• 한국식품영양학회지
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• 제36권2호
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• pp.93-102
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• 2023

Centella asiatica (C. asiatica) has been widely used in food, cosmetics, and pharmaceutical industry as a functional material. In a previous study, we have investigated not only pharmacological effects such as antioxidative and anti-inflammatory effects, but also analyzed various functional ingredients. In this study, triterpenoids were analyzed using HPLC-DAD to determine marker compounds among functional ingredients. When triterpenoids were analyzed, asiaticoside from C. asiatica was determined as an optimal marker compound. Next, specificity, linearity, limited of detection (LOD), limited of quantification (LOQ), precision, accuracy, and range were evaluated using HPLC-DAD to determine asiaticoside contents in C. asiatica juice and extracts. The specificity was elucidated by chromatogram and retention time using an established analytical method. The coefficient of correlation obtained was 0.9996. LOD was 4.99 ㎍/mL and LOQ was 15.12 ㎍/mL. Intra- and inter-day precision of asiaticoside were determined to be 0.48~1.68% and 0.08~1.09%, respectively. Furthermore, the recovery rate of asiaticoside was 98.88% and the analytical range of Field-70E was determined to be 0.625~10 mg/mL. As a results of evaluating ABTS, DPPH, and FRAP antioxidative effect, Field-70E showed potent antioxidant activities. Results of this study could be used as basic data for quality standardization of C. astiatica juice and extracts.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제40권3호
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• pp.476-483
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• 2023

본 연구의 목적은 여자 대학생 태권도 선수들의 선수 경력, 대회 참가빈도가 운동몰입에 미치는 영향을 분석하는 데 있다. 본 연구의 대상은 여자 대학 태권도 선수 20명이다. 선수 경력과 대회 참가빈도는 4점 척도로 조사하였고, 1점에서 4점으로 점수가 높으면 높을수록, 선수 경력과 대회 참가빈도가 높음을 의미한다. 운동몰입에 대한 평가는 운동몰입척도를 활용하였다. 운동몰입척도는 총 8문항으로 행위 몰입 4문항과 인지 몰입 4문항으로 구성되어있고, 5점 리커트 척도를 활용하여 평정하며, 점수가 높으면 높을수록 운동몰입 수준이 높음을 의미한다. 그 결과 대회 참가 빈도와 운동몰입 간에 정적 (+) 상관관계와 인과관계가 나타났다. 선수 경력은 부적 (-) 인과관계를 보였다. 이러한 결과는 대회 참가빈도가 높을수록 운동몰입 수준이 증가하며, 선수 경력이 길수록 운동몰입 수준이 감소한다고 설명할 수 있다. 따라서, 여자 대학 태권도 선수들의 운동몰입 수준을 향상시키기 위해 대회 참가 빈도와 선수 경력을 고려해야 할 것이다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.187-202
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• 2019

본 연구에서는 체육교사 신뢰와 체육수업 몰입 경험이 중학생의 체육교과에 대한 태도와 체육수업 만족에 미치는 영향을 규명함으로써 체육교과에 요구되어지는 사회적 역할에 부응하고 학교체육 활성에 기여하는 데 목적이 있다. 본 연구는 광주광역시에 소재하는 중학교 학생을 대상으로 863명의 유효표본 자료를 분석하였다. 자료 분석은 SPSS window Ver 25 프로그램을 사용하여 빈도분석, 탐색적 요인분석, 신뢰도분석, 상관분석, 다중회귀분석을 실시하였다. 도출된 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 체육교사 신뢰의 하위 요인은 체육교과 태도의 하위 요인에 부분적으로 유의한 정(+)과 부(-)의 영향을 미쳤다. 둘째 체육교사 신뢰의 하위 요인은 체육수업 만족에 하위 요인에 따라 부분적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것을 나타났다. 셋째, 체육수업 몰입의 하위 요인은 체육교과 태도에 부분적으로 유의한 정(+)적 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 넷째, 체육수업 몰입의 하위 요인은 체육수업 만족의 하위 요인에 부분적인 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 결과를 종합하면 중학교 학생들의 체육교과에 대한 긍정적 태도 형성과 체육수업 만족 향상에는 체육교사에 대한 학생의 신뢰와 체육수업에 대한 몰입 경험이 중요한 요인으로 작용한다. 관련하여 체육교사는 학생과의 신뢰를 형성하기 위한 노력 즉 다양한 상호작용을 통한 친근한 이미지 구축, 흥미롭고 체계적인 수업구성과 진행, 학생의 특성과 능력을 고려한 수준별 수업 적용 등의 노력이 지속되어야 한다. 또한 학생의 체육수업 몰입 경험을 제고하기 위해서 성과 및 순위 위주의 교육 방식을 지양하고 신체활동 자체에 의미를 부여하는 수업 분위기를 조성하여야 한다. 더불어 학생의 능력을 고려한 운동학습 과제 부여, 수업 집중도를 높일 수 있는 수업내용 선정 등의 노력이 함께 이루어져야 할 것으로 사료된다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제63권1호
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• pp.19-33
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• 2024

