• 제목/요약/키워드: Video-conference

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치과의료인력의 노인 구강근력 강화훈련 관련 인식 및 실태에 관한 질적 연구 - 초점집단면접 적용 - (A qualitative study on perceptions and status of oral muscle strength training for older adults among dental medical personnel - Focus group interviews -)

  • 최윤영;이경희
    • 한국치위생학회지
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    • 제22권6호
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    • pp.551-561
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    • 2022
  • Objectives: This study aimed to investigate the perceptions regarding oral muscle strength training for elder people among dental professionals. Methods: The study participants were selected using non-probability sampling methods, as dentists and dental hygienists with more than 3 years of work experience at dental institutions. A total of 15 participants were selected, including 6 dentists, 4 clinical dental hygienists, and 5 public dental hygienists. Interviews were conducted in June and July 2022, and two focus group interviews were conducted for each group. The first round was face-to-face and the second round was conducted through an online video conference. Results: Through focus group interviews, five factors were obtained; lack of awareness, value of training, factors necessary for implementation, performance status, and obstructive factors. It was found that most study participants had a negative perception regarding the application of oral muscle strength training for elder people due to the lack of information and education on the subject. However, the benefit of oral muscle strength training was positively recognized; adequate educational material, appropriate compensation, adequate time, and availability of patients will be necessary for proper training. Conclusions: It is necessary to improve the perceptions regarding the importance of strengthening oral muscles for the elder people among dentists and dental hygienists. In addition, high-quality educational material that can be easily comprehended and practiced should be developed for effective training.

3D 디자인을 위한 안드로이드 TurboVNC 뷰어 (AndroidTurboVNC Viewer for 3D Design)

  • 김태훈;최종찬;이정준
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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    • pp.1135-1138
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    • 2011
  • 안드로이드 시장이 급성장함에 따라 안드로이드 기반 어플리케이션에 대한 수요가 많아지고 있다. 그로 인해 3D 그래픽적 기능을 요구하는 어플리케이션에 대한 요구도 늘어났다. 그러나 안드로이드 단말기에서는 3D 처리능력이 데스크 탑과 비교하여 성능과 서비스에 한계가 있다. 그렇기 때문에 VNC(Virtual Network Computing)를 사용하여 고성능의 그래픽을 요구하는 프로그램을 실행할 수 있게 된다. VNC 란 클라이언트에서 데스크 탑으로 접속하여 원격으로 제어하고 그 결과를 그래픽으로 확인하는 프로그램이다. 그러나 기존의 Android VNC 는 해상도가 낮고, 이미지 전송 속도가 느리기 때문에 3D 렌더링 이미지 처리가 불가능했다. 또한 Android VNC 는 인터페이스가 불편하여 입력 오류가 많아 사용이 불편했다는 단점 등이 지적되어 왔다. 본 논문에서는 이를 개선하기 위한 Android Turbo VNC 를 제안한다. Android Turbo VNC는 libjpeg-turbo 코덱을 적용하여 3D 이미지 부분에서 기존의 Android VNC 에 비하여 약 80~120%의 이미지 개선과 이미지 압축률을 4 배정도 높여 CAD 와 같은 고성능의 그래픽을 요구하는 프로그램의 사용을 가능하게 한다. 그리고 Android Turbo VNC 에서는 기존 Android VNC 의 불편한 UI 를 개선하였다. 클라우드 서버에서는 CAD, Document, Game, Video, General 총 5 가지의 프로그램을 서비스하여 그에 맞는 테마 별 UI 를 제공한다. libjpeg-turbo 코덱의 적용을 통해 Android-Turbo VNC 는 수십 장의 설계 도면을 굳이 들고 다니지 않더라도 하나의 테블릿 PC 안에서 보는 것이 가능하게 된다. 테마별 UI 중 CAD 테마는 3D CAD 를 사용하는 산업현장에서 적극적으로 활용될 것으로 기대된다.

