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식사의 질과 식행동 평가를 위한 노인영양지수 개정 연구 (Revision of Nutrition Quotient for Elderly in assessment of dietary quality and behavior)

  • 임영숙;이정숙;황지윤;김기남;황효정;권세혁;김혜영
    • Journal of Nutrition and Health
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    • 제55권1호
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    • pp.155-173
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    • 2022
  • 본 연구의 노인영양지수 2021 (NQ-E 2021)은 노인의 식생활 관리 상태를 종합적, 객관적으로 평가할 수 있는 선별 영양진단 도구로 노인영양전문가 뿐만 아니라 일반인들도 쉽게 이해할 수 있어서 다양하게 활용되도록 하는 데 목표를 두고 수행되었다. NQ-E 2015 체크리스트 항목을 기반으로 하고, 노인의 식행동과 영양섭취 관련 문헌, 국민건강영양조사 자료, 국가 영양 정책 및 권고사항, 전문가 대상 심층면접을 통해 식품섭취영역에서 15개 항목, 식행동·식습관 영역에서 14개 항목의 총 29개 항목을 파일럿 조사용 체크리스트로 우선 선정하였다. 노인 100명을 대상으로 파일럿 설문조사 후 전문가 의견과 탐색적 요인분석을 거쳐서 전국 단위조사용 체크리스트로 23개 항목을 도출하였다. 전국단위 조사는 6개 광역시를 기준으로 층화추출한 총 1,000명을 대상으로 대면 조사를 수행하고, 탐색적 요인분석을 실시하여 노인 영양지수 평가항목을 3개 요인 (균형, 절제, 실천)으로 분류하고, 확정적 요인분석을 통해 최종 17개 항목이 NQ-E 2021의 구조방정식 모형에 적합한 것으로 도출되었다. 노인영양지수의 영역별 가중치는 각각 균형 0.55, 절제 0.10, 실천 0.35로 수렴되었다. 각 영역별로, '균형' 영역은 과일 섭취, 우유 및 유제품 섭취, 생선이나 조개류 섭취, 달걀 섭취, 콩이나 콩제품 섭취, 견과류섭취, 전곡이나 잡곡류 섭취, 물 섭취 빈도의 8개 항목, '절제' 영역에는 단음료나 단 음식 섭취와 기름진 빵이나 스낵 과자류 섭취 빈도의 2개 항목, '실천' 영역에는 건강한 식생활을 하려는 노력, 유통기한이나 영양표시 확인, 식사 전 손 씻기, 음식을 씹는데 불편한 정도, 우울정도, 숙면, 건강에 대한 자각의 7개 항목이 포함되었다. 전국단위 조사대상자의 NQ-E 2021 평균 점수는 51.7점이었고, 영역별 평균 점수는 균형 44.9점, 절제 52.2점, 실천 62.1점이었다. 본 연구에서 개발한 노인영양지수 (NQ-E 2021)는 17개의 간단한 설문항목, 10분 정도의 시간으로 노인의 전반적인 식사의 질과 식행동이 양호한지를 판정할 수 있고, 균형, 절제, 실천 영역의 구체적인 등급도 확인할 수 있다. NQ-E 2021은 오프라인뿐만 아니라 웹 연동 온라인 컴퓨터 프로그램으로 제공되어 간편하게 사용할 수 있으므로, 노인 스스로 자신의 영양상태를 평가하거나 또는 영양전문가들이 지역사회 주민들의 대면과 비대면 영양관리 자료로 다양하게 활용하는 것이 기대된다.

