• Journal of Nutrition and Health
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• 제50권3호
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• pp.270-283
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• 2017

본 연구는 충남 공주시 K대학교의 남녀 대학생 300명을 대상으로 설문조사 및 식사조사를 통해 커피 섭취 수준에 따른 커피섭취행동, 식습관, 식사 영양소 섭취량과의 관계를 분석하였다. 설문조사는 자기기입식으로 응답되었으며, 식사조사는 주중 2일간 식사기록법으로 이루어졌다. 최근 1년간 1일 커피 섭취 수준 및 대상자 분포를 고려해 조사대상자를 커피를 섭취하지 않은 무섭취군 (non coffee group, NCG), 1일 1~2잔을 섭취한 저섭취군 (low coffee group, LCG), 1일 3잔을 섭취한 고섭취군 (high coffee group, HCG)으로 나누었다. 그 결과, 조사대상자는 남자 47.3%, 여자 52.7%로 비슷하였으며, 평균 만나이는 남자 $21.2{\pm}2.12$세, 여자 $20.1{\pm}1.4$세이었다. 1일커피섭취수준에 따라 거주형태는 LCG에서 자취 비율이 높았으며, 자가나 기숙사/하숙 비율이 낮았다 (p < 0.05). 그러나 1일 커피 섭취 수준에 따른 최근 1년간 잠시간의 충분한 정도나 하루 운동시간의 차이가 없었다. 1일 커피 섭취 수준에 따라 커피섭취횟수는 HCG가 LCG보다 유의적으로 많았다 (p < 0.001). 주로 마신 커피 종류는 블랙 원두추출 커피가 LCG 25.2%, HCG 42.7%로 가장 많았으며, 1일 커피 섭취 수준에 따라 HCG는 LCG보다 블랙 원두추출 커피, 우유나 설탕을 넣은 원두추출 커피를 마시는 비율이 높았다 (p < 0.05). 커피를 주로 마시는 시간은 LCG와 HCG 모두 주로 18~24시 이전이었으며, 장소는 카페가 가장 많았다. 커피 섭취군의 최근 1년간 커피나 동반간식 선택시 두군 모두 '열량과 관계없이 좋아하는 것을 고른다'는 비율이 각각 80% 정도로 많았다. 식사대신 동반간식을 섭취한 횟수는 LCG와 HCG 모두 '없다'가 75% 이상을 차지했으나, HCG가 LCG보다 주 1~2회나 주 3~4회를 섭취하는 비율이 높았다 (p < 0.05). 조사대상자는 아침 결식율과 패스트푸드 섭취율이 높았고, 1일 3회 이상 채소반찬 (김치제외)을 섭취하는 횟수는 주 1~2회 이하가 33.0%이었으며, 과일 섭취 횟수는 주 1~2회 이하가 68.7%이어서 채소와 과일 섭취 횟수가 매우 낮았다. 1일 커피 섭취 수준에 따라 아침식사일수 및 과일 섭취 횟수가 차이가 없었으며, 1일 3회 분량 이상 채소반찬 (김치제외) 섭취 횟수는 전반적으로 LCG와 NCG가 HCG보다 높았다 (p < 0.05). 