Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.13
no.4
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pp.63-70
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2019
We extract the symptom of panic disorder from the context awareness environment. It extracts body context information through natural movement that exists in everyday life and uses a component of panic disorder. The ontology theory can be used to provide information on the degree of symptoms of panic disorder through inference process. For the components of panic disorder to the information processing based on ontology are defined as Classes. Panic disorder index is expressed through ontology modeling so that the condition of panic disorder can be known. The derivation of panic disorder component and panic disorder index will enable context awareness based information service for panic disorder. The context information is periodically synchronized with the context awareness on based device. Panic disorder can be used to improve the lifestyle of panic disorder.
This study reveals the followings in the Tugan's business cycle thoery. First, Tugan tried to construct a business cycle theory based on his market theory. But Tugan' theory is lack of logical consistency. Second, Tugan's critics as well as defenders did not understand his theoretical error. Underconsumption theorists did not evaluate Tugan's periodical crisis theory while only criticizing Tugan's crisis theory neglected a consumption. Bauer developed Tugan's periodical crisis by using the reproduction scheme including a hoarded money. Hilferding only constructed a theory of crisis properly criticizing Tugan's crisis theory on the basis of Marx's concept of crisis.
This text is an attempt to understand the psychological meaning of panic attacks occurring in the young people in their early twenties who play music. A panic attack is a type of anxiety neurosis known to occur primarily in their twenties and is characterized by extreme fear and terror accompanied by various symptoms in the autonomic nervous system. Situations with occurring panic attacks were examined in three cases combined with panic attacks and mood swings, suicidal ideation, and self-mutilating behaviors, and the psychological meaning of panic attacks was reviewed for each case. In the first case, panic attacks make one think or reflect with consciousness for someone who wants to remain unconscious. In the second case, for one who hesitates to move forward in life and finds oneself in conflict, panic attacks open the inner mind and allow one to come in touch with one's deeper mind, thereby opening possibilities to transcend the conflict. In the third case, one experience the instinct and impulse of desiring to realize the unconsciousness as panic attacks and thereafter consciously realize the impulse as well. Their panic attacks, which all seem to have different meanings, are likely a powerful approach of the unconsciousness to urge a renewal from the consciousness level of the youth period.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.13
no.7
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pp.319-325
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2024
This study aims to develop a mobile application for the care of panic disorder, assisting in the prevention of panic attacks and the management of symptoms. Panic disorder is a psychological condition characterized by persistent fear, anxiety, and panic attacks, which requires appropriate treatment and management. The increasing need for digital therapeutics that users can access without time and space constraints is evident. The application developed through this research provides basic knowledge about panic disorder, enables self-diagnosis to monitor one's condition, and offers various therapeutic methods to effectively aid in the care of panic disorder. Additionally, it provides notifications based on real-time user location when they reach places where they have previously experienced panic attacks, and offers personalized support. This digital therapeutic aims to introduce new tools and treatment methods beyond traditional therapies. Furthermore, it is expected to contribute positively by promoting the use of digital therapeutics not only for panic disorder but also across the entire field of mental health, thereby improving users' quality of life.
Forty patients meeting DSM-III-H criteria for panic disorder and 51 normal controls were assessed with the Personality Diagnostic Questionnaire-Revised(PDQ-R), a self-rating scale designed to assess Axis II personality disorders and traits. Results replicated previous findings of a preponderance of dependent, avoidant, and histrionic features. But our result showed other features such as paranoid, schizotypal, borderline, and antisocial traits also. Patients were divided into two groups according to the severity of their personality traits(high or low). These groups were compared in various panic symptomatology and SCL-90-R. None of the specific symptom dimensions in panic disorder, i.e. panic, anxiety, agoraphobia, social impairment, or chronicity was different between groups. Rather, high personality trait groups were found to have significantly more symptomatology in SCR-90-R than low personality groups. Result indicated that patients exhibiting a greater number of personality traits were also significantly more symptomatic. The results suggested a possible link beteween panic disorder and personality disorder. And, general factors such as depression, social or interpersonal sensitivity might provide a much better explanation of personality disorders in panic patients.
아무런 징조도 없이 갑자기 닥쳐온 극심한 불안과 공포를 겪은 적이 있는가? 최근 TV 프로그램에서 차태현, 김하늘, 김혜수, 이경규, 양현석 등 인기스타들이 '공황장애'를 고백해 눈길을 끌었다. 극심한 스트레스와 우울증으로부터 발병한다는 공황장애는 이제 더 이상 낯설지 않은 병이 되었다.
