• Journal of Nutrition and Health
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• 제50권1호
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• pp.74-84
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• 2017

본 연구에서는 2013년 국민건강영양조사 자료를 이용하여 30~64세 무직을 제외한 근로자 1,750명 (남성 892명, 여성 858명)을 대상으로 화이트칼라와 블루칼라로 직업군을 분류하였으며 이를 통해 직업군에 따른 대사증후군의 구성요소와 유병률 및 영양 상태를 비교 연구하였다. 그 결과 대사증후군 영향 요인으로 작용하는 사회경제적 지표인 교육수준과 소득수준에서 남녀 모두 화이트칼라가 블루칼라보다 높았다. 대사증후군 유병률을 살펴보았을 때, 남성의 경우 블루칼라 35.1%, 화이트칼라 26.8%로 블루칼라가 화이트칼라보다 높게 나타났으며, 여성의 경우 블루칼라 24.8%, 화이트칼라 8.9%로 블루칼라가 화이트칼라보다 대사증후군 유병률이 높았다. 남녀를 비교하였을 때는 여성보다 남성에서 대사증후군 유병률이 높은 것으로 나타났다. 대사증후군 구성요소의 유병률에서는 남성의 경우 고혈당이 블루칼라가 화이트칼라보다 유의적으로 유병률이 높았으며 여성의 경우 복부 비만, 고혈압, 고혈당, 고중성지방혈증, 저HDL콜레스테롤혈증 모두 블루칼라가 화이트칼라보다 유의적으로 유병률이 높았다. 음식군별 1회 섭취량을 고려하여 주당 섭취빈도를 살펴본 결과 직업군별 남성의 경우 블루칼라가 화이트칼라보다 밥류의 주당 섭취빈도가 많았으며 빵 떡류의 주당 섭취빈도는 화이트칼라가 블루칼라보다 유의적으로 많이 섭취하였다. 여성의 경우는 블루칼라가 화이트칼라보다 국 찌개류의 주당 섭취빈도가 많았으며 과일류의 주당 섭취빈도는 화이트칼라가 블루칼라보다 유의적으로 많이 섭취하였다. 영양소 섭취량은 총 에너지 섭취량을 제외한 나머지 영양소 섭취량에서 남녀 모두 화이트칼라가 블루칼라보다 많이 섭취하였다. 따라서 본 연구 결과 남녀 모두 대사증후군 유병률은 블루칼라가 화이트칼라보다 높았으며 특히, 여성의 블루칼라에서 대사증후군과 그 구성요소의 유병률 비율이 높게 나타나 대사증후군 중재 및 예방을 위한 영양교육이 필요할 것이다. 또한, 남녀 모두 블루칼라가 화이트칼라보다 영양소 섭취 및 식사의 질이 전반적으로 저조한 것으로 나타나 블루칼라의 올바른 식습관 개선이 필요하다고 사료된다. 결론적으로 본 연구를 통해 성별에 따른 직업유형별 대사증후군 유병률과 영양소 섭취 상태가 상이하므로 이를 고려한 근로자들의 질병 예방을 위한 맞춤형 영양교육 서비스가 필요하다고 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.129-149
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• 2021

최근 인간과 사회적으로 상호작용할 수 있는 소셜 로봇(Social Robot)에 대한 관심이 커지고 있다. ICT 기술 발전에 힘입어 소셜 로봇이 개인에게 맞춤형 서비스와 정서적 교감을 제공하기 쉬워졌으며, 현대의 사회문제들과 이로 인한 개인의 삶의 질 저하를 해소하기 위한 수단으로 소셜 로봇의 역할이 주목받고 있다. 소셜 로봇에 대한 관심에 힘입어 소셜 로봇 보급 또한 크게 늘고 있다. 많은 기업이 다양한 목표시장을 겨냥하기 위한 로봇 제품들을 시장에 선보이고 있으나, 현재까지 시장을 선도하는 명확한 흐름은 부재하다. 이에 따라 소셜 로봇의 디자인을 통해 로봇을 차별화하고자 하는 시도가 늘고 있다. 특히 의인화는 소셜 로봇 디자인에서 중요하게 연구되고 있으며, 소셜 로봇을 의인화하여 긍정적인 효과를 발현하려는 접근이 많이 시도되었다. 그러나 소셜 로봇에 대한 의인화가 형성되는 메커니즘을 체계적으로 설명하는 연구는 부족하다. 의인화에 대한 모호한 이해는 소셜 로봇의 의인화를 형성하기 위한 디자인 최적점의 도출을 어렵게 하고 있다. 본 연구는 소셜 로봇의 의인화가 형성되는 메커니즘을 검증하는 것을 목적으로 한다. 본 연구는 3×2 Mixed Design의 실험 연구를 통해 소셜 로봇의 인간 유사성(Human-likeness)과 개인의 해석수준(Construal Level)이 의인화 형성에 미치는 영향을 확인하였다. 의인화가 형성되는 메커니즘에 대한 6개의 연구 가설을 제시하고, 206명 표본의 데이터를 분석하여 가설을 검증하였다. 분석 결과 소셜 로봇의 인간 유사성 수준에 따라 로봇 의인화 수준이 높아지며, 소비자 해석수준에 따라 인간 유사성이 의인화에 미치는 영향이 다르게 나타남을 확인하였다. 본 연구는 소셜 로봇의 디자인 속성인 인간 유사성과 개인의 사고방식인 해석수준을 함께 고려하여 의인화가 형성되는 메커니즘을 설명하였다는 점에서 시사점이 있다. 본 연구의 결과를 소셜 로봇 의인화 형성을 위한 디자인 최적화의 기준으로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권9호
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• pp.191-203
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• 2022

