• Korean Chemical Engineering Research
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• 제60권4호
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• pp.588-593
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• 2022

본 논문에서는 hemin, 폴리에틸렌이민(PEI) 및 탄소나노튜브(CNT)를 이용하여 제조 CNT/PEI/hemin/PEI 복합재에 가교제인 테레프탈알데하이드(TPA)를 첨가하여 전자전달이 개선된 과산화수소 환원 반응(HPRR) 촉매를 합성하였다. 합성된 촉매(CNT/PEI/hemin/PEI/TPA)를 과산화수소 10 mM 농도에서 HPRR 반응성을 확인한 결과, 0.2 V (vs. Ag/AgCl)에서 0.2813 mA cm^-2의 전류 밀도로 나타났으며, 이는 가교하지 않은 촉매(CNT/PEI/hemin/PEI)와 범용 가교제인 글루타르알데하이드(GA)에 의해 가교된 촉매(CNT/PEI/hemin/PEI/GA)에 비해 각각 2.43 및 1.87배 증가하였다. CNT/PEI/hemin/PEI/TPA의 HPRR 개시전위는 0.544 V로서 CNT/PEI/hemin/PEI와 CNT/PEI/hemin/PEI/GA의 0.511 및 0.471 V에 비하여 원활한 전자전달에 의해 개선되었음을 확인할 수 있었다. 이는 전기화학 임피던스 분광법(EIS)을 이용한 분석 결과에서도 확인되었는데, CNT/PEI/hemin/PEI/GA의 경우, 전자전달을 방해하는 가교제의 도입에 따라 CNT/PEI/hemin/PEI에 비하여 높은 전자전달저항을 나타낸 반면, CNT/PEI/hemin/PEI/TPA는 6.2% 감소하여, 가장 낮은 전자전달저항을 나타냈다. 막이 없는 흐름형 과산화수소 연료전지를 이용한 평가에서도, CNT/PEI/hemin/PEI/TPA를 환원극으로 활용한 전지의 최대 출력 밀도가 36.34±1.41 μWcm^-2로, CNT/PEI/hemin/PEI (27.87±0.95 μWcm^-2)와 CNT/PEI/hemin/PEI/GA(25.57±1.32 μWcm^-2) 보다 높게 측정되어, TPA는 전자전달을 개선 성능을 확인할 수 있었다.

• 의료법학
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• 제21권2호
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• pp.37-73
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• 2020

