[논문]2012년, 2014년과 2016년의 어린이급식관리지원센터에 대한 빅데이터와 오피니언 마이닝을 통한 비교

정은진; 장은재

doi:10.14373/jkda.2017.23.2.192

2012년, 2014년과 2016년의 어린이급식관리지원센터에 대한 빅데이터와 오피니언 마이닝을 통한 비교
Comparison of the Center for Children's Foodservice Management in 2012, 2014, and 2016 Using Big Data and Opinion Mining 원문보기

대한영양사협회 학술지 = Journal of the Korean dietetic association, v.23 no.2, 2017년, pp.192 - 201

정은진 (동덕여자대학교 식품영양학과) , 장은재 (동덕여자대학교 식품영양학과)

Abstract ▼ AI-Helper

This study compared the Center for Children's Foodservice Management in 2012, 2014, and 2016 using big data and opinion mining. The data on the Center for Children's Foodservice Management were collected from the portal site, Naver, from January 1 to December 31 in 2012, 2014, & 2016 and analyzed by keyword frequency analysis, influx route analysis of data, polarity analysis via opinion mining, and positive and negative keyword analysis by polarity analysis. The results showed that nursery had the highest rank every year and education supported by Center for Children's Foodservice Management has increased significantly. The influx of data has increased through the influx route analysis of data. Blog and $caf\acute{e}e$, which have a considerable amount of information by the mother should be helpful for use as public relations and participation recruitment paths. By polarity analysis using opinion mining, the positive image of the Center for Children's Foodservice Management was increased. Therefore, the Center for Children's Foodservice Management was well-suited to the purpose and the interests of the people has been increasing steadily. In the near future, the Center for Children's Foodservice Management is expected have good recognition if various programs to participate with family are developed and advertised.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

오피니언 마이닝의 극성분석을 통해 긍정의 결과가 나온 문장과 부정의 결과가 나온 문장을 분석하였다. 극성을 띈 키워드를 통해 어떤 이유에서 긍정의 결과가 나왔는지 부정의 결과가 나왔는지 연도별로 분석하고자 하였다.
따라서 본 연구에서는 극성분석을 통해 사람들이 ‘어린이급식관리지원센터’를 긍ㆍ부정 중 어떤 방향으로 인식하는지 분석하고자 하였다.
따라서 본 연구에서는 어느 부분에서 긍정이 나타났고 부정이 나타났는지 알아보기 위해 극성분석을 통해 나온 결과의 문장들을 세밀하고 다양하게 분석하고자 긍ㆍ부정어 키워드를 나열하였다. 2012년 긍정의 키워드를 분석한 결과 ‘교육’, ‘좋아요(좋은)’ ‘영양’, ‘건강’ 등으로 확인되었다.
어린이급식관리지원센터는 영양사 고용 의무가 없는 50인 이상∼100인 미만의 어린이집 및 유치원을 대상으로 크게 위생ㆍ안전관리 지원과 영양관리지원 두 가지를 제공하고 있으며, 위생ㆍ안전관리지원에는 위생ㆍ안전관리 실태 파악 및 컨설팅, 순회 방문 위생교육 등을 실시하고 있고, 영양관리지원에는 식단 제공, 표준레시피 개발 및 보급, 방문 영양교육 등이 대표적이다(Center for Children’s Foodservice Management 2017). 따라서 이를 바탕으로 체계적이고 위생적인 관리를 통해 급식의 질을 향상시키고, 올바른 식습관을 형성시켜 어린이 건강을 증진시키며 단체급식에 대한 학부모의 신뢰를 얻고자 노력하고 있다.
본 연구에서는 네이버 검색 API 기능을 이용하여 네이버의 블로그, 뉴스, 웹문서 그리고 카페를 통해 데이터를 수집한 후 데이터가 어느 경로를 통해 많이 유입되었는지 분석하고자 하였다.
어린이급식관리지원센터 실태 분석에 필요한 데이터를 수집하기 위해 본 연구에서는 국내에서 가장 인지도가 높은 인터넷 포털사이트인 네이버를 분석 대상으로 선정하였고, 데이터 수집을 위한 키워드로 ‘어린이급식관리지원센터’를 사용하였다. 어린이급식관리지원센터는 2011년에 처음으로 개소되어 1년이 지난 2012년을 기준으로 2년 주기를 두고 2014년과 2016년을 분석하고자 하였다. 이에 본 연구에서는 2012년 1월 1일부터 2012년 12월 31일, 2014년 1월 1일부터 2014년 12월 31일, 2016년 1월 1일부터 2016년 12월 31일까지 총 3년을 연구대상 기간으로 선정하였다.

