The purpose of the present study was to identify the subgroups (i.e., latent classes) in sleep duration trajectories among South Korean adolescents, depending on individual, school, and electronic media variables. To achieve these goals, we used latent class growth analysis (LCGA) involving 2,246 students who participated in the Korea Children and Youth Panel Survey from 2010 to 2016. The major findings are as follows: First, four latent classes were identified, and gender, household income, time spent on after-school classes, after-school homework, time using computer, time spent watching TV/video were significant determinants of the latent classes. These results can be applied to predict latent classes according to various backgrounds that are susceptible to sleep duration and may prove helpful in providing suggestions for developing appropriate intervention programs.
본 연구는 우리나라 청소년의 수면시간 변화궤적이 동일한 유형으로 나타나는지 또는 질적으로 다른 여러 개의 하위 유형으로 나타나는지, 만일 그렇다면 그러한 차이는 어떠한 요인에 의해 설명될 수 있는지 알아보는데 목적이 있다. 이를 위해서 한국청소년정책연구원에서 수집하는 한국아동･청소년 패널조사 자료 중 초등학교 4학년 코호트의 1차년도(2010년)부터 7차년도(2016)까지의 자료를 이용하였고, 최종분석대상은 2,246명이다. 또한 주요 연구문제를 분석하기 위해서 성장혼합모형을 적용한 잠재계층성장분석과 다항로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 그 결과 첫째, 청소년의 수면시간 변화궤적의 잠재계층은 4개의 집단(중간 초기치 느린 감소집단, 중간 초기치 감소집단, 고초기치 빠른 감소집단, 고초기치 감소집단)으로 분류되었다. 둘째, 수면시간 변화궤적 잠재계층 분류를 예측하는 요인을 분석한 결과, 여성일수록, 소득이 높을수록, 학원･과외시간, 학원･과외숙제시간, 기타공부시간, 그리고 컴퓨터 및 TV･비디오 시청시간이 많을수록 수면시간이 부족한 집단에 속할 확률이 높게 나타났다. 이러한 연구결과를 바탕으로 함의와 제언을 논의하였다.
본 연구는 전문포털사이트의 유용성 평가 모형을 마련하고 웹 유용성을 제고하기 위한 사용자 맞춤형 정보의 제공방안을 마련함에 그 목적이 있다. 이를 위해 복지정보 전문포털사이트인 국가복지정보 포털사이트를 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였으며 총 1,245명의 이용자에게 웹 유용성을 실증적으로 분석함으로써 공공 전문 웹 포털사이트의 성과에 영향을 미치는 요인을 공분산구조분석을 통해 분석하였다. 또 웹유용성 성과 변수에 영향을 미치는 변수를 파악하고 방문자의 특성을 세분화하는 분류 및 예측 모형을 의사결정나무분석을 통해 수립하였다. 분석결과 국가복지정보 포털사이트의 유용성에 영향을 미치는 요인으로는 크게‘포털역할의 충실’, ‘복지정보의 품질’및‘이용자의 편의’가 선정되었으며 이들 요인과 본 포털의 ‘전반적인 만족도’, ‘재방문의도’및‘업무활용의 유용성’으로 구성된 성과간의 인과관계에 있어, 세 개의 포털 유용성 요인 중 포털역할의 충실이 성과에 가장 강한 영향(0.497)을 미치는 것으로 나타났다.;The objective of this study is to explore and verify the model for evaluating the web usability of special public portal site and the program for producing user-oriented information to increase the usability. Hence a structural equations modeling (SEM) technique and decision tree analysis are used to examine the factors for evaluating the web usability and to classify the features of users, respectively. Data for this study are collected using a questionnaire that is surveyed 1,245 visitors by online. Analyses show that the factors influencing a web usability of the portal site are 'the completion of function as a portal', 'the quality of information on welfare', and 'user's good use'. Among the selected factors, the completion of function as a portal has a strong influence on performance, with almost 49.7% of the variance in performance consisted of overall satisfaction, revisit intention and usefulness of current work being attributed to web usability.
