• 제목/요약/키워드: Worry

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Screening Tool for Anxiety Disorders: Development and Validation of the Korean Anxiety Screening Assessment

  • 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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    • 제15권11호
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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.

스마트 물관리를 위한 빅데이터 거버넌스 모델 (Big Data Governance Model for Smart Water Management)

  • 최영환;조완섭;이경희
    • 한국빅데이터학회지
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    • 제3권2호
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    • pp.1-10
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    • 2018
  • 스마트 물관리 분야에서도 빅데이터 분석을 통해 경쟁력을 강화하려는 요구가 급증하면서 빅데이터에 대한 체계적인 관리(거버넌스)가 중요한 이슈로 부각되고 있다. 빅데이터 거버넌스는 데이터의 품질보장, 프라이버시 보호, 데이터 수명관리, 데이터 전담조직을 통한 데이터 소유 및 관리권의 명확화 등의 데이터 관리를 평가하고(Evaluation), 지시하며(Direction), 모니터링(Monitoring) 하는 체계적인 관리활동을 의미한다. 빅데이터 거버넌스가 확립되지 못하면 중요한 의사결정에 품질이 낮은 데이터를 사용함으로써 심각한 문제를 야기할 수 있으며, 개인 프라이버시 관련 데이터로 인해 빅브라더의 우려가 현실화될 수 있고, 폭증하는 데이터의 수명관리 소홀로 인해 IT 비용이 급증하기도 한다. 이러한 기술적인 문제가 완비되더라도 데이터 관련 문제를 전담하고 책임지는 조직과 인력이 없다면 빅데이터 효과는 지속되지 못할 것이다. 본 연구에서는 빅데이터 기반의 스마트 물관리를 위한 데이터 거버넌스 구축모델을 제시하고, 실제 물관리 업무에 적용한 사례를 소개한다.

심층 인터뷰를 통한 대학생들의 실시간 온라인 수업 만족도 연구 - 광고홍보 관련 이론 및 실습 수업을 중심으로 (Study on Synchronous Online Learning through In-depth Interview with College Students - Centering Around Advertising and Public Relations Courses)

  • 엄남현
    • 디지털융복합연구
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    • 제19권5호
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    • pp.57-67
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    • 2021
  • 본 연구는 실시간 온라인 수업을 수강하는 대학생들의 심층 인터뷰를 통해 온라인 수업 만족과 불만족 요인들은 무엇이고, 이론수업과 실습수업 만족도에 차이가 있는지 살펴보았다. 심층 인터뷰 결과, 실시간 온라인 수업을 수강하는 학생들은 온라인 수업의 장점을 이동시간을 줄이고 장소에 제약 없이 수강 할 수 있는 편의성, 비용 절약, 그리고 코로나 19 전염 가능성을 줄일 수 있다고 밝혔다. 반면, 실시간 온라인 수업의 불만족 또는 단점으로 시스템의 불안정성, 학습자와 교수자와의 상호 인터렉션 부족, 수업 집중력에 방해, 즉각적인 커뮤니케이션 불가능, 수업의 질적 저하, 시험공정성 유지의 어려움 등을 언급했다. 심층 인터뷰 참여자들은 실시간 온라인 수업을 통한 이론 및 실습 수업 만족도에 차이가 있다고 밝혔으며, 이론수업은 일방향적 강의가 주된 방식으로 온라인 수업에는 적합하지만, 상호 인터렉션과 실시간 피드백이 중요한 실습수업에서는 적합하지 않은 것으로 나타났다. 본 연구는 코로나 19로 대학들이 온라인 수업을 진행함에 있어서 학습자들의 특성을 이해하고, 만족도를 높일 수 있는 방안을 제시하는데 의의가 있다.

Parent Perspectives of Diagnostic and Monitoring Tests Undertaken by Their Child with Inflammatory Bowel Disease

  • Ho, Shaun Siong Chung;Keenan, Jacqueline Ilene;Day, Andrew Stewart
    • Pediatric Gastroenterology, Hepatology & Nutrition
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    • 제24권1호
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    • pp.19-29
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    • 2021
  • 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.

MZ세대의 멀티퍼소나 특성을 반영한 패션 쇼핑 앱의 UX 요소에 대한 연구 (UX Elements and Effects of Fashion Shopping Apps Based on Multipersona Characteristics of MZ generation)