제안 방법

본 연구에서 오피니언 마이닝을 통한 극성분석을 시행하기 위해 먼저 데이터 유입 경로 분석을 기준으로 홍보나 단순 정보를 알리는 뉴스와 웹문서는 분석에서 배제하고 개인의 견해나 감정이 작성된 블로그와 카페의 데이터를 선별하였다. 그 후 Mecab과 텍스톰을 통해 데이터를 형태소 단위(명사, 형용사, 동사)로 분리하고 R(GNU project, New Zealand)에서 제공한 오피니언 마이닝 분류 코드를 이용하여 분석하였다. 오피니언 마이닝은 분리된 형태소를 긍ㆍ부정어 사전에 대응시켜 자동으로 긍ㆍ부정을 분류 요약하여 분석하는데 사용한다(Chang 2009).
연관된 키워드들은 주제 키워드에 관심과 흥미를 반영한 키워드로 간주할 수 있기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 수집된 데이터에서 출현 횟수가 높은 고빈도 키워드들이 무엇인지 키워드 빈도 분석을 통해 분석하였다.
또한 ‘체험’, ‘참여’ 등과 같이 분석에 필요한 키워드는 긍ㆍ부정어 사전에 긍정으로 추가하여 분석하였다.
또한 오피니언 마이닝을 시행하기 위해서 명사의 형태로 분리된 키워드를 제외하고 ㈜더아이엠씨에서 제공하는 텍스톰을 통해 형용사와 동사의 형태로 데이터를 정제하였다. 이에 ‘어린이급식관리지원센터’ 키워드를 포함한 연관 키워드가 2012년에는 총 2,820개, 총 단어의 빈도수는 296,589개가 도출되었다.
본 연구에서는 2012년과 2014년 그리고 2016년의 어린이급식관리지원센터에 대한 경향을 알아보고 분석하기 위해서 빅데이터와 오피니언 마이닝 분석 방법을 이용하였고, 인터넷 포털사이트 네이버를 통해 2012년 1월 1일부터 2012년 12월 31일까지, 2014년 1월 1일부터 2014년 12월 31일까지, 2016년 1월 1일부터 2016년 12월 31일까지 2년 주기로 총 3년 동안 어린이급식관리지원센터의 키워드가 포함된 문장을 수집하였고 이를 분석하여 키워드 빈도 분석, 데이터 유입 경로 분석, 오피니언 마이닝 분석을 통한 연도별 극성분석, 극성분석을 통한 연도별 긍ㆍ부정어 키워드분석을 시행하였으며 결과는 다음과 같다.
이를 통해 네이버 블로그, 웹문서, 뉴스 그리고 카페에서 ‘어린이급식관리지원센터’ 키워드가 포함된 문장을 수집하였다. 수집된 문장은 한국어 특성에 맞게 최소한의 변경으로 형태소 분석을 해주는 은전한닢 프로젝트 Mecab 프로그램을 이용하여 어린이급식관리지원센터에 연관된 명사를 추출하였다.
오피니언 마이닝의 극성분석을 통해 긍정의 결과가 나온 문장과 부정의 결과가 나온 문장을 분석하여 극성을 띈 키워드를 연도별로 확인하였다. Table 3은 2012년, 2014년, 2016년의 극성을 띈 긍ㆍ부정어 키워드를 나열한 것이다.
