• 해양환경안전학회지
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• 제30권1호
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• pp.13-19
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• 2024

한국 남해 동부 해역인 통영해역에 설치된 연안 수온 분석 결과, 태풍이 남해안에 상륙하기 전에 수온이 급격하게 상승한 것으로 나타났다. 수온 상승은 표층(5m)은 물론 저층(15m)까지 같이 발생하였다. NOAA 위성에서 관측한 표면수온자료 분석 결과, 태풍이 상륙하기 전 한국 남해 동부 해역의 동쪽 해역에 30℃의 수온을 가지는 해수가 존재하였다. 한국 남동해역은 대마난류에 의해 서쪽에서 동쪽으로 해류가 우세한 지역이나 위성 자료 분석 결과, 30℃의 해수는 동쪽에서 서쪽으로 이동한 것으로 나타나 태풍 상륙 전에 태풍에 의한 에크만 수송의 영향을 받은 것으로 나타났다. 또한 남해 동부 해역은 한국 동해 해역과 달리 수심이 깊지 않기 때문에 바람에 의한 연직 혼합으로 인해 전 수층의 수온이 일정하게 나타날 수 있다. 수층별 수온 상승이 같은 날에 발생하였기 때문에 저층 수온 상승은 연직 혼합에 의한 결과라 볼 수 있다. 따라서 한국 남동해역은 태풍의 접근 방향과 고수온의 형성 위치에 따라 에크만 수송에 의해 수온이 급상승할 수 있는 해역임을 알 수 있다.

• 동양고전연구
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• 제49호
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• pp.73-107
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• 2012

여헌 장현광(1554-1637)은 조선중기를 대표하는 유학자이면서 우주론과 자연학을 가장 체계적으로 저술한 사람이다. 조선조 유학의 지리적인 학맥에서 여헌은 남명 조식과 한강 정구의 학풍을 이어받으면서 풍수와 지지편찬을 계승한 사람으로 자리매김 될 수 있다. 여헌은 주자학에 영향을 받았지만 역학(易學)의 기틀을 견지하였으며, 사변적인 공리공론에 머무르지 않고 실용적 경세학(經世學)으로서의 지리를 인식하였다. 여헌의 지리인식 방법은 역학(易學)의 체계와 구도 상에서 이루어졌다. 여헌은 자연에 대한 인간 본위(本位)의 인식태도를 드러내며, 따라서 인사의 공능이 지리의 조건보다 우선되는 준칙이었다. 여헌에게 산수와 자연은 비덕(比德)의 공부대상이었고, 자연공부 방법은 대상물의 관찰을 통해 생명의 이치를 자득하고, 무심한 경지를 통해 천지의 마음에 이르는 것이었다. 유학의 가르침을 삶의 지침으로 삼았던 여헌에게 있어서 낙토(樂土)는 안분자족(安分自足)함에서 얻어지는 것이었다. 여헌에게 지리인식의 의의는 생활의 실용적인 이익 됨에 목적을 둔 필수적인 지식정보였다. 여헌은 은거지의 생활현장에 자신이 견지한 유학적 우주관과 세계관을 '우주사업'의 일환으로 구현하였다. 이러한 의식과 태도는 주거지의 장소경관과 자연경물(自然景物)을 북극성과 주위 28수의 별자리로 상징화하여 명명하고 우주적 중심 공간으로 구성하는 방식으로 나타났다. 주자의 무이구곡(武夷九曲) 경영에서 비롯된 유학자들의 동천구곡(洞天九曲) 전통은 조선시대에 유행되었지만, 여헌의 장소 구성 체계는 여타의 형태와 방식을 뛰어넘은 우주적 구도의 독창성이 있다. 여헌의 장소 명명 의식에는 선현을 본받고자하는 태도, 자연물의 형용과 성정에 대한 비덕(比德), 그리고 은거(隱居) 의식의 반영이 나타난다. 여헌의 국토관 및 국토이해는 지형개관, 산수이해, 도읍입지, 지역이해, 풍토론, 현실인식의 방식으로 체계적으로 드러나고 중국의 지리적 조건과도 비교되어 파악되었다. 