Objectives: Many governments have imposed-and are still imposing-mobility restrictions to contain the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic. However, there is no consensus on whether policy-induced reductions of human mobility effectively reduce the effective reproduction number (Rt) of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2). Several studies based on country-restricted data reported conflicting trends in the change of the SARS-CoV-2 Rt following mobility restrictions. The objective of this study was to examine, at the global scale, the existence of regional specificities in the correlations between Rt and human mobility. Methods: We computed the Rt of SARS-CoV-2 using data on worldwide infection cases reported by the Johns Hopkins University, and analyzed the correlation between Rt and mobility indicators from the Google COVID-19 Community Mobility Reports in 125 countries, as well as states/regions within the United States, using the Pearson correlation test, linear modeling, and quadratic modeling. Results: The correlation analysis identified countries where Rt negatively correlated with residential mobility, as expected by policymakers, but also countries where Rt positively correlated with residential mobility and countries with more complex correlation patterns. The correlations between Rt and residential mobility were non-linear in many countries, indicating an optimal level above which increasing residential mobility is counterproductive. Conclusions: Our results indicate that, in order to effectively reduce viral circulation, mobility restriction measures must be tailored by region, considering local cultural determinants and social behaviors. We believe that our results have the potential to guide differential refinement of mobility restriction policies at a country/regional resolution.
Purpose: We aimed to identify collaborative disaster governance through the demand and supply analysis of resources recognized by nurses during the COVID-19 pandemic. Methods: We used a descriptive study design with an online survey technique for data collection. The survey questions were developed based on focus group interviews with nurses responding to COVID-19 and expert validity testing. A 42-question online survey focusing on disaster governance was sent to nurses working in COVID-19 designated hospitals, public health offices, and schools. A total of 630 nurses participated in the survey. Demand and supply analysis was used to identify the specific components of disaster governance during a pandemic situation and analyze priority areas in disaster governance, as reported by nurses. Results: Demand and supply analysis showed that supplies procurement, cooperation, education, and environment factors clustered in the high demand and supply quadrant while labor condition, advocacy, emotional support, and workload adjustment factors clustered in the high demand but low supply quadrant, indicating a strong need in those areas of disaster governance among nurses. The nurses practicing at the public health offices and schools showed major components of disaster governance plotted in the second quadrant, indicating weak collaborative disaster governance. Conclusion: These findings show that there is an unbalanced distribution among nurses, resulting in major challenges in collaborative disaster governance during COVID-19. In the future and current pandemic, collaborative disaster governance, through improved distribution, will be useful for helping nurses to access more required resources and achieve effective pandemic response.
Ali Sundoro;Dany Hilmanto;Hardisiswo Soedjana;Ronny Lesmana;Kevin Leonard Suryadinata
대한두개안면성형외과학회지
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제24권3호
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pp.111-116
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2023
Background: In Indonesia, the prevalence of cleft lip and palate increased from 0.08% to 0.12% between 2013 and 2018. Children with cleft deformities typically undergo staged surgery. However, the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic has had negative impacts on the healthcare sector, including the suspension of elective procedures; this has raised concerns about the safety of performing surgery and the functional consequences of delaying treatment, the latter of which is associated with poor prognosis. The purpose of this study was to report the characteristics of clefts treated by the Bandung Cleft Lip and Palate Center team during the pandemic period. Methods: This brief comparative study based on a chart review was conducted at the Bandung Cleft Lip and Palate Center. We statistically evaluated data from all patients treated between September 2018 and August 2021. Frequency analysis was performed to analyze the average number of each procedure by age before and during the COVID-19 pandemic. Results: Data from 18-month periods before (n= 460) and during (n= 423) the pandemic were compared. Cheiloplasty procedures were examined (pre-pandemic, n= 230; pandemic, n= 248); before the pandemic, 86.1% were performed according to the treatment protocol (patient < 1 year old), and this proportion non-significantly dropped to 80.6% during the pandemic (p= 0.904). Palatoplasty procedures were also compared (pre-pandemic, n= 160; pandemic, n= 139); the treatment protocol (patient 0.5-2 years old) was followed for 65.5% of procedures before the pandemic and 75.5% during the pandemic (p= 0.509). Additionally, 70 (mean age, 7.94 years) revision and other procedures were performed before the pandemic and 36 (mean age, 8.52 years) during the pandemic. Conclusion: The cleft procedures performed at the Bandung Cleft Lip and Palate Center did not significantly change during the COVID-19 pandemic.
