본 연구는 코로나-19로 인한 대학생들의 라이프 스타일 변화를 알아보기 위해 5명의 대학생을 대상으로 진행되었다. 연구 결과 3개의 구성요소가 도출되었으며, 구성요소는 심리적 변화 경험, 환경적 변화 경험, 행동적 변화 경험이었다. 심리적 변화 경험으로는 매일 매스컴을 통해 확진자 소식 및 사망자 소식 등을 접함으로 불안과 공포 우울의 감정을 느꼈으나, 완치자 증가 소식 등을 접함으로 안도감과 종식에 대한 기대감을 나타내었다. 환경적 변화 경험으로는 감염 예방을 위한 사회적 거리두기와 학업 운영 변화를 경험하였다. 행동적 변화로는 마스크 구매 행렬 및 개인위생 관리 철저를 경험하였는데, 이는 코로나-19로부터 본인을 보호함과 동시에 타인에 대한 배려로 사료된다. 본 연구에서 코로나-19 초기 참여자들은 관망자에서 적극적인 행동자로 변화되었음을 알 수 있었다. 그러나 사회적 거리두기 등을 실천함에 따라 나타나는 문제점들에 대한 심리적·행동적 중재 프로그램 제공이 필요할 것으로 사료된다.
최근 COVID-19로 인한 생활 속 거리두기의 영향으로 여러 스포츠 이벤트들이 취소 또는 연기되거나 무관중 경기로 진행되고 있다. 이에 스포츠 상품 관련 시장이 침체되어 많은 이들이 어려움을 겪고 있다. 이를 극복하기 위해 스포츠 시장 관련자들은 온라인 팬 서비스나 온라인 판매 등 여러 방법을 모색하고 있다. 따라서 본 연구에서는 스포츠 관련 상품의 진품 정보를 관리할 수 있는 방안을 제안하였다. 그에 맞춰 블록 구조, 시스템 흐름, 네트워크 모델을 설계하고 프로토타입을 개발하였다. 이에 도출된 방안을 통하여 전문가를 초빙하여 표적 집단 면접(FGI)을 진행하여 거래과정의 신뢰도와 안정성, 결제의 신뢰도와 안정성, 사고 추적, 시스템의 신뢰도와 안정성을 평가하였다. 본 연구를 통하여 소비자들이 굿즈, 애장품, 싸인볼 등의 스포츠 관련 제품을 거래할 때 신뢰성을 가질 수 있게 할 수 있다.
코비드-19(코로나19)의 세계적 유행으로 인해, 전세계의 고등교육기관 학자들은 교육, 서비스, 연구를 위해 온라인 환경으로 대대적으로 이전하고 있으며, 많은 사람들에게 있어 이 시도는 새롭고 도전적인 경험이 되고 있다. 전통적인 대면 환경에서 이루어지는 연구의 모범실무 중 많은 것들이 온라인 환경 연구에도 똑같이 적용될 수 있지만, 온라인 연구 수행 시 온라인 환경의 특수한 지원성과 한계로 인해 연구자들이 철저하게 계획을 세우고 실행해야하는 추가적인 도전과 뉘앙스들이 존재한다. 이 연구는 문헌연구를 통해 사생활보호, 사전동의, 신뢰의 형성과 데이터의 신빙성, 그리고 참여자 보유와 같은 핵심적인 이슈들에 대해 토론하고, 두가지 온라인 연구의 경험과 증거에 기반한 실제적인 제안점을 제공하고자 한다. 두가지 온라인 연구에서 얻어진 고찰과 예시들은 해당 이슈들을 실제 연구에 맥락화한 증거이자 실천으로 기능한다. 사회적 거리두기 시대에 온라인 연구를 고려하는 많은 연구자들에게 이 연구의 증거와 실제적인 가이드가 도움이 될 것으로 기대한다.
신종 코로나바이러스감염증(COVID-19)의 확산을 막기 위해 사회적 거리두기가 시행됨에 따라 재택근무를 하는 근로자가 늘고 있다. 본 논문은 물리적 근로환경에 따라 재택근무가 가능한 직업 및 산업군을 분류하고, 재택근무가 가능한 일자리와 그 지역적 분포를 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 근로환경조사의 원시자료를 활용하여 일자리의 업무 환경과 특성을 파악하였다. 분석 결과, 전체 일자리 중 35%는 재택근무가 가능하며, 그 비율이 낮은 직종일수록 임금 수준이 낮고 종사상 지위가 불안정한 근로자의 비중이 높게 나타난다. 또한 고용이 제조업에 집중된 지역은 그 산업구조와 업무 특성으로 인해 재택근무가 가능한 일자리의 비율이 매우 낮게 나타난다.
