• 벤처창업연구
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• 제13권6호
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• pp.155-166
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• 2018

본 연구의 목적은 중소기업 조직구성원의 자기효능감이 직무열의와 직무성과에 미치는 영향을 연구하고 SEM-ANN (Structural Equation Modeling-Artificial Neural Network) 분석을 적용하여 성별 (Ggender)과 결혼 여부의 변수에 따른 차이를 분석하기 위한 것이다. 연구목적의 달성을 위하여 400명의 중소기업 조직구성원들로부터 자료를 수집하여 285명의 유효표본이 분석에 이용되었다. 본 연구에서 자기효능감은 자신감, 자기조절효능감, 그리고 과제난이도 선호의 세 가지 하위차원으로 구성되었다. 분석 결과, 자신감, 자기조절효능감, 그리고 과제난이도 선호 등의 자기효능감은 직무열의에 직접적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 자기효능감 중 자신감과 자기조절효능감은 직무성과에 정(+)의 유의한 영향을 미치나, 과제난이도 선호는 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 또한, 직무열의는 직무성과에 정(+)의 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 자기효능감과 직무성과 간의 관계에서 매개역할을 하는 것으로 나타났다. 또한 미혼 남성은 과제난이도 선호, 기혼 남성은 자기조절효능감을 가장 중요시하나, 여성은 결혼 여부에 관계없이 자신감과 자기조절효능감을 중시하는 것으로 나타났다. 본 연구는 주로 교육 및 서비스업종 등에서 이루어지고 있는 자기효능감 관련 연구를 다차원으로 측정하여, 중소기업 구성원들을 대상으로 하여 자기효능감-직무열의-직무성과 간의 프레임워크를 제시하고, 기업들이 조직구성원의 성별, 결혼 여부에 따른 조직구성원 관리의 근거를 찾는데 도움을 줄 수 있다는데 의의가 있다. 또한, 본 연구의 SEM-ANN 분석 과정은 지금까지 SEM을 이용한 선형적(보상적) 관계에서 영향 또는 기준 변수들의 조합을 분석할 수 있는 비선형적 (비보상적) 관계를 설명한다는 점에서 차별성이 있다.

• 대한감각통합치료학회지
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• 제16권3호
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• pp.34-49
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• 2018

목적 : 본 연구는 아동용 작업의지 측정도구(Pediatric Volitional Questionnaire; PVQ)을 국내에서 사용하기 위해 4단계 번역과정을 실시하고, 이에 따른 타당도 및 신뢰도검증, 질적 해석을 통한 국내 적용가능성 및 방향성의 사전연구를 실시하는 것이다. 연구방법 : 연구대상자는 대전에 거주하고 있는 만 2세~5세의 일반아동 10명과 신경발달장애 아동 10명으로 총 20명이 대상이며, 편의 표본 추출법이 사용되었다. 번역과정은 번역, 역번역 검증, 이해도 검증 및 번역검증위원회 과정을 거쳤다. 타당도 및 신뢰도 검증을 위해 내용타당도, 판별타당도, 수렴타당도, 내적일치도, 질적 해석을 진행하였다. 결과 : 내용타당도를 알아보기 위한 문항 적합도에서 .78이상의 결과가 나타났으며, 판별타당도에서 일반아동그룹의 총점이 통계적으로 높았다(p<.05). 수렴타당도는 한국판 아동용 작업의지 측정도구(Pediatric Volitional Questionnaire-Korean version; PVQ-K)의 성취영역과 한국 영유아 발달선별검사(Korean Developmental Screening Test for Infants & Children; K-DST)(하위 범주 간 상관관계 .652 ~ .799, 총점 .706)사이에 통계적으로 유의한 결과가 나타났다. 모든 항목에 대한 내적일치도(Cronbach's ${\alpha}$)는 .944로 나타났다. 질적 해석을 통해 아동이 환경에서 어떻게 행동하고 반응하는지 관찰하고 무엇에 의해 작업의지가 강화되거나 약화되는지를 알아보았다. 결론 : 본 연구는 한국판 아동용 작업의지 측정도구가 작업-초점 측정에 유용하게 사용될 수 있다는 초기 근거를 제공하며, 추후 문항반응 이론(item-response theory) 및 더 큰 표본을 통한 한국판 아동용 작업의지 측정도구의 추가 개발이 필요하다.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권3호
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• pp.175-186
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• 2019

