Background: Some working conditions may pose a higher physical or psychological demand to pregnant women leading to increased risks of pregnancy complications. Objectives: We assessed the association of woman's employment status and the industrial classification with obstetric complications. Methods: We conducted a national population study using the National Health Information Service database of Republic of Korea. Our analysis encompassed 1,316,310 women who experienced first-order live births in 2010-2019. We collected data on the employment status and the industrial classification of women, as well as their diagnoses of preeclampsia (PE) and gestational diabetes mellitus (GDM) classified as A1 (well controlled by diet) or A2 (requiring medication). We calculated odds ratios (aORs) of complications per employment, and each industrial classification was adjusted for individual risk factors. Results: Most (64.7%) were in employment during pregnancy. Manufacturing (16.4%) and the health and social (16.2%) work represented the most prevalent industries. The health and social work exhibited a higher risk of PE (aOR = 1.11, 95% confidence interval [CI]: 1.03-1.21), while the manufacturing industry demonstrated a higher risk of class A2 GDM (1.20, 95% CI: 1.03-1.41) than financial intermediation. When analyzing both classes of GDM, women who worked in public administration and defense/social security showed higher risk of class A1 GDM (1.04, 95% CI: 1.01, 1.07). When comparing high-risk industries with nonemployment, the health and social work showed a comparable risk of PE (1.02, 95% CI: 0.97, 1.07). Conclusion: Employment was associated with overall lower risks of obstetric complications. Health and social service work can counteract the healthy worker effect in relation to PE. This highlights the importance of further elucidating specific occupational risk factors within the high-risk industries.
본 연구는 소셜 감성(social sentimental)을 긍정 및 부정적 의견으로 구분하여 이들 의견이 개별 기업의 주식수익률에 미치는 영향이 비대칭적인지(asymmetric) 분석하였다. 이를 위하여 한국거래소에서 활발하게 거래되고 트위터 의견도 충분한 기아차, 아모레퍼시픽, 포스코, 한국전력 등 4개 기업을 분석대상으로 하였다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 긍정적 의견은 개인투자자의 거래 비중이 상대적으로 낮은 아모레퍼시픽의 주식수익률에는 영향을 주지 못한 반면 나머지 3개 기업의 주식수익률에는 유의한 양(+)의 영향을 주었다. 둘째, 부정적 의견은 4기업의 주식수익률에 모두 유의하게 음(-)의 영향을 주는 것으로 나타났다. 특히 부정적 의견이 긍정적 의견보다 주식수익률에 미치는 영향이 더 크게 나타났으며, 이는 투자자들이 손실회피 성향 등으로 수익보다 손실에 더 민감하기 때문으로 보인다. 본 연구는 트위터의 긍정 또는 부정적 의견이 주식수익률에 비대칭적(asymmetric)으로 영향을 미치는 것을 발견하였으며, 이는 트위터의 의견을 투자자 심리(sentiment) 대용변수(proxy)로 활용할 수 있음을 보여준다.
PATROL은 디지털교과서를 활용하여 플립클래스룸을 적용한 교수학습모형으로서 계획, 실행, 추적, 추천, 요구, 안내 단계로 구성되어 있다. 현재의 디지털교과서는 서책형교과서의 내용과 함께 추가적인 멀티미디어 자료를 보여주는 기능을 중심으로 개발되었기 때문에 교사들이 학생들의 가정 학습 결과를 파악하기가 어렵다. 따라서 본 연구에서는 학생들의 학습 상황을 분석하고, 진단하고, 처치할 수 있도록 PATROL 모형 기반의 디지털교과서 기능을 설계하였다. 디지털교과서 기반의 학습 분석 기능은 관계 분석, 평가 분석, 예측 분석, 적응 분석, 정보 분석 등 5단계로 구성하였으며, 이 기능을 SEE-PAD라 명명하였다. 또한, 단계별 기능을 구체화하기 위해 Use Case 다이어그램과 시퀀스 다이어그램을 제시하였다.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제6권3호
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pp.185-192
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2019
This study is to explore the relationship between the Fourth Industrial Revolution and the environment using the big data methodology. We scrutinize the trend of the Fourth Industrial revolution, in association with the environment, and provide implications for a more desirable future environmental policy. The results show that the Industrial Revolution has been generally perceived as negative to environment before the 2010s, while it has been widely regarded as positive after the period. It is highly expected that the Fourth Industrial Revolution will be capable of functioning as a new alternative to enhance the quality of the biophysical and social environment. This study justifies that the new wave of technological development may serve as a cure for the enhancement of the environmental quality. The positive linkage between the new technological development and the environment from this study clearly indicates that the environmental industry and environmental technologies will be key economic factors in the next-generation society. They should be of critical importance in shaping our cities into clearer and greener spaces, and people will continuously depend on the development of new environmental technologies in order to correct environmental damages.
