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미세먼지 저감을 위한 그린인프라 계획요소 도출 - 텍스트 마이닝을 활용하여 - (Derivation of Green Infrastructure Planning Factors for Reducing Particulate Matter - Using Text Mining -)

  • 석영선;송기환;한효주;이정아
    • 한국조경학회지
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    • 제49권5호
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    • pp.79-96
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    • 2021
  • 그린인프라 계획은 미세먼지 저감을 위한 대표적인 조경 계획 방안 중 하나이다. 이에, 본 연구에서는 미세먼지 저감을 위한 그린인프라 계획 시 활용될 수 있는 요소를 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 도출하고자 하였다. 미세먼지 저감계획, 그린인프라 계획 요소 등의 키워드를 중심으로 관련 선행연구, 정책보고서 및 법률 등을 수집하여 텍스트 마이닝을 통해 단어 빈도-역 문서 빈도(Term Frequency-Inverse Document Frequency, 이하 TF-IDF) 분석, 중심성 분석, 연관어 분석, 토픽 모델링 분석을 실시하였다. 연구결과, 첫째, TF-IDF 분석을 통해 미세먼지 및 그린인프라와 관련된 주요 주제어는 크게 환경문제(미세먼지, 환경, 탄소, 대기 등), 대상 공간(도시, 공원, 지역, 녹지 등), 그리고 적용 방법(분석, 계획, 평가, 개발, 생태적 측면, 정책적 관리, 기술, 리질리언스 등)으로 구분할 수 있었다. 둘째, 중심성 분석 결과, TF-IDF와 유사한 결과가 도출되었으며, 주요 키워드들을 연결하는 중심단어는 '그린뉴딜', '유휴부지'임을 확인할 수 있었다. 셋째, 연관어 분석 결과, 미세먼지 저감을 위한 그린인프라 계획 시, 숲과 바람길의 계획이 필요하며, 미기후 조절의 측면에서 수분에 대한 고려가 반드시 필요한 것으로 확인되었다. 또한, 유휴공간의 활용 및 혼효림의 조성, 미세먼지 저감 기술의 도입과 시스템의 이해가 그린인프라 계획 시 중요한 요소가 될 수 있음을 확인할 수 있었다. 넷째, 토픽 모델링 분석을 통해 그린인프라의 계획요소를 생태적·기술적·사회적 기능을 중심으로 분류하였다. 생태적 기능의 계획요소는 그린인프라의 형태적 부분(도시림, 녹지, 벽면녹화 등)과 기능적 부분(기후 조절, 탄소저장 및 흡수, 야생동물의 서식처와 생물 다양성 제공 등), 기술적 기능의 계획요소는 그린인프라의 방재 기능, 완충 효과, 우수관리 및 수질정화, 에너지 저감 등, 사회적 기능의 계획요소는 지역사회 커뮤니티 기능, 이용객의 건강성 회복, 경관 향상 등의 기능으로 분류되었다. 이와 같은 결과는 미세먼지 저감을 위한 그린인프라 계획 시 리질리언스 및 지속가능성과 같은 개념적 키워드 중심의 접근이 필요하며, 특히, 미세먼지 노출 저감의 측면에서 그린인프라 계획요소의 적용이 필요함을 시사한다고 볼 수 있다.

NCS 기반 직업능력개발훈련 기관인증평가를 위한 평가자의 역할과 역량 분석 (Analysis of Evaluator's Role and Capability for Institution Accreditation Evaluation of NCS-based Vocational Competency Development Training)