그의 국토인식과 이해방식은, 국토의 유기체적인 인식, 주자학의 자연관이 반영된 기적(氣的)인 국토인식, 산천 인식과 도읍 입지의 풍수적 이해, 지역구분을 통한 비교론적 이해, 인물과 풍속에 대한 풍토론적 이해 방식 등으로 요약할 수 있다. 여헌은 역의 포괄적인 사상체계 범주에서 풍수도 수용하였다. 그가 풍수를 수용할 수 있었던 배경에는 남명과 한강을 계승하는 학풍에서 연유되는 바가 있었다. 여헌은 풍수지식을 활용하여 주거지의 입지를 정하기도 하였고, 고향 연고지의 여러 곳에 대해 풍수적 견지로 언급하기도 했다. 그의 풍수관을 보면, 묘지풍수에서 형세론적 이치는 수긍하고 있지만 장례기일을 미루는 발복 목적의 행위는 비판하였다. 그리고 고을의 풍수에서 숲의 조성을 통한 비보의 필요성을 인정하였다. 이러한 풍수관은 문도(門徒)들의 지지편찬에도 일정하게 반영되었다. 여헌 학풍에서 주목할 만한 지리학적 특징으로 꼽을 수 있는 것이 지지(地誌)의 편찬이다. 이것은 남명과 한강의 치용(治用) 정신과 경세적(經世的) 실천을 계승한 학풍이기도 했다. 여헌은 지지를 중요시하게 생각하면서 문인들에게 편찬을 독려하였다. 고을의 통치자나 지식인으로서 지역의 역사와 옛 일을 잘 알아야하고, 권면하고 징계하는 기준이 마련될 필요가 있다는 것이다. 이러한 여헌의 견해는 이후 문인들의 지지편찬 취지와 내용 구성에 지침이 되었다. 이 연구는 여헌의 지리인식에 관한 사실적인 면모의 정리와 지리적 학풍의 계승 맥락에 관한 고찰에 그친 한계가 있다. 다음에는 여헌 전후 유학자들의 지리인식과 지지편찬 전통이 어떻게 전승되면서 전개 발전되었고 질적으로 변천해 나갔는지를 살피고자 한다. 이러한 연구는 학계에서 공백으로 남아있는 조선 초 중기 유교지식인의 지리학사를 정립하는데 일조할 수 있으리라 믿는다.

• 지능정보연구
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• 제22권3호
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• pp.165-183
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• 2016

스마트폰을 넘어 차세대 IT 비즈니스의 주목할 만한 후보군으로 가상현실이 이슈가 되고 있다. 가상현실은 컴퓨터와 VR헤드셋을 통해 구현한 입체적인 가상공간을 제공함으로써 사용자의 시각을 완전히 장악하고, 청각, 촉각 등 오감과의 상호작용 및 음성, 동작인식 등을 통해 가상공간을 마치 현실처럼 느끼게 한다는 점에서 향후 주목할 만한 산업 분야로 떠오르고 있다. 많은 글로벌 대기업들이 가상현실과 관련한 사업에 투자를 하고 있으나 소비자의 관점에서 가상현실 관련 제품군은 아직 쉽게 접하거나 구매하기 어려운 제품군으로 인식된다. 그렇기 때문에 소비자의 태도 변화가 큰 변화가 발생되고 있지 않으며 Acception & Diffusion 모델의 초기단계에 지나지 않아 구매로 연결되지 않는 실정이다. 본 연구는 기존 선행연구의 관점을 바탕으로 가상현실 헤드기어 제품들의 판매 촉진을 위한 사용자 관점에서의 사용자 저항을 매개 변수로 저항을 감소시키고 사용 및 구매의도에 영향을 주는 선행요인들을 도출하고자 하였으며 사용자가 가지고 있는 태도에 대한 자신감에 영향을 주어 행동 의도까지 변화시키는 현상에 대한 분석을 하고자 하였다. 본 연구의 결과는 태도 자신감에 대한 사용 용이성과 사용 혁신성의 영향력을 확인할 수 있었다. 마찬가지로 사용자 혁신저항에 영향력을 주는 변수로는 가격, 심미적 외관, 즐거움, 콘텐츠 및 화질 관련 변수들을 도출하였다. 결과적으로 본 연구는 태도 자신감의 가상현실 혁신 수용에 대한 영향력을 제시하고 가격 이외 변수인 콘텐츠의 양과 저항감의 관계성을 바탕으로 관련 변수들을 제시하였다. 특히 초기 시장인 가상현실 제품의 특성에 따라 브랜드에 대한 선점효과의 필요성과 콘텐츠의 부족함 등이 실무적으로 해결해야 할 과제로서 확인되었다.

