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초록

영어

After artificial intelligence was trained with the data on the concentration of essential mineral elements in hair, the age was predicted by the concentration of mineral elements in the hair of the subject, and the result was compared with the actual age of the subject, and the correlation was investigated. The total number of hair data was 296, of which 2/3 were used for AI learning and 1/3 was used as the subject data. There was a correlation of 0. 678 between the actual age of the young subjects under the age of 25 and the age predicted by the AI. There was almost no correlation in the middle-aged subjects group, and there was a weak correlation of 0.522 in the elderly subject group. In order to secure the usefulness of artificial intelligence using hair mineral element concentration data, it is necessary to provide a larger number of data to the artificial intelligence.

한국어

모발의 필수 미네랄 원소 농도 데이터로 인공지능을 학습시킨 후, 피험자의 모발 미네랄 원소 농도로 나이를 예측하도록 하고 그 결과를 피험자의 실제 나이와 비교하여 연관성을 조사하였다. 전체 모발 데이터는 296개이었으며 그 중 2/3를 인공지능 학습에 그리고 1/3을 피험자 데이터로 사용하였다. 25세 이하의 성장기 피험자의 실제 나이와 인공지능이 예측한 나이 사이에는 0.678 의 중상 정도의 상관관계가 있었다. 중년의 피험자 그룹에서는 연관성이 거 의 없었고 노년의 피험자 그룹에서는 0.522의 약한 상관관계를 보였다. 모발의 미네랄 원소 농도 데이터를 이용한 인 공지능의 유용성을 확보하기 위해서는 더 많은 수의 데이터를 제공하여 인공지능을 학습시키는 과정이 필요하다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구방법
Ⅲ. 연구 결과
Ⅳ. 고찰
Ⅴ. 결론
References

키워드

저자

• 박준현 [ Jun Hyeon Park | 정회원, 아주학교 전자공학과 박사후연구원 ] 제1저자
• 하병조 [ Byeong Jo Ha | 정회원, 을지대학교 미용예술학과 교수 ] 참여저자
• 박상수 [ Sangsoo Park | 정회원, 을지대학교 의료공학과 교수 ] 교신저자

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