前提下, 他们必学写下坚持, 安全, 保护, 规避, 损失, 责任等词. 实验证明我们假设是成立的. 本研究说明了共同特性对于顾客选择的二重效果. 增加共同特性可以提高或者降低无选择状况. 本文对于理论研究和实践上都有着贡献. 对于市场营销人员来说, 他们可能需要根据顾客的划分来考虑产品的共同特性. 理论上, 研究结果支持共同特性和无选择状况的调节变量. 最后, 本文也有一些不足, 例如过于强调态度的重要性等. 我们希望本文能够为未来的研究做出抛砖引玉的作用.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.123-132
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• 2013

최근 스마트 폰에 다양한 센서를 내장할 수 있게 되었고 스마트폰에 내장된 센서를 이용항 동작 인지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트폰을 이용한 동작 인지는 노인 복지 지원이나 운동량 측정. 생활 패턴 분석, 운동 패턴 분석 등 다양한 분야에 활용될 수 있다. 하지만 스마트 폰에 내장된 센서를 이용하여 동작 인지를 하는 방법은 사용되는 센서의 수에 따라 단일 센서를 이용한 동작인지와 다중 센서를 이용한 동작인지로 나눌 수 있다. 단일 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서를 이용하기 때문에 배터리 부담은 줄지만 다양한 동작을 인지할 때에 특징(feature) 추출의 어려움과 동작 인지 정확도가 낮다는 문제점이 있다. 그리고 다중 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서와 중력센서를 사용하고 필요에 따라 다른 센서를 추가하여 동작인지를 수행하며 다양한 동작을 보다 높은 정확도로 인지할 수 있지만 다수의 센서를 사용하기 때문에 배터리 부담이 증가한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스마트 폰에 내장된 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작을 높은 정확도로 인지하는 방법을 제안한다. 서로 다른 10가지의 동작을 높을 정확도로 인지하기 위해 원시 데이터로부터 17가지 특징을 추출하고 각 동작을 분류하기 위해 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하였다. Ensemble of Nested Dichotomies 분류기는 다중 클래스 문제를 다수의 이진 분류 문제로 변형하여 다중 클래스 문제를 해결하는 방법으로 서로 다른 Nested Dichotomy 분류기의 분류 결과를 통해 다중 클래스 문제를 해결하는 기법이다. Nested Dichotomy 분류기 학습에는 Random Forest 분류기를 사용하였다. 성능 평가를 위해 Decision Tree, k-Nearest Neighbors, Support Vector Machine과 비교 실험을 한 결과 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하여 동작 인지를 수행하는 것이 가장 높은 정확도를 보였다.