협업 필터링 및 하이브리드 필터링을 이용한 동종 브랜드 판매 매장간(間) 취급 SKU 추천 시스템 (SKU recommender system for retail stores that carry identical brands using collaborative filtering and hybrid filtering)

  • 조용민;남기환
    • 지능정보연구
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    • 제23권4호
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    • pp.77-110
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    • 2017
  • 최근 인터넷 기반의 웹 및 모바일 기기를 통한 소비 패턴의 다양화와 개성화가 급진전됨에 따라 전통적 유통채널인 오프라인 매장의 효율적 운영이 더욱 중요해졌다. 매장의 매출과 수익 모두를 제고하기 위해 매장은 소비자에게 가장 매력적인 상품을 적시에 공급-판매 해야 하는데 많은 상품들 중에서 어떤 SKU를 취급하는 것이 판매 확률을 높이고 재고 비용을 낮출 수 있는지에 대한 연구가 부족한 실정이다. 특히, 여러 지역에 걸쳐 다수의 오프라인 매장을 통해 상품을 판매하는 기업의 경우 고객에게 매력적인 적절한 SKU를 추천 받아 취급할 수 있다면 매장의 매출 및 수익률 제고에 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 개인화 추천에 이용되어 왔던 협업 필터링과 하이브리드 필터링 등의 추천 시스템(Recommender System)을 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하였다. 각 매장의 취급 품목별 구매 데이터를 활용하여 각 매장 별 유사성(Similarity)을 계산하고 각 매장의 SKU별 판매 이력에 따라 협업 필터링을 하여 최종적으로 매장에 개별 SKU를 추천하였다. 또한 매장 프로파일 데이터를 활용하여 주변수 분석 (PCA : Principal Component Analysis) 및 군집 분석(Clustering)을 통하여 매장을 4개의 군집으로 분류한 뒤 각 군집 내에서 협업 필터링을 적용한 하이브리드 필터링 방식으로 추천 시스템을 구현하고 실제 판매 데이터를 바탕으로 두 방식의 성능을 측정하였다. 현존하는 대부분의 추천 시스템은 사용자에게 영화, 음악 등의 아이템을 추천하는 방식으로 연구가 진행되어 왔고 실제로 산업계에서의 적용 또한 개인화 추천 시스템이 주류를 이루고 있다. 그 동안 개인화 서비스 영역에서 주로 다루어져 왔던 이러한 추천 시스템을 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위에 적용하여 각 매장의 취급 SKU를 추천하는 방식에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있는 실정이다. 기존 추천 방법론의 추천 적용 대상이 '개인의 영역이었다면 본 연구에서는 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 개인의 영역을 넘어 매장의 영역으로 확대하여 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하고 있다. 또한 기존의 추천시스템은 온라인에 한정되었다면 이를 오프라인으로 활용 범위를 넓히고, 기존 개인을 기반으로 분석을 하는 것보다 매장영역으로 확대 적용하기에 적합한 알고리즘을 개발하기 위해 데이터마이닝 기법을 적용하여 추천 방법을 제안한다. 본 연구의 결과가 갖는 의의는 개인화 추천 알고리즘을 동일 브랜드를 취급하는 복수의 판매 매장에 적용하여 의미 있는 결과를 도출하고 실제 기업을 대상으로 시스템으로 구축하여 활용할 수 있는 구체적 방법론을 제시했다는 데에 있다. 개인화 영역을 위주로 이루어졌던 기존의 추천 시스템과 관련한 학계의 연구 영역을 동종 브랜드를 취급하는 기업의 판매 매장으로 확장시킨 첫 시도라는 데에도 의미가 있다. 2014년 03주차 ~ 05주차 전(全) 매장 판매 수량 실적 Top 100개 SKU로 추천의 대상을 한정하여 협업 필터링과 하이브리드 필터링 방식으로 52개 매장 별로 취급 SKU를 추천하고, 추천 받은 SKU에 대한 2014년 06주차 매장별 판매 실적을 집계하여 두 추천 방식의 성과를 비교하였다. 두 추천 방식을 비교한 이유는 본 연구의 추천 방법이 기존 추천 방식 보다 높은 성과를 입증하기 위해 단순히 오프라인에 협업필터링을 적용한 것을 기준 모델로 정의하였다. 이 기준 모델에 오프라인 매장 관점의 특성을 잘 반영한 본 연구 모델인 하이브리드 필터링 방법과 비교 함으로써 성과를 입증한다. 연구에서 제안한 방식은 기존 추천 방식보다 높은 성과를 나타냈으며, 이는 국내 대기업 의류업체의 실제 판매데이터를 활용하여 입증하였다. 본 연구는 개인 수준의 추천시스템을 그룹수준으로 확장하여 효율적으로 접근하는 방법을 이론적인 프레임 워크를 만들었을 뿐 아니라 실제 데이터를 기반으로 분석하여 봄으로써 실제 기업들이 적용해 볼 수 있다는 점에서 연구의 가치가 크다.