전체대상자에서 탄산음료 및 단음료 섭취 횟수는 주 3~4회 이상이 각각 30.3%, 40.0%로 나타나 많았으며, 섭취 횟수 분포로 볼 때 LCG와 HCG가 NCG보다 많았다 (p < 0.01). 1일 1컵 정도의 우유 섭취 횟수는 1일 1회 이상이 5.0% 뿐이어서 매우 낮았으며, 1일 커피 섭취 수준에 따른 차이가 없었다. 음주 횟수는 월 3~5일 이상이 50.7%로 나타나 많았으며, LCG와 HCG가 NCG보다 많았다 (p < 0.01). 커피섭취군에서 1일 평균 커피로 섭취한 열량은 LCG $0.88{\pm}5.62$ kcal/일, HCG $7.07{\pm}16.93$ kcal/일이어서 미미한 수준이었다. 이는 본 조사에서 커피섭취자의 대부분이 블랙 커피를 마셨기 때문이다. 남녀 전체에서 단백질, 비타민 A, 비타민 B1, 니아신, 인, 아연, 남자에서 엽산과 철의 1일 섭취량은 권장섭취량이나 충분섭취량을 거의 충족하여 양호하였다. 그러나 남녀 전체에서 에너지의 1일 섭취량은 에너지필요추정량의 72% 미만으로 낮았고, 비타민 C 및 칼슘의 1일 평균 섭취량은 평균필요량보다 낮았으며, 비타민 D의 1일 섭취량은 충분섭취량의 24~34% 수준으로 낮았다. 여자에서는 엽산 및 철의 1일 평균 섭취량은 평균필요량보다 낮았다. 비타민 $B_2$의 1일 섭취량은 커피 섭취 수준에 따라 남녀의 일부 군에서 평균필요량보다 낮았다. 그리고 1일 커피 섭취 수준에 따라 1일 단백질 섭취량 및 니아신 섭취량은 LCG와 HCG가 NCG보다 유의적으로 높았으며, 비타민 A 섭취량은 HCG가 NCG보다 유의적으로 높았을 뿐 (p < 0.05), 다른 영양소에서는 차이가 없었다. 이상에서 조사대상자의 커피 섭취율은 높으나 주로 블랙 커피를 섭취하고 있어 커피로 섭취한 열량이 낮았으며, 1일 커피 섭취 수준이 식사 영양소 섭취량에 거의 영향을 미치지 않았다. 아침 결식율이 높고 채소, 과일, 우유 섭취 횟수가 부족한 결과 에너지, 비타민 D, 비타민 C, 칼슘 등의 섭취가 저조하였다. 커피 섭취 수준이 높을 때 단음료나 알코올 섭취도 많은 경향이어서 수분 섭취가 바람직하지 않을 것으로 여겨졌다. 따라서 조사대상자의 영양 섭취를 향상시키고 커피 섭취를 포함한 바른 수분 섭취 습관을 갖도록 돕는 교육이 실시되고, 사각지대에 놓이기 쉬운 대학생의 영양에 대한 사회적 관심과 지원이 이루어질 필요가 있다고 하겠다. 그리고 현재의 대학생을 비롯한 대부분의 연령군에서 커피 섭취율이 높으며 커피의 영양조성이 당류, 지질 위주로 편중되어 있는 점을 고려할 때, 커피 섭취가 식생활 패턴과 영양 섭취에 미치는 영향을 심층적으로 연구하고, 이 결과를 산학관 분야에 걸쳐 건강한 식생활을 뒷받침하는 자료로 활용함으로써 사회 변화에 맞춘 건강한 식생활을 지원하는 것이 필요하다고 생각한다.

• 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.