The purpose of this study was to compare the Starbucks in South Korea with Starbucks in U.S.A through the semantic network analysis of big data by collecting online data with SCTM(Smart Crawling & Text Mining) program which was developed by big data research institute at Kyungsung University, a data collecting and processing program. The data collection period was from January 1st 2014 to December 7th 2017, and packaged Netdraw along with UCINET 6.0 were utilized for data analysis and visualization. After performing CONCOR(convergence of iterated correlation) analysis and centrality analysis, this study illustrated the current characteristics of Starbucks for Korea and U.S.A reflected by the social network and the differences between Korea and U.S.A. Since the Starbucks was greatly developed, especially in Korea. this study also was supposed to provide significant and social-network oriented suggestions for Starbucks USA, Starbucks Korea and also the whole coffee industry. Also this study revealed that big data analytics can generate new insights into variables that have been extensively studied in existing hospitality literature. In addition, implications for theory and practice as well as directions for future research are discussed.
데이터를 저장하고 분석하여 새로운 지식을 얻을 수 있는 빅데이터 처리기술은 사회의 여러 분야에서 중요성이 강조되고 있으며 정보통신기술 분야의 핵심 이슈로 부각되면서 관련 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 이러한 빅데이터를 분석할 수 있는 도구인 R은 통계 기반의 정보 분석을 가능하게 하는 언어와 환경이다. 본 논문에서는 이를 이용하여 성경데이터를 분석한다. R을 이용하여 어떠한 텍스트가 분포되어 있는지를 빈도 조사를 수행하며 소셜 네트워크 분석을 통해 성경을 분석한다.
The availability of technology and the abundance of experts in universities create an ample opportunity to provide a venue that allows a knowledge seeker to easily connect with and request advice from university experts. On the other hand, outsourcing provides opportunities and remains one of the emerging trends in organizations, and can very clearly observed in the Philippines. This paper describes the development of a reliable web-based approach to Knowledge Product Outsourcing (KPO) services in the Silliman Online University Learning system. The system is called an "e-Knowledge Box."It integrates Web 2.0 technologies and mechanisms, such as instant messaging, private messaging, document forwarding, video conferencing, online payments, net meetings, and social collaboration together into one system. Among the tools used are WAMP Server 2.0, PHP, BlabIM, Wordpress 3.0, Video Whisper, Red5, Adobe Dreamweaver CS4, and Virtual Box. The proposed system is integrated with the search engine in URLs, Web feeds, email links, social bookmarking, search engine sitemaps, and Web Analytics Direct Visitor Reports. The site demonstrates great web usability and has an excellent rating in functionality, language and content, online help and user guides, system and user feedback, consistency, and architectural and visual clarity. Likewise, the site was was rated as being very good for the following items: navigation navigation, user control, and error prevention and correction.