영화 추천 시스템의 초기 사용자 문제를 위한 장르 선호 기반의 클러스터링 기법 (Clustering Method based on Genre Interest for Cold-Start Problem in Movie Recommendation)

  • 유띳로따낙;누르지드;하인애;조근식
    • 지능정보연구
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    • 제19권1호
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    • pp.57-77
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    • 2013
  • 소셜 미디어는 모바일 어플리케이션과 웹에서 가장 많이 사용되는 미디어 중 하나이다. Nielsen사의 보고서에 따르면 소셜 네트워크 서비스와 블로그가 온라인 사용자의 주 활동 공간으로 사용되고 있으며, 미국인 중에서 온라인 활동이 왕성한 5명의 사용자중 4명은 매일 소셜 네트워크 서비스와 블로그를 방문하고 온라인 활동 시간의 23%를 소비한다고 집계하고 있다. 미국의 인터넷 사용자들은 야후, 구글, AOL 미디어 네트워크, 트위터, 링크드인 등과 같은 소셜 네트워크 서비스중 페이스북에서 가장 많은 시간을 소비한다. 최근에는 대부분의 회사들이 자신의 특정 상품에 대하여 "페이스북 페이지(Facebook Page)"를 생성하고 상품에 대한 프로모션을 진행한다. 페이스북에서 제공되는 "좋아요" 옵션은 페이스북 페이지를 통해 자신이 관심을 가지는 상품(아이템)을 표시하고 그 상품을 지지할 수 있도록 한다. 많은 영화를 제작하는 영화 제작사들도 페이스북 페이지와 "좋아요" 옵션을 이용하여 영화 프로모션과 마케팅에 이용한다. 일반적으로 다수의 스트리밍 서비스 제공업들도 영화와 TV 프로그램을 즐기며 볼 수 있는 서비스를 사용자들에게 제공한다. 이 서비스는 일반 컴퓨터와 TV 등의 단말기에서인터넷을 통해 영화와 TV 프로그램을 즉각적으로 제공할 수 있다. 스트리밍 서비스의 선두 주자인 넷플릭스는 미국, 라틴 아메리카, 영국 그리고 북유럽 국가 등에 3천만 명 이상의 스트리밍 사용자가 가입되어 있다. 또한 넥플릭스는 다양한 장르로 구성된 수백만 개의 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있다. 하지만 수많은 콘텐츠로 인해 사용자들은 자신이 선호하는 장르에 관련된 영화와 TV 프로그램을 찾기 위해 많은 시간을 소비해야 된다. 많은 연구자들이 이러한 사용자의 불편함을 줄이기 위해 아이템에 대한 사용자가 보지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 높은 예측값을 갖는 아이템을 사용자에게 제공하기 위한 추천 시스템을 적용하였다. 협업적 여과 방법은 추천 시스템을 구축하기 위해 가장 많이 사용되는 방법이다. 협업적 여과 시스템은 사용자들이 평가한 아이템을 기반으로 각 사용자 간의 유사도를 측정하고 목적 사용자와 유사한 성향을 가진 사용자 그룹을 결정한다. 군집된 그룹은 이웃 사용자 집단으로 불리며 이를 이용하여 특정 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 예측 값이 높은 아이템을 목적 사용자에게 추천해 준다. 협업적 여과 방법이 적용되는 분야는 서적, 음악, 영화, 뉴스 및 비디오 등 다양하지만 논문에서는 영화에 초점을 맞춘다. 