• 한국작물학회지
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• 제62권4호
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• pp.285-292
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• 2017

본 연구는 기능성 쌀의 이용성 증대를 위하여 저항전분 함유 고아밀로스 품종인 도담쌀과 고아미4호로 압출 성형기를 이용하여 팽화과자를 제조하여 품질 특성을 살펴보았다. 품종별로 쌀의 일반 성분을 분석한 결과, 조지방 함량과 조단백 함량은 1.47~3.08%, 6.30~7.63%로 확인되었으며 탄수화물 함량은 74.76~78.19%로 확인되었다. 아밀로스 함량은 신동진이 15.51%, 도담쌀에서 32.19%, 고아미4호에서 34.31%로 나타나 고아미4호에서 유의적(p<0.05)으로 가장 높은 함량을 나타내었다. 또한 저항전분 함량은 신동진이 0.37%, 도담쌀에서 8.06%, 고아미4호에서 10.42%로 나타나 도담쌀과 고아미4호에서 유의적(p<0.05)으로 가장 높은 함량을 나타내었다. 품종별 현미의 경도를 측정한 결과 신동진과 도담쌀이 높은 경도 값을 나타내었다. 압출 성형기를 이용하여 제조한 팽화과자의 경도가 생쌀 대비 신동진은 72.07%, 도담쌀은 88.21%, 고아미4호는 66.67% 감소되어 도담쌀에서 가장 크게 물성을 개선한 것으로 나타났다. 또한 쌀 품종에 따라 제조한 팽화과자의 관능적 특성 평가결과, 맛, 조직감과 전체적 기호도에서는 도담쌀과자에서 가장 높은 점수를 받았다. 따라서 본 연구 결과, 호화 시 저항전분과 고아밀로스 함량으로 식감이 좋지 않아 밥쌀용으로 적합하지 않았던 도담쌀과 고아미4호는 압출성형기를 이용하여 팽화과자를 제조함으로써 식감을 개선할 수 있었으며, 특히 도담쌀은 이러한 공정기술을 이용한 가공제품 제조에 적합한 품종으로 확인되었다. 본 연구결과는 기능성 쌀을 이용한 가공제품 연구개발에 기초자료가 될 것으로 기대된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제8권1호
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• pp.36-44
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• 2006

본 연구에서는 강원 영동 및 경북 동부지역의 산악기상관측시스템 구축을 위한 AWS 위치선정, 네트워크 구성(관측시스템, 통신시스템, 자료처리시스템)과 특히, 산불방지를 위해 산림청과 지방자치단체가 기 설치한 산불무인감시카메라, 무선중계탑의 산악기상관측망과의 연계 구축방안과 산악기상관측망의 관리방안을 제시하였으며, 본 연구를 통해 얻어진 사항은 다음과 같다. 산지가 많은 강원도에서는 산악지형에 따른 악기상이 자주 발생하여 강원지방기상청에서는 관측망을 유지관리 하는데 고초를 겪고 있으며 강풍, 뇌전현상 등으로 장비피해를 많이 입어, 보다 피해를 최소화할 수 있는 여러 가지 방안들을 강구하여 왔다 따라서 산악지형에 관측망을 구성하기 위해서는 장비의 견고성을 최우선적으로 반영해야 한다. 전원시설은 가능한 태양전원을 권장하지만 일조량이 적은 깊은 계곡과 같은 지역에 설치가 이루어질 경우 상용전원을 사용할 수밖에 없으며 대부분 산악에서의 전원시설은 열악하여 전원 백업시설 설치를 강구해야 한다. 전원 백업시설의 효율성을 유지하기 위해서는 소비전력이 적은 시스템을 선택하여 관측자료의 손실을 최대한 방지해야만 한다. 또한 태양전원을 이용할 경우 충전과 소모량을 사전에 면밀히 검토해야 한다. 