  • 박지영;이희수
    • 직업교육연구
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    • 제35권4호
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    • pp.131-153
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    • 2016
  • NCS의 성공은 직업능력개발훈련 기관인증평가자의 역할과 역량에 달려 있다. 이 연구는 NCS기반 직업능력개발훈련 기관인증을 위한 평가자의 역할과 역량을 도출하는 데 목적이 있다. 델파이 기법을 적용하여 평가자의 구체적 역할을 다각적으로 탐색하고, 필요한 지식과 기술, 태도 그리고 특성을 도출하여 그 타당성을 검증하고자 하였다. 이를 위해 교육훈련 전문가와 심사평가 전문가를 패널로 선정하여 3차에 걸친 델파이 연구를 진행하였다. 연구 결과, 평가자의 역할은 총 8개로 운영자, 조정 중재자, 협력자, 분석가, 검증가, 기관평가자, 기관컨설턴트, 학습자로 분류되었고, 각 역할에 따른 역량은 총 25개로 도출되었다. 지식 영역은 HRD 지식, NCS 지식, 직업능력개발훈련 지식, 훈련기관인증평가 지식의 총 4개의 역량이 포함되었다. 기술 영역은 갈등관리 능력, 대인관계 능력, 문서작성 능력, 문제해결 능력, 분석 능력, 사전준비 능력, 시간관리 능력, 의사결정 능력, 정보이해 활용 능력, 종합적사고 능력, 직업훈련기관에 대한 이해 능력, 커뮤니케이션 능력, 피드백 능력, 핵심파악 능력의 총 14개의 역량으로 구성되었다. 태도영역은 객관성 및 공정성, 서비스 마인드, 소명의식, 윤리의식, 자기개발, 책임감, 팀워크의 총 7개로 정리됐다. 이 연구의 결과로 도출된 역할과 역량은 평가자가 일정한 요건을 갖추어 공정하고 체계적으로 인증평가할 수 있도록 평가자 대상 교육프로그램을 설계하고 운영하는 데 유용할 것이다. 특히, 평가자의 경험과 역할에 따라 기초교육 및 향상 교육을 실시할 수 있도록 역량별 교육 프로그램을 모듈별로 설계하고, 지속적으로 평가자의 품질을 관리하는 데 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

문서 요약 기법이 가짜 뉴스 탐지 모형에 미치는 영향에 관한 연구 (A Study on the Effect of the Document Summarization Technique on the Fake News Detection Model)

  • 심재승;원하람;안현철
    • 지능정보연구
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    • 제25권3호
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    • pp.201-220
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    • 2019
  • 가짜뉴스가 전세계적 이슈로 부상한 최근 수년간 가짜뉴스 문제 해결을 위한 논의와 연구가 지속되고 있다. 특히 인공지능과 텍스트 분석을 이용한 자동화 가짜 뉴스 탐지에 대한 연구가 주목을 받고 있는데, 대부분 문서 분류 기법을 이용한 연구들이 주를 이루고 있는 가운데 문서 요약 기법은 지금까지 거의 활용되지 않았다. 그러나 최근 가짜뉴스 탐지 연구에 생성 요약 기법을 적용하여 성능 개선을 이끌어낸 사례가 해외에서 보고된 바 있으며, 추출 요약 기법 기반의 뉴스 자동 요약 서비스가 대중화된 현재, 요약된 뉴스 정보가 국내 가짜뉴스 탐지 모형의 성능 제고에 긍정적인 영향을 미치는지 확인해 볼 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 국내 가짜뉴스에 요약 기법을 적용했을 때 정보 손실이 일어나는지, 혹은 정보가 그대로 보전되거나 혹은 잡음 제거를 통한 정보 획득 효과가 발생하는지 알아보기 위해 국내 뉴스 데이터에 추출 요약 기법을 적용하여 '본문 기반 가짜뉴스 탐지 모형'과 '요약문 기반 가짜뉴스 탐지 모형'을 구축하고, 다수의 기계학습 알고리즘을 적용하여 두 모형의 성능을 비교하는 실험을 수행하였다. 그 결과 BPN(Back Propagation Neural Network)과 SVM(Support Vector Machine)의 경우 큰 성능 차이가 발생하지 않았지만 DT(Decision Tree)의 경우 본문 기반 모델이, LR(Logistic Regression)의 경우 요약문 기반 모델이 다소 우세한 성능을 보였음을 확인하였다. 결과를 검증하는 과정에서 통계적으로 유의미한 수준으로는 요약문 기반 모델과 본문 기반 모델간의 차이가 확인되지는 않았지만, 요약을 적용하였을 경우 가짜뉴스 판별에 도움이 되는 핵심 정보는 최소한 보전되며 LR의 경우 성능 향상의 가능성이 있음을 확인하였다. 본 연구는 추출요약 기법을 국내 가짜뉴스 탐지 연구에 처음으로 적용해 본 도전적인 연구라는 점에서 의의가 있다. 하지만 한계점으로는 비교적 적은 데이터로 실험이 수행되었다는 점과 한 가지 문서요약기법만 사용되었다는 점을 제시할 수 있다. 향후 대규모의 데이터에서도 같은 맥락의 실험결과가 도출되는지 검증하고, 보다 다양한 문서요약기법을 적용해 봄으로써 요약 기법 간 차이를 규명하는 확장된 연구가 추후 수행되어야 할 것이다.

