• 지능정보연구
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• 제26권3호
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• pp.149-169
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• 2020

현 정부의 주요 국책사업 중 하나인 도시재생 뉴딜사업은 매년 100 곳씩, 5년간 500곳을대상으로 50조를 투자하여 낙후된 지역을 개발하는 것으로 언론과 지자체의 높은 이목이 집중되고 있다. 그러나, 현재 이 사업모델은 면적 규모에 따라 "우리동네 살리기, 주거정비지원형, 일반근린형, 중심시가지형, 경제기반형" 등 다섯 가지로 나뉘어 추진되어 그 지역 본래의 특성을 반영하지 못하고 있다. 국내 도시재생 성공 키워드는 "주민 참여", "지역특화" "부처협업", "민관협력"이다. 성공 키워드에 따르면 지자체에서 정부에게 도시재생 사업을 제안할 때 지역주민, 민간기업의 도움과 함께 도시의 특성을 정확히 이해하고 도시의 특성에 어울리는 방향으로 사업을 추진하는 것이 가장 중요하다는 것을 알 수 있다. 또한 도시재생 사업 후 발생하는 부작용 중 하나인 젠트리피케이션 문제를 고려하면 그 지역 특성에 맞는 도시재생 유형을 선정하여 추진하는 것이 중요하다. 이에 본 연구는 '도시재생 뉴딜 사업' 방법론의 한계점을 보완하기 위해, 기존 서울시가 지역 특성에 기반하여 추진하고 있는 "2025 서울시 도시재생 전략계획"의 도시재생 유형을 참고하여 도시재생 사업지에 맞는 도시재생 유형을 추천하는 시스템을 머신러닝 알고리즘을 활용하여 제안하고자 한다. 서울시 도시재생 유형은 "저이용저개발, 쇠퇴낙후, 노후주거, 역사문화자원 특화" 네 가지로 분류된다 (Shon and Park, 2017). 지역 특성을 파악하기 위해 총 4가지 도시재생 유형에 대해 사업이 진행된 22개의 지역에 대한 뉴스 미디어 10만여건의 텍스트 데이터를 수집하였다. 수집된 텍스트를 이용하여 도시재생 유형에 따른 지역별 주요 키워드를 도출하고 토픽모델링을 수행하여 유형별 차이가 있는 지 탐색해 보았다. 다음 단계로 주어진 텍스트를 기반으로 도시재생 유형을 추천하는 추천시스템 구축을 위해 텍스트 데이터를 벡터로 변환하여 머신러닝 분류모델을 개발하였고, 이를 검증한 결과 97% 정확도를 보였다. 따라서 본 연구에서 제안하는 추천 시스템은 도시재생 사업을 진행하는 과정에서 신규 사업지의 지역 특성에 기반한 도시재생 유형을 추천할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국조경학회지
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• 제43권1호
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• pp.40-53
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• 2015

산업현장의 변화와 요구에 부응할 수 있는 인력을 체계적으로 양성하기 위하여 2001년에 국무조정실을 중심으로 NCS(National Competency Standards, 이하 NCS)와 국가자격체제(National Qualification Frameworks, 이하 NQF)의 도입이 결정되었다. 건설분야 내 조경 역시 2008년 "국가직무능력표준(NCS) -조경"이 시범 개발되어 2009년부터 3년간 시범운영되었다. 특히 2013년 출범한 박근혜 정부의 주요 국정과제 중 하나로 '학벌이 아닌 능력 중심의 사회 구현'이 채택되면서, 이를 실천하기 위한 구체적인 수단으로 NCS 체제 구축이 전국적으로 확산되고 있는 시점이다. 그러나 국가에서 개발한 NCS의 경우, 이상적인 직무수행능력을 명시하였기 때문에 각 대학의 학생수준의 차이, 기자재와 교수들의 확보문제, 현행교육과정의 시수 문제 등 실질적인 운영상의 문제점을 반영하지 못한 단점이 있으므로, 이를 현실적인 교육과정에 연착륙시키기 위해서는 현재의 교육과정과 NCS와의 차이 즉 갭(gap)을 명확히 분석하는 과정이 선행되어야 한다. 갭분석은 기존의 교육과정을 NCS 기반 교육과정으로 개편하기 위한 초기 단계의 방법론으로 NCS 능력단위별 능력단위요소와 수행준거를 기준으로 학과 내 기존 교육과정과의 괴리도 혹은 일치 정도를 1에서 5까지 리커트 척도를 활용하여 기입한 후 분석하는 방법이다. 이처럼 현재의 대학 내 교육과정과 NCS와의 일치 및 괴리 정도를 측정함으로써 향후 NCS 운영을 희망하는 대학에서는 NCS의 적용 가능성과 개발 운영 이후의 효과성을 검증할 수 있는 기초 도구를 확보할 수 있다. 갭분석을 통한 교육과정 개편의 장점으로는 첫째, 정부의 재정지원 사업과 연계하여 정성적인 학과별 NCS 도입률에 대한 정량적 지표를 제공할 수 있으며, 둘째, NCS 기반 교육과정 개편 시 부족한 혹은 포화상태인 부분에 대한 객관적인 기준을 제공해 준다. 