The aftermath of the COVID-19 virus continues. There are two potential fears behind the various preventive and quarantine measures. : the fear that "I may be infected" and the fear that "someone may infect me". This subconscious is built on the 'imagination of infection'. This paper attempted to analyze science fiction(SF) narratives and zombie narratives that influenced our imagination of infection. And this paper attempts to examine how SF novels and movies understand and express "infection", and how zombie narratives reveal "infection" and its horror. Mary Shelley's novel "The Last Man" revealed the paradox that the fear of an infectious disease gave humanity an opportunity for reflection. The films and showed that fear and aversion to infectious diseases can lead to riots and conflict. Zombie narrative is a genre that most dramatically expresses the horror of infection. Director Yeon Sangho's zombie trilogy, including , reveals that people around you can turn into the most dangerous source of infection. Through SF and zombie narratives, we can realize that humanity must have a humble sense of solidarity, ethics, and empathy in the face of infectious diseases. Through this narrative texts, we can realize the importance of the imagination of infection. Imagination of infection is the basis for understanding the causes and consequences of the spread of infection, the process and future prospects.
Drug repositioning, one of the methods of developing new drugs, is a useful way to discover new indications by allowing drugs that have already been approved for use in people to be used for other purposes. Recently, with the development of machine learning technology, the case of analyzing vast amounts of biological information and using it to develop new drugs is increasing. The use of machine learning technology to drug repositioning will help quickly find effective treatments. Currently, the world is having a difficult time due to a new disease caused by coronavirus (COVID-19), a severe acute respiratory syndrome. Drug repositioning that repurposes drugsthat have already been clinically approved could be an alternative to therapeutics to treat COVID-19 patients. This study intends to examine research trends in the field of drug repositioning using machine learning techniques. In Pub Med, a total of 4,821 papers were collected with the keyword 'Drug Repositioning'using the web scraping technique. After data preprocessing, frequency analysis, LDA-based topic modeling, random forest classification analysis, and prediction performance evaluation were performed on 4,419 papers. Associated words were analyzed based on the Word2vec model, and after reducing the PCA dimension, K-Means clustered to generate labels, and then the structured organization of the literature was visualized using the t-SNE algorithm. Hierarchical clustering was applied to the LDA results and visualized as a heat map. This study identified the research topics related to drug repositioning, and presented a method to derive and visualize meaningful topics from a large amount of literature using a machine learning algorithm. It is expected that it will help to be used as basic data for establishing research or development strategies in the field of drug repositioning in the future.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.05a
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pp.179-182
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2022
최근 코로나 19 팬더믹 이후 원격근무의 확대와 더불어 랜섬웨어 팬더믹이 심화하고 있다. 현재 안티바이러스 백신 업체들이 랜섬웨어에 대응하고자 노력하고 있지만, 기존의 파일 시그니처 기반 정적분석은 패킹의 다양화, 난독화, 변종 혹은 신종 랜섬웨어의 등장 앞에 무력화될 수 있고, 실제로 랜섬웨어의 피해 규모 지속 증가가 이를 설명한다. 본 논문에서는 기계학습을 기반으로 한 단일 분석만을 이용하여 탐지모델에 적용하는 것이 아닌 정적 분석 정보(.text Section Opcode)와 동적 분석 정보(Native API)를 추출하고 유사도를 바탕으로 연관성을 찾아 결합하여 기계학습에 적용하는 탐지모델을 제안한다.
Due to COVID-19, the entire world is facing the unprecedented phenomenon. Amid the threat of the virus, the global community is struggling for life. In such circumstances, churches in Korea have been criticised as selfish groups threatening the community by spreading the virus. With such criticism, they are disregarded by Korean society because their immorality and exclusive attitude towards other religions and cultures were also mentioned in public. There are many reasons for Korean churches to lose trust from people. One of the reasons for that is the quantitative growth of church and expansion of the power of church, which is a direction that has been practised so far as a missionary goal. The zeal for spreading gospel has undermined the trust of church and become a deteriorating factor for mission, which is irony. In such problematic situations, the change of paradigm is required for new mission. The passion for evangelisation should not only focus on the quantitative growth of church; it should change its direction for serving the world in lieu with the plan of God for the activity of redemption on this land. A hint of such mission can be found in ecumenical mission. Ecumenical mission is a new paradigm which was discussed in ecumenical movement led mainly by WCC, and its aim is to participate in activities of redemption of God for life in this world. Christian education has been a tool for the expansion of Christian power in the context of traditional mission. Reflecting on the role of Christian education as such, the change of direction as practical movement for the kingdom of God was tried in ecumenical movement: the beginning of the discussion of Christian education based on ecumenical mission. Due to exclusivity, aggressive mission, and the excessive attention to the system of ecclesiastical authority rather than life, Korean churches, which have lost trust in this society, should recover themselves as the model of the kingdom of God, and the establishment of mission education based on ecumenical mission is required for them to become a community towards life. Furthermore, this is an urgent task for Korean churches to implement such mission education in a church community.
