Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권5호
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pp.787-796
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2009
이 논문에서는 반복측정치에 대한 분석모형 중, 혼합모형의 일종인 변량계수모형에 대하여 이론적으로 고찰한다. 특히 혼합모형의 설정, 모수 추정에 대하여 통계적으로 고찰하고 변량계수모형에 대한 가능한 모형을 열거하며, 그에 따르는 추정과 검정을 논의한다. 사례연구로 식이요법자료를 대상으로 가능한 변량계수모형을 적용하여 추정 및 검정을 실시한 결과, 고정인자인 사전값, 처리, 키 및 시간들의 인자는 체중감소에 대단히 유의함을 보여주었지만, 나이와 혈압은 유의하지 않았다. 처리효과에 있어서는 식이요법과 운동을 병행했을 때의 처리가 식이요법만 실시했을 때의 처리보다 체중이 더 감소했음을 알 수 있으며, 시간에 따른 체중감소의 효과는 삼차함수의 관계가 성립된다. 변량인자로는 개체효과는 유의하며 개체별 시간에 대한 교호작용의 효과는 차수가 높아질수록 급속도로 감소하여 3차 함수 관계가 적절한 모형으로 최종 선택되었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권4호
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pp.717-726
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2011
본 연구는 메타분석을 이용하여 녹차를 투여한 당뇨 유발 쥐들의 체중과 혈액 내 혈당량, 총 콜레스테롤, 중성지방, 고농도지단백 콜레스테롤의 평균비교를 통해 녹차의 항-당뇨 효과에 대해 알아보고자 한다. 헤지의 표준화된 평균차에서 고정효과모형을 적용한 결과 체중은 통계적으로 유의한 증가를 보였으며, 혈액 내 혈당량과 중성지방은 통계적으로 유의한 감소를 보였다. 동질성 검정을 통해 이질성을 보인 모든 변수에 대해 랜덤효과모형을 적용시킨 결과 체중은 유의한 증가를 보였으며, 혈액 내 혈당량은 유의한 감소를 보였다. 또한 녹차의 투여기간이 변수에 영향을 미치는지 알아보기 위해 메타회귀분석을 실시한 결과 모든 변수에 대해 녹차의 투여기간이 유의하지 않았다.
컴퓨터단층촬영을 이용하여 개에서 폐용적과 폐밀도를 측정하였으며, 체중, 나이, 성별 및 품종에 따라 분석하였다. 데이터 수집을 위해 호흡기 질환이나 심혈관계질환이 없는 개에서 수행된 흉부 컴퓨터단층촬영 영상이 사용되었으며, 전체 폐용적과 밀도의 측정을 위해 컴퓨터단층촬영 영상의 재구성 기법을 이용하였다. 폐용적은 체중이 증가할수록 통계적으로 유의적인 증가를 보였다(p < 0.0001). 폐밀도는 체중이 증가함에 따라 유의적으로 감소하였다(p = 0.0078). 그러나, 폐용적과 밀도는 성별 또는 연령과 상관 관계를 보이지 않았다. 따라서, 정량적 컴퓨터단층촬영 검사로 전체 폐용적이나 폐밀도를 평가할 때 체중으로 인한 효과가 고려되어야 한다.
