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
Job stress factors are factors that induce biological, psychological, and behavioral responses in individuals when they encounter mental and physical stimuli in the workplace. According to occupational safety and health standards, employers are responsible for the health consequences of job stress when workers engage in activities that result in high levels of physical fatigue and mental stress. Such activities include long working hours, shift work (including night shifts), driving vehicles, and operating precision machinery. Therefore, precautionary measures should be implemented. Following the COVID-19 epidemic, the logistics industry in Korea has experienced rapid growth owing to the shift from offline to online platforms facilitated by advanced digital infrastructure. Consequently, this study conducted a survey to analyze job stress factors among delivery workers. The survey utilized a Korean job stress factor assessment tool comprising 43 items and analyzed job stress factors considering the work characteristics of the courier business field obtained from responses provided by 421 courier workers nationwide. The survey analysis revealed that the physical environment, job demands, and job autonomy exhibited higher stress indices among Korean workers. Furthermore, the younger the age, the higher the stress on job demands, whereas the higher the age, the higher the stress on relationship conflict, job instability, and workplace culture. In addition, daytime delivery work was associated with higher stress levels in job demands and job instability compared with nighttime delivery work. These findings can serve as foundational data for reducing and preventing job stress among courier workers, whose workload has increased owing to the growth of the logistics industry.
신종 바이러스 감염병의 세계적 유행으로 인해 다양한 화상회의 및 협업 애플리케이션이 등장하였다. 화상회의 애플리케이션은 실시간 화상회의 외에도 채팅과 파일 공유와 같은 기능들을 다양한 플랫폼으로 제공한다. 채팅, 파일 및 화면 공유 등의 기능으로 다양한 개인 정보가 저장되기에 이러한 화상 회의 애플리케이션은 디지털 포렌식 수사 관점에서 주요 분석 대상이다. 크로스 플랫폼을 지원하는 응용프로그램의 경우 플랫폼에 따라 저장되는 데이터의 형태가 상이하기도 하다. 따라서 화상회의 애플리케이션의 데이터를 포렌식 수사에 활용하기 위해서는 플랫폼 별 저장되는 주요 아티팩트에 대한 사전 연구가 필요하다. 본 논문에서는 화상 회의 애플리케이션인 GoToWebinar 및 GoToMeeting를 사용하고 생성되는 아티팩트를 분석하여 디지털 포렌식 수사 관점에서 주요 주요한 데이터를 나열한다. 각 애플리케이션이 제공하는 플랫폼 별로 저장되는 데이터를 식별하며, 사용자 행위를 추정할 수 있는 아티팩트를 정리한다. 그리고 화상 회의 내의 역할과 환경에 따라 획득할 수 있는 데이터를 분류한다.
포스트-코로나 시대에는 방역 조치의 중요성이 크게 강조되고 있으며, 이에 맞춰 딥러닝을 이용한 마스크 착용 상태 검출 및 다른 전염병 예방에 관련된 연구가 진행되고 있다. 그러나 질병 확산 방지를 위한 문화시설 관람객 탐지 및 추적 연구도 마찬가지로 중요하므로 이에 대한 연구가 진행되어야 한다. 본 논문에서는 사전 수집된 데이터 셋을 이용하여 컨볼루션 신경망 기반 객체 탐지 모델을 전이 학습시키고, 학습된 탐지 모델의 가중치를 다중 객체 추적 모델에 적용하여 방문객을 모니터링 한다. 방문객 탐지 모델은 Precision 96.3%, Recall 85.2% F1-Score 90.4%의 결과를 보여주었다. 추적 모델의 정량적 결과로 MOTA 65.6%, IDF1 68.3%. HOTA 57.2%의 결과를 보여주었으며, 본 논문의 모델과 다른 다중 객체 추적 모델 간의 정성적 비교에서 우수한 결과를 보여주었다. 본 논문의 연구는 포스트-코로나 시대의 문화시설 내 방역 시스템에 적용될 수 있을 것이다.
