• 농촌의학ㆍ지역보건
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• 제22권1호
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• pp.1-18
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• 1997

본 조사는 농촌지역 농업종사자들의 건강진단 수검실태를 파악하여 이들을 위한 건강관리의 필요성을 고취하기 위해 실시하였다. 1996년 8월에 대구시 인근 1개군의 8개면에 거주하는 농협조합원 및 18세 이상 성인가족을 대상으로 사전에 훈련받은 의과대학생들이 직접 가구를 방문하여 면접조사를 실시하였다. 면접완료 인원은 751명으로서 남자가 314명(41.8%), 여자가 437명(58.2%)이었다. 이들 중 전업으로 농사일을 가끔 하는 경우가 184명(24.4%), 전혀 하지 않는 경우가 206명(27.3%)이었다. 농부증 양성률을 전체적으로 응답자 745명 중 171명(23.0%)이었는데 전업농이 361명 중 84명(23.3%), 비전업농이 384명중 88명(22.9%)으로서 두 군간에 차이가 없었으며 남자가 314명 중 51명(16.2%), 여자가 431명 중 120명(27.8%)으로서 여자가 남자에 비해 유병률이 높았다(p<0.01). 농약을 직접 살포하는 농민288명 중 113명 (39.2%)이 최근 1년간 농약중독과 관련된 증상을 경험한 적이 있었으나 의료기관을 방문한 경우는 증상경험지 중에서 18명(15.9%)에 지나지 않았다. 농약취급에 관한 교육을 직접 받은 적이 있는 사람은 응답자 285명 중 70명(24.6%)이었는데 피교육 경험과 농약살포시 보호구 착용간에 유의한 관련성이 있었다.(p<0.001). 당해년 및 작년의 건강진단 수검률은 응답자 736명(62.6%), 유료검진 수검자가 105명(37.4%)이었다. 유료검진의 비용은 10만원에서 30만원 미만이 45.7%를 차지하였고 30만원 이상도 11.4%가 되었다. 성인병 검진은 533명 중 124명(23.3%)이 받았는데 전업농의 수검률이 304명 중 84명(27.6%)으로서 비전업농의 229명 중 40명(17.5%)에 비해 유의하게 높았다(p<0.001). 성인병 검진을 하지 않으려는 221명의 이유는 '몸이 건강하므로'가 76명(34.4%)으로 가장 많았고 '귀찮아서'(48명, 21.7%), '도움이 안될 것 같아서'(25명,11.3%) 등의 순이었다. 지역의 보피보험자와 직장 및 공교보험 피부양자의 건강진단에 대한 필요성에 대한 생각은 651명 중 180명(27.6%)이 '꼭 필요하다'고 하였고 1년에 한번씩 정기적 무료검진을 해 준다면 256명(39.3%)이 '꼭 하겠다'고 하였다. 지역의료보험에 들어있는 193가구의 월 의료보험료는 2만~3만원 미만(66가구,34.2%), 1만-2만원 미만(51가구, 26.4%), 3만-4만원 미만(40가구, 20.7%) 등의 순이었는데 지역의 보피보험자 340명 중 263명(77.4%)이 매우 비싸다고 생각하였으며 45명(13.2%)이 조금 비싸다고 하였다. 농촌지역의 농업종사자들은 농약 등의 유해물질에 폭로되고 소득수준에 비해 도시주민이나 산업체 근로자보다 상대적으로 더 많은 보험료를 내면서도 산업안전보건법의 적용 대상이 되지 않아 일반 주민과 마찬가지로 40세 이상에 대해서 격년제로 실시하는 성인병 검진의 혜택밖에 보지 못하고 있다. 그나마 건강진단의 필요성에 대한 인식에 비해 성인병 검진의 수검률은 매우 낮은 반면 검진수검자 중 유료검진 수검자가 3분의 1이 넘어 무료 검진에 대한 홍보가 미진함을 알 수 있었다. 따라서 기존 성인병 검진 등 보건예방 사업의 활성화와 어울러 농업종사자들에 대해 산업체의 유해물질 폭로 근로자에게 제공되는 특수 건강진단과 같은 별도의 건강관리 시스템을 개발하는 것이 필요하다고 생각된다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.85-109
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• 2018

추천시스템은 사용자의 과거 구매행동을 통해 향후 구매할 것이라고 예상되는 제품을 자동으로 검색하여 추천해준다. 특히 전자상거래 기업의 상품추천시스템은 일대일 마케팅의 대표적 실현수단으로 가치가 있다. 하지만, 전통적인 추천시스템, 특히 학계 및 산업계에서 가장 널리 사용되고 있는 전통적인 협업필터링 기법은 단일차원의 '종합 평점'만을 고려하여 추천결과를 생성하도록 설계되어 있어, 사용자들의 정확한 니즈를 이해하고 대응하는데 근본적인 한계가 있다. 최근에는 전자 상거래 기업들도 고객들로부터 보다 다각화된, 다기준 방식으로 피드백을 받고 있다. 특히 다기준 평점은 정량적으로 입력되는 정보이므로 상대적으로 분석 및 처리가 용이하다는 장점이 있다. 그러나 다기준 평점 역시 사전에 정해진 기준에 대해서만 사용자의 피드백이 이루어지기 때문에, 보다 상세하게 사용자의 의견을 이해하여 추천에 반영하는 데에는 한계가 있다. 이에 본 연구는 다기준 평점 정보와 선택적 협업필터링의 서로 다른 접근방법을 통해 도출된 추천결과를 종합하여, 최종적으로 추천 대상리스트를 산출할 수 있는 하이브리드 기술을 제안한다. 본 연구에서 제안한 연구모형의 유용성을 검증하기 위해, 식음료점(식당, 카페 등)에 대한 실제 이용자를 대상으로 온라인 설문을 통해 종합 평점과 다기준 평점을 수집하였으며, 데이터를 학습용과 검증용으로 구분하여 학습시키고 성과를 평가하였다. 이 기법은 결합 함수 기반 접근법과 사용자마다 구매의사결정의 체계가 다르다는 전제하에, 사용자들을 유형화하고, 유형에 따라 정보원을 선택적으로 활용하는 협업필터링 알고리즘을 활용했다. 실험결과, 제안 알고리즘을 통한 추천 방법이 단일 차원을 고려하는 전통적인 협업필터링과 비교해 더 우수한 예측정확도를 나타냄을 확인했다. 아울러, 본 연구가 제안하는 다기준 평점과 선택적 협업필터링 알고리즘을 종합하여 추천하는 방법이, 단순히 다기준 평점을 고려했을 때 보다 통계적으로 유의한 수준의 정확도의 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다.