IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.17
no.4
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pp.249-255
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2022
The COVID-19 virus appeared in 2019 and is extremely contagious. Because it is very infectious and has a huge impact on people's mobility. In this paper, multiple linear regression and random forest models are used to predict the number of COVID-19 cases using COVID-19 infection status data (open source data provided by the Ministry of health and welfare) and Google Mobility Data, which can check the liquidity of various categories. The data has been divided into two sets. The first dataset is COVID-19 infection status data and all six variables of Google Mobility Data. The second dataset is COVID-19 infection status data and only two variables of Google Mobility Data: (1) Retail stores and leisure facilities (2) Grocery stores and pharmacies. The models' performance has been compared using the mean absolute error indicator. We also a correlation analysis of the random forest model and the multiple linear regression model.
Journal of the Korean Society of Laryngology, Phoniatrics and Logopedics
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v.33
no.3
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pp.183-187
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2022
Dysphonia is well known as one of the otolaryngological symptoms of coronavirus disease 2019 (COVID-19) infection. The vocal changes of the COVID-19 condition have been reported in terms of parameters of multi-dimensional voice assessment, including acoustic analysis, auditory-perceptual evaluation, and psychometric assessment. However, there has not been a daily followup study in patients with acute COVID-19 infection. In this study, a 41-year-old male performed daily voice recordings of vowel phonation and passage-reading tasks during the self-quarantine period of one week. Compared to the normal voice status of the prepandemic period, voice abnormalities peaked on day two after the diagnosis of COVID-19 infection and recovered after one week.
Kim, Sun Hyun;Ryu, Dongyeon;Kim, Hohyun;Lee, Kangho;Jeon, Chang Ho;Choi, Hyuk Jin;Jang, Jae Hoon;Kim, Jae Hun;Yeom, Seok Ran
Journal of Trauma and Injury
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v.34
no.3
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pp.155-161
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2021
Purpose: The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic has necessitated a redistribution of resources to meet hospitals' service needs. This study investigated the impact of COVID-19 on a regional trauma center in South Korea. Methods: We retrospectively reviewed cases of polytrauma at a single regional trauma center in South Korea between January 20 and September 30, 2020 (the COVID-19 period) and compared them to cases reported during the same time frame (January 20 to September 30) between 2016 and 2019 (the pre-COVID-19 period). The primary outcome was in-hospital mortality, and secondary outcomes included the number of daily admissions, hospital length of stay (LOS), and intensive care unit (ICU) LOS. Results: The mean number of daily admissions decreased by 15% during the COVID-19 period (4.0±2.0 vs. 4.7±2.2, p=0.010). There was no difference in mechanisms of injury between the two periods. For patients admitted during the COVID-19 period, the hospital LOS was significantly shorter (10 days [interquartile range (IQR) 4-19 days] vs. 16 days [IQR 8-28 days], p<0.001); however, no significant differences in ICU LOS and mortality were found. Conclusions: The observations at Regional Trauma Center, Pusan National University Hospital corroborate anecdotal reports that there has been a decline in the number of patients admitted to hospitals during the COVID-19 period. In addition, patients admitted during the COVID-19 pandemic had a significantly shorter hospital LOS than those admitted before the COVID-19 pandemic. These preliminary data warrant validation in larger, multi-center studies.
Journal of The Korean Society of Integrative Medicine
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v.9
no.1
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pp.109-121
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2021
Purpose : The first case of coronavirus disease-2019 (COVID-19) disease outbreak in Korea occurred in January 2020, and the cumulative number of confirmed cases by the Central Defense Response Headquarters of the Quality Management Administration as of November 30 was 34,201. Looking at the incidence trend of domestic confirmed cases by age, the incidence rate of COVID-19 in the age group of 20-29 years, which corresponds to college students, was 27.4 %, the highest compared by age group. Considering the current status of the infection rate, universities will become the centers of new COVID-19 cases if face-to-face lectures are recommenced without preparatory measures and analysis of infection prevention (e.g., infection awareness and education for university students). Thus, this study intended to investigate the level of knowledge, educational needs, and preventive behavior performance of college students about COVID-19 and provide basic data for the development of an education program for the prevention of COVID-19 for college students. Methods : This study is a descriptive correlational study aimed to investigate the correlation between knowledge about COVID-19, educational needs, and degree of preventive behavior performance in 407 college students attending one University in Gyeonggi-do. Results : The subjects' knowledge score about COVID-19 was 12.46±1.39 points, average educational needs score was 29.16±3.14 points, and prevention behavior performance survey result was 35.50±3.61 points. Moreover, positive correlation was observed between the knowledge about COVID-19 and educational needs (r=.203, p<.001) and knowledge and preventive behavior performance (r=.140, p=.005). Further, educational needs and preventive behavior performance demonstrated a statistically significant positive relationship (r=.311, p<.001). Conclusion : Therefore, organizing an educational program to acquire accurate knowledge is necessary to make it a habit for college students to practice preventive behavior against COVID-19.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.29
no.6
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pp.201-209
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2024
The COVID-19 pandemic has significantly impacted the aviation industry, leading to worldwide changes in travel restrictions and security measures. This study analyzes 59,818 reviews of 147 airlines from the SKYTRAX website between 2016 and 2023 to understand the changes in airline service satisfaction before and after the pandemic. Using sentiment analysis, the study compares overall satisfaction, review sentiment, and attributes influencing satisfaction. The results show a statistically significant (p<0.001) decrease in overall satisfaction post-COVID-19, with reduced positive sentiment and increased negative sentiment for all airline selection attributes, except cabin and in-flight services. Flight operation services had the most significant impact on overall satisfaction during both periods. This quantitative analysis of global major airlines' satisfaction attributes before and after COVID-19 contributes to enhancing future service satisfaction in the airline industry.
