Earticle

초록

영어

The objective of this study is to derive specific classification rules that could be used to prevent individuals with Metabolic Syndrome (MS) from developing diabetes. Specifically, we aim to identify rules which classify individuals with MS into those without diabetes (class 0) and those with diabetes (class 1). In this study we collected data from Korean National Health and Nutrition Examination Survey and built a decision tree after data pre-processing. The decision tree brings about five useful rules and their average classification accuracy is quite high (75.8%). In addition, the decision tree showed that high blood pressure and waist circumference are the most influential factors on the classification of the two groups. Our research results will serve as good guidelines for clinicians to provide better treatment for patients with MS, such that they do not develop diabetes.

한국어

본 연구의 목적은 대사증후군이 당뇨병으로 확대되는 것을 방지하는데 이용할 수 있는 구체적인 분류 규칙을 도출 하는 것이다. 좀 더 구체적으로 말하면, 대사증후군을 앓고 있는 사람들을 당뇨병이 없는 사람 (class 0)과 당뇨병이 있는 사람(class 1)으로 구별해 내는 분류하는 규칙을 찾는 것이다. 본 연구는 국민건강영양조사 데이터를 수집하여 데이터 전처 리 과정들을 거친 후 의사결정나무를 구축하였다. 생성된 의사결정나무로부터 유용한 5개의 분류 규칙을 도출하였는데, 이들의 평균 분류 정확도는 75.8%이었다. 또한, 생성된 의사결정나무로부터 고혈압 여부와 허리둘레가 class 0 그룹과 class 1 그룹으로 분류하는데 있어서 중요한 요인임을 알 수 있었다. 이번 연구 결과는 의사들이 향후 대사증후군 환자가 당뇨 환자가 되지 않도록 치료하는데 좋은 지침이 될 것으로 기대된다.

목차

Abstract
요약
1. Introduction
2. Materials and methods
2.1 Dataset
2.2 Pre-processing
2.3 Data balancing, Training dataset, and Test dataset
2.4 Decision tree algorithm
2.5 Feature selection
2.6 Evaluation metrics
3. Results
4. Discussion
5. Conclusion
REFERENCES

키워드

저자

• Jinwook Choi [ 최진욱 | Business School, Korea University, Ph.D. candidate ]
• Yongmoo Suh [ 서용무 | Business School, Korea University, Professor ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  디지털융복합연구 [Journal of Digital Convergence]

• 간기

  계간

• pISSN

  2713-6434

• eISSN

  2713-6442

• 수록기간

  2003~2026

• 등재여부

  KCI 등재후보

• 십진분류

  KDC 569 DDC 620