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중학생들의 건강 관련 생활습관에 따른 BMI 연구 (A Study on BMI Regarding Life Style Related with Health of Middle School Students)

  • 이창희;하헌용;김희택;김남송
    • 한방안이비인후피부과학회지
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    • 제25권1호
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    • pp.84-103
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    • 2012
  • Objectives : The middle school students'life style were studied with focus on Body Mass Index(BMI). Information was collected during 1st June 2009 to 10th July from 397 students(both male and female) by the subjective survey centered on personal characteristic, understanding about health in general, everyday activities, eating habits, preference in food, understanding about diet and obesity, and thoughts about fitness and diet. Methods : Students were selected from six classes by convenience sampling, then the final analysis was performed on 397 self-administered questionnaires, excepting 5 questionnaires, which have insincere answers. The data collection was carried out by SPSS(V.14.0 English Version), and the data was verified by $x^2$-test, ANOVA, multiple regression analysis. Results and Conclusion : The survey subjects were in the following distribution of body weights - underweight: 63.6%, normal weight: 29.5% and 6.9% were overweight. There was significantly different between BMI and mothers' occupation and satisfaction with school life(p<0.05). As for the analysis(multiple regression analysis) on understanding about health, the factors that affect BMI are self recognition of figure and efforts to reduce weight. In terms of efforts for one's own health, 78.2% of under weight and 82.3% of normal weight were taking active initiatives. But 85.2% of the overweight students were not giving any efforts. As for the free time activities, more than half answered, 'playing with computers'(48.4 - 66.7%, 1.57 hours on average). As for TV, on average, 2.03 hours were spent in overall. And it turned out that the overweight students spent more time watching TV by 46.49 minutes(0.77 hours) on average(p<0.05). 7.4 hours was the average sleeping time. As for the eating habit,'quantity of meal, snack, meal between meals, fat reduction, and supplementary food'were shown to be related to the BMI(p<0.05). The instant food, meat and sweet food were shown to be also related to the BMI. In terms of knowledge about overweight and diet, only 8 students(2% of the total) answered all 10 questions correct. On average, 7-8 questions were correctly answered(53.9 %). When the scores were analyzed against the BMI by classifying the scores to high, middle and low categories, it showed a relationship by different weight group(p<0.02), and the overweight students had higher score by 0.82 compared to the underweight students. When thoughts and attitude on fitness and diet were analyzed in relationship to the BMI, the result was only - "I try to eat fruits more often"(fruits)(p<0.00).

임상시험심사위원회(Institutional Review Board)의 임상시험에 대한 위험평가 분류조사연구 (Survey of Institutional Review Board Risk Level Classification of Clinical Trials Among Korean University Hospitals)

  • 이선주;강수진;맹치훈;신유진;유소영
    • 대한기관윤리심의기구협의회지
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    • 제4권2호
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    • pp.36-41
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    • 2022
  • Purpose: The purpose of this study is to evaluate how university hospital Institutional Review Boards (IRBs) in Korea classify risk when reviewing clinical trial protocols. Methods: IRB experts (IRB chairman, vice chairman, IRB administrator) in the university hospitals obtaining a Human research protection program (HRPP) or IRB accreditation in Korea were asked to fill out the Google Survey from September 1, 2020 to October 10, 2020. Result: Among the 23 responder hospitals, 8 were accredited by the American Association for Human Research Protection Program (AAHRPP) and 8 were accredited by the HRPP of Ministry of Food and Drug Safety (MFDS). Seven were accredited by Forum for Ethical Review Committees in Asia and the Western Pacific or Korea National Institution for Bioethics Policy. Thirteen of 23 hospitals (56.5%) had 4 levels (less than minimal, low, moderate, high risk), 4 hospitals had 3 levels (less than, slightly over, over than minimal risk), 1 hospital had 5 levels (4 levels plus required data safety monitoring board), and 1 hospital had 2 levels (less than, over than minimal risk) risk classification system. Thirteen of 23 hospitals (56.5%) had difficulty classifying the risk levels of research protocols. Fourteen hospitals (60.9%) responded that different standards among hospitals for risk level determination associated with clinical trials will affect the subject protection. Six hospitals (26.1%) responded that it will not. Three hospitals (13.0%) responded that it will affect the beginning of the clinical trial. To resolve differences in standards between hospitals, 14 hospitals (60.9%) responded that either the Korean Association of IRB or MFDS needs to provide a guideline for risk level determination in clinical trials: 5 hospitals (21.7%) responded education for IRB members and researchers is needed; 3 hospitals (13.0%) responded that difference among institutions needs to be acknowledged; and 1 hospital (4.3%) responded that there needs to be communication among IRB, investigator, and sponsor. Conclusion: After conducting a nationwide survey on how IRB in university hospital determines risk during review of clinical trials, it is reasonable to use 4-level risk classification (less than minimal, low, moderate, high risk); the most utilized method among hospitals. Moreover, personal information and conflict of interest associated with clinical trials have to be considered when reviewing clinical trial protocols.

