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金容元 大邱大學校 社會科學硏究所 1995 社會科學硏究 Vol.1 No.1
근로자 경영참여 제도의 하나인 독일의 공동경정제(Mitbestimmung)는 여타 어느 국가에서 보다 오랜 기간동안 모범적으로 운용되면서 독일이 서구 산업국가들 가운데 가장 안정된 노사관계와 지속적인 경제성장을 유지해 나가는데 기여하고 있다. 이 논문에서는 사유재산권의 보장, 시장 경제체제의 자유경쟁, 기업의 투자정책 및 기업의 능률 등과 같은 경제적 영역에서 공동결정제가 갖는 효과를 다루고 있는데, 일부 반대론자들의 우려에도 불구하고 노사동수 공동결정제의 경제적 효과는 대체로 긍정적으로 평가되고 있다. 산업화의 진전은 근로자의 의식변화도 가져와 경제적 민주화에 대한 요구도 증대되고 있는 오늘날, 노사간의 계급적 대립을 해소하며 노사간의 협력 관게를 지향하는 공동결정제는 일국의 안정된 노사관계와 경제발전을 유지하는 방안의 하나로 계속 확대 발전된 전망이다.
金容元 大邱大學校 社會科學硏究所 1996 社會科學硏究 Vol.3 No.1
여성에 대한 경제적 차별의 대표의 현상인 성별 임금격차는, 남녀간 인적자본에 대한 투자의 차이와 같은 경제적 요인에 의해 형성되기도 하지만, 여러 사회적 요인들에 의해 야기되기도 한다. 성별 임금격차는 어느 국가에서나 존재하는 현상이지만, 우리나라의 경우는 남존여비의 전통적 가치관까지 작용하여 여타 국가들에 비해 그 정도가 더욱 심각하다. 성별 임금격차는, 노동시장에서 가격 및 고용구조의 왜곡, 인적자원 활용의 비효율성 등 국민경제에 부정적 영향을 미치고 있다. 이러한 성별 임금격차를 해소하기 위한 방안으로는, 우선 정부의 사회정책적 수단, 법적 강제성을 띤 차별금지 그리고 여성 근로자들에 대한 기업 차원의 지원을 들 수 있다. 그러나 남녀차별 관행의 타파와 같은 사회적 가치관의 변화가 없이는 이러한 방안들의 장기적인 성공은 기대하기 어려울 것이다.
김용원,김근호,윤성환,김찬석,이승현,이지만,이호원 대한수면연구학회 2009 Journal of sleep medicine Vol.6 No.1
Background : Sleep disturbance is commonly accompanied by patient with dementia. The aim of this study is to investigate the prevalence of sleep disturbance in dementia patients of geriatric hospital and relationship of between sleep disturbance and neuropsychiatric symptoms. Method : The one hundred forty-fourpatients with dementia were included in this study. Seventy-nine patients had sleep disturbances. Patients with dementia met National Institute of Neurological and Communicative Disorders and Stroke-the Alzheimer’s disease and Related Disorders Association (NINCDS-ADRDA) criteria or National Institute of Neurological Disorders and Stroke and the Association International pour la recherche et l’Enseignement en Neuroscience (NINDS-AIREN) criteria. Sleep disturbance was assessed by subscale of Neuropsychological Inventory (NPI). The participants were assessed by Korean Version of Mini-Mental State Exam, Clinical Dementia Rating, Short Form of Samsung Dementia Questionnaires, Burden interview, NPI. Results: There was no significant differences in the demographic factors and cognitive function between two groups. The patients with sleep disturbance had more neuropsychiatric symptoms. Apathy and irritability was significantly correlated with sleep disturbance. Sleep disturbance was mediated by apathy and irritability. Conclusion : Apathy and irritability played a role as a mediator of sleep disturbance in dementia.
열이 있는 3세 이하 환자의 심각한 세균감염 예측: 개별 염증표지자, Laboratory-score 및 새로운 염증표지자 결합모형의 비교
김용원,경연영,최경호,최세민,오영민,오주석,오상훈,박정택 대한소아응급의학회 2019 대한소아응급의학회지 Vol.6 No.2
Purpose: To compare the efficacy of inflammatory markers, the Laboratory-score, and a new laboratory combined model for predicting serious bacterial infection (SBI) in young febrile children. Methods: The presence of SBI was reviewed in previously healthy children aged 3 years or younger with fever (> 38。C) who visited the emergency department from 2017 through 2018. Areas under the curves (AUCs) of the receiver operating characteristic curve for SBI were compared with individual inflammatory markers (white blood cells [WBC] count, erythrocyte sedimentation rate [ESR], C-reactive protein [CRP], procalcitonin [PCT], and urine WBC count), the Laboratory-score, and a laboratory combined model. The latter model was developed using logistic regression analysis including ESR, CRP, and PCT. Results: Of the 203 enrolled children, SBI was diagnosed in 58 (28.6%). For SBI prediction, the Laboratory-score showed 51.7% sensitivity (95% confidence interval [CI], 38.2%-65.0%) and 83.5% specificity (95% CI, 76.4%-89.1%). The AUC of the Laboratory-score (0.76) was significantly superior to the values of all individual inflammatory markers (WBC, 0.59 [P = 0.032]; ESR, 0.69; and CRP, 0.74 [P < 0.001]) except that of PCT (0.77, [P < 0.001]). The AUC of the laboratory combined model (0.80) was superior to that of the Laboratory-score (0.76) (P < 0.001). Conclusion: In this study, the new laboratory combined model showed good predictability for SBI. This finding suggests the usefulness of combining ESR, CRP, and PCT in predicting SBI.