Earticle

초록

영어

Modern society is undergoing nutritional imbalance according to the diet as the number of one person increases. This is increasing the incidence of chronic diseases such as gastrointestinal diseases and digestive diseases. This study suggests the prediction of dietary knowledge using multiple regression analysis for preventing chronic stomach diseases. The proposed method manages user’s stomach diseases and dietary nutrition through the prediction of nutrition knowledge. It collects user's PHR through smart device and integrates in the health platform. The integrated data analyzes the dietary and activity of the user through multiple regression analysis. It predicts the required nutrients and provides services to users through applications. Therefore, it suggests recommended dietary components and consumed calories, appropriate dietary components based on the user's basal metabolism, and gastrointestinal levels. With the personalized health management, modern people can manage gastrointestinal diseases through a balanced diet.

한국어

현대사회는 1인가구가 증가함에 따라 불규칙한 식습관으로 인해 영양이 불균형하게 포진되어있다. 이러한 식습 관은 위장질환, 소화기 질환 등 만성질환의 발병률을 증가시켰다. 본 논문은 위장질환 예방을 위한 다중회귀분석을 이용 한 식이지식 예측을 제안한다. 제안하는 방법은 식이지식 예측을 통해 사용자의 위장질환과 식이영양을 관리하는 방법 이다. 헬스 플랫폼에서 스마트 기기를 통해 수집된 사용자의 PHR을 통합한다. 통합된 데이터로부터 다중회귀분석을 이용하여 사용자의 식이와 활동량 변화를 분석한다. 사용자의 식이 성분과 소모 칼로리, 기초대사와 같은 상황정보를 입력으로 적절한 식이성분, 위장질환 수치의 변화를 예측하고 필요할 것으로 나타나는 영양성분을 사용자에게 권장한 다. 이를 통해 현대인들은 균형 잡힌 식사를 통해 위장질환을 관리할 수 있다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
2.1 개인건강기록 기반 헬스케어
2.2 ARIMA 기반 시계열 회귀분석
3. 위장질환 예방을 위한 다중회귀분석을이용한 식이지식 예측
3.1 PHR 기반 식이 데이터 수집 및 처리
3.2 다중회귀분석 기반 식이지식 예측 모델
3.3 개인건강기록 기반 식이지식 개인화
4. 모델 및 성능평가
5. 결론
REFERENCES

키워드

PHR 식이 다중회귀분석 헬스케어 헬스 플랫폼 시계열 PHR Nutrition Multiple Regression Analysis Healthcare Health Platform Time Series

저자

• 최소영 [ So-Young Choi | 경기대학교 컴퓨터과학과 학생 ]
• 김주창 [ Joo-Chang Kim | 경기대학교 컴퓨터과학과 학생 ]
• 정경용 [ Kyungyong Chung | 경기대학교 컴퓨터공학부 교수 ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

간행물