• Safety and Health at Work
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• 제14권4호
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• pp.431-437
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• 2023

Background: Depressive symptoms (DS) can erode physical and mental health; social support (SS) is considered a buffer for DS and a promoter for improving coping and recovery abilities. However, there is almost no research on the mediating role of negative coping (NC) in SS and DS, especially among firefighters. Methods: A cross-sectional survey was conducted among firefighters in Chongqing, China, and the valid data of 407 firefighters were collected through questionnaires distributed on the WeChat platform in 2020. Statistical Product and Service Solutions (SPSS) 26.0 is used for descriptive statistics and correlation analysis. Structural equation modeling was adopted to analyze the association among SS, NC, and DS. The mediation effect is also evaluated. Results: Firefighters' detection rate of DS is 23.3%, and when they receive more SS were less likely to develop DS. NC was positively correlated with DS (β = 0.54, p < 0.001) after controlling for SS. Besides, the results of structural equation modeling showed that NC partially mediates the relationship between SS and DS (standard error = 0.039, indirect effects = 0.109, 95% confidence interval: 0.047-0.200 p < 0.001). Conclusion: NC has a partial indirect effect between SS and DS among firefighters. SS could not only affect DS directly but also indirect work on it by affecting NC. This discovery will be a novel and meaningful part of the research on the firefighter population.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권9호
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• pp.817-827
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• 2007

유비쿼터스 시대가 도래하면서 거대한 양의 컴퓨팅 서비스 및 장치들은 언제 어디서나 사용자의 요구에 반응하게 된다. 더불어 사용자 특성에 따른 기호에 맞는 개인화된 서비스가 요구된다. 사람의 위치 이동에 따른 동적인 다양한 서비스 제공을 위해서는 사용자의 개입을 최소화하여야 한다. 그리고 사용자 관심 여부에 맞춘 서비스 장치 및 동자 모드들이 자동적으로 결정되어야 할 것이다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 사용자의 요구에 가장 근접한 맞춤형 서비스의 제공을 위하여 다음의 네 가지 단계로 분산 지능형 에이전트 기술을 제안한다. 첫째, 유비쿼터스 환경의 인프라구조인 스마트한 공간을 가상의 시뮬레이터로 설계하여 물리적 자원 및 컴퓨팅 객체 환경을 모델링 한다. 둘째, 분산된 에이전트들의 상호협력을 통한 서비스 목적 달성을 위해서 FIPA 표준안에 따르는 멀티 에이전트 기반 구조를 이용한 지능형 에이전트 기술을 연구한다. 셋째, 에이전트간의 메시지 통신을 이용하여 서비스 적용이 가능한 스마트 공간으로의 사용자의 위치 이동에 따른 이기종 환경에서의 자율적인 서비스 발견 및 구성 방안을 제안한다. 넷째, 휴대가 손쉬운 이동 장비에 사용자의 프로파일 정보를 저장함으로써 언제, 어디에서나 에이전트의 모니터링을 통한 개인화 서비스 방법을 연구한다. 따라서 일반적인 자동화된 서비스 구동 이상의 개인 특성에 맞는 고품질의 서비스를 제공한다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제7권3호
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• pp.325-336
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• 2005

Mobile ad hoc networks (MANET) are composed of moving wireless hosts which, within range of each other, form wireless networks. For communication to occur between hosts that are not within each other's range, routes involving intermediate nodes must be established; however, since the hosts may be in motion, a host that was part of a route may move away from its upstream and downstream partners, thus breaking the route. In this paper, we propose anticipated route maintenance (ARM) protocol with two extensions to route discovery based routing scheme: Extend the route when nodes on a link move apart from each other and they have common neighbor that can be 'inserted' in the path, and shrink route when a node discovers that one of its neighbor which is not the next hop is also on the same route several hops later on. By utilizing only local geographic information (now a part of some route finding algorithms), a host can anticipate its neighbor's departure and, if other hosts are available, choose a host to bridge the gap, keeping the path connected. We present a distributed algorithm that anticipates route failure and performs preventative route maintenance using location information to increase a route lifespan. The benefits are that this reduces the need to find new routes (which is very expensive) and prevents interruptions in service. As the density of nodes increases, the chance to successfully utilize our route maintenance approach increases, and so does the savings. We have compared the performance of two protocols, pure dynamic source routing (DSR) protocol and DSR with ARM. The simulation results show how ARM improves the functionality of DSR by preventing the links in the route from breaking. Packets delivery ratio could be increased using ARM and achieved approximately $\100%$ improvement. The simulations clarify also how ARM shows a noticeable improvement in dropped packets and links stability over DSR, even though there is more traffic and channel overhead in ARM.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.109-122
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• 2014

현재 우리는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, 이하 SNS) 상에서 수많은 데이터를 만들어 내고 있다. 특히, 모바일 기기와 SNS의 결합은 과거와는 비교할 수 없는 대량의 데이터를 생성하면서 사회적으로도 큰 영향을 미치고 있다. 이렇게 방대한 SNS 데이터 안에서 사람들이 많이 이야기하는 이슈를 찾아낼 수 있다면 이 정보는 사회 전반에 걸쳐 새로운 가치 창출을 위한 중요한 원천으로 활용될 수 있다. 본 연구는 이러한 SNS 빅데이터 분석에 대한 요구에 부응하기 위해, 트위터 데이터를 활용하여 트위터 상에서 어떤 이슈가 있었는지 추출하고 이를 웹 상에서 시각화 하는 트위터이슈 트래킹 시스템 TITS(Twitter Issue Tracking System)를 설계하고 구축 하였다. TITS는 1) 일별 순위에 따른 토픽 키워드 집합 제공 2) 토픽의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화 3) 토픽으로서의 중요도를 점수와 빈도수에 따라 Treemap으로 제공 4) 키워드 검색을 통한 키워드의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화의 기능을 갖는다. 본 연구는 SNS 상에서 실시간으로 발생하는 빅데이터를 Open Source인 Hadoop과 MongoDB를 활용하여 분석하였고, 이는 빅데이터의 실시간 처리가 점점 중요해지고 있는 현재 매우 주요한 방법론을 제시한다. 둘째, 문헌정보학 분야뿐만 아니라 다양한 연구 영역에서 사용하고 있는 토픽 모델링 기법을 실제 트위터 데이터에 적용하여 스토리텔링과 시계열 분석 측면에서 유용성을 확인할 수 있었다. 셋째, 연구 실험을 바탕으로 시각화와 웹 시스템 구축을 통해 실제 사용 가능한 시스템으로 구현하였다. 이를 통해 소셜미디어에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝하여 데이터 분석을 통한 의미 있는 정보를 제공하는 실제적인 방법을 제시할 수 있었다는 점에서 주요한 의의를 갖는다. 본 연구는 JSON(JavaScript Object Notation) 파일 포맷의 1억 5천만개 가량의 2013년 3월 한국어 트위터 데이터를 실험 대상으로 한다.