• 지능정보연구
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• 제22권3호
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• pp.143-163
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• 2016

인구통계학적 정보는 디지털 마케팅의 핵심이라 할 수 있는 인터넷 사용자에 대한 타겟 마케팅 및 개인화된 광고를 위해 고려되는 가장 기초적이고 중요한 정보이다. 하지만 인터넷 사용자의 온라인 활동은 익명으로 행해지는 경우가 많기 때문에 인구통계특성 정보를 수집하는 것은 쉬운 일이 아니다. 정기적인 설문 조사를 통해 사용자들의 인구통계특성 정보를 수집할 수도 있지만 많은 비용이 들며 허위 기재 등과 같은 위험성이 존재한다. 특히, 모바일 환경에서는 대부분의 사용자들이 익명으로 활동하기 때문에 인구통계특성 정보를 수집하는 것은 더욱 더 어려워지고 있다. 반면, 인터넷 사용자의 온라인 활동을 기록한 클릭스트림 데이터는 해당 사용자의 인구통계학적 정보에 활용될 수 있다. 특히, 인터넷 사용자의 온라인 행위 특성 중 하나인 페이지뷰는 인구통계학적 정보 예측에 있어서 중요한 요인이 된다. 본 연구에서는 기존 선행 연구를 토대로 클릭스트림 데이터 분석을 통해 인터넷 사용자의 온라인 행위 특성을 추출하고 이를 해당 사용자의 인구통계학적 정보 예측에 사용한다. 또한, 1)의사결정나무를 이용한 변수 축소, 2)주성분분석을 활용한 차원축소, 3)군집분석을 활용한 변수축소의 방법을 제안하고 실험에 적용함으로써 많은 설명변수를 이용하여 예측 모델 생성 시 발생하는 차원의 저주와 과적합 문제를 해결하고 예측 모델의 정확도를 높이고자 하였다. 실험 결과, 범주의 수가 많은 다분형 종속변수에 대한 예측 모델은 모든 설명변수를 사용하여 예측 모델을 생성했을 때보다 본 연구에서 제안한 방법론들을 적용했을 때 예측 모델에 대한 정확도가 향상됨을 알 수 있었다. 본 연구는 클릭스트림 분석을 통해 추출된 인터넷 사용자의 온라인 행위는 해당 사용자의 인구통계학적 정보 예측에 활용 가능하며, 예측된 익명의 인터넷 사용자들에 대한 인구통계학적 정보를 디지털 마케팅에 활용 할 수 있다는데 의의가 있다. 또한, 제안 방법론들을 통해 어느 종속변수에 대해 어떤 방법론들이 예측 모델의 정확도를 개선하는지 확인하였다. 이는 추후 클릭스트림 분석을 활용하여 인구통계학적 정보를 예측할 때, 본 연구에서 제안한 방법론을 사용하여 보다 높은 정확도를 가지는 예측 모델을 생성 할 수 있다는데 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.123-138
