In this study, impact of the COVID-19 outbreak on PM2.5 mass and its five chemical components (NH4+, NO3-, SO42-, OC, EC) in Busan was evaluated, and compared with that of Seoul. The study period over the recent three years was sub-divided into two periods: Pre-COVID (2018~2019) and COVID (2020) periods, and the differences in observed annual and monthly variations between the two periods were explored here. The results indicated that annual mean PM2.5 mass concentrations decreased during the COVID period by 16% in Seoul and 29% in Busan, and the satellite-observed annual average of aerosol optical depth (AOD) over the Korean Peninsula also decreased by approximately more than 10% compared with that of the Pre-COVID period. All of the five chemical components decreased but no particular changes were found in their fractions occupied during the COVID period. However, over the Lock-down period (2020-March), the sulfate fraction decreased in Seoul, mostly reflecting the recent Chinese trends of aerosol characteristics, whereas the nitrate fraction considerably decreased in Busan, which was attributable to the local emission changes and their variabilities in Busan. Other meteorological characteristics such as higher frequencies of easterly winds in the Busan area during the COVID period were also discussed in comparison with those in the Seoul area.
As of late December 2019, the spread of COVID-19 pandemic began which put the entire world in panic. In order to overcome the crisis and minimize any subsequent damage, the government as well as its affiliated institutions must maximize effects of pre-existing policy support and introduce a holistic response plan that can reflect this changing situation- which is why it is crucial to analyze social topics and people's interests. This study investigates people's major thoughts, attitudes and topics surrounding COVID-19 pandemic through the use of social media and big data. In order to collect public opinion, this study segmented time period according to government countermeasures. All data were collected through NAVER blog from 31 December 2019 to 12 December 2020. This research applied TF-IDF keyword extraction and LDA topic modeling as text-mining techniques. As a result, eight major issues related to COVID-19 have been derived, and based on these keywords, this research presented policy strategies. The significance of this study is that it provides a baseline data for Korean government authorities in providing appropriate countermeasures that can satisfy needs of people in the midst of COVID-19 pandemic.
Lee, Mi-Hyang;Kim, Min Young;Go, Young Jin;Kim, Doo Ree;Lim, Hyo Nam;Lee, Kyung Hwa;Yang, Sun-Yi
Journal of Digital Convergence
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v.19
no.3
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pp.253-261
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2021
This study was conducted to investigate the factors influencing in the infection control performance of coronavirus infection disease-19 in registered nurse. Data were collected using descriptive structured questionnaires to examine the factors of influencing in the infection control performance. General characteristics, knowledge of infection control, anxiety, fatigue, and coronavirus infection-19 (COVID-19) respiratory infection management performance were identified from structured questionnaire. Data were analyzed using independent t-test, ANOVA, correlation analysis, and multiple regression analysis were performed using the IBM SPSS 21.0 program. Anxiety and respiratory infection management performance was a negative correlation. Multiple regression analysis indicated anxiety was predicted component of performance of coronavirus infection-19 respiratory infection management. The results indicate a need to decrease degree of anxiety by developing educational programs to improve nurses' ability to manage coronavirus infection-19 respiratory infections. In addition, it is necessary to consider applying a role-play or simulation education method so that registered nurse can take care of patients with emerging infectious diseases in advance.
This study intends to examine how the perception of covid-19 risk affects consumers' consumption behavior based on previous studies in a situation where the spread of covid-19 is prolonged. This study demonstrates how consumers' perception of covid-19 risk affects online and offline consumption behavior through the perceived severity, perceived vulnerability, coping effectiveness, and self-efficacy of the revised protective motivation theory (Rogers, 1983). We want to test it through analysis. In order to achieve the purpose of this study, consumers living in Seoul and Gyeonggi Province who have purchased within the past 3 months were selected as a sample. In addition, variable data such as risk perception of covid-19, perceived severity, perceived vulnerability, coping effectiveness, self-efficacy, online purchase attitude and purchase intention, offline purchase attitude and purchase intention were collected through the questionnaire.A total of 363 copies of valid responses were tested to test the hypothesis of the relationship between variables through the covariance structure model. The analysis results of this study were first, that covid-19 risk perception had a significant positive (+) effect on perceived severity, perceived vulnerability, and coping effectiveness. Second, perceived severity and perceived vulnerability were found to have a significant positive (+) effect on offline purchasing attitude. Third, perceived severity, perceived vulnerability, coping plan effectiveness, and self-efficacy were all found to have significant positive (+) effects on online purchase attitude. Finally, it was found that offline purchase attitude and online purchase attitude had a significant positive (+) effect on offline purchase intention and online purchase intention, respectively. Also, it was found that online purchase attitude had a negative (-) effect on offline purchase intention. The results of this analysis will provide meaningful implications for the establishment of strategies for distribution channels according to the social risk of infectious diseases.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.6
no.4
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pp.195-201
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2020
COVID-19 is hitting the world. In order to bring about new ways of innovation in the space sector, we need to analyze changes in the space sector and design new challenge strategies. COVID-19 exposes inherent vulnerabilities in the space sector. In particular, COVID-19 is causing supply chain shocks in the space industry, resulting in delays in the supply of systems, subsystems and parts due to a complete or partial interruption of a manufacturing unit. As the overall impact of New Normal on the industry is overall, we continue to look at it in the space sector. COVID is causing supply chain shock in the space industry. It causes a delay in the supply of systems, subsystems and parts due to a complete or partial interruption of a manufacturing unit. In the supply of launch services, the launch schedule is being delayed, but the main launch is still taking place. Demand for major applications such as environmental monitoring is soaring in the earth observation utilization sector. Analyzing the impact on manufacturing, the vendor-based contraction is bringing delays in the supply of systems, subsystems and components, and launch service providers are trying to minimize delays in the launch schedule.
