• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.109-121
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• 2021

세계적으로 코로나19 팬데믹이 장기화되면서 코로나19와 우울감(blue)이 합쳐진 코로나 블루(Corona Blue) 현상이 심화되고 있다. 본 연구의 목적은 코로나19 전과 후의 스트레스와 여가활동과의 연관성에 대해 알아보고, 스트레스에 따른 여가활동의 도움에 관하여 분석하는 것이다. 본 연구는 토픽모델링방법을 통한 코로나 블루 뉴스기사 분석과 설문조사의 2가지 연구방법을 활용하여 분석하였다. 즉, 첫째, 코로나19가 "경계"단계로 격상된 2020년 1월부터 사회적 거리두기 2.5단계까지 강화된 9월까지의 신문 기사를 토대로 총363건의 뉴스 기사를 토픽모델링을 통해 분석하였다. 연구 결과 총 28개의 토픽이 추출되었으며, 비슷한 주제끼리 멘탈데믹(mentaldemic), 세대확산, 우울증 가속 원인, 피로감 증가, 장기전에 대처하는 자세, 소비변화, 우울 극복을 위한 노력 총 7개로 그룹화하였다. 둘째, SPSS 통계 프로그램을 활용하여 코로나19 전, 후 여가활동에 따른 스트레스 변화수준과 여가활동에 따른 주된 도움을 분석하였다. 연구 결과 코로나19 전 여가활동 참여에 따른 스트레스 감소 평균 차이가 코로나19 후 보다 큰 것으로 확인할 수 있었으며, 코로나19 후에도 여가활동은 스트레스 완화에 효과가 있는 것으로 나타났다. 또한, 코로나 19전 여가활동에 따른 주된 도움이 신체적, 사회적 활동을 통한 기분전환, 재충전의 의미였다면, 코로나19 후에는 자연, 야외 활동, 지적 활동을 통한 기분전환, 잠깐 잊음과 같은 심리적 역할이 큰 것으로 나타났다. 결론적으로 본 연구는 코로나 블루 현황 파악과 극심한 스트레스 상황에서 여가 대처를 통해 완화 효과가 있음을 확인하였다. 본 연구 결과는 향후 코로나 블루 극복을 위한 현실적이고 바람직한 여가 정책 및 대응방안 마련에 기초 자료가 될 수 있을 것이다.

• 정신신체의학
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• 제26권2호
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• pp.77-85
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• 2018

연구목적 유방암 환자가 치료 초기에 경험하는 디스트레스는 유방암 생존기까지 지속되는 만성 디스트레스의 위험요소로 알려져 있다. 본 연구는 유방암 첫 치료로써 수술을 받은 환자를 대상으로 디스트레스 온도계(distress thermometer, DT)를 이용하여 디스트레스의 정도와 이와 연관된 인자를 조사하는 것이다. 방 법 2013년 4월 1일부터 2017년 3월 31일 사이에 경북대학교병원에서 유방암 첫 치료로써 수술을 받고 일주일 이내에 있는 환자를 대상으로 하였다. DT로 디스트레스의 정도를 측정하였고 한국판 세계보건기구 삶의 질척도 단축형(Korean version of the World Health Oganization Quality of Life Scale Abbreviated Version, WHOQOL-BREF)으로 삶의 질을 측정하였다. 그 외 기본 인구학적 자료, 암 및 암 치료 관련 자료를 수집하였다. DT 점수 4점 이상인 대상자를 디스트레스 군으로 분류하였다. 디스트레군과 연관된 인자를 알기 위하여 디스트레스군과 비-디스트레스 군 사이의 변수 차이를 단변수 분석(univariable analysis) 하였다. 로지스틱 회귀분석을 시행하여 디스트레스 군을 예측할 수 있는 인자를 조사하였다. 결 과 대상자는 총 307명이었다. 이 중에서 DT에 응답하지 않은 39명, WHOQOL-BREF에서 6개 항목 이상 답을 하지 않아서 채점을 할 수 없었던 4명을 제외한 264명이 분석 대상자였다. 65.5%(n=173)가 디스트레스 군으로 분류되었다. 단변수 분석(univariable analysis)에서 디스트레스 군이 비-디스트레스 군과 비교하여 더 젊었으며(p=0.045), 배우자와 동거하지 않는 경우가 더 많았다(p=0.032). 삶의 질 영역에서 디스트레스 군이 전반적 삶의 질(p=0.009), 전반적 건강상태(p=0.005), 신체건강영역 p<0.001), 심리건강영역(p=0.002)에서 더 나쁜 삶의 질을 보였다. 로지스틱 회귀분석에서 60세 이상의 환자에 비하여 40-49세의 환자가 디스트레스에 이환 될 확률이 약 3배 높았고[OR=2.992, 95% confidence intervals (CI) 1.241-7.215], WHOQOL-BREF영역 중 신체건강영역이 디스트레스를 예측할 수 있는 인자로 나타났다(OR=0.777, 95% CI 0.692-0.873). 결 론 유방암 수술 치료 초기단계에서부터 상당한 수의 환자가 유의한 수준의 디스트레스를 경험하고 있다. 특히 생산성이 왕성한 삶의 주기에 있는 40대의 환자가 60대 이상의 환자에 비하여 수술 후 일주일 이내에 겪는 심리적 고통이 심할 가능성이 높다. 이러한 환자들에게서 수술 초기부터 신체적 삶의 질과 연관된 영역(예 : 통증, 불면, 피로 등)에 대해 평가하고 개입하는 것이 디스트레스 수준을 경감시킬 가능성이 있다.