• 한국식품영양과학회지
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• 제36권12호
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• pp.1560-1570
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• 2007

본 연구는 2003년에 행해진 연구이나 일반적으로 라이프스타일은 미시적 차원인 특정개인으로부터 거시적 차원인 사회전체에 이르기까지 여러 규모의 차원으로 파악되고 있으며 이는 개인의 전반적인 활동이나 인식에 영향을 주는 생활양식의 개념으로 여겨지는 점과 다른 선행연구들을 살펴볼 때 일반적으로 10년을 주기로 라이프스타일에 따른 변화를 살펴본 연구들이 많은 점으로 미루어 볼 때 본 연구 결과가 현재의 라이프스타일을 반영할 수 있는 것으로 사료된다. 본 연구에서는 전국 남녀 대학생의 라이프스타일에 따른 신체계측, 식행동, 건강관련 생활습관 및 영양섭취실태를 비교하고자 설문조사를 실시하였으며 조사결과는 다음과 같다. 조사대상자의 연령은 남학생 평균 23.7세, 여학생 평균 21.6세였다. 남학생의 경우, 체중은 '개방적 유행추구형'군이 64.1 kg으로 다른 군에 비해 유의적으로 낮은 것으로 조사되었으며, 여학생의 경우, 신장과 체중은 '성취적 가족추구형'군이 평균 160.9 cm, 50.7 kg으로 '소극적절약 외모지향형'군의 평균 162.7 cm, 52.7 kg과 '개방적 유행추구형'군의 평균 163.1 cm, 53.0 kg에 비해 유의적으로 낮은 것으로 조사되었다. 균형 잡힌 식사 여부에 관한 질문에서 "항상 균형 잡힌 식사를 한다"고 응답한 비율은 '적극적 건강추구형'군이 23.3%로 다른 군에 비해 유의적으로 높은 응답율을 보였다. 신용카드로부터 식비 지출금액의 경우 '개방적 유행추구형'군이 월 평균 23.7만원을 사용한데 비해 '비소비 대인관계추구형'군은 월평균 8.5만원을 식비로 지출한다고 응답하여 유의적인 차이를 보였다. 건강관련 생활습관과 관련하여 '적극적 건강추구형'군이 다른 군에 비해 운동량은 많은 반면 음주와 흡연은 적게 하는 것으로 조사되었다. 결식의 경우 '소극적절약 외모지향형'군이 유의적으로 가장 적은 결식율을 보였으나 라이프스타일 유형과 상관없이 모든 대학생들의 하루 중 3끼 이상 결식하는 경우가 80% 이상으로 나타나 대학생들의 올바른 식습관 형성을 위한 영양교육이 필요한 것으로 사료된다. 체중조절을 하는 이유로는 '비소비 대인관계추구형'의 16.2%가 "건강을 위해서"라고 응답한 반면 '소극적절약 외모지향형'과 '개방적 유행추구형'의 24.8%와 26.3%가 "외모를 위해서"라고 응답하여 유의적인 차이를 보였으나 체중조절 방법으로는 대부분이 "약물복용", "운동요법", "비만클리닉" 등의 순인 것으로 조사되었다. 라이프스타일 유형에 따른 영양소 섭취상태는 남학생의 경우 '개방적 유행추구형'군이 '적극적 건강추구형'과 '성취적 가족추구형'군에 비해 유의적으로 높은 비타민 C의 섭취량을 보였으며 여학생의 경우 '적극적 건강추구형'군이 '성취적 가족추구형'군에 비해 유의적으로 낮은 비타민 $B_2$, 칼슘 및 철분 섭취량을 보였다. 그러나 전반적으로 볼 때 라이프스타일에 관계없이 남녀 대학생 모두 에너지와 칼슘 섭취량이 한국인 영양섭취기준의 70% 수준으로 나타났으며 특히 여학생의 경우 철분의 섭취량이 한국인 영양섭취기준의 80% 수준으로 매우 낮은 섭취율을 보였다. 이상의 결과로 볼 때 경제발전과 사회구조의 변화에 따라 대학생들의 식행동, 건강관련 생활습관 및 영양소 섭취실태도 라이프스타일에 따라 다르게 나타나는 것을 볼 수 있다. 그러므로 대학생 시기의 올바른 라이프스타일의 확립 및 영양밀도가 높은 식품섭취를 통해 건강한 생활을 영위할 수 있도록 학교나 지역사회 및 정부차원에서의 지속적이고 체계적인 영양교육이 필요하다. 또한 일단 성립된 바람직하지 않은 라이프스타일은 쉽게 변화하지 않으므로 이론 위주의 영양교육보다는 실제적인 행동변화를 유도할 수 있는 적극적인 영양교육 프로그램의 개발이 필요한 것으로 사료된다.

