Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.2
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pp.459-467
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2021
This study examined the onset of adolescent delinquency through discrete-time survival analysis. Our analysis used data obtained from the Korean Children & Youth Panel Survey, and included 2,277 middle school students. The main analysis results are as follows. First, the hazard probability for the occurrence of delinquency was the highest at 16.6% in the second year of middle school, slightly decreased in the third year of middle school, but continued to increase as the overall grade increased. Second, adolescent psychological and emotional factors have significantly affected the onset of delinquency. Third, negative parenting methods had a significant impact on delinquency, but neglect was not significant. Fourth, having delinquent friends was an important factor affecting the status of delinquency. Fifth, among the school factors, adjustment of learning activities, adjustment of school rules, and adjustment of friendship relations influenced the status of delinquency, while the adjustment of teacher relations was not significant. As early intervention is important to prevent juvenile delinquency, education and support for establishing healthy relationships are needed.
The proportion of people who reported unmet healthcare needs is an important indicator to measure the access problem in healthcare service. To examine current status and trends of unmet needs in Korea, we used data from four sources: the Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHNES, '2007-2015); the Community Health Survey (CHS '2008-2015); the Korea Health Panel Survey (KHP '2011-2013); the Korean Welfare Panel Study (KOWEPS '2006-2015). The proportion of individual reporting unmet healthcare needs as of 2015 was 12.6% (KNHNES), 11.7% (CHS), and 16.3% (KHP, as of 2013). Annual percent change which characterizes trend for follow-up period was -9.4%, -3.4%, and 7.6%, respectively. The proportion of individual reporting unmet healthcare needs due to cost was 2.8% (KNHNES), 1.7% (CHS), and 4.6% (KHP). The proportion of household reporting unmet healthcare needs due to cost was 1.2% (KOWEPS). Annual percent change was -9.0%, -14.9%, 9.4%, and -18.2%, respectively. Low income population reported about 5 times more unmet needs than high income population. Therefore for decreasing the unmet healthcare needs, strategies focusing on low income population were needed.
Kim, Hwi Jun;Jang, Jieun;Park, Eun-Cheol;Jang, Sung-In
Health Policy and Management
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v.29
no.1
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pp.82-85
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2019
Unmet healthcare needs are being used as an important indicator of the accessibility of healthcare services worldwide. To examine current status and trends of unmet needs in Korea, we used data from four sources: the Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES, 2007-2017); the Community Health Survey (CHS 2008-2017); the Korea Health Panel Survey (KHP 2011-2015); and the Korean Welfare Panel Study (KOWEPS 2006-2017). The proportion of individual reporting unmet healthcare needs as of 2017 was 8.8% (KNHANES), 10.6% (CHS), and 12.4% (KHP as of 2015). The proportion of households reporting unmet healthcare needs due to cost was 0.5% (KOWEPS). Annual percentage change was -19.2%, -13.3%, -5.8%, and -13.3% respectively. Low income populations had more unmet healthcare needs than high income populations. However, unlike the last two studies, the main reason for unmet medical reasons was that there was no time regardless of income level.
Objective: This study was conducted to examine the significant factors affecting media device addiction using the data mining technique for large-scale data from the Panel Study on Korean Children Survey (PSKC). The PSKC data of this study were gathered from the elementary school students in their 10th survey (1,286 3rd grade students). Methods: The SPSS 21.0 program was used for data mining decision tree analysis, and the results are as follows. Results: First, the most important predictor of media device addiction was planning-organization which was among the sub-factors of executive function. Second, as a result of the decision tree analysis, the children with the highest probability of addiction to media devices were ones that had difficulties in planning and organizing, had mothers with a permissive parenting attitude felt difficulties in controlling behavior, and were alone at home for more than two hours a day without any adult supervision. Conclusion/Implications: The results of this study can help guide the direction of future research related to children's addiction to media devices by exploring and analyzing factors that significantly affect children's addiction to media devices.
School absenteeism is considered one of the early predictors of school drop-out and serious delinquency or criminal behavior. The primary goal of the current study was to explore the protective and risk factors related to changing school absenteeism over time based on the ecological-systemic perspective. The data was derived from the Korean Children and Youth Panel Survey (KCYPS) using the 2011 and 2012 survey waves collected from 2,378 elementary school students. Using this data, Panel Fixed Effects Analysis was conducted. Major findings indicated that daily computer usage, parental abuse, school activity attendance, and school grades had an effect on students missing school days over time. Specifically, high levels of computer usage and parental abuse were related to increased school absenteeism, while high levels of school activity attendance and school grades were associated with decreased school absenteeism. These findings emphasized the importance of predictive intervention for children and suggested the need to construct a school absenteeism monitoring system in South Korea.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.25
no.6
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pp.1253-1262
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2014
Regression tree is a tree-structured solution in which a simple regression model is fitted to the data in each node made by recursive partitioning of predictor space. There have been many efforts to apply tree algorithms to various regression problems like logistic regression and quantile regression. Recently, algorithms have been expanded to the panel data analysis such as RE-EM algorithm by Sela and Simonoff (2012), and extension of GUIDE by Loh and Zheng (2013). The algorithms are briefly introduced and prediction accuracy of three methods are compared in this paper. In general, RE-EM shows good prediction accuracy with least MSE's in the simulation study. A RE-EM tree fitted to business survey index (BSI) panel data shows that sales BSI is the main factor which affects business entrepreneurs' economic sentiment. The economic sentiment BSI of non-manufacturing industries is higher than that of manufacturing ones among the relatively high sales group.