최근 우리나라는 IT기술 발전 등의 환경 변화에 따라 새로운 유형의 보안 범죄가 꾸준히 발생하고 있으며, 이러한 위협에 대한 대응은 개인이나 기업뿐만 아니라 안전한 사회의 구축을 위해 국가 차원에서 수행되어야 할 핵심과제가 되었다. 한편 코로나19 팬데믹 이후 비대면 시대가 도래하면서 기존 IT발전에 따른 보안 위협과 비대면 시대의 특징이 결합된 신종 융합보안 위협이 우리 사회를 위협하고 있다. 이에 이러한 새로운 차원의 위협을 예방하고 교정하기 위한 연구가 지속 요구되고 있으며, 이를 위해 본 연구에서는 1장에서 신 융합보안 위협이 발생한 원인과 관련 선행연구를 살펴보고 2장에서는 비대면 시대에 주요 융합보안 위협 5가지로 사이버보안·가짜뉴스·원격투표·원격근무 및 영상보안 위협을 선정하여 유형별 특징에 대해 설명하였으며. 3장에서는 이에 대한 대응 방안의 논의와 정책적 함의를 고찰하였고, 4장에서는 결론과 함께 향후 연구방향을 제시하였다.
Jungtae Song;Irena Yosephine;Sungchan Jun;Chulung Lee
한국항공운항학회지
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제31권1호
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pp.99-106
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2023
글로벌 팬데믹 사태는 항공 수요에 부정적인 영향을 끼치는 요소 중 하나다. 글로벌 팬데믹으로 인해 한국은 2020년과 2021년의 항공 승객 수가 2019년 대비 각각 68.1%와 47% 감소했다. 본 연구는 지난 20여년 동안 발생한 4대 팬데믹 특성을 분석, 전염병의 영향을 연구하는 것을 목표로 한다. SARS, H1N1, MERS 및 COVID-19의 발생기간 동안 한국의 항공 여객 및 화물 수요에 대한 실증 데이터를 활용하여 영향력을 분석한다. 또한 머신러닝 회귀 모델을 구축하여 향후 발생할 다른 전염병 대한 항공 수요를 예측하고자 한다. 연구 결과, 전염병이 항공 운항편수와 승객에 부정적인 영향을 미친다는 사실을 발견하였다. 반면화물 수송에는 긍정적인 영향을 미친다는 분석 결과를 도출하였다. 본 분석에 활용되는 회귀 모델은 팬데믹 기간 동안 항공수요를 예측하는 데 평균 86.8%의 기능을 보였다. 또한 본 연구는 특정 국가의 팬데믹 상황보다 전 세계적인 팬데믹 상황이 항공 운송 수요에 더 많은 영향을 미친다는 것을 보여준다.
코로나바이러스감염증-19(COVID-19)는 SARS-CoV-2에 의해 발병된다. 지금까지 인간에게 감염되는 7 가지 종류의 코로나 바이러스가 보고되었다. 그 중, HCoV-229E, HCoV-OC43, HCoV-NL63, 그리고 HCoV-HKU1 등 4종류의 코로나바이러스는 감기와 같은 단순 호흡기 질환을 유발한다고 보고되었다. 반면, SARS-CoV는 2002년에, MERS-CoV는 2012년에 각각 대유행을 일으킨 바 있다. 가장 최근에는 2019년 12월 중국 우한에서 처음 보고된 SARS-CoV-2가 전세계적인 대유행의 원인이 되고 있다. 이러한 SARS-CoV-2를 진단하고, 치료하고, 예방하기 위해서는 신속 정확한 진단키트, 치료제, 그리고 안전한 백신의 개발의 필수적으로 요구된다. 이러한 강력한 도구들을 개발하기 위해서는 SARS-CoV-2의 표현형, 유전자형, 그리고 생활주기 등의 연구가 선행되어야 한다. SARS-CoV-2의 진단기술은 현재 크게 두가지의 큰 분야인 분자진단과 면역혈청학적 진단으로 구분할 수 있다. 분자진단의 경우 SARS-CoV-2의 유전체를 대상으로 하며, 면역혈청학적 진단은 SARS-CoV-2의 항원 단백질 혹은 SARS-CoV-2에 대한 항체를 대상으로 한다. 본 총설에서는 SARS-CoV-2의 표현형, 유전체 구조, 그리고 유전자 발현에 대해서 정리하고, SARS-CoV-2에 대한 다양한 진단 기술 등에 대한 기초지식을 제공하고자 한다.
부정기 건화물선 시장은 용선시장의 높은 운임변동성과 시장에 영향을 미치는 다양하고 복합적인 요인들이 존재한다. 2020년 COVID-19 팬데믹 영향으로 인한 불안정한 경제상황에서 물동량 감소로 BDI는 폭락하였으나 2020년 말부터 상승세로 전환되어 2022년 하반기까지 호황기가 유지되었다. BDI에 영향을 미치는 인과성이 나타난 변수들과 벡터오차수정모형을 이용하여 장기적 균형관계를 분석결과 2020년 말부터 상승한 시장 변화의 주요인으로는 과거에 부정기 건화물선 시장에 영향을 미쳐왔던 선복의 공급과 물동량 변동성과 상관없이 COVID-19 팬데믹으로 인한 항만 체선으로 실제 운항 가능한 유효한 선복량의 감소가 영향을 미쳤던 것으로 나타났다. 체선으로 인한 실제로 사용 가능한 선복량의 감소가 운임상승으로 이어졌으며 이러한 용선시장에서 운임 상승은 중고선과 신조선가격의 상승으로 이어지는 장기적 균형관계를 확인하였다. 선복 공급량과 수요측면의 물동량 변동성에 의해 결정되던 과거 해운시장과는 다르게 앞으로는 팬데믹으로 인한 체선증가나 환경규제와 기후변화에 의한 유효한 선복량의 변동성이 운임시장에 영향을 미치는 중요한 요인으로 나타나게 되었으며, 2023년 IMO 탄소배출규제 대응으로 감속운항이 예상되며 선속이 줄어드는 만큼 동일한 물동량을 운송하기 위해서는 보다 많은 선박이 필요할 것으로 예상된다. 이러한 감속운항이 유효한 선복량 감소로 운임상승과 중고선, 신조선가격 상승 등 부정기선 해운시장에 영향을 미칠 것으로 예상된다.