• 한국토양비료학회지
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• 제44권6호
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• pp.1232-1238
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• 2011

아산화질소 ($N_2O$)는 가장 중요한 지구온난화 가스 중의 하나로 농업용으로 시용한 비료의 생물학적인 변환에 의한 것이 가장 큰 배출 원인으로 알려져 있다. 우리나라 농경지로부터 아산화질소의 간접배출 특성 및 배출량을 밝히기 위해 2007부터 2010년 까지 4년간 경남지방의 농업용관정의 지하수 질소성분들을 분석한 결과, 총 질소의 경우 평균 6.91, 질산태질소는 $5.06mg-N\;L^{-1}$이었다. 용존 아산화질소의 농도는 평균 $14.2{\mu}g-N\;L^{-1}$, 중앙값은 $7.8{\mu}g-N\;L^{-1}$, 최고값은 $169.6{\mu}g-N\;L^{-1}$로 분포하였다. 지하수 중의 총 질소나 질산태질소의 농도는 연도나 시기별로 큰 차이가 없었으나 용존 아산화질소 농도는 연도별로는 2009년에 시기별로는 8월이 가장 낮은 결과를 보였다. 우리나라 지하수 중의 $N_2O$-N 농도와 $NO_3$-N 농도비는 평균값이 0.0034, 중앙값이 0.0018이며, 95% 이상이 IPCC 가이드라인의 default 값인 0.015 이하에 분포하고 있어 IPCC가 1996 가이드라인의 농경지 지하유출에 의한 간접배출계수 ($EF_{5-g}$) 0.015 $N_2O-N/NO_3-N$가 우리나라의 환경보다 너무 높게 선정된 것임을 알 수 있었다. 따라서 IPCC의 $EF_{5-g}$ default 값인 0.015 $N_2O-N/NO_3-N$ 대신 우리나라 농경지 지하수 중의 $N_2O$-N와 $NO_3$-N 농도비의 평균값인 0.0034 $N_2O-N/NO_3-N$을 농경지 질소의 지하유출에 의한 아산화질소 간접배출량 평가를 위한 국가고유 배출계수 ($EF_{5-g}$)로 제시코자 하며, 따라서 농경지에서 수계유출에 의한 아산화질소 전체의 간접 배출계수 ($EF_{5-g}+EF_{5-r}+EF_{5-e}$)는 현재 우리나라의 국가 배출량평가에 사용되는 IPCC default값 0.025 $N_2O-N/NO_3-N$ 대신 0.0134 $N_2O-N/NO_3-N$를 제시코자 한다. IPCC의 수계 간접 배출계수인 0.025 $N_2O-N/NO_3-N$을 적용하여 평가한 2008년 우리나라 농경지에서 질소의 수계유출에 의한 아산화질소 배출량은 1,801,576톤 ($CO_2$-eq)이었으나 본 연구에서 제시한 배출계수인 0.0134 $N_2O-N/NO_3-N$을 적용할 경우 964,645톤 ($CO_2$-eq)으로 835,931톤 ($CO_2$-eq)의 온실가스 배출 감축효과를 얻을 수 있었다. 하지만 본 연구에서 제시한 배출계수는 질소 유출경로 중 가장 비중이 큰 지하침출에 의한 배출계수인 $EF_{5-g}$ 뿐으로 우리나라 농경지 아산화질소 간접배출량의 올바른 평가를 위해서는 앞으로 시용된 질소 중 수계를 통한 외부 유출 비율에 관한 default 값인 $Frac_{LEACH}$ (30%), 표면수 유출계수인 $EF_{5-r}$ (0.0075 $N_2O-N/NO_3-N$), 그리고 하천변을 통해 유출되는 계수인 $EF_{5-e}$ (0.0025 $N_2O-N/NO_3-N$ )에 관한 추가적인 연구가 수행되어야 할 것이다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제51권2호