산악은 뇌전현상이 근접하고 잦기 때문에 뇌전으로부터 장비 보호시설 설치를 강구하기 위해 피뢰접지 및 장비접지 시설에 투자를 아껴서도 안 될 것이다. 뇌전으로부터의 장비 보호시설을 강구하는 것도 중요 하지만 써지에 강한 제품을 채택하는 것이 보다 중요하다고 하겠다. 자료수집에 있어서는 전원 및 통신환경을 감안하여야 하며 전체 통신망을 단일화하는 것도 간결하지만 단일 통신망만을 채택할 경우에는 한계성이 있으므로, 다양한 통신망을 이용하는 것이 자료수집의 한계를 극복할 수 있는 방법이다. 따라서 수집 통신망을 통한 기상 관측 자료를 인근 1차 수집기관을 거쳐 최종 메인 수집장치로 내부망을 따라 수집하는 것이 최선의 망 운영방법이다. 자동관측시스템(AWS) 설치 시 기존의 무인감시카메라와 무선중계탑을 최대한 활용하되 무인감시카메라 설치위치$(70\siml,245m)$와 무선중계탑의 설치위치 $(299\sim1,573m)$가 산불위험지역에 포함되어 있는지의 면밀한 검토가 요구된다. 산불 등 각종 산림재난 방지와 관련한 정보를 얻을 수 있는 자동기상관측시스템(AWS)의 설치 위치는 산불발생확률모형에서 산정된 위험지역 내에 설치하는 것이 산불발생 위험지역을 판정하는데 매우 효과적일 것으로 판단된다. 기상청과 지자체가 보유하고 있는 기상관측 장비들은 대부분 도시를 중심으로 설치 운영되고 있어 산림 또는 산악에 설치된 기상관측 장비의 수는 적은 편이다. 따라서 산림과 산악에 기상관측 장비의 보강은 필수적이다. 관측망 구성은 기상청의 관측 표준(안)을 준수하며, 설치 지점의 특성에 따라 가장 경제적인 방법을 선택하는 것이 바람직하며, 특히 장비구매 설치 시 다양한 종류의 제품을 선택하는 것은 차후 장비 관리에 어려움을 겪을 소지가 있어 가능한 우수한 제품을 선택하되 동일 제품 사용을 권장한다. 따라서 위의 망구축이 이루어져 현재 기상청이 설치 운영하고 있는 측정 장비에 의해 취득한 기상자료를 공동 활용하여 표출하면 더욱 상세한 자료의 획득과 활용이 기대되어 진다. 또한, 금번 논문에서는 산불위험지역의 격자점(15km)내에 최소한 1대의 AWS 설치방안을 제시하였지만, 금후에는 15km내에서도 능선, 계곡 등 구체적인 위치확정을 위한 선행연구가 실시되어야할 것으로 판단된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제10권3호
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• pp.82-93
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• 2008

보다 자동화된 방법으로 신뢰성 있는 난류 플럭스의 자료를 생산하기 위해서 Hong and Kim(2002)의 난류 품질 관리 프로그램을 개선하고 개선된 프로그램을 광릉산림에 적용하여 복잡한 산림지역에서 난류 플럭스의 특성을 조사하였다. 개선된 프로그램을 이용하여 2005년 1월부터 5월까지 광릉 수목원에 위치한 주 타워의 두 고도(20m와 40m)에서 관측된 난류 자료에 대하여 품질 검사를 실시하였다. 개선전과 비교해 개선된 프로그램은 이상점(outlier)에 해당되는 자료들을 많이 제거하였다. 자료의 품질체계는 4등급(Good, Dubious, Missing, Bad)으로 분류하였으며 본 분석에서 사용된 기간의 자료 중 25%는 결측이었고(Missing 등급), 60%는 Good 등급으로 분류되었다. 고도 별로는 40m에서 관측된 자료가 20m에서 관측된 자료보다 Bad 등급의 자료수가 적었는데 이는 20m가 식생 꼭대기에 인접한 거칠기 아층에 해당하고 또한 풍속도 더 낮은데 기인한다. Bad 등급으로 분류된 자료의 주원인은 낮은 풍속으로 나타났다. 