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쌀빵에 대한 인식 및 학교급식 적용 가능성 분석: 교육청 학교급식 담당자를 중심으로 (Perception of School Foodservice Officials on Rice Bread as School Foodservice Menu)

  • 양일선;이민아;차성미;조윤희;이소영;이소정;이해영
    • 한국식품영양과학회지
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    • 제37권6호
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    • pp.729-737
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    • 2008
  • 본 연구에서는 교육청 학교급식 담당자를 대상으로 쌀빵을 학교급식에 적용하는데 있어서의 가능성 타진을 목적으로 학교급식 담당 실무자의 입장에서 쌀빵에 대한 인식 및 학교급식에의 적용가능성에 대해 분석 조사하였다. 응답한 33부의 설문지를 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 조사대상자의 대부분(93.9%)은 여자였으며, 교육청 근무경력은 평균 2년 3.5개월, 학교급식관련 근무경력은 평균 8년 8.4개월이었다. 교육청 관할 하에 있는 학교로는 시 도 교육청 그룹에서는 초등학교의 경우 농어촌형 직영 272.3개교, 중학교의 경우 농어촌형 직영 115.5개교, 고등학교의 경우 농어촌형직영 73.0개교로 가장 많은 유형으로 나타났다. 지역교육청의 관할 하에 있는 학교 유형으로는 초등학교의 경우 도시형 직영 23.3개교, 중학교에서는 도시형 직영 11.6개교, 고등학교의 경우 도시형 위탁 5.3개교로 가장 높은 값으로 나타났다. 둘째, 교육청의 학교급식 지원 분야에 대해 복수응답하게 한 결과, 응답한 교육청 모두에서 저소득층 급식비를 지원하고 있었고 식품비 분야에서는 친환경농산물 12개청(50.5%), 우리농산물 5개청(20.8%), 지역농산물 4개청(16.7%)순으로 지원하고 있었다. 시 도 교육청에서는 저소득층 급식비(중앙값 839.0개교)에, 지역교육청에서는 지역농산물 식품비(중앙값 37.5개교)에 가장 많은 학교를 지원하고 있었다. 지원 금액으로는 시 도 교육청이 저소득층 급식비에 평균 168억원, 지역교육청이 급식종사자 인건비가 평균 10억 5천만원을 지원하고 있었다. 셋째, 학교급식에서의 쌀 이용현황을 살펴보면 초등학교에서는 평균 91.26%가 정부미, 40.64%가 지역쌀을 사용하고 있었고, 중학교와 고등학교 역시 정부미와 지역쌀을 주로 사용하고 있는 것으로 나타났다. 쌀 이용 증진에 대한 교육청의 관심도는 평균 5.00점(Likert 7점 척도)이었고 쌀 이용을 위한 교육청의 지원의지는 평균 4.66점으로 관심이 있다고 조사된 반면, 교육청이쌀 이용 증진을 위한 방안 및 정책을 시행한 경험은 평균 3.31점으로 나타나 상대적으로 정책 시행 경험이 적은 것을 알 수 있었다. 넷째, 학교급식에 쌀빵 메뉴 적용을 위한 방안 및 정책에 대해 교육청의 인식을 조사한 결과, 관심도는 평균 4.35점, 쌀빵 지원의지는 평균 4.14점, 급식에 쌀빵 적용의 바람직성은 4.71점, 급식에 쌀빵 적용 실현가능성은 4.69점으로 높은 점수를 나타낸 반면, 쌀빵 적용 방안 및 정책의 시행 경험은 2.18점으로 낮은 수준으로 조사되었다. 