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• pp.170-203
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• 2018

호남지역은 일제강점기부터 현재까지 한일 고고 고대사학 연구자 사이에서 항상 큰 관심을 받았던 지역이다. 근래 이 지역에서 왜계 고고자료 발견 사례가 양적 질적으로 급증하고 있기 때문에 선행 연구와 견해를 재검토할 필요가 커지고 있다. 전방후원형 고분은 기존에 13기로 알려졌지만 최근 발견 사례가 17기까지 증가했다. 한 곳에서 3기가 조영된 사실도 새롭게 밝혀졌으며, 또 일본의 고분시대(古墳時代)를 특징짓는 형상식윤(形象埴輪)이 처음으로 발견됐다. 호남지역 출토 왜계 고고자료에 대한 선행연구는 특정 자료나 특정 유적 유구에 한정된 사례가 많았다. 본고에서는 호남의 모든 왜계 고고자료를 대상으로 수량 고고자료의 종류 출토 위치를 파악한 후 그 변천을 추적하였다. 시기별 특징이나 변화상 등을 바탕으로 왜와 마한세력의 관계 의도 동향을 문헌 자료 등과 관련시켜 검토하였다. 호남지역 출토 왜계 고고자료는 5세기 전엽부터 증가 및 광범위한 분포를 보여주며 7세기 초까지 이어졌다. 4세기 말~5세기 전엽에는 왜계 무구와 왜계 매장주체부, 5세기 중엽~후엽에는 수혜기(須惠器)(계(系)), 5세기 말~6세기 전엽에는 전방후원형 고분과 왜계 횡혈식석실, 6세기 중엽~7세기 초에는 왜계 무구 석침이 중심을 이루어 시기마다 양상이 변화했음을 알 수 있었다. 4세기 말~5세기 전엽의 왜계 고고자료에 대해서는 이 시기에 집중된 백제와 왜의 왕래 기사를 근거로 외교 사절단을 수행했을 무인계층과의 관련성을 상정했다. 5세기 중엽~후엽에는 수혜기(須惠器)(계(系)) 토기가 호남 내륙부로 확산되었다. 물자의 집적에 유리한 지점에서 주로 출토되는 경향이 엿보인다. 전방후원형 고분의 피장자를 북구주(北九州) 제세력에 속한 왜인을 중심으로 한 교역자 집단으로 해석했다. 전방후원형 고분은 대체로 기본적으로 기존 수장묘가 조영되지 않던 지역에서 특별한 세력 기반 없이 돌연 출현했다. 그러나 재지인의 협조 없이 전방후원형 고분을 축조하기란 불가능했을 것이다. 이는 일본 현지와 호남지역 전방후원형 고분의 구축 기술 차이를 보아도 알 수 있다. 한편 일부 전방후원형 고분은 재지 수장묘와 동시기 아니면 직후에 조영되었다는 점에서 재지 집단과의 밀접한 관련성을 추정할 수 있다. 5세기 초 금관가야가 몰락하자 왜 제국(諸國)은 새로운 교섭 상대로 호남지역을 선택하였다. 그 배경에는 왜에서 구하기 어려운 (지하)자원이나 물자를 확보해야 할 절실한 필요가 있었을 것이다. 약 200년에 걸쳐서 사용되고 매장된 호남지역의 왜계 고고자료는 왜인의 다양한 교섭 노력과 관련된 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.39-55
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• 2019

최근 은행과 증권회사를 중심으로 다양한 로보어드바이저 금융상품들이 출시되고 있다. 로보어드바이저는 사람 대신 컴퓨터가 포트폴리오 자산배분에 대한 투자 결정을 실행하기 때문에 다양한 자산배분 알고리즘이 활용되고 있다. 본 연구에서는 대표적 로보어드바이저 알고리즘인 블랙리터만모형의 강점을 살리면서 객관적 투자자 전망을 도출할 수 있는 지능형 전망모형을 제안하고 이를 내재균형수익률과 결합하여 최종 포트폴리오를 도출하는 로보어드바이저 자산배분 알고리즘을 새로이 제안하며, 실제 주가자료를 이용한 실증분석 결과를 통해 전문가의 주관적 전망을 대신할 수 있는 지능형 전망모형의 실무적 적용 가능성을 보여주고자 한다. 