분석 기간 동안의 에너지 수지의 닫힘은 약 40%로 나타났고 이러한 에너지 불균형의 부분적인 이유로는 열 저장항들이 고려되지 않은 점, 토양열 플럭스 측정의 불확실성, 복잡한 지형 등에 의한 국지풍에 의한 이류 등이 복합적으로 작용했을 것으로 생각된다. 광릉에서 발생하는 상향 운동량 플럭스는 국지풍의 발달 시 높은 발생률을 보여 이 둘이 밀접히 관련되어 있음을 나타낸다. 야간에 낮은 음의 $CO_2$ 플럭스가 발생하는 경우에 대하여 평균 시간을 증가시킴에 따른 $CO_2$ flux의 변화를 조사한 결과 평균시간이 10분 이상 증가함에 따라 $CO_2$ flux의 절대값이 빠르게 증가하는 경향을 보였다. 이는 야간에 $CO_2$ 플럭스는 중규모 운동이나 비정상성(nonstationarity) 등의 영향을 많이 받고 있음을 시사한다. 그러므로 야간에 보다 정확한 난류 플럭스 값을 산출하기 위해서는 평균시간의 적절한 조절이 필요할 것으로 보인다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.161-177
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• 2015

정보기술의 빠른 진화, 빅데이터의 등장, 분석기법의 고도화 등으로 인해 다량의 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하는 데이터마이닝을 다양한 영역에 활용하고자 하는 시도들이 활발히 진행되고 있다. 그 중의 한 분야가 농산물 유통영역인데, 농산물에 대한 지속적인 수요 증가와 전자경매의 활성화 등으로 수도권 농산물 도매시장에서만도 연간 수천만건 이상의 거래가 이루어 진다. 그러나 급속한 거래량 증가와 더불어 과거로부터 관행적으로 이루어지고 있는 부정거래도 함께 증가하고 있는데 거래참가자들 사이의 결탁에 의해 발생하는 농산물 도매시장의 부정거래는 점차 지능화되는 추세이며, 이들을 감지하고 적발하기가 매우 어려운 실정이다. 이로 인해 농산물 유통환경의 공정거래 질서는 침해되고 시장에 대한 신뢰는 훼손되곤 한다. 따라서 거래투명성을 제고하고 유통비리를 구조적으로 개선하기 위한 과학적이고 자동화된 부정탐지시스템의 필요성이 어느 때보다도 절실히 요구되는 상황이다. 본 연구에서는 데이터마이닝의 의사결정나무를 이용하여 실제 발생하지 않은 거래를 실물 없이 거래한 것처럼 조작하여 대금을 정산하는 행위인 허위거래를 탐지하는 모형을 제시하였다. 이를 위해 실제 농산물 도매시장의 데이터를 수집하였고, 데이터의 정제 및 표준화 등의 선행작업을 수행하였다. 또한 변수 간의 상관관계 및 분포도 분석 등을 통해 데이터의 특성을 파악한 후 예측모형을 구축하여 허위거래와 정상거래를 분류하는 패턴을 도출하였으며, 최종적으로 시험용 데이터를 이용하여 모형을 평가하는 단계를 거쳐 결과의 적합성을 확인하였다. 향후 데이터마이닝을 이용한 부정탐지 모형을 허위거래뿐만 아니라 낙찰부정, 경매조작 등과 같이 다양화되는 부정거래에 적용하게 되면 보다 지대한 효과를 거둘 수 있으리라 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.105-122
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• 2019