This study was conducted to identify the predictive factors of generalized anxiety levels in adolescents using data from 51,850 middle and high school students from the 18th (2022) Korea Youth Risk Behavior Survey (KYRBS) of the Korea Disease Control and Prevention Agency. The data was analyzed by a decision tree model using SPSS 26.0. Our analysis revealed several findings. First, the group with the highest prevalence of general anxiety exhibited the following characteristics: high stress levels, experiences of sadness and despair, negative subjective health perception, inadequate fatigue recovery after sleep, and regular consumption of high- caffeine beverages. Stress emerged as the most significant predictor of anxiety. Third, the experience of sadness and despair was the second most significant variable affecting the prevalence of anxiety in both groups with below-average or high stress. Furthermore, self-rated ‘ill health’ was found to correlate with an increased prevalence of high-level generalized anxiety. This correlation was further analyzed according to subjective health perception and fatigue recovery after sleep, with or without the experience of sadness and despair. In addition, within the group with poor subjective health and insufficient recovery from fatigue after sleep, high- level anxiety was more prevalent among those consuming high-caffeine beverages more than once a week. General anxiety in adolescents can be predicted by a combination of health cognitive, psycho-emotional, and health behavior factors, including stress, experiences of sadness and despair, subjective health perceptions, fatigue recovery from after sleep, and consumption of high-caffeine beverages. Therefore, these five predictors identified by the decision tree model are crucial considerations for managing high-level general anxiety in adolescents.
본 연구는 청소년의 범불안 수준의 예측요인을 인구사회학적 특성, 건강행위적 특성 및 건강인지/심리정서적 특성 측면에서 분석하기 위해, 2022년 질병관리청 제18차 청소년건강행태조사의 중·고등학생 대상 51,850명의 자료를 이용하여 수행되었다. 자료는 SPSS 26.0을 이용하여 의사결정나무모형을 통해 분석되었다. 분석 결과, 첫째, 범불안 수준이 가장 높은 집단은 스트레스가 많고, 슬픔과 절망감 경험이 있으며, 주관적 건강인지가 ‘불건강’하고, 수면 후 피로감 해소가 ‘불충분’하며, 고카페인 음료 섭취를 ‘주 1~6회 혹은 매일’ 하는 순의 분류였다. 둘째, 범불안 수준의 분류에 가장 중요한 영향을 주는 변인은 스트레스였다. 셋째, 스트레스가 보통 이하거나 많은 집단 모두 슬픔과 절망감 경험이 범불안 수준에 영향을 미치는 다음 변인이었다. 다음으로 주관적 건강인지가 ‘불건강’에 속하는 경우 고수준 범불안 집단이 증가하였으며, 다음은 슬픔과 절망감 경험에 따라 주관적 건강인지와 수면 후 피로감 해소로 분류되었다. 마지막으로, 주관적 건강인지가 ‘불건강’에 속하고, 수면 후 피로감 해소가 불충분한 집단에서 고카페인 음료를 일주일에 한 번 이상 섭취하는 경우 고수준 범불안이 증가하였다. 청소년의 범불안 수준은 주관적 건강인지, 스트레스와 슬픔과 절망감 경험과 같은 건강인지/심리정서적 특성 및 수면 후 피로감 해소와 고카페인 음료 섭취와 같은 건강행위적 측면의 요인을 통해 예측되었다. 그러므로 본 연구에서 도출된 의사결정나무모형의 예측요인을 고려한 청소년 불안의 관리 전략이 수립될 필요가 있다.
