본 연구는 국내의 온라인 뉴스 사이트, 블로그, 카페, 소셜 네트워크 서비스, 게시판 등 인터넷을 통해 수집된 소셜 빅데이터를 네트워크 분석과 데이터마이닝의 의사결정나무 분석기법을 적용하여 분석함으로써 한국의 인터넷 중독(internet addiction disorder)관련 위험에 대한 예측모형을 개발하고자 하였다. 주제분석(text mining)과 요인분석(factor analysis)에서 인터넷 중독 감정은 일반과 중독으로 분류되어 소셜 빅데이터 문서에서 인터넷 중독여부의 의사결정이 가능한 것으로 나타났다. 인터넷 중독 폐해요인의 위험예측에 가장 영향력이 높은 요인은 ‘불안요인’이 높고 ‘유해요인’이 높은 요인으로 나타났으며, 인터넷 중독 영향요인의 위험예측에 가장 영향력이 높은 요인은 ‘정신건강요인’이 높고 ‘친구관계요인’이 높은 조합으로 나타났다. 본 연구는 소셜 빅데이터에서 수집된 인터넷 관련 문서에 대한 네트워크 분석과 데이터마이닝 분석을 통하여 우리나라의 인터넷 중독 위험에 대한 예측모형을 제시한 점에서 정책적·분석방법론적으로 의의가 있다. 또한, 실제적인 내용을 빠르게 효과적으로 파악하여 사회조사가 지닌 한계를 보완할 수 있는 새로운 조사방법으로서의 소셜 빅데이터의 가치를 확인하였다는 점에서 조사방법론적 의의를 가진다고 할 수 있다.;The purpose of this study is to develop a prediction model about risk factors related to Korean Internet Addiction Disorder, by applying network analysis and decision making-tree analysis to the social big data that are collected from online news sites, blogs, internet cafes, social network service, and internet message boards. The Big Data Document made possible to figure out the decision-making process of Internet Addiction classification through text Mining and factor analysis, which are classified into two categories as ‘general’ and ‘addiction’. A Combination of highest ‘anxiety factor’ and high ‘harmful factor’ had the most influence on Internet addiction. Also, both highest ‘mental health factors’ and high ‘relationship with friends factors’ influenced the most when it comes to Internet addiction. Based on the study, data mining analysis and network analysis of Internet Social Big Data was presented as a prediction model for Internet addiction risk factor, which was considered significant in both policy and analysis methodology.
본 연구의 목적은 사행산업 장외발매소 이용자의 도박중독에 영향을 미치는 위험요인과 보호요인을 알아봄으로써 지역사회 도박중독을 줄일 수 있는 개입 방향을 제시하는 것이다. 이를 위해 C시 소재 사행산업장 장외발매소 이용자 167명을 설문조사하였다. 독립변수와 통제변수가 사행산업 장외발매소 이용자의 도박중독에 미치는 영향을 알아 보기 위해 위계적 회귀분석을 실시하였다. 분석결과, 중위험 및 문제성 갬블러가 전체의 84.8%에 달해 중독정도가 심각한 것으로 나타났다. 회귀분석 결과의 주요결과는, 사행산업 이용 관련 특성으로 이용빈도가 높을수록 도박중독 정도가 심해지는 것으로 나타났다. 위험요인중에서는 알코올중독이 심할수록 도박중독 정도가 심해지는 것으로 나타났다. 보호요인중에서는 가족관계와 자아존중감이 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉, 가족관계가 부정적일수록, 자아존중감이 낮을수록 도박중독 정도가 심해지는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과를 통해 사행산업 장외발매소에 대한 통제와 관리감독 강화의 필요성이 제기되었으며 이용자를 대상으로 한 다양한 도박중독 예방 및 치료 프로그램이 필요한 것으로 나타났다.;The purpose of this study was to investigate the risky and protective Factors that predict outcomes of gambling addiction of the gambling industry users at off-track betting place. The participants in this study included 167 off-track betting place users in C city. The prevalence rates of problem and pathological gambler were 84.8%. As the results of regression analysis, frequency of gambling has the significant effect on gambling addiction. Among the risky factors, alcohol addiction has the significant effect on gambling addiction. Among the protective factors, family relations, and self-esteem have significant effects on gambling addiction. In conclusion, The directions for psychosocial interventions for the gambling industry users were suggested.
기온은 매개체에 의한 감염병 발생에 가장 많은 영향을 주는 기후요인으로, 말라리아는 기후변화에 민감하여 세계적으로 중요한 매개질환으로 다루어지고 있다. 본 연구는 말라리아 발생에 영향을 주는 지역적 특성을 반영하여, 기온으로 인한 말라리아 발생 위험을 추정하는 것이다. Generalized Additive Model을 이용하여, 역치기온 이상에서의 삼일열 말라리아 발생 위험을 평가하였다. 기온상승에 따라 말라리아 발생 위험이 증가하였는데, 말라리아 환자가 밀집되어 있는 서울, 경기, 인천, 강원에서 기온이 1℃ 상승하면 발생 위험이 10.8%, 12.7%, 14.2%, 20.8% 증가하였다. 위험도는 역치기온 이후에서 추정된 것으로, 역치는 지역별로 다르게 나타났다. 매개체, 가축 등 지역의 특성은 기온상승이 말라리아 발생에 영향을 미치는데 관련이 있는 것으로 보고되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 말라리아 발생 위험을 추정하는데 기상요소만을 포함한 경우와 지역의 특성을 함께 고려한 경우를 비교하였는데, 그 결과 모기와 가축 자료를 포함하면 모형의 적합도가 좋아졌으며, 기온으로 인한 말라리아의 위험은 낮아졌다. 앞으로 신뢰할 수 있는 정확한 데이터를 기반으로 말라리아에 영향을 미치는 여러 요인들을 효과적으로 반영한 예측 모형이 개발되어야 하겠다.;The impact of climate change on infectious diseases became one of the major public health interest in Korea. The purpose of this study is to estimate the potential effect of temperature rise on malaria transmission and to improve a prediction model by reflecting regional factors. We used claims data for health care utilization to identify malaria incidence during 2003~2010. Generalized additive model was used to examine the correlations between malaria incidences and meteorological factors. To investigate the impact of temperature on malaria incidence, we adjusted the number of Anopheles mosquitoes, the primary vector for malaria, and the animal hosts as regional factors. There were significant correlations between temperature and malaria incidence by region in Korea. For a daily mean temperature increase of 1°C above the threshold, the relative risk of malaria incidence increased except Jeju-do. When the regional factors like the number of Anopheles mosquitoes and animal hosts were added to the model, relative risks of malaria incidence were lower than those were not adjusted for regional factors in Gangwon-do, Gyeongsangbuk-do, and Chungcheongnam-do. Malaria incidence was correlated with not only meteorological factors but also regional factors in Korea. This implies that malaria incidence could be influenced by temperature rise and regional environment.