• 한국조경학회지
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• 제40권1호
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• pp.92-99
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• 2012

도시 지역의 야생동물 서식처는 급격한 도시화와 산업화 과정에서 파괴되거나 파편화되었다. 도시지역에 서식하는 야생동물의 로드킬을 저감하기 위해 파편화된 서식처의 연결이 필요하다. 도시지역의 인공장애물을 안전하게 통과하기 위해서는 야생동물의 행동에 기반한 야생동물 이동통로의 위치가 선정되어야 한다. 본 연구에서는 강서습지생태공원에서 서식하는 멸종위기종인 삵을 목표종으로 하여 야생동물 이동통로의 잠재적 대상지를 파악하였다. 이동통로의 선정은 공간구조를 객관적으로 평가하는 방법인 공간구문론 분석을 통해 이루어졌다. 통합도가 높은 것이 공간의 접근성과 연결성 높은 것을 의미하며, 이 논문에서는 통합도가 높은 공간이 삵이 더 자주 이동하는 공간을 의미한다. 포획된 삵은 발신기를 부착하여 2009년 3월부터 6월까지 4개월간 월 72시간 연속으로 원격무선추적하였다. 삵의 이동경로를 분석하기 위해 ArcGIS의 Animal Movenent와 Hawth Tools를 이용하였고, 공간구문론 분석을 위해 Axwoman 4.0을 사용하였다. 삵의 하루 평균이동거리는 $2.099{\pm}1.08km$로 나타났다. 연구기간 동안 삵은 로드킬의 위험을 안고 올림픽대로를 20회 이상 횡단하였다. 삵의 이동경로에 대한 공간통합도로서 전체 통합도는 0.458~1.834, 국부 통합도는 0.210~6.061로 나타났다. 삵의 이동경로와 도로가 중첩되는 5개 지점을 선정하여 통합도 값을 측정하였으며, 이들 지점 중 통합도가 높은 곳이 로드킬의 발생 가능성이 높은 곳이다. 따라서 5개 지점 중 전체 통합도와 국부 통합도가 가장 높은 곳을 각각 잠재적 이동통로 적지로 제안하였다. 국부 통합도가 가장 높은 지점에 터널형 이동통로가 건설 중에 있으며, 공사 완료 후 이들 지점에 대한 이동통로의 적지 여부를 검증할 것이다.

• 대한지리학회지
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• 제28권4호
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• pp.321-355
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• 1993