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• 2017

주식 시장은 거래자들의 기업과 시황에 대한 기대가 반영되어 움직이기에, 다양한 원천의 텍스트 데이터 분석을 통해 주가 움직임을 예측하려는 연구들이 진행되어 왔다. 주가의 움직임을 예측하는 것이기에 단순히 주가의 등락 뿐만이 아니라, 뉴스 기사나 소셜 미디어의 반응에 따라 거래를 하고 이에 따른 수익률을 분석하는 연구들이 진행되어 왔다. 주가의 움직임을 예측하는 연구들도 다른 분야의 텍스트 마이닝 접근 방안과 동일하게 단어-문서 매트릭스를 구성하여 분류 알고리즘에 적용하여 왔다. 문서에 많은 단어들이 포함되어 있기 때문에 모든 단어를 가지고 단어-문서 매트릭스를 만드는 것보다는 단어가 문서를 범주로 분류할 때 기여도가 높은 단어들을 선정하여야 한다. 단어의 빈도를 고려하여 너무 적은 등장 빈도나 중요도를 보이는 단어는 제거하게 된다. 단어가 문서를 정확하게 분류하는 데 기여하는 정도를 측정하여 기여도에 따라 사용할 단어를 선정하기도 한다. 단어-문서 매트릭스를 구성하는 기본적인 방안인 분석의 대상이 되는 모든 문서를 수집하여 분류에 영향력을 미치는 단어를 선정하여 사용하는 것이었다. 본 연구에서는 개별 종목에 대한 문서를 분석하여 종목별 등락에 모두 포함되는 단어를 중립 단어로 선정한다. 선정된 중립 단어 주변에 등장하는 단어들을 추출하여 단어-문서 매트릭스 생성에 활용한다. 중립 단어 자체는 주가 움직임과 연관관계가 적고, 중립 단어의 주변 단어가 주가 상승에 더 영향을 미칠 것이라는 생각에서 출발한다. 생성된 단어-문서 매트릭스를 가지고 주가의 등락 여부를 분류하는 알고리즘에 적용하게 된다. 본 연구에서는 종목 별로 중립 단어를 1차 선정하고, 선정된 단어 중에서 다른 종목에도 많이 포함되는 단어는 추가적으로 제외하는 방안을 활용하였다. 온라인 뉴스 포털을 통해 시가 총액 상위 10개 종목에 대한 4개월 간의 뉴스 기사를 수집하였다. 3개월간의 뉴스 기사를 학습 데이터로 분류 모형을 수립하였으며, 남은 1개월간의 뉴스 기사를 모형에 적용하여 다음 날의 주가 움직임을 예측하였다. 본 연구에서 제안하는 중립 단어 활용 알고리즘이 희소성에 기반한 단어 선정 방안에 비해 우수한 분류 성과를 보였다.

