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저자정보
Cho, S. G. (National Food Safety Information Service) Kim, J. Y. (National Food Safety Information Service) Kwon, S. H. (National Food Safety Information Service) Cho, S. Y. (National Food Safety Information Service)
저널정보
한국지능정보시스템학회 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 2022년 ICEC-한국지능정보시스템학회 공동춘계학술대회 논문집
발행연도
2022.6
수록면
576 - 580 (5page)

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Free Trade Agreement has increased the global food trade at tremendous rate every year. With the annual trade in food growing exponentially, imported food controls need to be strengthened to protect consumer health and ensure fair trade. This study employee a supervised learning prediction model to detect nonconformity in advance of processed food manufacturing and processing businesses. The study was conducted according to the standard procedure of machine learning, such as definition of objective function, data preprocessing and feature engineering and model selection and evaluation. After applying the feature extraction methods, the machine learning algorithm was applied to data by deriving the company’s risk, item risk, environmental risk, and past violation history as feature variables. Based on the results of this study, it is expected that the official food control for food safety management will be enhanced and geared into the data-evidence based management as well as scientific administrative system.
#machine learning #import food safety #the surveillance of foreign facilities #feature engineering

목차

Abstract
Introduction
Method
Results
Conclusion
References

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