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초록

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본 연구의 목적은 한국의료패널 2012년 자료를 이 용하여 고지혈증 유병에 영향을 미치는 변수를 확인 하고 이를 예측하는 분류모형을 개발하는데 있다. 분류모형에 투입되는 변수 선정을 위해 로지스틱 회 귀분석, 의사결정트리 c4.5, 유전자 알고리즘을 각 각 적용하여 선정하였다. 고지혈증 유병을 예측하기 위해 SVM과 meta learning 알고리즘을 이용하였다. 먼저 SVM의 경우 변수를 6개만 투입하였을 때 정확도가 가장 높았으 며, meta learning의 경우 메타분류기를 SVM으로 하 여 변수 6개를 투입한 경우가 가장 높았다. 본 연구는 기존 연구에서 많이 다루지 않은 고지 혈증을 예측하는 모형을 개발했다는 점과 여러 변수 기법을 적용하여 모델 정확도를 기여하였다. 그러나 메타러닝 성과가 크게 향상되지 않은 점은 본 연구 의 한계이자 추후 관련 연구에서 보완되어야 할 부분이다.

목차

Abstract
 Introduction
 Previous Research
 Research Methods
 SVM 분류기법
 Meta Learning 알고리즘
 Results
  자료수집 및 연구대상
  기초통계분석
  분류모형을 위한 변수선정
 Discussion
 References

저자

• 이슬기 [ 한국보건의료연구원 연구기획조정실 전략기획팀 ]
• 신택수 [ 연세대학교 정경대학 경영학부 ]

참고문헌