텍스트 데이터가 특정 범주에 속하는지 판별하는 문장 분류에서, 문장의 특징을 어떻게 표현하고 어떤 특징을 선택할 것인가는 분류기의 성능에 많은 영향을 미친다. 특징 선택의 목적은 차원을 축소하여도 데이터를 잘 설명할 수 있는 방안을 찾아내는 것이다. 다양한 방법이 제시되어 왔으며 Fisher Score나 정보 이득(Information Gain) 알고리즘 등을 통해 특징을 선택 하거나 문맥의 의미와 통사론적 정보를 가지는 Word2Vec 모델로 학습된 단어들을 벡터로 표현하여 차원을 축소하는 방안이 활발하게 연구되었다. 사전에 정의된 단어의 긍정 및 부정 점수에 따라 단어의 임베딩을 수정하는 방법 또한 시도하였다. 본 연구는 문장 분류 문제에 대해 선택적 단어 제거를 수행하고 임베딩을 적용하여 문장 분류 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 텍스트 데이터에서 정보 이득 값이 낮은 단어들을 제거하고 단어 임베딩을 적용하는 방식과, 정보이득 값이 낮은 단어와 코사인 유사도가 높은 주변 단어를 추가로 선택하여 텍스트 데이터에서 제거하고 단어 임베딩을 재구성하는 방식이다. 본 연구에서 제안하는 방안을 수행함에 있어 데이터는 Amazon.com의 'Kindle' 제품에 대한 고객리뷰, IMDB의 영화리뷰, Yelp의 사용자 리뷰를 사용하였다. Amazon.com의 리뷰 데이터는 유용한 득표수가 5개 이상을 만족하고, 전체 득표 중 유용한 득표의 비율이 70% 이상인 리뷰에 대해 유용한 리뷰라고 판단하였다. Yelp의 경우는 유용한 득표수가 5개 이상인 리뷰 약 75만개 중 10만개를 무작위 추출하였다. 학습에 사용한 딥러닝 모델은 CNN, Attention-Based Bidirectional LSTM을 사용하였고, 단어 임베딩은 Word2Vec과 GloVe를 사용하였다. 단어 제거를 수행하지 않고 Word2Vec 및 GloVe 임베딩을 적용한 경우와 본 연구에서 제안하는 선택적으로 단어 제거를 수행하고 Word2Vec 임베딩을 적용한 경우를 비교하여 통계적 유의성을 검정하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권6호
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• pp.600-619
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• 2006

최근에 센서 및 모바일 장비들의 발전으로 인하여 이러한 장비들로부터 생성된 대량의 데이터 스트림(data stream)의 처리가 중요한 연구 과제가 되고 있다. 데이타 스트림 중에서 연속되는 시점에 얻어진 실수 값들의 스트림을 스트리밍 시계열(streaming time-series)이라 한다. 스트리밍 시계열에 대한 유사성 매칭은 여러 가지 고유 특성에 의하여 기존의 시계열 데이타와는 다르게 처리되어야 한다. 본 논문에서는 정규화 변환(normalization transform)을 지원하는 스트리밍 시계열 매칭 문제를 해결하기 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다. 기존에는 스트리밍 시계열을 아무런 변환 없이 비교하였으나, 본 논문에서는 정규화 변환된 스트리밍 시계열을 비교한다. 정규화 변환은 절대적인 값은 달라도 유사한 변동 경향을 가지는 시계열 데이타를 찾기 위하여 유용하다. 본 논문의 공헌은 다음과 같다. (1) 기존의 정규화 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭 알고리즘[4]에서 제시된 정리(theorem)를 이용하여 정규화 변환을 지원하는 스트리밍 시계열 매칭 문제를 풀기 위한 간단한 알고리즘을 제안한다. (2) 검색 성능을 향상시키기 위하여 간단한 알고리즘을 $k\;({\geq}\;1)$ 개의 인덱스를 이용하는 알고리즘으로 확장한다. (3) 주어진 k에 대하여, 확장된 알고리즘의 검색 성능을 최대화하기 위해 k 개의 인덱스를 생성할 최적의 윈도우 길이를 선택하기 위한 근사 방법(approximation)을 제시한다. (4) 스트리밍 시계열의 연속성(continuity) 개념[8]에 기반하여, 현재 시점 $t_0$에서의 스트리밍 서브시퀀스에 대한 검색과 동시에 미래 시점 $(t_0+m-1)\;(m\geq1)$까지의 검색 결과를 한번의 인덱스 검색으로 구할 수 있도록 재차 확장한 알고리즘을 제안한다. (5) 일련의 실험을 통하여 본 논문에서 제안된 알고리즘들 간의 성능을 비교하고, k 및 m 값의 변화에 따라 제안된 알고리즘들의 검색 성능 변화를 보인다. 