Purpose: The purpose of this study, which was guided by the Resiliency Model of Family Stress, Adjustment, and Adaptation, was twofold: (a) to explore family and parental adaptation and factors influencing family adaptation in Korean families of children with Down syndrome (DS) through a quantitative methodology and (b) to understand the life with a Korean child with DS through a qualitative method. Methods: A mixed-methods design was adopted. A total of 147 parents of children with DS completed a package of questionnaires, and 19 parents participated in the in-depth interviews. Quantitative and qualitative data were analyzed using stepwise multiple regression and content analysis respectively. Results: According to the quantitative data, the overall family adaptation scores indicated average family functioning. Financial status was an important variable in understanding both family and parental adaptation. Family adaptation was best explained by family problem solving and coping communication, condition management ability, and family hardiness. Family strains and family hardiness were the family factors with the most influence on parental adaption. Qualitative data analysis showed that family life with a child with DS encompassed both positive and negative aspects and was expressed with 5 themes, 10 categories, and 16 sub-categories. Conclusion: Results of this study expand our limited knowledge and understanding concerning families of children with DS in Korea and can be used to develop effective interventions to improve the adaptation of family as a unit as well as parental adaptation.
본 논문은 실험단위들의 구조적 특성으로 지분관계를 갖는 실험을 행해야 하는 경우를 가정한다. 지분계획하에서 처리를 구성하는 요인으로 반복측정 요인을 고려한다. 반복측정 요인의 수준들이 비확률화에 의해 지분구조의 실험단위들에 배정될 때, 비확률화에 따른 실험의 특성을 감안한 모형으로 복합대칭의 공분산 구조하에서 혼합효과 모형을 논의하고 있다. 처리의 일부 요인들이 시간 또는 공간상의 제약으로 인해 지분구조의 실험단위들에 임의적으로 배정될 수 없을 때, 지분구조의 실험단위들에 대한 반응 값들은 어떤 구조적 상관관계를 나타내는 값들로 관측될 수 있음을 예상할 수 있다. 자료의 구조적 상관성을 고려한 공분산 구조하의 선형모형으로 확률요인과 고정요인을 포함하는 혼합효과의 모형을 제시하고 모형내 미지모수들에 대한 추론방법을 다루고 있다.
Purpose: To identify the characteristics and health-care needs of high-risk pregnant women in maternal-fetal intensive care units (MFICU). Methods: A mixed-methods design was adopted. Data were collected from 78 high-risk pregnant women admitted to the MFICU. Qualitative data included ten participants' experiences with hospitalization and childbirth, which were analyzed using mixed content analysis. Quantitative data were analyzed using at-test and one-way ANOVA testing. Results: The average score for pregnancy and childbirth health-care needs was 3.54 points. Average score by area was before-admission health care (3.70), health care of baby (3.67), health of childbirth (3.61), postpartum health (3.51), and pregnancy health care during hospitalization (3.48). Qualitative results showed diverse feelings and experiences of high-risk pregnant women and their need for health care, which was expressed in three themes and 11 sub-themes. Conclusion: Nurses should recognize high-risk mothers' feelings and needs for pregnancy and childbirth-focused health care to help patients accept their vulnerability and cope positively.
We consider a model that minimizes the total cost incurred by assigning available weapons to existing targets in order to reduce enemy threats, which is called the weapon target assignment problem (WTAP). This study addresses the stochastic versions of WTAP, in which data, such as the probability of destroying a target, are given randomly (i.e., data are identified with certain probability distributions). For each type of random data or parameter, we provide a stochastic optimization model on the basis of the expected value or scenario enumeration. In particular, when the probabilities of destroying targets depending on weapons are stochastic, we present a stochastic programming formulation with a simple recourse. We show that the stochastic model can be transformed into a deterministic equivalent mixed integer programming model under a certain discrete probability distribution of randomness. We solve the stochastic model to obtain an optimal solution via the mixed integer programming model and compare this solution with that of the deterministic model.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권1호
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pp.101-110
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2016
우울은 스트레스의 적응과정에서 나타나는 신체적 증상과 더불어, 근심, 침울함, 실패감, 무력감과 같은 심리적 증상을 나타내는 정신적 상태로, 우울의 경험 정도에 따라 개인에게 인지, 정서, 그리고 행동장애를 야기할 수 있다. 특히, 성장기에 경험하는 우울은 아동, 청소년들의 학업에 대한 집중력을 저하시키며, 폭력성 및 대인관계의 문제를 증가시켜 개인과 사회에 심각한 손실을 끼칠 수도 있다. 따라서 아동, 청소년들의 심리적 발달과정에 대한 사회적 관심과 적절한 대응방안이 요구된다. 본 연구는 이러한 배경을 근거로 여학생들의 성장과정에서 겪는 가정과 학교에서의 폭력 피해 경험이 우울에 어떠한 영향을 미치는지를 혼합모형을 이용하여 분석하였다.
