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독거노인의 자아존중감과 우울과의 관계에서 주관적 건강상태의 매개효과
김창곤 ( Changgon Kim ) 사단법인 아시아문화학술원 2021 인문사회 21 Vol.12 No.1
급속한 고령화와 1인 가구의 증가, 건강수명과 기대수명간의 격차는 사회적 고립감과 함께 신체질환으로 인해 노인계층의 정신건강을 위협하고 있다. 본 연구에서는 인지적 취약성 모형에 근거하여 독거노인의 자아존중감과 우울 간의 관계에서 주관적 건강상태의 매개효과를 검증하고자 하였다. 이를 위해 한국복지패널 14차 자료에 응답한 독거노인 1,522명을 대상으로 SPSS 25.0, Macro Process 3.5(Model 4)를 사용하여 주관적 건강상태의 매개효과를 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 자아존중감은 우울에 직접적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 자아존중감과 우울 간의 관계에서 주관적 건강상태의 부분매개 효과가 확인되었다. 이러한 결과를 토대로 독거노인의 낮은 자아존중감으로 인한 우울예방을 위해 취약한 건강상태를 증진시키고 자아존중감을 강화하기 위한 검증된 중재프로그램과 정책적 지원이 요구된다. The rapid aging, the increase in single-person households, and the gap between healthy and life expectancy threaten the mental health of the elderly due to physical illnesses as well as social isolation. This study attempted to examine the cognitive vulnerability model and verify the mediating effect of subjective health status in the relationship between self-esteem and depression of the elderly living alone. To this end, the results of analyzing the mediating effect of subjective health status using SPSS 25.0 and Process macro 3.5 (Model 4) for 1,522 elderly people living alone who responded to the 14th data of the Korean Welfare Panel are as follows. First, we found that self-esteem had a direct effect on depression. Second, subjective health status partially mediated the relationship between self-esteem and depression. Based on these results, proven intervention programs and policy support are required to promote vulnerable health conditions and strengthen self-esteem to prevent depression caused by the low of self-esteem among the elderly living alone.
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김창곤(Changgon Kim) 한국국악교육학회 2013 국악교육 Vol.35 No.35
『고려사 악지』 당악조에 아쟁(7현)이 처음으로 소개된 이래, 『악학궤범』 권7에 ‘옛날에는 당악에만 사용되었으나, 지금은 향악에도 이를 겸하여 사용한다[古只用唐樂 今鄕樂兼用之]’고 설명된 것으로 보아, 고려시대 송나라에서 수입된 아쟁은 처음에는 당악에만 사용되다가 점차 향악에도 사용되게 된 것으로 그 쓰임이 확대된 것을 알 수 있다. 『악학궤범』(1493년) 이후 500여년이 지난 지금은 다양한 이름으로 불리는 여러 형태의 아쟁들이 연주되고 있는데 즉, 음악의 장르에 따라 정악아쟁, 산조아쟁, 창작아쟁, 줄의 수에 따라 7현 아쟁, 8현 아쟁, 9현 아쟁, 10현 아쟁, 12현 아쟁, 그리고 악기의 크기에 따라 소아쟁, 대아쟁 등이 그것이다. 이처럼 현재 아쟁은 음악의 장르, 줄의 수, 악기의 크기에 따라 다양하게 구분되어 사용되는데, 초?중등 음악교과서에서는 이들 아쟁의 설명이 혼용되었거나 잘못된 사진을 삽입하여 이들 교과서를 통해 배우는 학생들이 아쟁에 대한 잘못된 정보를 가질 수 있게 되었다. 따라서 현재 아쟁이 주로 음악의 장르 따라 산조아쟁, 정악아쟁, 창작아쟁으로 구분되어 사용되고 있는 것처럼, 초?중등 음악교과서에서도 이를 정확히 구분하여 소개하여야 할 것이다. According to the Koryosa(高麗史), ajaeng was first described as a musical instrument with seven strings. It had been used for playing the Dangak(唐樂) in the ancient time but became used for the Hyangak(鄕樂) as well in Choseon Dynasty according to the Akhackgwebeom(樂學軌範). These records suggest that Ajaeng was played for the Dangak at first when it was imported from the Song Dynasty to the Koryo Dynasty and since then its usage was gradually extended to the Hyangak. After 500 years since the Akhackgwebeom(樂學軌範) was published in 1493, ajaeng of diverse forms with diverse names are played. Namely, ajaeng is classified into Sanjo-ajaeng, Jeongak-ajaeng, and Changjak-ajaeng accordng to the jenre of music; 7 stringed-ajaeng, 8 stringed-ajaeng, 9 stringed-ajaeng, 10 stringed-ajaeng, and 12 stringed-ajaeng according to the number of strings; and small-sized ajaeng(小牙箏) and large-sized ajaeng(大牙箏). In this way, ajaeng is currently used according to jenre of music, string number, and the size of instrument. However, current textbooks for elementary schools and middle schools put in erroneous descriptions on these ajaengs or wrong pictures of these ajaengs that can give distorted information on ajaeng to the students. Therefore, music textbooks for elementary or middle schools must introduce these various forms of ajaeng to the students correctly according to the classification of ajaeng at the present time.
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딥러닝 기반의 최대응력과 위치 예측 기법: 로드 휠 충격 테스트 예시
진아현(Ah-hyeon Jin),이성희(Sunghee Lee),유소영(Soyoung Yoo),신승연(Seungyeon Shin),김창곤(ChangGon Kim),허성필(Sungpil Heo),강남우(Namwoo Kang) 대한기계학회 2021 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2021 No.8
The impact test of road wheels is one of the important tests to ensure the safety of the wheels. Automakers use CAE simulation to analyze the location and magnitude of maximum stress, reducing prototype testing costs and time. However, the time required for modeling and analysis is still large, so it is difficult to quickly evaluate a large amount of conceptual design. In addition, it is difficult for general engineering designers to utilize because it requires high expertise in CAE. This study develops an AI-based wheel performance evaluation process that uses deep learning with CAE data to learn the location and magnitude of maximum stress. This deep learning model can predict the strength performance of road wheels in real time, allowing rapid evaluation at the conceptual design stage without domain knowledge.
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