즉, 해당 NCS 세분류 도입 시 부족한 능력단위 및 능력단위요소를 추출할 수 있으며, 기존 과목별 능력단위요소별로 보완 사항도 추출할 수 있는 동시에, 이를 통한 상세 강의계획서 및 기초 교과목 개설을 위한 방향성을 제시해 주는 장점이 있다. 다만, 현재까지 개발된 갭분석의 이론을 보완하여 보다 체계적으로 정비해야 하는 과제는 남아 있다. 교육부, 고용노동부는 산업현장의 요구를 교육훈련 및 자격에 체계적으로 반영하기 위해 관련 산업계 인사들이 모여 실무적인 차원에서 NCS 표준을 적극적으로 개발하고 보급하여야 하며, NCS 적용을 희망하는 대학에서는 일과 자격이 연계될 수 있는 교육과정을 NCS 기반으로 개편하여야 할 것이다. 이를 위해 대학에서는 관련 산업 전망 및 대학 내 교수자원과 지역 산업과의 관련성을 고려하여 적용하고자 하는 NCS 세분류를 명확히 선정하여야 할 것이다. 이후 NCS 기반 교육과정 개편을 위해 갭분석을 사용하여 개편의 방향과 기준을 보다 객관적이고 합리적으로 수립하여 교육과정명세서에 대한 명확한 논리적 근거를 확보하고 있어야 과정이수형 자격제도에 효율적으로 동참할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제18권1호
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• pp.1-21
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• 2012

최근 스마트폰의 등장으로 인해 사용자들은 시간과 공간의 제약 없이 스마트폰을 이용한 새로운 의사소통의 방법을 경험하고 있다. 이러한 스마트폰은 고화질의 컬러화면, 고해상도 카메라, 실시간 3D 가속그래픽과 다양한 센서(GPS와 Digital Compass) 등을 제공하고 있으며, 다양한 센서들은 사용자들(개발자, 일반 사용자)로 하여금 이전에 경험하지 못했던 서비스를 경험할 수 있도록 지원하고 있다. 그 중에서 모바일 증강현실은 스마트폰의 다양한 센서들을 이용하여 개발할 수 있는 대표적인 서비스 중 하나이며, 이러한 센서들을 이용한 다양한 방법의 모바일 증강현실 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 모바일 증강현실은 크게 위치 정보 기반의 서비스와 내용 기반 서비스로 구분할 수 있다. 위치 정보 기반의 서비스는 구현이 쉬운 장점이 있으나, 증강되는 정보의 위치가 실제의 객체의 정확한 위치에 증강되는 정보가 제공되지 않는 경우가 발생하는 단점이 존재한다. 이와 반대로, 내용 기반 서비스는 정확한 위치에 증강되는 정보를 제공할 수 있으나, 구현 및 데이터베이스에 존재하는 이미지의 양에 따른 검색 속도가 증가하는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 위치 정보 기반의 서비스와 내용기반의 서비스의 장점들을 이용한 방법으로, 스마트폰의 다양한 센서(GPS, Digital Compass)로 부터 수집된 정보를 이용하여 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이고, 탐색 범위에 존재하는 이미지들의 특징 정보를 기반으로 실제의 랜드마크를 인식하고, 인식한 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터(LOD)에서 검색하여 해당 정보를 제공하는 랜드마크 가이드 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 크게 2개의 모듈(랜드마크 탐색 모듈과 어노테이션 모듈)로 구성되어있다. 첫 번째로, 랜드마크 탐색 모듈은 스마트폰으로 인식한 랜드마크(건물, 조형물 등)에 해당하는 정보들을 (텍스트, 사진, 비디오 등) 링크드 오픈 데이터에서 검색하여 검색된 결과를 인식한 랜드마크의 정확한 위치에 정보를 제공하는 역할을 한다. 스마트폰으로부터 입력 받은 이미지에서 특징점 추출을 위한 방법으로는 SURF 알고리즘을 사용했다. 또한 실시간성을 보장하고 처리 속도를 향상 시키기 위한 방법으로는 입력 받은 이미지와 데이터베이스에 있는 이미지의 비교 연산을 수행할 때 GPS와 Digital Compass의 정보를 사용하여 그리드 기반의 클러스터링을 생성하여 탐색 범위를 줄임으로써, 이미지 검색 속도를 향상 시킬 수 있는 방법을 제시하였다. 두 번째로 어노테이션 모듈은 사용자들의 참여에 의해서 새로운 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터에 추가할 수 있는 기능을 제공한다. 사용자들은 키워드를 이용해서 링크드 오픈 데이터로에서 관련된 주제를 검색할 수 있으며, 검색된 정보를 수정하거나, 사용자가 지정한 랜드마크에 해당 정보를 표시할 수 있도록 지정할 수 있다. 