• 한국식품영양과학회지
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• 제36권9호
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• pp.1172-1181
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• 2007

본 연구는 전북지역 학교 영양사 226명을 대상으로 건강기능식품 섭취실태 및 인식도를 알아보고자 설문조사를 실시하였으며 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 조사대상자의 일반적 특징은 여자가 98.7%였고, 연령은 30${\sim}$39세가 73.5%로 가장 많았다. 학력은 대졸이 82.7%로 가장 많았으며, 결혼은 기혼이 78.8%를 차지하였다. 현재 자신의 건강상태 인지는 ‘보통이다’가 53.5%, ‘건강한 편이다’ 34.1% 순으로 나타났다. 건강기능식품에 관한 법률 제정 및 시행 사실을 69.0%가 모르고 있다고 응답하였고, 식품과 질병과의 관계 인지도는 ‘매우 관계가 있다’가 68.6%, ‘어느 정도 관계가 있다’가 31.4%로 조사되어 식품과 질병이 밀접한 관계가 있다고 인지하고 있었다. 건강기능식품 제조${\cdot}$판매 회사의 홍보나 광고에 대해 93.8%가 '허위 과대 선전이 많은 것 같다’고 응답하였고, 유통구조에 대해서도 60%가 '잘 되어있지 않다’고 응답하여 건강기능식품 제조회사에 대한 신뢰도가 낮게 나타났다. 건강기능식품의 효율적 관리를 위한 국가에서 관심을 가져야 할 분야는 안전성 제고 및 효능 검증이 79.6%로 가장 많이 나타났다. 건강에 영향을 주는 요인은 식습관(3.9)>스트레스 해소(3.73)>규칙적인 생활(3.7)>휴식 및 수면(3.66)>운동(3.62) 순으로 조사되었다. 반면 건강기능식품(2.07)은 가장 낮은 점수를 보여 건강에 미치는 영향이 적다고 인지하고 있었다. 건강기능식품의 섭취실태는 61.9%가 섭취한 경험이 있었고, 섭취종류는 영양보충용제품(57.9%)>홍삼제품(52.9%)>클로렐라제품(30.0%) 순으로 섭취하였다. 건강기능식품 섭취이유는 피로회복(25.7%)>질병의 예방(22.9%)>영양보충(22.1)>주변의 권유(11.4%) 순이었다. 구입방법은 방문판매원을 통해서가 40%로 가장 높게 나타났고, 평균구입비용은 26만원 이상이 25.7%로 가장 높게 나타났다. 제품 표시 설명서 이해정도는 42.1%가 이해하지 못하는 것으로 조사되었고, 섭취 후 효과는 ‘그저 그러함’이 65.7%로 가장 높게 조사되었고 22.1%만이 재구매 의사가 있었다. 건강기능식품을 섭취하지 않는 이유는 ‘효능을 믿을 수가 없어서’가 68.6%로 가장 높게 조사되었으며 건강기능식품의 부정적인 견해는 ‘비싸게 판매’ 34.3%, ‘과대선전으로 소비자를 속인다’와 ‘안정성에 대한 보장이나 정보가 부족하다’가 각각 27.9%로 나타나 건강기능식품에 대한 부정적인 생각을 가지고 있었다. 건강기능식품 구입 시 고려요인은 부작용(4.72)>복용 후 효과(4.59)>청결도(4.51)>회사신뢰도(4.29) 순으로 나타나 부작용과 복용 후 효과에 대해 중요하게 생각하는 것으로 조사되었다. 이상의 결과를 통해서 건강기능식품에 대한 관심과 섭취의 기회가 증대되고 있는 가운데 식품영양학 분야에 전문가인 영양사조차도 건강기능식품에 대해 건강기능식품에 관한 법률제정 및 시행사실 인식부족 및 건강기능식품의 정확한 인식 및 정보가 부족한 것으로 나타났다. 따라서 영양사의 직무를 올바르게 수행하기 위해서는 다음과 같이 제언하고자 한다. 