This study aims to develop a severity-adjusted length of stay predictive model according to comorbidity index by using machine learning and propose a algorithm of severity-adjusted length of stay (LOS) predictive model. The dataset was taken from Korea Centers for Disease Control and Prevention database of the hospital discharge survey from 2006 to 2015 and the severity-adjusted length of stay predictive model was developed for the nervous system patients to need a urgent management for length of stay. when it comes to the severity-adjusted length of stay predictive model about nervous system discharging patients, three tools were used for the severity-adjustment of comorbidity: the CCI, the ECI, and the CCS. The models using Regression, Decision Tree, Random Forest, Support Vector Regression, Neural Network as a Machine learning analysis methods were developed and then evaluate. As a result, Severity-adjusted predictive model using CCS as the severity-adjustment of comorbidity and Neural Network method has the highest R-square and has the most excellent prediction capability. In conclusion, there is a need to develop a severity-adjusted predictive model using CCS as the severity-adjustment of comorbidity and make use of severity-adjusted predictive model to has high prediction capability by using various machine-learning analytics.
본 연구는 머신러닝을 이용하여 동반상병 보정 방법에 따른 중증도 보정 재원일수 예측 모형을 개발하고 이를 평가하여 중증도 보정 재원일수 예측 모형 개발의 알고리즘을 제시하기 위해 수행되었다. 본 연구를 위해 2006년부터 2015년까지 10년간의 질병관리본부 퇴원손상심층조사 자료를 수집하였으며, 재원일수 관리가 시급한 신경계통의 질환을 대상으로 중증도 보정 재원일수 예측 모형을 개발하였다. 신경계통의 질환 퇴원환자의 중증도 보정 재원일수 예측 모형 개발 시 동반상병 보정 방법은 CCI, ECI, CCS 진단군 분류 기준 등 3가지, 머신러닝 분석기법으로는 회귀분석, 의사결정나무, 랜덤 포레스트, 서포트 백터 회귀분석, 신경망 등 5가지를 적용하여 모형을 개발하고 개발된 모형을 평가하였다. 모형 평가 결과 CCS 진단군 분류 기준 동반상병 보정 방법 및 신경망을 이용하여 개발한 중증도 보정 예측 모형의 모형 설명력(R-square)이 가장 높았으며, 모형의 예측력이 가장 우수한 것으로 나타났다. 따라서 중증도 보정 재원일수 예측 모형 개발 시 CCS 진단군 분류 변수를 이용한 동반상병 보정 방법을 이용하여 중증도 보정 예측 모형을 개발하는 것이 필요하며, 머신러닝의 다양한 분석 기법 등을 이용하여 예측력 높은 중증도 보정 예측 모형을 개발하여 재원일수 변이요인 파악 등 재원일수 관리를 위해 활용하는 것이 필요하다.
본 연구의 주요 목적은 대학생의 성폭력 경험에 성별 차이가 있는지, 성장기 폭력경험이 성폭력 경험에 영향을 미치는지, 그리고 공격성이 이를 매개하는지를 분석하는 것이다. 남녀 대학생 500명을 대상으로 구조화된 설문지를 배포하였으며, 회수된 설문지 가운데 480부를 분석에 활용하였다. 매개효과 검증을 위하여 통계방법으로 위계적 회귀분석을 활용하였다. 분석결과 여학생이 성폭력 피해경험 비율이 남학생에 비해 높게 나타났으며, 남학생이 성폭력 가해경험 비율이 높게 나타났다. 또한 성폭력 유형별 피해경험에는 4개 유형에서 성별 차이가 나타났다. 성장기 폭력경험을 부모폭력 목격경험과 아동학대 피해경험으로 분류한 후 성폭력 가해경험과 피해경험에 영향을 주는지 그리고 이 경로에 공격성이 매개하는지를 검증하였으며 성을 통제변수로 하여 투입하였다. 분석결과 성장기 폭력경험은 대학생의 성폭력 경험에 모두 영향을 미치고 있으며 특히성은 피해경험에 있어서 예측요인으로 확인되었다. 또한 공격성은 성폭력 가해경험 및 피해경험을 부분매개 하는 것으로 검증되었다. 결과를 바탕으로 추후연구를 위한 함의를 제시하였다.;The purpose of this study is to analyze whether there is a difference of sexual violence between sex, to examine whether family violence has effects on sexual violence, and to test whether aggression mediates family violence and sexual violence among university students. This study conducted a survey with quota sampling method targeting all the students at one university in Gyeongsangnamdo. The survey resulted in 500 university students for study sample. This study analyzed 480 respondents excluding graduate students. Among the respondents, female students responded higher rate of sexual violence victimization and male students responded higher rate of sexual violence perpetration. However, there were significant rates of perpetration among female students and victimization among male students. Hierarchical regression analyses tested mediating effect of aggression between family violence and sexual violence among university students. The analysis results show that aggression has a partial mediating role between family violence experience and sexual violence. Study implications were suggested based on the findings.
