• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제30권2호
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• pp.308-326
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• 1997

본 연구는 1992년 당시 경기도 강화군 강화읍내에 거주하는 중학교 1학년에 재학중인 남자 335명과 여자 375명을 대상으로 5년간 혈압수준 및 변화에 대한 분포를 제시하고 혈압수준 및 변화의 결정 요인을 밝히고자 하였다. 혈압의 수준 및 변화와 관련된 요인으로는 신체적 요인, 혈청학적 요인 및 영양소 섭취요인을 조사하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 1. 12세부터 16세까지 5년간 남자의 수축기혈압의 평균은 108.7mmHg에서 118.1mmHg로, 이완기혈압의 평균은 69.5mmHg에서 73.4mmHg로 증가하였으며 15세에 가장 높은 혈압수준을 보였다. 그러나 동기간 동안 여자의 수축기혈압의 평균은 114.4mmHg에서 113.5mmHg로, 이완기혈압의 평균은 75.2mmHg에서 72.1mmHg로 감소하였으며 13-14세 때에 가장 높은 혈압 수준을 보였다. 2. 남자의 5년간 신장, 체중, 신체비만지수 등은 계속 성장하였으나 여자는 15세를 기점으로 신체적 성장이 둔화되는 경향을 보였다. 한편 연령이 증가할 수록 남자의 혈청 총 콜레스테롤은 감소하고 중성지방은 증가하는 경향을 보였으나 여자에서는 특별한 변화가 없었다. 식이섭취에서는 지질의 섭취가 연령에 따라 약간 증가하는 경향을 보였으나 전반적으로 남녀 모두 에너지의 20% 정도였다. 3. 혈압수준과 체중, 신체비만지수, 피부두께 등은 남녀 모두 각 연령에서 통계학적으로 유의한 관련성이 있었다. 신체비만지수의 영향을 통제하였을 때 혈청 총 콜레스테롤은 남자에서 연령의 증가에 따라 수축기혈압과 음의 관계에서 양의 관계로, 여자의 경우에는 이완기혈압과 15-16세에서 양의 관련성을 보였다. 그리고 중성지방과 크레아티닌은 남자에서는 혈압과 양의 관련성을 보였으나 여자의 경우에는 관련성이 없었다. 한편 영양소 섭취와 혈압과의 관계는 성별-연령별로 일관성 있는 결과가 없었으나 남자의 이완기혈압과 단백질 섭취가 양의 관련성이 있었고 여자의 14세 때 수축기혈압과 비타민 A 섭취가 음의 관련성이 있었다. 4. 혈압변화와 신체비만지수의 변화, 혈청 총 콜레스테롤의 변화는 남녀 모두 양의 관련성을 보였으며 크레아티닌의 변화는 남자에서는 양의 관계를, 여자에서는 음의 관계를 보였다. 또한 남자에서 소디움 섭취가 높은 군이 계속해서 높은 혈압수준을 유지하였으며 여자의 경우에는 에너지에 대한 지질 섭취비율이 높은 군이 계속해서 낮은 혈압수준을 유지하여 성별에 따른 차이를 보였다. 전체적으로 성장기 혈압변화에 가장 큰 영향을 미치는 요인은 남녀 모두 신체비만 지수이었다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.57-71
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• 2013

