• Journal of Nutrition and Health
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• 제54권1호
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• pp.23-38
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• 2021

본 연구는 수행된 제6기와 제7기 1차년도 국민건강영양조사 2013-2016 자료를 이용하여 만 19-64세 성인 1인 가구의 식이 패턴에 따른 건강 및 영양상태를 조사하고 대사증후군 구성요소의 유병율과 위험도를 분석하였다. 주요 식이 패턴 도출을 위해 연구대상자의 장기간 섭취 패턴을 파악하고 만성질환과의 연관성을 평가하기에 적절한 [47] 반정량 식품섭취빈도조사지를 이용하였다. 식품섭취빈도조사지의 개별식품을 19개의 식품군으로 재분류하고 군집분석을 실시한 결과, 연구대상자들의 식이 패턴은 '밥과 김치' 패턴, '혼합식' 패턴, '유제품과 과일' 패턴의 총 3개 군집으로 추출되었다. 식이 패턴에 따른 연구대상자들의 일반적 특성은 '밥과 김치' 패턴과 '혼합식' 패턴에서 남성의 비율이 높았으며, 여성의 비율은 '유제품과 과일' 패턴에서 높았다. 연령은 '혼합식' 패턴은 19-29세가 많았으며, '유제품과 과일' 패턴은 50-64세가 많았다. 교육수준도 식이 패턴 간에 차이를 보였는데, '밥과 김치' 패턴에서 저학력 비율이 높은 반면 '유제품과 과일' 패턴은 고학력 비율이 높았다. 식생활 관련 요인을 비교한 결과, '혼합식' 패턴에서 아침 결식과 외식 비율이 높았으며, '유제품과 과일' 패턴은 식이보충제 이용이 높은 것으로 나타났다. 건강관련 요인을 분석한 결과, '혼합식' 패턴에서 높은 음주 빈도와 흡연 비율을 보였고, EQ-5D index는 '밥과 김치' 패턴에서 낮은 점수를 보였다. 영양소 섭취량을 비교한 결과에서 탄수화물 섭취량은 '밥과 김치' 패턴에서 높은 것으로 나타났으나, 그 외 지방, 비타민 A, 리보플라빈, 비타민 C, 나이아신, 칼슘, 인, 칼륨은 모두 '유제품과 과일' 패턴에서 섭취량이 가장 높았다. 본 연구에서는 식이 패턴에 따른 대사증후군 위험요소 위험도를 파악하기 위해 교란변수들을 차례로 보정한 후 분석을 실시하였다. 허리둘레와 중성지방은 기준치 이상이 될 위험도가 연령과 성별을 보정한 후에도 '유제품과 과일' 패턴에서 기준식이 패턴인 '밥과 김치' 패턴에 비해 각각 0.217배, 0.444배로 낮아졌으나 BMI, 폐경, 흡연상태, 음주, 에너지 섭취량을 보정한 후에는 유의적인 차이가 없었다 '밥과 김치' 패턴을 기준으로 대사증후군의 위험도를 비교하였을 때, 보정하지 않은 Model 1에서는 '유제품과 과일' 패턴에서 대사증후군 위험이 0.395배 (95% CI = 0.204-0.763)로 낮아 유의한 차이를 보였다. 교란변수를 차례로 보정한 후 식이 패턴이 대사증후군 위험도에 미치는 영향을 분석한 결과에서는 유의적인 차이를 나타내지 않았다. 현재 지속적으로 1인 가구가 증가하고 있는 추세로 보아 1인 가구에 대한 실태 파악은 매우 중요하다. 따라서 1인 가구의 식이 섭취 현황을 기반으로 한 특성을 다양하게 고려하여 대상별 영양관리 프로그램을 맞춤형으로 실시한다면 이들의 건강 및 영양관리가 효율적으로 이루어질 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.167-183
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• 2023