Objectives: The aim of this study was to investigate the effect of breastfeeding on the occurrence of early childhood caries in Korean infants and toddlers. Methods: Data on oral examinations of infants and toddlers of the National Health Insurance Service were analyzed. The study subjects were children who participated in both the first, second, and third oral examinations and the first general health examination in 2008-2017 (n=142,185). Based on the responses to the questionnaire, the subjects were classified into breastfeeding, formula feeding, and mixed feeding groups. The participants were monitored for the development of early childhood caries in three sequential oral examinations. Results: Based on the oral examination results conducted at 54-65 months old, the decayed-filled teeth index of the breastfeeding group was the highest (2.03±3.08), followed by the mixed (1.96±3.03) and the formula feeding groups (1.82±2.91). The Cox proportional hazard regression model including all the variables showed that the risk of developing dental caries was significantly lower in the formula (hazard ratio [HR], 0.85) and mixed feeding groups (HR, 0.91) than in the breastfeeding group. Conclusions: Breastfeeding children have a higher risk of early childhood caries; therefore, oral hygiene education and regular dental check-ups are necessary.
Objectives: Using atmospheric dispersion representative models (AERMOD and CALPUFF), the emissions characteristics of each model were compared and analyzed in ready-mixed concrete manufacturing facilities that generate a large amount of particulate matter (PM-10, PM-2.5). Methods: The target facilities were the ready-mixed concrete manufacturing facilities (Siheung RMC, Goyang RMC, Ganggin RMC) and modeling for each facility was performed by dividing it into construction and operation times. The predicted points for each target facility were selected as 8-12ea (Siheung RMC 10, Goyang RMC 8, and Gangjin RMC 12ea) based on an area within a two-kilometer radius of each project district. The terrain input data was SRTM-3 (January-December 2019). The meteorological input data was divided into surface weather and upper layer weather data, and weather data near the same facility as the target facility was used. The predicted results were presented as a 24-hour average concentration and an annual average concentration. Results: First, overall, CALPUFF showed a tendency to predict higher concentrations than AERMOD. Second, there was almost no difference in the concentration between the two models in non-complex terrain such as in mountainous areas, but in complex terrain, CALPUFF predicted higher concentrations than AERMOD. This is believed to be because CALPUFF better reflected topographic characteristics. Third, both CALPUFF and AERMOD predicted lower concentrations during operation (85.2-99.7%) than during construction, and annual average concentrations (76.4-99.9%) lower than those at 24 hours. Fourth, in the ready-mixed concrete manufacturing facility, PM-10 concentration (about 40 ㎍/m3) was predicted to be higher than PM-2.5 (about 24 ㎍/m3). Conclusions: In complex terrain such as mountainous areas, CALPUFF predicted higher concentrations than AERMOD, which is thought to be because CALPUFF better reflected topographic characteristics. In the future, it is recommended that CALPUFF be used in complex terrain and AERMOD be used in other areas to save modeling time. In a ready-mixed concrete facility, PM-10, which has a relatively large particle size, is generated more than PM-2.5 due to the raw materials used and manufacturing characteristics.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제19권2호
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pp.559-568
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2008
This paper analyzes Korean residential tenure choice for house which is the most important in Korean households' assets. Data used in the analysis is the data of Korean Labor and Income Panel Study for the period from 1998 to 2006 and with 2341 households. In this paper, a household chooses a housing tenure mode, either by renting or by owing house. We use a mixed-logit panel model as an estimation model to take into consideration household's heteroscedasticity of preference in tenure choice. It turns out that the heteroscedasticity is significant in households' tenure choice behavior, implying that Korean housing policy emphasizing supply side should consider the demand side.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제12권3호
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pp.759-771
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2005
Twin studies are one of the most widely used methods for quantifying the influence of genetic and environmental factors on some traits such as a life span or a disease. In this paper we propose a genetic mixed linear model for twin survival time data, which allows us to separate the genetic component from the environmental component. Inferences are based upon the hierarchical likelihood (h-likelihood), which provides a statistically efficient and simple unified framework for various random-effect models. We also propose a simple and fast computation method for analyzing a large data set on twin survival study. The new method is illustrated to the survival data in Swedish Twin Registry. A simulation study is carried out to evaluate the performance.
In the class of models which include random effects, the variance component estimates are important to obtain accurate predictors and estimators. Variance component estimation is straightforward for balanced data but not for unbalanced data. Since orthogonality among factors is absent in unbalanced data, various methods for variance component estimation are available. REML estimation is the most widely used method in animal breeding because of its attractive statistical properties. Recently, Bayesian approach became feasible through Markov Chain Monte Carlo methods with increasingly powerful computers. Furthermore, advances in variance component estimation with complicated models such as generalized linear mixed models enabled animal breeders to analyze non-normal data.
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