화장품 및 뷰티산업에서 고객 맞춤형 제품과 서비스를 제공하는 것은 주요 기술 트렌드이고, 피부상태 진단과 관리는 중요한 필수기능이다. 고객의 요구 수준은 더욱더 높아지고 있으며 이에 대한 다양하고 섬세한 고민과 요구 사항이 소셜미디어 커뮤니티에서 활발하게 다루어지고 있다. 소셜미디어 상의 이미지는 매우 다양하고 비정형적이므로 피부상태 진단 및 관리에 필요한 체계적인 피부 이미지 식별을 위한 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 소셜미디어 인스타그램에서 수집한 빅데이터로부터 피부 이미지 데이터를 지능적으로 식별하고, 피부상태 진단 및 관리를 위한 정형화된 피부 샘플 데이터를 추출하는 시스템을 개발하였다. 본 논문에서 제안한 시스템은 빅데이터수집분석단계, 피부이미지분석단계, 훈련데이터준비단계, 인공신경망훈련단계, 피부이미지식별단계로 구성된다. 빅데이터수집분석단계에서는 인스타그램으로부터 빅데이터를 수집하고 피부 상태 진단 및 관리를 위한 이미지 정보를 분석결과로 저장한다. 피부이미지분석단계에서는 전통적인 이미지 처리 기법을 사용하여 피부 이미지의 평가 및 분석 결과를 획득한다. 훈련데이터준비단계에서는 피부이미지 분석결과로부터 피부 샘플데이터를 추출하여 훈련데이터를 준비하였다. 그리고 인공신경망훈련단계에서는 이 훈련데이터를 사용하여 지능적으로 피부 이미지 유형을 예측하는 인공신경망 AnnSampleSkin을 단계별 고도화와 훈련을 통해 모델을 완성하였다. 피부이미지식별단계에서는 소셜미디어로부터 수집된 이미지에 대해 피부샘플을 추출하고, 훈련된 인공신경망 AnnSampleSkin의 이미지 유형 예측 결과들을 통합하여 최종 피부 이미지 유형을 지능적으로 식별한다. 본 논문에서 제안된 피부이미지식별 방법은 약 92% 이상의 높은 피부 이미지 식별 정확도를 나타내고 있고, 정형화된 피부 샘플 이미지 빅데이터를 제공할 수 있게 되었다. 추출된 피부샘플 세트는 피부 상태를 진단하고 관리하는데 매우 효율적이고 유용한 정형화된 피부 이미지 데이터로 사용될 것으로 기대된다.

• 벤처혁신연구
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• 제4권2호
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• pp.57-75
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• 2021