우리 법원은 의료과오소송에서 진료상 주의의무 위반의 경우 신체적 법익침해에 따른 재산적·비재산적 손해배상을 인정하고, 설명의무 위반의 경우 신체적 법익침해와 상관없이 자기결정권 침해에 따른 위자료 배상을 인정한다. 이러한 판례의 태도에 대하여 설명의무 위반에 따른 위자료 배상이 진료과오의 책임요건을 회피하는 수단으로 활용되고 있다는 비판이 있다. 이들은 결과적으로 신체침해가 아니라 선택기회 상실에 대해 위자료 배상을 인정하는 우리 판례를 신체침해에 대한 배상으로 일원화할 것을 주장한다. 이에 본 논문에서는 판례가 신체적 법익침해론을 따르는 독일과 우리의 의료과오소송의 차이를 검토하고, 독일에서의 설명의무 위반에 대한 논의를 소개하였다. 그리하여 우리와 독일의 인격적 법익침해론과 신체적 법익침해론, 그리고 설명의무 위반에 따른 손해배상 논의의 차이를 확인하였다. 이를 바탕으로 우리의 판례법리 및 인격적 법익침해론의 입장에서 설명의무 위반에 따른 손해배상책임의 주요쟁점을 검토하였다. 의료행위는 의학적 적응성이 인정되는 한 위법한 신체침습이 아니다. 의료행위에 대한 동의 역시 의료행위의 위법성을 조각시키기 위한 것이 아니다. 의료행위에 대한 환자의 동의는 자기결정권의 실행이고, 환자의 자기결정권은 의사의 설명을 통해 구체화된다. 의사가 설명의무를 위반한 경우, 불설명 혹은 설명부족은 그 자체로 부작위에 위한 위법행위를 구성한다. 그로 인하여 침해되는 법익은 자기결정권이다. 환자는 생명·신체에 대한 이익으로 연결되지 않는 때에도 신체에 대한 주체로 자신의 신체에 행해질 행위에 대해 알고, 스스로 결정할 수 있는 권리가 있다. 이러한 권리가 침해되어 선택의 기회가 상실되었다면, 그 자체로 비재산적 손해상태가 인정되어 위자료를 배상하여야 한다. 따라서 의료행위에 악결과가 없어도, 성공한 의료행위였다고 하더라도, 의사의 설명의무 위반으로 환자의 자기결정권이 침해되었다면 위자료 배상은 인정된다. 자기결정권 침해에 따른 위자료 배상에 의료행위로 인한 악결과는 요구되지 않는다. 한편 설명의무 위반의 경우에도 신체손해에 대한 배상이 부정되는 것은 아니다. 설명의무 위반으로 침해된 법익을 자기결정권이고, 선택기회상실이 통상손해로 인정된다. 그러나 자기결정권 침해로 선택기회가 상실되었고, 의사가 설명하여 환자가 선택기회를 잃지 않았다면 다른 선택을 했을 것임이 분명하고, 다른 선택을 했다면 악결과를 피할 수 있었음을 증명하면 악결과에 대해서도 배상을 받을 수 있다. 다만 이때 신체손해는 자기결정권 침해에 따른 특별손해로 의사의 예견가능성이 문제되는 것이기 때문에 의사가 예견할 수 없었던 불가항력적 손해는 배상의 대상이 되지 않는다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권6호
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• pp.853-860
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• 2022

본 연구의 목적은 엔지니어링 노임단가의 산출기준 개선방안을 마련하고 이를 모델화하여 적정한 노임단가 수준을 산정하는데 있다. 이를 위해 엔지니어링 노임단가 산출기준의 타당성 검토와 더불어 광범위한 엔지니어링 산업 실태조사가 실시되었다. 실태조사는 5,879개 모집단을 층화하여 추출된 표본 1,000개의 기업을 대상으로 실시되었고 이중 유효하게 응답한 748개 기업의 설문지가 분석에 사용되었다. 본 연구가 제시한 엔지니어링 노임단가 산출기준의 개선방안 및 산출모델은 다음과 같다. ① 엔지니어링 대가 산정 시 적용되는 노임단가는 평균임금이 아닌 원청 임금으로 산정하는 것이 합리적인 것으로 분석되었다. 원청노임단가는 '평균 기술자임금÷ [1-하청금액 수주비중×(1-하도급률)]'의 산식에 의해 추정되었다. ② 실태조사결과 엔지니어링산업의 1개월 근로일수는 99 % 신뢰구간에서 20.35일~20.54일로 현행기준(22일)과 차이가 컸다. 또한 노임단가 산출기준 법령을 검토한 결과 2022년 이후부터는 현행 22일에서 근로기준법에서 정한 휴일을 계산하여 근로일수를 산정하는 것이 법령에 부합되는 것으로 나타났다. ③ 엔지니어링 대가 산정 시 임금조사와 노임단가 적용시점 간의 시간차이는 정부지침을 준용할 경우 과거 특정기간 노임단가 상승률로 보정하여 사용할 수 있는 것으로 검토되었다. ④ 분석결과 현행 엔지니어링 노임단가는 하도급 거래구조의 미 반영(4.1 %), 근로일수의 과다 계상(6.8 %~7.8 %), 과거의 임금적용(2.6 %)으로 적정 노임단가보다 13.5~14.5 % 낮았다. 본 연구에서 제시된 모델은 적정한 엔지니어링 대가를 산정할 수 있을 뿐만 아니라 유사 분야의 노임단가 산정 시 유용한 틀로 사용될 수 있어 정책 활용도가 높을 것으로 기대된다.