코로나19 사태는 정보통신의 기초가 되는 바탕 또는 토대인 정보통신기반의 필요성을 재인식하는 계기가 된다는 문제의식에 바탕을 두고 주로 법학적 관점의 문헌 조사와 규범적 고찰을 통하여 코로나19 사태에서 정보통신기반의 중요성을 확인하고 정보통신기반 구축·보호에서 국가의 책임을 구현하는 제도적 방안이 무엇인지를 총론적 관점에서 살펴보았다. 정보통신기반은 코로나19 대응에서 중요한 역할을 하였으며 포스트 코로나 시대의 디지털 전환의 주요 관건이다. 이에 따라 국가는 정보통신기반의 구축과 보호에 대한 책임이 있다. 국가의 정보통신기반 구축·보호 책임에서 제도적 방안은 중요한 의미를 지니며 법률적 차원의 대응뿐만 아니라 정보통신기반 구축·보호에 관한 국가목표규정을 형성하는 헌법적 차원의 대응도 필요할 수 있다. 이러한 연구결과는 관련 개별 법령에 대한 세부적인 연구의 기본 전제와 방향성을 제시한다.
전 세계적으로 확산한 코로나19로 국내 관광업계와 서비스업 등 지역 경제 산업에도 영향을 미치고 있다. 특히 사회적 거리두기 등 감염병 관련 안전방역 수칙 등 규칙화 되면서 삶의 질까지도 위협을 받고 있다. 본 연구목적은 여름 휴양지인 해남 송호 해변 여름축제의 이용객들에 대한 안전 방역에 미치는 영향 관점에서 분석해본다. 그리고 코로나19 시대에 변화된 이용객들의 관리에 대한 빅 데이터 조사와 인구통계학적 분석과 기술분석을 통해 돌출 해본다. 차후에 이용객에 대한 실질적인 데이터를 활용하여 참고 자료가 될 것으로 사료된다. 또한 본 연구는 코로나19 상황에서 ICT기술을 활용한 방역관리로 여름 해변축제를 이용한 관광객에 안전과 만족에 재검토되었다는 의의와 향후 본 연구에 관해서 좋은 지침과 사례로 활용할 필요가 있다.
Since the first confirmed case in January 2020, Coronavirus disease 2019(COVID-19) has brought many changes to our society, and Korea is no exception. Some changes are direct and immediate such as restrictions on overseas travel and social distancing, but the others are indirect and slowly adapted such as lifestyle changes impacting industries and businesses. IT service sector is tremendously influenced by COVID-19. IT service is used extensively in response to COVID-19 taking advantage of its non-face-to-face characteristics. In that sense, the industry is positively affected and in some sense invigorated, giving birth to new kind of services. This special issue focuses on introducing how the IT services are affected, what kind of transformations are undergoing, and how these are expedited after COVID-19. This special issue expands and extends the case research section by collecting new IT service case studies concerning these topics. After competitive review process, 11 studies are selected for this special issue which deals with four different but closely related aspects: (1) evolutions of private IT services, (2) transformations in public IT services, (3) impacts in the hospitality and tourism industry, and (4) changes of people's behavior along with COVID-19. The first set reports on the evolution of private IT services that have created terms such as foodtech and edutech as we enter a rapid non-face-to-face situation. The second set consists of studies dealing with the evolution of public IT services. Evolution and rapid response to non-face-to-face appear to be no exception in the public sector. The third includes studies of hospitality and tourism which is most strongly affected by COVID-19. The last set deals with the behavioral changes of users such as technostress in telecommuting. Lessons learned through best practices and key problems identified in these studies may help us to actively respond to the coming waves of changes incurred by COVID-19 in our society as well as in the IT service industry.
