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청소년의 일상생활 스트레스와 행복: 긍정적 태도의 역할
조경화 ( Kyung Hwa Cho\ ),고재홍 ( Jae Hong Ko ) 경남대학교 인문과학연구소 2012 人文論叢 Vol.30 No.-
우리가 지닌 긍정적 태도는 부정적 생활사건 경험으로 인한 스트레스로부터 우리의 행복을 보호하는 역할을 할 수도 있다. 본 연구는 청소년을 대상으로 긍정적 태도가 구체적으로 어떤 종류의 부정적 생활사건 스트레스로부터 행복감을 보호해 주는지, 또한 세 종류의 긍정성(긍정관점, 자기긍정, 사회긍정성) 중 어떤 긍정성이 부정적 사건경험으로 인한 스트레스로부터 행복을 보호하는 역할을 하는지를 알아보았다. 총 636명의 청소년을 대상으로 한 연구결과, 먼저 예상대로 청소년들이 경험한 부정적 사건의 크기는 행복감과 부적 상관이 있었다. 특히 학업과 부모와 관련된 부정적 사건경험으로 인한 스트레스가 그들의 행복감을 떨어뜨리는 것으로 나타났다. 둘째, 청소년의 부정적 생활사건 경험과 행복감 간에 긍정적 태도가 완충역할을 하고 있었다. 긍정적 태도의 세 하위요인 중 사회긍정성이 부정적 생활사건 경험으로 인한 행복감의 감소를 완충시키는 역할을 하는 것으로 나타났다. 즉 사회에 대한 긍정적 태도를 지닌 청소년일수록, 부모, 학업, 학교 등과 관련된 부정적 사건경험으로 인한 스트레스의 효과를 완화시키는 것으로 나타났다. The present study aims to investigate the relationship between adolescents` experience with negative life events and their happiness as well as to explore the role of positive attitude between them. A total of 636 middle school students responded on the scales in order to measure the degree to which they experienced negative life events, happiness, and positive attitude. The Key findings are as follows: First, adolescents` experience of negative life events was negatively related to their happiness. Specifically, their experience of negative life events germane to learning and parents turned out to bring down happiness. Second, adolescents` positive attitude played a buffer role between their experience of negative life events and happiness. Among the three sub factors such as taking a positive point of view, self positivity, and social positivity, particularly, the social positivity proved to protect adolescents from the daily life stresses. These results insinuates that taking the positive attitude towards the society alleviates stresses related to learning, parents, and school which led to a decrease in happiness.
표종철,박상훈,조경화,백상수,Pyo, Jongcheol,Park, Sanghun,Cho, Kyung-Hwa,Baek, Sang-Soo 대한상하수도학회 2020 상하수도학회지 Vol.34 No.6
Deep learning models, which imitate the function of human brain, have drawn attention from many engineering fields (mechanical, agricultural, and computer engineering etc). The major advantages of deep learning in engineering fields can be summarized by objects detection, classification, and time-series prediction. As well, it has been applied into environmental science and engineering fields. Here, we compiled our previous attempts to apply deep learning models in water-environment field and presented the future opportunities.