Objectives: The purpose of the study was to test a model of physical activity of elderly living in Korea, determine significant factors contributing the physical activity, and examine significant paths in the model. Methods: A cross-sectional study was conducted using a convenience sample of 207 elderly men and women, aged 60 and older, residing in Busan Metropolitan City. Data were collected from July to August 2009 and analyzed using Predictive Analytics Software (PASW) and Analysis of a Moment Structures (AMOS). Results: The fitness of the modified model was confirmed to be appropriate (${\chi}^2$ = 55.61, ${\chi}^2$/df = 1.32, p = .078, RMSEA = .04, GFI = .96, AGFI = .91, NFI = .90, NNFI = .94, CFI = .97, PNFI = .48). The elder's age, previous exercise behavior, and self-efficacy were significant in explaining the variance in their physical activity. We found that (a) perceived health status, perceived benefits, perceived barriers, and social support directly affected self-efficacy; (b) previous exercise behavior and perceived health status directly affected perceived benefits; (c) previous exercise behavior directly affected perceived barriers; and (d) and education level, extent of pocket money, and economic level directly affected social support. Conclusions: The younger the age, the more previous exercise experience, and the higher the self-efficacy, the more S. Korean elders demonstrated improved physical activity.
Purpose: The main aim of this study is to analyze and suggest new online music distribution models targeted to facilitate the development of the Korean Wave (Hallyu) music market in all locations of the world. This study is conducted through a close analysis of the prevailing distribution models, the unique challenges of the K-pop market, and the trends in new technologies. Research design, data and methodology: To address the issue of how the online music distribution market could be domesticated for the Korean music industry, a systematic review of the previous studies was conducted. The use of the PRISMA approach was followed so that an accurate and transparent method for choosing the studies is ensured. Results: According to the investigation of literature analysis, the online distribution strategy may consist of four key plannings as follows, 1. Leveraging Social Media and User-Generated Content Platforms, 2. Embracing Immersive and Interactive Experiences, 3. Fostering Direct-to-Fan Connections and Monetization, 4. Harnessing Artificial Intelligence and Big Data Analytics. Conclusions: Finally, collaboration and strategic partnerships will be vital. The Korean music companies should seek to cooperate with the technology companies, social media platforms, and the global music streaming services so that they can grow their market, acquire new technologies, and to better their online distribution strategies.
본 연구의 목적은 빅데이터 분석기법을 활용하여 공유경제 관련 국내 학술연구 동향을 탐색하기 위해 내용분석 관점에서 종합적 메타스터디를 수행하는데 있다. 종합적 메타분석 연구방법론은 일련의 전체 연구결과물들을 역사적으로 그리고 포괄적으로 살펴봄으로써 전체 연구동향의 규칙성이나 특성을 조명하여, 이를 통해 향후 연구에 대해 방향성을 제시할 수 있다. 공유경제를 주제로 하는 국내 학술연구는 Lawrence Lessig 교수가 2008년에 공유경제의 개념을 세상에 소개한 해에 등장하였으나, 본격적인 연구는 2013년부터 진행되었다. 특히, 2006~2008년 사이에 국내 공유경제 관련 학술연구는 양적으로 급격히 증가하였다. 본 연구는 2013년부터 현재까지 약 8년간의 논문들을 분석 논문으로 선정하고, 전자저널의 학술논문검색 및 원문서비스를 이용하여 제목, 키워드, 초록을 중심으로 텍스트 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터를 정제, 분석, 시각화의 순서로 빅데이터 분석을 실시하여, 추출된 핵심어들을 통해 연도별 및 문헌 유형별 연구동향 및 인사이트를 도출하였다. 데이터 전처리 및 텍스트 마이닝, 메트릭스 빈도분석을 위해 Python3.7과 Textom 분석도구를 활용하였고, 핵심어 노드 간의 구조적 연관성을 파악하기 위해 UCINET6/NetDraw, Textom 프로그램 기반의 N-gram 차트, 중심성 및 소셜네트워크 분석, 그리고 CONCOR 클러스터링 시각화를 통해 8개로 군집화 한 키워드들을 토대로 연구동향의 유형별 특성을 발견하였다. 아직까지 사회과학적 관점에서 공유경제 관련 학술연구 동향에 관한 조사가 이루어진 바가 없기 때문에, 본 연구의 결과물은 선행연구로서 후속 연구들에게 이론적 고찰 및 향후 연구방향에 대해 유용한 정보를 제공하는 초석의 역할을 기대할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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