기상 및 기후 정보를 활용하여 기후변화에 대응하기 위한 기후 스마트 농업을 도입하기 위한 노력이 진행되어 왔다. 기후 스마트 농업을 실현하기 위해 농가별 기상자료 수집 및 관리가 요구된다. 4차 산업혁명 시대의 주요한 기술인 IoT, 인공지능, 및 클라우드 컴퓨팅 기술들이 농가 단위의 기상정보 생산에 적극적으로 활용될 수 있다. 저비용과 저전력 특성을 가진 IoT 센서들로 무선 센서 네트워크를 구축할 경우, 농가나 농촌 공동체 수준에서 농업 생태계의 생산성을 파악할 수 있는 기상관측자료의 수집 및 분석이 가능하다. 무선 센서 네트워크를 통해 자료가 수집될 수 있는 공간적인 범위를 특정 농가보다는 농촌 공동체 수준으로 확대하여 IoT 기술의 수혜 농가를 확대하고, 아울러 상세기상정보의 생산 및 검증에 활용가능한 농업기상 빅데이터 구축이 필요하다. 기존에 개발되어 보급되고 있는 전자기후도를 활용하여, 농가 단위의 기상 추정 자료가 제공되고 있다. 이들 자료의 신뢰성을 향상시키고, 기존의 서비스 체계에서 제공되지 않고 있는 기상 변수들을 지원하기 위해 심층신경망과 같은 인공지능 기술들이 도입되어야 할 것이다. 시스템 구축의 비용 절감 및 활용성 증대를 위해 클라우드 및 포그 컴퓨팅 기술을 도입하여 농업 기상 정보 서비스 시스템이 설계되어야 한다. 또한, 기상자료와 농산물 가격 정보와 같은 환경자료와 경영정보를 동시에 제공할 수 있는 정보 시스템을 구축하여 활용도가 높은 농업 기상 서비스 시스템이 구축되어야 할 것이다. 이와 함께, 농업인 뿐만 아니라 소비자까지도 고려된 모바일 어플리케이션의 설계 및 개발을 통해, 4차 산업혁명의 주요 기술들이 농업 분야에서 확산될 수 있도록 지속적인 노력이 필요하다. 이러한 정보 시스템은 농업 분야 이해당사자에게 수요자 맞춤형 농림기상정보를 제공하여 기후스마트 농업 관련 기술의 개발과 도입을 촉진시킬 수 있을 것이다.

• 생태와환경
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• 제52권1호
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• pp.50-64
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• 2019

본 연구에서는 낙동강 5개 보의 상류 및 하류 총 6개 지점(상주보, 강정고령보, 달성보, 합천창녕보, 창녕함안보 상류와 합천창녕보 하류)에서 서식 생물의 탄소 및 질소 안정동위원소 비를 분석, 낙동강 생태계 구조를 정량적으로 파악하고자 하였다. 대상 생물은 식물플랑크톤을 포함하는 입자성유기물(부유 및 부착), 동물플랑크톤, 저서성 대형무척추동물 및 어류를 포함하며, 강우 전 갈수기(6월) 와 강우 직후(9월), 두 차례에 걸쳐 시료를 채집, 안정동위원소 비를 분석하였다. 채집된 생물의 탄소 안정동위원소 비의 범위를 비교하고 질소 안정동위원소 비를 이용하여 각 생물의 영양단계를 산출, 시공간 분포를 분석하였다. 동물플랑크톤과 저서성 대형무척추동물은 상류에 위치한 상주보에서 높은 값을 나타낸 후 점차 감소하여 하류의 창녕함안보에서 다시 증가하는 경향을 나타냈다. 이들 값은 홍수 전과 후, 상이한 값을 나타내어 하절기 홍수로 인한 육상 기원 유기물의 영향을 받는 것으로 조사되었으나, 그 반응은 생물군에 따라 상이한 것으로 분석되었다. 질소 안정동위원소 비를 이용해 계산된 각 생물들의 영양단계는 그 기준(baseline)으로 POM보다 동물플랑크톤을 이용하는 것이 보다 타당한 범위를 보이는 것으로 나타났다. 본 논문에서는 생태계 먹이망 구조 해석에 대한 정략적 접근에 요구되는 주요 생물군의 생태정보를 제공하여 향후 생태계 반응을 평가, 예측하는 다양한 연구분석에 활용될 수 있도록 하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.127-137
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• 2019

