• 제목/요약/키워드: F1 score

검색결과 1,409건 처리시간 0.032초

서울시내 직장인의 스트레스와 식생활관리 (A Study on the Stress and Dietary Life of Office Workers in Seoul)

  • 김종군;김정미;최미경
    • 한국식품조리과학회지
    • /
    • 제19권4호
    • /
    • pp.413-422
    • /
    • 2003
  • The purpose of this study was to investigate the relationship between the dietary attitude and health on the stress status of office - workers in Seoul. This research was conducted on 389 office workers (224 males and 165 female). In relation to stress, it was found that the degree of stress as an office workers was ′slight′ and much for 45.2% and 40.6%, respectively, of the study population. Consequently, most office workers were found to be under stress. The amount of food intake under stress was found to be ′reduced′, unchanged and increased in 38.3, 37.0 and 24.7%, respectively, of those surveyed. The preferred foods when under stress were found to be alcoholic and non-alcoholic beverages, in 57.6% of cases, which was the highest proportion regardless of age, sex, marital status, occupation and educational level. The desired taste when under stress was found to be ′hot′ and sweet in 34.7 and 26.0%, respectively. As to the feeling after food intake, 51.7% responded that food intake was not useful for the relief of stress, which was the highest proportion and many salaried females worried about weight gain. With regard to the relationship between stress, health and nutrition, 69.9% of office workers responded that they thought the relationship of these factors was very high. As for the greatest cause triggering stress, 50.3% responded "due to workplace and job". The best method for relieving stress was to do exercise, with a 30.1 % response, The average score for the degree of stress and tension was 7.2, with 64.0% of office workers having an average level between 6- and 9. The degree of stress was higher for females than males, for unmarried salaried and hot-tempered persons. Those not doing exercise were subject to the highest levels of stress, and those a having sufficient sleep were found to be subject to less stress. Those interested in their health were found to have a good condition and lower levels of stress. In correlation with eating habits, stress, the degree of tension and personality, the F-value was found to be 43.505 (p<0.01), with an explanatory power of 0.294 (29.4%), indicating significant differences. This means that office workers with higher degrees of stress and tension tended to have poorer eating habits. Since bad eating habits have an adverse effect on both the state of physical health and individuals emotional development, for the purpose of correctly managing stress, office workers should make efforts to practice good eating habits.

Netflow를 활용한 대규모 서비스망 불법 접속 추적 모델 연구 (A Study on the Detection Model of Illegal Access to Large-scale Service Networks using Netflow)

  • 이택현;박원형;국광호
    • 융합보안논문지
    • /
    • 제21권2호
    • /
    • pp.11-18
    • /
    • 2021
  • 대다수의 기업은 유무형의 자산을 보호하기 위한 방안으로, IT서비스망에 다양한 보안 장비를 구축하여 정보보호 모니터링을 수행하고 있다. 그러나 서비스 망 고도화 및 확장 과정에서 보안 장비 투자와 보호해야 할 자산이 증가하면서 전체 서비스망에 대한 공격 노출 모니터링이 어려워지는 한계가 발생하고 있다. 이에 대응하기 위한 방안으로 외부자의 공격과 장비 불법통신을 탐지할 수 있는 다양한 연구가 진행되었으나, 대규모 서비스망에 대한 효과적인 서비스 포트 오픈 감시 및 불법 통신 모니터링 체계 구축에 대한 연구는 미진한 편이다. 본 연구에서는 IT서비스망 전체 데이터 흐름의 관문이 되는 네트워크 백본장비의 'Netflow 통계 정보'를 분석하여, 대규모 투자 없이 광범위한 서비스망의 정보 유출 및 불법 통신 시도를 감시할 수 있는 프레임워크를 제안한다. 주요 연구 성과로는 Netflow 데이터에서 운영 장비의 텔넷 서비스 오픈 여부를 6개의 ML 머신러닝 알고리즘으로 판별하여 분류 정확도 F1-Score 94%의 높은 성능을 검증하였으며, 피해 장비의 불법 통신 이력을 연관하여 추적할 수 있는 모형을 제안하였다.