금융활동은 한 지역의 발전가능한 자본상태를 반영한 다. 한국의 경우 금융부문은 정부의 개발 정책과 밀접한 연관하에 자금의 지역 및 부문별 분배에 많은 역할을 수행하였다. 금융기관 및 활동의 지역별 분포패턴은 금융활동 자체가 도시기능이니 만큼 도시체계의 발달과 밀접한 연관을 가지고 있다. 금융활동의 연구는 한국 도시화를 이해하는 다른 한 측면으로 이해 할 수 있다. 지리학에서 제기하는, 공간에서 실제 어떤 개체가 주체가 되어 공간적 현상을 결정짓는가하는 의문점은 거시적 관점에서 조직체 의 공간적 활동에 초점을 두어 고찰할 수 있다. 본 연구에서는 공간현상을 도출시키는 조직 체로서 금융기관을 가정하고 은행과 비은행기관으로 대표되는 금융기관이 공간적으로 어떤 확산과정을 나타내는가와 이의 결과로 도출되는 지역 및 도시별 분포특징, 그리고 도시계층 구조와의 연관하에 금융활동이 가지는 계층성에 대하여 고찰하였다. 연구기관은 우리나라 금융이 본격적으로 발전하였다고 할 수 있는 1975년 부터 1990년까지를 주요 대상으로 하였 다. 금융망의 발달은 한국도시의 발달과 깊은 연관을 가지고 있다. 초기 금융기관이 일제시 대부터 주요 교통, 행정의 중심지에 위치해 온 이후, 금융기관은 금융기관의 형태에 따라 그 입지적 특색을 달리하면서 대도시지역에 집중하여 왔다. 예를 들어 시중 은행은 대도시 위 주의 입지 특색을 보이며, 지방은행은 지방 중소도시로의 입지성향, 그리고 특수은행들은 소 규모 도읍 등까지 그 입지를 확대한 입지선호도를 보여준다. 또한 새로 출현한 서울주변의 위성도시와 중소 도시에도 1970년 이후 금융망이 확대되었다. 금융자산은 지역별 예금액과 대출액, 그리고 금융기관의 수로 측정할 수 있다. 한국의 경우 서울을 포함한 수도권의 금융 자산의 집중현상이 심각함을 지적할 수 있다. 대부분 금융기관 본사의 서울집중과 함께, 연 구기간 중 서울 주위 경기지방의 성장과, 부산 주변의 경남지역의 금융성장은 주목할 만하 다. 1980년 이후 금융자유화가 추구된 이래 금융 부문의 대도시 집중과 상대적인 중소도시 의 정체가 계속되어 왔다. 이것은 서울과 경기도의 수도권과 대도시 지역이 제공하는 집적 경제의 이익과 인구집적에 기인한다고 할 수 있다. 하지만 금융자산을 인구규모와 비교해 보았을 때 서울과 일부 지방행정도시들은 인구에 비해 금융기능이 더 집중된 것에 비해, 서 울 주변의 위성도시와 지방 대도시들은 인구에 비해 금응기능이 발달하지 않은 사실을 지적 할 수 있다. 금융활동은 도시계층구조로 볼 때 비교적 안정된 패턴을 유지하고 있다. 금융활 동면에서 도시의 순위 변화는 비교적 크지않지만, 은행의 예금과 대출은 인구와 금융기관 점포수에 비해 경년간 순위 변화가 비교적 크게 나타난다. 이는 한국금융의 높은 정부의 정 책의존도를 반영한다고 하겠다. 전반적으로 도시체계를 폐쇄체계로 가정하였을 때 금융활동 면에서의 한국의 도시체계는 집중도가 높은 방향에서 도시간 격차가 완화되는 방향으로 연 구기간 동안 변하였다. 이것은 지방소도시와 소도읍의 상대적인 정책적 보조와 집중에 기인 한다고 생각된다. 비록 자료면에서 조흥은행의 온라인망만을 하루 동안 흐른 거래액수로 측 정하였다는 한계점을 가지고 있지만, 은행 온라인망을 통한 자금의 흐름의 분석은 미약한 지방 대도시의 위상과 함께 높은 서울의 영향력을 도출하였다. 예를 들어 부산의 경우 예측 보다 더 적은 자금권을 구성하고 있음이 나타났다. 이외 온라인망을 통한 수신체계와 발신 체계별로 차이가 있기만, 대부분의 경우 지방의 인구 백만이상 대도시를 중심으로 자금권이 형성되어 있음이 확인되었다. 금융기능의 집중은 생산서비스로의 금융의 본질과 또한 집적 경제이익 및 금융자원에 대한 접근도면에서도 설명되어진다. 하지만 과도한 금융집중은 균 형적인 지역개발의 차원에서 새로운 의문점을 제기한다. 이것은 공간적인 집중의 문제보다 는 사실 균형 배분의 차원에서 논의되어져야 할 것이다. 이런 측면에서 기업과 금융기관의 공간연계, 특히 금융기관과 대기업의 공간연계, 금융기관과 중소기업과의 공간연계의 차이점 에 대한 분석 등은 정책적면에서 효과적인 금융망 구상을 위한 정책제시를 가능하게 할 것 이다.

