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인공지능과 국토정보를 활용한 노인복지 취약지구 추출방법에 관한 연구
박지만,조두영,이상선,이민섭,남한식,양혜림,Park, Jiman,Cho, Duyeong,Lee, Sangseon,Lee, Minseob,Nam, Hansik,Yang, Hyerim 한국국토정보공사 공간정보연구원 2018 지적과 국토정보 Vol.48 No.1
The social influence of the elderly population will accelerate in a rapidly aging society. The purpose of this study is to establish a methodology for extracting vulnerable districts of the welfare of the aged through machine learning(ML), artificial neural network(ANN) and geospatial analysis. In order to establish the direction of analysis, this progressed after an interview with volunteers who over 65-year old people, public officer and the manager of the aged welfare facility. The indicators are the geographic distance capacity, elderly welfare enjoyment, officially assessed land price and mobile communication based on old people activities where 500 m vector areal unit within 15 minutes in Yongin-city, Gyeonggi-do. As a result, the prediction accuracy of 83.2% in the support vector machine(SVM) of ML using the RBF kernel algorithm was obtained in simulation. Furthermore, the correlation result(0.63) was derived from ANN using backpropagation algorithm. A geographically weighted regression(GWR) was also performed to analyze spatial autocorrelation within variables. As a result of this analysis, the coefficient of determination was 70.1%, which showed good explanatory power. Moran's I and Getis-Ord Gi coefficients are analyzed to investigate spatially outlier as well as distribution patterns. This study can be used to solve the welfare imbalance of the aged considering the local conditions of the government recently. 급속한 고령화 사회에서 노인인구가 갖는 사회적 영향력은 더욱 가속화될 것이다. 본 연구에서는 인공지능 방법론 중 머신러닝, 인공신경망, 국토정보 분석을 통해 노인복지 취약지구를 추출하는 방법론을 정립하는데 목적을 두었다. 분석방향 정립을 위해 65세 이상 노인, 공무원, 노인복지 시설물 담당자와 인터뷰 후 방향을 설정하였다. 경기도 용인시를 대상으로 500 m 공간단위 벡터 기반 격자에 15분 이내 지리적 거리 수용력, 노인복지 향유도, 공시지가, 이동통신 기반 노인활동을 지표로 설정하였다. 10단계 군집형성 후 모의학습 결과 RBF 커널 알고리즘을 활용한 머신러닝 서포트 벡터머신에서 83.2%의 예측정확도가 나타났다. 그리고 역전파 알고리즘을 활용한 인공신경망에서 높은 상관성 결과(0.63)가 나타났다. 변수간 공간적 자기상관성을 분석하기 위해 지리적 가중회귀분석을 수행했다. 분석결과 결정계수가 70.1%로 모형으로 나타나 설명력이 우수한 것으로 나타났다. 변수의 공간적 이상값 여부와 분포패턴을 검토하기 위해 국지적인 공간적 자기상관성 지수인 Moran's I 계수와 Getis-Ord Gi 계수를 분석하였다. 분석결과 용인시 신도시인 수지 기흥구에서 노인복지 취약지구가 발생하는 특성을 보였다. 본 연구의 인공지능 모의방법과 국토정보 분석의 연계는 최근 정부의 지역여건을 고려한 노인복지 불균형을 해결하는데 활용될 수 있을 것이다.
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김규민,김현기,홍주연,최영준,남한식,신승렬 한국식품저장유통학회 2015 한국식품저장유통학회지 Vol.22 No.3
본 연구는 참취를 이용한 가공식품의 개발을 위하여 참취 착즙액 및 참취 분말을 첨가한 참취 국수의 개발과 더불어 이들 첨가량에 따른 수분함량, 재흡수률, 색도, 물성 등 이화학적 특성과 조리국수의 관능적 특성을 조사하였다. 참취 국수의 품질특성 결과, 참취 국수의 조리 후 중량은 대조군과 착즙액을 첨가한 국수에서 높았고, 수분흡수율은 참취 첨가량이 많을수록 낮게 나타났다. 참취 국수의 생면과 조리면의 색도 측정 결과 L값은 참취 첨가량이 증가할수록 감소했고, a값은 모두 음의 값을, b값은 모두 양의 값을 보여 녹황색임을 의미하였다. 참취 국수 생면의 pH는 대조군 및 분말 첨가 국수에서 pH 5~6을 보였으며, 착즙액을 첨가한 국수에서는 보다 낮은 pH값을 보였다. 참취 국수 생면의 물성 측정 결과 탄력성은 참취의 첨가량이 적을수록 높았고, 응집성은 대조군에서 가장 높았으며, 씹힘성은 참취 분말을 첨가한 국수에서 높았다. 참취 국수 조리면의 관능 평가는 대조군에 비해 참취 착즙액과 분말첨가 국수의 기호도가 비교적 높았으며, 특히 참취 착즙액을 첨가한 국수가 분말첨가 국수보다 기호도가 더 높았다. 따라서 참취 착즙액과 분말을 첨가한 참취 국수는 대조군에 비해 기호성 등이 우수하였으며, 참취를 이용한 다양한 가공식품의 개발은 국민 건강과 더불어 참취의 소비확대 및 부가가치 창출에 이바지할 수 있을 것으로 기대된다.
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