• 재활치료과학
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• 제10권1호
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• pp.77-93
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• 2021

목적 : 본 연구에서는 COVID-19 양성 판정자의 라이프스타일 변화와 이로 인해 건강과 삶의 질에 미치는 영향에 대해서 알아보고자 하였다. 연구방법 : 2020년 9월 생활치료센터에 입소한 양성 판정자 15명을 대상으로 혼합연구방법을 사용하였다. 입소자들의 COVID-19 전·후의 라이프스타일 패턴과 양을 이해하기 위해 The Yonsei Lifestyle Profile을 사용하였으며 건강 및 삶의 질을 분석하기 위해 Korean version of WHOQOL-BREF, MSBS-8, ISI-K를 사용하였다. 이후 심층 인터뷰를 시행하였으며 이를 통해 얻은 결과는 Colaizzi의 주제 분석법에 따라 분석하였다. 결과 : COVID-19 전·후 비교 결과, The Yonsei Lifestyle Profile(p<.01), WHOQOL-BREF(p<.01), MSBS-8(p<.01), ISI-K(p=.05) 모두 통계적으로 유의한 변화를 보였다. 질적 연구 결과 총 179개의 의미 있는 진술, 14개의 부주제, 11개의 주제, 3개의 범주로 분류되었다. 최종 분류된 범주는 양성 판정자들의 감정, 생활치료센터에서의 경험, 입소자 관점에서의 니즈(Needs)이다. 결론 : COVID-19로 인해 양성 판정자들은 라이프스타일, 건강, 삶의 질에 부정적인 영향을 받았다. 이에 대하여 입소자들은 다양한 활동, 상담 및 면담과 같은 의사소통을 필요로 하였다. 따라서 경한 증상을 가진 COVID-19 양성 판정자에게 라이프스타일, 삶의 질, 건강에 도움이 될 수 있는 프로그램 개발이 필요할 것으로 사료된다.

• 산업융합연구
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• 제19권1호
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• pp.53-63
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• 2021

관광자는 타지역을 이동하면서 자신의 생각과 충돌하는 수많은 사실과 만난다. 이때 새로운 것을 알게 되고 삶에 대처하는 자신의 견해를 바꾼다. 이런 면에서 관광은 현장 적응적인 학습 방법의 하나다. 이 연구에서는 활동이론을 적용하여 관광지에서 겪는 경험과 학습의 관계를 분석했다. 활동이론의 분석단위는 관광활동의 주체, 목표, 공동체, 역할, 방법과 규칙, 성과물, 공동체와 관련성으로 설정하였다. 이를 바탕으로 관광경험에 큰 영향을 미치는 해설사·안내자와 심층면접을 진행하여 관광자의 학습과정을 분석했다. 분석결과 관광하는 동안에 일어나는 경험은 해설사·안내자의 해설과 안내의 활동체계 단위는 물론이고 단위 안에서 다양한 형태의 상호작용에 의해서 일어나고 있었다. 이 상호작용이 관광경험 활동체계의 변화를 유도하여 관광자의 학습을 가능하게 만든다. 학습 내용은 안내자와 해설사의 역할이 커질수록 학습 가치도 올라간다는 점, 관광경험이 사회적·문화적 차원의 학습 효과에 포함된다는 점, 활동체계 내 혹은 활동체계 간에는 상호작용하면서 이때 발생되는 모순의 해결과정을 관광자가 스스로 찾는다는 점, 관광경험은 고립된 단위가 아니라 계층 구조와 네트워크 교차점에 존재하기 때문에 공동체의 활동과 환경에 의하여 영향을 받는다는 점 등이다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권1호
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• pp.285-293
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• 2021

조직 내 정치와 갈등은 어떠한 유형의 조직에서도 발견되는 일상적인 현상이며, 다양한 조직성과 및 산출 변수들에 영향을 주고 있다. 그럼에도 불구하고 간호조직 내 정치와 갈등에 관한 선행연구는 많지 않은 상황이다. 따라서 본 연구는 그 동안 간호조직 관련 연구에서 배제되어온 조직 내 정치와 갈등이 간호사 사이 의사소통의 질에 어떠한 영향을 주고 있는지 분석하고자 하였다. 연구대상은 A대학병원 간호사 310명이며, 수집된 자료는 SPSS21을 활용하여 기술통계, 피어슨상관분석, 다중회귀분석을 실시하였다. 분석 결과 조직 내 정치와 부정적 유형의 관계갈등은 수직적, 수평적 의사소통의 질에 부(-)의 영향을 주고 있었으며, 긍정적 유형의 업무갈등은 정(+)의 영향을 주고 있었다. 공식적 의사소통의 질에 대해 조직 내 정치와 관계갈등은 부(-)의 영향을 주고 있었으나, 업무갈등은 유의하지 않았다. 조직 내 정치와 갈등은 비공식적 의사소통의 질에는 유의한 영향을 주고 있지 않았다. 줄세우기나 편가르기와 같은 조직 내 정치적 행위와 조직 구성원 간의 감정적인 갈등 현상에 대한 적극적인 관리가 필요함이 강조되며, 나아가 간호조직 내 정치와 갈등에 대한 본격적인 실증연구가 확대되어야 할 것이다.