• 한국노년학
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• 제30권4호
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• pp.1429-1444
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• 2010

본 연구의 목적은 노인의 감정조절 어려움이 삶의 질에 어떤 영향을 미치고 있는지를 살펴보고 감정조절 어려움을 예방 또는 해결할 수 있는 방안을 제시하는 것이다. 조사는 65세 이상의 노인대학과 경로당을 이용하고 있는 노인 345명을 대상으로 방문 조사하였다. 감정조절 어려움에 대한 측정도구는 Gratz와 Roemer(2004)가 개발한 것을 본 연구에 적합하게 재구성하여 요인분석을 한 결과, 감정조절 어려움은 5가지 요인으로 재분류하여 내적 감정반응 처리곤란, 표출된 감정의 통제곤란, 명확한 감정인식의 곤란, 감정대처의 어려움, 감정수용의 어려움으로 명명하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 성별과 수입유무, 경제적 상태, 과거 3개월 이내 입원력과 질환유무 등에서 개인특성에 따라 감정조절의 어려움에 차이가 나타났다. 둘째, 노인의 삶의 질은 성별, 연령, 배우자유무, 거주형태, 교육정도, 수입유무, 경제적 상태, 과거 입원력, 질환유무 등에서 집단 간 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 셋째, 노인의 감정조절의 어려움이 삶의 질에 미치는 영향을 삶의 질 전체로 분석한 결과, 개인특성에서는 남성노인이, 수입이 있으면서, 질환이 적은 경우에 삶의 질은 높게 나타났다. 그리고 감정반응에 대해 처리가 곤란하거나 감정통제가 잘 안되고, 감정처리능력이 부족할 때 노인의 삶의 질이 낮은 것으로 파악되었다. 따라서 감정조절의 어려움과 노인의 삶의 질과의 관련성은 높다고 할 수 있으며, 이러한 연구 결과를 기초로 개인특성에 따른 감정조절 어려움을 극복할 수 있는 접근방법과 노인의 감정조절 어려움을 다차원적으로 분류하여 경감 및 보완하기 위한 구체적인 방안을 제안하였다.

• 벤처창업연구
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• 제18권5호
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• pp.91-107
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• 2023

린 스타트업은 효율적인 기업 운영 방식을 의미하는 '린(lean)'과 창업 초기기업을 의미하는 '스타트업(startup)'을 결합해 만들어진 개념으로 창업 초기기업, 특히 소프트웨어 기반 스타트업의 실패 최소화 전략으로 자주 인용되고 있다. 본 연구는 초기스타트업 L사의 사례를 통하여 하드웨어·제조업 기업도 린 스타트업 방법론(LSM)을 유용하게 활용할 수 있음을 제시하고, 초기 스타트업이 LSM을 성공적으로 실천하기 위한 방안을 도출하였다. 이를 위해 LSM의 핵심 개념인 가설중심의 접근법, BML 피드백 순환, 최소요건제품(MVP) 및 피봇을 설명하고, 이를 바탕으로 LSM의 성공적인 실천 여부를 평가할 수 있는 기준을 도출한 후 동 기준을 중심으로 L사의 사례를 분석하였다. L사는 거동불편환자용 배변알리미 제품에서 출발하여, 영유아용 배변알리미를 거쳐, 최종적으로는 영유아용 스마트바틀을 주력 제품으로 사업을 확장하고 있는 스타트업이다. LSM의 관점에서 분석한 결과, L사는 창업 초기에는 창업 아이디어를 구체적인 고객 가치가설로 수립하지 못했고, 신속한 MVP실험을 통해 검증하는 데에도 실패하였으므로 만들기-측정-학습의 순환을 만들어내는데 실패하였다. 그러나 두 차례에 걸친 피봇을 통해 새로운 타겟 고객군과 고객 니즈를 개발하였고, 이를 최소의 노력과 시간을 들인 MVP로 반복적으로 실험함으로써 성공적인 비즈니스모델을 도출할 수 있었다. L사의 사례를 통해 사업초기에 반드시 고객-시장 검증 단계를 거쳐야 하며, 이는 스타트업의 시간과 자원이 낭비되지 않는 MVP 방식으로 진행되어야 함을 확인할 수 있었다. 또한 고객이 원하지 않는 제품이나 서비스는 기술적으로 우수하고 기능적으로 완성도가 높다 하더라도 과감히 포기하고 피봇할 필요성이 있음도 확인하였다. 마지막으로 린 스타트업 방법론이 소프트웨어 산업에 국한되지 않고, 기술기반 제조업에도 적용 가능함을 증명하였다. 본 연구의 결과는 향후 창업 초기기업이 실패를 최소화하고, 비즈니스모델 확립과 스케일업, 글로벌 진출에 이르는 과정을 가속화하기 위한 지침과 방법론으로 활용될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.53-77
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• 2012