쌀빵을 학교급식에 적용하기 위한 바람직한 지원방법은 '관련 조리기기 지원'(예: 오븐) 19명(57.6%), '보조금 지급', '납품가 할인' 각 9명(27.3%), '현물(쌀빵)제공' 8명(24.2%)의 순으로 조사되었다. 쌀빵을 학교급식에 적용할 때의 장점으로는 다수가 '쌀 소비 촉진' 24명(72.7%)이라고 응답하였고, '영양적우수성' 18명(54.4%), '건강 지향적인 학교급식 이미지 제고' 17명(51.5%), '제공메뉴의 다양성' 12명(36.4%) 등의 의견이 있었다. 반면, 장애요인으로는 '조리시설(오븐 등)의 부족' 24명(72.7%), '비교적 높은 원가' 18명(54.5%), '식단 적용의 한계', '제한적인 조리방법'은 각 13명(39.4%), '급식정책의 미흡' 5명(15.2%), '업체의 홍보부족' 4명(12.1%) 등의 순으로 응답하였다. 다섯째, 교육청의 학교급식에서의 쌀 이용에 대한 의견과 쌀빵 적용에 대한 의견과의 상관성을 분석한 결과, 학교급식에서의 쌀 이용 증진에 대한 '관심'과 '지원의지'는 매우 유의한 상관관계가 있었으며(p<0.001), 또한 '관심'과 '지원의지'는 쌀 이용을 증진시키기 위한 방안 및 정책을 시행한 '경험'과 관련성이 있다고 조사되었다(각 p<0.05, p<0.01). 또 학교급식 메뉴에의 쌀빵을 적용하는 것에 있어서도 쌀빵 적용에 대한 '관심'과 '지원의지'는 유의한 상관관계가 있었으며(p<0.001), 쌀빵 적용의 '바람직성'과 '지원의지', 쌀빵 적용의 '실현가능성' 역시 매우 유의한 상관관계를 보여주었다(p<0.001). 쌀 이용에 대한 관심이 적은 그룹과 관심이 많은 그룹 간에는 학교급식 메뉴에 쌀빵을 적용하는 것에 대한 인식의 모든 항목에서 유의한 차이가 없다고 나타났으며, 쌀 이용 증진을 위한 지원의지가 높은 그룹과 낮은 그룹 간에는 쌀빵 적용을 위한 정책을 시행한 경험에 대한 문항을 제외하고는 유의한 차이를 보였다. 또한 쌀 이용 증진을 위한 정책을 시행한 경험 여부에 따른 두 그룹 간 학교급식 메뉴의 쌀빵 적용에 대한 인식을 비교한 결과, 쌀빵 적용에 대한 관심, 지원의지, 정책 시행 경험 문항에 있어서 경험 많은 군이 경험 적은 군에 비해 유의하게 높은 점수를 보여주었다(p<0.01). 이상의 연구 결과는 쌀빵을 학교급식에 적용 및 확대하는데 앞서 정책실행의 주체가 되는 교육청 담당자들의 인식을 파악한 것으로 앞으로의 쌀빵 적용 증진 계획을 효율적으로 세우는 것에 도움이 될 것이라고 판단된다. 연구결과와 같이 대부분의 교육청 급식 담당자들이 쌀 소비 촉진 및 영양과 건강증진 등의 이유로 쌀뿐만 아니라 쌀빵을 학교급식에 적용하는 것에 의지와 관심이 높음을 알 수 있었으나 실제로 실행에 옮기는 경우는 상대적으로 적은 것을 파악할 수 있었다. 따라서 앞으로 쌀빵을 학교급식에 확대 적용하기 위해서는 교육청 담당자들의 이런 의지와 관심을 더욱 확고히 하고 현실적인 지원, 예를들어 오븐 및 현물 지원 등의 적극적인 지원 방안이 수립되어야 한다고 사료된다. 본 연구는 조사대상자인 교육청 급식담당자의 표본수 확보에 한계를 보였고, 아직까지 상용화 및 급식현장에서 제공되는 비율이 미미한 쌀빵이 조사의 주제어였기에 응답자의 인지도 및 인식 부족이 연구의 한계점으로 작용하였다. 향후 급식현장에서의 목소리를 담아낼 수 있는 영양(교)사, 학생을 대상으로 하는 쌀빵관련 연구가 진행된다면 쌀빵 사용 확대에 현실적인 지원책 마련에 일조할 것으로 사료된다.

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.