또한, 사용자가 지정하려고 하는 랜드마크에 대한 정보가 존재하지 않는다면, 사용자는 랜드마크의 사진을 업로드하고, 새로운 랜드마크에 대한 정보를 생성하는 기능을 제공한다. 이러한 과정은 시스템이 카메라로부터 입력 받은 대상(랜드마크)에 대한 정확한 증강현실 컨텐츠를 제공하기 위해 필요한 URI를 찾는데 사용되며, 다양한 각도의 랜드마크 사진들을 사용자들에 의해 협업적으로 생성할 수 있는 환경을 제공한다. 본 연구에서 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이기 위해서 랜드마크의 GPS 좌표와 Digital Compass의 정보를 이용하여 그리드 기반의 클러스터링 방법을 제안하여, 그 결과 탐색시간이 기존에는 70~80ms 걸리는 반면 제안하는 방법을 통해서는 18~20ms로 약 75% 정도 향상된 것을 확인할 수 있었다. 이러한 탐색시간의 감소는 전체적인 검색시간을 기존의 490~540ms에서 438~480ms로 약 10% 정도 향상된 것을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.101-123
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• 2013

최근 경제 패러다임의 변화로 인해 기업이 글로벌 경쟁우위 및 미래 성장동력 확보하기 위해서는 기술과 경영을 통합적으로 이해할 수 있는 학제적 지식을 바탕으로 기술연구의 동향을 파악하고 융합기술 및 유망기술 예측하여 지속적 혁신, 핵심역량 강화, 핵심기술 보유, 기술 융합 등을 통해 새로운 가치를 창출할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 기술경영관련 연구의 거시적인 흐름을 분석하기 위해 동시단어 분석기반의 계량서지학적 방법론을 사용하였다. 즉, 최근 10년 동안 기술경영분야의 주요 해외 저널에 게재된 논문의 키워드를 수집한 다음, 빈도 분석, 초기 키워드 네트워크의 구조 분석, 시간이 지남에 따른 새로 생성된 키워드의 선호적 연결 및 성장 분석, 전체 네트워크에 대한 컴포넌트 분석 및 중심성 분석을 수행하였다. 이를 통해 기술경영분야의 논문에 대한 구체적인 연구 주제를 파악할 수 있고, 이들 간의 관계를 파악함으로써, 학제적 연구와 통섭을 위한 구체적인 연구주제들의 조합을 제시할 수 있다. 본 연구결과를 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 논문 별 키워드는 1개~23개의 분포를 지니고 있으며, 평균적으로 논문 당 4.574개의 키워드가 있다. 또한 키워드 중 90%가 10년 동안 3번 이하로 사용되었다. 특히 1번만 사용된 키워드는 약 75%의 비중을 차지하고 있음을 확인하였다. 둘째, 키워드 네트워크는 좁은 세상 네트워크 및 척도 없는 네트워크의 특징을 따르고 있음을 확인하였다. 특히 기술경영관련 논문에 사용된 키워드 중 소수의 키워드의 독점화 경향이 높음을 확인할 수 있었다. 셋째, 선호적 연결 및 성장 분석을 통해 기술경영분야의 키워드는 시간이 지남에 따라 선호적 연결을 통한 생존과 소멸 과정에 의해 부익부 빈익빈 현상이 고착되고 있고 있음을 확인하였다. 또한 신규 키워드의 선호적 연결 정도 분석을 통해 신규 연구분야 또는 새로운 연구영역을 창출할 가능성이 있는 키워드 관련 연구 주제에 대한 관심이 시간이 지남에 따라 증가하다가 일정 시점이 지나면 감소함을 확인하였다. 넷째, 컴포넌트 분석 및 중심성 분석을 통해 기술경영관련 연구 동향을 확인하였다. 특히 중심성 분석을 통해 Innovation(혁신), R&D(연구개발), Patent(특허), Forecast(예측), Technology transfer(기술이전), Technology(기술), SME(중소기업) 등의 키워드가 연결중심성, 매개중심성, 근접중심성이 높음을 확인하였다. 본 연구의 분석결과는 기술경영의 연구 동향, 타 학문과의 통섭 및 신규 연구주제 선정 시 참고할 수 있는 유용한 정보로 활용될 수 있다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제30권5호
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• pp.465-477
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• 1997