• 한국산림과학회지
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• 제111권4호
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• pp.622-629
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• 2022

본 연구는 우리나라 대나무 중 맹종죽에 대해 수간곡선식을 도출하고, 이를 이용하여 재적표를 개발하기 위하여 수행되었다. 맹종죽의 수간곡선식을 도출하기 위하여 Max & Burkhart, Kozak, Lee의 세 가지 수간곡선 모형을 이용하였다. 대나무는 목질 특성 상 내부가 비어 있기 때문에 수간 외직경과 내직경을 산출하고, 이를 연결하여 수간곡선화 하였다. 세가지 수간곡선 모형을 이용하여 수간 외직경 및 내직경을 추정한 결과, Kozak 모형이 적합도지수가 가장 높고, 오차 및 편의가 가장 적어 최적 수간곡선식으로 선정되었다. Kozak 식으로 맹종죽의 수간고별 직경을 추정하고 수간곡선을 도식화하였다. 수간곡선식에 대한 잔차도를 확인한 결과, 잔차가 모두 "0"을 중심으로 분포하여 식의 적합성이 입증할 수 있었다. 맹종죽의 재적 산출을 위해 내직경, 외직경에 대해 각각 연결한 수간곡선식을 회전시켜 회전입방체를 만들었으며, Smalian 구분구적법으로 재적을 계산하였다. 외직경으로 산출된 재적에서 내직경에 의해 산출된 재적을 공제하여 맹종죽의 재적을 도출하였다. 맹종죽의 재적은 일반용재인 일본잎갈나무 재적과 비교해 볼 때, 그 양이 20~30%에 불과한 것으로 나타났다. 그러나 맹종죽의 현재 ha당 본수와 매년 발생되는 죽순의 양을 고려한다면 개체목의 재적은 다른수종에 비해 상대적으로 적더라도, ha당 재적은 유사하거나, 오히려 더 많을 것으로 판단된다. 본 연구를 통해 국내 최초로 맹종죽의 수간곡선식 및 수간재적표가 개발되었으며, 공익 및 산업 수요 확대가 예상되는 대나무에 대한 매각 거래, 탄소흡수량 산정 등에 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권6호
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• pp.447-459
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• 2022

본 연구에서는 위성 기반 재분석 강수 자료인 PERSIANN-CCS-CDR (Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks-Cloud Classification System-Climate Data Record)을 이용하여 한반도에 대한 격자형 확률강수량을 산정하였다. 고려된 기간은 1983년부터 2020년까지 총 38개년이다. 사용된 자료의 공간해상도는 0.04°이며, 시간해상도는 3시간이다. 확률분포로는 빈도해석을 위해 일반적으로 사용되고 있는 Gumbel 분포를 사용하였으며, 매개변수 추정을 위해 확률가중모멘트법을 적용하였다. 지속기간은 3시간부터 144시간 까지, 재현기간은 2년부터 500년까지가 고려되었다. 이러한 방식으로 산정된 결과를 지상우량계인 ASOS (Automated Synoptic Observing System) 기상관측소의 강수 자료를 활용하여 산정된 확률강수량과 비교·검토하였다. 그 결과, PERSIANN-CCS-CDR 자료로부터 산정된 Gumbel 분포의 매개변수들은 지속기간이 증가함에 따라 ASOS의 결과들과 유사한 양상을 보였으며 이를 토대로 얻어진 확률강수량은 지속기간이 짧은 경우 다소 큰 차이를 보였으나, 지속기간이 18 h 이상인 경우 그 차이는 약 20% 이내로 감소함을 확인하였다. 추가적으로, 남북한 차이를 살펴보았으며 Gumbel 분포 매개변수들 중 위치 매개변수의 차이가 두드러지게 나타남을 확인하였다. 지속기간의 증가에 따른 북한의 확률강수량이 상대적으로 작게 나타났으며, 지속기간 3 h 기준 남한의 84%, 지속기간 144 h 기준 70~75% 수준인 것으로 확인되었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제24권2호
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• pp.63-77
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• 2022