Background: Social distancing by working-from-home is an effective measure to decrease the spread of COVID-19. However, this new work pattern could also affect the well-being of workers. Therefore, the aim of the study was to study the magnitude of occupational health problems and lifestyle changes among workers who have only recently started working from home. Methods: A cross-sectional study was conducted using online self-administered questionnaires during the coronavirus disease 2019 pandemic in the Bangkok metropolitan area, Thailand. The participants were from any organization that allowed working from home. The demographic data including the analysis of the characteristics of working from home, the occurrence of occupational health problems, and the lifestyle changes caused by working from home were analyzed. Results: A total of 869 workers were included as study participants. The highest prevalence of physical health problems among all workers was identified to be weight gain at a rate of 40.97% (95% confidence interval = 37.69-44.24), and the highest prevalence of psychosocial problems was identified to be cabin fever at a rate of 31.28% (95% confidence interval = 26.66-35.90%) among full-time working-from-home workers. The health effects that were significantly related to the intensity of working from home (p for trends <0.05), either positively or negatively, included body weight changes, ergonomic problems, indoor environmental problems, and psychosocial problems. Meanwhile, the lifestyle changes related to work intensity included eating pattern, sleep habits, and exercise. Conclusions: Working from home can affect workers' well-being in various aspects. Hence, occupational health providers must prepare for risk prevention and health promotion in this "new normal" working life pattern and for future pandemics.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권1호
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pp.27-33
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2021
The whole world now is dealing with Coronavirus, and it has turned to be one of the most widespread and long-lived pandemics of our times. Reports reveal that the infectious disease has taken toll of the almost 80% of the world's population. Amidst a lot of research going on with regards to the prediction on growth and transmission through Symptomatic carriers of the virus, it can't be ignored that pre-symptomatic and asymptomatic carriers also play a crucial role in spreading the reach of the virus. Classification Algorithm has been widely used to classify different types of COVID-19 carriers ranging from simple feature-based classification to Convolutional Neural Networks (CNNs). This research paper aims to present a novel technique using a Random Forest Machine learning algorithm with hyper-parameter tuning to classify different types COVID-19-carriers such that these carriers can be accurately characterized and hence dealt timely to contain the spread of the virus. The main idea for selecting Random Forest is that it works on the powerful concept of "the wisdom of crowd" which produces ensemble prediction. The results are quite convincing and the model records an accuracy score of 99.72 %. The results have been compared with the same dataset being subjected to K-Nearest Neighbour, logistic regression, support vector machine (SVM), and Decision Tree algorithms where the accuracy score has been recorded as 78.58%, 70.11%, 70.385,99% respectively, thus establishing the concreteness and suitability of our approach.
Purpose - The main purpose of this study is to widely investigate the impact of recent pandemic crises on the synchronization of the world capital markets through 25 stock indices from major developed countries. Design/methodology/approach - This study collects 25 stock indices from major developed countries and the time period is between January 5, 2001 and February 24, 2022. The data sets used in the study include finance.yahoo.com and Investing.com.. The Granger causality analysis, unit-root test, VAR analysis, and forecasting error variance decomposition were hired in order to analyze the data. Findings - First, there are significant inter-relations among 25 countries around recent major pandemic crises(such as SARS, A(H1N1), MERS, and COVID19), which is consistent result with previous literature. Second, COVID19 shows much stronger impact on the world-wide synchronization than other pandemics. Third, the return volatility of each stock market varies, unit root tests show that daily stock index data are unstable while daily stock index returns are stable, and VAR(Vector Auto Regression) analyses presents significant inter-relations among 25 capital markets. Fourth, from the impulse response function analyses, we find that each market affects the other markets for short term periods, about 2~4 days, and no long term effect was not found. Fifth, Granger causality tests show one-side or two-sides synchronization between capital markets and we estimate, through forecasting error variance decomposition method, that the explanatory portions of each capital market on other markets vary from 10 to 80%. Research implications or Originality - The above results all together show that pandemic crises have strong effects on the synchronization of world capital markets and imply that these synchronizations should be carefully considered both in the investment decisions by individual investors and in the financial and economic policies by governments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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