The purpose of this article is to know the effects on bowel function of the kind of fiber and the amount of fiber in SD-rats. To do this experiment, we select of $\alpha$-cellulose as n insoluble cellulose source and alginic acid and pectin as soluble cellulose source. The rats diets contained callolose camcentrations of 1.0%, 3.6%, 6.0% and 10.0%. After that, we raised the SD-rats for 4weeks and measured the amount of food intake, body weight, the food effciency ratio, the length of liver and stomach the weight of the intestines, the transit time through the intestines, pH in feces, and the amount of bile acid and Ca, Mg, pp. 1) The amount of food intake was 15.75-31.00g/day. It was highest in the 10.0% cellulose group and the lowest in the 3.6% and 6.0% alginic acid group (p<0.05). The body weights of rats were 277.50-349.809. It was highest in the 1.0% pectin group and lowest in the 3.6% alginic acid group, 6.0% cellulose group, and 10.0% pectin group. It had differences according to the content fiber and the kind of dietary(p<0.01). The food efficiency ratio was (p<0.01). The higher the content of dietary fiber, the lower the calory and the food efficiency ratio. 2) Transit time was 446.0-775.0 minutes and it showed signidicant ifferences according to the content and kind of dietary fiber(p<0.01). It was long in the 1.0% cellulose group and 1.0% pectin group but short in the 10.0% alginic acid group. As the content of dietary fiber increased, the transit time through the intestines was shortened. The length of small intestine was 101.03-120.40cm and there were no difference cegardloss of the content and kind of fiber. The length of the large intestine was 20.92-25.42cm and there were significant differences according to the content and kind of the fiber. High-fiber diets resulted in increases in the length of the large intestine. 3) The weight of the liver was 8.68-10.96g and there were no differences according to the content and kind of fiber. The weight of stomach was 1.28-1.74g and there were no differences resulting from the kind of dietary fiber, but it was highest in the 10.0% alginic acid group. The weight of the small intestine was 5.52-8.04g with no difference resulting from to the kind of fiber. It was highest in the 10.0% the alginic acid group and lowest in the 1.0% alginic acid group(p<0.05). The weight of large intestine was 2.50-3.30g with no differences related to the kind of dietary fiber. It was heaviest in the 6.0% and 10.0% alginic acid groups and in the 10.0% pectin group with differences related to the content of fiber(p<0.05). 