국민건강영양조사를 활용한 대사증후군 유병 예측모형 개발을 위한 융복합 연구: 데이터마이닝을 활용하여Development of Prediction Model for Prevalence of Metabolic Syndrome Using Data Mining: Korea National Health and Nutrition Examination Study
- Other Titles
- Development of Prediction Model for Prevalence of Metabolic Syndrome Using Data Mining: Korea National Health and Nutrition Examination Study
- Authors
- 김한결; 최근호; 임성원; 이현실
- Issue Date
- 2016
- Publisher
- 한국디지털정책학회
- Keywords
- 대사증후군; 속성선택; 데이터 마이닝; 의사결정나무; 로지스틱 회귀분석; 인공신경망; 국민건강영양조사; Metabolic syndrome; Feature selection; Data mining; Decision tree; Logistic regression; Artificial neural network; KHNES
- Citation
- 디지털융복합연구, v.14, no.2, pp.325 - 332
- Indexed
- KCI
- Journal Title
- 디지털융복합연구
- Volume
- 14
- Number
- 2
- Start Page
- 325
- End Page
- 332
- URI
- https://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/91044
- DOI
- 10.14400/JDC.2016.14.2.325
- ISSN
- 2713-6434
- Abstract
- 이 연구의 목적은 국민건강영양조사 2012년 자료 중 40세 이상 성인의 대사증후군 유병 여부를 예측에 영향을 미치는 변수를 확인하고 이를 예측하는 모형 개발하는데 있다. 선행연구를 통해 모델 생성에 필요한 투입변수를 선정하였다. 연구결과 투입변수 중 사회경제적 요인이 상위 순위에 해당하였으며, 건강행위 요인의 경우 하위 순위로 나타났다. 또한, 최종 예측모형은 의사결정나무 (Decision Tree)일 경우 90. 32%의 가장 높은 예측력을 나타내고 있었다. 이 연구의 결과는 다음과 같은 시사점을 나타낸다. 먼저, 대사증후군에 대한 예방 및 관리에 있어 건강행위에 대한 접근과 함께 사회경제적 요인에 대한 접근도 병행을 고려해야 한다. 또한, 의사결정나무 알고리즘의 경우 결과해석의 용이성이 있어 보건의료분야에서 많이 사용되며, 선행연구의 결과와 마찬가지로 높은 예측정확도를 나타내고 있다.
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