본 논문에서 제시한 정규화 변환 스트리밍 시계열 매칭 문제에 대한 연구는 이전에 수행된 적이 없으므로 순차 검색(sequential scan) 알고리즘과 성능을 비교한다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 순차 검색에 비하여 최대 13.2배까지 성능이 향상되었으며, 인덱스의 개수 k가 증가함에 따라 검색 성능도 함께 증가하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권2호
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• pp.81-90
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• 2013

지난 10여년 동안 컴퓨팅 분야는 다양한 연구와 변화를 통하여 눈부신 발전을 이루어오고 있다. 반도체 기술의 발전은 프로세서 및 시스템 아키텍처, 프로그래밍 환경 등에 새로운 패러다임의 변화를 야기하고 있다. 특히 고성능컴퓨팅(HPC)분야는 첨단 기술이 집적된 분야로써, 한 국가의 경쟁력으로 간주되고 있다. 2000년대 후반부터 선진 국가들은 Exascale의 슈퍼컴퓨팅 기술의 개발에 박차를 가하고 있으나, 한국의 경우 ICT 분야에 집중하여 관련 핵심기술의 확보가 시급한 상황이다. 본 논문에서는 슈퍼컴퓨팅 기술을 확보하고 대규모 유전체 분석 및 단백질 구조 분석을 위한 고성능 컴퓨팅 시스템인 MAHA 슈퍼컴퓨팅 시스템의 아키텍쳐를 제시하고 설계 및 구현에 관하여 서술한다. MAHA 슈퍼컴퓨팅 시스템은 컴퓨팅 하드웨어, 파일 시스템, 시스템 소프트웨어 및 바이오 응용으로 구성되며, 성능/$, 성능/면적 및 성능/전력을 향상시키기 위한 이종 매니코어 연산장치에 기반 한 고성능 컴퓨팅 구조를 설계하였다. 대규모 데이터에 대한 빠른 처리를 위하여 SSD 및 MAID시스템에 기반 한 고성능 저전력 파일시스템과 사용자 편의성 및 이종 매니코어 자원의 효과적인 활용을 통한 바이오 응용 성능 향상을 위한 시스템 소프트웨어를 설계하였다. 2011년 12월 MAHA 슈퍼컴퓨팅 시스템은 32개의 컴퓨팅 노드에 기반 하여 이론 성능 50 테라 플롭스, 실측 성능 30.3 테라 플롭스(시스템 효율 56.2%)로 설계, 구축 되었으며, 2013년 100 테라 플롭스 규모로 확장될 예정이다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제13A권2호
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• pp.123-136
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• 2006