일개대학 간호학과 졸업 후 5년 이내 간호사의 교육목표 달성도와 영향요인 -비판적 사고 성향과 임상수행능력을 중심으로 (Evaluation of Nursing Educational Objectives Achievement & Related Factors in Nurses Within Five Years After Graduation: Focusing on Critical Thinking Disposition and Clinical Competence)

  • 한미현;정승은;김지윤
    • 한국산학기술학회논문지
    • /
    • 제19권12호
    • /
    • pp.836-846
    • /
    • 2018
  • 본 연구는 졸업생의 교육목표 달성도, 비판적 사고 성향과 임상수행능력 정도를 파악하고, 교육목표 달성도와 비판적 사고 성향, 임상수행능력 간의 상관관계와 교육목표 달성도에 영향하는 요인을 확인하고자 시행하였다. 연구대상자는 간호학과를 졸업 한 후 병원에서 근무하는 간호사로서 대학 졸업 후 5년 이내 졸업생 82명과 그 졸업생을 지도하는 간호관리자 68명이였다. 자료는 2014년 1월부터 3월까지 수집하였다. 수집한 자료는 SPSS/WIN 23.0 프로그램을 이용하여 기술통계, t-test, ANOVA, pearson correlation과 multiple regression으로 분석하였다. 연구 결과 졸업생의 교육목표 달성도는 평균 $3.60{\pm}0.60$점/6점, 비판적 사고 성향은 평균 $3.46{\pm}0.28$점/5점, 임상수행능력은 평균 $4.17{\pm}0.56$점/6점이었다. 교육목표 달성도는 비판적 사고 성향(r=0.52, p<.001), 임상수행능력(r=0.52, p<.001)과 양의 상관관계를 보였다. 교육목표 달성도에 영향을 미치는 요인은 비판적 사고 성향(${\beta}=.30$, p=.018)과 임상수행능력(${\beta}=.26$, p=.029)이었고, 회귀분석 모형의 설명력은 34.25%이었다(F=6.65, p<.001). 간호단위 관리자가 평가한 졸업생들의 교육목표 달성도와 임상수행능력이 졸업생들이 자가 평가한 것보다 높았다(p<.001). 이러한 결과는 앞으로 교육목표 재설정과 교육과정 개선에 반영될 것이며, 교육목표 달성도를 높이기 위한 전략을 수립하는 데 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.

향상된 음향 신호 기반의 음향 이벤트 분류 (Enhanced Sound Signal Based Sound-Event Classification)

  • 최용주;이종욱;박대희;정용화
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
    • /
    • 제8권5호
    • /
    • pp.193-204
    • /
    • 2019
  • 센서 기술과 컴퓨팅 성능의 향상으로 인한 데이터의 폭증은 산업 현장의 상황을 분석하기 위한 토대가 되었으며, 이와 같은 데이터를 기반으로 현장에서 발생하는 다양한 이벤트를 탐지 및 분류하려는 시도들이 최근 증가하고 있다. 특히 음향 센서는 상대적으로 저가의 가격으로 현장 정보를 왜곡 없이 음향 신호를 수집할 수 있다는 큰 장점을 기반으로 다양한 분야에 설치되고 있다. 그러나 소리 취득 시 발생하는 잡음을 효과적으로 제어하지 못한다면 산업 현장의 이벤트를 안정적으로 분류할 수 없으며, 분류하지 못한 이벤트가 이상 상황이라면 이로 인한 피해는 막대해질 수 있다. 본 연구에서는 잡음 상황에서도 강인한 시스템을 보장하기 위하여, 딥러닝 알고리즘을 기반으로 잡음의 영향을 개선 시킨 음향 신호를 생성한 후, 해당 음향 이벤트를 분류할 수 있는 시스템을 제안한다. 특히, GAN을 기반으로 VAE 기술을 적용한 SEGAN을 활용하여 아날로그 음향 신호 자체에서 잡음이 제거된 신호를 생성하였으며, 향상된 음향 신호를 데이터 변환과정 없이 CNN 구조의 입력 데이터로 활용한 후 음향 이벤트에 대한 식별까지도 가능하도록 end-to-end 기반의 음향 이벤트 분류 시스템을 설계하였다. 산업 현장에서 취득한 음향 데이터를 활용하여 제안하는 시스템의 성능을 실험적으로 검증한바, 99.29%(철도산업)와 97.80%(축산업)의 안정적인 분류 성능을 확인하였다.

기계학습을 이용한 식품위생점검 체계의 효율성 개선 연구 (Improving Efficiency of Food Hygiene Surveillance System by Using Machine Learning-Based Approaches)

