• 농촌의학ㆍ지역보건
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• 제30권1호
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• pp.101-111
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• 2005

본 연구는 고혈합 진단을 받고 일개 도농복합 2개 지역 12개 보건진료소에 등록된 고혈압 환자 중 연구에 동의한 304명을 대상으로 2004년 6월 21일 ~ 7월 16일까지 4주간에 걸쳐 고혈압 환자들의 약물치료 및 생활요법에 대한 순응정도와 이에 미치는 요인을 파악하고자 실시되었다. 순응군은 약물요법을 꾸준히 하면서 생활요법 측정 점수가 9점 이상인 군으로 하였고, 약물요법은 꾸준히 하지 않거나 생활요법 점수가 9점 미만인 군을 비순응군으로 분류 하였고, 일반적인 특성, 건강신념모델변수, 고혈압에 대한 지식, 자기효능감 등을 조사 하였다. 또한 남자와 여자의 특성이 다를 것으로 생각하고 남녀 각각에 대해 순응군과 비순응군으로 분류하여 통계적인 분석을 실시하였으며, 주요 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 규칙적으로 약물치료를 받는다고 응답한 경우 남자(90.3%), 여자(93.3%), 생활요법을 실행 한다고 응답한 경우 남자(452%), 여자(56.4%)로 나타났다. 2. 남자는 교육수준이 높을수록 고혈압에 대한 순응군이 높았으며 통계적으로 유의하였다(p<0.05). 3. 남녀순응군에 있어서 자기효능감 점수가 통계적으로 유의하게 높았다(p<0.05). 여자순응군에 있어서 고혈압에 대한 지식 점수가 유의 하게 높았다(p<0.05). 4. 건강신념모델 변수와 관련해서는 남자에서는 감수성과 유익성, 여자에서는 심각성, 유익성, 장애도가 유의한 변수였다(p<0.05). 5. 순응군과 비순응군을 종속변수로 한 다중로지스틱 회귀분석 결과 남자에 있어서는 교육수준, 자기효능감이 여자에 있어서는 고혈압에 대한 지식, 자기효능감, 유익성이 통계적으로 유의한 변수로 나타났다(p<0.05). 고혈압 환자의 관리에 있어 약물치료 못지않게 중요한 것은 생활습관의 개선이다. 보건진료소에 등록된 고혈압 환자의 경우 대부분 규칙적인 약물치료를 받고 있어, 보건진료원은 이에 대한 정기적인 확인과 더불어 잘못된 생활습관을 고칠 수 있도록 하고 효과적인 보건교육을 통해 고혈압에 대한 올바른 지식을 습득하도록 하여야겠다. 또한 환자들을 대상으로 자기효능감을 높일 수 있는 방안을 모색하여 생활습관 개선을 통한 합병증 예방 등 순응에 따른 유익성에 대해 보다 적극적으로 인지시켜야겠다.

• 지능정보연구
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• 제22권2호
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• pp.127-142
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• 2016

딥러닝은 인공신경망(neural network)이라는 인공지능분야의 모형이 발전된 형태로서, 계층구조로 이루어진 인공신경망의 내부계층(hidden layer)이 여러 단계로 이루어진 구조이다. 딥러닝에서의 주요 모형은 합성곱신경망(convolutional neural network), 순환신경망(recurrent neural network), 그리고 심층신뢰신경망(deep belief network)의 세가지라고 할 수 있다. 그 중에서 현재 흥미로운 연구가 많이 발표되어서 관심이 집중되고 있는 모형은 지도학습(supervised learning)모형인 처음 두 개의 모형이다. 따라서 본 논문에서는 지도학습모형의 가중치를 최적화하는 기본적인 방법인 오류역전파 알고리즘을 살펴본 뒤에 합성곱신경망과 순환신경망의 구조와 응용사례 등을 살펴보고자 한다. 본문에서 다루지 않은 모형인 심층신뢰신경망은 아직까지는 합성곱신경망 이나 순환신경망보다는 상대적으로 주목을 덜 받고 있다. 그러나 심층신뢰신경망은 CNN이나 RNN과는 달리 비지도학습(unsupervised learning)모형이며, 사람이나 동물은 관찰을 통해서 스스로 학습한다는 점에서 궁극적으로는 비지도학습모형이 더 많이 연구되어야 할 주제가 될 것이다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.43-61
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• 2019