농업기상재해 조기경보시스템에서 모의되는 농장 규모 풍속 예측자료의 추정오차를 개선하기 위해, 농촌진흥청 농업기상관측망의 2020년 1~12월 풍속 관측자료와 해당 지점에 대한 조기경보시스템 모의 풍속을 이용하여, 87지점 일 8시간대(00, 03, 06 … 21시) 각각 풍속 추정오차를 종속변수로, 추정풍속을 독립변수로 하는 일차 회귀식(Y=aX+b)을 도출하였다. 상관계수가 0.5를 초과하였을 때는 회귀식을 풍속 보정식으로 활용하고, 상관계수가 0.5 이하일 때는 회귀식 대신 해당 지점 및 시간대의 ME를 보정값으로 대체하였다. 풍속 모형을 전국적으로 적용할 수 있도록 87지점×8개 시간의 회귀계수 a와 b, 상관계수 R과 ME 값으로 거리역산가중법으로 공간내삽하여 250m 격자해상도의 분포도를 제작하였다. 모형의 검증을 위하여 회귀계수 a와 b, 상관계수 R과 ME 공간내삽 분포도로 부터 농산촌 지역 13개 기상관측지점의 격자값을 추출하고, 13곳의 2019년 1~12월의 조기경보시스템 모의 풍속(00, 03, 06 … 21시)를 보정한 다음, 기존 추정 풍속과 함께 추정오차를 비교하였다. 검증 지점 풍속의 평균 ME는 0.68m/s에서 보정 후 0.45m/s로 감소하였으며, 평균 RMSE는 1.30m/s에서 1.05m/s로 감소하였다. 조기경보시스템의 풍속은 전 시간대에서 모두 과대 추정되고 있는데, 보정 기법을 적용한 후에는 15시 경을 제외하고 모두 과대추정 경향이 감소하여 ME가 약 33%, RMSE는 19.2% 더 개선되었다. 농업기상재해 조기경보시스템에서 농작물의 풍해 위험 판단은 일 8회의 풍속 평균값으로부터 도출된 일 최대순간풍속을 기반으로 하는데, 풍속의 과대모의 현상을 개선하여 강풍 위험 경보의 오보를 감소시킬 것으로 기대된다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제34권1호
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• pp.35-57
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• 2022

이 연구는 게이미피케이션을 적용한 '환경친화적 의류 라이프 사이클' 수업을 개발하고 이를 적용하여 이 수업이 학습자에게 미치는 영향과 만족도를 살펴보고자 하였다. 개발된 수업은 경기도 소재 A 고등학교 2학년 학생 40명에게 2022년 2월 3일 ~ 2022년 2월 10일까지 총 4차시 적용되었으며 생산 - 유통 - 소비 - 폐기의 단계로 게더타운 플랫폼에서 게이미피케이션 요소가 반영된 내용을 학습한 후 미션을 해결하는 형태로 진행되며 미션을 수행하지 못할 경우 계속해서 반복학습을 하도록 설계하였다. 학습자들은 수업 전 사전 설문과 수업 후 사후 설문을 하였고 3명으로 이루어진 한 개의 그룹을 무선표집하여 심층면접을 실시하였다. '환경친화적 의류 라이프 사이클' 주제로 게이미피케이션을 적용한 수업은 학습자들의 몰입도와 자기주도적 학습 태도에는 유의미한 영향을 미치지 않은 것으로 나타났다. 다만, 비몰입도가 높은 학습자의 경우 수업의 몰입도가 높아졌고, 몰입도, 자기주도적 태도가 높을수록 만족도가 높은 것으로 나타났다. 학습자들은 게이미피케이션을 적용한 수업에 대해 '우려'와 '기대'를 나타내었으며 개발된 수업이 '새로운 교수법'을 사용한 수업이기는 하지만 '적절한 사용'이 필요하다고 하였다. 그리고 이 수업은 '학생 중심 수업'과 '자기주도적 학습'이 가능하다고 평가했다. 수업을 실행한 교사는 이 수업이 기존 수업에 비해 학생들의 기대와 흥미를 끄는 데 더 효율적이었고, 메타버스 환경의 수업이 비대면 시대의 새로운 수업으로 인식된다고 하였다. 다만, 실제 현장에 적용했을 때 학습자들이 원활하게 수업을 진행할 수 있도록 구체적인 설계를 해야 하고 수업에서 교사의 역할이 더욱 중요하다고 하였다. 그리고 게임의 요소가 주는 기대감이 수업의 본질을 흐리지 않도록 제대로 설계해야 함을 제안하였다.

