Earticle

초록

영어

Cardiovascular diseases is one of the leading causes of death in the world. The objectives of this study were to build various models using sociodemographic variables based on three variable selection methods and seven machine learning algorithms for the identification of hypertension and dyslipidemia and to evaluate predictive powers of the models. In experiments based on full variables and correlation-based feature subset selection methods, our results showed that performance of models using naive Bayes was better than those of models using other machine learning algorithms in both two diseases. In wrapper-based feature subset selection method, performance of models using logistic regression was higher than those of models using other algorithms. Our finding may provide basic data for public health and machine learning fields.

한국어

심혈관 질환은 전 세계적으로 주요 사망원인들 중 하나이다. 본 연구는 보다 우수한 심혈관질환 판별 모델을 생성하기 위한 방법에 대한 연구로써, 3가지 변수 선택법과 7가지 머신러닝 알고리즘을 바탕으로 사회인구학적 변수 들을 이용하여 고혈압과 이상지질혈증 판별모델들을 생성하고, 생성된 모델들의 성능을 비교 평가한다. 본 연구의 결 과에서는 두 가지 질병 모두에서, 전체변수 및 correlation-based feature subset selection 메소드 기반 모델들에서 는 naive Bayes 모델이 다른 머신러닝을 이용한 모델들보다 다소 우수한 판별 성능이 있는 것으로 나타났고, wrapper 메소드 기반 변수 선택법에서는 logistic regression 모델이 다른 모든 모델보다 성능이 다소 우수한 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 원격의료 및 대중보건 분야에서 향후 한국인의 심혈관질환 판별 및 예측 모델 생성을 위 한 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 메소드
1. 데이터 셋
2. 측정변수
3. 통계분석 및 모델링 기법
Ⅲ. 실험 및 결과
1. 본 실험에 사용된 변수의 통계분석 결과
2. 생성된 모델에 대한 성능평가 결과
Ⅳ. 결론
References

키워드

저자

• 이범주 [ Bum Ju Lee | 정회원, 한국한의학연구원 책임연구원 ] 단독저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  The Journal of the Convergence on Culture Technology (JCCT) [문화기술의 융합]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2384-0358

• eISSN

  2384-0366

• 수록기간

  2015~2025

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 600 DDC 700