• 한국전문물리치료학회지
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• 제28권1호
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• pp.18-26
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• 2021

Previous studies have reported that deep neck flexor (DNF) exercise can improve neck problems, including neck pain, forward head posture, and headache, by targeting the deep and superficial muscles of the neck. Despite the prevailing opinion across studies, the benefits of DNF can vary according to the type of neck problems and the outcome measures adopted, ranging from positive outcomes to non-significant benefits. A meta-analysis was conducted in this study to assess conclusive evidence of the impact of DNF exercise on individuals with neck problems. We used PUBMED, MEDLINE, NDSL, EMBASE, and Web of Science to search for primary studies and the key terms used in these searches were "forward head posture (FHP)," "biofeedback," "pressure biofeedback unit," "stabilizer," "headache," and "neck pain." Twenty-four eligible studies were included in this meta-analysis and were coded according to the type of neck problems and outcome measures described, such as pain, endurance, involvement of neck muscle, craniovertebral angle (CVA), neck disability index (NDI), cervical range of motion (CROM), radiographs of the neck, posture, strength, endurance, and headache disability index. The overall effect size of the DNF exercise was 0.489. The effect sizes of the neck problems were 0.556 (neck pain), -1.278 (FHP), 0.176 (headache), and 1.850 (mix). The effect sizes of outcome measures were 1.045 (pain), 0.966 (endurance), 0.894 (deep neck flexor), 0.608 (superficial neck flexor), 0.487 (CVA), 0.409 (NDI), and 0.252 (CROM). According to the results of this study, DNF exercise can effectively reduce neck pain. Thus, DNF exercise is highly recommend as an effective exercise method for individuals suffering from neck pain.

• 한국문헌정보학회지
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• 제55권3호
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• pp.219-237
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• 2021

소셜미디어 상에서 보다 효과적인 건강정보 전달을 위해 시각정보가 많이 사용되고 있다. 그러나 시각정보가 사용된 소셜미디어상의 건강정보를 이용자들이 어떻게 읽고, 시각정보가 어느 정도 효과적인 정보전달을 하는가에 대한 연구는 미흡한 상황이다. 이에 본 연구는 페이스북 상의 건강정보를 담은 게시물을 사용하여 이용자들의 게시물 시선주시 패턴과 회상 및 인지테스트 결과를 보고하였다. 21명의 대학생들을 대상으로 하여, 온라인 설문지, 시선추적실험, 회상과 인식 테스트를 수행하였다. 그 결과, 첫째, 이용자들은 정보를 포함하고 있는 영역에 주의를 집중하는 것으로 밝혀졌다. 정보를 포함하지 않고 있는 사진보다는 본문의 내용에 이용자들은 먼저 시선집중하는 것으로 나타났다. 둘째, 인포그래픽을 포함한 게시물의 경우 이용자들이 인포그래픽에 주의를 집중하지만, 회상과 인식 테스트 결과는 사진을 포함한 게시물보다 낮게 나타났다. 특히 콜라주 형식의 복잡한 인포그래픽을 포함한 게시물의 회상과 인식 테스트 결과가 낮은 것으로 나타났다. 셋째, 본문 길이를 살펴보면, 본문의 길이가 짧은 게시물의 회상과 인식테스트 결과가 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 의의는 페이스북 건강정보 제공자 및 배포자에게 페이스북 게시물 디자인 시 고려사항에 대해 제안점을 제시한 점을 들 수 있다.

