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        노인의 식생활 및 영양섭취상태에 관한 연구

        홍순명(Soon-Myung Hong),최석영(Suk-Young Choi) 한국식품영양과학회 1996 한국식품영양과학회지 Vol.25 No.6

        울산지역의 65세 이상 노인 357명을 대상으로 1995년 7월 5일부터 8월 13일까지 직접면접을 통해 식생활과 영양섭취상태를 조사하였고 이에 대한 관련성을 연구하였다. 대상자의 가족수는 3~5명, 생활비는 91~150만원, 용돈은 1~5만원이 가장 많았으며 건강이 좋지 않은 경우가 가장 많았다. 우울증에 해당하는 노인은 남자 19.3%, 여자 27.6%로 나타났다. 그리고 불안점수가 24점 이상인 경우는 남자가 28.1%, 여자가 32.5%로 나타났다. 식사가 규칙적인 경우, 균형식을 하는 경우, 평상시 즐거운 식사를 하는 경우가 많았으며 혼자 식사하는 경우는 적었다. 점심식사의 경우 주로 친구들과 함께하고 있으며 경로당에서 식사하는 경우가 많았다. 노인급식소가 있는 것을 남자가 59.6%, 여자가 42.8% 정도가 알고 있었고, 식사를 해 본 경험이 있는 경우는 식사의 만족정도는 남자는 ‘보통이다‘가 41.3%, 여자는’높다‘가 41.9%이였다. 노인의 열량, 단백질, 비타민 A, 비타민 B₂, 비타민 C는 권장량에 미달되었고, 칼슘의 섭취량은 여자의 경우 권장량에 미달되었고, 그 밖의 영양소들은 권장량 이상을 섭취하였다. 가족수, 생활비, 용돈, 건강상태는 영양섭취상태와 양의 상관관계를 나타냈다. 우울과 불안은 영양섭취상태와 음의 상관관계를 나타냈다. 식사의 규칙성, 즐거운 식사와 영양섭취상태는 양의 상관관계를 보였으며 편식과 혼자식사는 음의 상관관계를 보였다. 이와 같은 결과로 다음과 같은 제언을 하고자 한다. 노인의 일반적 특성 뿐만 아니라 우울, 불안상태와 식생활관리에 따라 영양 섭취량에 영향을 미치므로 정신적인 안정과 식생활 환경을 개선하도록 하여야 한다. 그리고 즐거운 식사가 되도록 함께 식사할 수 있는 환경을 만들어 가정은 물론 지역사회에서 관심과 노력을 갖고 영양적위험이 있는 노인을 위한 무료 혹은 저렴한 식당이나 경로당 등의 식생활 환경을 시급히 개선해 나가야 할 것이다. 또한 질병이 있는 노인이 많으므로 노인을 위한 영양교육 및 상당 프로그램을 개발하여 실시하여야 할 것이다. This study was conducted to assess meal management and nutrient intake of 357 elderlies in Ulsan. 114 male and 243 female elderlies over 65 year old were recruited from July 5 to August 13, 1995. Questionnaires for general characteristics of the subjects(such as family size, living cost, pocket money and health condition) and for meal management were used. The levels of depression and anxiety were measured by CED-S and Spie1buger's STAI-S, respectively. In addition, nutrient intakes were conducted by convenience methods. Nutrient intake of male and female showed the average daily intake of energy, protein, vitamin A, vitamin B₂, and vitamin C were lower than Korean recommended dietary allowances(RDA). But other nutrient intake were higher than RDA except that calcium intake of female was lower. Most nutrient intakes were positively correlated with family size, living cost, pocket money and health condition. Depression and anxiety scores were also negatively correlated with most of nutrient intakes. The pattern of meal management could predict nutrient intakes as expected: regularity and pleansantness of eating were positively correlated with nutrient intakes, whereas unbalanced meal and eating lonely were negatively correlated with them.

      • KCI우수등재

        심층 신경망의 영상 인식 분류 성능 균일성 향상을 위한 명시적 상호보완 앙상블 구조

        김도현(Dohyun Kim),김중헌(Joongheon Kim) 한국정보과학회 2019 정보과학회논문지 Vol.46 No.9

        본 논문에서는 영상 인식 분류 시스템의 주요한 성능평가 고려사항 중 하나인 분류 대상 별 성능 편차문제를 완화시키기 위한 새로운 심층 신경망 기반 조화 앙상블(Harmony) 기법을 제안한다. 조화 앙상블 기법은 표적 모델(Target model), 보완 모델(Complementary model) 그리고 지휘자 모델(Conductor model)로 명명된 3가지의 하위 모듈들로 구성된다. 제안하는 기법에서의 분류 대상은 지휘자 모델에서의 결과에 따라 표적 모델 또는 보완 모델을 통해 선택적으로 처리된다. 표적 모델은 종래의 분류모델과 동일한 방식으로 학습된다. 반면에 보완 모델은 표적 모델의 취약한 분류 대상에 대하여 상호보완적인 분류 성능을 가지도록 학습된다. 지휘자 모델은 분류 대상이 표적 모델의 취약 분류대상에 속하는지를 사전에 분류하여 분류대상을 표적 모델과 보완 모델 중에 어떤 모델을 사용하여 분류 할 것인지를 결정한다. 논문의 끝에서는 실험적 결과를 통하여 제안하는 조화 앙상블 기법을 통해 평균 분류성능의 대한 손실 없이 분류 대상 별 성능 편차문제를 효과적으로 완화시킬 수 있음을 확인한다. One of the major evaluation metrics for classification systems is average accuracy, while accuracy deviation is another important performance metric used to evaluate various deep neural networks. In this paper, we present a new ensemble-like fast deep neural network, Harmony, that can reduce the accuracy deviation among categories without degrading the overall average accuracy. Harmony consists of three sub-models: the Target model, Complementary model, and Conductor model. In Harmony, an object is classified by using either the Target model or the Complementary model. The Target model is a conventional classification network for general categories, while the Complementary model is a classification network specifically for weak categories that are inaccurately classified by the Target model. The Conductor model is used to select one of the two models. The experimental results indicate that Harmony accurately classifies categories and also, reduces the accuracy deviation among the categories.

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