4) The pH of the feces was 5.82-6.86 according to the kind of dietary fiber, alginic acid group was high at 6.66, the cellulose group was 6.26. but the pectin group was low at 6.30. There were difference according to the content of fiber, but no consistency. The content of bile acid was 6.25-34.77umol per 1g of dry feces. According to the kind of dietary fiber, the alginic acid group was low at 12.91umol, cellulose group was 18.64umol and, the pectin group was the highest at 27.78umol(p<0.001). Based on the content of dietary fiber, alginic acid group was low at 1.0%, but high at 3.6% pectin group(p<0.001). 5) The amount of feces was 1.00-5.10g/day. The weight of rat feces was 2.23g/day in the alginic acid goup, 2.75g/day in the cellulose group, and 1.82g/day in the pectin group. According to the content of fiber, cellulose group was high at 10.0% but alginic acid group was 1.0%, and there were significant difference according to the dietary fiber. The more the content of fiber, the more increase the content of feces in alginic acid, cellulose and pectin group. The content of Ca in the feces was 80.10-207.82mg/1g of dry feces. In the dietary fiber, alginic acid group was 193.08mg, cellulose group was 87.5mg, pectin group was 138.16mg. In the content of fiber, alginic acid group was high at 1.0% and 3.6% but low at 10.0% of Pectin group. The content of Mg was 19.15-44.72mg/1g of dry feces. According to the kind of dietary fiber, alginic acid group was 35.33mg, cellulose group was 23.60mg, and pectin was 36.93mg. According to the content of fiber, pectin group was high at 1.0% and low at 10.0% of cellulose group. The content of P was 1.65-4.65mg/1g of dry feces. According to the kind of dietary fiber, alginic acid group 2.23mg/g dry feces, cellulose group was 2.29mg/g, pectin group wa 4.08mg/g dry feces. In the content of fiber, pectin group was high at 6.0% and low at 6.0% alginic acid group, but there were significant difference among the analysis value. The conetnt of Ca and MG was higher in soluble alginic acid group and pectin group than in insoluble cellulose group. The high the content of the dietary fiber, the lower the food efficiency ratio and the short the transit time through intestine with the increase of the length of large intestin as well as the higher level of the stomach, the small intestine and the large intestine. According to the content of the dietary fiber, the amount of the feces, Ca, Mg and P was increased but the length the small intestin, the weight of liver, pH of the feces and the amount of bile acid showed no differences and consistency.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.123-139