본 연구에서는 중고등학생들의 BMI(Body Mass Index) 그룹에 따른 자신에 대한 인식정도, 학교생활 스트레스정도, 심리적 정도 등 요인과 연관성을 연구하였다. '2010 한국 청소년 건강 실태조사' 연구결과 데이터 7,187명을 이용하였다. BMI 그룹이 20미만인 저체중그룹, BMI가 20-24인 정상그룹, BMI가 25-29인 과체중그룹, BMI가 30이상인 비만그룹으로 구분하였다. 흡연을 해본 경험을 조사한 결과 저체중 BMI그룹은 592명 17.2%, 정상체중 BMI 531명 18.4%, 과체중 BMI 108명 21.8%, 비만 BMI 24명 25.8%가 흡연 경험이 있다고 조사되었다(p=0.016). 자신에 대한 만족도는 정상체중 BMI 그룹은 $14.24{\pm}3.15$점, 과체중 BMI 그룹은 $13.67{\pm}3.13$점, 비만 BMI 그룹은 $12.84{\pm}3.72$점으로 정상체중 그룹일수록 자신에 대한 만족도가 컸다(p=0.005). 학교생활은 저체중 BMI 그룹은 평균 $33.57{\pm}5.76$점, 정상체중 BMI 그룹은 $33.45{\pm}5.50$점, 과체중 BMI 그룹은 $33.12{\pm}5.34$점, 비만 BMI 그룹은 $32.21{\pm}7.43$점으로 나타났다(p=0.044). 이와 같이 사회적인 부적응 현상까지 발생시키고 있어 청소년 시기에 적절하고 효과적으로 신체적 관리가 될 수 있도록 하고 이와 함께 정신적 건강도 증대 될 수 있도록 산학관이 유기적인 체계 속에서 관리 및 운영해 나가야 할 것이다.
현재 내장형 프로세서에서 캐쉬 사이즈는 더 많은 트랜지스터 집적도와 낮은 공급 전력에 기인하여 점점 더 증가 되어지는 추세이다. 하지만 캐쉬 사이즈가 커질수록 더욱 더 많은 에너지 소비가 발생하게 되며, 결과적으로 프로세서 전체에서 소비하는 에너지 중에서 캐쉬에서 소비되는 에너지의 비중이 점점 더 증가 되고 있다. 이에 따라 캐쉬 에너지 소비를 줄이기 위한 많은 기법들이 제시되어져 왔다. 하지만 이러한 기존의 기법들은 캐쉬 에너지 소비의 2가지 방면, 즉, 정적 캐쉬 에너지 소비와 동적 캐쉬 에너지 소비 중에서 어느 한쪽에 초점을 맞추어 제시되어진 기법들이었다. 본 논문에서는 고성능 내장형 프로세서에서 캐쉬 에너지 소비의 2가지 방면인, 정적 캐쉬 에너지 소비와 동적 캐쉬 에너지 소비를 동시에 감소시키는 정적 에너지 소비 감소와 동적 에너지 소비 감소의 통합 기법을 제안한다. 이 통합 기법에는 이미 제안되어진 두 가지 기법, 동적 에너지 소비를 감소시키기 위한 웨이 예측 기법과 정적 에너지 소비를 감소시키기 위한 드라우지 캐쉬(drowsy cache) 기법을 적용한다. 또한 드라우지 캐쉬 기법을 사용하였을 때 생기는 추가적인 프로그램 실행 사이클들을 줄이기 위한 "프로그램 카운트를 이용하는 드라우지 상태의 데이타 캐쉬 라인 미리 깨움" 기법을 제안한다. 이러한 기법 적용을 레벨 1 데이타 캐쉬에 적용한다. 제안 되어진 통합 기법을 통해서 정적 데이타 캐쉬 에너지 소비와 동적 데이타 캐쉬 에너지 소비를 동시에 줄일 수 있게 되며, 같이 제안되어진 "드라우지 상태의 데이타 캐쉬 라인 미리 깨움"기법은 통합 기법 때문에 발생하는 추가적인 프로그램 실행 사이클의 증가를 감소시킬 수 있다.서 58.98로 줄이면서 계산시간은 평균 71ms에서 44ms 으로 빠르게 됨을 알 수 있었다.적외선 분광법을 이용한 사일리지의 화학적 조성분 함량 측정은 적은 오차 범위 내에서 신속하고 정확한 분석법이 될 수 있음을 확인 할 수 있었다. 비록 원물 생시료(IF)에 대한 직접적인 측정은 다소 예측 정확성이 떨어지지만 현장 적용성과 편리성을 높이기 위해서는 생시료의 측정시 오차를 줄일 수 있는 스펙트럼의 수처리 방법이나 산란보정 방법과 같은 데이터 처리기법에 대한 더 많은 연구가 앞으로 진행되어야 한다고 생각되어진다.상자의 50% 이상이 매일 생선 콩 및 콩제품과 채소류를 먹고 있었고, 인스턴트나 패스트푸드는 정상 체중군이 저체중군이나 과체중보다 매일 섭취하는 빈도가 낮았다(p<0.0177). 7. 가장 낮은 영양 섭취 상태를 보여준 영양소(% RDA< 75%)는 철분과 칼슘으로 조사 대상자의 3/4에 해당하는 조사 대상자가 영양 부족 상태였다. 칼슘 섭취의 경우 정상 체중군이 과체중군과 저체중군보다 섭취율이 낮았으나(p<0.0257) 철분은 군간 유의차는 없었다. 8. 칼슘의 경우 과체중군이 저체중군이나 정상 체중군에 비해 영양소 적정비율(NAR) 값이 높았으며(p<0.0257) 철분, 단백질, 비타민 $B_1$과 $B_2$, 나이아신의 경우도 통계적으로 유의하지는 않으나 과체중군이 저체중군 또는 정상 체중군의 NAR 값이 높은 경향을 보여주었다. 9가지 영양소의 NAR을 평균한 MAR 값은 군간 유의적이지는 않으나 과체중군(0.76)이 정상체중(0.73) 또는 저체중군(0.73)에 비해 높은 값은 보여주었다. 9. 철분은 과체중군(1.67)이 저체중(0.