  • 조상구;조승용
    • 한국빅데이터학회지
    • /
    • 제5권2호
    • /
    • pp.53-67
    • /
    • 2020
  • 본 연구는 가공식품의 제조·가공 업소를 대상으로 기계학습 분야의 지도학습(Supervised Learning) 예측 모형을 적용하여 부적합이 예상되는 업체를 사전에 적발하는 단속 선별시스템을 마련하여 단속 활동의 효율성을 높이고자 하였다. 본 연구에서는 머신러닝의 예측 모델링을 위한 목적 정의, 데이터의 기초 분석과 시각화, 특성 변수 도출 및 예측 모형의 선정 및 예측 등으로 기계학습 수행의 표준적인 절차에 따라 연구를 수행하였다. 종속변수는 2014년도부터 2018년까지 과거 5년 동안 지도점검 적발 건수로 설정하였고, 목적함수는 실제 부적합업체를 사전에 판정하여 단속활동이 이루어지는 것을 최대화하는 것으로 하였다. 제조가공업소의 매출액, 영업일수, 종업원 수 등 기본속성뿐만 아니라 과거 지도점검 단속 이력 정보를 반영하여 자료를 재구성하였다. 특성 변수 추출 방법을 적용하여 부적합 판정에 영향을 미치는 업체 위험, 품목 위험, 환경 위험 및 과거 위반 이력 등을 특성 변수로 도출하여 머신러닝 알고리즘을 데이터에 적용하였다. 랜덤포레스트 모형이 식품의약품안전처 지도점검 업무 목적에 가장 적합한 것으로 나타났다. 본 연구결과를 바탕으로 식품안전 관리 국가 사무가 데이터기반의 과학적인 행정 체계로 발전할 수 있는 기반이 되기를 기대한다.

비전센서 및 딥러닝을 이용한 항만구조물 방충설비 세분화 시스템 개발 (Development of Fender Segmentation System for Port Structures using Vision Sensor and Deep Learning)

  • 민지영;유병준;김종혁;전해민
    • 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
    • /
    • 제26권2호
    • /
    • pp.28-36
    • /
    • 2022
  • 매립지 위에 건설되는 항만시설물은 바람(태풍), 파랑, 선박과의 충돌 등 극한 외부 하중에 노출되기 때문에 구조물의 안전성 및 사용성을 주기적으로 평가하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 항만 계류시설에 설치된 방충설비의 유지관리를 위하여 비전 및 딥러닝 기반의 방충설비 세분화(segmentation) 시스템을 개발하였다. 방충설비 세분화를 위하여 인코더-디코더 형식과 인간 시각체계의 편심 기능에서 영감을 얻은 수용 영역 블록(Receptive field block) 기반의 합성곱 모듈을 DenseNet 형식으로 개선하는 딥러닝 네트워크를 제안하였다. 네트워크 훈련을 위해 BP형, V형, 원통형, 타이어형 등 다양한 형태의 방충설비 영상을 수집하였으며, 탄성 변형, 좌우 반전, 색상 변환 및 기하학적 변환을 통해 영상을 증강시킨 다음 제안한 딥러닝 네트워크를 학습하였다. 기존의 세분화 모델인 VGG16-Unet과 비교하여 제안한 모델의 세분화 성능을 검증하였으며, 그 결과 본 시스템이 IoU 84%, 조화평균 90% 이상으로 정밀하게 실시간으로 세분화할 수 있음을 확인하였다. 제안한 방충설비 세분화 시스템의 현장적용 가능성을 검증하기 위하여 국내 항만 시설물에서 촬영된 영상을 기반으로 학습을 수행하였으며, 그 결과 기존 세분화 모델과 비교하였을 때 우수한 성능을 보이며 정밀하게 방충설비를 감지하는 것을 확인하였다.

머신러닝 기반 고속도로 내 수소충전소 최적입지 선정 연구 (A Study on the Optimal Location Selection for Hydrogen Refueling Stations on a Highway using Machine Learning)