본 연구는 경향신문, 한겨레, 동아일보 세 개의 신문기사가 가지고 있는 내용 및 논조에 어떠한 차이가 있는지를 객관적인 데이터를 통해 제시하고자 시행되었다. 본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 신문기사의 키워드 단순빈도 분석과 Clustering, Classification 결과를 분석하여 제시하였으며, 경제, 문화 국제, 사회, 정치 및 사설 분야에서의 신문사 간 차이점을 분석하고자 하였다. 신문기사의 문단을 분석단위로 하여 각 신문사의 특성을 파악하였고, 키워드 네트워크로 키워드들 간의 관계를 시각화하여 신문사별 특성을 객관적으로 볼 수 있도록 제시하였다. 신문기사의 수집은 신문기사 데이터베이스 시스템인 KINDS에서 2008년부터 2012년까지 해당 주제로 주제어 검색을 하여 총 3,026개의 수집을 하였다. 수집된 신문기사들은 불용어 제거와 형태소 분석을 위해 Java로 구현된 Lucene Korean 모듈을 이용하여 자연어 처리를 하였다. 신문기사의 내용 및 논조를 파악하기 위해 경향신문, 한겨레, 동아일보가 정해진 기간 내에 일어난 특정 사건에 대해 언급하는 단어의 빈도 상위 10위를 제시하여 분석하였고, 키워드들 간 코사인 유사도를 분석하여 네트워크 지도를 만들었으며 단어들의 네트워크를 통해 Clustering 결과를 분석하였다. 신문사들마다의 논조를 확인하기 위해 Supervised Learning 기법을 활용하여 각각의 논조에 대해 분류하였으며, 마지막으로는 분류 성능 평가를 위해 정확률과 재현률, F-value를 측정하여 제시하였다. 본 연구를 통해 문화 전반, 경제 전반, 정치분야의 통합진보당 이슈에 대한 신문기사들에 전반적인 내용과 논조에 차이를 보이고 있음을 알 수 있었고, 사회분야의 4대강 사업에 대한 긍정-부정 논조에 차이가 있음을 발견할 수 있었다. 본 연구는 지금까지 연구되어왔던 한글 신문기사의 코딩 및 담화분석 방법에서 벗어나, 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 다량의 데이터를 분석하였음에 의미가 있다. 향후 지속적인 연구를 통해 분류 성능을 보다 높인다면, 사람들이 뉴스를 접할 때 그 뉴스의 특정 논조 성향에 대해 우선적으로 파악하여 객관성을 유지한 채 정보에 접근할 수 있도록 도와주는 신뢰성 있는 툴을 만들 수 있을 것이라 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.77-110
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• 2017