이 협업적 여과 방법이 추천 시스템 내에서 유용하게 활용되고 있지만 아직 "희박성 문제"와 "콜드 스타트 문제" 등 해결해야 할 과제가 남아있다. 희박성 문제는 아이템의 수가 증가할수록 아이템에 대한 사용자의 로그 밀도가 감소하는 것이다. 즉, 전체 아이템 수에 비해 사용자가 아이템에 대해 평가한 정보가 충분하지 않기 때문에 사용자의 성향을 파악하기 어렵고, 이로 인해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대해서 선호도를 추측하기 어려운 것을 말한다. 이 희박성 문제가 포함된 경우 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자들에게 제공되는 아이템 추천의 질이 떨어지게 된다. 콜드 스타트 문제는 시스템 내에 새로 들어온 사용자 또는 아이템으로 지금까지 한 번도 평가를 하지 않은 경우에 발생한다. 즉, 사용자가 평가한 아이템에 대한 정보가 전혀 포함되어 있지 않거나 매우 적기 때문에 이러한 경우 또한 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도 예측의 정확성이 감소되게 된다. 본 논문에서는 영화 추천 시스템에서 발생될 수 있는 초기 사용자 문제를 해결하기 위하여 사용자가 평가한 영화와 소셜 네트워크 서비스로부터 추출된 사용자 선호 장르를 활용하여 사용자 군집을 형성하고 이를 활용하는 방법을 제안한다. 소셜 네트워크 서비스로부터 사용자가 선호하는 영화 장르를 추출하기 위해 페이스북 페이지의 '좋아요' 옵션을 이용하며, 이 '좋아요' 정보를 분석하여 사용자의 영화 장르 관심사를 추출한다. 페이스북의 영화 페이지는 각 영화를 위한 페이스북 페이지로 구성되고 있으며, 사용자는 자신의 선호도에 따라서 "좋아요" 옵션을 선택할 수 있다. 사용자의 페이스북 정보는 페이스북 그래프 API를 활용하여 추출되고 이로부터 사용자 선호 영화를 알 수 있게 된다. 시스템에서 활용되는 영화 정보는 인터넷 영화 데이터베이스인 IMDb로부터 획득한다. IMDb는 수많은 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있으며, 각 영화에 관련된 배우 정보, 장르 및 부가 정보들을 포함한다. 논문에서는 사용자가 "좋아요" 표시를 한 영화 페이지를 이용하여 IMDb로부터 영화 장르 정보를 가져온다. 그리고 추출된 영화 장르 선호도와 본 시스템에서 제안하는 영화 평가 항목을 이용하여 유사한 이웃 사용자 집단을 구성한 후, 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 높은 예측 값을 갖는 아이템을 사용자에게 추천한다. 본 논문에서 제안한 사용자의 선호 장르 기반의 사용자 군집 기법을 이용한 시스템을 평가하기 위해서 IMDb 데이터 집합을 이용하여 사용자 영화 평가 시스템을 구축하였고 참가자들의 영화 평가 정보를 획득하였다. 페이스북 영화 페이지 정보는 참가자들의 페이스북 계정과 페이스북 그래프 API를 통해 획득하였다. 사용자 영화 평가 시스템을 통해 획득된 사용자 데이터를 제안하는 방법에 적용하였고 추천 성능, 품질 및 초기 사용자 문제를 벤치마크 알고리즘과 비교하여 평가하였다. 실험 평가의 결과 제안하는 방법을 적용한 추천 시스템을 통해 추천의 품질을 10% 향상시킬 수 있었고, 초기 사용자 문제에 대해서 15% 완화시킬 수 있음을 볼 수 있었다.