• 핵의학기술
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• 제14권2호
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• pp.77-82
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• 2010

PET/CT 기기의 설치가 증가함에 따라 PET/CT 검사 시감쇄 보정을 위한 CT 검사 역시 증가하여 검사 과정에서 피폭 선량이 증가 되고 있어 의료 피폭의 저감 대책을 포함한 방사선 안전 관리의 체계적인 구축이 필요하다. 본 연구에서는 PET/CT 검사에서의 환자 선량 데이터베이스를 구축하여 환자 선량 저감을 위한 초석을 세우기 위해 CT 선량 측정 프로그램을 사용하여 CT를 사용한 투과 스캔 시 환자가 받는 CT의 예측 유효 선량을 비교 분석하였다. BIO40, BIO16, DSTe8 에서 $^{18}F$-FDG PET/CT 검사를 시행한 180명을 대상으로 하였다. 각 기기 별로 남, 여 30명씩 선량의 평균을 분석하였다. 자동 노출 제어 시스템으로 선량 조절 시 가장 큰 영향을 줄 수 있는 환자의 체중 별로 50 kg미만, 50-60 kg 미만, 60 kg 이상 세 집단으로 나누어 선량의 평균을 분석하였다. CT-Expo v1.7과 ImPACT v1.0을 사용하여 선량 측정을 한 값을 비교 분석하고 체중과 유효 선량의 상관관계를 분석하였다. BIO40에서 검사한 환자의 유효 선량을 CT-Expo v1.7과 ImPACT v1.0을 사용하여 예측하였을 때, 남자 환자 30명은 각각 $6.46{\pm}1.18$ mSv, $6.54{\pm}1.21$ mSv, 여자 환자 30명은 각각 $6.29{\pm}0.97$ mSv, $5.87{\pm}1.09$ mSv 이었다. BIO16 에서 검사한 환자의 유효 선량은 남자 환자 30명은 각각 $9.36{\pm}1.96$ mSv, $8.36{\pm}1.69$ mSv 여자 환자 30명은 각각 $10.02{\pm}2.42$ mSv, $8.43{\pm}1.89$ mSv 이었다. DSTe8에서 검사한 환자의 유효 선량은 남자 환자 30명은 각각 $9.36{\pm}1.96$ mSv, $9.74{\pm}2.55$ mSv, 여자 환자 30명은 각각 $9.05{\pm}2.27$ mSv, $9.19{\pm}2.29$ mSv 이었다. 각 기기에서 검사를 시행한 환자의 체중에 따른 환자의 선량을 비교하기 위해, BIO40에서 검사를 시행한 환자를 대상으로 하여 50 kg 미만, 50~60 kg 미만, 60 kg 이상으로 체중별로 세 개의 집단으로 나누어 환자 선량을 측정하였다. CT-expo v1.7로 측정을 하였을 때 각각 $6.05{\pm}1.77$ mSv, $6.18{\pm}1.05$ mSv, $6.80{\pm}1.06$ mSv이었고 ImPACT v1.0으로 측정했을 때 각각 $5.06{\pm}1.46$ mSv, $5.72{\pm}0.86$ mSv, $6.42{\pm}0.96$ mSv이었다. BIO16에서 검사를 시행한 환자를 대상으로 하여 50 kg 미만, 50-60 kg 미만, 60 kg 이상으로 체중 별로 나누어 환자 선량을 측정하였다. CT-Expo v1.7로 측정을 하였을 때 각각 $7.74{\pm}0.66$ mSv, $8.58{\pm}0.93$ mSv, $10.88{\pm}1.32$ mSv이었고 ImPACT v1.0으로 측정했을 때 각각 $6.60{\pm}0.54$ mSv, $7.45{\pm}0.69$ mSv, $9.43{\pm}1.11$ mSv이었다. DSTe8에서 검사를 시행한 환자를 대상으로 하여 50 kg 미만, 50-60 kg 미만, 60kg 이상으로 체중 별로 나누어 환자 선량을 예측하였다. CT-Expo v1.7로 측정했을 때 각각 $5.03{\pm}0.95$ mSv, $8.25{\pm}1.66$ mSv, $10.33{\pm}1.68$ mSv 이었고 ImPACT v1.0으로 측정했을 때 각각 $5.20{\pm}1.01$ mSv, $8.51{\pm}1.53$ mSv, $10.9{\pm}1.87$ mSv이었다. 