캐시 선인출 기법은 메모리 참조에 따른 지연시간을 줄이는 효과적인 방법이다. 그러나 너무 적극적으로 선인출할 경우에 캐시 오염을 유발시켜 선인출에 의한 장점을 상쇄시킬 뿐만 아니라 버스 트래픽을 증가시켜 전체 성능의 저하를 가져 올 수 있다. 본 연구에서는 선인출로 인한 캐시의 오염을 줄이기 위해 필터 테이블을 참조하여 선인출 명령을 수행할 지의 여부를 동적으로 판단하는 선인출 필터링 기법을 제시한다. 본 논문에서는 먼저 기존 연구에서의 문제점을 분석하기 위해 선인출 해싱 테이블 lbitSC 기법을 보였는데, 이 기법은 기존 연구와 같이 N:1 매핑을 사용하는 반면, 각 엔트리의 값을 1비트로 하여 두 가지 상태값을 갖도록 하였다. 비교 연구를 위해 완전 블록주소 테이블 기법을 제시하여 비교 기준으로 사용하였다. 마지막으로 본 논문의 주 아이디어인 정교한 필터링을 위한 선인출 블록주소 참조 테이블 기법을 제안하였다. 이 구조는 선인출 해싱 테이블 1bitSC기법과 같은 테이블 길이를 가지며, 각 엔트리의 내용은 완전 블록주소 테이블 기법과 같은 항목을 가지도록 하여 최근에 미 사용된 데이터의 블록주소가 필터 테이블의 하나의 엔트리와 대응되도록 1:1 매핑을 하였다. 일반적으로 많이 사용되는 선인출 기법과, 일반 벤치마크 프로그램과 멀티미디어 벤치마크 프로그램들에 대하여 캐시의 매개변수들을 변화시켜가면서 실험을 하였다. PBALT기법은 필터링 하지 않은 경우에 비해 최대 22% 향상된 결과를 보이고, 기존 PHT2bSC 기법과 비교하여 캐시 미스율이 7.9% 감소하였다. 메모리 참조 지연 시간(MADT)은 제안하는 PBALT 기법이 기존 연구에 비해 6.1% 감소하여 전체 수행 시간에 있어서 성능이 향상되었다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제8A권4호
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• pp.469-478
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• 2001

운영체제의 가상 메모리 시스템에 적용할 페이지 교체 정책은 요구 페이징 시스템의 성능에 큰 영향을 미친다. 대표적인 메모리 페이지 교체 정책으로는 LRU와 LFU가 있다. LRU 정책은 많은 경우에 좋은 성능을 보이며 시스템 부하 변화에 잘 적응하지만, 자주 참조되는 페이지와 가끔 참조되는 페이지를 구별하지 못한다. LFU 정책은 참조 횟수가 가장 작은 페이지를 교체하는 기법으로, 과거의 모든 참조를 반영하지만 이전에 참조된 페이지와 최근에 참조된 페이지를 식별하지 못한다. 따라서 LFU는 변화하는 작업 부하에 잘 적응하지 못한다. 본 논문에서는 먼저 8개의 응용에 대해 메모리 참조 패턴을 분석하여 보았다. 그 참조 패턴을 보면 어떤 경우에는 최근에 참조된 페이지가 계속 참조되며, 또 다른 경우에는 자주 참조되는 페이지가 계속 참조되는 경향이 있다. 즉, 응용에 의해 참조되는 메모리 페이지는 최근성과 참조 횟수 모두에 의해 가치가 결정되며, LRU나 LFU 정책 한 가지만으로는 페이지 교체 정책을 최적화하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 LRU 기법과 LFU 기법을 결합한 새로운 교체 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 페이지 리스트를 LRU 리스트와 LFU 리스트를 나누어 관리하는데, 이 두 리스트에서는 각각 최근성과 참조 횟수를 기반으로 페이지 리스트 순서가 유지된다. 과거에 자주 참조되었던 페이지가 LRU 정책에 의해 교체되어 빠져나가는 경우를 LFU 정책 병행 사용을 통해 줄임으로써, 최근성 가치에 의해 참조 횟수 가치가 훼손되는 경우를 줄인다. 트레이스-기반 시뮬레이션 결과, 제안 기법이 이전에 알려진 페이지 교체 기법보다 좋은 성능을 보일 때가 있음을 확인하였는데, 특히, 과거에 자주 참조했던 페이지를 일정 시간 경과한 후에 다시 참조하는 패턴을 보이는 응용들에서 제안 기법이 기존의 기법들보다 우수하다는 것을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제9C권2호
