International journal of advanced smart convergence
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제11권3호
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pp.157-161
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2022
The coffee industry continues to grow steadily due to the spread of coffee and changes in consumer awareness. Once upon a time, instant coffee was common, People today have distinct personal preferences As consumption needs for favorite foods are segmented, ways to enjoy coffee are diversifying. This study was conducted through analysis of consumption changes for specialty coffee as a changed issue of COVID-19 The goal is to present a vision for the future of the specialty coffee industry. As a research method, text mining through big data analysis was conducted to extract and analyze factors affecting the change in specialty coffee consumption. As a result of the study, we judged that specialty coffee is consumed by using a drip tool that allows you to easily enjoy coffee at home after Corona 19. Therefore, hand drips used in home cafes were found to play a central role in the change in specialty coffee consumption.
본 연구는 코로나 19 팬데믹 시기동안 한국인이 겪는 정서적 디스트레스에 영향을 미치는 심리·사회적 요인의 영향력을 서로 다른 두 시점에서 비교하였다. 1차 조사시기는 WHO에서 코로나 19 팬데믹을 선언하고, 대구 경북지역이 특별재난지역으로 선정되었던 2020년 4월 13일부터 4월 21일까지이며, 연구참여자 600명의 자료를 수집하였다. 2차 조사시기는 전 세계적으로 코로나 19가 재확산되고, 수도권에서 처음으로 집단감염이 확산되면서 일주일동안 수도권에서만 확진자가 1,000명이 넘었던 시점인 2020년 8월 21일부터 9월 2일까지 진행되었다. 1차 조사의 연구참여자 중 482명이 2차 조사에 응하였으며, 모든 자료는 온라인 설문을 통해 수집되었다. 본 연구는 시점별로 개인특성요인, 코로나 19에 대한 두려움과 사회활동 제약요인, 대인관계갈등 및 수입감소 요인이 코로나 19로 인한 디스트레스(스트레스, 우울, 불안, 분노) 경험에 미치는 영향을 알아보기 위해 위계적 회귀분석을 실시하였다. 그 결과, 두시점 모두에서 정서적 디스트레스에 영향을 미치는 요인으로는 성별, 삶의 질, '코로나 19 관련 정보 수시 확인', '코로나 19 이후 삶을 예측할 수 없어 두려움', '병원 이용의 어려움'이 확인되었다. 시점1에서만 유의한 변인으로 '공적일정에 차질', 시점 2에서만 유의한 변인으로는 연령, 감염취약성, '개인일정에 차질'이 확인되었다. 이를 토대로 논의 및 시사점이 제시되었다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제10권1호
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pp.204-210
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2022
From the 1970s to the present, the number of new infectious diseases such as SARS, Ebola virus, and MERS has steadily increased. The new infectious disease, COVID-19, which began in Wuhan, Hubei Province, China, has pushed the world into a pandemic era. As a result, Countries imposed restrictions on entry to foreign countries due to concerns over the spread of COVID-19, which led to a decrease in the movement of tourists. Due to the restriction of travel, keywords such as "Corona blue" have soared and depression has increased. Therefore, this study aims to analyze the stress meaning network of the COVID-19 era to derive keywords and come up with a plan for a travel-related platform of the Post-COVID 19 era. This study conducted analysis of travel and stress caused by COVID-19 using TEXTOM, a big data analysis tool, and conducted semantic network analysis using UCINET6. We also conducted a CONCOR analysis to classify keywords for clustering of words with similarities. However, since we have collected travel and stress-oriented data from the start to the present, we need to increase the number of analysis data and analyze more data in the future.
Currently, citizens' expectations and concerns on utilizing artificial intelligence (AI) technologies in the public sector are widening with the rapid digital transformation. Furthermore the level of global acceptance on the AI and other intelligent digital technologies is augmenting with the needs of non-face-to-face types of public services more than ever due to the unforeseen and unpredictable pandemic, COVID-19. Thus, this study intended to empirically examine what policy directions for the public should be considered to provide well-designed services as well as to promote the evidence-based public policies in terms of Al speaker technology as a non-contact smart city service. Based on the survey of senior citizens' perceptions on AI (AI Speaker technology), this study conducted structure equation modeling analyses to identify whether technology acceptance models on to the varied dependent variables such as actual use, perception, attitude, and brand royalty. The Results of the empirical analyses showed that AI increased the positive level of citizens' perception, attitude and brand royalty on non-contact public services (smart city services) which are becoming more crucial for developing AI oriented government and providing intelligent public services effectively. In addition, theoretical and practical implications are discussed for understanding the changes of public service in the post-corona.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권1호
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pp.225-233
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2022
The recent outbreak of corona virus (COVID-19) infectious disease had made its forecasting critical cornerstones in most scientific studies. This study adopts a machine learning based time series model - Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) model to forecast COVID-19 confirmed cases in Botswana over 60 days period. Findings of the study show that COVID-19 confirmed cases in Botswana are steadily rising in a steep upward trend with random fluctuations. This trend can also be described effectively using an additive model when scrutinized in Seasonal Trend Decomposition method by Loess. In selecting the best fit ARIMA model, a Grid Search Algorithm was developed with python language and was used to optimize an Akaike Information Criterion (AIC) metric. The best fit ARIMA model was determined at ARIMA (5, 1, 1), which depicted the least AIC score of 3885.091. Results of the study proved that ARIMA model can be useful in generating reliable and volatile forecasts that can used to guide on understanding of the future spread of infectious diseases or pandemics. Most significantly, findings of the study are expected to raise social awareness to disease monitoring institutions and government regulatory bodies where it can be used to support strategic health decisions and initiate policy improvement for better management of the COVID-19 pandemic.