  • 조재혁;김성수
    • 지적과 국토정보
    • /
    • 제51권2호
    • /
    • pp.83-106
    • /
    • 2021
  • 대기오염, 지구온난화 문제 등 환경 문제의 심각성이 대두되면서 청정 연료의 관심이 커지고 있다. 그 중 수소는 기존 화석연료와는 달리 연소 시 부산물로 수분만이 발생하는 대표적인 친환경 에너지원으로 현재 다양한 분야에서 주목을 받고 있다. 물류 분야에서도 수소를 활용한 물류 네트워크를 구축하기 위해 다양한 정책적 노력이 활발히 이루어지고 있다. 이러한 수소 물류 네트워크의 구축에 있어 수소충전소의 입지 결정은 매우 중요한 문제이다. 최근 개발된 수소추진(수소연료전지) 화물차에 수소를 공급하는 충전소는 수소 기반 물류체계가 본격적으로 자리 잡는 데 있어 필수 불가결한 요소이다. 이러한 수소충전소의 최적 입지를 결정하는 선행연구는 대부분 수리적 모형에 기반한 최적화 기법만을 사용하여 수소충전소의 최적 입지를 결정하고자 하였다. 본 연구에서는 기존 연구의 동향과는 차별화하여 최적화 기법의 중요한 투입 변수 중 하나인 충전소 후보지에 대한 공간적 특성을 검토하는 방법으로 머신러닝 모형들을 활용하고 그 적용가능성을 확인하였다. 머신러닝은 다양한 분야에서 우수한 성과를 증명한 기법이지만 수소충전소의 최적 입지를 결정하는 연구 분야에서는 아직 적용된 바가 없다. 이를 위해 본 연구에서는 개별공시지가, 수소공급지와의 거리 등 전국 고속도로 휴게소와 고속도로의 무작위 지점들의 위치와 관련된 변수들을 독립변수로 선정하여 단일 머신러닝 모형과 앙상블 모형을 적용하고 그 성과를 비교하였다. 분석 결과, 랜덤포레스트(Random Forest) 모형이 가장 우수한 성과를 보였으며, 다른 모형들 또한 우수한 분류 성능을 보여 최적 입지 문제에 대해 공간적 특성을 예비적으로 검토하는 방법론으로써 머신러닝의 적용 가능성을 확인할 수 있었다. 따라서 머신러닝 모형은 수소충전소의 최적 입지 결정 분야에서 향후 최적화 기법을 적용한 연구의 예비적 검토 방법론으로 널리 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

일 도시 노인복지시설 이용자들의 불면증 및 우울증에 대한 연구 (A Study of Insomnia and Depression of Elderly Welfare Facility Users in a City)

  • 조모아;김현;이강준
    • 정신신체의학
    • /
    • 제25권2호
    • /
    • pp.200-209
    • /
    • 2017
  • 연구목적 본 연구는 일지역사회의 노인 불면 및 우울 증상과 인구사회학적 변수들과의 상관관계에 대해 분석하고, 이들 변수들이 우울증에 미치는 영향을 확인하고자 하였다. 방 법 광명시에 거주 중인 60세 이상의 노인을 대상으로 불면 및 우울 정도를 평가하고 그와 관련되는 인구사회학적 요인에 대하여 조사하였다. 2016년 4월 20일부터 2016년 12월 1일까지의 기간 동안 ${\bigcirc}{\bigcirc}{\bigcirc}$병원 정신건강의학과 위탁 광명시 정신건강증진센터에서 광명시에 위치한 복지관과 경로당을 방문하여 경기도 광명시에 거주하는 노인 총 837명을 대상으로 설문조사와 면담을 시행하였다. 인구사회학적 항목과 불면 증상, 우울 증상의 연관성을 살펴보기 위해 ISI와 S-GDS를 사용하여 구조화된 면담을 시행하였다. 결 과 연령(70대 미만, 70대, 80대, 90대 이상), 의료보장형태(건강보험, 의료보호), 주거 형태(자가, 비자가), 결혼 상태(미혼, 기혼, 이혼 및 사별)에 따른 S-GDS 평균 점수에서 유의한 차이가 나타났다. 학력에 대해서는 초졸 또는 무학인 경우와 대졸 이상인 경우를 비교했을 때 평균에 유의한 차이가 나타났다(F=3.227, p=0.012). S-GDS 10점 이상과 미만군으로 나누어 인구사회학적 인자들을 비교한 결과, 연령, 의료보장형태, 주거 형태, 동거 가족의 수에서 유의한 차이가 나타났다(p<0.05). ISI로 측정한 불면 증상은 인구사회학적 항목과는 유의한 관련성이 나타나지 않았으나(p>0.05), 우울 증상과는 유의한 연관성이 나타났다(p<0.05). 불면 증상이 심할수록 우울 증상이 나타날 확률이 더 높았으며 또한 우울 증상을 보이는 노인들의 경우 더 심한 불면 증상을 갖는 것으로 나타났다. 결 론 노인 우울증은 인구사회학적 요인 중 연령, 의료보장형태, 주거 형태, 결혼 상태, 학력 및 동거 가족의 수와 유의한 연관성을 갖는다. 또한 노인 우울증의 주요 증상인 불면 증상은 우울 증상의 심각도와 진단을 예측할 수 있는 중요한 의미를 갖는 것으로 나타났다.