  • 이세연;최종훈
    • 한국융합학회논문지
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    • 제12권8호
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    • pp.123-129
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    • 2021
  • MZ세대는 상황에 따라 여러 가지 자아를 만들어 가는 멀티퍼소나 특징을 갖고 있으며 패션 스타일링 또한 각각의 퍼소나마다 다르게 표출한다. 이에 본 연구는 패션 쇼핑 앱에 멀티퍼소나 특성을 반영한 사용자 경험을 제공할 방안에 대해 연구하였다. 아이템과 컬러, 광고 위주의 추천 방식을 가진 기존 패션 쇼핑 앱은 MZ세대의 패션에 대한 고민을 해소하기에 어려운 실정이므로 이들의 특징을 적극적으로 활용할 방안이 필요하다. 이에 멀티퍼소나와 MZ세대의 개념과 특징을 조사하고, 선행연구를 통해 MZ세대의 패션 쇼핑 행태를 파악하였다. 또한 패션 쇼핑 앱에서 멀티퍼소나를 간접적으로 활용한 사례와 개선점을 분석하였다. 니즈 파악을 위한 사용자 인터뷰를 통해 4가지의 UX 요소를 도출하였고 기존의 패션 추천 틀을 벗어나 자신의 멀티퍼소나 캐릭터를 형성하여 쇼핑 경험을 제공하는 것이 패션 고민에 도움이 되고 색다른 경험을 가능케 하는 긍정적인 효과를 보였다.

언택트 서비스 증가와 커피전문점 배달서비스 연구 - 빅 데이터를 활용한 커피배달 키워드 중심으로 - (Expansion of coffee shop untact service and research on delivery service - Focusing on coffee delivery keywords that utilize big data -)

  • 임미리;류기환
    • 문화기술의 융합
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    • 제8권3호
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    • pp.183-189
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    • 2022
  • COVID-19는 커피산업에도 영향을 주고 있다. 이에 새로운 소비 트렌드인 언택트 소비가 증가하고 있으며 언택트 소비를 대표하는 온라인 채널과 배달 어플리케이션을 활용한 소비가 일상화되고 있다. 커피산업에서도 최소한의 접촉만으로 주문이 가능한 드라이브스루, 스마트오더 시스템을 갖춘 커피전문점의 이용이 증가하고 있다. 그러나 언택트 서비스의 대부분이 프랜차이즈에서 선점하고 있는 반면, 개인 커피전문점에서는 차별화된 서비스로 고객과 소통하며 직접서비스를 제공하는 매장들이 많다. COVID-19 감염의 장기화와 함께 전염병으로부터 자유로울 수 없는 현시대의 커피전문점에서는 배달서비스에 대한 고민을 하지 않을 수 없다. 이에 본 연구는 커피배달 서비스에 영향을 미치는 요소들을 분석하였다. 연구결과 COVID-19의 영향으로 커피배달 서비스와 함께 정기배달 서비스 또한 증가하였다. 커피를 다양한 방법으로 즐기고자 하는 소비자들의 홈 카페 이용 증가로 정기배달 서비스가 커피배달 서비스에 중심적인 역할을 하게 될 것이다.

Centralized Machine Learning Versus Federated Averaging: A Comparison using MNIST Dataset

  • Peng, Sony;Yang, Yixuan;Mao, Makara;Park, Doo-Soon
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제16권2호
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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.

가족 간 생체 간이식 환자 가족의 돌봄 경험 (The Caring Experience of Family Caregivers for Patients of Living Donor Liver Transplantation from the Family Members)

  • 방미선;권수혜
    • 대한간호학회지
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    • 제52권4호
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    • pp.435-450
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    • 2022
  • 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.

불변 개인정보에 기반하여 소유자 신원 드러나지 않도록 적격성 검증 (Eligibility Verification based on Immutable Personal Information without Revealing the Owner's Identity)

  • 박준철
    • 스마트미디어저널
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    • 제12권3호
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    • pp.38-48
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    • 2023
  • 온/오프라인상으로 개인이 적격성 증명을 해야 하는 경우, 자격 충족 여부를 알 수 있으면 충분함에도, 기존 어떤 방식도 개인정보 제공 과정에서 어쩔 수 없이 소유자 신원을 드러내거나 불필요한 추가 정보를 노출하게 된다. 본 논문에서는, 개인정보의 성별, 생년, 출생지 등 불변인 항목 중, 소유자가 적격성 검증자에게 꼭 필요한 항목(들)만을 각각 다수 선택지 중 하나의 값을 지정하여 제공하는 방식을 제안한다. 이 방식에서, 적격성 검증자는 정보 소유자의 동의로 블록체인에 저장된 개인정보 항목들 조합에 접근할 수 있으며, 접근 내역을 다시 블록체인에 기록 요청하여 안전하게 저장할 수 있다. 제안 방식을 통해 사용자는 자신의 신원이 드러나거나 개인정보가 과다하게 노출될 것을 우려하지 않으며, 적격성 검증자는 필요한 정보만을 확인하되 그 기록을 별도 저장하지 않고도 추후 기록을 조회할 수 있게 된다.

허혈성 뇌졸중 환자의 디스트레스 측정도구 개발 및 평가 (Development and Psychometric Evaluation of the Ischemic Stroke Distress Scale (ISDS))

  • 강재진;유양숙
    • 대한간호학회지
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    • 제53권1호
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    • pp.12-27
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    • 2023
  • 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.