오피니언 마이닝의 극성분석을 통해 긍정의 결과가 나온 문장과 부정의 결과가 나온 문장을 분석하였다. 극성을 띈 키워드를 통해 어떤 이유에서 긍정의 결과가 나왔는지 부정의 결과가 나왔는지 연도별로 분석하고자 하였다.
체계적인 단체급식과 균형에 맞는 어린이의 성장을 지원하기 위해 설립된 어린이급식관리지원센터가 시행된 지 6년이 지난 지금, 2012년, 2014년과 2016년의 어린이급식관리지원센터에 대하여 네이버의 블로그, 웹문서, 뉴스, 카페에서 문장을 수집한 후 빅데이터와 오피니언 마이닝을 이용해 비교하고자 하였다. 이를 통해 키워드 빈도 분석, 데이터 유입 경로 분석, 오피니언 마이닝 분석을 통한 연도별 극성분석, 극성분석을 통한 연도별 긍ㆍ부정어 키워드 분석을 진행하였다.
이에 본 연구에서는 어린이급식관리지원센터가 처음 개소된 2011년 이후 1년이 지난 2012년부터 2년 주기를 기준으로 2014년과 2016년의 연도별로 어린이급식관리지원센터에 대하여 빅데이터와 오피니언 마이닝을 통해 비교하였다. 자료 수집은 인터넷 포털사이트인 네이버를 이용하여 어린이급식관리지원센터 키워드가 포함된 문장을 수집하였고, 이를 통해 키워드 빈도 분석, 데이터 유입 경로 분석, 오피니언 마이닝 분석을 통한 연도별 극성분석, 극성분석을 통한 긍ㆍ부정어 키워드를 분석하였다.
이에 본 연구에서는 어린이급식관리지원센터가 처음 개소된 2011년 이후 1년이 지난 2012년부터 2년 주기를 기준으로 2014년과 2016년의 연도별로 어린이급식관리지원센터에 대하여 빅데이터와 오피니언 마이닝을 통해 비교하였다. 자료 수집은 인터넷 포털사이트인 네이버를 이용하여 어린이급식관리지원센터 키워드가 포함된 문장을 수집하였고, 이를 통해 키워드 빈도 분석, 데이터 유입 경로 분석, 오피니언 마이닝 분석을 통한 연도별 극성분석, 극성분석을 통한 긍ㆍ부정어 키워드를 분석하였다.
체계적인 단체급식과 균형에 맞는 어린이의 성장을 지원하기 위해 설립된 어린이급식관리지원센터가 시행된 지 6년이 지난 지금, 2012년, 2014년과 2016년의 어린이급식관리지원센터에 대하여 네이버의 블로그, 웹문서, 뉴스, 카페에서 문장을 수집한 후 빅데이터와 오피니언 마이닝을 이용해 비교하고자 하였다. 이를 통해 키워드 빈도 분석, 데이터 유입 경로 분석, 오피니언 마이닝 분석을 통한 연도별 극성분석, 극성분석을 통한 연도별 긍ㆍ부정어 키워드 분석을 진행하였다.
키워드 빈도 분석을 위해 네이버 검색 API 기능을 이용하여 네이버의 블로그, 뉴스, 웹문서 그리고 카페에서 데이터를 수집하였는데, 이를 통해 데이터가 어느 경로를 이용하여 많이 유입되었는지 분석하였다. 먼저 데이터 유입의 양은 해가 지날수록 증가하고 있음을 확인하였다.

