Background: This study aimed to investigate the relationship between changes in employment status and new-onset depressive symptoms through a one-year follow-up of permanent waged workers. Methods: We analyzed the open-source data from the Korea Welfare Panel Study. Using the 2017 data, we selected 2,314 permanent waged workers aged 19 to 59 years without depressive symptoms as a base group. The final analysis targeted 2,073 workers who were followed up in 2018. In 2018, there were five categories of employment status for workers who were followed up: permanent, precarious, unemployed, self-employed, and economically inactive. Multiple logistic regression was used to determine the association between employment status change and new-onset depressive symptoms. Results: Adjusted multiple logistic regression analysis showed that among male workers, workers who went from permanent status to being unemployed (odds ratio: 4.50, 95% confidence interval: 1.19 to 17.06) and from permanent status to being precarious workers (odds ratio: 3.15, 95% confidence interval: 1.30 to 7.65) had significantly high levels of new-onset depressive symptoms compared with those who retained their permanent employment status. There were no significant increases in new-onset depressive symptoms of male workers who went from permanent status to being self-employed or economically inactive. On the other hand, no significant differences were found among female workers. Conclusion: Our study suggests that the change of employment status to precarious workers or unemployment can cause new-onset depressive symptoms in male permanent waged workers.
Bernard Yeboah-Asiamah Asare;Suzanne Robinson;Dominika Kwasnicka;Daniel Powell
Safety and Health at Work
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제14권1호
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pp.10-16
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2023
Whilst Ecological momentary assessment (EMA) can provide important insights over time and across contexts among rotation workers whose work periods alternate with leave at home, it can also be challenging to implement in the resources and construction sectors. This review aimed to provide a summary of the methodological characteristics of EMA studies assessing health outcomes and related behaviors in rotation workers. Systematic searches in PubMed, Medline, EMBASE, CINAHL, PsycINFO, and Scopus were done to include 23 studies using EMA methods in assessing health-related outcomes and behaviors. EMA designs included daily diary: assessments once per day typically fixed at the end of day (47.8%), within day fixed interval time-based design: assessments on multiple times per day at certain times of day (17.4%) and combination of both designs (34.8%). Studies employed paper and pencil diaries (73.9%) and one or more electronic methods (60.9%): wrist-worn actigraphy device (52.2%) and online-based diaries (26.1%) for data collection. Most of the studies (91.3%) did not report prompting -EMAs by schedule alerts or compliance. Daily diary and within day fixed interval dairies designs are common, with the increasing use of electronic EMA delivery techniques. It is unclear how well participants adhere to assessment schedules, as these are inadequately reported. Researchers should report compliance-related information.
본 연구는 스마트하이웨이 같은 첨단 도로 인프라가 구축이 되어 WAVE(Wireless Access for Vehicular Environments) 기술을 이용하여 차량의 정보를 수집하는 서비스를 시행할 경우, 차량데이터를 수집하는 전송간격의 결정 문제를 다루고 있다. 여기서 차량데이터는 위치정보이외에 속도, RPM, 연료소모량 및 DTC 코드와 같은 차량안전데이터를 포함하는 OBD II와 연계된 차량수집장치로부터 매초별로 수집될 수 있는 데이터이다. 이러한 차량데이터는 기존의 교통소통정보로 가공 및 제공이 가능할 뿐만 아니라 다각화된 서비스가 가능한 컨텐츠로 활용이 될 수 있다. 본 연구에서는 이러한 실시간 차량데이터를 일상적인 상황에서 수집될 경우 교통조건의 변화에 따라 전송간격(교통정보 수집주기)를 변경하는 방법으로 공간적, 시간적 교통상황을 고려하는 모델을 제안한다. 연구에서는 이러한 전송간격 결정모델에 대하여 교통상황묘사가 가능한 VISSIM이라는 미시적 교통시뮬레이터를 기반으로 시나리오를 약 32가지 설정하여 전송간격, 통신전송량, 통신간격, 통신수 및 BPS 등에 대하여 확인하여 보았다. 그 결과 2차로의 1km 고속도로 구간에서는 차량데이터를 2회 정도 수집할 경우에 통신전송량의 특성상 가장 적절할 것으로 확인되었다. 향후 다양한 도로상의 무선 통신 기술이 도입될 경우 교통 및 통신기술 특성을 동시적으로 고려한 전송간격 모델을 제시한 본 연구는 그 활용가치가 높을 것으로 판단되는 바이다.
Prediction of the time-related traits of pebble flow inside pebble-bed HTGRs is of great significance for reactor operation and design. In this work, an image-driven approach with the aid of a convolutional neural network (CNN) is proposed to predict the remaining time of initially loaded pebbles and the time interval of paired flow images of the pebble bed. Two types of strategies are put forward: one is adding FC layers to the classic classification CNN models and using regression training, and the other is CNN-based deep expectation (DEX) by regarding the time prediction as a deep classification task followed by softmax expected value refinements. The current dataset is obtained from the discrete element method (DEM) simulations. Results show that the CNN-aided models generally make satisfactory predictions on the remaining time with the determination coefficient larger than 0.99. Among these models, the VGG19+DEX performs the best and its CumScore (proportion of test set with prediction error within 0.5s) can reach 0.939. Besides, the remaining time of additional test sets and new cases can also be well predicted, indicating good generalization ability of the model. In the task of predicting the time interval of image pairs, the VGG19+DEX model has also generated satisfactory results. Particularly, the trained model, with promising generalization ability, has demonstrated great potential in accurately and instantaneously predicting the traits of interest, without the need for additional computational intensive DEM simulations. Nevertheless, the issues of data diversity and model optimization need to be improved to achieve the full potential of the CNN-aided prediction tool.