최근 4차 산업혁명과 함께 인공지능 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이전의 그 어느 때보다도 기술의 발전이 빠르게 진행되고 있는 추세이다. 이러한 인공지능 환경에서 양질의 지식베이스는 인공지능 기술의 향상 및 사용자 경험을 높이기 위한 기반 기술로써 중요한 역할을 하고 있다. 특히 최근에는 인공지능 스피커를 통한 질의응답과 같은 서비스의 기반 지식으로 활용되고 있다. 하지만 지식베이스를 구축하는 것은 사람의 많은 노력을 요하며, 이로 인해 지식을 구축하는데 많은 시간과 비용이 소모된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 기계학습을 이용하여 지식베이스의 구조에 따라 학습을 수행하고, 이를 통해 자연어 문서로부터 지식을 추출하여 지식화하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 이러한 방법의 적절성을 보이기 위해 DBpedia 온톨로지의 구조를 기반으로 학습을 수행하여 지식을 구축할 것이다. 즉, DBpedia의 온톨로지 구조에 따라 위키피디아 문서에 기술되어 있는 인포박스를 이용하여 학습을 수행하고 이를 바탕으로 자연어 텍스트로부터 지식을 추출하여 온톨로지화하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 학습을 바탕으로 지식을 추출하기 위한 과정은 문서 분류, 적합 문장 분류, 그리고 지식 추출 및 지식베이스 변환의 과정으로 이루어진다. 이와 같은 방법론에 따라 실제 지식 추출을 위한 플랫폼을 구축하였으며, 실험을 통해 본 연구에서 제안하고자 하는 방법론이 지식을 확장하는데 있어 유용하게 활용될 수 있음을 증명하였다. 이러한 방법을 통해 구축된 지식은 향후 지식베이스를 기반으로 한 인공지능을 위해 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 정보관리학회지
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• 제39권2호
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• pp.111-129
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• 2022

불면증은 최근 5년 새 환자가 20% 이상 증가하고 있는 현대 사회의 만성적인 질병이다. 수면이 부족할 경우 나타나는 개인 및 사회적 문제가 심각하고 불면증의 유발 요인이 복합적으로 작용하고 있어서 진단 및 치료가 중요한 질환이다. 본 연구는 자유롭게 의견을 표출하는 소셜 미디어 'Reddit'의 불면증 커뮤니티인 'insomnia'를 대상으로 5,699개의 데이터를 수집하였고 이를 국제수면장애분류 ICSD-3 기준과 정신의학과 전문의의 자문을 받은 가이드라인을 바탕으로 불면증 경향 문헌과 비경향 문헌으로 태깅하여 불면증 말뭉치를 구축하였다. 구축된 불면증 말뭉치를 학습데이터로 하여 5개의 딥러닝 언어모델(BERT, RoBERTa, ALBERT, ELECTRA, XLNet)을 훈련시켰고 성능 평가 결과 RoBERTa가 정확도, 정밀도, 재현율, F1점수에서 가장 높은 성능을 보였다. 불면증 소셜 데이터를 심층적으로 분석하기 위해 기존에 많이 사용되었던 LDA의 약점을 보완하며 새롭게 등장한 BERTopic 방법을 사용하여 토픽 모델링을 진행하였다. 계층적 클러스터링 분석 결과 8개의 주제군('부정적 감정', '조언 및 도움과 감사', '불면증 관련 질병', '수면제', '운동 및 식습관', '신체적 특징', '활동적 특징', '환경적 특징')을 확인할 수 있었다. 이용자들은 불면증 커뮤니티에서 부정 감정을 표현하고 도움과 조언을 구하는 모습을 보였다. 또한, 불면증과 관련된 질병들을 언급하고 수면제 사용에 대한 담론을 나누며 운동 및 식습관에 관한 관심을 표현하고 있었다. 발견된 불면증 관련 특징으로는 호흡, 임신, 심장 등의 신체적 특징과 좀비, 수면 경련, 그로기상태 등의 활동적 특징, 햇빛, 담요, 온도, 낮잠 등의 환경적 특징이 확인되었다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.173-198
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• 2020