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• pp.293-296
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• 2002

유선 환경에서 시작한 인터넷에 현재 존재하고 있는 웹 컨텐츠들을 모바일 환경에서 이용할 수 있게 하기 위하여 UP. Link 에서는 자동으로 HTML을 HDML로 번역해주는 기능을 가지고 있다. UP 브라우저에서 HTML 페이지를 억세스할 때 UP.Link 내의 에이전트는 번역기에게 HTML과 HDML 간의 번역을 처리하게끔 한다. I-Mode는 일본의 NTT-Docomo에서 개발 되었으며 이미 여러 가지 서비스를 통해 엄청난 컨텐츠를 보유하고 있다. Stinger 프로젝트에 의해 개발된 ME(Micro Explorer) 또한 많은 부가기능를 가지고 있다. 본 논문에서는 WAP에서 C-HTML과 mHTML의 컨텐츠를 수용할 수 있는 변환기를 설계하고 구현하였다. I-Mode의 C-HTML과 MS사의 ME는 HTML의 간이형으로 컨텐츠 제공 업자들이 다른 언어를 익힐 필요가 없으므로 WAP에 비해 컨텐츠 개발에 유리하다. C-HTML과 WML은 모두 모바일 환경에서 쓰이기 때문에 한 페이지 내에 제한되어 있는 용량 또한 비슷하다. 그러므로 C-HTML을 WML로, mHTML을 WML로 바꾸는 변환기를 개발하기 위해서 먼저 각 언어와 관련된 스펙을 분석하고 각각의 서로 대응되는 element를 찾아 표를 작성하고 난 후에 변환을 위한 알고리즘을 적용하여 변환기를 구현한다. 만약 대응되는 element가 없을 경우에는 WML에서 지원하는 여러 가지의 태그들을 조합하여 최대한 같은 형식으로 디스플레이 해줄 수 있는 방안을 제시한다. 편집기에서는 변환된 WML 소스를 컨텐츠 저작자가 클립 기능을 이용하여 다른 내용을 추가하거나 내용을 바꿀 수 있도록 지원한다. 구현 결과 약 90% 이상의 변환이 가능하다.장 높았고 비만군이 9.840점(표준편차 4.638)로 가장 낮았으며, 남자에서는 과체중군이 14.780점(표준편차 4.601), 여자에서는 저체중군이 12.284점(표준편차 4.604)으로 체형존중감이 가장 높았고, 남(평균 10.166점, 표준편차 4.246), 여(평균 8.772점, 표준편차 5.723) 모두 비만군에서 체형존중감이 가장 낮았다. 4. 비만도와 체형만족도 및 체형존중감과의 상관관계는 비만도와 체형만족도(r= -.2081, p= .000), 비만도와 체형존중감(r= -.2250, p= .000)은 유의한 역상관관계를 나타내어 비만도가 높을수록 체형만족도와 체형존중감이 낮았다. 5. 일반적 특성에 따른 비만상태는 전체에서는 성별($chi^2$=88.136, p=.000), 체형에 대한 인식($chi^2$=242.371, p= .000)에서, 남자에서는 부의 체형($chi^2$=15.11, p= .019), 체형에 대한 인식($chi^2$=138.95, p= .000)에서, 여자에서는 모의 학력($chi^2$=19.46, p= .022), 체형에 대한 인식($chi^2$=143.35, p= .000)에서 유의한 차이가 있었다. 전체에서 성별은 남자에서 비만은 21.4%, 여자에서 비만은 6.6%로 남자가 비만인 경우가 더 많았고, 체형에 대한 인식은 자신의 체형이 말랐다고 인식하는 경우 비만은 0.7%, 보통이라고 인식하는 경우 비만은 9.3%, 비만하다고 인식하는 경우 비만은 64.6%로 나타났다. 남자에서 부의 체형이 마른 경우 실제 비만인 학생은 21.20%, 보통인 경우