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• 2019

국내 NPL (Non performing loan) 시장은 1998년에 형성되었지만, 본격적으로 활성화 된 시기는 2009년으로 역사가 짧은 시장이다. 이로 인해 NPL 시장에 대한 연구도 아직까지는 활발히 진행되지 않고 있는 상황이다. 본 연구는 NPL 시장의 각 물건 별 기준 수익률 달성 유무를 예측할 수 있는 모델을 제안한다. 모델 구축에 사용되는 종속변수는 물건 별 최종 수익률이 기준 수익률 수치 도달 여부를 나타내는 이항변수를 사용하였고, 독립변수로는 물건의 특성을 나타내는 11개의 변수를 대상으로 one to one t-test와 logistic regression stepwise, decision tree를 수행하여 의미있는 7개의 독립변수를 선별하였다. 그리고 통상적으로 사용되는 기준 수익률 수치(12%)가 의미있는 기준 수치인지 확인하기 위해 수치 값을 조절해가며 종속변수를 산출하여 예측모델을 구축해보았다. 그 결과 12%의 기준 수익률 수치로 산출한 종속변수를 이용하여 구축한 예측모델의 평균 Hit ratio가 64.60%로 가장 우수하다는 결과를 얻었다. 다음으로 선별된 7개의 독립변수들과 12%를 기준으로한 수익률 달성유무 종속변수를 이용하여 판별분석, 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망, 유전자알고리즘 선형 모델의 5가지 방법론을 적용해 예측모델을 구축해보았다. 5가지 방법론으로 도출한 예측 모델 간 Hit ratio를 비교한 결과 인공신경망을 이용하여 구축한 예측모델의 Hit ratio가 67.4%로 가장 우수한 결과를 도출해내었다. 본 연구를 통해 추후 NPL시장 신규 물건 매매에 있어서 7가지의 독립변수들과 인공신경망 예측 모델을 활용하는 것이 효과적임을 증명하였다. 물건의 12% 수익률 달성 여부를 사전에 예측해봄으로써 유동화회사가 투자 의사결정을 하는 데에 도움을 줄 것으로 예상하며, 나아가 NPL 시장의 거래가 적정한 가격 선에서 진행됨으로 인해 유동성이 더욱 높아질 것이라 기대한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제24권3호
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• pp.133-144
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• 2022

본 연구는 UAE 사막환경에서 벼 재배를 위해 재배기간, 적정 벼 유전자원, 생육발달 양상, 물 사용량 등을 조사하고자 수행하였다. UAE 사막환경에서 벼의 재배기간은 UAE 겨울의 저온을 벼의 영양생장기간 동안에 포함하는 11월 하순부터 이듬해 4월 하순까지 이었다. UAE의 기온과 일장에 적응할 수 있는 유전자원을 국내의 인공기상 시설과 간척지 모래토양에서 사전 시험한 결과, 아세미와 FL478이 선정되었다. 사막환경에서 아세미는 생육초기의 황화현상을 극복하여 수확까지 하였으나, FL478은 생육 초기에 황화현상과 생육이 불량하여 고사하였다. UAE 사막환경에서 아세미는 12월 초순부터 이듬해 3월 초순까지 영양생장기, 3월 초순부터 3월 하순까지 생식생장기, 3월 하순부터 4월 하순까지 등숙기의 분포를 보였다. 아세미의 백미수량은 763kg/10a이었고, 한국과 비교하여 약 41.8% 증가한 수량으로 생식생장기와 등숙기의 풍부한 일사량의 영향으로 추정된다. 물 사용량은 UAE 재배기간 동안 2,619 ton/10a 수준으로 한국보다 약 3배 많아 물 절약 기술이 필요한 상황이다. UAE에서 벼 재배는 경제성과 관련이 매우 높기 때문에, 물 절약을 위해서 관개기술, 재배방법 개발 등이 보완되어야 한다. 또한 UAE 사막환경에서 안정적인 벼 재배를 위해서 다양한 적응 유전자원 선정, 생육초기의 황화현상 최소화 방법 등의 추가 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제55권4호
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• pp.476-491
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• 2022