한수원은 전력 에너지를 생산하는 우리나라의 대표적인 공기업의 하나이며, 국가 자본에 의해서 생산·유통 또는 서비스를 공급할 목적으로 운영된다. 한수원의 경우는 국민 복지나 국가 발전을 위해 원전 중심의 첨단산업을 영위하며 공기업으로 운영된다. 원자력과 수력발전은 공공재의 성격이 뚜렷하기 때문이다. 사례에서 살펴본 한수원의 동반성장 활동은 공익을 우선하는 공공선에 근거를 두고 있다. 한수원은 종합에너지기업, 첨단 플랜트기업, 동반성장 선도기업이라는 특성을 반영하여 협력사와 동반성장을 위해 추진과제와 성과지표를 연계하는 전략을 제시하고 다양한 방안을 실천해 나가고 있다. 이를 정리라면 ① 원전 생태계유지, ② 협력기업 경영여건 개선, ③ 원전산업계 미래역량 강화, ④ 지역발전 선순환 지원 등이 핵심과제라 할 수 있다. 이것은 원자력발전이라는 특수성을 최대한 반영하여 만든 것이며 에너지 공기업으로서 특성을 최대한 감안하면서도 시대적 과제를 해결하기 위해 상생과 협력을 통한 동반성장 정신을 잘 반영하여 설계되어 있다. 세부 추진과제로 원전 생태계 유지를 위해 신시장·신산업 육성, Supply Chain 유지, 코로나19 긴급지원 등도 제시하고 있다. 한수원의 이런 활동은 본업에 충실하면서도 코로나19 사태이후 사회적 공공선의 철학을 반영한 것이다. 협력기업 경영여건 개선을 위해서는 생산성 향상, 인적자원 강화, 맞춤형 자금지원을 세부과제로 실천하고 있다. 본업에 충실하면서도 협력기업과의 동반성장을 추구하는 한수원의 노력은 기업의 사회적 책임(CSR), ISO 26000 등에서 강조하는 협력기업과 상생을 통한 동반성장의 모범사례라 할 수 있다.

• 치위생과학회지
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• 제10권1호
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• pp.17-24
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• 2010

부산 사하구내 경로당과 D 노인대학을 이용하는 65세 이상 노인의 고혈압과 당뇨병에 대한 실태를 비교 조사하여 이를 바탕으로 노인의 구강건강행태 이론을 개발하도록 돕고 보다 전문화된 구강건강행위 전략 구축을 위한 하나의 기초자료로 활용하고자 하였다. 설문도구는 인구사회학적 특성, 건강행태, 건강검진, 고혈압 실태, 당뇨병 실태, 삶의 질(EQ5D) 문항으로 구성하였다. 2009년 8월 중순에서 9월 중순까지 약 한 달 동안 사하구내 경로당 10곳과 D 노인대학을 직접 방문하여 설문내용을 자세히 읽어드리고 협조에 응해주시는 65세 이상인 경로당 노인 100명과 D 노인대학 학생 74명으로 총 174명을 대상으로 자료수집 하였다. 자료분석은 SPSS 12.0을 이용하여 빈도분석, 교차분석을 통한 ${\chi}^2$검정, 독립표본 t 검정을 하였다. 연구결과는 아래와 같다. 1. 건강검진관련 항목 중 최근 1년 동안 혈압을 한번이라도 측정한 경우가 94.8%로 높았으며, 최근 1년 동안 혈당을 측정한 경우도 91.4%로 높게 나타났다. 건강관련 정보 취득원의 경우 경로당 노인은 방송을 통해서가 50.0%, 노인대학 노인은 전문가 강좌 및 상담이 64.8%로 약간 높게 나타났다(p < 0.05). 2. 고혈압인 경우가 32.2%로 나타났으며, 최초 고혈압 발견은 병원 진료 시 83.9%로 가장 많았다(p < 0.05). 고혈압 진단 장소는 병의원 50.0%로 나타났으며(p < 0.05), 고혈압을 진단받은 시기는 5년 이하 50.0%로 가장 많게 나타났다(p < 0.05). 정기적 혈압점검은 월 1회 이상 76.8%로 가장 많았고(p < 0.05), 혈압조절여부에서는 잘 조절된다가 75.0%로 가장 높게 나타났다(p < 0.05). 혈압약 복용은 경로당 노인은 매일 복용함이 85.7%로 가장 많았으며 노인대학 노인은 매일 복용하지 않는 것으로 나타났다(p < 0.05). 3. 당뇨병인 경우가 14.4%로 나타났으며, 당뇨병 최초 발견은 병원 진료 시 80.0%로 나타났다(p < 0.05). 개인용 혈당측정기 보유에서는 아니오가 64.0%로 약간 높게 나타났다(p < 0.05). 4. 삶의 질의 측정 항목 중 운동능력에서 경로당과 노인대학 노인 모두 걷는데 지장이 없다가 62.7%로 많았으며, 두 군을 비교해 보면 경로당 노인이 노인대학 노인보다 걷는데 다소 지장이 있는 분들이 조금 더 많았다(p < 0.05). 통증과 불편여부에서는 경로당 노인은 다소 통증이나 불편감이 있다가 다소 많았으며 노인대학 노인은 통증이나 불편감이 없다가 조금 더 많게 나타났다(p < 0.05). 5. 경로당과 노인대학 노인의 오늘 건강상태를 비교한 결과 노인대학 노인이 경로당 노인보다 유의하게 높은 건강상태를 나타냈다(p < 0.05). 이상의 결과에서 대체로 경로당 노인들보다 노인대학 노인들이 건강상태가 비교적 양호하였으며 삶의 질의 항목인 걷는데 지장이 없다와 불안/우울하지 않다라고 생각하는 것이 더 많았으나, 고혈압, 당뇨관리는 경로당과 노인대학 노인 둘 다 어느 정도 잘 되는 것으로 나타났다. 본 연구에서 노인의 삶의 질을 향상시키기 위해서 건강행태 및 고혈압·당뇨병 등 주요 질환관리 실태를 기초로 다양한 구강보건교육 및 구강건강증진 프로그램을 개발하여 노인 개개인에게 맞춤형 치과 의료서비스를 제공하여야 한다는 점에서 현재 본 대학에서 실시하고 있는 노인대학 구강건강관리프로그램 운영이 노인의 구강건강행위 실천에 긍정적인 영향을 주는 것으로 생각된다. 이번 실태조사에서 노인대학 노인중 고혈압 환자와 당뇨 환자의 수가 적었다는 제한점을 보여 신뢰성 있는 결론을 도출하는 데는 한계가 있다고 생각하나 후속연구에서 보다 많은 대상환자를 확보하고 체계적인 실태조사가 이뤄진다면 그 결과가 노인의 구강건강증진을 위한 프로그램 계획시 필요한 기초자료로 활용될 수 있으리라 생각한다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.85-107
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• 2019