재범예측은 70년대 이전부터 전문가들에 의해서 꾸준히 연구되어온 분야지만, 최근 재범에 의한 범죄가 꾸준히 증가하면서 재범예측의 중요성이 커지고 있다. 특히 미국과 캐나다에서 재판이나 가석방심사 시 재범 위험 평가 보고서를 결정적인 기준으로 채택하게 된 90년대를 기점으로 재범예측에 관한 연구가 활발해졌으며, 비슷한 시기에 국내에서도 재범요인에 관한 실증적인 연구가 시작되었다. 지금까지 대부분의 재범예측 연구는 재범요인 분석이나 재범예측의 정확성을 높이는 연구에 집중된 경향을 보이고 있다. 그러나 재범 예측에는 비대칭 오류 비용 구조가 있기 때문에 경우에 따라 예측 정확도를 최대화함과 동시에 예측 오분류 비용을 최소화하는 연구도 중요한 의미를 가진다. 일반적으로 재범을 저지르지 않을 사람을 재범을 저지를 것으로 오분류하는 비용은 재범을 저지를 사람을 재범을 저지르지 않을 것으로 오분류하는 비용보다 낮다. 전자는 추가적인 감시 비용만 증가되는 반면, 후자는 범죄 발생에 따른 막대한 사회적, 경제적 비용을 야기하기 때문이다. 이러한 비대칭비용에 따른 비용 경제성을 반영하여, 본 연구에서 비대칭 오류 비용을 고려한 XGBoost 기반 재범 예측모델을 제안한다. 모델의 첫 단계에서 최근 데이터 마이닝 분야에서 높은 성능으로 각광받고 있는 앙상블 기법, XGBoost를 적용하였고, XGBoost의 결과를 로지스틱 회귀 분석(Logistic Regression Analysis), 의사결정나무(Decision Trees), 인공신경망(Artificial Neural Networks), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)과 같은 다양한 예측 기법과 비교하였다. 다음 단계에서 임계치의 최적화를 통해 FNE(False Negative Error)와 FPE(False Positive Error)의 가중 평균인 전체 오분류 비용을 최소화한다. 이후 모델의 유용성을 검증하기 위해 모델을 실제 재범예측 데이터셋에 적용하여 XGBoost 모델이 다른 비교 모델 보다 우수한 예측 정확도를 보일 뿐 아니라 오분류 비용도 가장 효과적으로 낮춘다는 점을 확인하였다.

• 생명과학회지
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• 제29권1호
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• pp.18-28
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• 2019

최근 비만에 의해 과발현된 신경세포형 산화질소 생성효소(neuronal nitric oxide synthase, nNOS)가 정서적 행동을 조절하는 중요한 인자라는 보고되었다. 이와 관련한 최근의 연구에서 운동이 비만에 의해 과발현된 nNOS를 억제하고 정서적 우울감과 항불안 효과를 감소시켰다는 연구결과가 보고되었다. 운동은 nNOS를 억제하여 뇌의 기능을 향상시킬 수 있는 효과적인 전략으로 보이지만 운동은 강도에 따라 면역 반응에 큰 차이가 있다. 따라서 본 연구에서는 고지방식이(high-fat diet, HFD)로 유도된 비만 마우스에서 다른 강도의 운동을 실시하여 해마의 nNOS 발현의 차이를 분석하고자 하였다. 실험동물은 C57BL/6 마우스를 사용하였다. 대조군(CON, n=14)을 제외한 마우스(n=35)에게 6주 동안 60%의 고지방식이를 섭취시켜 비만을 유도하였다. 6주간의 비만유도 기간이 종료된 후 CON과 비만이 유도된 동물 각각 7마리씩 희생하여 비만유도를 확인하는데 사용되었다. 나머지 동물은 8주간의 운동중재 연구에 이용되었다. 이 때 CON을 제외하고 비만이 유도된 동물들은 고지방대조군(HFD) 그리고 저강도운동군(HFD-LI, n=7) 중강도운동군(HFD-MI, n=7) 그리고 HFD-고강도(HFD-HI, n=7)로 나누어졌다. HFD-LI는 12 m/min으로 75분, HFD-MI는 15 m/min으로 60분 그리고 HFD-HI는 18 m/min으로 50분 동안 동물용 트레드밀에서 운동이 수행되었다(동등한 운동량, 900 m). 해마(hippocampus)의 nNOS 단백질의 발현은 CON에 비해 HFD에서 유의하게 높았고(p<0.01), CON과 운동을 실시한 모든 그룹과 차이가 없었다. 하지만 HFD-LI에 비해 HFD-HI가 유의하게 nNOS 발현이 낮았다(p<0.05). 대뇌피질에서는 CON에 비해 HFD에서 유의하게 높았으나(p<0.01), 다른 그룹 간에 차이는 없었다. nNOS의 생성을 조절할 수 있는 인산화된 Akt (pAkt)의 발현이 CON과 HFD에 비해 운동을 실시한 나머지 그룹 모두에서 유의하게 높았다. 대뇌피질에서의 pAkt의 발현에서는 차이가 모든 그룹 간에 차이가 없었고, 소뇌에서는 CON에 비해 HFD-HI에서 유의하게 높았다(p<0.05). 소뇌에서는 각 그룹 간에 차이가 없었다. 결론적으로 nNOS는 고지방식이와 비만에 의해 과발현된 것으로 보여지고 이를 운동을 통하여 낮출 수 있는 것으로 보여지며, 이 때 운동량이 같다는 가정하에 상대적으로 높은 강도가 효과적일 가능성이 있다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.157-173
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• 2021