본 연구에서는 가정간편식 (HMR)으로 시판되는 밥류의 1회 제공 포장량 실태를 파악하고, 1회 제공 포장량 당 영양표시에 기반으로 한 에너지 및 영양성분 함량 등에 대한 영양평가를 실시하여, 시판 HMR 밥류의 영양표시 정보 활용의 중요성과 가공식품 밥류의 1회 제공 포장량 설정의 기초자료를 제공하고자 하였다. 시장조사는 식품산업통계에서 HMR 밥류의 매출액이 많은 상위브랜드를 포함하여, 인터넷, 편의점, 슈퍼, 대형마트에서 판매되는 제품을 대상으로 2021년 2월부터 7월까지 실시하였다. 총 406개의 제품을 조사하였으며, 유형별로 즉석밥류 (45개), 컵밥류 (64개), 냉동밥류 (188개), 덮밥류 (32개), 김밥류 (38개), 삼각김밥류(39개)의 총 6개 유형으로 분류하였다. 본 연구에서 조사한 총 406개의 HMR 밥류 중 26.1%인 106개 제품에 인분 표시가 있었다. 1회 제공 포장중량은 덮밥류가 297.1 g으로, 컵밥류 (264.0 g), 냉동밥류 (239.5 g), 김밥류 (230.2 g), 즉석밥류 (193.4 g), 삼각김밥류 (121.6 g)에 비하여 유의적으로 높았다 (p < 0.001). 1회 제공 포장중량 당 에너지 또한 덮밥류가 496.0 kcal로, 냉동밥류 (407.1 kcal), 김밥류 (384.2 kcal), 컵밥류 (370.2 kcal), 즉석밥류 (285.7 kcal), 삼각김밥류(218.1 kcal)에 비하여 유의적으로 높았다 (p < 0.001). 1회 제공 포장중량 당 나트륨 함량은 김밥류가 1,021.8 mg으로 가장 높았으며, 덮밥류 (968.2 mg), 컵밥류 (910.2 mg), 냉동밥류 (884.7 mg), 삼각김밥류 (529.9 mg), 즉석밥류 (37.4 mg)의 순으로 나타났다 (p < 0.001). 1회 제공 포장중량 당 가격은 덮밥류가 4,333.8원으로 가장 비쌌으며, 컵밥류 (3,007.8원), 냉동밥류 (2,728.6원), 김밥류 (2,500.0원), 즉석밥류 (2,066.6원), 삼각김밥류 (1,212.8원)의 순으로 나타났다 (p < 0.001). 1회 제공 포장중량 당 1일 영양성분 기준치에 대한 기여율은 모든 유형에서 에너지의 경우 평균 10-25%, 단백질의 경우 10-30%, 나트륨의 경우 2-51%의 범위로 나타났으며, 탄수화물의 경우 평균 15% 내외 (11-22%)의 기여율을 보였다. 밥의 1인 1회 분량인 210 g을 기준으로 HMR 밥류 210 g당 영양소 함량을 평가한 결과, 1일 영양성분 기준치에 대한 비율은 에너지의 경우 삼각김밥류가 18.8%로 가장 높았으며, 냉동밥류 17.9%, 김밥류 17.5%, 덮밥류 17.4%, 즉석밥류 15.3%, 컵밥류 14.9%의 순으로 나타났다 (p < 0.001). 나트륨의 경우 김밥류(46.5%)와 삼각김밥류 (46.1%)가 유의적으로 높았다 (p < 0.001). 당류의 경우 평균 0.6-5.3%, 지방의 경우 3.1-19.4%, 단백질의 경우 11.3-21.4%의 범위로 나타났다. 본 연구는 편의 표집 방법을 이용하였기 때문에 현재 시장에 유통되고 있는 모든 제품을 포함하지 못한 제한점을 가지고 있으나, 매출액에 기반한 대표 제품과 지역적 제한이 없는 온라인 시장을 포함한 조사로 최대한 조사 시점의 시장 제품을 포함하고자 하였다. 이를 통해 HMR 밥류의 에너지와 영양소 함량 및 가격이 유형별 차이를 보이고, 동일 유형내에서도 변동 범위가 넓어 소비자들이 섭취를 위한 선택 시 섭취 목적과 조합하는 식품의 유무와 종류에 따라 영양표시 정보를 확인하고, 정보에 기반한 바람직한 선택이 이루어질 수 있도록 해야 할 것이다. 또한 HMR 밥류의 1 포장량 당 제공량을 동일하게 적용한 평가에서도 HMR 밥류의 유형에 따라 에너지 및 에너지 영양소의 구성에 차이가 있고 나트륨의 함량에 있어서도 큰 차이를 보여, 유형별 밥류의 주된 섭취 용도 (식사/간식)와 형태 (단독/조합) 등에 따른 최종 영양 제공량을 고려한 1인 1회 제공 포장량의 다양성이 필요할 것으로 사료된다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제34권
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• pp.73-82
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• 2022

목 적: 본 연구는 난소전위술을 시행한 가임기 여성의 자궁경부암 방사선치료 시 Halcyon^TM Fast kV CBCT를 사용하였을 때 난소에 미치는 흡수선량과 영상의 품질을 분석하여 유용성을 평가하고자 한다. 대상 및 방법: 인체모형 팬텀(Alderson Rando Phantom, USA)의 전산화단층촬영 영상에 측정에 필요한 자궁경부와 난소의 윤곽묘사(contouring)를 하였고, 해당 장기 단면에 광자극발광선량계(Optically Stimulated Luminescence Dosimeter, OSLD, InLight system, Landauer, USA)를 각각 3개씩 부착하였다. Truebeam^TM의 Pelvis mode(이하 TP)와 Halcyon^TM의 Pelvis mode(이하 HP) 그리고 Halcyon^TM의 Pelvis Fast mode(이하 HPF)에서 자궁경부와 난소에 들어가는 흡수선량을 측정하기 위해 촬영 범위를 17.5 cm와 12.5 cm로 촬영 범위를 축소한 영상을 촬영하였다. 