다중 레이블 분류의 정확도 향상을 위한 스킵 연결 오토인코더 기반 레이블 임베딩 방법론 (Label Embedding for Improving Classification Accuracy UsingAutoEncoderwithSkip-Connections)

  • 김무성;김남규
    • 지능정보연구
    • /
    • 제27권3호
    • /
    • pp.175-197
    • /
    • 2021
  • 최근 딥 러닝 기술의 발전으로 뉴스, 블로그 등 다양한 문서에 포함된 텍스트 분석에 딥 러닝 기술을 활용하는 연구가 활발하게 수행되고 있다. 다양한 텍스트 분석 응용 가운데, 텍스트 분류는 학계와 업계에서 가장 많이 활용되는 대표적인 기술이다. 텍스트 분류의 활용 예로는 정답 레이블이 하나만 존재하는 이진 클래스 분류와 다중 클래스 분류, 그리고 정답 레이블이 여러 개 존재하는 다중 레이블 분류 등이 있다. 특히, 다중 레이블 분류는 여러 개의 정답 레이블이 존재한다는 특성 때문에 일반적인 분류와는 상이한 학습 방법이 요구된다. 또한, 다중 레이블 분류 문제는 레이블과 클래스의 개수가 증가할수록 예측의 난이도가 상승한다는 측면에서 데이터 과학 분야의 난제로 여겨지고 있다. 따라서 이를 해결하기 위해 다수의 레이블을 압축한 후 압축된 레이블을 예측하고, 예측된 압축 레이블을 원래 레이블로 복원하는 레이블 임베딩이 많이 활용되고 있다. 대표적으로 딥 러닝 모델인 오토인코더 기반 레이블 임베딩이 이러한 목적으로 사용되고 있지만, 이러한 기법은 클래스의 수가 무수히 많은 고차원 레이블 공간을 저차원 잠재 레이블 공간으로 압축할 때 많은 정보 손실을 야기한다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 오토인코더의 인코더와 디코더 각각에 스킵 연결을 추가하여, 고차원 레이블 공간의 압축 과정에서 정보 손실을 최소화할 수 있는 레이블 임베딩 방법을 제안한다. 또한 학술연구정보서비스인 'RISS'에서 수집한 학술논문 4,675건에 대해 각 논문의 초록으로부터 해당 논문의 다중 키워드를 예측하는 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존의 일반 오토인코더 기반 레이블 임베딩 기법에 비해 정확도, 정밀도, 재현율, 그리고 F1 점수 등 모든 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

알츠하이머병 및 경도인지장애 환자에서 내측두엽 위축, 대뇌백질병변, 신경인지기능과 일상생활 수행능력과의 연관성 (Association between Medial Temporal Atrophy, White Matter Hyperintensities, Neurocognitive Functions and Activities of Daily Living in Patients with Alzheimer's Disease and Mild Cognitive Impairment)

  • 안민혁;김현;이강준
    • 정신신체의학
    • /
    • 제29권1호
    • /
    • pp.67-76
    • /
    • 2021
  • 연구목적 본 연구는 알츠하이머병 및 경도인지장애 환자에서 뇌의 퇴행성 변화 (내측두엽 위축, 대뇌백질병변) 및 신경인지기능과 일상생활 수행능력과의 연관성을 살펴보고자 하였다. 방 법 본 연구는 단면 연구로서, 알츠하이머병 및 경도인지장애로 진단받은 111명을 대상으로 하였다. 내측두엽 위축은 표준화된 시각 기반 척도(Scheltens scale)에 의해 평가하였으며, 대상군을 두 그룹으로 분류하였다. 일상생활 수행능력은 한국어판 블레스트 치매 척도-일상생활 수행능력(Korean version of Blessed Dementia Scale-Activity of daily living, BDS-ADL)으로 평가하였으며 신경인지기능은 The Korean version of the consortium to establish a registry for Alzheimer's disease (CERAD-K)로 평가하였다. 내측두엽 위축의 정도에 따른 일상생활 수행능력의 차이를 보기 위해 독립표본 t-test를 시행하였으며, 일상생활 수행능력과 신경인지기능과의 상관관계를 분석하기 위해 피어슨 상관분석 및 계층적 다중회귀분석을 시행하였다. 결 과 내측두엽 위축이 심할수록, 그리고 단어목록재인 검사 점수가 낮을수록 BDS-ADL 점수가 높았다(p<0.05). 계층적 다중회귀분석 결과 MMSE-K, 단어목록 재인검사 점수가 BDS-ADL의 유의한 예측인자로 나타났다(Adjusted R2=0.442, F=44.611, p<0.001). 결 론 알츠하이머병과 경도인지장애 환자에서 일상생활 수행능력은 내측두엽 위축 및 단어목록재인 검사 점수와 유의한 상관관계를 보였다. 일상생활 수행능력과 관련된 인자를 분석한 본 연구는 임상 실제에서 유용한 정보를 제공할 것으로 생각된다. 일상생활 수행능력과 뇌의 구조 및 기능과의 연관성에 대해서 추가적인 연구가 필요할 것으로 보인다.