최근 추천시스템 분야에서는 희소한 데이터를 효과적으로 모델링하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. GLocal-K(Global and Local Kernels for Recommender Systems)는 그중 하나의 연구로 전역 커널과 지역 커널을 결합하여 데이터의 전역적인 패턴과 개별 사용자의 특성을 모두 고려해 사용자 맞춤형 추천을 제공하는 모델이다. 하지만 GLocal-K는 커널 트릭을 사용하기 때문에 매우 희소한 데이터에서 성능이 떨어지고 부가 정보를 사용하지 않아 새로운 사용자나 아이템에 대한 추천을 제공하는 데 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 GLocal-K의 단점을 극복하기 위해 EASE(Embarrassingly Shallow Autoencoders for Sparse Data) 모델과 부가 정보를 활용한 GEase-K(Global and EASE kernels for Recommender Systems) 모델을 제안한다. 우선 GLocal-K의 지역 커널 대신 EASE를 활용하여 매우 희소한 데이터에서 추천 성능을 높이고자 하였다. EASE는 단순한 선형 연산 구조로 이루어져 있지만, 규제화와 아이템 간 유사도 학습을 통해 매우 희소한 데이터에서 높은 성능을 내는 오토인코더이다. 다음으로 Cold Start 완화를 위해 부가 정보를 활용하였다. 학습 과정에서 부가 정보를 추가하기 위해 조건부 오토인코더 구조를 적용하였으며 이를 통해 사용자-아이템 간의 유사성을 더 잘 파악할 수 있도록 하였다. 결론적으로 GEase-K는 선형 구조와 비선형 구조의 결합, 부가 정보의 활용을 통해 매우 희소한 데이터와 Cold Start 상황에서 강건한 모습을 보인다. 실험 결과, GEase-K는 매우 희소한 GoodReads, ModCloth 데이터 세트에서 RMSE, MAE 평가 지표 기준 GLocal-K 보다 높은 성능을 보였다. 또한 GoodReads, ModCloth 데이터 세트를 4개의 집단으로 나누어 실험한 Cold Start 실험에서도 GLocal-K 대비 Cold Start 상황에서 좋은 성능을 보였다.

• 한국산림과학회지
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• 제113권1호
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• pp.118-130
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• 2024

채굴지역의 복구는 생태계에 대한 다양한 피해를 줄일 수 있지만, 생태계서비스(Ecosystem Service, ES)에 대한 영향과 지역사회에 대한 기여는 불확실하다. 채굴작업에 의해 영향을 받는 ES 수혜자와 그 주변 환경에 어떻게 이익이 도출되는지를 식별하고, 나아가 수혜자들이 원하는 ES로 채굴지역을 복구·관리해야 한다. 본 연구는 국내 폐광산 지역의 산림복구지와 관련하여 TEEB(The Economics of Ecosystems and Biodiversity) 기준에 따라 18개의 ES(공급서비스 4개, 조절서비스 7개, 문화서비스 5개, 서식지서비스 2개)를 선정하였다. 그리고 11점 리커트 척도(0점 '모름', 1점~5점 '부정적 혜택', 6점~10점 '긍정적 혜택')의 반 구조화(semi-structure)된 설문지로 지역사회 87명(태백시 62명, 정선군 25명)의 사회 인식을 조사하고, 핵심 ES를 도출하였다. 두 지역사회는 폐광산의 산림복구지에 대해 문화서비스(심신건강, 심미적 가치 및 영감, 레크리에이션)와 조절서비스(국지기후 및 대기조절, 자연재해조절)를 중심으로 인식과 수요가 높은 것으로 나타났다. 해당 서비스들은 지역사회에서 실생활과 밀접하게 연관되면서, 지역주민에게 긍정적 혜택을 주었거나 향후 삶의 질을 높일 수 있는 서비스였다. 하지만 평균 점수가 6~7점에 국한되어, 실제 지역사회에 미치는 혜택은 미비한 것으로 나타났다. 공급서비스는 식량, 원재료 등 이용가능성이 높은 재화를 창출하거나 수익기회를 제공하는데 기여하는 항목임에도 불구하고, 인식은 부정적이었다. 이는 광산활동 이전부터 전통적으로 특정 공급 ES에 의존했던 지역주민을 고려하지 않은 산림복구로 지역사회와 공급 ES의 흐름이 단절된 것을 보여준다. 향후 산림복구지의 지속가능한 이용 및 생태계 증진을 위해서 반드시 지역사회의 복지를 고려한 복구과정이 필요할 것이다. 본 연구결과는 국내 광산지역 개별 특성 및 상황에 맞는 산림복구를 위한 맞춤형 생태계서비스 증진 전략을 수립하는데 활용될 수 있을 것이다. 단, 빈도분석에 따른 정성적 평가로 연구결과가 도출되었으므로, 추후 폐광산 지역 산림복구에 대한 핵심 ES에 대한 정량화와 가치평가가 이루어져야 할 것으로 판단된다.