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한국 성인의 아침식사 에너지 수준에 따른 대사적 위험과 영양상태: 2007~2009년 국민건강영양조사 자료 이용 (Metabolic risk and nutritional state according to breakfast energy level of Korean adults: Using the 2007~2009 Korea National Health and Nutrition Examination Survey)

  • 장소현;서윤석;정영진
    • Journal of Nutrition and Health
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    • 제48권1호
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    • pp.46-57
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    • 2015
  • 우리나라 성인에서 아침결식이 증가하고 있으며, 아침결식은 대사적 위험을 증가시킨다고 한다. 본 연구는 한국성인을 위한 대사적 위험성이 낮은 아침식사 에너지 수준을 제시하고자 제4기 (2007~2009) 국민건강영양조사 자료를 이용하여 19~64세 성인 12,238명을 대상으로 1일 에너지섭취량이 500~5,000 kcal에 속하며, 임신 또는 수유중인 자, 대사 이상 질환이나 암으로 치료받는 자를 제외한 7,769명 (남자 38.4%, 여자 61.6%)의 자료를 분석하였다. 아침식사 에너지비율은 개인별 아침식사의 에너지섭취량이 에너지 필요추정량의 10% 미만 (극저에너지군), 10~20% 미만 (저에너지군), 20~30% 미만 (중간에너지군), 30% 이상 (충분에너지군)인 네 군으로 분류하여 대사질환의 위험요인별 교차비와 영양상태를 비교하였다. 모든 자료는 해당 년도의 가중치를 적용한 후 일반선형모델을 사용하여 성, 연령, 거주지역, 소득수준, 교육수준, 직업 유무 또는 에너지 섭취량을 추가 보정하여 분석하였다. 유의성은 ${\alpha}=0.05$ 수준에서 검토하였다. 1) 전체 대상자 중 아침식사 에너지가 1일 에너지필요추정량의 30% 이상에 속하는 대상자는 16.9%, 20~30% 미만군에 39.2%, 10~20% 미만군에 37.6%, 10% 미만군에 6.3% 순으로 나타났다. 극저에너지군과 저에너지군에는 여자보다 남자, 19~39세의 젊은 성인, 도시 거주자가 많았고 소득수준은 중상이상, 교육수준은 고졸이상이 많았고 직업을 가진 사람, 가족과 아침식사를 하지 않는 사람이 많았으나 중간에너지군과 충분에너지군에는 그와 대조적으로 여자, 40세 이상 성인, 읍면거주자, 소득과 교육수준이 낮고, 무직, 가족과 식사하는 사람이 많았다. 2) 충분에너지군에서 곡류 (주식류, 스낵류), 당류와 함께 감자류, 두류, 육류 및 난류, 어패류, 채소류, 과일류, 유지류, 조미료류의 섭취량이 네 군보다 높았다. 극저에너지군은 채소류의 섭취량이 네 군 중 가장 낮았고, 스낵류, 당류와 함께 육류 및 난류, 유지류, 조미료류의 섭취량이 저에너지 군과 중간에너지군보다 높았다. 3) 아침식사 에너지가 낮은 군일수록 지방에너지비와 단백질에너지비는 높고 탄수화물에너지비는 낮았으며, 에너지와 모든 영양소 섭취량 및 영양소적정섭취비 (NAR, MAR)가 낮아 영양소별 평균필요량 (EAR)에 미달되게 섭취한 대상자의 비율이 높았다. 충분에너지군은 에너지와 모든 영양소의 섭취실태가 가장 양호하였다. 4) 체중, 신장, 체질량지수와 허리둘레가 극저에너지군에서는 높은 반면, 충분에너지군에서는 낮아서 복부 비만위험은 충분에너지군을 기준으로 아침에너지섭취가 낮을수록 증가하여 극저에너지군에서 1.9배로, 저에너지군 1.44배, 중간에너지군 1.32배에 비해 높았으며, 체질량지수에 의한 비만 위험도 유사한 결과를 보였다. 또한 충분에너지군에서 혈청총콜레스테롤이 가장 낮아서 이상지질혈증 발생 위험은 충분에너지군에 비해 극저에너지군에서 1.84배 높았고 공복혈당에 의한 당뇨 발생 위험도 극저에너지군에서 1.57배 높았다. 이상의 연구결과에서 19~64세 성인에서 아침식사 에너지가 개인별 에너지 필요추정량의 10% 미만인 군은 비만, 이상지질혈증, 당뇨의 위험과 동시에 영양부족의 우려가 있는 반면에, 에너지 필요추정량의 30% 이상군은 대사위험성이 가장 낮고 영양상태가 가장 양호하였기 때문에 우리나라 19~65세 미만 성인을 위한 아침식사의 에너지 가이드라인으로 에너지 필요추정량의 30% 이상을 제시할 수 있을 것으로 보인다.