소비자의 욕구와 관심에 맞추어 개인화된 제품을 추천하는 추천 시스템은 비즈니스에 필수적인 기술로서의 그 중요성이 증가하고 있다. 추천 시스템의 대표적인 모형 중 협업 필터링은 우수한 성능으로 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 협업필터링은 사용자-아이템의 선호도 정보가 충분하지 않을 경우 성능이 저하되는 희소성의 문제가 있다. 또한 실제 평점 데이터의 경우 대부분 높은 점수에 데이터가 편향되어 있어 심한 불균형을 갖는다. 불균형 데이터에 협업 필터링을 적용할 경우 편향된 클래스에 과도하게 학습되어 추천 성능이 저하된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 선행연구들이 진행되어 왔지만 추가적인 외부 데이터 또는 기존의 전통적인 오버샘플링 기법에 의존한 추천을 시도하였기에 유용성이 떨어지고 추천 성능 측면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 CGAN을 기반으로 협업 필터링 구현 시 발생하는 희소성 문제를 해결함과 동시에 실제 데이터에서 발생하는 데이터 불균형을 완화하여 추천의 성능을 높이는 것을 목표로 한다. CGAN을 이용하여 비어있는 사용자-아이템 매트릭스에 실제와 흡사한 가상의 데이터를 생성하여, 희소성을 가지고 있는 기존의 매트릭스로만 학습한 것과 비교했을 때 높은 정확도가 예상된다. 이 과정에서 Condition vector y를 이용하여 소수 클래스에 대한 분포를 파악하고 그 특징을 반영하여 데이터를 생성하였다. 이후 협업 필터링을 적용하고, 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 추천 시스템의 성능을 최대화하는데 기여하였다. 비교 대상으로는 전통적인 오버샘플링 기법인 SMOTE, BorderlineSMOTE, SVM-SMOTE, ADASYN와 GAN을 사용하였다. 결과적으로 데이터 희소성을 가지고 있는 기존의 실제 데이터뿐만 아니라 기존 오버샘플링 기법들보다 제안 모형의 추천 성능이 우수함을 확인하였으며, RMSE, MAE 평가 척도에서 가장 높은 예측 정확도를 나타낸다는 사실을 증명하였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.801-809
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• 2019

