The COVID-19 virus appeared in 2019 and is extremely contagious. Because it is very infectious and has a huge impact on people's mobility. In this paper, multiple linear regression and random forest models are used to predict the number of COVID-19 cases using COVID-19 infection status data (open source data provided by the Ministry of health and welfare) and Google Mobility Data, which can check the liquidity of various categories. The data has been divided into two sets. The first dataset is COVID-19 infection status data and all six variables of Google Mobility Data. The second dataset is COVID-19 infection status data and only two variables of Google Mobility Data: (1) Retail stores and leisure facilities (2) Grocery stores and pharmacies. The models' performance has been compared using the mean absolute error indicator. We also a correlation analysis of the random forest model and the multiple linear regression model.
Dysphonia is well known as one of the otolaryngological symptoms of coronavirus disease 2019 (COVID-19) infection. The vocal changes of the COVID-19 condition have been reported in terms of parameters of multi-dimensional voice assessment, including acoustic analysis, auditory-perceptual evaluation, and psychometric assessment. However, there has not been a daily followup study in patients with acute COVID-19 infection. In this study, a 41-year-old male performed daily voice recordings of vowel phonation and passage-reading tasks during the self-quarantine period of one week. Compared to the normal voice status of the prepandemic period, voice abnormalities peaked on day two after the diagnosis of COVID-19 infection and recovered after one week.
Kim, Sun Hyun;Ryu, Dongyeon;Kim, Hohyun;Lee, Kangho;Jeon, Chang Ho;Choi, Hyuk Jin;Jang, Jae Hoon;Kim, Jae Hun;Yeom, Seok Ran
Journal of Trauma and Injury
/
제34권3호
/
pp.155-161
/
2021
Purpose: The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic has necessitated a redistribution of resources to meet hospitals' service needs. This study investigated the impact of COVID-19 on a regional trauma center in South Korea. Methods: We retrospectively reviewed cases of polytrauma at a single regional trauma center in South Korea between January 20 and September 30, 2020 (the COVID-19 period) and compared them to cases reported during the same time frame (January 20 to September 30) between 2016 and 2019 (the pre-COVID-19 period). The primary outcome was in-hospital mortality, and secondary outcomes included the number of daily admissions, hospital length of stay (LOS), and intensive care unit (ICU) LOS. Results: The mean number of daily admissions decreased by 15% during the COVID-19 period (4.0±2.0 vs. 4.7±2.2, p=0.010). There was no difference in mechanisms of injury between the two periods. For patients admitted during the COVID-19 period, the hospital LOS was significantly shorter (10 days [interquartile range (IQR) 4-19 days] vs. 16 days [IQR 8-28 days], p<0.001); however, no significant differences in ICU LOS and mortality were found. Conclusions: The observations at Regional Trauma Center, Pusan National University Hospital corroborate anecdotal reports that there has been a decline in the number of patients admitted to hospitals during the COVID-19 period. In addition, patients admitted during the COVID-19 pandemic had a significantly shorter hospital LOS than those admitted before the COVID-19 pandemic. These preliminary data warrant validation in larger, multi-center studies.
Purpose : The first case of coronavirus disease-2019 (COVID-19) disease outbreak in Korea occurred in January 2020, and the cumulative number of confirmed cases by the Central Defense Response Headquarters of the Quality Management Administration as of November 30 was 34,201. Looking at the incidence trend of domestic confirmed cases by age, the incidence rate of COVID-19 in the age group of 20-29 years, which corresponds to college students, was 27.4 %, the highest compared by age group. Considering the current status of the infection rate, universities will become the centers of new COVID-19 cases if face-to-face lectures are recommenced without preparatory measures and analysis of infection prevention (e.g., infection awareness and education for university students). Thus, this study intended to investigate the level of knowledge, educational needs, and preventive behavior performance of college students about COVID-19 and provide basic data for the development of an education program for the prevention of COVID-19 for college students. Methods : This study is a descriptive correlational study aimed to investigate the correlation between knowledge about COVID-19, educational needs, and degree of preventive behavior performance in 407 college students attending one University in Gyeonggi-do. Results : The subjects' knowledge score about COVID-19 was 12.46±1.39 points, average educational needs score was 29.16±3.14 points, and prevention behavior performance survey result was 35.50±3.61 points. Moreover, positive correlation was observed between the knowledge about COVID-19 and educational needs (r=.203, p<.001) and knowledge and preventive behavior performance (r=.140, p=.005). Further, educational needs and preventive behavior performance demonstrated a statistically significant positive relationship (r=.311, p<.001). Conclusion : Therefore, organizing an educational program to acquire accurate knowledge is necessary to make it a habit for college students to practice preventive behavior against COVID-19.