노인 인구의 우울증 유병률이 증가하는 가운데, 노인인구를 연령하위집단으로 분류했을 때 우울증이 어떻게 상이하게 나타나는지는 거의 알려져있지 않다. 본 연구는 사회심리적인 요인이 각 연령하위집단의 우울증에 어떠한 영향을 나타내는지에 관한 연구이다. 2012년에 조사된 제 7차 한국복지패널조사에서 5,445명의 55세 이상 표본이 채택되었다. 대상자는 다시 3개의 연령그룹으로, 즉 초기고령, 중기고령 그리고 후기고령표본으로 나뉘었다. 다음과 같은 3가지 가설이 설정되었다. 자살성 사고를 가질 경우 우울증에 노출될 확률이 높을 것이다. 사회적 지위가 좁아진 상태에서, 낮은 자존감을 가지고 있을 경우 높은 우울증으로 연결될 것이다. 가족 조화를 크게 강조하고 있는 전통적인 한국 가족문화에서 낮은 가족 만족도는 높은 수준의 우울증으로 연결될 것이다. 본 연구 결과, 후기고령집단의 정신건강상태가 가장 위험한 수준으로 나타났다. 즉, 세 집단 중에서 후기고령집단의 우울증상 및 자살성 사고가 제일 높았고, 자존감 및 가족관계만족도에서 제일 낮은 점수를 나타내었다. 세 집단 모두에 있어서 일관성있게 우울증을 예측한 요소는 여성이거나, 스스로 인식한 건강이 나쁠 경우, 자살성 사고가 있는 경우, 낮은 자존감, 그리고 가족구성원과의 관계가 만족스럽지 못한 경우이었다. 좀 더 나은 정신건강 상태를 유지하기 위해 각 연령 집단에 적합한 프로그램과 정책적 함의가 제시되었다.;While the prevalence of depression in later life rises, little is known about how depression varies as the older population is divided into age-subgroups. The current study attempts to determine whether psychosocial factors have a varying effect on each of the age-subgroups. A sample of 5,445 individuals aged 55 and over was adopted from the 7th Korea Welfare Panel Study(KOWPs) surveyed in 2012. The sampled subjects were divided into three age subgroups - the young-old, the middle-old, and the old-old. Three hypothesis were as follows. Those having suicidal ideation will be at a greater risk for depression. In times of reduced social status, having lowered self-esteem will also lead to more depressive symptoms. In the traditional Korean family culture where family harmony is greatly emphasized, decreased family life satisfaction will increase depression. The old-old were found to be at greater risk for developing poorer mental health. Those belonging to the old-old showed the highest score for depressive symptoms, the highest score for susceptibility to suicidal ideation, lowest self-esteem and negative family life satisfaction. To achieve a better mental health status, appropriate programs and policy implications for each age group were suggested.