온라인 소비자는 쇼핑 웹사이트에서 특정 제품군이나 브랜드에 속한 제품들을 둘러보고 구매를 진행할 수 있고, 혹은 단순히 넓은 범위의 탐색 반경을 보이며 여러 페이지들을 돌아보다 구매를 진행하지 않고 이탈할 수 있다. 이러한 온라인 소비자의 행동과 구매에 관련된 연구는 꾸준히 진행되어왔으며, 실무에서도 소비자들의 행동 데이터를 바탕으로 한 서비스 및 어플리케이션이 개발되고 있다. 최근에는 빅데이터 기술의 발달로 소비자 개인 단위의 맞춤화 전략 및 추천 시스템이 활용되고 있으며 사용자의 쇼핑 경험을 최적화하기 위한 시도가 진행되고 있다. 하지만 이와 같은 시도에도 온라인 소비자가 실제로 웹사이트를 방문해 제품 구매 단계까지 전환될 확률은 매우 낮은 실정이다. 이는 온라인 소비자들이 단지 제품 구매를 위해 웹사이트를 방문하는 것이 아니라 그들의 쇼핑 동기 및 목적에 따라 웹사이트를 다르게 활용하고 탐색하기 때문이다. 따라서 단지 구매가 진행되는 방문 외에도 다양한 방문 형태를 분석하는 것은 온라인 소비자들의 행동을 이해하는데 중요하다고 할 수 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 온라인 소비자의 탐색 행동의 다양성과 복잡성을 설명하기 위해 실제 E-commerce 기업의 클릭스트림 데이터를 기반으로 세션 단위의 클러스터링 분석을 진행해 탐색 행동을 유형화하였다. 이를 통해 각 유형별로 상세 단위의 탐색 행동과 구매 여부가 차이가 있음을 확인하였다. 또한 소비자 개인이 여러 방문에 걸친 일련의 탐색 유형에 대한 패턴을 분석하기 위해 순차 패턴 마이닝 기법을 활용하였으며, 같은 기간 내에 제품 구매까지 완료한 소비자와 구매를 진행하지 않은 채 방문만 진행한 소비자들의 탐색패턴에 대한 차이를 확인할 수 있었다. 본 연구의 시사점은 대규모의 클릭스트림 데이터를 활용해 온라인 소비자의 탐색 유형을 분석하고 이에 대한 패턴을 분석해 구매 과정 상의 행동을 데이터 기반으로 설명하였다는 점에 있다. 또한 온라인 소매 기업은 다양한 형태의 탐색 유형에 맞는 마케팅 전략 및 추천을 통해 구매 전환 개선을 시도할 수 있으며, 소비자의 탐색 패턴의 변화를 통해 전략의 효과를 평가할 수 있을 것이다.