• 멤브레인
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• 제32권4호
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• pp.235-252
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• 2022

무삼투압차 역삼투압(Δ𝜋= 0)은 KAIST H. N. Chang 명예교수가 2013년 발명, 2014년 미국 특허 출원, 2018년 특허 취득(US 9,950,297) 해수담수화기술. Chang 등의 RO 기술은 삼투압 조정조와 저압 역삼투압의 2 챔버로 구성. Chang 등은 소금물을 비롯한 모든 수용액은 물과 용질(소금)로 완전 분리 가능 주장. 삼투압차 조정조, 저압 역삼투압조 2 챔버로 구성됨. 고농도 용액의 삼투압은 1908년 미국화학회지 출간된 MIT G. N. Lewis식 이용. 두 번째 특허(US 10,953,3367)에서 RO가 10~12 bar 저 삼투압차 수행 가능 증명. 세 번째 특허(Korea 10-2322755, 해외 출원 중) Singularity ZERO 활용하면 기존 RO에 비해 물은 50% 추가, 막 면적은 1/3, 이론에너지는 1/5, 동일 용량의 S-ZERO 기술은 기존 RO 건설비의 50~60%로 예측됨.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.249-263
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• 2023

대표적인 추천 시스템 방법론인 협업 필터링(Collaborative Filtering)에는 이웃기반 방법(Neighbor Methods)과 잠재 요인 모델(Latent Factor model)이라는 두 가지 접근법이 있다. 이중 행렬 분해(Matrix Factorization)를 이용하는 잠재 요인 모델은 사용자-아이템 상호작용 행렬을 두 개의 보다 낮은 차원의 직사각형 행렬로 분해하고 이들의 행렬 곱으로 아이템의 평점(Rating)을 예측한다. 평점 패턴으로부터 추출된 요인 벡터들을 통해 사용자와 아이템 속성을 포착할 수 있기 때문에 확장성, 정확도, 유연성 측면에서 이웃기반 방법보다 우수하다고 알려져 있다. 하지만 평점이 지정되지 않은 아이템에 대해서는 선호도가 다른 개개인의 다양성을 반영하지 못하는 근본적인 한계가 있고 이는 반복적이고 부정확한 추천을 초래하게 된다. 이러한 잠재요인 모델의 한계를 개선하고자 각각의 아이템 별로 사용자의 선호도를 적응적으로 학습하는 적응 심층 잠재요인 모형(Adaptive Deep Latent Factor Model; ADLFM)이 등장하였다. ADLFM은 아이템의 특징을 설명하는 텍스트인 아이템 설명(Item Description)을 입력으로 받아 사용자와 아이템의 잠재 벡터를 구하고 어텐션 스코어(Attention Score)를 활용하여 개인의 다양성을 반영할 수 있는 방법을 제시한다. 하지만 아이템 설명을 포함하는 데이터 셋을 요구하기 때문에 이 방법을 적용할 수 있는 대상이 많지 않은 즉 일반화에 있어 한계가 있다. 본 연구에서는 아이템 설명 대신 추천시스템에서 보편적으로 사용하는 아이템 ID를 입력으로 하고 Self-Attention, Multi-head attention, Multi-Conv1d 등 보다 개선된 딥러닝 모델 구조를 적용함으로써 ADLFM의 한계를 개선할 수 있는 일반화된 적응 심층 잠재요인 추천모형 G-ADLFRM을 제안한다. 다양한 도메인의 데이터셋을 가지고 입력과 모델 구조 변경에 대한 실험을 진행한 결과, 입력만 변경했을 경우 동반되는 정보손실로 인해 ADLFM 대비 MAE(Mean Absolute Error)가 소폭 높아지며 추천성능이 하락했지만, 처리할 정보량이 적어지면서 epoch 당 평균 학습속도는 대폭 향상되었다. 입력 뿐만 아니라 모델 구조까지 바꿨을 경우에는 가장 성능이 우수한 Multi-Conv1d 구조가 ADLFM과 유사한 성능을 나타내며 입력변경으로 인한 정보손실을 충분히 상쇄시킬 수 있음을 보여주었다. 결론적으로 본 논문에서 제시한 모형은 기존 ADLFM의 성능은 최대한 유지하면서 빠른 학습과 추론이 가능하고(경량화) 다양한 도메인에 적용할 수 있는(일반화) 새로운 모형임을 알 수 있다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제56권1호
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• pp.54-69
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• 2023