최근 온라인의 비약적인 활성화로 캠페인 채널들이 다양하게 확대되면서 과거와는 비교할 수 없을 수준의 다양한 유형들의 캠페인들이 기업에서 수행되고 있다. 하지만, 고객의 입장에서는 중복 노출로 인한 캠페인에 대한 피로감이 커지면서 스팸으로 인식하는 경향이 있고, 기업입장에서도 캠페인에 투자하는 비용은 점점 더 늘어났지만 실제 캠페인 성공률은 오히려 더 낮아지고 있는 등 캠페인 자체의 효용성이 낮아지고 있다는 문제점이 있어 실무적으로 캠페인의 효과를 높이고자 하는 다양한 연구들이 지속되고 있다. 특히 최근에는 기계학습을 이용하여 캠페인의 반응과 관련된 다양한 예측을 해보려는 시도들이 진행되고 있는데, 이 때 캠페인 데이터의 다양한 특징들로 인해 적절한 특징을 선별하는 것은 매우 중요하다. 전통적인 특징 선택 기법으로 탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm) 중 SFS(Sequential Forward Selection), SBS(Sequential Backward Selection), SFFS(Sequential Floating Forward Selection) 등이 많이 사용되었지만 최적 특징만을 학습하는 모델을 생성하기 때문에 과적합의 위험이 크고, 특징이 많은 경우 분류 예측 성능 하락 및 학습시간이 많이 소요된다는 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 캠페인에서의 효과성 제고를 위해 개선된 방식의 특징 선택 알고리즘을 제안한다. 본 연구의 목적은 캠페인 시스템에서 처리해야 하는 데이터의 통계학적 특성을 이용하여 기계 학습 모델 성능 향상의 기반이 되는 특징 부분 집합을 탐색하는 과정에서 기존의 SFFS의 순차방식을 개선하는 것이다. 구체적으로 특징들의 데이터 변형을 통해 성능에 영향을 많이 끼치는 특징들을 먼저 도출하고 부정적인 영향을 미치는 특징들은 제거를 한 후 순차방식을 적용하여 탐색 성능에 대한 효율을 높이고 일반화된 예측이 가능하도록 개선된 알고리즘을 적용하였다. 실제 캠페인 데이터를 이용해 성능을 검증한 결과, 전통적인 탐욕알고리즘은 물론 유전자알고리즘(GA, Genetic Algorithm), RFE(Recursive Feature Elimination) 같은 기존 모형들 보다 제안된 모형이 보다 우수한 탐색 성능과 예측 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한 제안 특징 선택 알고리즘은 도출된 특징들의 중요도를 제공하여 예측 결과의 분석 및 해석에도 도움을 줄 수 있다. 이를 통해 캠페인 유형별로 중요 특징에 대한 분석과 이해가 가능할 것으로 기대된다.

• 대한치과교정학회지
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• 제30권5호
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• pp.565-578
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• 2000

한국인의 치열의 특성을 고려한 Straight-Wire Appliance(SWA)의 제작을 위한 자료를 얻기 위하여 18세 이상 25세 사이의 한국인 성인 정상교합자를 1) 구강악안면부에 기능장애가 없고, 2) 양호한 치열궁 형태와 긴밀한 구치부 교합관계를 가지며, 3) 교합이 전후방적으로 앵글 분류 I 급의 관계를 가지며, 4) 간단한 수복 치료 외에 교정치료나 보철치료를 받지 않았으며, 특히 치아의 순면과 협면의 형태에 변형을 초래한 치과 치료를 받지 않았으며, 5) 단정한 안모를 가진 자를 선발 기준으로 정하여 선발하였다. 선정된 정상 교합자의 상, 하악 인상을 채득하고, 교정용 석고 모형을 제작하였다. 얻어진 치과 석고모형을 분석하여, Andrews의 Six keys to optimal occlusion에 부합되는 표본을 5 명의 숙련된 교정의사들이 선별하여 한국인 성인 정상교합자 치열의 석고 모형 155쌍(남자 92쌍,여자 63쌍)을 얻었다. 이들을 대상으로 정밀측정장비인 Coordinate Measuring Machine(CMM, MPC802, WEGU-Messtechnik, Germany)을 이용하여 3차원 digitization을 시행하고, 계측프로그램을 작성하여 SWA 제작을 위하여 필요한 Angulation, Inclination, In-and-Out, Molar offset angle, Arch-form 등을 측정하였다. 측정을 시행하기 전에, CMM을 이용한 3차 원 digitization의 오차에 대한 검증을 실시하였고, 3차원 digitization과 컴퓨터를 이용한 형태학적 분석법과 기존의 수작업에 의한 분석법의 신뢰도에 대한 분석을 실시하였다. 이상의 연구를 통하여 얻은 결론은 다음과 같다. 1. 치과 석고모형의 3차원 digitization에 CMM을 적용하여 mesh size 0.25 mm, 0.5 mm, 1.0 mm로 등간격 디지타이징하는 것은 모두 받아들일 수 있으며, 측정의 효율성을 고려할 때 1.0 mm간격으로 등간격 디지타이징 하는 것이 바람직하다. 2. 3차원 digitization과 컴퓨터를 이용한 방법이 Andrews의 방법에 기반한 수작업 방법보다 신뢰성이 높다. 3. 3차원 digitization과 컴퓨터를 이용한 방법으로 한국인의 치열의 형태학적 특성에 맞는 SWA의 제작을 위한 자료를 채득하였다.