본 연구에서는 인터넷상에서 일반 대중들이 행동 수정 방법을 통해 올바른 식습관을 비롯한 생활 습관을 가짐으로 체중 감량을 통해 정상적인 체중을 장기간 유지할 수 있도록 하기 위하여 전문가 시스템 툴인 KEA를 사용하여 실시간 상담을 해줄 수 있는 프로그램을 개발하였다. 전문가 시스템인 KEA는 MCRDR 이론을 사용하여 특정 분야의 전문가가 전문가 시스템에 관한 전문지식 없이도 시스템을 직접 구축 운용할 수 있는 환경을 구축하여 지식의 전문가가 직접 지식데이터 베이스를 구축하고 유지.보수하여 저렴한 비용으로 장기간 운영이 가능하다는 장점이 있다. 처음에 KEA로 상담할 수 있도록 지식을 학습시키기 위하여 체중 감량에 관련된 설문지를 작성하여 과체중 또는 비만한 사람 150명을 대상으로 설문을 받아 전문 영양사가 이에 대한 상담을 하고 이것을 KEA에 학습시켰다. 설문지는 인터넷 상담 프로그램과 같은 설문지를 사용하여 각 대상으 비만의 원인, 식습관, 생활습관, 운동 습관을 조사하였다. 체중 감량 상담은 행동 수정 이론을 적용하여 내담자가 스스로 잘못된 식습관 및 생활습관을 수정함으로써 점차 체중을 감량하여 평생 적절한 체중을 유지할 수 있는 방법을 터득할 수 있도록 상담하는 것을 원칙으로 하였다. 지식을 KEA에 학습시키는 방법은 조사한 설문을 바탕으로 case에서 적절한 항목값으로 추출하고 KEA에 지식을 만들기 위한 조건으로 추가한 후 이러한 조건에 맞는 상담 결론을 선택하고 추가하는 방식으로 KEA에 학습시켰다. 이 프로그램은 인터넷을 통해 일반인이 사용할 수 있도록 인터페이스를 만들었고 사용자가 프로그램에 들어가서 실시간으로 전문가의 상담을 받을 수 있다. 사용자가 인터넷 체중감량 상담 프로그램을 사용하기 위하여 화면에 있는 설문에 답을 기입하면 이미 축적된 KEA의 지식으로 실시간으로 상담의 결론을 내려주었다. 만약 사용자의 상황이 KEA에 축적되어 있는 지식으로 결론을 내릴 수 없으면 '결론없음'이라는 말이 뜨게 되고 이때는 전문가각 직접 이 상담 case를 분석하여 KEA에 지식을 축적시켜 점차 KEA의 지식을 확충시켰다. 결론적으로 전문가 시스템인 KEA를 이용하여 체중 감량의 원칙을 행동 수정 방법에 따라서 사용자의 개인에 맞는 방법을 체중 감량을 할 수 있도록 전문가가 일대일로 실시간으로 상담할 수 있도록 하여 건강하게 체중 감량을 할 수 있도록 하였다.