영국의 포용적 도시재생을 위한 공원녹지 정책 사례 연구 (A Case Study on the UK Park and Green Space Policies for Inclusive Urban Regeneration)

  • 김정화;김용국
    • 한국조경학회지
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    • 제47권5호
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    • pp.78-90
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    • 2019
  • 본 연구의 목적은 포용적 도시계획과 재생을 위한 공원녹지 정책의 개발 방향을 모색하는 데 있다. 국내 도시공원의 조성 현황 예산 법률 제도를 검토하고, 도시공원의 포용성 수준을 조사하여 다음과 같은 문제점과 한계를 드러냈다. 첫째, 1인당 공원 면적과 녹지율과 같은 공급자 중심의 지표를 지니는 도시공원 제도는 양적 확충에 초점이 맞춰져 있다. 둘째, 도시공원의 분포는 불균등하고, 공원녹지의 질적 수준은 취약계층 거주지일수록 낮다. 다음으로 영국 중앙정부와 런던, 에든버러, 카디프, 벨파스트, 리버풀 등 다섯 개 지방정부를 중심으로 사회경제적 불평등 완화와 포용성 확대를 위한 공원녹지 정책의 수립 배경과 내용을 분석하여 다음과 같은 특징을 밝혔다. 사회경제적 불평등 해소와 포용적 사회 건설의 필요성에 대한 정부의 인식, 물리적 재개발에서 사회경제적 재생으로 도시재생정책 방향의 변화, 공원녹지와 불평등 건강 웰빙의 상호관계에 대한 조사와 연구가 정책 수립의 배경으로 작용하였다. 그 결과, 영국 국토계획의 목표에 포용적 사회 만들기가 반영되었으며, 여러 지방정부의 공원녹지 정책에 박탈 지역과 취약계층을 중심으로 한 공원녹지 공급과 질적 개선 전략이 포함되었다. 또한 공원 결핍 분석 도구와 공원의 질적 평가 방법이 개발되었다. 이와 함께 각 사업의 지속가능성을 위해 별도의 기금 마련과 매칭 펀드 활용과 같은 다양한 재원 프로그램, 그리고 정부 조직 간 협업 기구 설립과 민간 조직의 적극적인 참여와 활성화와 같은 파트너십 구축 방안이 마련되었다. 이를 바탕으로 본 연구는 공원녹지의 불평등과 포용성에 대한 조사와 연구 수행, 공원서비스의 질적 수준 향상전략 개발, 정책 필요 지역 분석도구 개발, 도시재생을 위한 공원사업 유형 개발, 다양한 파트너십 구축과 지원제도 마련 등, 다섯 가지 정책 방향을 제시하였다.

지식베이스 구축을 위한 한국어 위키피디아의 학습 기반 지식추출 방법론 및 플랫폼 연구 (Knowledge Extraction Methodology and Framework from Wikipedia Articles for Construction of Knowledge-Base)

  • 김재헌;이명진
    • 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.