최근 인터넷 기반의 웹 및 모바일 기기를 통한 소비 패턴의 다양화와 개성화가 급진전됨에 따라 전통적 유통채널인 오프라인 매장의 효율적 운영이 더욱 중요해졌다. 매장의 매출과 수익 모두를 제고하기 위해 매장은 소비자에게 가장 매력적인 상품을 적시에 공급-판매 해야 하는데 많은 상품들 중에서 어떤 SKU를 취급하는 것이 판매 확률을 높이고 재고 비용을 낮출 수 있는지에 대한 연구가 부족한 실정이다. 특히, 여러 지역에 걸쳐 다수의 오프라인 매장을 통해 상품을 판매하는 기업의 경우 고객에게 매력적인 적절한 SKU를 추천 받아 취급할 수 있다면 매장의 매출 및 수익률 제고에 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 개인화 추천에 이용되어 왔던 협업 필터링과 하이브리드 필터링 등의 추천 시스템(Recommender System)을 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하였다. 각 매장의 취급 품목별 구매 데이터를 활용하여 각 매장 별 유사성(Similarity)을 계산하고 각 매장의 SKU별 판매 이력에 따라 협업 필터링을 하여 최종적으로 매장에 개별 SKU를 추천하였다. 또한 매장 프로파일 데이터를 활용하여 주변수 분석 (PCA : Principal Component Analysis) 및 군집 분석(Clustering)을 통하여 매장을 4개의 군집으로 분류한 뒤 각 군집 내에서 협업 필터링을 적용한 하이브리드 필터링 방식으로 추천 시스템을 구현하고 실제 판매 데이터를 바탕으로 두 방식의 성능을 측정하였다. 현존하는 대부분의 추천 시스템은 사용자에게 영화, 음악 등의 아이템을 추천하는 방식으로 연구가 진행되어 왔고 실제로 산업계에서의 적용 또한 개인화 추천 시스템이 주류를 이루고 있다. 그 동안 개인화 서비스 영역에서 주로 다루어져 왔던 이러한 추천 시스템을 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위에 적용하여 각 매장의 취급 SKU를 추천하는 방식에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있는 실정이다. 기존 추천 방법론의 추천 적용 대상이 '개인의 영역이었다면 본 연구에서는 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 개인의 영역을 넘어 매장의 영역으로 확대하여 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하고 있다. 또한 기존의 추천시스템은 온라인에 한정되었다면 이를 오프라인으로 활용 범위를 넓히고, 기존 개인을 기반으로 분석을 하는 것보다 매장영역으로 확대 적용하기에 적합한 알고리즘을 개발하기 위해 데이터마이닝 기법을 적용하여 추천 방법을 제안한다. 본 연구의 결과가 갖는 의의는 개인화 추천 알고리즘을 동일 브랜드를 취급하는 복수의 판매 매장에 적용하여 의미 있는 결과를 도출하고 실제 기업을 대상으로 시스템으로 구축하여 활용할 수 있는 구체적 방법론을 제시했다는 데에 있다. 개인화 영역을 위주로 이루어졌던 기존의 추천 시스템과 관련한 학계의 연구 영역을 동종 브랜드를 취급하는 기업의 판매 매장으로 확장시킨 첫 시도라는 데에도 의미가 있다. 2014년 03주차 ~ 05주차 전(全) 매장 판매 수량 실적 Top 100개 SKU로 추천의 대상을 한정하여 협업 필터링과 하이브리드 필터링 방식으로 52개 매장 별로 취급 SKU를 추천하고, 추천 받은 SKU에 대한 2014년 06주차 매장별 판매 실적을 집계하여 두 추천 방식의 성과를 비교하였다. 두 추천 방식을 비교한 이유는 본 연구의 추천 방법이 기존 추천 방식 보다 높은 성과를 입증하기 위해 단순히 오프라인에 협업필터링을 적용한 것을 기준 모델로 정의하였다. 이 기준 모델에 오프라인 매장 관점의 특성을 잘 반영한 본 연구 모델인 하이브리드 필터링 방법과 비교 함으로써 성과를 입증한다. 연구에서 제안한 방식은 기존 추천 방식보다 높은 성과를 나타냈으며, 이는 국내 대기업 의류업체의 실제 판매데이터를 활용하여 입증하였다. 본 연구는 개인 수준의 추천시스템을 그룹수준으로 확장하여 효율적으로 접근하는 방법을 이론적인 프레임 워크를 만들었을 뿐 아니라 실제 데이터를 기반으로 분석하여 봄으로써 실제 기업들이 적용해 볼 수 있다는 점에서 연구의 가치가 크다.