사망을 초래하는 주요 질병이 급성 전염성 질환에서 만성 퇴행성 질환으로 전화되는 과정을 경험하면서 사회인구학내에서의 만성 질환에 대한 관심 또한 고조되어 왔다. 특히 만성 질환의 발병과 관련하여 규칙적인 운동과 건전한 건강행태가 만성 질환의 발병과 관련되어 있다는 것은 이미 관련 선행 연구들로 인하여 널리 인식되어 왔다. 그러나 규칙적인 운동과 흡연 및 음주와 관련된 건전한 건강행태가 만성 질환의 발병을 억제하는 중요한 요소라는 인식에도 불구하고, 대부분의 기존 연구는 횡단 자료(cross sectional data)에 기반한 연구로서, 종단 자료(longitudinal data)를 이용한 경험적 연구는 상대적으로 드물었다. 본 연구는 American Changing Lives survey(이하 ACL)의 자료를 이용하여 자기 규제화된 건강 행태가 만성 질환의 발병에 미치는 영향을 분석하였다. ACL은 미국 전체 국민의 대표성을 확보한 표본에 기반하여 미국 국민의 가정과 사회 생활 전반에 이르는 일상 생활의 변천을 조사하기 위하여 1986년에 처음 실시되어 1989년과 1994년에 각각 두 번째, 세번째 조사가 실시되었다. 본 연구에서는 만성 질환이 전혀 없다고 응답한 응답자들을 첫번째 패널조사에서 선택한 후, 8년 후 실시된 세번째 패널조사에서의 만성 질환 발병 여부를 분석하였다. 본 연구의 주요 독립 변수인 자기 규제화된 건강 행태는 신체적 활동, 흡연, 음주, 그리고 체질량 지수(body mass index)를 포함한 네 가지 변수로 구체화 되었다. 한편 종속 변수인 만성 질환의 발병 여부는 열 가지 만성 질환과 관련된 증상을 한 가지 지표로 종합한 후, 심각성 여부를 기준으로 중증 만성 질환, 경증 만성 질환, 그리고 무질환의 세 가지 범주로 분류한 후, 다시 각각의 범주를 이분화된 범주(dichotomous category) 재구성하였다. 통제 변수로는 성(gender), 인종, 교육수준, 그리고 결혼 상태 여부 등이 포함되었다. 분석 기법으로는 먼저, 건강 행태가 사회인구학적 변수들, 즉 성(gender), 인종, 교육 수준, 그리고 결혼 상태에 따라 다르게 나타나는지를 확인하기 위하여 t-검증을 실시하였고,다범주 로지스틱 회귀분석(multinomial logistic regression)을 이용하여 자기 규제화된 건강 행태와 만성 질환의 발병 사이의 연관관계를 측정하였다. T-검증 분석 결과, 자기 규제화된 건강 행태가 성(gender), 인종, 교육수준, 그리고 결혼 상태를 포함하는 사회인구학적 변수와 밀접하게 관련되어 있는 것으로 나타났다. 즉, 선행 연구의 검토를 통하여 예측된 대로, 남성보다는 여성이, 그리고 백인 보다는 흑인이 평균적으로 낮은 수준의 건강 행태를 가지고 있는 것으로 나타났다. 교육 수준별로는 저학력자들이 대학 교육 이상의 고학력자과 비교하여 낮은 수준의 건강 행태를 보여주었으며, 결혼한 사람들이 나은 수준의 건강 행태를 영위하고 있는 것으로 나타났다. 다범주 로지스틱 회귀분석은, 앞서 t-검증이 제시한 바와 같이, 여성, 흑인, 저학력자, 그리고 결혼 관계에 있지 않은 사람들이 높은 수준의 만성 질환 발병 위험이 있음을 보여주었으며, 건강 행태가 유의미한 매개 역할을 하는 것으로 나타났다.;This study explores to what extent health behaviors are linked the incidence of chronic diseases by following a cohort of respondents who initially report no chronic disease of any sort using the data from the American Changing Lives survey. Health behaviors are operationalized as four variables: physical activity, smoking, drinking, and body mass index. Initially, we investigated whether there are differences in health behaviors by gender, race, education level and marital status. Multinomial logistic regression models were estimated to explore the association between health behaviors and the emergence of chronic diseases. We found that women, African Americans, lower educated persons, and the unmarried are at higher risk of chronic diseases. Also, health behaviors are associated with chronic diseases. These associations appeared in different and interesting ways when we compared the seriousness(or lethality) of chronic diseases.