• 대한통합의학회지
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• 제9권3호
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• pp.87-97
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• 2021

Purpose : The purpose of this meta-analysis was to evaluate the effects of transcranial direct current stimulation on the lower extremity function of stroke patients. Methods : Domestic data were gathered from studies that conducted clinical trials associated with transcranial direct current stimulation and its impact on lower extremity function of stroke patients. A total of 592 studies published between 2012 and 2020 were identified, with 7 studies satisfying the inclusion data. The studies consisted of patient, intervention, comparison, and outcome (PICO) data. The search outcomes were items associated with muscle activity, balance, muscle strength and walking ability. Cochrane risk of bias (ROB) was used to evaluate the quality of 3 randomized control trials. The quality of 4 non-randomized control trials was evaluated using risk of bias assessment tool for non-randomized studies (RoBANS). Effect sizes in this study were computed as the corrected standard mean difference (SMD). A random-effect model was used to analyze the effect size because of the high heterogeneity among the studies. Egger's regression and 'trim-and-fill' tests were carried out to analyze the publishing bias. Results : The following factors had a large total effect size (Hedges's g=2.10, 95 %CI=1.54~2.66) involving transcranial direct current stimulation on stroke patients: muscle activity (Hedges's g=2.38, 95 %CI=1.08~3.68), balance (Hedges's g4=2.41, 95 %CI=1.33~3.60), walking ability (Hedges's g=1.54, 95 %CI=0.49~2.59), and muscle strength (Hedges's g=2.45, 95 % CI: 0.85~4.05). Egger's regression test showed that the publishing bias had statistically significant differences but 'trim-and-fill' test showed that there was still statistical difference. Conclusion : This study provides evidence for the effectiveness of transcranial direct current stimulation on the lower extremity in terms of muscle activity, balance, walking ability, and muscle strength in stroke patients. However, due to the low quality of studies and high heterogeneity factors, the results of our study should be interpreted cautiously.

• 재활치료과학
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• 제10권3호
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• pp.7-22
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• 2021

목적 : 본 연구에서는 뇌졸중 환자의 손상된 인지기능 회복을 위한 가상현실 중재의 효과를 체계적인 문헌고찰과 메타분석을 통하여 검증하고자 하였다. 연구방법 : 체계적 문헌고찰을 위하여 최근 10년 동안의 국내·외 무작위 대조 임상시험 연구들을 대상으로 조사하였다. 검색을 위한 학술 데이터베이스로는, 영어로 작성된 연구의 검색을 위해 PubMed와 MEDLINE, CINAHL을 사용하였고, 국문으로 작성된 연구의 검색을 위해서는 DBpia와 한국학술정보, 스콜라 학지사·교보문고, 학술교육원을 사용하였다. 정보의 추출은 PICO 방식으로 시행하였다. 계량적 메타분석을 위하여, 결과변인의 하위그룹을 전반적인 인지기능, 집중력과 기억력, 실행기능으로 분류하여 결과변인을 합성하였다. 결과 : 최종 9편의 무작위 대조 임상시험이 선정되었고, 참여대상자의 총인원은 실험군이 140명, 대조군이 131명이었다. 효과크기는 랜덤효과모델로 산출하였다. 하위그룹들에 대한 가상현실 중재의 효과크기는 전반적인 인지기능이 0.422(95% CI: 0.101~0.742; p=0.010)로 중간효과크기에 가까웠고, 집중력과 기억력이 0.249(95% CI: -0.107~0.605; p=0.170)로 작은효과크기, 실행기능은 0.666(95% CI: 0.136~1.195; p=0.014)으로 중간효과크기를 나타내었다. 결론 : 가상현실 환경의 다양한 자극과 본 연구의 결과를 고려할 때, 가상현실 중재는 통합적인 인지기능에 대한 중재에 적용되어야 할 것이다. 또한 전통적인 뇌졸중 인지재활 중재와 더불어 추가적인 중재로 활용되는 것이 적절할 것이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권3호
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• pp.830-860
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• 2022

