본 연구는 협력능력에 대한 사전훈련과 협력 스크립트의 상호작용이 협력능력과 공유정신모형 형성에 미치는 영향을 알아보았다. K대 '교육방법 및 교육공학'을 수강하는 96명에게 사전훈련과 서로 다른 협력스크립트를 제공하고, 각 집단 별로 협력학습과정에서 이루어지는 메시지와 협력학습 후 개념도를 분석하였다. 연구 결과, 첫째 사전훈련과 협력 스크립트의 상호작용에 따른 협력 능력에는 유의미한 차이가 없었으나, 협력 스크립트 유형은 협력능력에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 협력에 대한 사전 훈련과 협력 스크립트의 상호작용에 따른 공유정신모형 형성에는 유의미한 차이가 없었으나, 협력 스크립트 유형은 공유정신모형에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이 연구는 CSCL 환경에서 효과적인 협력학습활동을 위한 전략 제시라는 점에서 의의가 있다.
To commonly apply the ${\ulcorner}$Measurement parameter for housewives for rearing-related supports of a husband${\lrcorner}$ in Korea and Japan, the current study conducted to confirm the relationship between recognition of a housewife for rearing-related supports of a husband and mental health after reviewing the appropriateness of the parameter. For the statistical analysis, 829 married Korean women in D city and 1,302 Japanese women in S city having children before entering a school were subjected for the study. For reviewing the appropriateness of the parameter, the simultaneous factor analysis that adopted the structural equation modeling was used. As the result of the analysis, 10 categories of factor structural model comprising the ${\ulcorner}$Recognition of a housewife for rearing-related supports of a husband${\lrcorner}$ resulted with the secondary model which sets of ${\ulcorner}$Recognition for emotional support${\lrcorner}$, ${\ulcorner}$Recognition for instrumental support${\lrcorner}$ and ${\ulcorner}$Recognition for information support${\lrcorner}$ as the primary factor and ${\ulcorner}$Recognition of a housewife for rearing-related supports of a husband${\lrcorner}$ as the secondary factor, and the model was found to be appropriate for the data in Korea and Japan. The result is considered to prove the constructs validity of ${\ulcorner}$Recognition of a housewife for rearing-related supports of a husband${\lrcorner}$ parameter. In addition, the relationship between ${\ulcorner}$Recognition of a housewife for rearing-related supports of a husband${\lrcorner}$ and mental health(GHQ) was reviewed by using multiple indicator model, and found the similarity of Korean and Japanese data. The scores measured by using the above parameter resulted to show high relationship with educational level of housewife, family configuration, and number of children.
본 논문에서는 사용자의 스트레스 해소와 주의력 향상에 도움이 될 수 있는 ASMR(autonomous sensory meridian response) 콘텐츠 제어 기법을 제안한다. 제안된 기법은 뇌파 측정 디바이스로부터 EEG(electroencephalography), 집중도, 명상도, 눈 깜빡임 데이터를 측정하고 안드로이드 IoT(internet of things) 앱을 통해 oneM2M 표준을 준용한 IoT 서버 플랫폼으로 전송한다. 서버 플랫폼에 수집된 EEG, 집중도 및 명상도 데이터를 사용하여 사용자의 정신건강상태를 분류하기 위한 SVM(support vector machine) 모델을 생성하고, 이 모델을 통해 분류된 사용자의 정신건강상태와 눈 깜빡임 데이터에 따라 ASMR 콘텐츠를 제어한다. 데이터 사용형태에 따라 SVM 모델을 비교한 결과, 집중도와 명상도 데이터를 사용하는 SVM 모델이 85.7%의 정확도를 나타내었고 이 SVM 모델이 분류한 정신건강상태와 눈 깜빡임 데이터의 변화에 따라 ASMR 콘텐츠 제어 알고리즘이 정상적으로 동작하는 것을 확인하였다.
Objective : The objective of this study is to analyze various factors of how mental health, self esteem, and stress affect health living conditions aimed at college students who have a low level of self-awareness. This study can provide college students the vitality lifestyle by developing and applying customized healthy living program. Furthermore, it can benefit preventing disease and improving health condition. Method : This study is aimed at college students in Daegu. The research subjects' distributions consist of male of 138 and female of 144, which totaled 282. The collected data was analyzed by SPSS 18.0, statistical program.4 Results : The result of the study indicated that the main factors that affect self esteem, stress, and mental health condition are allowance and part time jobs. It shows that health characteristic doesn't have relationship with self esteem. However, stress are mental health have a close relationship with drinking, health conditions, sleeping hours, and exercise. Conclusion : College Students should manage and lead healthy living style as a role model of family and society; as a result, healthy living style in the college becomes very important time period in the life time. Therefore, college students need to improve self esteem and reduce stress in order to benefit their mental health. College faculty members also need to put an effort on educational health programs regarding the practice of healthy life such as campaign for antismoking, moderating in drink, and exercising.