세계에는 수많은 사람들이 살아가고 있고, 사람들의 일상으로부터 매일, 매 시간 단위로 새로운 뉴스가 발생한다. 발생되는 뉴스는 예정된 일과 예상하지 못한 일들을 포함하고 있다. 발생하는 뉴스의 거대한 양과 이를 전달하는 수많은 미디어들로 인해 사람들은 뉴스 콘텐츠를 이용하는데 많은 시간을 소비하게 된다. 하지만 미디어에 시시각각 나타나는 속보와 실시간 이슈의 대부분이 가십 기사로 이루어져 있어 사용자들이 자신의 성향에 맞는 뉴스를 선별하고, 뉴스로부터 정보를 획득하는 것은 쉽지 않은 일이다. 또한 사용자의 관심사가 시간에 따라 변하기 때문에 뉴스 제공에 있어 사용자의 변하는 관심사를 반영하는 것이 요구된다. 본 논문에서는 사용자의 최근 관심사를 기반으로 사용자 선호도에 맞는 뉴스를 제공하기 위한 콘텐츠 기반의 추천 기법 및 시스템을 제안한다. 사용자의 최근 선호도를 파악하기 위하여 소셜 네트워크 서비스인 Facebook 사용자의 정보와 최근 게시글을 이용하여 동적으로 사용자 프로파일을 생성하여 이를 뉴스 서비스에 활용하고, 사용자 선호도에 적합한 뉴스를 추출하기 위해서 뉴스 콘텐츠의 분석을 요구한다. 뉴스 콘텐츠 분석을 위해 미디어에서 제공되는 뉴스의 카테고리를 사용하고, 뉴스 방송원고의 분석 및 주요 키워드 추출을 통해 뉴스 프로파일을 생성한다. 사용자 프로파일과 뉴스 프로파일 간의 유사도 측정을 위해서는 두 프로파일 간 형식의 일치화가 요구되므로 사용자 프로파일을 뉴스 프로파일과 동일한 형태로 생성한다. 사용자가 시스템에 접속하면 시스템은 사용자 프로파일에 명시된 선호도를 기반으로 뉴스 프로파일과의 유사도를 측정하고, 사용자 선호도에 가장 적합한 뉴스들을 제공하게 된다. 또한 사용자에게 제공된 뉴스 프로파일과 다른 뉴스 프로파일들 간에 유사도를 측정하여 유사도가 높은 관련된 뉴스들을 제공하게 된다. 제안한 개인화된 뉴스 서비스의 성능을 평가하기 위해 사용자에게 추천된 뉴스에 대한 사용자 평가와 시스템 예측값의 오차를 기반으로 6Sub-Vectors 벤치마크 알고리즘과 성능 평가를 수행하였고, 실험 결과를 통해 제안한 시스템의 우수성을 입증하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.123-139
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• 2019

국내 NPL (Non performing loan) 시장은 1998년에 형성되었지만, 본격적으로 활성화 된 시기는 2009년으로 역사가 짧은 시장이다. 이로 인해 NPL 시장에 대한 연구도 아직까지는 활발히 진행되지 않고 있는 상황이다. 본 연구는 NPL 시장의 각 물건 별 기준 수익률 달성 유무를 예측할 수 있는 모델을 제안한다. 모델 구축에 사용되는 종속변수는 물건 별 최종 수익률이 기준 수익률 수치 도달 여부를 나타내는 이항변수를 사용하였고, 독립변수로는 물건의 특성을 나타내는 11개의 변수를 대상으로 one to one t-test와 logistic regression stepwise, decision tree를 수행하여 의미있는 7개의 독립변수를 선별하였다. 그리고 통상적으로 사용되는 기준 수익률 수치(12%)가 의미있는 기준 수치인지 확인하기 위해 수치 값을 조절해가며 종속변수를 산출하여 예측모델을 구축해보았다. 그 결과 12%의 기준 수익률 수치로 산출한 종속변수를 이용하여 구축한 예측모델의 평균 Hit ratio가 64.60%로 가장 우수하다는 결과를 얻었다. 다음으로 선별된 7개의 독립변수들과 12%를 기준으로한 수익률 달성유무 종속변수를 이용하여 판별분석, 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망, 유전자알고리즘 선형 모델의 5가지 방법론을 적용해 예측모델을 구축해보았다. 5가지 방법론으로 도출한 예측 모델 간 Hit ratio를 비교한 결과 인공신경망을 이용하여 구축한 예측모델의 Hit ratio가 67.4%로 가장 우수한 결과를 도출해내었다. 본 연구를 통해 추후 NPL시장 신규 물건 매매에 있어서 7가지의 독립변수들과 인공신경망 예측 모델을 활용하는 것이 효과적임을 증명하였다. 물건의 12% 수익률 달성 여부를 사전에 예측해봄으로써 유동화회사가 투자 의사결정을 하는 데에 도움을 줄 것으로 예상하며, 나아가 NPL 시장의 거래가 적정한 가격 선에서 진행됨으로 인해 유동성이 더욱 높아질 것이라 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.25-38
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• 2019