[Introduction] Nowadays, many companies are shifting their businesses online due to the growing trend among customers to buy and shop online, as people prefer online purchasing products. [Problem] Users share a vast amount of information about products, making it difficult and challenging for the end-users to make certain decisions. [Motivation] Therefore, we need a mechanism to automatically analyze end-user opinions, thoughts, or feelings in the social media platform about the products that might be useful for the customers to make or change their decisions about buying or purchasing specific products. [Proposed Solution] For this purpose, we proposed an automated SentiDecpective approach, which classifies end-user reviews into negative, positive, and neutral sentiments and identifies deceptive crowd-users rating information in the social media platform to help the user in decision-making. [Methodology] For this purpose, we first collected 11781 end-users comments from the Amazon store and Flipkart web application covering distant products, such as watches, mobile, shoes, clothes, and perfumes. Next, we develop a coding guideline used as a base for the comments annotation process. We then applied the content analysis approach and existing VADER library to annotate the end-user comments in the data set with the identified codes, which results in a labelled data set used as an input to the machine learning classifiers. Finally, we applied the sentiment analysis approach to identify the end-users opinions and overcome the deceptive rating information in the social media platforms by first preprocessing the input data to remove the irrelevant (stop words, special characters, etc.) data from the dataset, employing two standard resampling approaches to balance the data set, i-e, oversampling, and under-sampling, extract different features (TF-IDF and BOW) from the textual data in the data set and then train & test the machine learning algorithms by applying a standard cross-validation approach (KFold and Shuffle Split). [Results/Outcomes] Furthermore, to support our research study, we developed an automated tool that automatically analyzes each customer feedback and displays the collective sentiments of customers about a specific product with the help of a graph, which helps customers to make certain decisions. In a nutshell, our proposed sentiments approach produces good results when identifying the customer sentiments from the online user feedbacks, i-e, obtained an average 94.01% precision, 93.69% recall, and 93.81% F-measure value for classifying positive sentiments.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제85권1호
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• pp.74-79
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• 2022

Background: The effect of underlying chronic obstructive pulmonary disease (COPD) on coronavirus disease 2019 (COVID-19) during a pandemic is controversial. The purpose of this study was to examine the prognosis of COVID-19 according to the underlying COPD. Methods: COVID-19 patients were assessed using nationwide health insurance data. Comorbidities were evaluated using the modified Charlson Comorbidity Index (mCCI) which excluded COPD from conventional CCI scores. Baseline characteristics were assessed. Univariable and multiple logistic and linear regression analyses were performed to determine effects of variables on clinical outcomes. Ages, sex, mCCI, socioeconomic status, and underlying COPD were selected as variables. Results: COPD patients showed older age (71.3±11.6 years vs. 47.7±19.1 years, p<0.001), higher mCCI (2.6±1.9 vs. 0.8±1.3, p<0.001), and higher mortality (22.9% vs. 3.2%, p<0.001) than non-COPD patients. The intensive care unit admission rate and hospital length of stay were not significantly different between the two groups. All variables were associated with mortality in univariate analysis. However, underlying COPD was not associated with mortality unlike other variables in the adjusted analysis. Older age (odds ratio [OR], 1.12; 95% confidence interval [CI], 1.11-1.14; p<0.001), male sex (OR, 2.29; 95% CI, 1.67-3.12; p<0.001), higher mCCI (OR, 1.30; 95% CI, 1.20-1.41; p<0.001), and medical aid insurance (OR, 1.55; 95% CI, 1.03-2.32; p=0.035) were associated with mortality. Conclusion: Underlying COPD is not associated with a poor prognosis of COVID-19.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권2호
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• pp.269-279
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• 2022

연구목적: 본 연구의 목적은 건설현장의 재해 예방을 위해 딥러닝기반의 개인보호구 검출 모델을 개발하고, 실제 건설현장에 적용하여 분석하는 것이다. 연구방법: 본 연구의 수행 방법은 실제 환경의 데이터를 구축하고, 개발된 개인보호구 검출 모델을 적용하였다. 개인보호구 검출 모델은 크게 근로자 검출 및 개인보호구 착용 분류 모델로 구성되어 있다. 근로자 검출 모델은 딥러닝 기반의 알고리즘을 실제 현장에서 획득한 데이터셋을 구축하여 학습 및 근로자를 검출하였고, 개인보호구 착용 분류 모델은 앞단에서 추출된 근로자 검출영역에서 학습된 개인보호구 검출 알고리즘을 적용하였다. 구축된 모델의 검증을 위해 건설현장 3곳에서 획득된 데이터를 통해 실험결과를 도출하였다. 연구결과: 데이터베이스 12,000장을 구축하여 정상검출 9,460장(78.8%), 오검출 1,468(12.2%), 미검출 1,072장(8.9%)으로 나타났으며 주요 원인은 영상에서의 객체 크기, 객체간 중첩(Occulusion), 객체 잘림, 그림자에 의한 오검출로 분류되었다. 결론: 개인보호구 검출모델은 현장 상황마다 다른 검출률을 확인할 수 있었고, 본 연구의 결과가 차후 현장적용을 위한 연구에 활용될 수 있을 것으로 여겨진다.