This study aimed to investigate the influencing factors of stress response, immediacy, emotional intelligence on converged nursing performance in Nurses. The Participants were 180 nurses who had worked at general hospitals without COVID-19 patients in B city. The data were collected by structured questionnaires of stress response, lack of premeditation, emotional intelligence, nursing performance. Data were analyzed using descriptive statistics, t-test, ANOVA, Scheffé test, Pearson's correlation coefficients and multiple regression with SPSS 21.0 program. The results showed that use of emotion(β=.31~.39) is the highest significant influencing factors on nursing process skills, leadership, education and collaboration of nursing performance explaining 48.2% of the regression model in this study. And then age(β=-.29~.30), other's emotion appraisal(β=.17~.23) and current position(β=.19) are significant in order. Therefore, it is necessary to develop and apply the intervention programs that improve nurses' emotional intelligence for improving nursing performance.
This study explores the effects of facemasks on respiratory, thermoregulatory, cardiovascular responses during exercise on a treadmill and at rest. Five male subjects (25.8 ± 0.8 y, 171.8 ± 9.2 cm in height, 79.8 ± 28.1 kg in weight) participated in the following five experimental conditions: no mask, KF80, KF94, KF99, and N95. Inhalation resistance was ranked as KF80 < KF94 < N95 < KF99 and dead space inside a mask was ranked as KF80 = KF94 < N95 < KF99. The surface area covered by a mask was on average 1.1% of the total body surface area. The results showed no significant differences in body core temperature, oxygen consumption (VO2), carbon dioxide production (VCO2), heart rate or subjective perception among the five experimental conditions; however, cheek temperature, respiratory ventilation and blood pressure were greater for KF80 or KF94 conditions when compared to KF99 or N95 conditions (p<0.05). The differences among mask conditions are attributed to the dead space or specific designs (cup type vs pleats type) rather than the filtration level. In addition, the results suggest that improving mask design can help mitigate respiratory resistance from increased filtration.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.12
no.1
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pp.41-50
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2023
Recently, as the Coronavirus disease 2019 (COVID-19) prolongs along with the development of artificial intelligence technology, a non-contact society has become commonplace. Many companies are promoting digital transformation and the activation of artificial intelligence introduction to respond to this which leads to dramatic increase of demand for Chatbot. In addition, a Chatbot has reached the point of processing business transactions from responding simple inquiries. However, it is necessary to develop an API to interface with the legacy system and there are many difficulties in connecting. To solve this, it is becoming important to establish a hybrid Chatbot environment through RPA interface. Recently, the combination of RPA and Chatbot is considered an effective tool for handling many business processes. But, there are many difficulties due to the lack of interface cases and the difficulty in finding a method to development them. This study suggests a method for building a hybrid Chatbot which is an interface Chatbot(Conversational UX) and RPA(Task Automation) from the perspective of hyper-automation based on actual development cases and review of literature review is presented, so that the interface method can be understood and develop more easily. Therefore, there are implications for actively using AI Chatbot for digital transformation.
Kim, Junsik;Lee, Chanhwi;Song, Hyok;Kwon, Soonchul
Journal of Broadcast Engineering
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v.27
no.1
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pp.124-132
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2022
Recently, due to COVID-19, online remote classes and non-face-to-face exams have made it difficult to manage class attitudes and exam cheating. Therefore, there is a need for a system that automatically recognizes and detects the behavior of students online. Action recognition, which recognizes human action, is one of the most studied technologies in computer vision. In order to develop such a technology, data including human arm movement information and information about surrounding objects, which can be key information in online classes and exams, are needed. It is difficult to apply the existing dataset to this system because it is classified into various fields or consists of daily life action. In this paper, we propose a dataset that can classify attitudes in real-time online tests and classes. In addition, it shows whether the proposed dataset is correctly constructed through comparison with the existing action recognition dataset.
The present study attempted to identify how the knowledge and risk perception of nursing students regarding COVID-19 impact COVID-19 preventive behaviors. This study collected data from May 1st to September 20th, 2021, using a self-reported questionnaire targeting 184 nursing students. The collected data were analyzed using Independent t-test, One-way ANOVA, and Multiple regression. The research results indicated that the knowledge(r=.15, p=.019) and risk perception(r=.13, p=.036) of nursing students regarding COVID-19 had a positive correlation with COVID-19 preventive behaviors. The factor that impacted the COVID-19 preventive behaviors of the subjects was COVID-19 knowledge, which had an explanatory power of 4%. Therefore, it is necessary to develop an educational intervention program that enables nursing students to obtain the correct knowledge regarding COVID-19 and improves preventive behaviors.
As a result, the interaction between personal motivation and class type is not significant. On the other hand, the interaction between social motivation and class type is significant and overall online class increases engagement with educational issues. In particular, the group with low social motivation showed greater change than the group with high social motivation, so online education seems to be more effective in the group with low social motivation. It means that by stimulating students' social motivation rather than personal motivation, the effectiveness of online education can be enhanced, and it can lead to education outcomes - behavioral changes and attitudes of learners. In order to revitalize social motivation in the intensely personal space of online, it is necessary to activate social communication methods such as SNS, and development of interpersonal issues and learning materials would be more efficient. In order to derive more specific results, it is necessary to measure the level of prior knowledge and involvement of the participants in class, and to comprehensively investigate and analyze the state of learners before and after class through more variables. Finally, in order to increase the reliability of the research results, it is necessary to clearly prove it through the establishment of a structural model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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