Whether a person is feeling sleepy or reasonably awake is important safety information in many areas, such as humans operating in traffic or in heavy industry. The changes of body signals have been mostly researched by looking at electroencephalogram(EEG) signals but more and more other medical signals are being examined. In our study, an electrocardiogram(ECG) signal is measured at a sampling rate of 100 Hz and used to try to distinguish the possible differences in signal between the two states: awake and drowsy. Practical tests are conducted using a wireless sensor node connected to a wearable ECG sensor, and an ECG signal is transmitted wirelessly to a base station connected to a server PC. Through the QRS complex in the ECG analysis it is possible to obtain much information that is helpful for diagnosing different types of cardiovascular disease. A program is made with MATLAB for digital signal filtering and graphing as well as recognizing the parts of the QRS complex within the signal. Drowsiness detection is performed by evaluating the R peaks, R-R interval, interval between R and S peaks and the duration of the QRS complex..
Merkus, Suzanne L.;Holte, Kari Anne;Huysmans, Maaike A.;van de Ven, Peter M.;van Mechelen, Willem;van der Beek, Allard J.
Safety and Health at Work
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제6권3호
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pp.240-248
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2015
Background: Recovery from fatigue is important in maintaining night workers' health. This study compared the course of self-reported recovery after 2-week 12-hour schedules consisting of either night shifts or swing shifts (i.e., 7 night shifts followed by 7 day shifts) to such schedules consisting of only day work. Methods: Sixty-one male offshore employees-20 night workers, 16 swing shift workers, and 25 day workers-rated six questions on fatigue (sleep quality, feeling rested, physical and mental fatigue, and energy levels; scale 1-11) for 14 days after an offshore tour. After the two night-work schedules, differences on the $1^{st}$ day (main effects) and differences during the follow-up (interaction effects) were compared to day work with generalized estimating equations analysis. Results: After adjustment for confounders, significant main effects were found for sleep quality for night workers (1.41, 95% confidence interval 1.05-1.89) and swing shift workers (1.42, 95% confidence interval 1.03-1.94) when compared to day workers; their interaction terms were not statistically significant. For the remaining fatigue outcomes, no statistically significant main or interaction effects were found. Conclusion: After 2-week 12-hour night and swing shifts, only the course for sleep quality differed from that of day work. Sleep quality was poorer for night and swing shift workers on the $1^{st}$ day off and remained poorer for the 14-day follow-up. This showed that while working at night had no effect on feeling rested, tiredness, and energy levels, it had a relatively long-lasting effect on sleep quality.
Circuit breakers are a crucial factor in ensuring the safety of a Direct Current (DC) grid. One type of DC circuit breaker, the Z-source DC circuit breaker (ZCB), uses a thyristor, which is a type of semiconductor switch. In the event of a fault in the circuit, the ZCB isolates the fault by generating a zero crossing current in the thyristor. The thyristor quickly and actively isolates the fault while generating a zero crossing current, but thyristor switch cannot control turn-off and the allowable current is lower than the current of the mechanical switch. Therefore, it is best to use a mechanical switch with a high allowable current capacity that is capable of on/off control. Due to the slow reaction time of mechanical switches, they may not isolate the fault during the zero crossing current time interval created by the existing circuit. In this case, the zero crossing current time can be increased by using the property that hinders the rapid change in the current of the inductor. This paper will explore whether adding system inductance to increase the zero crossing current time interval is a solution to this problem. The simulation of changing inductor and capacitor (LC) of the circuit is repeated to find an optimal change in the zero crossing current time according to the LC change and provides an inductor and capacitor range optimized for a specific load. The inductor and capacitor range are expected to provide optimization information in the form LC values for future applications of ZCB's using a mechanical switch.
The research proposes the hypergeometric, binomial and Poisson yield models for defective and defect. The paper also presents the hypothesis test, confidence interval and control charts for DPU(Defect Per Unit) and DPO(Defect Per Opportunity). Especially the study considers the analysis of compound Poisson yield models using various DOU density distributions.
The paper contributes deriving the confidence intervals according to the use types of hypothesis tests. The guidelines of usuage on the types of hypothesis tests and interval estimation are proposed. These formulars can be used to evaluate the effects of quality improvement activity
An investigation and structural safety analysis was conducted to get the basic data for establishing maintenance strategy of pipe framed greenhouses. The number of greenhouses investigated was 108 in total. Most multi-span greenhouses had narrower width and lower height than the standard 1-2W greenhouse, and most of single-span greenhouses were tunnel type. In multi-span greenhouses, the size and interval of frameworks such as rafter, purline, column, and cross beam were mostly suitable, but frameworks of single-span greenhouses were mostly insufficient.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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