대상 데이터

데이터가 어떤 경로로 유입되었는지 분석할 수 있는 데이터 유입 경로 분석을 2012년, 2014년, 2016년에 실시하였다. Table 2를 통해 2012년에는 총 818개의 페이지가 수집되었고, 그중 블로그에서 280개, 뉴스 471개, 웹문서 10개, 카페 57개가 유입된 것을 확인하였다. 2014년에는 총 3,570개의 페이지가 수집되었고, 그중 블로그 1,426개, 뉴스 1,832개 웹문서 91개, 카페 221개가 유입되었다.
데이터가 어떤 경로로 유입되었는지 분석할 수 있는 데이터 유입 경로 분석을 2012년, 2014년, 2016년에 실시하였다. Table 2를 통해 2012년에는 총 818개의 페이지가 수집되었고, 그중 블로그에서 280개, 뉴스 471개, 웹문서 10개, 카페 57개가 유입된 것을 확인하였다.
2014년에는 총 3,570개의 페이지가 수집되었고, 그중 블로그 1,426개, 뉴스 1,832개 웹문서 91개, 카페 221개가 유입되었다. 마지막으로 2016년에는 총 5,791개의 페이지가 수집되었고, 그중 블로그에서 2,087개, 뉴스 2,563개, 웹문서 672개, 카페 469개가 유입되었다. 특히 글을 직접 작성하여 후기를 공유할 수 있는 블로그와 카페는 2012년보다 2016년이 각각 약 7.
본 연구를 위해 Python 2.7(Pycon, USA) 프로그램과 네이버에서 제공하는 Application Programming Interface(API)를 사용하여 데이터를 수집하였다. API란 개발을 위해 운영체제의 여러 가지 기능을 알려주고 사용할 수 있는 기능을 제공하는 것이다(Lee & Nam 2012).
본 연구에서 오피니언 마이닝을 통한 극성분석을 시행하기 위해 먼저 데이터 유입 경로 분석을 기준으로 홍보나 단순 정보를 알리는 뉴스와 웹문서는 분석에서 배제하고 개인의 견해나 감정이 작성된 블로그와 카페의 데이터를 선별하였다. 그 후 Mecab과 텍스톰을 통해 데이터를 형태소 단위(명사, 형용사, 동사)로 분리하고 R(GNU project, New Zealand)에서 제공한 오피니언 마이닝 분류 코드를 이용하여 분석하였다.
어린이급식관리지원센터 실태 분석에 필요한 데이터를 수집하기 위해 본 연구에서는 국내에서 가장 인지도가 높은 인터넷 포털사이트인 네이버를 분석 대상으로 선정하였고, 데이터 수집을 위한 키워드로 ‘어린이급식관리지원센터’를 사용하였다.
이를 통해 네이버 블로그, 웹문서, 뉴스 그리고 카페에서 ‘어린이급식관리지원센터’ 키워드가 포함된 문장을 수집하였다.
어린이급식관리지원센터는 2011년에 처음으로 개소되어 1년이 지난 2012년을 기준으로 2년 주기를 두고 2014년과 2016년을 분석하고자 하였다. 이에 본 연구에서는 2012년 1월 1일부터 2012년 12월 31일, 2014년 1월 1일부터 2014년 12월 31일, 2016년 1월 1일부터 2016년 12월 31일까지 총 3년을 연구대상 기간으로 선정하였다.