Objectives: The suicide rate in Korea is increasing every year, and is the highest among the Organization for Economic Cooperation and Development countries. Psychiatric patients in particular have a higher risk of suicide than other patients. This study was performed to evaluate determinants of mental health care utilization among individuals at high risk for suicide. Methods: Korea Health Panel data from 2009 to 2011 were used. Subjects were individuals at high risk of suicide who had suicidal ideation, a past history of psychiatric illness, or had utilized outpatient services for a psychiatric disorder associated with suicidal ideation within the past year. The chi-square test and hierarchical logistic regression were used to identify significant determinants of mental health care utilization. Results: The total number of subjects with complete data on the variables in our model was 989. Individuals suffering from three or more chronic diseases used mental health care more frequently. Mental health care utilization was higher in subjects who had middle or high levels of educational attainment, were receiving Medical Aid, or had a large family size. Conclusions: It is important to control risk factors in high-risk groups as part of suicide prevention strategies. The clinical approach, which includes community-based intervention, entails the management of reduction of suicidal risk. Our study identified demographic characteristics that have a significant impact on mental health care utilization and should be considered in the development of suicide prevention strategies. Further studies should examine the effect of mental health care utilization on reducing suicidal ideation.
차량용 항법장치의 기능들이 더욱 고급화, 다양화되면서 사용자가 사용하는 기능이 증가함에 따라 운전자의 입장에서 순간적으로 가장 단순 명확하게 사용할 수 있는 인터페이스가 중요하다. 그러나 현재 사용중인 자동차 항법장치의 사용환경은 이러한 요구들을 만족시키지 못하고 있다. 본 연구는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 자동차 항법장치를 구성하는 일반적인 사용환경을 파악하고 이에 따른 경쟁상 제품의 기능을 비교 분석하여 필요한 기능을 추출한 후, 현대자동차(주) 에쿠스(Equus)차량에 적용되고 있는 현대전자(주) HNK-100 LD 모델을 중심으로 객체 모델과 동적 모델을 분석하였다. 아울러 현대자동차(주) 에쿠스에 장착된 현대전자(주) HNK-100LD 모델에서 사용자가 직접 조작하는 행동을 비디오로 촬영하여 분석하는 관찰기법을 사용하여 사용자의 멘탈 모델 (Mental Model)을 분석하여 자동차 항법 장치의 사용자 인터페이스 디자인 가이드 라인을 제시한다.
본 연구의 목적은 정신건강전문요원의 직무소진 및 정서노동과 정신건강의 관계에서 회복탄력성의 조절효과를 검증하는 것이다. 2014년 국립정신보건교육 연구센터의 학술용역연구에서 수집된 정신건강전문요원(간호, 사회복지, 임상심리의 3개 직역 각 1 2급 자격자) 1,020명의 자료를 분석한 결과, 직무소진과 정서노동 모두 정신건강과 유의한 부적 상관을 보였지만 회복탄력성의 조절효과 분석에서는 직무소진에서만 유의한 결과를 보였다. 따라서 정신건강 종사자들이 직무소진으로 인한 정신건강이 저하될 위험성을 회복탄력성이 완충시켜 줄 수 있음이 시사되었다. 본 연구는 정신건강 서비스 대상자들의 정신건강 뿐만 아니라 정신건강 서비스 제공자인 정신건전문요원들의 정신건강에도 동시에 주의를 기울여야 함을 강조하는 연구로서 정신건강 서비스에 관한 연구가 양측 모두에서 융합적으로 이루어져야 함을 보여준다. 본 연구결과를 바탕으로 정신건강전문요원을 비롯한 정신건강 분야 종사자들의 정신건강 관리에 관한 방안 등이 추가로 논의되었다.