직장암의 방사선치료에 대한 Patterns of Care Study: $1998{\sim}1999$년도 수술 후 방사선치료 환자들의 특성 및 치료내용에 대한 분석결과 (Postoperative Radiotherapy in the Rectal Cancers Patterns of Care Study for the Years of $1998\~1999$)

  • 김종훈;오도훈;강기문;김우철;김원동;김정수;김준상;김진희;길학재;서창옥;손승창;안용찬;양대식
    • Radiation Oncology Journal
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    • 제23권1호
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    • pp.22-31
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    • 2005
  • 목적 : 전국의 각 병원 방사선종양학과에서 1998년과 1999년도의 2년간 직장암 진단 하에 수술 후 방사선치료를 시행한 환자들의 자료를 분석하여 한국인 직장암 환자의 전체적인 구성과 특성을 파악하고 치료 내용에 대한 현황을 조사하여 국가적인 자료로 활용하고자 하였다. 대상 및 방법 : 대상 환자의 기준은 1998년부터 1999년 사이에 직장 선암의 수술 후 방사선치료를 시작한 환자로서 육안적 잔여 병소 없이 근치적으로 수술이 이루어진 환자를 대상으로 했으며 직장암이외의 다른 암의 병력이 있거나 과거에 골반에 방사선치료를 받은 병력이 있는 환자는 제외하였다. 각 병원별 치료환자 수에 비례하여 해당 병원의 입력 환자수를 정한 후 PCS본부의 무작위 추출 과정을 통하여 입력할 환자를 선정하였다. 선정된 환자는 웹 기반 PCS시스템을 이용하여 각 병원에서 직접 자료를 입력하였다. 결과 : 전국의 19개 병원에서 총 309명의 환자 자료가 입력되었다. 남녀 성비는 59 : 41이었으며 하단연 기준 종양의 위치는 항문연 6 cm 이내가 $46\%$로 가장 많았다. 수술 전 CEA검사는 $79\%$에서 시행되었으며 이 중 $43\%$에서 6 ng/ml 이상인 것으로 나타났다 수술 전 직장내초음파검사는 50명($16\%$)에서만 시행되었으며 CT 등을 이용한 임상적 병기판정은 274명에서 가능하였으며 stage II가 $32\%$, III가 $48\%$를 차지하였다. 수술 후 조직소견에 의한 병리학적 병기는 stage II가 $34\%$, III가 $63\%$였다. 수술의 방법은 복회음부절제수술이 $38\%$, 저위전방절제술이 $59\%$였으며, 5명의 환자에서는 원격전이가 있었으나 원발병소와 함께 절제되었다. 절제연에서 종양세포가 발견된 경우가 13예였으며, 수술 후 항암화학치료를 받은 환자는 전체의 $91\%$였고 $80\%$의 환자는 정맥주사, $9\%$의 환자는 경구항암제를 투여한 것으로 나타났다. 항암제는 5FU와 leucovorine의 조합이 212명($69\%$)으로 가장 많았고 시행횟수는 6회가 140예($45\%$)로 가장 많았다. 환자의 치료자세는 복와위자세가 251예($81.2\%$)로 나타났고, 치료 조사야 수는 박스형 4문조사가 75예($24.3\%$)로 가장 많았으며 3문조사(후방-양측방)가 201예($65.0\%$)로 그 뒤를 이었다. 치료 시 소장을 조사야 외부로 이동시키기 위한 장치나 소변을 참는 등의 조치는 $40.1\%$의 환자에서 시행되었다. 선량의 처방점은 회전중심점이 140예($45.3\%$), 등선량곡선이 123예로 비슷하게 나타났다. 실제 치료된 조사선량은 $180\~7,740$cGy의 분포를 보였으며 목표선량의 $90\%$이상이 투여된 경우가 287예($92.9\%$)였다. 결론 : 전국 각 병원들의 환자를 종합하여 관찰된 내용은 문헌상 권장되는 것과 비슷한 결과를 보였으며 수술의 범위와 항암화학치료의 방법은 병원에 따라 비교적 다양한 형태로 시행되고 있는 것으로 나타났다. 각 병원의 방사선치료 내용은 환자의 상태에 따라 결정되는 탓에 방사선량과 조사야의 선택에 있어 차이가 관찰되었으며 처방된 치료에 대한 환자의 순응도는 $90\%$ 이상으로 높게 나타났다.