Objectives: This study was designed to evaluate the differences in clinical characteristics and severity of symptoms between panic patients with and without comorbid major depressive disorder, and to ascertain the differences in the function of the autonomic nerve system measured by heart rate variability (HRV). Methods: The subjects were 60 patients who have panic disorder without major depressive disorder and 19 patients who met DSMIV criteria for both panic disorder and major depressive disorder. First, they drew up symptom checklists and self-rating scales, and were measured by Anxiety Disorder Inventory Schedule-Panic Attack & Agoraphobia (ADIS-P&A), Clinical Global Impression (CGI), Hamilton Rating Scale for Depression (HAM-D), Panic Disorder Severity Scale (PDSS) and Heart Rate Variability (HRV). For statistical analysis, we performed t-test to compare the scores of self reported scales and clinician’s rating scales in panic patients with comorbid major depressive disorder and those without major depressive disorder. ANCOVA was used to compare the variables of HRV, considering age as a covariate. Results: The subjective severities of depression and anxiety that comorbid patients complained of were higher than those of patients with only panic disorder. Futhermore, comorbid patients were more sensitive to anxiety and physical sensations, and they tend to be more negative in their thinking. The scores of clinician-rating scales such as CGI and PDSS were also higher in the comorbid patients. However, there were no significant differences in HRV variables between both groups, despite a tendency to low heart rate variability in the comorbid group. Conclusion: This study suggests that patients with panic disorder and comorbid major depressive disorder tend to complain of more symptoms and to be more sensitive to various symptoms than those with panic disorder without comorbid depression. However, in this study comorbid major depressive disorder did not have a significant impact on the HRV variables of patients with panic disorder.
Lee, Soobin;Kim, Seongdeok;Lee, Juhee;Ko, Youngsoo;Song, Min
Journal of the Korean Society for information Management
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v.38
no.2
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pp.153-172
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2021
This study is to create a deep learning based classification model to examine the characteristics of panic disorder and to classify the panic disorder tendency literature by the panic disorder corpus constructed for the present study. For this purpose, 5,884 documents of the panic disorder corpus collected from social media were directly annotated based on the mental disease diagnosis manual and were classified into panic disorder-prone and non-panic-disorder documents. Then, TF-IDF scores were calculated and word co-occurrence analysis was performed to analyze the lexical characteristics of the corpus. In addition, the co-occurrence between the symptom frequency measurement and the annotated symptom was calculated to analyze the characteristics of panic disorder symptoms and the relationship between symptoms. We also conducted the performance evaluation for a deep learning based classification model. Three pre-trained models, BERT multi-lingual, KoBERT, and KcBERT, were adopted for classification model, and KcBERT showed the best performance among them. This study demonstrated that it can help early diagnosis and treatment of people suffering from related symptoms by examining the characteristics of panic disorder and expand the field of mental illness research to social media.
Objectives : It is well known that pharmacologic and behavioral therapies of panic disorder show remarkable acute treatment outcome, however the course of panic disorder in clinical settings is often chronic and relapsing. The purpose of this study is to investigate the treatment outcome of panic disorder and the factors related to good treatment outcome by prospective follow-up study after 6 month in clinical settings. Methods : Twenty nine patients were diagnosed to have panic disorder by SCID(Structured Clinical Interview for DSM-III-R), among the patients who had visited the psychiatric out-patients clinic of the Asan Medical Center for the first time. We determined the initial clinical and demoraphic features of each patient and reevaluated them after 6 months, investigating the treatment outcome by anxiety, phobia, impairment scales. We looked into the rate of the patients who showed good treatment outcome and determined the factors that had relation with good treatment outcome among demographic and clinical features. Results : Nineteen out of 29 patients could be followed after 6 months. Among them, 10 patients 52.6%) on the impairment scale and phobia scale each, and 8 patients(42.1 %) on the anxiety scale showed good treatment outcome. 8 patients(42.1 %) showed good treatment outcome on the all three scales. High score in initial phobia scale had significant relation with good treatment outcome. Short duration of illness did not have significant relation with good treatment outcome however there was a trend(p=0.07). Conclusion : About half(42.1 %) of the panic disorder patients showed good treatment outcome on all three scales. Severe initial phobic symptom and short duration of illness were expected to have relation with good treatment outcome.
Objectives: The purpose of the present study was to investigate the emotional state and personality characteristics of patient with panic disorder. Methods: Twenty patients with panic disorder, 21 patients with somatoform disorder, and 20 normal healthy controls were studied. Korean version of Beck Depression Inventory(BDI), State and Trait Anxiety Inventory(STAI) and Korean standardized edition of Cattell's 16 Personality Factors Questionnaire(16-PF) were used for assessment. Statistically, One-way ANOVA with Scheffe test were used by SPSS/PC for windows. Results: 1) Total score of BDI was higher in the panic group than the somatoform group and normal control group(p<0.001). 2) Total score of state anxiety and trait anxiety in the panic group was higher than the somatoform group and normal control group(p<0.001). 3) In 16 PF, there were no definitely abnormal range of scores. But in first-stratum source traits of 16PF, the panic group was higher than the somatoform group and normal healthy group in O-factor (p<0.01) and Q4-factor(p<0.001). In second-stratum source traits of 16PF, the panic group was higher than the somatoform group in ANX-factor(p<0.05), but lower than normal control group in TOUfactor(p<0.05). 4) There were no differences in the panic subgroup according to sex and cutoff points of BDI score 16 and STAI-T score 54. 5) According to cutoff point of STAI-S score 52, the panic subgroup above 52 was higher than the panic subgroup under 52 in G-factor(p<0.001), Q3-factor(p<0.05) and SUP-factor(p<0.001), but lower in L-factor(p<0.05). Conclusion: These results suggest that emotional state of patients with panic disorder are depressive and anxious as compared with patients with somatoform disorder and normal controls. Patients with panic disorder did not show any abnormal personality characteristics but were more guilt-prone, anxious, emotionally sensitive. We propose that the understanding of panic patients' emotional state and personality characteristics will helpful to treat and manage in patient with panic disorder.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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