체중과 유효 선량의 상관관계를 분석하였을 때 CT-Expo v1.7과 ImPACT v1.0에서 Pearson 정률 상관계수가 각각 0.743, 0.692으로 매우 강한 양의 상관관계가 있었다. 피폭 선량의 예측이 필요할 경우 이와 같은 상용화된 선량 평가 프로그램을 사용하면 Phantom 연구를 시행하지 않더라도 유효 선량의 예측 및 평가가 가능하고, CT 선량 관리를 위한 기초 자료를 수집하는데 활용 될 수 있을 것으로 생각된다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.191-204
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• 2015

국내 소프트웨어(SW) 개발인력의 미충원율은 매우 높으며, 특히 2년 이상의 현장경력이 있는 고급 개발자의 부족문제는 심각하다. 최근 정부도 이를 인식하고, 정책적으로 SW개발 신규인력 양성에 힘을 기울이고 있다. 그러나, 이러한 노력은 초급개발자의 수급문제를 해결하는데 효과적일 수 있지만, 업계에서 요구하는 고급 개발자의 부족현상을 해결하는 근본적인 대책으로 인식되지는 못하고 있다. SW 전문개발자를 양성하기 위해서는 초급개발자들이 지속적으로 직무를 수행하여 풍부한 업무경험을 갖춘 고급 개발자로 성장해야 하기 때문이다. 이에, 본 연구는 국내 SW업체에서 근무하고 있는 개발관련 인력들의 업무 지속수행 의도를 조사하고, 이에 영향을 주는 주요요인들을 분석하였다. 이를 위해, 2014년 9월부터 10월까지 국내 SW업체에 근무하고 있는 현직 개발자 총 130명을 대상으로 설문조사를 수행하였으며, 이를 기반으로 SW개발업무 지속수행의도 및 이에 영향을 주는 요인들을 개발자의 특성, 직무환경, 그리고 SW개발자에 대한 사회적 인식 및 산업전망 등의 측면에서 분석하였다. 분석에는 데이터마이닝 기법들 중에서, 분석과정에서의 설명능력이 있는 회귀분석과 의사결정나무가 사용되었다. 회귀분석 결과, SW개발자가 스스로 인식하는 근무 가능한 연령이 높을수록, 내성적인 성향을 가질수록, 또한 적성에 맞아서 직무를 선택한 경우, 지속적 직무 수행 의도가 높은 것으로 나타났다. 이와 더불어, 선형회귀분석에서는 유의하지 않았으나, 규칙기반의 의사결정나무 분석에서 파악된 추가적 요인으로, 새로운 기술에 대한 학습능력 및 SW산업에 대한 전망이 직무 지속수행의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 기업의 인적자원관리 및 고급 SW인력 양성정책에 활용될 수 있을 것으로 생각되며, 궁극적으로 SW개발인력의 직무 지속성을 증진시키는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.59-77
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• 2012

기업의 성장성, 수익성, 안정성, 활동성, 생산성 등에 대한 다양한 분석이 은행, 신용평가기관, 투자자 등 많은 이해관계자에 의해 실시되고 있고, 이에 대한 다양한 경영분석 지표들 또한 정기적으로 발표되고 있다. 본 연구에서는 이러한 경영분석 지표를 이용하여 어떤 기업이 가까운 미래에 유상증자를 실시하는지를 데이터마이닝을 통해 예측하고자 한다. 본 연구를 통해 어떠한 지표가 유상증자 여부를 예측하는데 도움이 되는가를 살펴 볼 것이며, 그 지표들을 이용하여 예측할 경우 그 예측의 정확도가 어느 정도인지를 분석하고자 한다. 특히 1997년 IMF 금융위기 전후로 유상증자를 결정하는 변수들이 변화하는지, 그리고 예측의 정확성에 분명한 차이가 존재하는지 분석한다. 