그동안 주가 예측에서 우수한 성과를 보여주었던 기계학습 방법 중 SVM 모형을 이용하여 각 자산별 기대수익률에 대한 예측과 예측 확률을 도출하고 이를 각각 기대수익률에 대한 투자자 전망과 전망에 대한 신뢰도 수준의 입력변수로 활용하는 지능형 전망모형을 제안하였다. 시장포트폴리오로부터 도출된 내재균형수익률과 지능형 전망모형의 기대수익률, 확률을 결합하여 최종적인 블랙리터만모형의 최적포트폴리오를 도출하였다. 주가자료는 2008년부터 2018년까지의 132개월 동안의 8개의 KOSPI 200 섹터지수 월별 자료를 분석하였다. 블랙리터만모형으로 도출된 최적포트폴리오의 결과가 기존의 평균분산모형이나 리스크패리티모형 등과 비교하여 우수한 성과를 보여주었다. 구체적으로 2008년부터 2015년까지의 In-Sample 자료에서 최적화된 블랙리터만모형을 2016년부터 2018년까지의 Out-Of-Sample 기간에 적용한 실증분석 결과에서 다른 알고리즘보다 수익과 위험 모두에서 좋은 성과를 기록하였다. 총수익률은 6.4%로 최고 수준이며, 위험지표인 MDD는 20.8%로 최저수준을 기록하였다. 수익과 위험을 동시에 고려하여 투자 성과를 측정하는 샤프비율 역시 0.17로 가장 좋은 결과를 보여주었다. 증권계의 애널리스트 전문가들이 발표하는 투자자 전망자료의 신뢰성이 낮은 상태에서, 본 연구에서 제안된 지능형 전망모형은 현재 빠른 속도로 확장되고 있는 로보어드바이저 관련 금융상품을 개발하고 운용하는 실무적 관점에서 본 연구는 의의가 있다고 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.77-97
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• 2019

제 4차 산업혁명의 초연결 환경에서 발생하는 많은 양의 데이터는 제 4차 산업혁명을 기존의 생산 환경과 구분지어 주는 주요한 요소이다. 이러한 환경은 데이터를 필요로 하는 동시에 데이터를 생산하는 양면적인 특징을 가진다. 때문에 앞으로의 정보 시스템은 기존의 정보시스템보다 양적인 측면에서 더 많은 데이터를 처리해야 하며, 질적인 측면에서는 많은 데이터 중 사용자의 목적에 부합하는 목표 데이터만을 추출하는 능력이 요구된다. 작은 규모의 정보 시스템에서는 사람이 그 시스템을 정확히 이해하고 필요한 정보를 획득하는 것이 가능하지만, 시스템에 대해 정확한 이해가 어려워진 다양하고 복잡한 시스템에서는 원하는 정보를 획득하는 것이 점점 더 어려워진다. 이러한 문제는 데이터를 사람뿐 아니라 컴퓨터가 이해할 수 있는 온톨로지로 표현하여 다양한 정보처리가 가능하도록 하는 시맨틱 웹(Semantic Web) 구축이 해결책이 될 수 있다. 군에서도 현재 대부분의 업무가 정보 시스템을 통해 이루어지고 있는데, 정보의 입력이나 가공 등 단순처리 중심으로 구축된 기존 시스템이 점점 더 많은 양의 데이터를 포함하게 되면서 시스템을 쉽게 활용하기 위한 노력이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 온톨로지를 통한 지능형 의사결정지원시스템의 예로 온톨로지 기반 군수상황관리체계를 제안하고자 한다. 온톨로지 기반 군수상황관리체계는 기존의 군수정보체계의 복잡한 정보를 직관적으로 보여주기 위해 구축된 군수상황관리체계를 온톨로지를 통해 구축하였으며, 성과기반군수지원 계약관리, 부품사전 등의 유용한 기능을 추가 식별하여 온톨로지에 포함하였다. 또한 구축된 온톨로지가 의사결정지원에 활용할 수 있는지를 확인하기 위해 시맨틱 웹 기술을 통해 기본적인 질의응답은 물론 추론 및 함수를 통한 분석기능을 구현하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.141-166