본 연구는 중학생들의 수학 흥미와 성취도의 종단적인 변화 양상을 알아보기 위해 경기교육종단연구 4-6차년도 데이터를 분석하였다. 다변량 성장혼합모형을 이용하여 분석한 결과 학생들의 수학 흥미와 성취도의 변화 양상에 이질적인 특성이 존재함을 확인하였고, 종단적인 변화 양상에 따라 학생들을 4개의 잠재집단으로 구분하였다. 학생들은 흥미와 성취도가 모두 낮은 저수준 유형, 모두 높은 고수준 유형, 학년이 올라감에 따라 증가하는 중수준-증가 유형, 학년이 올라감에 따라 감소하는 중수준-감소 유형으로 구분되었으며, 유형마다 흥미와 성취도의 종단적인 변화 양상이 다르게 나타나는 것을 확인하였다. 또한, 다변량 성장혼합모형의 초기값과 기울기 사이의 상관관계를 분석한 결과, 수학 흥미와 성취도는 초기값뿐 아니라 변화율에 있어서도 서로 긍정적인 영향이 있는 것으로 나타났다. 잠재집단의 결정에 영향을 미치는 요인을 개인, 수업방식, 가정 변인으로 나누어 그 영향력을 살펴보았고, 학생의 교육포부와 사교육 시간은 수학 흥미 및 성취도에 긍정적인 영향을 미치며 선행학습의 경우 그 정도에 따라 영향력이 달라지는 양상을 확인하였다. 학생이 인식한 수업방식의 경우, 교수자 중심 수업은 흥미와 성취도가 높은 집단에 속할 확률을 높이고, 학습자 중심 수업은 흥미와 성취도가 낮은 집단에 속할 확률을 높이는 것으로 나타났다. 본 연구는 다변량 성장혼합모형을 통해 수학교육에서 흥미와 성취도를 비롯한 다양한 특성에 대한 학생들의 변화 양상을 분석하는 새로운 방법을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제20권1호
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• pp.156-168
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• 2024

연구목적: 고속도로 교통사고의 추세는 증감을 반복하며 도로 종류 중 고속도로에서의 치사율은 최고치를 나타내고 있다. 따라서 국내 실정을 반영한 개선대책 수립이 필요하다. 연구방법: Random Forest를 활용해 2019년부터 2021년까지 전국 고속도로 노선 중 사고 다발 10개 노선에서 발생한 교통사고 자료로 사고 심각도 분석 및 사고 심각도에 미치는 영향요인을 도출하였다. 연구결과: SHAP 패키지를 활용해 상위 10개의 변수 중요도를 분석한 결과, 고속도로 교통사고 중 사고 심각도에 높은 영향을 미치는 변수는 가해자 연령이 20세 이상 39세 미만, 시간대가 주간(06:00-18:00), 주말(토~일), 계절이 여름과 겨울, 법규위반이 안전운전불이행, 도로 형태가 터널, 기하구조상 차로 수가 많고 제한속도가 높은 경우로 총 10개의 독립변수에서 고속도로 교통사고 심각도와 양(+)의 상관관계를 가지는 것으로 분석되었다. 결론:고속도로에서의 사고 발생은 매우 다양한 요인의 복합적인 작용으로 인해 발생하므로 사고 예측에 많은 어려움이 있지만 본 연구로 도출된 결과를 활용해 고속도로 교통사고 심각도에 영향을 주는 요인을 심층적으로 분석해 효율적이고 합리적인 대응책 수립을 위한 노력이 필요하다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.71-88
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• 2017

