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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
변해원 (인제대학교)
저널정보
한국기계기술학회 한국기계기술학회지 한국기계기술학회지 제26권 제4호
발행연도
2024.8
수록면
722 - 730 (9page)

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This study explores the use of a Deep Autoencoder model to predict depression among plant and machine operators, utilizing data from the Korean National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES, n=3,852). The Deep Autoencoder model outperformed the Logistic Regression, Naive Bayes, XGBoost, and LightGBM models, achieving an accuracy of 86.5%. Key factors influencing depression included work stress, exposure to hazardous substances, and ergonomic conditions. The findings highlight the potential of the Deep Autoencoder model as a robust tool for early identification and intervention in workplace mental health.

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