빅데이터를 활용한 언택트 시대의 1인 콘텐츠 유통 사례 분석 (A Case Study on the Distribution of Cultural Contents in the Untact Era Using Big Data)

  • 왕덕원;김정현;손혜지;전민준;최훈
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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    • pp.301-302
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    • 2021
  • 코로나19 사태 이후, '사회적 거리두기'가 시행되면서 기존의 '대중문화'나 예능 프로그램들이 양방향 커뮤니케이션을 하지 못하게 되며 쇠퇴하게 되었다. 이후 생겨난 '언택트 콘텐츠'는 BTS의 '방방콘'과 같은 언택트 공연이나 글로벌한 OTT(온라인 동영상 서비스)인 넷플릭스의 급성장 등으로 성장 가능성을 보여주고 있다. 또한 글로벌하고 언택트한 콘텐츠들은 대부분 온라인과 디지털에서 이루어지며 이는 엄청난 양의 빅데이터를 쏟아내게 된다는 것을 의미한다. 따라서 언택트 콘텐츠의 유통과정에서 쏟아지는 빅데이터를 분석하는 것은 소비자의 니즈를 파악하는 것에 많은 도움이 되며, 이에 따른 성장 기대치 또한 높을 것이다. 그래서 우리는 해당 연구주제와 관련해 기존 연구에서 진행되었던 연구 사례들을 찾아보고, 이를 통해 빅데이터가 언택트 시대의 콘텐츠 유통에 어떤 영향을 미칠 수 있을 것인지에 대해 분석하고자 한다.

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미디어 초개인화 추천을 위한 YCrCb 컬러 모델 분석을 통한 영상의 메타데이터 추출에 대한 연구 (A Research on Image Metadata Extraction through YCrCb Color Model Analysis for Media Hyper-personalization Recommendation)

  • 박효경;용성중;유연휘;문일영
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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    • pp.277-280
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    • 2021
  • 최근 높은 접근성을 기반으로 다양한 콘텐츠가 양산됨에 따라 미디어 콘텐츠 시장이 더욱 활성화되고 있다. 사용자들은 취향에 맞는 콘텐츠를 찾고자 하며, 각 플랫폼에서 콘텐츠의 개인화 추천을 위해 경쟁하고 있다. 효율적인 추천시스템을 위해서는 양질의 메타데이터가 필요하다. 기존의 플랫폼들은 영상의 메타데이터를 사용자가 직접 입력하는 방식을 취하고 있다. 이는 많은 양의 데이터를 처리하는 데에 시간과 비용을 낭비하게 할 것이다. 본 논문에서는 미디어 초개인화 추천을 위해서 영화예고편을 바탕으로, 영상의 YCrCb 컬러 모델을 기반으로 키프레임을 추출하고, 인공지능의 지도학습을 통해 영화 장르를 구별하고 추후 메타데이터 생성을 위한 활용방안을 제안하고자 한다.

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단말 적응적 미디어 화면비 변환 시스템 (Device Adaptive Video Resolution Transform System)

  • 이승호;정진우;김성제
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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    • pp.1325-1328
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    • 2022
  • 언제 어디서든 한 손으로 미디어 콘텐츠를 소비할 수 있게 해주는 모바일 기기들이 기존 전통적 미디어 콘텐츠 단말기였던 TV나 데스크톱 PC들을 대체하게 되면서 세로형 영상 콘텐츠에 대한 수요가 나날이 높아져 가고 있다. 이와 더불어 모바일 단말기 제조사들은 서로 간의 경쟁에서 앞서기 위해 제품 차별화 전략을 수립하고 모바일 사용자들의 요구 사항을 세세하게 맞추기 위한 결과, 저마다 다른 디스플레이 해상도 규격을 가진 모바일 기기들이 생산되고 있는 상황이다. 이에 미디어 콘텐츠 제작자들은 기존 가로형 영상 콘텐츠와 더불어 새롭게 요구되는 세로형 영상 콘텐츠들을 저마다 다른 해상도 규격에 맞추는데 많은 시간과 비용을 투자하고 있다. 더 나아가 모바일 단말기 해상도 규격과 맞지 않는 영상 콘텐츠를 시청하게 될 경우, 모바일 사용자 입장에서는 디스플레이 전체 영역을 뷰포트로 잡을 수 없어 시청 만족도가 떨어질 수 있다. 이에 본 논문은 한 번의 콘텐츠 제작을 통해서도 추가 비용 없이 다양한 디스플레이 규격을 가진 단말기들에 대해 맞춤형 콘텐츠 서비스 제공을 가능하게 하여 미디어 콘텐츠 소비자들에게 충분한 시청 몰입감을 제공해줄 수 있는 단말 적응적 미디어 화면비 변환 시스템을 제안한다. 단말 적응적 미디어 화면비 변환 시스템은 딥러닝 네트워크 모델과 이미지 관련 라이브러리를 기반으로 하여 설계한 시스템이며, 사용자가 시청하기 원하는 영역을 판단하고, 사용자가 원하는 뷰포트 종횡비에 따라 해당 영역을 잘라내어 사용자가 원하는 세로형 영상 콘텐츠를 제공해준다.

