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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.4
- 수록면
- 324 - 332 (9page)
- DOI
- 10.5762/KAIS.2024.25.4.324
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본 연구는 머신러닝 중 하나인 캣부스트(catboost) 알고리즘을 통해 비침습적 방법으로 대사증후군을 예측하고자 시도되었다. 예측모델의 학습을 위한 자료는 국민건강영양조사 제 8기(2019-2021) 자료 중 대사증후군이 없는 그룹 11.542명, 대사증후군이 있는 4.008명으로 총 11,545명이며, 투입변수는 비침습적 요인들로만 구성된 14개였다. 본 연구의 모델구축 및 성능평가를 위한 모든 코드는 Python 3.9.7로 작성되었으며, 통계 및 모델 구축을 위해서 SciPy 1.614, SHAP(Shapley Additive exPlanations), Scikit-learn 1.2.2 패키지가 사용되었다. 연구결과 대사증후군 예측에 가장 중요한 요인은 수면시간(1.354), 체질량 지수(BMI: body mass index, 이하 BMI)(1.153), 성별(1.118)로 확인 되었다. 또한 연령(0.658), 현재 흡연(0.229), 1년간 체중변화 (0.199), 만성질환 가족력(0.176), 나쁜 주관적 건강인지(0.158), 1개월에 1잔 이상의 음주(0.132), 만성질환(0.092), 높은 스트레스 인지(0.073), 유산소 신체활동 실천 없음(0.063), 활동제한(0.060), 암(0.016) 순으로 나타났다. 예측모델의 전반적 성능(AUC)은 0.874 (95% CI, 0.874-0.874)로 확인되었다. 본 연구에서 구축한 모델을 활용하여 간편한 질문을 통해 대사증후군을 빠르고 정확하게 식별할 수 있으며, 이는 개인 및 집단 수준에서 예방프로그램을 개발하는 데 중요한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 연구 방법
3. 연구 결과
4. 논의
5. 결론
References
참고문헌 (37)
참고문헌 신청
S. N. Grundy, D. Becker, L. T. Clark, R. S. Cooper, M. A. Denke, W. J. Howard et al, “Third report of the National Cholesterol Education Program (NCEP) Expert Panel on Detection, Evaluation, and Treatment of High Blood Cholesterol in Adults (Adult Treatment Panel III) Final Report“ Circulation, pp.3143-3421, Vol.106, No.25, Dec. 2002. DOI: https://doi.org/10.1161/circ.106.25.3143
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S. E. Lee, H. S. Rhee, “Convergence study to detect metabolic syndrome risk factors by gender difference,” Journal of Digital Convergence, Vol.19, No.12, pp.477–486, Dec. 2021. DOI: https://doi.org/10.14400/jdc.2021.19.12.477
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