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유아의 스마트폰 과의존이 사회성에 미치는 영향 : -자기조절 매개효과 -
김광하(Kim,Kwang-Ha),김미리(Kim,Mi-Lee),고재욱(Ko,Jea-Ug) 한국유아교육·보육복지학회 2020 유아교육·보육복지연구 Vol.24 No.4
본 연구는 유아의 스마트폰 과의존, 사회성 및 자기조절력의 요인들을 살펴보고, 유아의 스마트폰 과의존이 사회성에 미치는 영향과 자기조절력의 매개효과를 밝힘으로써 부모와 유아들을 위한 교육프로그램의 개발에 필요한 근거자료를 제공하는데 목적을 둔다. 이를 위해 2020년 6월 설문조사를 실시하였으며, ㅇㅇ시 소재 어린이집에 재원중인 아동의 학부모 219명을 연구의 대상으로 SPSS 23.0과 Process macro 3.5를 활용하여 분석하였다. 본 연구의 결과로 첫째, 스마트폰 과의존은 유아의 스마트폰 과의존이 높아질수록 자기조절력은 낮아진다는 것을 의미하였다. 특히 유아의 스마트폰 과의존이 높아질수록 자기통제력, 충동성 억제, 주의 집중력이 낮아진다는 것을 확인할 수 있었다. 둘째, 유아의 스마트폰 과의존이 높아질수록 사회성은 낮아진다는 것을 의미하였고, 사회성의 하위 변인에 미치는 영향을 보면, 유아의 스마트폰 과의존이 높아질수록 협동성, 타인 이해성이 낮아진다는 것을 의미한다. 하지만 스마트폰 과의존은 자율성과 상호작용성에는 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 셋째, 유아 스마트폰 자기조절력이 사회성에 미치는 영향에 대해서 분석을 실시한 결과 유아의 자기조절력이 높아질수록 사회성은 높아진다는 것으로 나타났다. 넷째, 유아의 스마트폰 과의존과 사회성간의 관계에서 자기조절력은 부분매개효과를 보이는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 스마트폰 과의존 예방을 위하여 유아의 자기조절력을 높이는 프로그램의 개발이 필요함을 시사하며, 부모와 유아들을 대상으로 올바른 스마트폰 사용에 대한 예방 교육프로그램을 위한 기초자료를 제공하였다는 점에서 연구의 의의를 지니고 있다. The purpose of this study is to examine the factors of smartphone overdependence, sociality and self-control of infants, and to provide the necessary evidence for the development of educational programs for parents and infants by revealing the effects of smartphone overdependence on sociality and the mediating effects of self-control. To this end, a survey was conducted in June 2020 and 219 parents of children who are enrolled in childcare centers located in Small and medium city were surveyed and analyzed using SPSS 23.0 and Process macro 3.5. As a result of this study, first of all, the overdependence of smartphones in infants means that the higher the overdependence of smartphones in infants, the lower the self-control. In particular, the higher the overdependence of smartphones in infants and toddlers, the lower the self-control, impulse control, and attention. Second, the higher the overdependence on smartphones in infants and children, the lower the sociality, and the higher the overdependence on smartphones in infants, the lower the co-operation and understanding of others. However, smartphone overdependence does not affect autonomy and interaction. Third, an analysis of the effects of infant smartphone self-control on sociality showed that the higher the infant s self-regulation, the higher the sociality. Fourth, self-regulation in the relationship between infant s overdependence on smartphones and social performance has been shown to have a partial mediating effect. These findings suggest that the development of programs to enhance the self-regulation of infants is necessary to prevent overdependence on smartphones, and they are meaningful in that they provided basic data for preventive education programs for parents and infants on proper use of smartphones.