언어모델은 순차적으로 입력된 자료를 바탕으로 다음에 나올 단어나 문자를 예측하는 모델로 언어처리나 음성인식 분야에 활용된다. 최근 딥러닝 알고리즘이 발전되면서 입력 개체 간의 의존성을 효과적으로 반영할 수 있는 순환신경망 모델과 이를 발전시킨 Long short-term memory(LSTM) 모델이 언어모델에 사용되고 있다. 이러한 모형에 자료를 입력하기 위해서는 문장을 단어 혹은 형태소로 분해하는 과정을 거친 후 단어 레벨 혹은 형태소 레벨의 모형을 사용하는 것이 일반적이다. 하지만 이러한 모형은 텍스트가 포함하는 단어나 형태소의 수가 일반적으로 매우 많기 때문에 사전 크기가 커지게 되고 이에 따라 모형의 복잡도가 증가하는 문제가 있고 사전에 포함된 어휘 외에는 생성이 불가능하다는 등의 단점이 있다. 특히 한국어와 같이 형태소 활용이 다양한 언어의 경우 형태소 분석기를 통한 분해과정에서 오류가 더해질 수 있다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 문장을 자음과 모음으로 이루어진 음소 단위로 분해한 뒤 입력 데이터로 사용하는 음소 레벨의 LSTM 언어모델을 제안한다. 본 논문에서는 LSTM layer를 3개 또는 4개 포함하는 모형을 사용한다. 모형의 최적화를 위해 Stochastic Gradient 알고리즘과 이를 개선시킨 다양한 알고리즘을 사용하고 그 성능을 비교한다. 구약성경 텍스트를 사용하여 실험을 진행하였고 모든 실험은 Theano를 기반으로 하는 Keras 패키지를 사용하여 수행되었다. 모형의 정량적 비교를 위해 validation loss와 test set에 대한 perplexity를 계산하였다. 그 결과 Stochastic Gradient 알고리즘이 상대적으로 큰 validation loss와 perplexity를 나타냈고 나머지 최적화 알고리즘들은 유사한 값들을 보이며 비슷한 수준의 모형 복잡도를 나타냈다. Layer 4개인 모형이 3개인 모형에 비해 학습시간이 평균적으로 69% 정도 길게 소요되었으나 정량지표는 크게 개선되지 않거나 특정 조건에서는 오히려 악화되는 것으로 나타났다. 하지만 layer 4개를 사용한 모형이 3개를 사용한 모형에 비해 완성도가 높은 문장을 생성했다. 본 논문에서 고려한 어떤 시뮬레이션 조건에서도 한글에서 사용되지 않는 문자조합이 생성되지 않았고 명사와 조사의 조합이나 동사의 활용, 주어 동사의 결합 면에서 상당히 완성도 높은 문장이 발생되었다. 본 연구결과는 현재 대두되고 있는 인공지능 시스템의 기초가 되는 언어처리나 음성인식 분야에서 한국어 처리를 위해 다양하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.1-21
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• 2020