COVID-19는 항공산업에 큰 영향을 주어 전 세계적인 여행 제한과 보안 강화 등의 변화를 불러 왔다. 본 연구는 COVID-19 전후 항공 서비스 만족도의 변화양상을 파악하기 위해 2016년부터 2023년까지 SKYTRAX 웹사이트에 게시된 147개 항공사에 대한 59,818개의 리뷰를 수집하고 감성 분석 기법을 활용하여 COVID-19 전후의 항공사 만족도, 리뷰 감성, 만족도에 영향을 미치는 속성을 비교 분석하였다. 분석 결과, COVID-19 이후 항공사 만족도 전반이 통계적으로 유의미하게 하락했으며 (p<0.001), 모든 항공사 선택 속성에 대한 긍정적 감성 비율이 유의미하게 감소한 반면, 부정적 감성 비율은 객실 및 기내서비스를 제외한 모든 속성에서 유의미하게 증가했다. 또한, 운항 서비스는 COVID-19 전후 기간 모두 전반적인 서비스 만족도에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이 연구는 COVID-19 전후 글로벌 주요 항공사의 만족도 속성에 대한 정량적 분석을 제공함으로써 향후 항공산업의 서비스 만족도 제고에 이바지할 것으로 기대된다.
Purpose: This research aimed to assess nursing students' knowledge, attitudes and infection prevention behaviors toward the coronavirus disease-19 (COVID-19). Methods: A cross-sectional survey was conducted from September 11 through October 1, 2020, involving a total of 235 third and fourth year of nursing students enrolled in two universities in U and K city. Self-report questionnaires consisting of demographic characteristics, knowledge, attitudes and infection prevention behaviors toward the COVID-19 were administered to the participants. Results: Influencing factors for infection prevention behaviors were gender (β=0.21, p<.001), attitudes toward infection control (β=0.38, p<.001), education experience regarding COVID-19 (β=0.21, p=.004), and a visit to the hospitals or the areas where the COVID-19 case has occurred or been admitted (β=-0.18, p=.003) which explained 23.6% of the total variance. Conclusion: The results of this study provides basic information regarding nursing students' knowledge about COVID-19, attitudes toward infection control, and infection prevention behaviors during the initial outbreak of COVID-19.