빈곤에는 인적자본 및 가족구조 등의 물질적 결핍 뿐 아니라 심리사회적 측면이 주요하게 관련되어 있음이 널리 제기됨에도 불구하고, 국내에서는 이에 대한 관련 연구성과들은 미흡한 실정이다. 이에 주목하여, 본 연구에서는 빈곤층의 심리사회적 측면이 빈곤지위의 결정 및 이의 변화에 어떠한 관련성을 지니는지를 정신건강 변수들을 중심으로 분석하고자 하였다. 분석에서는 한국복지패널 1~4차년도 자료를 활용하여, 우울 및 자아존중감 등의 정신건강 요인과 빈곤지위의 관계를 다양한 측면에서 분석하였는데, 주요 분석결과들은 다음과 같다. 첫째, 빈곤층과 비빈곤층의 정신건강 수준은 유의미한 차이가 있었다. 빈곤층 내부에서도 빈곤이 심각할수록 정신건강이 좋지 못한 것으로 나타나, 빈곤과 정신건강의 부적(-) 관계를 확인할 수 있었다. 둘째, 빈곤탈출 집단과 빈곤지속 집단의 정신건강 수준도 유의미한 차이를 보여, 정신건강이 빈곤지위 변화와도 밀접한 관련성을 지니고 있음을 확인할 수 있었다. 셋째, 빈곤경험 양상은 정신건강에 따라 상당한 차이가 있는 것으로 분석되었는데, 정신건강수준이 양호하지 못할수록 빈곤 경험율 및 빈곤지속의 경험이 높고, 빈곤경험기간도 긴 것으로 확인되었다. 또한, 이들의 빈곤 탈출율은 낮은 반면 빈곤 지속율은 높은 것으로 나타났다. 넷째, 여타 관련 변수들을 통제한 모델에 대한 분석에서는 정신건강이 빈곤지위 및 빈곤지위 변화에의 주요 결정 요인의 하나로 확인되었다. 본 연구 결과는 빈곤지위 및 이의 변화에 정신건강의 주요한 영향을 보여주는 바로, 우리사회의 빈곤문제에 효과적으로 대처하기 위해서는 물질적 결핍에 대한 지원에만 치중된 정책적 접근에서 벗어나 빈곤층의 정신건강 문제에 대한 적극적인 개입 및 지원이 요청됨을 정책적 함의로 시사하여 준다.
"Living in the present moment," a Buddhist concept, was applied in this research. This concept urges the patients to cling neither to the past nor the future as well as being mindful of their body, feelings, mind, and mental qualities. The purpose of the study was to develop a "living in the present moment" model and to evaluate the power of "living in the present moment" in terms of physical and mental results. The study used non-participatory action research with quasi-experimental research design that included 3 camps composed of 6 main activities. The percentages, SD, and paired t-test statistics were used to analyze and compare 17 purposively selected diabetic patients from Pak Thong Chai Hospital before and after they attended the 3 camps. The patients improved significantly in terms of waistline, body weight, body mass index (BMI) and blood pressure (SBP and DBP). The mean of fasting plasma glucose (FPG) level was also changed considerably. The results revealed that the treatment helped the patients to gain self-awareness and self-realization (Yonisomanasikara), as well as knowledge and increased support from friends (Kalyanamitta). They also let go of their attachment to their physical and mental oppressions. This helped the patients to relieve their daily pain, fatigue, insomnia, and diabetes-related complications. About 75% of all patients were able to achieve lifestyle modifications. Therefore, implementation of the model should be expanded and utilized in other diabetic centers. The model might also be expanded to pre-diabetes.
Objectives: Both the valence and arousal components of affect are important considerations when managing mental healthcare because they are associated with affective and physiological responses. Research on arousal and valence analysis, which uses images, texts, and physiological signals that employ deep learning, is actively underway; research investigating how to improve the recognition rate is needed. The goal of this research was to design a deep learning framework and model to classify arousal and valence, indicating positive and negative degrees of emotion as high or low. Methods: The proposed arousal and valence classification model to analyze the affective state was tested using data from 40 channels provided by a dataset for emotion analysis using electrocardiography (EEG), physiological, and video signals (the DEAP dataset). Experiments were based on 10 selected featured central and peripheral nervous system data points, using long short-term memory (LSTM) as a deep learning method. Results: The arousal and valence were classified and visualized on a two-dimensional coordinate plane. Profiles were designed depending on the number of hidden layers, nodes, and hyperparameters according to the error rate. The experimental results show an arousal and valence classification model accuracy of 74.65 and 78%, respectively. The proposed model performed better than previous other models. Conclusions: The proposed model appears to be effective in analyzing arousal and valence; specifically, it is expected that affective analysis using physiological signals based on LSTM will be possible without manual feature extraction. In a future study, the classification model will be adopted in mental healthcare management systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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