Since the global spread of COVID-19, social distancing and untact service implementation have spread rapidly. With the transition to a non-face-to-face environment such as telework and remote classes, cyber security threats have increased, and a lot of cyber compromises have also occurred. In this study, cyber-attacks and response cases related to COVID-19 are summarized in four aspects: cyber fraud, cyber-attacks on companies related to COVID-19 and healthcare sector, cyber-attacks on untact services such as telework, and preparation of untact services security for post-covid 19. After the outbreak of the COVID-19 pandemic, related events such as vaccination information and payment of national disaster aid continued to be used as bait for smishing and phishing. In the aspect of cyber-attacks on companies related to COVID-19 and healthcare sector, we can see that the damage was rapidly increasing as state-supported hackers attack those companies to obtain research results related to the COVID-19, and hackers chose medical institutions as targets with an efficient ransomware attack approach by changing 'spray and pray' strategy to 'big-game hunting'. Companies using untact services such as telework are experiencing cyber breaches due to insufficient security settings, non-installation of security patches, and vulnerabilities in systems constituting untact services such as VPN. In response to these cyber incidents, as a case of cyber fraud countermeasures, security notices to preventing cyber fraud damage to the public was announced, and security guidelines and ransomware countermeasures were provided to organizations related to COVID-19 and medical institutions. In addition, for companies that use and provide untact services, security vulnerability finding and system development environment security inspection service were provided by Government funding programs. We also looked at the differences in the role of the government and the target of security notices between domestic and overseas response cases. Lastly, considering the development of untact services by industry in preparation for post-COVID-19, supply chain security, cloud security, development security, and IoT security were suggested as common security reinforcement measures.
국내 코로나19의 감염자 수가 백신과 사회적 거리 두기, 백신 등 여러 가지 노력 덕분에 차츰 줄어드는 듯 보였으나 2020년 2월 20일 특정한 사건 이후 감염자 수가 증가한 것처럼, 2020년 12월부터 또다시 급격히 감염자 수가 증가하는 추세이며 꾸준히 일일 500명가량의 감염자 수가 이어지고 있다. 따라서 Kaggle의 데이터셋을 이용해서 Prophet 알고리즘을 통해 미래 코로나19를 예측하고 사이킷런을 통해 결정계수, 평균 절대 오차, 평균 백분율 오차, 평균 제곱 차, 평균 제곱근 편차를 통해 이 예측에 대한 설명력을 더한다. 또한 코로나19가 급격히 특정한 사건이 없었을 경우 국내 감염자 수를 예측해 앞으로 우리가 미래의 질병에 대해서 방역과 방역 수칙 실천의 중요함을 강조한다.
Goo, Taewan;Apio, Catherine;Heo, Gyujin;Lee, Doeun;Lee, Jong Hyeok;Lim, Jisun;Han, Kyulhee;Park, Taesung
Genomics & Informatics
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제19권1호
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pp.11.1-11.8
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2021
For the novel coronavirus disease 2019 (COVID-19), predictive modeling, in the literature, uses broadly susceptible exposed infected recoverd (SEIR)/SIR, agent-based, curve-fitting models. Governments and legislative bodies rely on insights from prediction models to suggest new policies and to assess the effectiveness of enforced policies. Therefore, access to accurate outbreak prediction models is essential to obtain insights into the likely spread and consequences of infectious diseases. The objective of this study is to predict the future COVID-19 situation of Korea. Here, we employed 5 models for this analysis; SEIR, local linear regression (LLR), negative binomial (NB) regression, segment Poisson, deep-learning based long short-term memory models (LSTM) and tree based gradient boosting machine (GBM). After prediction, model performance comparison was evelauated using relative mean squared errors (RMSE) for two sets of train (January 20, 2020-December 31, 2020 and January 20, 2020-January 31, 2021) and testing data (January 1, 2021-February 28, 2021 and February 1, 2021-February 28, 2021) . Except for segmented Poisson model, the other models predicted a decline in the daily confirmed cases in the country for the coming future. RMSE values' comparison showed that LLR, GBM, SEIR, NB, and LSTM respectively, performed well in the forecasting of the pandemic situation of the country. A good understanding of the epidemic dynamics would greatly enhance the control and prevention of COVID-19 and other infectious diseases. Therefore, with increasing daily confirmed cases since this year, these results could help in the pandemic response by informing decisions about planning, resource allocation, and decision concerning social distancing policies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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