• 한국운동역학회지
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• 제12권2호
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• pp.159-177
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• 2002

본 연구는 철봉운동에서 기본이 되는 동작인 몸펴 한번 뒤돌아 내리기 동작을 단계적으로 분석한 후, 이를 토대로 하여 현재 시합상황 중 가장 널리 사용되는 응용동작인 몸펴 두 번 뒤돌아 내리기 동작과 몸펴 두 번 뒤돌며 한번 비틀어 내리기 동작의 운동학적 분석을 수행하여 개개분절 간의 상호작용을 해부학적 3차원 각운동과 각속도로 설명하고 이해할 수 있는 운동학적 자료를 제시하는데 있다. 피험자들은 현재 K대학교에 재학중이며 대학 대표선수인 남자 기계체조 선수 7명을 선정하였으며, 연구에 사용된 인체의 모델은 Zatsiorsky와 Seluyanov(1983, 1985)이 사용한 16개의 분절로 이루어진 인체의 모델을 사용하였다. 신체무게중심이 이동방향을 설명할 수 있는 투사각도 및 투사속도는 공중동작의 회전수가 증가할수록 신체무게중심이 투사되는 각도가 증가되며, 이렇게 증가된 신체무게중심의 투사각도는 신체무게중심의 최고점을 증가시키는 경향을 보였다. 3차원 투사속도를 살펴본 결과 Z방향(수직방향)은 공중돌기 회전수가 증가할수록 증가하는 경향이 나타났으나, 운동진행 방향인 Y방향 속도와 좌우측 기울기를 설명할 수 있는 X방향 속도에서는 의미 있는 차이를 보이지 않았다. 철봉 내리기 공중동작에서의 신체분절 및 각도 변화도 중요하지만 각운동량을 만들어내기 위한 동작준비구간의 각도 변화가 더욱더 중요하다고 할 수 있다. 즉, 상체가 철봉 아래 봉과 수직될 때부터 릴리즈 순간까지의 각도 변화에 주목해야 하는 데, 회전수가 증가할수록, 어깨관절 각도와 엉덩관절 각도 변화가 두드러지게 나타나 준비구간의 추기기 동작(Whip swing)의 주된 관절로 작용을 한다. 관성좌표계에 대한 상체의 움직임을 나타내는 3차원 방향의 각도 즉, 뒤돌기(somersault)각도, 틀기(twist)각도 그리고 기울기(tilt)각도로 설명이 되는데, 본 연구의 결과 릴리즈시 뒤돌기 각은 세가지 내리기 동작 유형에 따라 평균 57,7도, 38.8도 그리고 39.7도로 나타났으며, 기울기 각은 평균 -1.5도, -5.4도 그리고 -8.4도로 유의한 차이를 보이고 있으며, 틀기각도는 평균 13.4도, 10.6도 그리고 23.3도로 몸펴 두번 뒤돌며 한번 비틀어 내리기 경우 가장 큰 수치를 나타냈다.

• 유통과학연구
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• 제8권3호
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• pp.37-47
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• 2010

CRM은 고객에 대한 가치를 잘 이해하고 고객정보를 바탕으로 하여 그들의 욕구를 충족시키고 나아가서는 평생가치(Life Time Value)를 극대화시킬 수 있는 전략수립 및 고객관리프로세스를 통합적으로 잘 운영하는 것이다. 또한 이를 고객들과 좋은 관계로 유지 발전시켜서 궁극적으로는 회사의 수익을 최대화하기 위한 경영활동이다. 성공적인 CRM을 위한 전략은 고객접점을 담당하는 조직의 변화와 고객관리 프로세스를 재설계한 후에, 기업이 장기적인 계획으로 고객관계를 유지시키는 마케팅 전략과 시장 환경대응에 적절한 방법으로 통합시스템을 구축하여 전사적인 프로그램으로 전개되어야 한다. 또한 CRM 프로그램을 꾸준히 기업 특성에 맞게 개선과 보완활동을 펴나가야만 한다. 특히 중소규모의 유통업체들의 성공적인 CRM을 위한 전략은 다음과 같다. 첫째, CRM에 대한 인식을 바꾸고 고객에 대한 관심을 깊이 기울여야 한다. 둘째, 선진기업들의 CRM 기법을 벤치마킹하여 성공 포인트를 찾아내어 활용한다. 셋째, 나만의 재주와 장기를 마케팅에 접목하는 아이디어를 통해 자사 여건에 알맞은 방법을 모색한다. 넷째, 작지만 화제성 강한 이벤트 행사 등을 통하여 스위스의 소상공인의 사례처럼 개별고객에 대한 관계증진을 키울 수 있는 CRM 모델을 개발하여야 한다.