This study draws on data from the 1st (2005) to 6th (2015) waves of the Workplace Panel Survey regarding workplaces with labor representatives, i.e., a trade union or labor-management council, and analyzes these using a fixed effects panel data model to examine the relationship between the level of worker participation and the economic performance of workplaces. Analysis results indicate that higher levels of worker participation in an earlier time period are associated with higher per-worker value added (productivity) and per-worker labor costs (wages) at the current time period, but only up to a certain level beyond which the effect is found to decrease, thus forming an inverted-U shape pattern. Considered from a broad framework, these results are in line with the theoretical predictions by Freeman and Lazear (1995), who had established the logic behind the dynamics of the participation of labor representatives in management activities. In view of the fact that the current average level of worker participation in Korea is very low, the empirical analysis results of this study presents the policy implication that raising the level of workplace participation somewhat beyond current levels would yield improvements in economic performance in terms of the shared rent between labor and management - i.e., productivity (per-worker value added).
Huiyong Kwak;Chanyoung Kwon;Jungtae Leem;Sang-Ho Kim
Journal of Oriental Neuropsychiatry
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v.35
no.1
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pp.15-26
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2024
Objectives: The objective of this study is to develop a specialized clinical research protocol for acupuncture treatment specifically designed for disaster survivors based on insights from an expert survey. Methods: An expert panel comprising specialists in neuropsychiatry, acupuncture, and clinical research methodology was assembled. Initial data to inform the clinical research protocol design was collected utilizing open-ended responses, multiple-choice questions, and a 5-point Likert scale to gauge agreement levels. Next, this data was disseminated to a panel of experts. A cohesive clinical research protocol was then formulated during a core panel meeting by integrating insights from a panel of 10 experts. Results: The protocol developed herein entails a non-randomized controlled study involving participants aged 19~64 years old who have been identified as high-risk or cautious according to the National Trauma Center screening test. The study design includes the establishment of an active control group, which allows for the assessment of an additional effect through comparison with conventional therapy. The selected acupuncture approach involves a combination of manual acupuncture and ear acupuncture. For clinical outcome assessment, the Clinician-Administered Posttraumatic Stress Disorder Scale for DSM-5 was proposed to gauge trauma symptoms. Representative scales for various domains such as depression, anxiety, anger, insomnia, pain, and quality of life were also provided for reference. Conclusions: The developed protocol is anticipated to streamline the swift design and initiation of clinical trials during disaster scenarios. It is also designed to be scalable, thereby enabling its application in both non-randomized control group studies and single-group before-and-after comparisons.
This study attempts to create a longitudinal dataset by linking tdata on the identical individuals across the monthly sample household management lists of the Economically Active Population Survey(EAPS) and the Household Income and Expenditure Survey(HIES). Using the data constructed through such process, the study also tryies to analyze the duration of longitudinal responses and the characteristics of nonrespondents. Between 1998 and 2002, longitudinal response rates had declined to 46% of total EAPS and 34% of total HIES. The fact that nonresponse was not a random phenomenon leads to concerns about the representativeness of the remaining sample. Using Cox's proportional hazard model the study revealed that the duration of longitudinal responses is affected by the ownership of house and the age of the respondent.
The objective of this paper is to construct pseudo-panel data set and estimate price and income elasticities of car travel demand, using 1995-2007 household income and expenditure survey data, in order to provide quantitative information for analyzing related policy effects in the transport sector. We categorized household survey data into 14 cohorts based on the birth year of the household head. As the result, a total of 133 pseudo-panel data sets was created for estimating price and income elasticities of car travel demand. Especially, price and income elasticities of car travel demand were separately estimated both short-term and long-term. We analyzed the panel model considering fixed effect within cohorts, using explanatory variables such as previous year's fuel consumption, real household income after tax, education level of the household head, the number of children under five, and the share of household type averaged by cohorts. As results, the short-term and long-term price elasticities of car travel demand were calculated as 0.2974-0.4280 and 0.4087-0.6275, respectively. Similarly, the short-term and long-term income elasticities were calculated as 0.3364-0.6281 and 0.7098, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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