총 10회의 누적선량을 합산하였고, 자궁경부암 치료 횟수인 23회의 값으로 치환하여 비교하였다. 또한 영상 장비 간의 CBCT 영상 품질을 비교하기 위해 Catphan 504 팬텀(The Phantom Laboratory, USA)을 이용하여 균일도(Uniformity), 저 대조도 가시(Low contrast visibility, LCV), 공간분해능(Spatial resolution), 기하학적 왜곡(Geometric Distortion)을 비교 분석하였다. 각각 3회 반복 측정하여 Doselab (Versions: 6.8, Mobius Medical Systems) 프로그램으로 분석 후 평균값을 구하였다. 결 과: CBCT에 의한 흡수선량을 OSLD로 측정한 결과 동일한 조건일 시 TP와 HP는 유의미한 결과를 얻지 못하였다. 가장 큰 감소 값을 보인 모드는 TP 대비 HPF였다. HPF는 17.5 cm의 촬영 범위에서 흡수선량이 TP보다 자궁경부가 약 39.82%, 난소에서 약 19.8% 감소 하였고, 12.5 cm 으로 촬영 범위를 축소할 경우 자궁경부는 34.2%, 난소 50.5%로 감소 시킬 수 있었다. 또한 위 실험에서 사용된 영상의 품질을 평가한 결과 Geometric Distortion 1mm 이내(SBRT 기준), Uniformity HU, LCV 2.0% 이내 Spatial Resolution 3 lp/mm 이상으로 장비사의 기준치를 준수하였다. 결 론: 본 실혐 결과에 따라 난소전위술을 시행한 가임기 여성의 방사선치료 시 CBCT로 인한 피폭선량을 낮추기 위해서는 Truebeam^TM 보다 다양한 조건을 선택 할 수 있는 Halcyon^TM이 유용할 것으로 평가 되며, 특히 낮은 mAs로도 영상의 품질을 유지하는 Halcyon^TM의 Fast kV CBCT를 권장한다. 다만 다른 치료 장비에서도 난소전위를 시행한 환자는 촬영 범위를 조정하는 것으로 저선량에 대한 추가적인 피폭 감소시킬 수 있을 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.175-196
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• 2022

우리나라의 주력 산업 중 하나였던 정보통신 및 가전 산업은 점차 수출 비중이 낮아지는 등 수출 경쟁력이 약화되고 있다. 본 연구는 이런 정보통신 및 가전 산업의 수출 제고를 돕기 위해서 객관적으로 수출경쟁력을 분석하고 수출 유망국가를 제시하고자 했다. 본 연구는 수출경쟁력 평가를 위해서 네트워크 분석 중 구조적 특징, 중심성 그리고 구조적 공백 분석을 수행했다. 유망 수출 국가를 선정하기 위해서는 기존에 경제적 요인 외에도 이미 형성된 글로벌 무역 네트워크(ITN) 즉 글로벌 밸류체인(GVC)의 특성을 고려할 수 있는 새로운 변수를 제안했다. 국가간 무역 네트워크 분석에서 Exponential Random Graph Model(ERGM)을 통해 도출된 개별적인 링크에 대한 조건부 로짓값(log-odds)을 수출가능성을 나타낼 수 있는 대리변수로 가정했다. 이런 ERGM의 링크 연결 가능성까지 고려해 수출 유망국가를 추천하는 데는 모수적 접근 방법과 비모수적 접근 방법을 각각 활용했다. 모수적 방법에서는 ERGM에서 도출된 네트워크의 링크별 특성값을 기존의 경제적 요인에 추가 고려하여 우리나라 정보통신 및 가전 산업 수출액을 예측하는 회귀분석 모형을 개발했다. 또한 비모수적 접근 방법에서는 클러스터링 방법을 바탕으로 한 Abnormality detection 알고리즘을 활용했는데, 2개 Peer(동배)에서 벗어난 이상값을 찾는 방법으로 수출 유망국가를 제안했다. 연구 결과에 따르면, 해당 산업 수출 네트워크의 구조적 특징은 이전성이 높은 연결망이었으며, 중심성 분석결과에 따르면 우리나라는 수출에 규모에 비해서 영향력이 약한 것으로 나타났고, 구조적 공백 분석결과에서 수출 효율성이 약한 것으로 나타났다. 본 연구가 제안한 추천모델에 따르면 모수 분석에서는 이란, 아일랜드, 북마케도니아, 앙골라, 파키스탄이 유망 수출 국가로 나타났으며, 비모수 분석에서는 카타르, 룩셈부르크, 아일랜드, 북마케도니아, 파키스탄이 유망 국가로 분석되었으며, 분석방법에 따라 추천된 국가에서는 일부 차이가 나타났다. 본 연구결과는 GVC에서 우리나라 정보통신과 가전 산업의 수출경쟁력이 수출 규모에 비해서 높지 않음을 밝혔고, 따라서 수출이 더욱 감소될 수 있음을 보였다. 또한 본 연구는 이렇게 약화된 수출경쟁력을 높일 수 있는 방안으로 다른 국가들과의 GVC 네트워크까지 고려해 수출유망 국가를 찾는 방법을 제안했다는데 의의가 있다.