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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
홍준호 (현대자동차) 이경희 (충북대학교) 이혜림 (농촌진흥청) 정환석 (농촌진흥청) 조완섭 (충북대학교)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제22권 제3호
발행연도
2022.3
수록면
354 - 360 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

머신러닝을 활용한 식품소비에 따른 대사성 질환 분류 모델
홍준호 ,  이경희 ,  이혜림 외 2명 한국콘텐츠학회논문지 2022.03 학술저널
머신러닝과 통계적 방법을 이용한 대사성 질환과 식품 소비와의 관계성 연구
홍준호 2022.01 학위논문

초록· 키워드

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대사성 질환은 국내의 경우 유병률이 26%에 이르는 질환으로 복부비만, 고혈압, 공복혈당장애, 고중성지방, 낮은 HDL 콜레스테롤 5가지 상태 중 3가지를 동시에 가진 상태를 말한다. 본 논문은 농촌진흥청의 소비자패널 데이터와 건강보험공단의 진료 데이터를 연계하여 식품 소비 특성을 통해 대사성 질환자군과 대조군으로 나누는 분류 모델을 생성하고 차이를 비교하고자 한다. 기존의 국내외에서 연구된 많은 대사성 질환과 식품소비 특성 관련 연구는 특정 식품군이나 특정 성분의 질환 상관성 연구이며, 본 논문은 일반 식사에서 포함하는 모든 식품군을 고려한 로지스틱 회귀를 이용한 분류 모델, 의사결정나무 기반 분류 모델, XGBoost를 활용한 분류 모델을 생성하였다. 세 가지 모델 중 정확도가 높은 모델은 XGBoost 분류 모델이지만, 정확도가 0.7 미만으로 높지 않았다. 향후 연구로 환자군의 식품 소비 관찰 기간을 5년 이상으로 확대하고 섭취한 식품을 영양적 특성으로 변환한 후 대사성 질환 분류 모델 연구가 필요하다.
#식품 소비 #대사성 질환 #분류 모델 #머신러닝 #데이터 연계 #Food Consumption #Metabolic Disease #Classification Model #Machine Learning #Data Linkage

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 연구대상 및 방법
Ⅳ. 결론
참고문헌

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