인공지능 기술의 급속한 발전과 함께 빅데이터의 상당 부분을 차지하는 비정형 텍스트 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하기 위한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 비즈니스 인텔리전스 분야에서도 새로운 시장기회를 발굴하거나 기술사업화 주체의 합리적 의사결정을 돕기 위한 많은 연구들이 이뤄져 왔다. 본 연구에서는 기업의 성공적인 사업 추진을 위해 핵심적인 정보 중의 하나인 시장규모 정보를 도출함에 있어 기존에 제공되던 범위보다 세부적인 수준의 제품군별 시장규모 추정이 가능하고 자동화된 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 신경망 기반의 시멘틱 단어 임베딩 모델인 Word2Vec 알고리즘을 적용하여 개별 기업의 생산제품에 대한 텍스트 데이터를 벡터 공간으로 임베딩하고, 제품명 간 코사인 거리(유사도)를 계산함으로써 특정한 제품명과 유사한 제품들을 추출한 뒤, 이들의 매출액 정보를 연산하여 자동으로 해당 제품군의 시장규모를 산출하는 알고리즘을 구현하였다. 실험 데이터로서 통계청의 경제총조사 마이크로데이터(약 34만 5천 건)를 이용하여 제품명 텍스트 데이터를 벡터화 하고, 한국표준산업분류 해설서의 산업분류 색인어를 기준으로 활용하여 코사인 거리 기반으로 유사한 제품명을 추출하였다. 이후 개별 기업의 제품 데이터에 연결된 매출액 정보를 기초로 추출된 제품들의 매출액을 합산함으로써 11,654개의 상세한 제품군별 시장규모를 추정하였다. 성능 검증을 위해 실제 집계된 통계청의 품목별 시장규모 수치와 비교한 결과 피어슨 상관계수가 0.513 수준으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 모형은 의미 기반 임베딩 모델의 정확성 향상 및 제품군 추출 방식의 개선이 필요하나, 표본조사 또는 다수의 가정을 기반으로 하는 전통적인 시장규모 추정 방법의 한계를 뛰어넘어 텍스트 마이닝 및 기계학습 기법을 최초로 적용하여 시장규모 추정 방식을 지능화하였다는 점, 시장규모 산출범위를 사용 목적에 따라 쉽고 빠르게 조절할 수 있다는 점, 이를 통해 다양한 분야에서 수요가 높은 세부적인 제품군별 시장정보 도출이 가능하여 실무적인 활용성이 높다는 점에서 의의가 있다.

• Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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• 제22권3호
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• pp.182-191
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• 2011

Objectives: The aim of this study was to investigate the sleep patterns of South Korean elementary school children and whether the differences in sleep patterns were related to behavior, emotional problems, attention and academic performance. Method: This study included a community sample of 268 boys and girls from fourth-, fifth- and sixth-grade classes in a South Korean metropolitan city from November to December 2010. The primary caregivers completed a questionnaire that included information on demographic characteristics, as well as the Child's Sleep Habit Questionnaire (CSHQ), the Korean version of Child Behavior Checklist (K-CBCL), the Korean version of the Learning Disability Evaluation Scale (K-LDES), the Korean version of ADHD Rating Scale (K-ARS) and the Disruptive Behavior Disorder Scale (DBDS). We conducted analyses on the CSHQ individual items, between the subscales, on the total scores and on the K-CBCL, the K-LEDS, the K-ARS and the DBDS. Results: Based on the findings from the CHSQ, the subjects had significantly higher scores for bedtime resistance ($9.18{\pm}2.17$), delayed sleep onset ($1.32{\pm}0.62$), the sleep duration ($4.19{\pm}1.52$) and daytime sleepiness ($14.10{\pm}3.55$) than the scores from the previous reports on children from western countries. The total CHSQ score showed positive correlations to all subscales of the K-CBCL : withdrawn (r=0.24, p<.005), somatic complaint (r=0.24, p<.005) and anxious/depressive (r=0.38, p<.005). Bedtime resistance was associated with oppositional defiant disorder (r=0.15, p<.05) and a positive correlation was demonstrated between sleep anxiety and the oppositional defiant disorder score (r=0.13, p<.05), night waking and the conduct disorder score (r=0.16, p<.05). Delayed sleep onset was related with low performance on the K-LDES with respect to thinking (r=-0.17, p<.05) and mathematical calculation (r=-0.17, p<.05). Conclusion: The results of this study reconfirm Korean children's problematic sleep patterns. Taken together the results provide that the reduced sleep duration and disruption of sleep pattern can have a significant impact on emotion, behavior, performance of learning in children. Further studies concerning more diverse psychosocial factors affecting sleep pattern will be helpful to understanding of the sleep health in Korean children.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제53권3호
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• pp.319-328
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• 2020