성능/효과

1. 키워드 빈도 분석을 통해 상위에 출현한 키워드는 ‘어린이집’으로 2012년 307개, 2014년 946개, 2016년 1,466개로 나타났고, 2012년부터 2016년 동안 어린이급식관리지원센터에서 지원하는 교육사업의 키워드가 눈에 띄게 증가하였다.
2. 데이터 유입 경로 분석을 통해 데이터의 유입이 증가하고 있음을 확인했고, 엄마들의 정보 공유와 흐름이 많은 블로그와 카페를 홍보와 참여모집의 경로로 활용하면 좋을 것으로 나타났다.
3. 오피니언 마이닝 분석을 통한 연도별 극성분석을 통해 어린이급식관리지원센터의 긍정적 이미지가 지속적으로 증가하고 있음을 확인하였다.
4. 극성분석을 통한 연도별 긍ㆍ부정어 키워드 분석 결과 체험을 통한 교육이 좋은 인식을 받는 것으로 확인되었다.
따라서 어린이급식관리지원센터에 적합하게 분석할 수 있도록 어린이급식관리지원센터에 맞는 문맥적 단어를 추가한 긍ㆍ부정어 사전을 개발하면 더욱 좋은 결과를 얻을 수 있을 것으로 사료된다. 그럼에도 불구하고 본 연구는 빅데이터 프로그램을 사용하여 어린이급식관리지원센터의 현황을 분석하고 오피니언 마이닝 분석을 통해 어린이급식관리지원센터를 긍정적으로 판단하는지 부정적으로 판단하는지 평가하고, 더 나아가 평가의 자세한 이유까지 분석할 수 있다는 점에서 의의가 있다고 할 수 있다.
예를 들어 ‘워킹맘’처럼 한 단어로 사용되는 단어가 ‘워킹’, ‘맘’으로 분리된 경우 다시 하나의 단어 형태인 ‘워킹맘’으로 변환하였다. 둘째, 단어의 형태가 약간 다르지만 동일한 뜻으로 사용되는 단어들의 경우에는 하나의 단어로 통일하였다. 예를 들어 ‘여성’, ‘여자’는 같은 뜻으로 간주하여 ‘여성’으로 통일하여 변환하였다.
2012년, 2014년, 2016년 모두 부정보다는 긍정이 높게 나온 것을 확인할 수 있다. 또한 부정의 증가보다는 긍정의 증가가 높은 것으로 확인되었다.
또한 부정의 키워드로는 ‘좋지 않다’, ‘없다’, ‘모르다’ 등으로 확인되었는데 해당 문장을 살펴보면 어린이급식관리지원센터가 시행된 지 얼마되지 않아 ‘좋지않다’는 반응이 좋지 않았다와 어린이급식관리지원센터를 아직 모른다는 의견으로 확인되었다.
마지막으로 2016년 긍정의 키워드로는 ‘건강한’, ‘자랑스럽다’, ‘감사’, ‘좋은’, ‘손씻기’, ‘예방’, ‘안전’, ‘체험’, ‘튼튼한’, ‘교육’, ‘잘’, ‘이쁜’ 등이 나왔고, 부정의 키워드로는 ‘없다’, ‘걱정’, ‘편식’, ‘식중독’, ‘부족함’ ‘더러운’ 등이 나타났다.
키워드 빈도 분석을 위해 네이버 검색 API 기능을 이용하여 네이버의 블로그, 뉴스, 웹문서 그리고 카페에서 데이터를 수집하였는데, 이를 통해 데이터가 어느 경로를 이용하여 많이 유입되었는지 분석하였다. 먼저 데이터 유입의 양은 해가 지날수록 증가하고 있음을 확인하였다. 또한 2012년을 기준으로 2016년과 비교하면 블로그, 뉴스, 웹문서, 카페 모두 크게 증가하였음을 확인할 수 있다.
Table 1은 2012년, 2014년, 2016년의 어린이급식관리지원센터와 관련된 키워드의 출현 빈도를 분석한 결과이다. 분석 결과 2012년에는 어린이급식관리지원센터와 관련하여 출현 빈도가 높은 키워드로 어린이집(307개), 안전(305개), 영양(252개), 식품(213개) 등의 순으로 나타났다. 2014년에는 운영(1,311개), 안전(1,068개), 교육(1,006개), 어린이집(946개) 등의 순으로 나타났다.
2배 증가하였다. 이를 통해 여러 경로에서 데이터가 유입되고 있음을 확인할 수 있고 또한 해가 지날수록 증가하고 있음을 확인할 수 있다.
어린이급식관리지원센터가 효율적으로 운영되고 지원 사업이 수혜자들에게 잘 전달되고 있는지를 판단하기 위해서는 평가가 필요하다(Jeong 등 2013). 평가하기 위해서 극성분석을 활용할 수 있다고 생각하여 2012년부터 2016년까지 극성분석을 시행한 결과 모두 긍정의 극성이 점차 증가하였음을 확인하였다. 긍정의 극성이 증가되었다는 것은 어린이급식관리지원센터가 효과적으로 운영되고 있다는 것으로 판단된다.