Purpose: This research aimed to assess nursing students' knowledge, attitudes and infection prevention behaviors toward the coronavirus disease-19 (COVID-19). Methods: A cross-sectional survey was conducted from September 11 through October 1, 2020, involving a total of 235 third and fourth year of nursing students enrolled in two universities in U and K city. Self-report questionnaires consisting of demographic characteristics, knowledge, attitudes and infection prevention behaviors toward the COVID-19 were administered to the participants. Results: Influencing factors for infection prevention behaviors were gender (β=0.21, p<.001), attitudes toward infection control (β=0.38, p<.001), education experience regarding COVID-19 (β=0.21, p=.004), and a visit to the hospitals or the areas where the COVID-19 case has occurred or been admitted (β=-0.18, p=.003) which explained 23.6% of the total variance. Conclusion: The results of this study provides basic information regarding nursing students' knowledge about COVID-19, attitudes toward infection control, and infection prevention behaviors during the initial outbreak of COVID-19.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.3
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pp.107-112
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2024
Nowadays the deadly virus famous as COVID-19 spread all over the world starts from the Wuhan China in 2019. This disease COVID-19 Virus effect millions of people in very short time. There are so many symptoms of COVID19 perhaps the Identification of a person infected with COVID-19 virus is really a difficult task. Moreover it's a challenging task to identify whether a person or individual have covid test positive or negative. We are developing a framework in which we used machine learning techniques..The proposed method uses DecisionTree, KNearestNeighbors, GaussianNB, LogisticRegression, BernoulliNB , RandomForest , Machine Learning methods as the classifier for diagnosis of covid ,however, 5-fold and 10-fold cross-validations were applied through the classification process. The experimental results showed that the best accuracy obtained from Decision Tree classifiers. The data preprocessing techniques have been applied for improving the classification performance. Recall, accuracy, precision, and F-score metrics were used to evaluate the classification performance. In future we will improve model accuracy more than we achieved now that is 93 percent by applying different techniques
Purposes of this study were to identify the relationship among involvement in COVID-19 (IiC), attitude toward advertisement (AtA), and behavioral Intention to social distancing (BItSD), and to investigate the mediating effect of AtA in a loss versus gain advertising context. The participants were 379 adults who have been consecutively living in Korea since January 2020. The participants were randomly assigned to one of two advertisements using an online survey system. We found that IiC affects BItSD since Korean adults recognize the risks and seriousness of COVID-19 infection or transmission through IiC. Induced positive attitudes or emotions through involvement in the COVID-19 preventive behaviors including social distancing and vaccination are helpful to increase the BItSD. Thus, health care and information providers should give an accurate message, which induces a positive attitude, to recognize that our world is a risk of the COVID-19.
The purpose of the paper is to suggest government policies that are practically helpful to small business owners in pandemic situations such as COVID-19. To this end, keyword frequency analysis and word cloud analysis of text mining analysis were performed by crawling news articles centered on the keywords "COVID-19 Support for Small Businesses", "The Impact of Small Businesses by Response System to COVID-19 Infectious Diseases", and "COVID-19 Small Business Economic Policy", and major issues were identified through LDA topic modeling analysis. As a result of conducting LDA topic modeling, the support policy for small business owners formed a topic label with government cash and financial support, and the impact of small business owners according to the COVID-19 infectious disease response system formed a topic label with a government-led quarantine system and an individual-led quarantine system, and the COVID-19 economic policy formed a topic label with a policy for small business owners to acquire economic crisis and self-sustainability. Focusing on the organized topic label, it was intended to provide basic data for small business owners to understand the damage reduction policy for small business owners and the policy for enhancing market competitiveness in the future pandemic situation.
This study attempted to examine whether the spread of infectious diseases and quarantine measures such as border blockade and restrictions on movement due to the global spread of the COVID-19 pandemic is the cause of a decrease in product trade. To this end, a gravity model analysis was conducted using commodity trade statistics from Korea and major trading partners. As a result of the analysis, it was empirically confirmed that in 2020, the time of the spread of COVID-19, the influence of the COVID-19 pandemic was an obstacle to reducing Korea's trade. However, in the case of 2021, it was not possible to confirm whether the impact of the pandemic had a significant effect on commodity trade. As the impact of the COVID-19 pandemic in 2020 and 2021 is different, the commodity trade situation in 2022 when the COVID-19 epidemic is stably managed is also likely to change. Since factors such as response to COVID-19 and the spread of vaccines vary from country to country, it is thought that such various factors should be fully considered in the process of establishing policies to end the COVID-19 era
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