정보화 시대의 넘쳐나는 콘텐츠들 속에서 사용자의 관심과 요구에 맞는 양질의 정보를 선별해내는 과정은 세대를 거듭할수록 더욱 중요해지고 있다. 정보의 홍수 속에서 사용자의 정보 요구를 단순한 문자열로 인식하지 않고, 의미적으로 파악하여 검색결과에 사용자 의도를 더 정확하게 반영하고자 하는 노력이 이루어지고 있다. 구글이나 마이크로소프트와 같은 대형 IT 기업들도 시멘틱 기술을 기반으로 사용자에게 만족도와 편의성을 제공하는 검색엔진 및 지식기반기술의 개발에 집중하고 있다. 특히 금융 분야는 끊임없이 방대한 새로운 정보가 발생하며 초기의 정보일수록 큰 가치를 지녀 텍스트 데이터 분석과 관련된 연구의 효용성과 발전 가능성이 기대되는 분야 중 하나이다. 따라서, 본 연구는 주식 관련 정보검색의 시멘틱 성능을 향상시키기 위해 주식 개별종목을 대상으로 뉴럴 텐서 네트워크를 활용한 지식 개체명 추출과 이에 대한 성능평가를 시도하고자 한다. 뉴럴 텐서 네트워크 관련 기존 주요 연구들이 추론을 통해 지식 개체명들 사이의 관계 탐색을 주로 목표로 하였다면, 본 연구는 주식 개별종목과 관련이 있는 지식 개체명 자체의 추출을 주목적으로 한다. 기존 관련 연구의 문제점들을 해결하고 모형의 실효성과 현실성을 높이기 위한 다양한 데이터 처리 방법이 모형설계 과정에서 적용되며, 객관적인 성능 평가를 위한 실증 분석 결과와 분석 내용을 제시한다. 2017년 5월 30일부터 2018년 5월 21일 사이에 발생한 전문가 리포트를 대상으로 실증 분석을 진행한 결과, 제시된 모형을 통해 추출된 개체명들은 개별종목이 이름을 약 69% 정확도로 예측하였다. 이러한 결과는 본 연구에서 제시하는 모형의 활용 가능성을 보여주고 있으며, 후속 연구와 모형 개선을 통한 성과의 제고가 가능하다는 것을 의미한다. 마지막으로 종목명 예측 테스트를 통해 본 연구에서 제시한 학습 방법이 새로운 텍스트 정보를 의미적으로 접근하여 관련주식 종목과 매칭시키는 목적으로 사용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 한국환경농학회지
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• 제38권3호
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• pp.173-184
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• 2019

우리나라 주요 하천수의 사용 중인 농약의 실태조사를 위해서 전국 50지점을 선정 후, 1차 (농약 사용 비성수기, 4/5월)및 2차(농약 사용 성수기, 8/9월)로 나누어 실시를 하였다. 하천수 모니터링 결과 농약 1차, 2차 때 각각 11, 28개의 농약이 검출되었다. 농약은 7월부터 기온이 올라가면서 병 해충 방제를 위해 농약사용량이 증가하기 때문에 2차시기에 농약검출량이 증가한 것으로 판단된다. 검출빈도 10회 이상의 농약은 1차 시기에는 butachlor, carbofuran, 2차 시기에는 tricyclazole, azoxystrobin, chlorantraniliprole, thiamethoxam, isoprothiolane 5종이었다. 검출농약은 대부분 수도용 농약으로 검출비율은 90%, 81%로 높게 나타났다. 이러한 이유는 하천수 중 잔류농약은 논에서 사용된 농약이 비산되어 직접적으로 하천수로 잔류되기도 하며 또는 토양에 잔류된 농약이 논물을 방류하면서 하천수로 이동하기 때문이다. 네 개의 scenario를 이용하여 위해성 평가를 진행하였을 때, butachlor, carbofuran, carbendazim, chlorantranilprole 및 oxadiazon에서 잠재위해성 및 위해성이 있는 것으로 평가되었다. 추후 모니터링 연구와 수서생물에 위해성이 나타나지 않는 농도 이하로 잔류할 수 있도록 농약안전사용기준 설정연구가 필요할 것으로 보인다.