후속연구

특히 행사 참여와 같은 정보는 엄마들의 정보력이 중요한데 요즘 젊은 엄마들은 이른바 ‘맘카페’라는 대형카페를 통해 많은 정보를 공유하고 취득한다(Hwang 2012). 따라서 데이터 유입 경로를 반대로 이용하여 블로그와 카페를 정보 공유와 홍보의 경로로 활용할 수 있다고 사료된다.
그렇기 때문에 긍ㆍ부정어 키워드 분석에서 교육을 하고자 했던 내용에 부정 키워드가 포함되어 있어 해당 문장이 부정으로 분석되었다고 판단된다. 따라서 어린이급식관리지원센터에 적합하게 분석할 수 있도록 어린이급식관리지원센터에 맞는 문맥적 단어를 추가한 긍ㆍ부정어 사전을 개발하면 더욱 좋은 결과를 얻을 수 있을 것으로 사료된다. 그럼에도 불구하고 본 연구는 빅데이터 프로그램을 사용하여 어린이급식관리지원센터의 현황을 분석하고 오피니언 마이닝 분석을 통해 어린이급식관리지원센터를 긍정적으로 판단하는지 부정적으로 판단하는지 평가하고, 더 나아가 평가의 자세한 이유까지 분석할 수 있다는 점에서 의의가 있다고 할 수 있다.
이상의 결과에서 어린이급식관리지원센터는 효율적으로 운영되고 지원 사업이 수혜자들에게 잘 전달되고 도움이 된다고 볼 수 있다. 이에 본 연구는 가족들이 함께 참여할 수 있는 프로그램을 어린이급식관리지원센터에서 더욱 많이 개설하고, 다양한 사람들이 어린이급식관리지원센터를 알 수 있도록 홍보하는 것이 중요하다고 사료된다.
이에 본 연구는 네이버라는 특정 사이트로만 대상으로 하였다는 한계가 존재한다. 그리고 오피니언 마이닝 분석은 사람이 아닌 컴퓨터가 주어진 긍ㆍ부정어를 자동으로 판단하는 것이기 때문에 분석하고자 하는 데이터가 처음에는 부정 문장으로 시작하고 연이어 긍정 문장이 나와도 이를 하나로 통합하여 분석하는 것이 아니고 따로 분석하여 결과를 도출함으로써 문맥을 이해하지 못한다는 한계점도 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	가족의 형태는 어떻게 바뀌고 있는가?	급격히 변화하고 있는 사회 속에서 가족의 형태 또한 변화하고 있다. 가족의 형태가 대가족에서 핵가족으로 바뀌고 있고 가정의 전반적인 기능 축소, 맞벌이 부부 증가, 여성의 사회활동 참여는 영유아 돌봄의 사회화를 가속시키고 있다. 이로 인해 영유아 돌봄은 가정을 벗어나 사회의 한 부분으로 변화하였으며 이에 어린이집과 유치원 등 보육시설에 대한 수요와 공급이 증가하고 있다.
	영유아 돌봄의 사회화를 가속 시키는 것은?	급격히 변화하고 있는 사회 속에서 가족의 형태 또한 변화하고 있다. 가족의 형태가 대가족에서 핵가족으로 바뀌고 있고 가정의 전반적인 기능 축소, 맞벌이 부부 증가, 여성의 사회활동 참여는 영유아 돌봄의 사회화를 가속시키고 있다. 이로 인해 영유아 돌봄은 가정을 벗어나 사회의 한 부분으로 변화하였으며 이에 어린이집과 유치원 등 보육시설에 대한 수요와 공급이 증가하고 있다.
	영유아 돌봄의 사회화로 나타난 결과는?	가족의 형태가 대가족에서 핵가족으로 바뀌고 있고 가정의 전반적인 기능 축소, 맞벌이 부부 증가, 여성의 사회활동 참여는 영유아 돌봄의 사회화를 가속시키고 있다. 이로 인해 영유아 돌봄은 가정을 벗어나 사회의 한 부분으로 변화하였으며 이에 어린이집과 유치원 등 보육시설에 대한 수요와 공급이 증가하고 있다. 이를 증명하듯이 2000년에 19,276개에 불과했던 어린이집은 2015년 42,517개로 약 2배 정도 증가하였고, 유치원 또한 2000년 기준 8,494개에서 2015년 8,930개로 약 450개 정도 증가하였다(Ministry of Health and Welfare 2017).

참고문헌 (26)

Center for Children's Foodservice Management (2017): Business of Center for Children's Foodservice Management. Available from: https://ccfsm.foodnara.go.kr/?menuno121. Accessed March 29, 2017
Chang JY (2009): A sentiment analysis algorithm for automatic product reviews classification in on-line shopping mall. J Soc e-Bus Stud 14(4):19-33
Hong MA, Choi MS, Han YH, Hyun T (2010): Effect of nutrition education program developed by a public health center on preschool children's nutrition knowledge and dietary habits and the parent's dietary attitudes. Korean J Community Nutr 15(5):593-602
Hong ME (2009): Effect of a nutrition education program developed by a public health center on preschool children's nutritional knowledge and dietary habits and the parents' dietary attitudes. Masters degree thesis. Chungbuk National University. pp.11-17
Hwang SS (2012): Groping of collaborative governance for smart government age. J Korean Assoc Reg Inf Soc 15(4): 29-46
Jeong YH, Chae IS, Yang IS, Kim HY, Lee HY (2013): Analysis of relative importance of key performance indicators for Center for Child-Care Foodservice Management through analytic hierarchy process (AHP). Korean J Community Nutr 18(2):154-164

