Kim, Yeseul;Park, Yeonsoo;Cho, Gyeongcheol;Park, Kiho;Kim, Shin-Hyang;Baik, Seung Yeon;Kim, Cho Long;Jung, Sooyun;Lee, Won-Hye;Choi, Younyoung;Lee, Seung-Hwan;Choi, Kee-Hong
Psychiatry investigation
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v.15
no.11
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pp.1053-1063
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2018
Objective This study evaluated the psychometric properties of the Korean Anxiety Screening Assessment (K-ANX) developed for screening anxiety disorders. Methods Data from 613 participants were analyzed. The K-ANX was evaluated for reliability using Cronbach's alpha, item-total correlation, and test information curve, and for validity using focus group interviews, factor analysis, correlational analysis, and item characteristics based on item response theory (IRT). The diagnostic sensitivity and specificity of the K-ANX were compared with those of the Beck Anxiety Inventory (BAI) and Generalized Anxiety Disorder 7-item scale (GAD-7). Results The K-ANX showed excellent internal consistency (${\alpha}=0.97$) and item-total coefficients (0.92-0.97), and a one-factor structure was suggested. All items were highly correlated with the total scores of the BAI, GAD-7, and Penn State Worry Questionnaire. IRT analysis indicated the K-ANX was most informative as a screening tool for anxiety disorders at the range between 0.8 and 1.6 (i.e., top 21.2 to 5.5 percentiles). Higher sensitivity (0.795) and specificity (0.937) for identifying anxiety disorders were observed in the K-ANX compared to the BAI and GAD-7. Conclusion The K-ANX is a reliable and valid measure to screen anxiety disorders in a Korean sample, with greater sensitivity and specificity than current measures of anxiety symptoms.
In the field of smart water management, there is an increasing demand for strengthening competitiveness through big data analysis. As a result, systematic management (Governance) of big data is becoming an important issue. Big data governance is a systematic approach to evaluating, directing and monitoring data management, such as data quality assurance, privacy protection, data lifetime management, data ownership and clarification of management rights. Failure to establish big data governance can lead to serious problems by using low quality data for critical decisions. In addition, personal privacy data can make Big Brother worry come true, and IT costs can skyrocket due to the neglect of data age management. Even if these technical problems are fixed, the big data effects will not be sustained unless there are organizations and personnel who are dedicated and responsible for data-related issues. In this paper, we propose a method of building data governance for smart water data management based on big data.
This study explores what factors influence college students' synchronous online learning satisfaction and what advantages and disadvantages exist when it comes to taking synchronous online learning courses. In-depth interview results suggest that advantages of synchronous online learning are convenience (no need for travel, no limitation for study place), saving money, and no worry for contracting Corona 19. However, disadvantages of synchronous online learning are instability of online learning system, lack of interaction between learners and educators, difficulty of instant communication, low education quality, and unfairness of exams. This study found that college students taking synchronous online course think that synchronous online learning is more appropriate for theory-based course than practice-based courses in that theory-based courses are lecture-oriented while practice-based courses require interactivity between learners and educators. This study provides educators a baseline understanding on how college students think over synchronous online learning and how to enhance students' satisfaction with synchronous online learning.
Purpose: To assess parent perspectives of the current and potential future tests for their child with inflammatory bowel disease (IBD). Methods: New Zealand parents of a child with IBD were invited to complete an anonymous online survey. Experiences relating to their child's blood or faecal tests, medical imaging (abdominal ultrasound [US], abdominal computerised tomography [CT] and magnetic resonance enterography) and colonoscopy were collected. Perceived attitudes to potential future testing of urine, saliva, and breath, were sought. Results: Twenty-eight parents, 93% female completed the survey, and 86% were aged between 35 and 54 years. Baseline information was provided by parents for 27 of 28 children, 70.3% had Crohn's disease with a mean disease duration of 2.67 years. Blood tests were the most requested and completed tests, while CT was the least ordered and most refused test. Colonoscopy was rated as the least comfortable and generated the most worry. Explanation of test significantly improved parent's levels of understanding when their child had blood, faecal, imaging (US) or colonoscopy tests. Providing an explanation, test invasiveness and the impact of the blood results may have on their child's treatment significantly improved parents' comfort levels. However, explanation of colonoscopy generated a significant parental concerns. Saliva, urine and blood tests were chosen as the most preferred disease monitoring tests. Conclusion: Parents preferred any tests less invasive than colonoscopy for monitoring their child's IBD. Although providing explanation of their child's tests enhanced parents' understanding, it can also affect parents' levels of concern and comfort.