공개 소프트웨어 OMEKA를 이용한 기록 웹 전시 방안 연구 (A Study on the Exhibition through the Web with Open Source Software OMEKA)

  • 최윤진;최동운;김형희;임진희
    • 기록학연구
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    • 제42호
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    • pp.135-183
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    • 2014
  • 우리나라는 높은 수준의 IT기술과 인터넷 보급률 덕분에 웹 전시를 제공할 수 있는 환경을 갖추고 있다. 그러나 소규모 공공기관의 웹 전시는 단순히 오프라인 전시프로그램을 소개하거나 웹전시 자체로는 활성화 되지 못한 채 운영되고 있다. 이와 같이 공공기관의 웹 전시가 활성화 되지 못하는 이유로는 웹 전시에 대한 인식 부족, 시스템 구축비용 문제, 전문 인력 부재 등을 들 수 있다. 이런 상황에서 시스템에 대한 전문지식을 갖춘 인력과 예산이 부족한 소규모 기관에서는 공개 소프트웨어의 적극적인 활용이 필요하다. 본고는 기록을 전시하기 위한 공개 소프트웨어인 OMEKA의 주요 기능을 소개하고 해외 사례 및 설치에서 전시에 이르는 활용을 살펴보았다. 그리고 OMEKA가 가진 특징을 고려할 때 전시효과와 효용을 높이기 위해 보강되고 갖추어야 할 점을 검토하였다. OMEKA는 전문적 기술 없이도 멀티미디어의 웹 전시가 가능해 시청각 기록물의 활용도가 높은 장점이 있다. 따라서 OMEKA는 설치가 쉽고 운영비용이 저렴하다는 장점뿐만 아니라 새로운 기술 발달 추세에 맞는 기술적 유연성을 갖춘 프로그램으로 다양한 기관의 목적을 구현하는데 적합하다. OMEKA는 디지털 컬렉션과 웹 전시 등 콘텐츠 관리를 위한 프로그램으로서 전통적인 아카이브 활용 프로그램과 달리 이용자에게 친화적이다. 특히 전시 기능이 탁월하여 이미 여러 도서관과 소규모 박물관, 학교 등에서 다양하게 활용되고 있다. OMEKA를 활용, 공공기관의 전시 서비스 수준을 향상시켜 이용자의 만족도를 높이면 이를 통해 공공기관에 대한 사회 전반의 인식을 변화 시킬 수 있을 것이다. 기관에서 보유한 기록에 대해 주제와 내용에 맞는 기획으로 전시 컬렉션을 제공할 수 있고 기관과 이용자의 상호작용을 통해 기록물 활용에 있어 긍정적인 결과를 얻을 수 있다. 따라서 OMEKA는 웹 전시가 필요하지만 전시를 위한 환경 조성에 어려움을 겪고 있는 공공기관에 현실적인 해결책을 제시할 수 있을 거라 기대된다.

성인대학생의 학업수월성 강화를 위한 모형 (A model for enhancing the academic excellence of adult college students)

  • 김은영;김진숙
    • 문화기술의 융합
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    • 제5권2호
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    • pp.195-200
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    • 2019
  • 본 연구는 성인대학생의 학업수월성 강화를 위한 모형을 제시하고자 하였다. 이를 위해 부산광역시와 대구광역시 및 경북에 위치한 2년제와 4년제 대학교에 재학 중인 성인대학생 408명을 대상으로 조사 및 분석하였다. 모형의 구성요소는 교육내용, 교육방법, 교육평가, 교육운영, 교육환경, 제도적 지원이며, 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 성인대학생이 선호하는 교육내용은 학위취득을 위한 다양한 학문적 지식 습득과 업무현장에서의 능력 개발을 위한 지식 및 기술 습득, 사회 전반의 이슈에 대한 새로운 정보 및 지식 습득이다. 둘째, 성인대학생이 선호하는 교육방법 중 교수자의 자질을 보면, 이론과 실무능력을 바탕으로 한 교수의 전문역량을 중시하였다. 선호하는 교수법은 강의법, 토의 토론, 액션러닝, 프로젝트 학습법 순이며, 효과적인 교수매체로는 동영상과 파워포인트를 선호하였다. 셋째, 성인대학생이 선호하는 교육과정 운영은 주말 운영이며, 학사학위 취득기간으로 3년을 선호하였다. 일일 학습 가능한 시간은 3시간~6시간이며, e-learning과 B-learning 및 선행학습경험인정제의 필요성을 나타냈다. 넷째, 성인대학생이 선호하는 교육평가 방법은 절대평가와 상대평가를 혼합한 절충방식이며, Pass or Non Pass 평가방법의 필요성도 나타냈다. 다섯째, 성인대학생이 선호하는 교육환경 중 대학선택의 내적요인은 새로운 지식과 기술 습득이며, 외적요인은 취업 및 직무향상과 관련된 많은 기회를 제공받기 원함이었다. 효과적인 수업을 제공하는 형태의 강의실은 고정 좌석 강의실이며, 교육환경 중 강의실 내부의 환경을 중요시하였다. 여섯째, 성인대학생이 선호하는 제도적 지원은 컴퓨터 활용 관련 프로그램과 학습동아리 지원서비스로 나타났다.