적응형 부스팅을 이용한 파산 예측 모형: 건설업을 중심으로 (Bankruptcy Forecasting Model using AdaBoost: A Focus on Construction Companies)

  • 허준영;양진용
    • 지능정보연구
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    • 제20권1호
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    • pp.35-48
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    • 2014
  • 2013년 건설 경기 전망 보고서에 따르면 주택건설경기 침체 상황의 지속으로 건설 기업의 유동성 위기가 지속될 것으로 전망된다. 건설업은 파산으로 인한 사회적 파급효과가 다른 산업에 비해 큰 편이지만, 업종의 특성상 다른 산업과는 상이한 자본구조와 부채비율, 현금흐름을 가지고 있어서 기업의 파산 예측이 더 어려운 측면이 있다. 건설업은 레버리지가 큰 산업으로 부채비율이 매우 높은 업종이며 현금흐름이 프로젝트 후반부에 집중되는 특성이 있다. 그리고 경기사이클에 따른 부침이 매우 심하여 경기하강국면에선 파산이 급증하는 양상을 보인다. 건설업이 레버리지 산업인 이상 건설업체의 파산율 증가는 여신을 공여한 은행에 큰 부담으로 작용한다. 그럼에도 그간의 파산예측모델이 주로 금융기관에 집중되어 왔고 건설업종에 특화된 연구는 드물었다. 기업의 재무 자료를 바탕으로 한 파산 예측 모델에 대한 연구는 오래 전부터 다양하게 진행되었다. 하지만, 일반적인 기업 전체를 대상으로 하는 모델이기 때문에, 건설 기업과 같이 유동성이 큰 기업의 예측에는 적절하지 못할 수 있다. 건설 산업은 오랜 사업 기간과 대규모 투자, 그리고 투자금 회수가 오래 걸리는 특징을 갖는 자본 집약 산업이다. 이로 인해 다른 산업과는 상이한 자본 구조를 갖기 마련이고, 다른 산업의 기업 재무 위험도를 판단하는 기준과 동일한 적용이 곤란할 수 있다. 최근에는 기계 학습을 바탕으로 한 기업 파산 예측 연구가 활발하다. 기계 학습의 대표적 응용 분야인 패턴 인식을 기업의 파산 예측에 응용한 것이다. 기업의 재무 정보를 바탕으로 패턴을 작성하고 이 패턴이 파산 위험 군에 속하는지 안전한 군에 속하는지 판단하는 것이다. 전통적인 Z-Score와 기계 학습을 이용한 파산 예측과 같은 기존 연구들은 특정 산업 분야가 아닌 일반적인 기업을 대상으로 하기 때문에 기업들의 특성을 전혀 고려하고 있지 못하다. 본 논문에서는 건설 기업을 규모에 따라 각 기법들의 예측 능력을 비교하여 적응형 부스팅이 가장 우수함을 확인하였다. 본 논문은 건설 기업을 자본금 규모에 따라 세 등급으로 분류하고 각각에 대해 적응형 부스팅의 예측력을 분석하였다. 실험 결과 적응형 부스팅이 다른 기법에 비해 예측 결과가 좋았고, 특히 자본금 규모가 500억 이상인 기업의 경우 아주 우수한 결과를 보였다.