본 연구는 2014년부터 2019년까지 국민건강영양조사 자료를 이용하여 아동·청소년의 단백질 섭취와 성장지표 및 비만과의 관련성을 규명하고자 하였다. 본 연구의 대상자는 6-18세 아동 및 청소년 5,567명으로 1일 24시간 회상법 자료를 이용하여 단백질 섭취량을 평가한 결과는 다음과 같다. 대상자의 평균 총 단백질 에너지섭취비율은 14.5 ± 0.1%로 청소년 및 남아에서, 교육수준 및 가구소득수준이 높을수록 높았다. 단백질 섭취량을 삼분위수로 분류했을 때, 총 단백질 섭취량이 가장 높은 그룹이 가장 적게 섭취한 그룹에 비해 과체중 및 비만의 교차비가 1.36배 높았다. 동물성 단백질은 과체중 및 비만과 양의 연관성이 있었으나, 식물성 단백질은 유의한 연관성이 없었다. 동물성 단백질을 가장 많이 섭취한 남아와 청소년에서 가장 적게 섭취한 그룹에 비해 과체중 및 비만의 교차비가 유의하게 높았으나 지방 섭취량을 보정 한 이후에는 유의성이 사라졌다. 총 단백질 섭취량이 증가하면 동물성 단백질 섭취는 증가하지만 식물성 단백질은 감소했으며, 탄수화물 섭취량은 감소하고 지방 섭취량은 증가하는 경향을 보였다. 특히, 동물성 단백질을 가장 많이 섭취하는 그룹의 육류 섭취횟수는 4.1회로 가장 적게 섭취하는 그룹 1.2회에 비해 약 4배 높았다. 이상과 같은 결과를 통해 최근 10년간 우리나라 아동 및 청소년의 총 단백질과 동물성 단백질 섭취량은 증가하였으며, 총 단백질 및 동물성 단백질의 높은 섭취는 과체중 및 비만의 위험 증가와 관련이 있었다. 유년시절의 비만은 당뇨병, 심혈관질환 등과 같은 만성질환의 위험을 높이고, 성인 비만으로도 이어질 가능성이 높다. 특히, 식생활은 아동비만에 주요한 영향을 미치므로 향후 아동 및 청소년의 성장발달과 비만예방을 위해 전향적 연구수행을 통한 단백질 적정섭취 가이드라인 및 효과적인 영양교육 프로그램 마련이 필요할 것이다.