International Journal of Computer Science & Network Security
/
제24권3호
/
pp.107-112
/
2024
Nowadays the deadly virus famous as COVID-19 spread all over the world starts from the Wuhan China in 2019. This disease COVID-19 Virus effect millions of people in very short time. There are so many symptoms of COVID19 perhaps the Identification of a person infected with COVID-19 virus is really a difficult task. Moreover it's a challenging task to identify whether a person or individual have covid test positive or negative. We are developing a framework in which we used machine learning techniques..The proposed method uses DecisionTree, KNearestNeighbors, GaussianNB, LogisticRegression, BernoulliNB , RandomForest , Machine Learning methods as the classifier for diagnosis of covid ,however, 5-fold and 10-fold cross-validations were applied through the classification process. The experimental results showed that the best accuracy obtained from Decision Tree classifiers. The data preprocessing techniques have been applied for improving the classification performance. Recall, accuracy, precision, and F-score metrics were used to evaluate the classification performance. In future we will improve model accuracy more than we achieved now that is 93 percent by applying different techniques
COVID-19 감염예방을 위한 손실과 이득 메시지 프레이밍 광고상황에서 COVID-19에 대한 관여와 사회적 거리두기 실천의도와의 관계를 확인하고 이들 간 관계에서 광고태도의 매개효과를 확인하였다. 대한민국에 거주하는 19세 이상 성인 379명을 대상으로 하였다. 2개 유형의 메시지 프레이밍 중 1개 광고를 무작위 할당하여 보도록 한 후 COVID-19에 대한 관여, 광고태도 및 사회적 거리두기 실천의도를 측정하였다. COVID-19에 대한 관여가 사회적 거리두기 실천의도에 영향을 미쳤는데 COVID-19에 관여함으로써 COVID-19에 대한 위험이나 심각성을 인식하여 위험감소행위를 시도하기 때문으로 생각되어 COVID-19에 대한 관여를 높이는 전략이 매우 필요하다. 또한 광고태도가 COVID-19에 대한 관여와 사회적 거리두기 실천의도와의 관계에서 매개작용을 하였다. 따라서 병원이나 지역사회 종사 간호사가 현장에서 대중과 소통하고 정책을 보급할 때 긍정적 광고태도를 유도할 수 있는 효과적인 메시지를 제시함으로써 건강관리 리더로서 역할을 충실히 해 나가야 할 것이다.
본 논문은 COVID-19와 같은 팬데믹 상황에서 소상공인에게 실질적으로 도움이 되는 정부 정책을 제언하는데 목적이 있다. 이를 위해 'COVID-19 소상공인 지원', 'COVID-19 감염병 대응체계에 따른 소상공인 영향', 'COVID-19 소상공인 경제정책' 키워드를 중심으로 뉴스 기사를 크롤링하여 텍스트 마이닝 분석의 키워드 빈도분석과 워드클라우드 분석을 수행하였고, LDA 토픽 모델링 분석을 통해 주요 이슈를 파악하였다. LDA 토픽 모델링을 수행한 결과 소상공인 지원 정책은 정부의 현금성 지원과 금융지원으로 토픽 레이블을 구성하였고, COVID-19 감염병 대응체계에 따른 소상공인 영향은 정부 주도의 방역체계와 개인 주도의 방역체계로 토픽 레이블을 구성하였으며, COVID-19 경제정책은 경제위기와 자생력을 갖추기 위한 소상공인 정책으로 토픽 레이블을 구성하였다. 구성한 토픽레이블을 중심으로 향후 팬데믹 상황에서 소상공인 피해 감면 정책과 소상공인이 시장경쟁력 제고 정책에 대해 파악할 수 있는 기초자료를 제공하고자 하였다.
본 연구는 코로나 19 팬데믹의 전세계적인 확산으로 인하여 국경봉쇄와 이동제한과 같은 방역 조치와 전염병의 확산이 상품무역량을 감소시키는 원인인지를 살펴보고자 하였다. 이를 위해 한국과 주요무역 상대국의 상품무역 통계를 이용하여 중력모형 분석을 실시하였다. 분석 결과 코로나 19 확산시기인 2020년의 경우 코로나 팬데믹의 영향이 한국의 무역을 감소시키는 장애요인이라는 것을 실증적으로 확인 할 수 있었다. 그러나 2021년의 경우 팬데믹의 영향이 상품무역에 유의미한 영향을 주는 지 확인할 수 없었다. 2020년과 2021년의 코로나 19 팬데믹이 미치는 영향이 상이한 만큼 코로나 19 전염병이 안정적으로 관리되고 있는 2022년의 상품무역 상황 역시 달라질 가능성이 존재한다. 코로나에 대한 대응이나 백신의 보급 같은 요인들이 각 국가마다 상이하기 때문에 코로나 시대를 마감하는 정책 수립과정에 있어서 그러한 다양한 요인들을 충분히 고려해야 할 것으로 생각된다
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.