• 치위생과학회지
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• 제16권3호
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• pp.242-248
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• 2016

이 연구는 일부 아동들을 대상으로 일상생활구강영향지수와 구강건강관련행태, 구강건강상태를 조사하였으며, 일상생활구강영향지수에 영향을 미치는 요인을 파악하고, 서로간의 연관성을 알아보고자 2012년 3월부터 5월까지 인천광역시와 천안시 소재 일부 학교 아동 200명을 대상으로 설문조사를 하였다. 그 중 설문조사가 완료된 175명을 최종 분석대상으로 하여 SPSS WIN 20.0 프로그램을 이용하여 분석한 후 다음과 같은 결과를 얻었다. 일반적 특성과 C-OIDP 불편경험 항목 수, 구강건강관련 행태와 C-OIDP 불편경험 항목 수는 통계적으로 유의한 차이가 없었다(p>0.05). 그리고 C-OIDP 불편 경험 항목 수가 많을수록 충전유치치면과(p=0.024), 우식경험유치치면이 많고(p=0.049), 구강 내 전체충전치면과(p=0.021) 구강내 전체우식경험치면 역시 많은 것으로 나타났다(p=0.047). 이것은 객관적인 구강건강상태와 주관적 지표인 C-OIDP가 서로 관련성이 있음을 보여준다. C-OIDP 여덟 항목 중 영향빈도가 높은 것은 식사하기, 치아 닦기, 웃기 순이었으며, 구강 내 전체 우식경험치면수가 많고, 지난 한 달간 잇몸 통증을 경험한 대상자에서 C-OIDP 항목점수가 높았다. 이것은 C-OIDP가 우식과 치주 상태와 관련이 있음을 보여주는 것이다. 이 연구는 주관적 구강건강지표와 실제 구강건강과의 관련성을 본 연구로서 매우 의미 있는 연구이며, 앞으로 C-OIDP에 영향을 미치는 다양한 요인에 대한 연구가 필요할 것으로 생각된다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제45권8호
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• pp.1177-1191
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• 2016

축산식품과 그 가공품의 소비량이 증가함에 따라 이로 인한 식중독 또한 꾸준히 발생하고 있어 다양한 축산식품과 그 가공품에 대한 안전관리가 필요하다. 본 연구는 50가지 축산식품과 그 가공품에 대해 대한민국의 성인을 대상으로 축산식품의 섭취실태를 조사하기 위해 전국의 성인 남녀 1,500명을 대상으로 설문조사를 진행하였다. 성별, 나이별, 지역 크기별, 직업별, 지역별로 섭취량 및 섭취빈도를 조사한 결과, 축산식품의 섭취량과 섭취빈도에 가장 영향을 미치는 것은 지역의 차이였다. 성별로는 남성이 여성보다 섭취량 및 섭취빈도가 높았으며, 나이별로는 20대에서 가장 높고 나이가 증가함에 따라 섭취량 및 섭취빈도가 감소하는 경향을 보였다. 지역크기별로는 식육 및 그 가공품의 경우 대도시, 우유 및 유가공품과 알류 및 알 가공품은 중소도시에서 섭취량 및 섭취빈도가 높았으며, 직업별로는 학생이 축산식품과 그 가공품에 대한 섭취량과 섭취빈도가 높았다. 지역별로는 서울과 인천/경기, 부산/울산/경북에서 섭취량과 섭취빈도가 높았다. 조사대상자 전체(1,500명)의 섭취빈도를 조사한 결과, 한 달에 가장 자주 섭취하는 식육과 그 부산물류에서는 돼지고기, 닭고기, 소고기 순이었고, 축산가공품에서는 햄, 양념된 돼지불고기, 소시지 순이었으며, 우유 및 유가공품에서는 우유, 액상 요구르트, 호상 요구르트 순이었고 알류 및 알 가공품에서는 계란말이, 계란찜, 삶은 계란 순으로 조사되었다. 결론적으로 인구집단에 따른 50가지 축산식품과 그 가공품의 섭취량과 섭취빈도를 조사한 결과, 인구집단에 따라 선호하는 축산식품의 종류가 다르며 섭취하는 양에도 차이를 보였다. 따라서 본 연구 결과는 안전한 축산식품 섭취 관련 식중독 교육에 활용할 수 있으며, 축산식품과 그 가공품의 병원성 식중독균에 대한 위해평가 과정에서 노출평가에 필요한 섭취량 데이터베이스 구축에 활용 가능할 것으로 사료된다.