This study tried to confirm whether the public's negative emotions such as fear and anxiety about corona virus infection caused by the spatial nature of the aircraft were alleviated due to factors of in-flight services focusing on hygiene and quarantine and further had a positive effect on the formation of Rapport between cabin crews and passengers. We also investigated the impact on passengers' perceptions such as Reliability and Safety which can be viewed as a new measure and standard of customer satisfaction in the Pandemic era through Rapport. A survey was conducted online in December 2021 for passengers with experience in boarding aircraft after the COVID-19 outbreak, and a total of 211 responses were used for analysis. As a result of the analysis of the data, it was confirmed that aircraft in-flight service had a positive (+) effect on Rapport, and Rapport between passengers and cabin crews had a positive (+) effect on passenger Reliability and Safety.
연구 목적 : 코로나 팬데믹 종식이 본격적으로 거론되는 시점에 이 논문은 팬데믹이 초래한 사회 변화를 집중적으로 살펴보고, 그것을 기초로 해서 향후 기독교교육의 방향을 가늠하고 제시하는 것을 목적으로 삼고 있다. 연구 내용 및 방법 : 코로나 팬데믹을 거치면서 진행된 사회 전반의 급속한 변화를 다섯 가지 관점, 즉 세계화, 디지털, 불평등, 교육체제, 교회 변화를 중심으로 검토한다(II장). 계속해서 코로나 이전에는 전혀 예상할 수 없었던 사회 변화를 충분히 고려해서 팬데믹 이후 세계에 필요한 기독교 교육의 향후 방향을 결론적으로 제시하고자 한다(III장, IV장). 결론 및 제언 : 코로나 이후 세계를 위한 기독교교육은 교회의 교육적 사명을 성취하도록 현재 상황을 위기 극복의 계기로 활용해야 한다. 추후 기독교교육은 팬데믹 시대의 사회 변화(지역 중심 세계화, 디지털 전환, 경제 불평등, 교육환경 변화)에 관심을 갖고 성찰하면서 모바일 교회학교, 거점 교회학교, 안전한 교회학교, 생태 교회학교로의 혁신적 전환이 시급하다.
Purpose The purpose of this study is to investigate the development process and the effectiveness of the EISS (epidemiological investigation support system), which prevents the spread of infectious diseases like a novel corona virus disease, COVID-19. Design/methodology/approach This study identified the existing epidemiological support system for MERS through prior research and studied the case of the development of a newly developed epidemiological support system based on cloud computing infrastructure for COVID-19 through inter-ministerial collaboration in 2020. Findings The outbreak of COVID-19 drove the Korean Government began the development of the EISS with private companies. This system played a significant role in flattening the spread of infection during several waves in which the number of confirmed cases increased rapidly in Korea, However, we need to be careful in handling confirmed patients' private data affecting their privacy.
본 연구는 외식기업을 대상으로 원가의 비대칭적 행태를 검증하고 최근 경기 침체 현상과 관련된 코로나 19 팬데믹 현상과 유동성에 영향을 미치는 영업순환주기가 원가의 행태에 영향을 미치는지 검증하고자 하였다. 2019년과 2020년 외식기업을 대상으로 분석을 실시하였으며 원가는 매출원가와 판매비와 관리비의 합으로 측정하였다. 분석 결과, 외식기업은 활동수준 감소에 따라 원가탄력적인 행태로 나타났다. 또한 코로나 이후 이전보다 원가의 하방탄력적인 행태는 강화되었으며 영업순환주기가 짧을수록 원가는 하방탄력적인 행태로 나타났다. 마지막으로 영업순환주기의 구성요소인 재고자산 보유기간과 매출채권 회수기간 모두 짧을수록 원가의 하방탄력적인 행태는 강화되었다. 이러한 결과는 외식기업을 대상으로 원가의 구조 및 그러한 구조에 팬데믹 현상과 영업순환주기가 영향을 미칠 수 있는 요인을 검증한 것에 의미가 있을 것으로 보인다. 코로나 19로 인하여 외식업체가 직면한 상황을 원가 측면에 접근하였으며 이러한 팬데믹 현상이 기업의 매출 감소에 원가절감으로 이어질 수 있다.
The purpose of this study is to provide implications for designing and implementing non-face-to-face online classes at the College of Engineering in the post-corona era by analyzing the instructors' evaluations and experiences of non-face-to-face online classes operated in the COVID-19 pandemic. According to the overall evaluation results of non-face-to-face online classes from instructors at the College of Engineering, 'instructional design' was the highest among the five areas including instructional design, learning management, learning support, learning evaluation, and instructional outcomes. In addition, the effectiveness of non-face-to-face online experimental or practical classes was found to be relatively low. The results of this study imply that the instructors need to consider several instructional strategies such as active interaction with learners, clear explanation, and the use of technology in non-face-to-face online engineering classes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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