• 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.

• 정신신체의학
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• 제12권2호
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• pp.157-164
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• 2004

서론: 최근 경제수준의 향상과 사회구조의 변화 등으로 신생활이 서구화되고 노령화 사회가 되어가면서 만성질환 및 성인병 등의 박병률이 급격히 증가하고 있다. 특히 당뇨병은 전 세계적으로 및 유병율이 계속 증가하고 있으면, 만성질환 중 주요사망 원인인 뇌혈관 질환과 심혈관계 질환의 중요한 위험요인으로 잘 알려져 있다. 그러나 당뇨병은 고혈당 자체보다는 여러 장기에 복합적으로 침범하는 합병증으로 인하여 환자자신은 물론 가족과 사회에 심각한 건강 문제와 사회, 경제적 문제를 초래하게 되는 질환이다. 그러므로 당뇨병의 치료에 있어 엄격한 혈당의 조절과 함께 정서적 스트레스에 대한 배려가 필요할 것이다. 이에 저자들은 당뇨병 환자의 과거 3개월간의 혈당조절의 지표로 알려진 당화혈색소를 기준으로 당뇨조절과 관련된 정신병리를 확인해보고자 하였다. 방법: 2004년 3월부터 2004년 8월까지 가톨릭대학교 성빈센트병원 내분비내과에서 치료 중인 환자 55명을 대상으로 하였으며, 이 중 당화혈색소가 7%이하인군을 혈당조절 양호군으로 하였다. 이들에 대하여 사회 인구학적인 변인에 대한 문항, Beck의 Beck Depression Inventory(BDI), Spielberger의 State-Trait Anxiety Inventory (STAI), Taylor의 Tronto Alexithymia Scale (TAS), 고경봉의 스트레스반응척도(SRI)를 사용하여, 혈당조절 양호군과 불량군간의 차이를 비교하였다. 결과: 1) 대상군 55명의 평균나이는 $49.9{\pm}9.9$세(연령분포 : $24{\sim}67$세)였으며, 이 중 남자가 49.1%(27명), 여자가 50.9% (28명)이었고, 평균 유병기간은 $47.6{\pm}62.6$개월, 평균 신체질량지수는 $25.3{\pm}4.2$로 측정되었다. 총 55명중에서 혈당조절 양호군은 10명(평균나이 $47.2{\pm}12.3$세, 남자 60%, 여자 40%)이었고, 혈당조절 불량군은 45명 (평균나이 $50.5{\pm}9.4$세, 남자 46.7%, 여자 53.3%)이었다. 2) 두 군간에서 나이, 성별, 신체질량지수 등의 인구학적 변인에서 유의한 차이는 없었으나, 당뇨병 유병기간에서 혈당조절 양호군이 $12.2{\pm}55.4$개월, 혈당조절 불량군이 $55.4{\pm}66.6$개월로 혈당조절 양호군이 유의하게 짧은 유병기간을 보이고 있었다(p=0.000). 3) 혈당조절 양호군과 불량군의 상태불안의 평균점수는 각각, $38.7{\pm}3.8$점, $43.7{\pm}6.7$점이었고, 특성불안의 평균점수는 각각, $36.9{\pm}5.7$점, $41.5{\pm}6.4$점으로 두군 모두에서 상태불안(p=0.029)과 특성불안(p=0.043)에 있어서 유의한 차이를 보이고 있었다. 4) 우울증상척도, 감정표현불능척도, 스트레스반응척도에서는 혈당조절 양호군과 불량군 모두에서 유의한 차이가 없었다. 결론: 이상의 결과에서 당뇨조절에 문제가 있는 군은 그렇지 않은 군보다 높은 상태불안 및 특성불안을 겪고 있는 것으로 확인되었다. 당뇨환자의 치료에 있어서 환자들이 느끼는 불안에 대한 통합적인 접근이 필요할 것으로 사료된다.