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지역 전통시장 활성화를 위한 지능형 시스템 구축 제언 (Suggestions for establishing a smart system to revitalize the local traditional market)

  • 이정훈;조정원
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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    • pp.191-193
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    • 2022
  • 인공지능, 빅데이터 등 디지털 기술의 촉발로 인한 4차 산업혁명의 도래는 사회, 문화, 산업 등에 많은 변화를 일으켰다. 하지만, 각 지역의 전통시장은 새로운 유통환경과 소비자 변화에 신속하게 대응하지 못하고 있다. 특히, 제주지역 전통시장의 경우 제주 방문 관광객 대상의 마케팅 전략 등 지역적 특성을 살리지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 제주 지역적 특성을 고려한 빅데이터 및 인공지능 기반의 스마트 전통시장 구축에 대해 제언하고자 한다. 연구 내용으로는 방문자 빅데이터 분석을 통한 고객 프로파일링, 트래픽 분석을 통한 관광객 동선 결과제공, 실시간 인기 제품 차트 제공, 영상기반 화재 및 범죄 예방 기능 개발 등이 있다.

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Real-time automated detection of construction noise sources based on convolutional neural networks

  • Jung, Seunghoon;Kang, Hyuna;Hong, Juwon;Hong, Taehoon;Lee, Minhyun;Kim, Jimin
    • 국제학술발표논문집
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    • The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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    • pp.455-462
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    • 2020
  • Noise which is unwanted sound is a serious pollutant that can affect human health, as well as the working and living environment if exposed to humans. However, current noise management on the construction project is generally conducted after the noise exceeds the regulation standard, which increases the conflicts with inhabitants near the construction site and threats to the safety and productivity of construction workers. To overcome the limitations of the current noise management methods, the activities of construction equipment which is the main source of construction noise need to be managed throughout the construction period in real-time. Therefore, this paper proposed a framework for automatically detecting noise sources in construction sites in real-time based on convolutional neural networks (CNNs) according to the following four steps: (i) Step 1: Definition of the noise sources; (ii) Step 2: Data preparation; (iii) Step 3: Noise source classification using the audio CNN; and (iv) Step 4: Noise source detection using the visual CNN. The short-time Fourier transform (STFT) and temporal image processing are used to contain temporal features of the audio and visual data. In addition, the AlexNet and You Only Look Once v3 (YOLOv3) algorithms have been adopted to classify and detect the noise sources in real-time. As a result, the proposed framework is expected to immediately find construction activities as current noise sources on the video of the construction site. The proposed framework could be helpful for environmental construction managers to efficiently identify and control the noise by automatically detecting the noise sources among many activities carried out by various types of construction equipment. Thereby, not only conflicts between inhabitants and construction companies caused by construction noise can be prevented, but also the noise-related health risks and productivity degradation for construction workers and inhabitants near the construction site can be minimized.

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Object Detection Based on Deep Learning Model for Two Stage Tracking with Pest Behavior Patterns in Soybean (Glycine max (L.) Merr.)