다중 레이블 분류의 정확도 향상을 위한 스킵 연결 오토인코더 기반 레이블 임베딩 방법론 (Label Embedding for Improving Classification Accuracy UsingAutoEncoderwithSkip-Connections)

  • 김무성;김남규
    • 지능정보연구
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    • 제27권3호
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    • pp.175-197
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    • 2021
  • 최근 딥 러닝 기술의 발전으로 뉴스, 블로그 등 다양한 문서에 포함된 텍스트 분석에 딥 러닝 기술을 활용하는 연구가 활발하게 수행되고 있다. 다양한 텍스트 분석 응용 가운데, 텍스트 분류는 학계와 업계에서 가장 많이 활용되는 대표적인 기술이다. 텍스트 분류의 활용 예로는 정답 레이블이 하나만 존재하는 이진 클래스 분류와 다중 클래스 분류, 그리고 정답 레이블이 여러 개 존재하는 다중 레이블 분류 등이 있다. 특히, 다중 레이블 분류는 여러 개의 정답 레이블이 존재한다는 특성 때문에 일반적인 분류와는 상이한 학습 방법이 요구된다. 또한, 다중 레이블 분류 문제는 레이블과 클래스의 개수가 증가할수록 예측의 난이도가 상승한다는 측면에서 데이터 과학 분야의 난제로 여겨지고 있다. 따라서 이를 해결하기 위해 다수의 레이블을 압축한 후 압축된 레이블을 예측하고, 예측된 압축 레이블을 원래 레이블로 복원하는 레이블 임베딩이 많이 활용되고 있다. 대표적으로 딥 러닝 모델인 오토인코더 기반 레이블 임베딩이 이러한 목적으로 사용되고 있지만, 이러한 기법은 클래스의 수가 무수히 많은 고차원 레이블 공간을 저차원 잠재 레이블 공간으로 압축할 때 많은 정보 손실을 야기한다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 오토인코더의 인코더와 디코더 각각에 스킵 연결을 추가하여, 고차원 레이블 공간의 압축 과정에서 정보 손실을 최소화할 수 있는 레이블 임베딩 방법을 제안한다. 또한 학술연구정보서비스인 'RISS'에서 수집한 학술논문 4,675건에 대해 각 논문의 초록으로부터 해당 논문의 다중 키워드를 예측하는 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존의 일반 오토인코더 기반 레이블 임베딩 기법에 비해 정확도, 정밀도, 재현율, 그리고 F1 점수 등 모든 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

사용자 선호도 변화에 따른 추천시스템의 다양성 적용 (Application of diversity of recommender system accordingtouserpreferencechange)