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• 2019

최근 다양한 매체를 통해 생성되는 방대한 양의 텍스트 데이터를 효율적으로 관리 및 활용하기 위한 방안으로써 문서 요약에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 최근에는 기계 학습 및 인공 지능을 활용하여 객관적이고 효율적으로 요약문을 도출하기 위한 다양한 자동 요약 기법이(Automatic Summarization) 고안되고 있다. 하지만 현재까지 제안된 대부분의 텍스트 자동 요약 기법들은 원문에서 나타난 내용의 분포에 따라 요약문의 내용이 구성되는 방식을 따르며, 이와 같은 방식은 비중이 낮은 주제(Subject), 즉 원문 내에서 언급 빈도가 낮은 주제에 대한 내용이 요약문에 포함되기 어렵다는 한계를 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 저빈도 주제의 누락을 최소화하는 문서 자동 요약 기법을 제안한다. 구체적으로 본 연구에서는 (i) 원문에 포함된 다양한 주제를 식별하고 주제별 대표 용어를 선정한 뒤 워드 임베딩을 통해 주제별 용어 사전을 생성하고, (ii) 원문의 각 문장이 다양한 주제에 대응되는 정도를 파악하고, (iii) 문장을 주제별로 분할한 후 각 주제에 해당하는 문장들의 유사도를 계산한 뒤, (iv) 요약문 내 내용의 중복을 최소화하면서도 원문의 다양한 내용을 최대한 포함할 수 있는 자동적인 문서 요약 기법을 제시한다. 제안 방법론의 평가를 위해 TripAdvisor의 리뷰 50,000건으로부터 용어 사전을 구축하고, 리뷰 23,087건에 대한 요약 실험을 수행한 뒤 기존의 단순 빈도 기반의 요약문과 주제별 분포의 비교를 진행하였다. 실험 결과 제안 방법론에 따른 문서 자동 요약을 통해 원문 내각 주제의 균형을 유지하는 요약문을 도출할 수 있음을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.1-32
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• 2018

본 연구는 경제적으로 국내에 큰 영향을 주었던 글로벌 금융위기를 기반으로 총 10년의 연간 기업데이터를 이용한다. 먼저 시대 변화 흐름에 일관성있는 부도 모형을 구축하는 것을 목표로 금융위기 이전(2000~2006년)의 데이터를 학습한다. 이후 매개 변수 튜닝을 통해 금융위기 기간이 포함(2007~2008년)된 유효성 검증 데이터가 학습데이터의 결과와 비슷한 양상을 보이고, 우수한 예측력을 가지도록 조정한다. 이후 학습 및 유효성 검증 데이터를 통합(2000~2008년)하여 유효성 검증 때와 같은 매개변수를 적용하여 모형을 재구축하고, 결과적으로 최종 학습된 모형을 기반으로 시험 데이터(2009년) 결과를 바탕으로 딥러닝 시계열 알고리즘 기반의 기업부도예측 모형이 유용함을 검증한다. 부도에 대한 정의는 Lee(2015) 연구와 동일하게 기업의 상장폐지 사유들 중 실적이 부진했던 경우를 부도로 선정한다. 독립변수의 경우, 기존 선행연구에서 이용되었던 재무비율 변수를 비롯한 기타 재무정보를 포함한다. 이후 최적의 변수군을 선별하는 방식으로 다변량 판별분석, 로짓 모형, 그리고 Lasso 회귀분석 모형을 이용한다. 