본 연구는 2015년부터 2017년까지 한국과 일본에서 보고된 해외유입 말라리아(Exotic Malaria) 사례를 분석하여 말라리아 발병 국가를 방문한 여행자들의 위험 요인과 한국과 일본의 발병 유형에 차이점이 있는지를 확인하고자 하였다. 2015년 부터 2017년까지 한국의 질병통제예방센터(KCDC)와 일본의 국립전염병연구소(NIID) 웹사이트에서 얻은 해외유입 말라리아에 대한 자료를 분석하였다. 한국 전역에서 162건의 해외유입 말라리아가 발생하여 10만명당 누적 발생률(CIR)이 0.105이며, 해외여행자 10만명당 CIR은 0.238이었다. 같은 기간 일본 전역에서 152건의 해외유입 말라리아가 발생하여 10만명당 CIR이 0.041, 해외여행자 10만명당 CIR이 0.297이었다. 양국을 비교했을 때 전국적으로 해외유입 말라리아의 CIR은 일본에 비해 훨씬 높았지만(P0.01), 한국 해외여행자의 CIR은 일본보다 낮았다(P0.01). 두 나라 모두 여성보다 남성의 경우 해외유입 말라리아 감염이 더 많았다(한국에서는 4.06배, 일본에서는 3.22배). 한국에서는 4050세 연령층에서 감염 발생률이 가장 높았고(전체 사례의 51.9%), 일본에서는 20-39세 연령층에서 감염발생률이 가장 높았다(전체 사례의 50.0%) (P0.01).
In this study, the effects of self-efficacy, perceived usefulness, perceived ease of use, and depression on college students' academic persistence in the COVID-19 epidemic and the resulting non-face-to-face education situation were identified as mediating effects on learning satisfaction. In the second semester of 2020, a survey was conducted on students enrolled in a four-year university in Daegu and the data were statistically analyzed. The path coefficient was estimated by the Smart PLS bootstrap method and the significance of the path coefficient was verified. The Sobel Test was conducted to verify the mediating effect of academic continuity intention as a parameter. The research results can be summarized as follows. First, it was found that self-efficacy and perceived usefulness had a significant influence in the relationship with learning satisfaction. Second, the relationship between learning satisfaction and academic continuity intention was found to have a significant influence. Third, depression and ease of use did not show any significant influence in the relationship between learning satisfaction. Finally, a Sobel Test was conducted to verify the mediating effect of academic continuity intention with self-efficacy, usefulness, ease of use, and depression as independent variables and learning satisfaction as parameters. As a result of both regression analyses, it was found that β values decreased, and learning satisfaction had a mediating effect. As a result of this study, it is suggested that research to increase learner satisfaction and develop various contents to increase the effectiveness of education that can increase self-efficacy and perceived usefulness should be conducted in parallel. I think this study can be used as basic data in establishing measures to continue studying for college students in natural disaster situations or psychological crisis situations called COVID-19.
본 연구의 목적은 코로나19 방역상황에 투입된 공중보건의사(PHD)의 업무 수행 현황을 조사하고, 향후 효과적인 국가 감염병 방역을 위한 공중보건의사 지원방안을 제시하는 것이다. 연구결과, 공중보건의사는 주로 검체채취, 문진 및 진료, 치료를 수행했던 것으로 나타났다. 방역에 투입된 공중보건의사의 39%는 음압시설이 없는 곳에서 근무했고, 개인 보호 장비와 복리후생 지원도 열악했던 것으로 나타났다. 또한 높은 감염위험성, 정신적 고통, 의사결정과정에서 배제, 공무원과의 갈등, 업무지침 문제, 사전교육 부족 등을 경험한 것으로 조사되었다. 따라서 향후 효과적인 감염병 관리를 위해서는 공중보건의사에게 적절한 직급 부여, 방역 관련 의사결정 과정 참여, 적절한 보상과 규정 명시, 교육과 정신건강 지원이 필요하다.