Clean water is an essential urban infrastructure in human daily life, and water plays a vital role in public health. Due to restrictions on outdoor activities during COVID-19, time staying at home has increased. Therefore, it is plausible to assume that large-scale disaster incidences such as COVID-19 will affect water consumption. In this regard, this research aims to explore the factors that influence household water use during COVID-19. The analysis period of the study is 2020, and the geographical scope covers Seoul and Incheon. A dependent variable was water consumption in the autonomous districts of Seoul and Incheon, and the factors reflecting urban characteristics were used as independent variables. Multiple regression was used for analysis, and the unit of analysis was the autonomous district in Seoul and Incheon. The finding confirmed that the pandemic situation caused an increase in water consumption. In addition, it supports policy for the elderly so that they can use water without financial difficulty. It implies that a stable supply of clean water is essential for managing infectious diseases. The findings of this study are expected to provide some implications for efficient water supply policies and efficient water supply management in the event of the spread of infectious diseases such as COVID-19.
Journal of the Korean Regional Science Association
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v.38
no.4
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pp.59-74
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2022
We aim to explore how the COVID-19 affects commercial sales of traditional market in Seoul. We obtain data for commercial sales and several spatial variables that are related to commercial sales from the Seoul Open Data Plaza. In order to estimate the effect of COVID-19 occurrence on commercial sales, we employ fixed-effect panel data analysis models. Unlike our expectation, the empirical results show that the effect of the COVID-19 on commercial sales of traditional market is not significant. However, we found that the effects are significant in some types of businesses when we did the same analyses with subsamples. For example, service sectors are mostly negatively affected by COVID-19, and retail sectors are also second mostly affected by COVID-19. However, there is no significant relationship between COVID-19 and restaurant sectors. In addition, these effects vary by size of traditional market. Our results suggest that government should have a plan to help small businesses in traditional market because they do not have sufficient abilities to adjust to the unexpected economic shock, like COVID-19. Findings also suggest that strategies for helping them should be differentiated by business type and market size.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.42
no.3
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pp.379-389
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2022
The number of public transportation users has dropped drastically due to COVID-19. In this work, my survey was conducted to uncover the factors that influence citizens' travel patterns. Data were collected and logistic regression analysis on the shifts in transportation was undertaken. Additionally, an importance-performance analysis was carried out to investigate how to effectively operate public transportation systems and improve facilities. The main research findings were as follows: First, the more individuals were concerned about COVID-19 (+) and being infected when using public transportation (+), the greater the tendency to switch to private transportation modes. Secondly, when it came to personal traits, respondents who could drive a car (+) or owned a car (+)or did more online shopping (+) or used public transportation for trips (+) tended to switch over, compared with respondents who could not drive or did not own a caror used public transportation to commute. In addition, respondents who were vaccinated (-) or had more household members tended not to switch transportation modes, compared with those who were not vaccinated or had fewer household members. Third, it is important to continue the following efforts to safeguardhygiene linked to public transportation: wearing masks, disinfecting hands, controlling diseases, and general cleaning. The conclusion was that it is important to put traffic congestion and ventilation issues first, especially in regards public transportation, which was not rated as satisfactory enough compared to its importance. The research findings can provide useful basic data when establishing countermeasures to the current COVID-19 circumstances in the areas of public transportation operation and management and in the event of an infectious disease outbreak in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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