• 대한치위생과학회지
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• 제7권1호
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• pp.39-52
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• 2024

연구배경: 치과위생사는 환자에게 가장 밀접한 위치에서 직접적인 치과 의료서비스를 제공하는 전문인력으로 진료행위마다 고도의 집중과 몰입이 요구된다. 이러한 능력은 치과의료서비스의 질적 수준 향상에 영향을 미칠 수 있는 중요한 인적자원이다. 치과의료기관의 절반이상이 정규시간 이외에 연장근무로써 야간진료를 실시하고 있어 본 연구에서는 치과위생사의 야간진료가 직무성과에 미치는 영향을 확인하고자 한다. 연구방법: 현직 치과위생사 131명을 대상으로 구글 폼을 통한 온라인 설문조사 및 직접 설문조사를 병행하여 진행하였다. 인구사회학적 및 근무특성 7문항, 야간진료와 관련된 특성 및 야간진료가 직업의 안정성 및 건강과 생활에 미치는 영향 16문항, 직무성과 10문항을 구성하여 총 33문항을 사용하였다. 인구사회학적 및 근무특성을 확인하기 위해 카이제곱 분석과 독립표본 t-test를 실시하였으며, 야간진료특성의 경우 기술통계분석을 실시하였다. 야간진료 여부에 따른 직무성과의 평균의 차이는 독립표본 t-test를 실시하였으며, 야간진료가 직무성과에 미치는 영향력은 선형회귀분석 결과로 제시하였다. 연구결과: 본 연구결과 야간진료를 하는 경우는 71%로 나타났다. 주당 평균 야간진료 횟수는 1회가 78.5%, 야간진료로 인한 문제점은 피로도(52.7%)와 개인시간 및 여가시간 부족(41.9%)이 대다수를 차지했다. 주당 적절한 야간진료 횟수는 주 1회가 94.6%로 확인되었다. 야간진료 여부에 따른 직무성과를 비교한 결과 야간진료를 하는 경우가 야간진료를 하지 않는 경우에 비해 3.38점 더 높게 나타났다(35.45점 VS 32.07점). 야간진료가 직무성과에 미치는 영향을 확인한 다중선형회귀분석 결과, 야간진료가 1단위 증가 시 직무성과는 약 3.1만큼 증가하는 것이 통계적으로 유의하게 확인되었다(p<0.01). 결론: 치과위생사의 야간진료는 직무성과에 긍정적인 영향을 미치는 요인으로 확인되었다. 따라서 근무환경의 개선책으로 야간진료에 대한 적절한 보상이나 복지의 제공을 통해 야간진료에 대한 부정적인 부분을 감소시킨다면 직무성과는 긍정적인 영향력으로 바뀔 수 있겠다. 이는 궁긍적으로 치과위생사의 전문직업인에 대한 인식제고와 더불어 치과의료기관의 효율성에도 영향을 줄 것이다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.173-198
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• 2020

최근 온라인의 비약적인 활성화로 캠페인 채널들이 다양하게 확대되면서 과거와는 비교할 수 없을 수준의 다양한 유형들의 캠페인들이 기업에서 수행되고 있다. 하지만, 고객의 입장에서는 중복 노출로 인한 캠페인에 대한 피로감이 커지면서 스팸으로 인식하는 경향이 있고, 기업입장에서도 캠페인에 투자하는 비용은 점점 더 늘어났지만 실제 캠페인 성공률은 오히려 더 낮아지고 있는 등 캠페인 자체의 효용성이 낮아지고 있다는 문제점이 있어 실무적으로 캠페인의 효과를 높이고자 하는 다양한 연구들이 지속되고 있다. 특히 최근에는 기계학습을 이용하여 캠페인의 반응과 관련된 다양한 예측을 해보려는 시도들이 진행되고 있는데, 이 때 캠페인 데이터의 다양한 특징들로 인해 적절한 특징을 선별하는 것은 매우 중요하다. 전통적인 특징 선택 기법으로 탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm) 중 SFS(Sequential Forward Selection), SBS(Sequential Backward Selection), SFFS(Sequential Floating Forward Selection) 등이 많이 사용되었지만 최적 특징만을 학습하는 모델을 생성하기 때문에 과적합의 위험이 크고, 특징이 많은 경우 분류 예측 성능 하락 및 학습시간이 많이 소요된다는 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 캠페인에서의 효과성 제고를 위해 개선된 방식의 특징 선택 알고리즘을 제안한다. 본 연구의 목적은 캠페인 시스템에서 처리해야 하는 데이터의 통계학적 특성을 이용하여 기계 학습 모델 성능 향상의 기반이 되는 특징 부분 집합을 탐색하는 과정에서 기존의 SFFS의 순차방식을 개선하는 것이다. 구체적으로 특징들의 데이터 변형을 통해 성능에 영향을 많이 끼치는 특징들을 먼저 도출하고 부정적인 영향을 미치는 특징들은 제거를 한 후 순차방식을 적용하여 탐색 성능에 대한 효율을 높이고 일반화된 예측이 가능하도록 개선된 알고리즘을 적용하였다. 실제 캠페인 데이터를 이용해 성능을 검증한 결과, 전통적인 탐욕알고리즘은 물론 유전자알고리즘(GA, Genetic Algorithm), RFE(Recursive Feature Elimination) 같은 기존 모형들 보다 제안된 모형이 보다 우수한 탐색 성능과 예측 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한 제안 특징 선택 알고리즘은 도출된 특징들의 중요도를 제공하여 예측 결과의 분석 및 해석에도 도움을 줄 수 있다. 이를 통해 캠페인 유형별로 중요 특징에 대한 분석과 이해가 가능할 것으로 기대된다.