첫째, 건강기능식품의 정확한 이해가 필요하고 건강기능식품 원료 및 성분에 대한 정확한 분석능력과 그 성분이 인체에 미치는 효능에 관한 최신 연구들의 정확한 정보 확보와 적용이 필요하며 둘째, 건강기능식품은 건강상태 유지 및 질병의 발생 위험을 감소시키는데 기여하므로 식사의 일부로 간주하여 교육을 실시해야하고 셋째, 차후 학교에서 영양상담실을 설치하여 운영할 경우 학생, 일반교사 및 학부모 대상으로 교육을 할 경우 건강기능식품은 질병의 치료 목적으로 사용되는 것이 아님을 주지시키고 전달해야하며 넷째, 건강기능식품에 대한 올바른 인식을 가지고 선택할 수 있도록 교육하기 위해 정보교류 활성화 및 보수교육 등을 통해 영양사의 전문성을 신장하기 위한 많은 노력과 준비가 필요하다고 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.173-198
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• 2020

최근 온라인의 비약적인 활성화로 캠페인 채널들이 다양하게 확대되면서 과거와는 비교할 수 없을 수준의 다양한 유형들의 캠페인들이 기업에서 수행되고 있다. 하지만, 고객의 입장에서는 중복 노출로 인한 캠페인에 대한 피로감이 커지면서 스팸으로 인식하는 경향이 있고, 기업입장에서도 캠페인에 투자하는 비용은 점점 더 늘어났지만 실제 캠페인 성공률은 오히려 더 낮아지고 있는 등 캠페인 자체의 효용성이 낮아지고 있다는 문제점이 있어 실무적으로 캠페인의 효과를 높이고자 하는 다양한 연구들이 지속되고 있다. 특히 최근에는 기계학습을 이용하여 캠페인의 반응과 관련된 다양한 예측을 해보려는 시도들이 진행되고 있는데, 이 때 캠페인 데이터의 다양한 특징들로 인해 적절한 특징을 선별하는 것은 매우 중요하다. 전통적인 특징 선택 기법으로 탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm) 중 SFS(Sequential Forward Selection), SBS(Sequential Backward Selection), SFFS(Sequential Floating Forward Selection) 등이 많이 사용되었지만 최적 특징만을 학습하는 모델을 생성하기 때문에 과적합의 위험이 크고, 특징이 많은 경우 분류 예측 성능 하락 및 학습시간이 많이 소요된다는 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 캠페인에서의 효과성 제고를 위해 개선된 방식의 특징 선택 알고리즘을 제안한다. 본 연구의 목적은 캠페인 시스템에서 처리해야 하는 데이터의 통계학적 특성을 이용하여 기계 학습 모델 성능 향상의 기반이 되는 특징 부분 집합을 탐색하는 과정에서 기존의 SFFS의 순차방식을 개선하는 것이다. 구체적으로 특징들의 데이터 변형을 통해 성능에 영향을 많이 끼치는 특징들을 먼저 도출하고 부정적인 영향을 미치는 특징들은 제거를 한 후 순차방식을 적용하여 탐색 성능에 대한 효율을 높이고 일반화된 예측이 가능하도록 개선된 알고리즘을 적용하였다. 실제 캠페인 데이터를 이용해 성능을 검증한 결과, 전통적인 탐욕알고리즘은 물론 유전자알고리즘(GA, Genetic Algorithm), RFE(Recursive Feature Elimination) 같은 기존 모형들 보다 제안된 모형이 보다 우수한 탐색 성능과 예측 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한 제안 특징 선택 알고리즘은 도출된 특징들의 중요도를 제공하여 예측 결과의 분석 및 해석에도 도움을 줄 수 있다. 이를 통해 캠페인 유형별로 중요 특징에 대한 분석과 이해가 가능할 것으로 기대된다.