  • Yu-Hyeon Park;Junyong Song;Sang-Gyu Kim ;Tae-Hwan Jun
    • 한국작물학회:학술대회논문집
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    • 한국작물학회 2022년도 추계학술대회
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    • pp.89-89
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    • 2022
  • Soybean (Glycine max (L.) Merr.) is a representative food resource. To preserve the integrity of soybean, it is necessary to protect soybean yield and seed quality from threats of various pests and diseases. Riptortus pedestris is a well-known insect pest that causes the greatest loss of soybean yield in South Korea. This pest not only directly reduces yields but also causes disorders and diseases in plant growth. Unfortunately, no resistant soybean resources have been reported. Therefore, it is necessary to identify the distribution and movement of Riptortus pedestris at an early stage to reduce the damage caused by insect pests. Conventionally, the human eye has performed the diagnosis of agronomic traits related to pest outbreaks. However, due to human vision's subjectivity and impermanence, it is time-consuming, requires the assistance of specialists, and is labor-intensive. Therefore, the responses and behavior patterns of Riptortus pedestris to the scent of mixture R were visualized with a 3D model through the perspective of artificial intelligence. The movement patterns of Riptortus pedestris was analyzed by using time-series image data. In addition, classification was performed through visual analysis based on a deep learning model. In the object tracking, implemented using the YOLO series model, the path of the movement of pests shows a negative reaction to a mixture Rina video scene. As a result of 3D modeling using the x, y, and z-axis of the tracked objects, 80% of the subjects showed behavioral patterns consistent with the treatment of mixture R. In addition, these studies are being conducted in the soybean field and it will be possible to preserve the yield of soybeans through the application of a pest control platform to the early stage of soybeans.

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구성주의 이론에 기반한 자기주도적 웹 기반 교육의 설계와 구현 (Design and Implementation of Web Based Instruction Based on Constructivism for Self-Directed Learning Ablity)

  • 김기남;김의정;김창석
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
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    • pp.855-858
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    • 2006
  • 정보화 시대에 이르러 정보통신기술의 급속한 발달은 교육을 포함한 모든 분야에 획기적인 패러다임의 변화를 가져왔다. 교육에 있어서의 변화는 단순한 지식의 축적이 아닌 학습자가 스스로 문제를 발견하고, 이를 위한 적절한 해결방법을 습득함을 의미한다. 즉, 교사는 조언자로서의 역할을, 학생은 학습의 주도자로서의 역할을 담당하며, 이는 교육의 주체가 교사중심에서 학생중심으로의 전환을 뜻한다. 이러한 교육적 패러다임의 변환과 더불어 주목받고 있는 교수학습이론이 "구성주의(Constructivism)"이다. 구성주의의 틀안에서 과거의 교사중심의 직접교수법 대신에 학습자 중심의 참여학습을 강조하고 있으며, 새로운 교육적 패러다임의 실천적 방안을 구체적으로 제시하고 있다. 이러한 실천적 방안을 구축 가능하게 해준 것이 바로 정보통신기술 그중에서도 인터넷(internet)의 발달이다. 인터넷에서 가장 활발하게 사용되고 있는 웹(Web)은 그 특성상 구성주의 학습원리를 실현하는데 적절한 환경을 제공하고 있으며, 교육 시스템의 변화를 가져오고 있다. 인터넷을 활용한 웹상에서의 교수학습은 교실이라는 제한된 공간에서 판서에 의존하는 방식의 수업이 아닌 풍부하고 다양한 형태의 폭넓은 자료의 습득을 가능하게 하며, 학습자에게 생동감 있는 학습 경험을 주어 학습 동기를 유발할 수 있다. 또한 기존의 수업에 비해 비교적 시간과 장소의 제약에서 자유롭게 학습할 수 있으며, 학습내용과 관련된 최신의 정보를 참조할 수 있다. 그리고 이미지, 오디오, 비디오, 텍스트와 같은 풍부한 멀티미디어 인터페이스 (Interface)가 가능하고 게시판, 이메일, 채팅을 통하여 교사와 학습자간에 활발한 상호작용이 이루어질 수 있다는 점에서 교육적 가능성이 대두되고 있다. 학교나 교육담당자들도 이런 교육기자제의 첨단화 더불어 새로운 교수 학습 모형 개발에 힘을 쓰고 있다. 이에 본 논문은 구성주의 학습원리에 토대를 둔, 월 기반 교육시스템의 설계 및 구현을 통하여 학습자 중심의 자기주도적 학습활동이 이루어질 수 있는 교육환경을 구축하는데 그 목적이 있다. 라라서 학습자는 학습자의 필요(need)에 라라 선별적으로 강의를 수강할 수 있고, 키워드 정색을 통해 학습하고자 하는 내용을 구분하여 학습할 수 있도록 구현하였다. 이를 통해 학습자들이 자기 주도적으로 주어진 문제에 대해 스스로 해결하는 방법을 찾아 학습할 수 있도록 함으로씨 학습 능력을 키우도록 하는데 그 주안점이 있다.