Swine influenza (SI) is an important respiratory disease in pigs and epidemic worldwide, which is caused by influenza A virus (IAV) belonging to the family of Orthomyxoviridae. As seen again in the 2009 swine-origin influenza A H1N1 pandemic, pigs are known to be susceptible to swine, avian, and human IAVs, and can serve as a 'mixing vessel' for the generation of novel IAV variants. To this end, the emergence of swine influenza viruses must be kept under close surveillance. Herein, we report the isolation and phylogenetic study of a swine IAV, A/swine/Korea/21810/2021 (sw21810, H3N2 subtype). BLASTN sequence analysis of 8 gene segments of the isolated virus revealed a high degree of nucleotide similarity (94.76 to 100%) to porcine strains circulating in Korea and the United States. Out of 8 genome segments, the HA gene was closely related to that of isolates from cluster I. Additionally, the NA gene of the isolate belonged to a Korean Swine H1N1 origin, and the PB2, PB1, NP and NS genes of the isolate were grouped into that of the Triple reassortant swine H3N2 origin virus. The PA and M genes of the isolate belonged to 2009 Pandemic H1N1 lineage. Human infection with mutants was most common through contact with infected pigs. Our results suggest the need for periodic close monitoring of this novel swine H3N2 influenza virus from a public health perspective.
Muhammad Saeed;Naeem Ahmed;Abid Mehmood;Muhammad Aftab;Rashid Amin;Shahid Kamal
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권5호
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pp.1377-1393
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2023
Social media is used for various purposes including entertainment, communication, information search, and voicing their thoughts and concerns about a service, product, or issue. The social media data can be used for information mining and getting insights from it. The World Health Organization has listed COVID-19 as a global epidemic since 2020. People from every aspect of life as well as the entire health system have been severely impacted by this pandemic. Even now, after almost three years of the pandemic declaration, the fear caused by the COVID-19 virus leading to higher depression, stress, and anxiety levels has not been fully overcome. This has also triggered numerous kinds of discussions covering various aspects of the pandemic on the social media platforms. Among these aspects is the part focused on vaccines developed by different countries, their features and the advantages and disadvantages associated with each vaccine. Social media users often share their thoughts about vaccinations and vaccines. This data can be used to determine the popularity levels of vaccines, which can provide the producers with some insight for future decision making about their product. In this article, we used Twitter data for the vaccine popularity detection. We gathered data by scraping tweets about various vaccines from different countries. After that, various machine learning and deep learning models, i.e., naive bayes, decision tree, support vector machines, k-nearest neighbor, and deep neural network are used for sentiment analysis to determine the popularity of each vaccine. The results of experiments show that the proposed deep neural network model outperforms the other models by achieving 97.87% accuracy.
With the prolonged Covid-19 epidemic, movement restrictions such as social distancing are prolonged, and as people stay indoors for a longer time, interest in indoor air pollution is increasing. Indoor air quality is not easily purified unlike outdoors. Among indoor building materials, paints and flooring contain formaldehyde that causes sick house syndrome and VOCs that contain carcinogenicity and harmfulness. For modern people who spend a lot of time living indoors for more than an hour, the occurrence of these harmful substances can be said to be fatal. In response to these risks, in July 2019, the government reinforced the standards for indoor air quality to protect the public's health by raising the detection standards for fine dust, ultrafine dust, and formaldehyde in indoor multi-use facilities. People use machines such as air purifiers to improve indoor air quality, or make efforts such as periodic ventilation. In order to reduce or support these other ancillary efforts more effectively, to reduce the generation of pollutants in the building itself, or to adsorb or purify pollutants in the air, use carbon black as an admixture to make a cement hardened body, and to grasp basic physical properties and adsorption capacity. And the result is as follows. As a result of the experiment to determine the appropriate amount of carbon black, it was confirmed that the more the amount of carbon black was added, the better it was in the formaldehyde emission test, but the tendency was not clear when measuring the flexural strength, so a further experiment to improve this is needed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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