또한 유상증자 실시 시기를 경영분석 지표 발표 후 1년 내, 1~2년 내, 2~3년 내로 나누어 예측 시기에 따라 예측의 정확성과 결정 변수들의 차이가 존재하는지도 분석한다. 658개의 유가증권상장법인의 경영분석 데이터를 이용하여 실증 분석한 결과, IMF 이후의 유상증자 예측모형이 IMF 이전의 예측모형에 비해 예측 정확도가 높았고, 학습용 데이터의 예측 정확도와 검증용 데이터의 예측 정확도 차이도 IMF 이후가 낮게 나타났다. 이러한 결과는 IMF 이후 재무자료의 정확도가 높아졌고, 기업에게 유상증자의 목적이 더욱 명확해졌다고 해석될 수 있다. 또한 예측기간이 단기인 경우 경영분석 지표 중 안전성에 관련된 지표들의 중요성이 부각되었고, 장기인 경우에는 수익성과 안전성뿐만 아니라 활동성과 생산성 관련지표도 유상증자를 예측하는 데 중요한 것으로 파악되었다. 그리고 모든 예측모형에서 산업코드가 유상증자를 예측하는 중요변수로 포함되었는데 이는 산업별로 서로 다른 유상증자 유형이 존재한다는 점을 시사한다. 본 연구는 투자자나 재무담당자가 유상증자 여부를 장단기 시점에서 예측하고자 할 때 어떠한 경영분석지표를 고려하여 분석하는 것이 바람직한지에 대한 지침을 제공하는데 그 의의가 있다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제48권2호
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• pp.180-191
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• 2015

본 연구는 만 9~12세의 초등학생 총 20명(남아 11명, 여아 9명)을 대상으로 18가지의 일상생활에서의 대표적인 신체활동에 따른 에너지소비량을 측정하여, 아동의 일상생활에서 수행하는 신체활동에 따른 에너지소비량을 평가하고, 체중이 METs 값에 미치는 영향을 분석해보았다. 1. 연구대상자의 평균연령은 $10.4{\pm}0.6$세였으며, 평균 신장 및 체중은 $145.1{\pm}8.5cm$ 및 $43.6{\pm}10.3kg$ 이었다. 대상자의 허리둘레는 남아와 여아 각각 $73.6{\pm}9.6cm$ 및 $63.5{\pm}7.1cm$로 남녀 간의 유의한 차이를 보였다 (p < 0.05). 2. 연구대상자의 휴식 시 산소소비량 ($VO_2$), 에너지소비량 및 METs 값은 각각 $5.41{\pm}0.89mL/kg/min$, $1.44{\pm}0.17kcal/kg/h$ 및 $1.5{\pm}0.4METs$로 나타났다. 3. 18가지의 신체활동에 따른 METs 값은 앉아서 숙제하기 및 책읽기 ($1.6{\pm}0.3METs$), 앉아서 비디오 혹은 핸드폰으로 게임하기 ($1.6{\pm}0.5METs$), 앉아서 텔레비전 시청하기 ($1.7{\pm}0.5METs$), 서서 비디오 혹은 핸드폰으로 게임하기 ($1.9{\pm}0.6METs$), 빗자루로 방 쓸기 ($2.7{\pm}1.1METs$) 및 보드게임 ($2.8{\pm}2.2METs$)이 가벼운 신체활동에 속하였으며, 진공청소기로 청소하기 ($3.0{\pm}0.2METs$), 피구 ($3.6{\pm}0.9METs$), 삽질하기 ($3.8{\pm}0.4METs$), 계단오르내리기 ($3.8{\pm}1.3METs$), 농구 슛팅 ($4.4{\pm}.1.5METs$), 줄넘기 ($4.6{\pm}2.6METs$), 음악에 맞추어 스트레칭 ($4.7{\pm}2.3METs$), 천천히 걷기 ($4.8{\pm}2.6METs$) 및 배드민턴 ($4.8{\pm}1.0METs$)의 활동이 중간강도의 신체활동에 속하였다. 빨리 걷기 및 달리기는 각각 $6.6{\pm}1.7$ 및 $6.7{\pm}1.5METs$로 6.0 METs 이상의 고강도 신체활동에 속하는 것으로 나타났다. 4. 