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큐싱 공격 탐지를 위한 AutoML 머신러닝 기반 악성 URL 분류 기술 연구 및 서비스 구현 (AutoML Machine Learning-Based for Detecting Qshing Attacks Malicious URL Classification Technology Research and Service Implementation)

  • 김동영;황기성
    • 스마트미디어저널
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    • 제13권6호
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    • pp.9-15
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    • 2024
  • 최근 정부 기관을 사칭한 가짜 QR(Quick Response)코드를 이용하여 개인정보와 금융정보를 탈취하는 QR코드와 스미싱을 결합한 '큐싱(Qshing)' 공격이 증가하는 추세이다. 특히, 이 공격 방식은 사용자가 단지 QR코드를 인식하는 것만으로 스미싱 페이지에 연결되거나 악성 소프트웨어를 다운로드하게 만들어 피해자가 자신이 공격당했는지조차 인지하기 어려운 특징이 있다. 본 논문에서는 머신러닝 알고리즘을 활용해 QR 코드 내 URL의 악성도를 파악하는 분류 기술을 개발하고, 기존의 QR 코드 리더기와 결합하는 방식에 관해 연구를 진행하였다. 이를 위해 QR코드 내 악성 URL 128,587개, 정상 URL 428,102개로부터 프로토콜, 파라미터 등 각종 특징 35개를 추출하여 데이터셋을 구축한 후, AutoML을 이용하여 최적의 알고리즘과 하이퍼파라미터를 도출한 결과, 약 87.37%의 정확도를 보였다. 이후 기존 QR코드 리더기와 학습한 분류 모델의 결합을 설계하여 큐싱 공격에 대응할 수 있는 서비스를 구현하였다. 결론적으로, QR코드 내 악성 URL 분류 모델에 최적화된 알고리즘을 도출하고, 기존 QR코드 리더기에 결합하는 방식이 큐싱 공격의 대응 방안 중 하나임을 확인하였다.

스마트폰 다종 데이터를 활용한 딥러닝 기반의 사용자 동행 상태 인식 (A Deep Learning Based Approach to Recognizing Accompanying Status of Smartphone Users Using Multimodal Data)

  • 김길호;최상우;채문정;박희웅;이재홍;박종헌
    • 지능정보연구
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    • 제25권1호
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    • pp.163-177
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    • 2019
  • 스마트폰이 널리 보급되고 현대인들의 생활 속에 깊이 자리 잡으면서, 스마트폰에서 수집된 다종 데이터를 바탕으로 사용자 개인의 행동을 인식하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 타인과의 상호작용 행동 인식에 대한 연구는 아직까지 상대적으로 미진하였다. 기존 상호작용 행동 인식 연구에서는 오디오, 블루투스, 와이파이 등의 데이터를 사용하였으나, 이들은 사용자 사생활 침해 가능성이 높으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집하기 어렵다는 한계가 있다. 반면 가속도, 자기장, 자이로스코프 등의 물리 센서의 경우 사생활 침해 가능성이 낮으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여, 스마트폰 상의 다종 물리 센서 데이터만을 활용, 딥러닝 모델에 기반을 둔 사용자의 동행 상태 인식 방법론을 제안한다. 사용자의 동행 여부 및 대화 여부를 분류하는 동행 상태 분류 모델은 컨볼루션 신경망과 장단기 기억 순환 신경망이 혼합된 구조를 지닌다. 먼저 스마트폰의 다종 물리 센서에서 수집한 데이터에 존재하는 타임 스태프의 차이를 상쇄하고, 정규화를 수행하여 시간에 따른 시퀀스 데이터 형태로 변환함으로써 동행 상태분류 모델의 입력 데이터를 생성한다. 이는 컨볼루션 신경망에 입력되며, 데이터의 시간적 국부 의존성이 반영된 요인 지도를 출력한다. 장단기 기억 순환 신경망은 요인 지도를 입력받아 시간에 따른 순차적 연관 관계를 학습하며, 동행 상태 분류를 위한 요인을 추출하고 소프트맥스 분류기에서 이에 기반한 최종적인 분류를 수행한다. 자체 제작한 스마트폰 애플리케이션을 배포하여 실험 데이터를 수집하였으며, 이를 활용하여 제안한 방법론을 평가하였다. 최적의 파라미터를 설정하여 동행 상태 분류 모델을 학습하고 평가한 결과, 동행 여부와 대화 여부를 각각 98.74%, 98.83%의 높은 정확도로 분류하였다.