큰 병변에 대한 기존 감마나이프 방사선수술은 종종 체적 또는 선량 분할 단계들로 수행된다. 체적 분할의 경우, 병변은 처방된 선량 하에서 하루 또는 이틀, 3 ~ 6개월로 분할된 다중 세션에서 조사되는 하위 체적들로 분할되곤 한다. 치료의 전체 과정 동안, 이전 단계의 치료 정보는 세션 사이의 좌표 변환을 통해 새로 장착된 정위 프레임 상의 후속 세션에 반영될 필요가 있다. 그러나 동일한 정위 공간을 제외하고 기존 감마나이프 시스템으로는 이전 선량 분포를 구현하는 것은 실제로 어렵다. 최신 감마나이프 플랫폼을 사용하여 다단계 치료를 수행할 수 있기 때문에 치료 영역이 확장되고 있다. 이 연구의 목적은 정위적 공간에 기초한 영상 정합과 새로운 감마나이프 플랫폼을 사용하여 각 단계에서 처방 선량 결정과 같은 다단계 감마나이프 방사선수술 전략을 소개하는 것이다. 일반적으로 영상 정합에서 수술적으로 내장된 기준점 또는 내부 해부학적 랜드마크들이 변환 관계를 결정하는데 사용된다. 저자는 내부 해부학적 랜드마크들을 사용하는 예로서 4개 또는 6개의 해부학적 랜드마크를 사용하는 다중 세션 간의 좌표 변환 정확도를 비교하였다. 측정된 좌표들과 계산된 좌표들 사이의 불일치를 최소화하기 위해서 PseudoInverse 또는 Singular Value Decomposition을 사용하여 두 정위 공간 사이의 변환 행렬이 결정되었다. 변환 정확도를 평가하기 위해 측정된 좌표와 변환된 좌표들 사이의 차이, 즉 ${\Delta}r$이 10개의 랜드마크들을 사용하여 계산되었다. 10개의 랜드마크들 중 4개 또는 6개의 점들을 사용하여 좌표 변환을 결정하고 나머지는 접근 방법을 평가하는데 사용되었다. 두 가지 접근 방법에서 각각의 ${\Delta}r$ 값은 0.6 ~ 2.4 mm, 0.17 ~ 0.57 mm 범위이었다. 게다가 병변 분할의 경우 한 번에 전체 병변의 치료와 동일한 효과를 제공하는 처방 선량을 결정하는 방법이 제안되었다. 동일한 정위 공간에서의 다단계 치료 전략은 전체 병변에 대한 치료를 먼저 디자인하는 것이며, 전체 치료 디자인 샷들은 각 단계 치료의 샷들로 나누어 각 단계별 샷들을 구성하고 각 단계에서 적절한 처방 선량을 결정한다. 결론적으로 저자는 다단계 치료 전략으로서 처방 선량 결정의 정확성을 확인하였고, 다중 세션 간의 좌표 변환을 결정하기 위해 적은 랜드마크들을 사용하는 것보다 가능한 많은 내부 랜드마크들을 사용하는 것이 더 나은 결과를 산출함을 보았다. 향후 제안된 다단계 치료 전략은 여러 감마나이프 센터들의 틀 없는 분할 치료에 크게 기여할 것이라 사료된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.431-438
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• 2021

본 연구는 향후 보다 강화될 것으로 예측되어지는 USCG Phase II 형식승인시험을 대비하기 위해 SYBR Green I과 SYBR Gold의 염색 효율을 비교한 후 염색 효율이 높은 시약을 실제 선박평형수처리장치(electrolysis type, UV + electrolysis type)를 통과한 처리수에 적용해서 보았다. 시료의 부피가 0.5 mL ~ 2 mL, 염색 시약(Stock solution)을 100배 및 200배 희석한 조건에서 염색된 바이러스가 가장 선명하게 관찰되었다. SYBR Green I과 SYBR Gold의 염색효율은 장목한 해수조건의 실험구에서 유의한 차이를 보이지 않았지만, SYBR Gold의 노란색에 비해 SYBR Green I으로 염색된 시료에서 발현하는 녹색 형광이 보다 선명해서 관찰이 용이한 것으로 확인되었다. 선박평형수처리장치(electrolysis type, UV + electrolysis type)를 통과하지 않은 실험수 및 대조수에서의 해양 바이러스 현존량은 약 109~1010 VLP 100 mL-1 으로 확인된 반면, 처리수에서는 살아 있는 바이러스가 관찰되지 않았다. 실험수 결과를 보면, SYBR Green I은 해수, 기수, 담수 조건에서 효과적으로 염색이 되는 것으로 확인되었다. 다양한 선박평형수처리기술에 따른 추가적인 검증 및 염색 방법 개발이 필요하지만, SYBR Green I 염색법은 USCG Phase II 미국형식승인시험 바이러스 생산판별에 좋은 대안이 될 수 있을 것으로 판단된다.