원문보기 상세보기
Jo CY, Kim JH, Han JS (2015): Study on development and evaluation of nutritional education program for preschool children in association with Center for Child-Care Foodservice Management, childcare facilities and home. J East Asian Soc Diet Life 25(2):372-385

원문보기 상세보기
Jung EJ, Chang UJ (2016): Tendency and network analysis of diet using big data. J Korean Diet Assoc 22(4):310-319

원문보기 상세보기
Kim DS (2016a): A study on the effective institutional food service operation for the comparative analysis of day care center. J Foodserv Manag 19(6):187-205
Kim GA, Kim CK (2017): Sentimental analysis to product design using big-data -focused on smartphone-. Korea Sci Art Forum 27:31-48
Kim HY, Yang IS, Chae IS, Yi BS, Park MK, Kim HY, Kang TS, Leem DG, Lee JH, Lee HY (2013): Effectiveness of Center for Child-Care Foodservice Management for menu management and dietary variety. Korean J Community Nutr 18(3):243-256

원문보기 상세보기
Kim JO, Lee SS, Yong HS (2011): Automatic classification scheme of opinions written in Korean. J KISS 38(6):423-428
Kim JY (2012): An analysis of meal guidance and meal management of early childhood teachers. J Korea Acad Ind Coop Soc 13(10):4487-4495
Kim MJ, Song EJ, Kim YH (2016): A design of satisfaction analysis system for content using opinion mining of online review data. J Korean Soc Internet Inf 17(3):107-113
Kim YN (2016b): The parent satisfaction of Center for Child-Care Foodservice Management. Available from: www.yonhapnews.co.kr/bulletin/2016/01/08/0200000000AKR20160108041400017. HTML?input1195m. Accessed March 29, 2017
Korea Food and Drug Administration (2017): Special law of food safety management for children. Available from: http://www.mfds.go.kr/index.do?mid685&searchkeytitle%3Acontents&searchword%BE%EE%B8%B0%C0%CC&x0&y0. Accessed March 29, 2017
Lee HN, Lew SJ (2013): Social capital and institution of online community the difference of two online communities. Korean Assoc Inf Soc 27:25-55
Lee JH (2016): Effects of periodic visiting education support on nutrition and hygiene practices at Center for Child-Care Foodservice Management -focus on Ulsan area-. J Korean Diet Assoc 22(1):1-12

원문보기 상세보기
Lee JW, Nam DH (2012): Open architecture of transportation information dissemination using OPEN API. J Inst Internet Broadcast Commun 12(1):109-114

원문보기 상세보기
Lee OJ, Park SB, Chung DU, You ES (2014): Movie box-office analysis using social big data. J Korea Contents Assoc 14(10):527-538
Lee Y, Kim OG (2000): The effects of mom and baby program on the mother-toddler relationships and toddler's development. Int J Early Child Educ 20(3):67-85
Ministry of Health and Welfare (2017): Statistics of nursery user. Available from: http://www.mohw.go.kr/front_new/jb/sjb1101ls.jsp?PAR_MENU_ID03&MENU_ID03320101. Accessed March 29, 2017
Park MH, Kim JH, Hyun TS (2016): Satisfaction with foodservice of infants and children caring facilities and perception on Center for Child-Care Foodservice Management among parents in Incheon area. J Hum Ecol 20(1):33-43
Park NI, Han JH (2008): Influence of blog writing on the political efficacy and socio-political participation : focusing on the mediation effect of the political efficacy. Korean J Journal Commun Stud 52(2):282-447
Sin EK, Lee YK (2006): Development and application of a health belief model based nutrition education program for day care center children. Korean J Community Nutr 11(4): 488-501
Yeoh YJ, Kwon SY, Go SR, Kim JY (2015): Satisfaction with children's foodservice facilities about program at Center for Children's Foodservice Management in Seoul : difference between associate members and regular members. J East Asian Soc Diet Life 25(4):703-709

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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