Kwangha Lee,Wanho Yoo,Myung Hun Jang,Sang Hun Kim,Soohan Kim,Eun-Jung Jo,Jung Seop Eom,Jeongha Mok,Mi-Hyun Kim 대한결핵및호흡기학회 2023 Tuberculosis and Respiratory Diseases Vol.86 No.2
BackgroundThe present study evaluated the association between participation in a rehabilitation program during a hospital stay and 1-year survival of patients requiring at least 21 days of mechanical ventilation (prolonged mechanical ventilation [PMV]) with various respiratory diseases as their main diagnoses that led to mechanical ventilation. MethodsRetrospective data of 105 patients (71.4% male, mean age 70.1±11.3 years) who received PMV in the past 5 years were analyzed. Rehabilitation included physiotherapy, physical rehabilitation, and dysphagia treatment program that was individually provided by physiatrists. ResultsThe main diagnosis leading to mechanical ventilation was pneumonia (n=101, 96.2%) and the 1-year survival rate was 33.3% (n=35). One-year survivors had lower Acute Physiology and Chronic Health Evaluation (APACHE) II score (20.2±5.8 vs. 24.2±7.5, p=0.006) and Sequential Organ Failure Assessment score (6.7±5.6 vs. 8.5±2.7, p=0.001) on the day of intubation than non-survivors. More survivors participated in a rehabilitation program during their hospital stays (88.6% vs. 57.1%, p=0.001). The rehabilitation program was an independent factor for 1-year survival based on the Cox proportional hazard model (hazard ratio, 3.513; 95% confidence interval, 1.785 to 6.930; p<0.001) in patients with APACHE II scores ≤23 (a cutoff value based on Youden’s index). ConclusionOur study showed that participation in a rehabilitation program during hospital stay was associated with an improvement of 1-year survival of PMV patients who had less severe illness on the day of intubation.
허광해(Kwanghae Heo),임동훈(Dong Hoon Lim) 한국데이터정보과학회 2019 한국데이터정보과학회지 Vol.30 No.2
영상에서 잡음제거는 패턴인식, 영상압축, 에지검출, 영상분할과 같은 영상처리 분야의 전처리과정으로 도전할 만한 가치가 있다. 본 논문에서는 딥러닝의 convolutional neural network (CNN) 모형을 이용하여 잡음제거 하고자 한다. CNN 모형은 영상인식, 물체인식 얼굴인식과 같은 컴퓨터 비전 문제에서 좋은 성능을 보이고 있으나 잡음제거에 대해서는 그 중요성에 비추어 아직까지 연구가 덜 이루어졌다. 지금까지 영상에서 잡음제거는 특정한 분포 특성을 갖고 있다는 가정 하에서 설계된 고유한 필터를 사용하였다. 이 경우 가정을 만족하지 않는 필더를 사용하는 경우 성능이 현저히 떨어지는 경향이 있다. 본 논문에서는 잡음에 대한 사전정보 없이 사용가능한 방법으로 영상의 작은 블록인 패치 (patch) 상에서 CNN을 적용하고 중첩된 패치(overlapped patches)에서 해당 픽셀들의 가중평균을 구하여 잡음제거 영상을 얻는다. CNN에서 매개변수 최적화는 잡음데이터에 적응력이 좋은 Adam 알고리즘을 사용한다. 영상실험은 가우시안 잡음영상과 임펄스 잡음영상 모두를 고려하였고 실험결과, 패치기반 CNN 모형은 다른 방법보다 좋은 화질의 영상을 도출하였고 또한 MAE (mean absolute error)와 PSNR (peak signal-to-noise ratio) 면에서도 좋은 성능을 지님을 알 수 있었다. Noise reduction problem in images still prevails as a challenge in the field of image processing such as pattern recognition, image compression, edge detection and image segmentation. Addressing this issue, this paper presents a novel deep learning approach based on a Convolutional Neural Network (CNN) . CNN has shown excellent performance in computer vision problems such as image recognition, object recognition, and face recognition, but little has been discussed in light of the importance of noise reduction in images. Until now, noise reduction in the images has been used with filters designed under the assumption that it has specific distribution characteristics. In this case, the use of filters that do not satisfy the assumption leads to significant performance degradation. In this paper, CNN is applied on patches of images in a way that is available without prior information about noise. The restored image is obtained by the weighted average of the corresponding pixels in overlapping patches. In CNN, parameter optimization is done by the Adam algorithm that is adaptable to noise data. We considered both Gaussian noise and impulse noise to test the performance of our CNN model. Experimental results on several images show that the patch-based CNN model yields significantly superior image quality and better MAE (mean absolute error) and PSNR (peak signal-to-noise ratio).