본 연구는 만 19세 이상 60세 미만 성인남녀 98명을 대상으로 스마트폰 앱인 Gene-Health 이용하여 식사 기록을 통해 분석된 영양소섭취량과 동일한 날의 식사 섭취 전과 후의 사진비교를 통해 섭취량을 추정하여 분석된 영양소섭취량을 비교함으로 Gene-Health의 타당도를 조사하기 위해 수행되었다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, Gene-Health의 영양소섭취량과 사진을 통해 추정한 영양소섭취량을 비교한 결과 에너지, 탄수화물, 지방, 지방으로부터의 에너지 섭취비율은 통계적으로 유의한 차이가 없었으나 단백질 섭취량과 단백질로부터의 에너지 섭취 비율은 Gene-Health가 높았고, 탄수화물로부터의 에너지 섭취비율은 사진추정군이 높았다. 둘째, Gene-Health와 사진을 통한 영양소섭취량의 상관성은 에너지, 탄수화물, 단백질, 지방섭취량과 탄수화물 비율, 단백질 비율, 지질 비율은 모두 상관계수 0.382-0.708로 유의적인 양의 상관관계를 보였다. 셋째, Gene-Health와 사진을 통한 에너지, 탄수화물, 단백질, 지방섭취량과 탄수화물 비율, 단백질 비율, 지질 비율의 가중 카파 계수는 0.588-0.662로 상당히 일치하는 경향을 보였다. 에너지와 다량영양소, 다량영양소 섭취 비율의 same agreement는 41.8%-48.0%이며 adjacent agreement는 75.5%-88.8%였다. 본 연구를 통하여 Gene-Health는 에너지와 다량영양소 섭취량을 추정하기 위한 타당한 도구라고 사료된다. 추후 연구에서는 다양한 연령과 여성 참가자를 확대하여 성별과 연령에 따른 Gene-Health의 타당도를 연구할 필요가 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권6_2호
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• pp.1101-1118
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• 2017

급격한 도시화와 이상기후의 증가로 도시의 기온이 꾸준히 올라가고 있으며, 한 도시 안에서도 열분포 양상이 지역마다 다르게 나타나고 있어 상세한 도시 열환경 분석이 요구된다. 최근에는 위성자료를 이용한 열환경 분석이 수행되고 있으나, 위성자료는 시 공간해상도의 Trade-off 관계로 인해 정밀한 분석에 어려움이 따른다. 이 연구는 2012년부터 2016년의 대구광역시 여름철 열환경 분석을 위해, MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 1 km 공간해상도의 낮과 밤 지표면온도(낮$LST_{1km}$, 밤$LST_{1km}$)를 250 m 공간해상도(낮$LST_{250m}$, 밤$LST_{250m}$)로 상세화 시켰다. 상세화에는 기계학습 기법인 랜덤 포레스트(Random Forest)가 이용되었다. 향상된 $LST_{250m}$는 기존의 $LST_{1km}$에 비해, 대구광역시 행정동 기준 불투수면적 비율과 지표면온도가 높은 상관관계를 보여주었다. 다음으로, 상세화 된 낮과 밤$LST_{250m}$를 이용하여 Hot Spot 분석을 수행하였다. 대구광역시 행정동 중 낮과 밤 지표면온도가 Hot Spot으로 군집화된 영역을 비교하고, 토지피복도를 이용하여 그 원인을 분석했다. 낮에는 공업 및 상업지역의 비율이 높은 영역에서, 밤의 경우 주거지역의 비율이 높은 영역에서 높은 Hot Spot이 군집 되었다. 본 연구의 열환경 분석 접근은 향후 도시정책 수립 및 국민안전에 큰 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.