  • 나혜연;남기환
    • 지능정보연구
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    • 제26권4호
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    • pp.67-86
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    • 2020
  • 추천시스템은 시간이 흐를수록 사용자와 기업에게 점점 더 큰 영향을 주고 있다. 최근 코로나(COVID-19) 팬데믹 현상이 전 세계적으로 일어나면서 세대를 뛰어넘어 E-Commerce의 중요성이 증대되었고 추천시스템은 E-Commerce 활성화의 최중심에 있다. 추천시스템이 개발된 이래로 다수의 알고리즘이 추천시스템의 정확도를 올리는 것에 집중되어 있었고, 추천시스템의 희귀성, 다양성, 우연성 등과 같은 다른 가치들이 간과되고 있다. 본 논문에서는 사용자의 만족도는 추천시스템의 정확도에만 달려있지 않고 다양한 성능을 겸비했을 때 고객에게 만족스러운 추천서비스 경험을 제공할 것이라 생각하여 다양성을 위한 그래프 기반의 추천시스템을 개발하였다. 사용자 네트워크를 구성한 뒤 카테고리를 활용한 무게중심변화를 통해 유사도가 낮은 이질적인 사용자를 찾아 추천상품의 유사성을 낮추는 방식으로 다양성을 도모하였다. 또한, 추천의 다양성은 사용자의 다양성 선호 수준에 따라 상이할 것이라는 가정에 따라 사용자의 다양성 선호 수준을 구별하였고 다양성 모델 성능이 사용자 특성별로 다름을 확인할 수 있었다. 전체 연구 결과, 추천시스템의 정확성과 다양성이 트레이드 오프 관계에 놓여있다는 것을 확인할 수 있었지만 본 연구모델을 통해 근소한 정확도 손실 대비 높은 다양성을 얻을 수 있었다. 본 연구는 그래프 기반의 추천시스템을 통해 사용자의 만족도를 향상시키는 다양성을 실현하였다는 연구적 의의와 사용자 수준을 고려한 추천의 다양성을 적용 결과를 통해 기업의 장기적 이윤을 상승시킬 수 있는 모델 개발이라는 실무적 의의를 꼽을 수 있다.

우울 증상으로 의뢰된 입원환자의 임상적 특징 및 자문 의뢰 형태에 관한 연구 (A Study on the Characteristics and Consultation Request Type of Inpatients Referred for Depressive Symptoms)

  • 윤나라;유승호;하지현;전홍준;박두흠
    • 정신신체의학
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    • 제29권1호
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    • pp.34-41
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    • 2021
  • 연구목적 본 연구는 우울 증상으로 정신건강의학과에 자문 의뢰된 환자들의 임상적 특징과 자문 의뢰 형태, 재협진 여부에 따른 차이를 알아봄으로써, 종합병원 입원환자의 우울장애의 특징을 조사하고자 하였다. 방 법 2005년 8월부터 2011년 12월까지 정신건강의학과에 자문 의뢰된 입원환자를 대상으로 하였고, 이중 우울증상으로 의뢰된 환자들의 의무기록을 후향적으로 분석하였다. 결 과 우울 증상으로 의뢰된 환자는 총 647명으로 전체 협진 중 13.82%에 해당하였다. 우울 증상으로 의뢰된 환자의 평균 나이는 58.6세로 전체 정신건강의학과에 협진 의뢰된 환자군의 평균 56.4세보다 높았으며, 3형 의뢰 형태(입원 이후 새롭게 발생한 정신건강의학과적 증상을 위한 협진 의뢰)가 가장 많았다. 이중 재협진 의뢰된 환자는 275명으로 전체의 42.5%였으며, 재협진군과 비재협진군을 비교해 보았을 때 통계적으로 유의미한 차이는 없었다. 그러나 자문 의뢰 형태에서 두 군의 산술적 차이가 있었는데, 재협진군은 3형(보수형)-2형(병렬형)-1형(상호보완형)의 빈도순을 보였고 반면, 비 재협진군은 2형(병렬형)-3형(보수형)-1형(상호보완형)의 빈도순을 보였다. 결 론 종합병원에서 우울 증상으로 의뢰된 환자군은 전체 정신건강의학과 협진 의뢰 환자 군에 비해 고령의 비율이 높았고, 그중 재협진군은 비재협진군에 비해 입원 이후 새롭게 증상이 발생하여 협진 의뢰된 비율이 높았다. 따라서 각 과 주치의들과 정신건강의학과 의사들은 입원환자들의 우울 증상에 주의를 기울이고, 적극적으로 치료계획을 논의함으로써 의료 서비스의 질을 향상시키고 위험 요인을 파악하여 필요하면 조기 개입할 수 있도록 노력해야 할 것이다.