세포는 환경 변화 및 자극으로부터 자신을 보호하기 위해 유전자가 발현하여 생명을 유지 시스템을 갖고 있다. 유전자의 발현은 비정상적인 상태의 세포를 환경을 조절, 변화시켜 정상으로 바꾸기 위한 기능, 발달단계에 필요한 기능 등 생명현상에 필요한 특수 역할을 수행한다. 따라서 각 유전자의 기능을 아는 것은 생물학적으로 상당히 의미 있는 일이다. 본 논문에서는 유전자 기능을 알아보기 위해 발현 패턴을 통해 같을 때, 유사한 형태 혹은 시차를 갖고 동일한 형태로 발현하는 유전자들은 같은 기능을 한다는 가정을 하였다. 이 가정에 기반하여 각 유전자들을 기능에 따라 분류하였다. (1) IFSA선형 모델을 적용하여 데이타를 잘 나타내 줄 수 있는 특징 패턴을 찾았으며 (2) 이 특징 패턴으로부터 본 논문에서 제안한 Membership Scoring Function을 이용하여 유전자를 필터링(filtering) 하였다. 이 유전자들은 기존의 ICA(Independent Component Analysis) 방법에서 보다 IFSA 방법이 더 효과적으로 각 기능에 따른 유전자 그룹을 찾아내줌을 GO(Gene Ontology)에서 확인할 수 있었다. 이는 시차 혹은 위상 변화에 상관없이 데이타를 잘 나타낼 수 있는 IFSA의 특성이, ICA보다. 생물학적인 변수를 더 고려해 줄 수 있기 때문이라고 생각된다[1]. 이 논문의 또 다른 주요 작업은 유전자의 상호작용 관계로부터 유전자 네트웍을 얻어내는 것이다. 유전자 네트웍은 같은 그룹 내에서 유전자간의 상관 계수를 구하고 가장 높은 상관도를 보이는 유전자쌍을 연결시켜 얻게되었다. 이 네트웍 역시 GO 해석에서 그 유효성을 확인하였다.를 평균 66.02에서 58.98로 줄이면서 계산시간은 평균 71ms에서 44ms 으로 빠르게 됨을 알 수 있었다.적외선 분광법을 이용한 사일리지의 화학적 조성분 함량 측정은 적은 오차 범위 내에서 신속하고 정확한 분석법이 될 수 있음을 확인 할 수 있었다. 비록 원물 생시료(IF)에 대한 직접적인 측정은 다소 예측 정확성이 떨어지지만 현장 적용성과 편리성을 높이기 위해서는 생시료의 측정시 오차를 줄일 수 있는 스펙트럼의 수처리 방법이나 산란보정 방법과 같은 데이터 처리기법에 대한 더 많은 연구가 앞으로 진행되어야 한다고 생각되어진다.상자의 50% 이상이 매일 생선 콩 및 콩제품과 채소류를 먹고 있었고, 인스턴트나 패스트푸드는 정상 체중군이 저체중군이나 과체중보다 매일 섭취하는 빈도가 낮았다(p<0.0177). 7. 가장 낮은 영양 섭취 상태를 보여준 영양소(% RDA< 75%)는 철분과 칼슘으로 조사 대상자의 3/4에 해당하는 조사 대상자가 영양 부족 상태였다. 칼슘 섭취의 경우 정상 체중군이 과체중군과 저체중군보다 섭취율이 낮았으나(p<0.0257) 철분은 군간 유의차는 없었다. 8. 칼슘의 경우 과체중군이 저체중군이나 정상 체중군에 비해 영양소 적정비율(NAR) 값이 높았으며(p<0.0257) 철분, 단백질, 비타민 $B_1$과 $B_2$, 나이아신의 경우도 통계적으로 유의하지는 않으나 과체중군이 저체중군 또는 정상 체중군의 NAR 값이 높은 경향을 보여주었다. 9가지 영양소의 NAR을 평균한 MAR 값은 군간 유의적이지는 않으나 과체중군(0.76)이 정상체중(0.73) 또는 저체중군(0.73)에 비해 높은 값은 보여주었다. 9.