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TCP 와 RTP/RTCP 유사한 흐름제어 알고리즘 (A TCP-like flow control algorithm for RTP/RTCP)

  • 나승구;윤성덕;안종석
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (3)
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    • pp.480-482
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    • 1998
  • 최근, 멀티캐스트 기법을 사용하는 멀티미디어 응용 프로그램들이 인터넷에 등장하고 있다. 이들 응용 프로그램들의 성공 여부는 수신자들에게 전송되는 음성/영상의 품질에 의해 좌우된다. 인터넷은 응용프로그램의 QoS(Quality of Service) 에 대한 요구를 보장할 수 없기 때문에 멀티케스트 트래픽(multicast traffic)을 위하여 인터넷의 성능을 최대한 효율적으로 이용할 수 있도록 흐름제어에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 그 중 IVS(INRIA Video conferencing System)에서 제안한 멀티캐스트 트래픽 흐름제어 알고리즘은 수신자가 주기적으로 전달하는 RTCP 의 패킷손실 정보에 의해 송신자가 전송율을 조절하는 것이다. 그러나 이 알고리즘은 네트워크 상태가 무부하(unload)임에도 불구하고 느린 피드백으로 인하여 가용 네트워크 대역폭을 빠르게 파악하지 못하기 때문에, TCP트래픽과 경쟁 상태에서 네트워크 대역폭을 불공정(unfairness)하게 사용하게 되고 네트워크 상태에 알맞는 전송율을 결정하지 못한다. 본 논문에서는 더욱 공정하게 대역폭을 공유할 수 있고 전체 링크 이용율을 높이는 두 가지 기법을 제안한다. 첫째, 측정된 네트워크 혼잡상태에 따라 RTCP 피드백의 전송 빈도를 동적으로 조절하는 것이다. 둘째, TCP와 같이 전송율을 증가/감소시킴으로써 공정하게 네트워크를 공유하도록 하는 것이다. 본 논문에서는 이 두 가지 기법들이 TCP 트래픽에 영향을 주지 않고 또한 RTCP피드백의 양을 증가시키지 않으면서도 공정하게 네트워크 대역폭을 공유함으로써 링크의 이용율을 높일 수 있다는 것을 시뮬레이션을 통하여 보여준다.안 모니터링 기 능 등으로 조사되었다.도 멜-켑스트럼을 사용한 경우 67.5%, K-L계수를 사용한 경우 75.3%로 7.8%의 향상된 인식률을 보였으며 K-L계수와 회귀계수를 결합한 경우에서도 비교적 높은 인식률을 보여 숫자음에 대해서도 K-L계수의 유효성을 확인할 수 있었다..rc$ 구입할 때 중점적으로 살펴보는 사항은 신선도와 순수재래종 여부, 위생상태였다. 한편 소비자가 언제나 구입할 수 없다는 의견이 85.2%나 되어 원활한 공급과 시장조성이 아직 정착되지 않고 있었다. $\bigcirc$ 현재 유통되고 있는 재래종닭은 소비자 대부분이 잡종으로 인식하고 있었으며, 재래종과 일반육계와의 구별은 깃털색, 피부색, 정강이색등 외관상으로 구별하고 있었다. 체중에 대한 반응은 너무 작다는 의견이었고, 식품으로의 인식도는 비교적 고급식품으로 인식하고 있다. $\bigcirc$ 재래종닭고기의 브랜드화에 대한 견해는 젊고 소득이 높은 계층에서 브랜드화의 필요성을 강조하고 있다. $\bigcirc$ 재래종달걀의 소비형태는 대부분의 소비자가 좋아하였으나 아직 먹어보지 못한 응답자가 많았다. 재래종달걀의 맛에 대해서는 고소하고 독특하여 차별성을 느끼고 있었다. $\bigcirc$ 재래종달걀의 구입장소는 계란판매점(축협.농협), 슈퍼, 백화점, 재래닭 사육 농장등 다양하였으며 포장단위는 10개를 가장 선호하였고, 포장재료는 종이, 플라스틱, 짚의 순으로 좋아하였다. $\bigcirc$ 달걀의 가격은 200원정도를 적정하다고 하였으며, 크기는 (평균 52g)는 가장 적당하다고

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