• 식품과학과 산업
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• 제53권1호
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• pp.2-32
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• 2020

키토산은 천연에 존재하는 풍부한 고분자 다당류이며 동시에 항균작용, 항암작용, 면역 활성 증강 작용 등 다양한 생리 기능성을 가진 생체 물질(biomaterial)이다. 그러나 키토산은 수용액에 쉽게 용해되지 않고 체내 흡수율도 매우 낮은 고분자 물질이기 때문에 그 자체로는 생체 내에서 기능을 발휘하지 못한다. 따라서 체내 흡수율이 용이하고 보다 다양한 생리 활성을 나타내는 키토산올리고당으로 섭취할 필요가 있다. 키토산으로부터 키토산올리고당을 만드는 방법은 온화한 조건에서 부반응이 없는 효소분해가 가장 이상적이다. 그러나 키토산을 분해시킬 수 있는 효소의 가격이 매우 비싸고 효소 활성이 낮아 산업적으로 효소를 이용하여 키토산올리고당을 대량 생산하는데는 경제적으로 큰 문제가 있었다. 따라서 효소 분해에 의한 키토산올리고당의 생산을 산업적으로 적용시켰을 때 대량으로 소모되는 효소의 높은 생산 비용을 경감하기 위하여 효소의 재이용을 위한 생산 시스템을 도입하였고 한외여과막과 효소 반응기를 결합시킨 한외여과막 효소반응기를 키토산올리고당의 생산에 적용시킴으로써 대량 생산이 가능해졌다. 이 시스템은 사용하는 막의 종류에 따라 원하는 분자량의 키토산올리고당을 생산 할 수 있어 분자량 크기에 따라 생체 내에서 다른 생리기능을 나타내는 키토산올리고당을 각기 목적에 맞는 제품으로 대량 생산할 수 있다. 키토산올리고당은 암세포 성장에 영향을 미치는 면역을 증진시키고 암 전이 관련 효소인 MMP-2 및 MMP-9의 발현을 저지하여 암 전이를 억제할 뿐만 아니라 암세포의 신생 혈관형성을 억제하므로 암의 예방이나 치료에 활용될 수 있다. 또한 키토산올리고당은 생체 노화를 촉진시키는 초과산화 라디칼, 히드록시라디칼, 과산화 라디칼과 같은 활성산소종을 소거시킴으로써 활성산소종에 의해 유발되는 질환도 예방한다. 더 나아가서, 키토산올리고당은 양전하를 가진 아미노기를 갖고 있어 미생물 세포막의 음전하와 결합하여 세포막의 기능을 상실시킴으로써 막을 통해 출입하는 대사에 필요한 물질들을 봉쇄한다. 이것은 미생물의 성장과 증식을 감소시키는 효과가 있어 식품분야에서도 천연 보존제로서 활용될 것으로 기대된다. 지금까지 고혈압 및 심장 질환의 치료는 레닌엔지오텐신 시스템(RAS)경로의 치료조작(mani pulator) 및 ACE 저해에 초점이 맞추어져 왔다. Captopril, Enalapril, Alcacepril 및 Lisinopril같은 합성 ACE 저해제는 고혈압 치료 및 예방을 위해서도 널리 사용되고 있으나 기침, 알레르기 반응, 맛 장애 및 피부발진과 같은 부작용을 야기시킬 위험이 있다. 그러므로 고혈압의 치료나 관리를 위한 치료제로서 자연계에 존재하는 천연성분인 키토산올리고당이 바람직한 대안으로 사용될 수 있을 것이다. 고령 사회로 진입하면서 노인의 치매 발병률은 현저하게 증가하는 추세이나 아직까지 효과가 뛰어난 치매치료제는 개발되지 않고 있는 실정이다. 키토산올리고당이 치매유발효소인 베타-세크레테이즈뿐만 아니라 아세틸콜린 에스테르가수분해효소를 저해하고, 산화에 의한 뇌세포의 손상을 저해하는 효능이 있는 것으로 밝혀져 앞으로 치매 예방이나 치료에 적극적으로 활용되어야 한다. 최근에 소비자나 환자들은 다양한 부작용을 낳는 화학적으로 합성된 의약품을 기피하는 경향이 있어 자연식품이나 천연 생리기능성 물질과 자가치료에 대한 욕구가 높아지고 있다. 그러므로 의약품에 비해 다소 효능이 낮을지라도 특정한 질병의 예방이나 치료를 위해 특수한 생리 기능성 물질의 섭취는 더욱 더 인기를 끌게 될 것이다. 따라서 항암, 항산화, 항염증, 항균, 항고혈압, 항치매, 항당뇨, 항알레르기 등 다양한 생리활성을 나타내는 키토산올리고당을 활용한 건강기능성식품(nutraceuticals), 의약품(pharmaceuticals) 및 기능성 화장품(cosmeceuticals) 등 다양한 제품이 개발될 것으로 기대된다.