기업부도예측 모형 방법론으로는 Altman(1968)이 제시했던 다중판별분석 모형, Ohlson(1980)이 제시한 로짓모형, 그리고 비시계열 기계학습 기반 부도예측모형과 딥러닝 시계열 알고리즘을 이용한다. 기업 데이터의 경우, '비선형적인 변수들', 변수들의 '다중 공선성 문제', 그리고 '데이터 수 부족'이란 한계점이 존재한다. 이에 로짓 모형은 '비선형성'을, Lasso 회귀분석 모형은 '다중 공선성 문제'를 해결하고, 가변적인 데이터 생성 방식을 이용하는 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목함으로서 데이터 수가 부족한 점을 보완하여 연구를 진행한다. 현 정부를 비롯한 해외 정부에서는 4차 산업혁명을 통해 국가 및 사회의 시스템, 일상생활 전반을 아우르기 위해 힘쓰고 있다. 즉, 현재는 다양한 산업에 이르러 빅데이터를 이용한 딥러닝 연구가 활발히 진행되고 있지만, 금융 산업을 위한 연구분야는 아직도 미비하다. 따라서 이 연구는 기업 부도에 관하여 딥러닝 시계열 알고리즘 분석을 진행한 초기 논문으로서, 금융 데이터와 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목한 연구를 시작하는 비 전공자에게 비교분석 자료로 쓰이기를 바란다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.219-240
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• 2018

감성사전은 감성 어휘에 대한 사전으로 감성 분석(Sentiment Analysis)을 위한 기초 자료로 활용된다. 이와 같은 감성사전을 구성하는 감성 어휘는 특정 도메인에 따라 감성의 종류나 정도가 달라질 수 있다. 예를 들면, '슬프다'라는 감성 어휘는 일반적으로 부정의 의미를 나타내지만 영화 도메인에 적용되었을 경우 부정의 의미를 나타내지 않는다. 그렇기 때문에 정확한 감성 분석을 수행하기 위해서는 특정 도메인에 알맞은 감성사전을 구축하는 것이 중요하다. 최근 특정 도메인에 알맞은 감성사전을 구축하기 위해 범용 감성 사전인 오픈한글, SentiWordNet 등을 활용한 연구가 진행되어 왔으나 오픈한글은 현재 서비스가 종료되어 활용이 불가능하며, SentiWordNet은 번역 간에 한국 감성 어휘들의 특징이 잘 반영되지 않는다는 문제점으로 인해 특정 도메인의 감성사전 구축을 위한 기초 자료로써 제약이 존재한다. 이 논문에서는 기존의 범용 감성사전의 문제점을 해결하기 위해 한국어 기반의 새로운 범용 감성사전을 구축하고 이를 KNU 한국어 감성사전이라 명명한다. KNU 한국어 감성사전은 표준국어대사전의 뜻풀이의 감성을 Bi-LSTM을 활용하여 89.45%의 정확도로 분류하였으며 긍정으로 분류된 뜻풀이에서는 긍정에 대한 감성 어휘를, 부정으로 분류된 뜻풀이에서는 부정에 대한 감성 어휘를 1-gram, 2-gram, 어구 그리고 문형 등 다양한 형태로 추출한다. 또한 다양한 외부 소스(SentiWordNet, SenticNet, 감정동사, 감성사전0603)를 활용하여 감성 어휘를 확장하였으며 온라인 텍스트 데이터에서 사용되는 신조어, 이모티콘에 대한 감성 어휘도 포함하고 있다. 이 논문에서 구축한 KNU 한국어 감성사전은 특정 도메인에 영향을 받지 않는 14,843개의 감성 어휘로 구성되어 있으며 특정 도메인에 대한 감성사전을 효율적이고 빠르게 구축하기 위한 기초 자료로 활용될 수 있다. 또한 딥러닝의 성능을 높이기 위한 입력 자질로써 활용될 수 있으며, 기본적인 감성 분석의 수행이나 기계 학습을 위한 대량의 학습 데이터 세트를 빠르게 구축에 활용될 수 있다.