본 연구결과를 성인 METs 값 및 기존에 보고된 아동 METs 값과 비교하기 위하여 Bland-Altman 분석을 실시한 결과 각각 mean difference $0.18{\pm}1.57$, upper and lower limit of agreement 0.99 and -0.62 및 mean difference $0.28{\pm}1.49$, upper and lower limit of agreement 1.05 and -0.48로 나타났으며, ICC (interclass correlation coefficient)를 통한 일치도 분석결과는 각각 0.815 및 0.837로 성인의 METs 값보다는 기존에 보고된 아동 METs 값과의 일치도가 더 높은 것으로 나타났다. 5. 체중이 신체활동에 따른 에너지소비량에 미치는 영향을 살펴본 결과, 앉아서 게임하기 (METs 1.6), 계단오르내리기 (METs 3.8), 천천히 걷기 (METs 4.8) 및 달리기 (METs 6.6)에서 $R^2$값이 각각 0.116, 0.176, 0.246 및 0.455로 증가하였으며, 활동 강도가 높을수록 체중이 METs 값에 대한 설명력이 증가함을 알 수 있었다. 신체활동은 건강증진 및 질병예방에 중요한 역할을 하며, 특히, 일상생활에서 신체활동을 증진시키는 것은 많은 질병에 있어 최선의 예방책 가운데 필수적인 요소이다. 이러한 면에서 영양 및 운동처방의 목표에 정확하게 도달하기 위해서는 에너지소비량, 특히, 일상생활에서의 신체활동이 정확하게 평가되어져야한다. 결론적으로, 신체활동에 따른 에너지소비량을 평가하기 위해 성인의 데이터가 존재할지라도 아동들의 일상적인 활동에 대한 에너지 cost 자료는 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 초등학생의 신체활동에 따른 에너지소비량에 대한 데이터를 직접 측정하여 평가하였다는데 큰 의의가 있으며, 추후 연구에서는 더 넓은 범위의 그룹 및 다양한 연령대의 아동을 대상으로 한 연구가 이루어져야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.111-124
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• 2018

본 연구는 만성질환 중의 하나인 고지혈증 유병을 예측하는 분류모형을 개발하고자 한다. 이를 위해 SVM과 meta-learning 알고리즘을 이용하여 성과를 비교하였다. 또한 각 알고리즘에서 성과를 향상시키기 위해 변수선정 방법을 통해 유의한 변수만을 선정하여 투입하여 분석하였고 이 결과 역시 각각 성과를 비교하였다. 본 연구목적을 달성하기 위해 한국의료패널 2012년 자료를 이용하였고, 변수 선정을 위해 세 가지 방법을 사용하였다. 먼저 단계적 회귀분석(stepwise regression)을 실시하였다. 둘째, 의사결정나무(decision tree) 알고리즘을 사용하였다. 마지막으로 유전자 알고리즘을 사용하여 변수를 선정하였다. 한편, 이렇게 선정된 변수를 기준으로 SVM, meta-learning 알고리즘 등을 이용하여 고지혈증 환자분류 예측모형을 비교하였고, TP rate, precision 등을 사용하여 분류 성과를 비교분석하였다. 이에 대한 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 모든 변수를 투입하여 분류한 결과 SVM의 정확도는 88.4%, 인공신경망의 정확도는 86.7%로 SVM의 정확도가 좀 더 높았다. 둘째, stepwise를 통해 선정된 변수만을 투입하여 분류한 결과 전체 변수를 투입하였을 때보다 각각 정확도가 약간 높았다. 셋째, 의사결정나무에 의해 선정된 변수 3개만을 투입하였을 때 인공신경망의 정확도가 SVM보다 높았다. 유전자 알고리즘을 통해 선정된 변수를 투입하여 분류한 결과 SVM은 88.5%, 인공신경망은 87.9%의 분류 정확도를 보여 주었다. 마지막으로, 본 연구에서 제안하는 meta-learning 알고리즘인 스태킹(stacking)을 적용한 결과로서, SVM과 MLP의 예측결과를 메타 분류기인 SVM의 입력변수로 사용하여 예측한 결과, 고지혈증 분류 정확도가 meta-learning 알고리즘 중에서는 가장 높은 것으로 나타났다.