MZ Generation has multipersona and characteristics that create various egos depending on the situation, and fashion styling is also expressed differently by each persona. Thus, this study investigates how to provide a multipersona or characteristic user experience to fashion shopping applications. Traditional fashion shopping apps, which focus on items, colors, and advertisements, have difficulty solving the problems of MZ generation fashion, so it is necessary to actively utilize their characteristics. We investigate the definitions and characteristics of multipersona and generation MZ, and identify the shopping behavior of generation MZ through prior research. We also analyze cases and improvements that indirectly utilize multipersona in fashion shopping apps. Four UX elements were derived through user interviews to identify needs and It was possible to derive positive effects, such as providing a shopping experience by forming one's own fashion characters in a personalized fashion beyond the existing fashion recommendation frame, which helps to worry about styling and gives a different experience.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.8
no.3
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pp.183-189
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2022
COVID-19 is also influencing the coffee industry. This will increase untact consumption, a new consumption trend. Consumption utilizing online channels and delivery service applications that represent untact consumption is becoming commonplace. The coffee industry is also increasingly using coffee shops with drive-through and smart ordering systems that can be ordered with minimal contact. While most of the untact services are preempted at franchise stores, many independent coffee shops still offer differentiated services by communicating directly with customers. However, along with the prolonged COVID-19 infection, coffee shops in the present era, which cannot be free from infectious diseases, have no choice but to worry about delivery services. Therefore, this study analyzed the factors that influence coffee delivery services. Research results due to the influence of COVID-19, regular delivery services have increased along with coffee delivery services. Regular delivery services will play a central role in coffee delivery services due to increased use of home cafes by consumers who want to enjoy coffee in various ways.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.2
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pp.742-756
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2022
A flood of information has occurred with the rise of the internet and digital devices in the fourth industrial revolution era. Every millisecond, massive amounts of structured and unstructured data are generated; smartphones, wearable devices, sensors, and self-driving cars are just a few examples of devices that currently generate massive amounts of data in our daily. Machine learning has been considered an approach to support and recognize patterns in data in many areas to provide a convenient way to other sectors, including the healthcare sector, government sector, banks, military sector, and more. However, the conventional machine learning model requires the data owner to upload their information to train the model in one central location to perform the model training. This classical model has caused data owners to worry about the risks of transferring private information because traditional machine learning is required to push their data to the cloud to process the model training. Furthermore, the training of machine learning and deep learning models requires massive computing resources. Thus, many researchers have jumped to a new model known as "Federated Learning". Federated learning is emerging to train Artificial Intelligence models over distributed clients, and it provides secure privacy information to the data owner. Hence, this paper implements Federated Averaging with a Deep Neural Network to classify the handwriting image and protect the sensitive data. Moreover, we compare the centralized machine learning model with federated averaging. The result shows the centralized machine learning model outperforms federated learning in terms of accuracy, but this classical model produces another risk, like privacy concern, due to the data being stored in the data center. The MNIST dataset was used in this experiment.
Purpose: The purpose of the study was to understand the care experiences of the family of living donor liver transplantation (LDLT) patients where the donation had occurred within the family. Methods: Participants were eight family caregivers who cared for recipients and donors of LDLT. Data were collected through individual in-depth interviews from November, 2020 to April, 2021. Data analysis was performed through a cyclical process of data collection and analysis by applying Giorgi's phenomenological research method. Results: The five main components extracted from the experiences of the family caregivers were: "A double-edged choice to save the family", "The harsh daily life of liver transplantation care", "The yoke of double care on both shoulders", "The power to withstand the adversity of caring", and "The recovery and growth of life pursued by trusting each other". Conclusion: The participants tried to do their best in their daily lives, while providing reassurance and care to the LDLT patients in the family; however, they expressed some worry and hardship while doing so. The results of this study provide a deeper understanding of the caring experience of the family caregivers, which may contribute to the development of nursing interventions that will aid these caregivers in providing care to their LDLT family members. Furthermore, the development and application of an integrated management program for LDLT patients in the family is required.
When an individual needs to prove eligibility, it is sufficient to know whether or not s/he meets the eligibility, but any existing method inevitably exposes the identity of the owner or unnecessary additional information in the process of providing personal information. In this paper, among the immutable items of personal information such as gender, date of birth, and place of birth, we propose a method in which the owner provides only essential item(s) to the eligibility verifier with each iterm marked on one option among multiple choices. In this way, the eligibility verifier can access the combination of items stored in the blockchain with the consent of the information owner, and can safely store the access history by requesting recording in the blockchain again. In the proposed method, the user does not worry about his/her identity being revealed or his/her personal information being overly exposed, and the eligibility verifier can check only necessary items and search later records without separately storing the records.
Purpose: This study aimed to develop a scale to measure distress in patients with ischemic stroke and verify its validity and reliability. Methods: Preliminary items were developed from literature review and in-depth interviews. The final preliminary scale was confirmed through a content validity test of eight experts and a preliminary survey of 10 stroke patients. The participants for psychometric testing were 305 stroke patients in the outpatient clinic. Validity and reliability analyses included item analysis, exploratory and confirmatory factor analysis, convergent validity, known-group validity, and internal consistency of the scale. Results: The final scale consisted of 17 items and 3 factors. The three distinct factors were 'self-deprecation, worry about future health, and withdrawal from society' and this structure was validated using a confirmatory factor analysis. Convergent validity was supported by comparison with the Center for Epidemiologic Studies Depression Scale (r = .54, p < .001) and Brief Illness Perception Questionnaire (r = .67, p < .001). Known-groups validity was verified by dividing groups according to 'duration since diagnosis' (t = 2.65, p = .009), 'presence of sequela' (t = 10.16, p < .001), and 'awareness of distress' (t = 12.09, p < .001). The internal consistency of the scale using Cronbach's α for the total items was .93. Conclusion: The Ischemic Stroke Distress Scale is a valid and reliable tool that reflects stroke distress effectively. It is expected to be used as a basic tool to develop various intervention strategies to reduce distress in ischemic stroke patients.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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