개인의 건강과 삶의 질의 향상을 위해 웰니스에 대한 사람들의 관심이 증가하고 있다. 개인의 건강 데이터 분석을 위해 체중, BMI, 혈압과 같은 신체 측정 데이터를 사용하거나 일상생활의 식사 기록이나 운동량 기록으로 축적된 데이터를 사용한다. 축적된 건강 데이터는 개인이 가진 잠재적인 질병을 예측하거나 식사 또는 운동 패턴의 분석이 가능하다. 식품 영양학 분야에서는 여러 명의 식이 데이터와 건강정보를 설문을 통해 수집하여 입력 데이터에 대한 하나의 가설을 세우고 여러 통계 분석을 통해 가설을 검증하는 방식으로 데이터 분석 실험을 진행한다. 한편, 과학자들의 실험의 편리성을 위한 문제풀이환경에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 식품 영양학적으로 식이 데이터 분석의 효율적인 실험환경을 위한 문제풀이환경을 설계한다. 제안된 문제풀이 환경은 반복적인 실험 단계를 자동화하고 순차적인 작업을 병렬 수행 가능하도록 분산 컴퓨팅 환경에 배치하여 전체 실험의 속도를 높인다.
본 논문은 기존의 수동으로 높이 조절만 가능한 단순 의자를 탈피하여 자라나는 아이의 신장과 체형에 맞게 의자 높이를 자동으로 조절해주는 스마트 의자를 제안한다. 본 논문의 주요 특징은 다음과 같다. 첫째, 초음파센서와 무게센서를 사용하여 아이의 신장과 체중을 측정함으로써 신체에 맞게 자동으로 의자의 각도와 높낮이를 조절해준다. 둘째, 센서를 통해 실시간으로 데이터를 수집하여 App 화면에 건강 상태를 보여주고 아이 등급표와 비교하여 아이의 성장률을 가시적으로 보여준다. 셋째, 압력 센서를 이용하여 아이의 자세 상태를 보여주고 App 알림과 데이터 분석으로 아이의 자세 교정에 도움을 준다. 넷째, 신호를 전달하면 지정된 자리로 의자가 자동으로 이동하는 기능을 제공한다. 제안된 시스템은 IoT 기술을 접목함으로써 성장이 빠른 영유아를 키우는 가정을 대상으로 의자 교체에 필요한 비용 절감 효과와 바쁜 현대인들을 위해 아이의 건강관리를 보다 효율적으로 돕는 것을 목표로 한다.
이 연구에서는 PBL교육방법 및 교수법의 기초공학에 적용 예제로써 그 핵심 요구사항들인 높은 전공지식(the learner acquisition of critical knowledge), 고도의 문제해결 능력(problem solving proficiency), 학습자 중심의 학습전략 (self-directed learning strategies), 및 집단참여 기술(team participation skills)을 구현하기 위해 ET 헬스기구를 활용하여 물성과 생체 사이의 물리변수의 단위 통일, 실험 데이터의 오차범위 계산, 시스템이 물성과 생체를 포함하는 에너지보존법칙과 운동방정식 유도, 및 데이터의 패턴 해석 능력을 기르도록 하였다. 이 연구에서는 ET 기구가 PBL 교육방법과 교수법을 채택하는 좋은 예제가 될 수 있음을 보여준다. 수업계획은 한 학기용으로 준비되었으며 학습자가 주도적으로 그리고 창의적으로 실험수행을 하고 그 결과를 분석을 하도록 주어진 세 가지 PBL 프로젝트에 대해 얻어진 최종결과는 (1) 집단 A의 문제에 대해 얻어진 운동속도(km/s) 대 에너지 소비량(Cal) 도표의 기울기는 23.5o였으며, (2) 집단 B의 문제에 대해 얻어진 체중감량(kg) 대 에너지 소비량(Cal)의 도표의 각도범위는 15.0o ~ 26.5o 이었고, 마지막으로, (3) 집단 C의 문제에 대해서 운동 거리(km) 대 체중감량(kg) 도표의 각도변화는 51.0o 이였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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