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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
엄선현 (계명대학교) 이우창 (다이텍연구원) 배재권 (계명대학교)
저널정보
한국로고스경영학회 로고스경영연구 로고스경영연구 제19권 제2호
발행연도
2021.6
수록면
63 - 76 (14page)

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식중독(food poisoning)이란 식품의 섭취로 인해 인체에 유해한 미생물 또는 유독물질에 의하여 발생하였거나 발생한 것으로 판단되는 감염성 또는 독소형 질환을 말한다. 여름철(6~8월)은 폭염과 고온다습한 날씨로 식중독 발생 위험성이 높아지며 특히 감염에 취약한 영유아의 감염성 질환과 건강취약 계층인 어린이들의 집단식중독 사고가 발생한다. 식중독 발생사고 및 식중독 발생 위험을 낮추기 위한 식중독 지수 개발 및 발생예측에 관한 연구가 필요한 시점이다. 기존 선행연구는 주로 통계방법을 이용하여 식중독 발생확률을 계량화하려는 시도가 있었으나 빅데이터 분석 및 머신러닝(machine learning)을 활용한 연구는 거의 없는 실정이다. 따라서 본 연구는 식중독 발생을 사전에 예측하기 위해 식중독 발생 데이터와 머신러닝 알고리즘을 이용하여 식중독 발생 예측모형을 구축하는 것이다. 본 연구는 국내 A시의 2015년부터 2019년까지 총 5개년 79건의 식중독 발생 현황 데이터와 기상청 데이터를 이용하여 식중독 발생 현황에 따른 식중독 발생 현황 기초통계분석과 XGBoost 머신러닝 알고리즘을 이용한 식중독 발생 예측모형을 구축하였다. 예측모형의 성능 측정 결과, Accuracy 92%, F1-Score 95%로 준수한 성능으로 식중독 발생 예측이 가능하다. 또한 ‘일조시간’, ‘일강수량’, ‘상대습도’, ‘평균풍속’, ‘평균운량’, ‘최고기온’과 같은 기상요인이 식중독 발생여부에 있어 중요한 요인임을 확인하였다.
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목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 연구 설계 및 분석 방법
Ⅳ. 연구결과
Ⅴ. 결론 및 시사점
참고문헌
Abstract

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
김정선 / 2010 / 국내외 식중독 관리 및 정책 동향 / 식품문화 한맛한얼 3(2):174~180 google schola 김종규 / 2020 / 우리나라에서 병원성 대장균 식중독 발생과 기후요소의 영향 / 한국환경보건학회지 46(3):353~358 dbpia 권준욱 / 2007 / 최근 우리나라 식중독 발생 현황 고찰 / 대한의사협회지 50(7):573~581 google schola 고수일 / 2018 / 기후변화에 따른 식중독 취약성 평가 google schola 박지애 / 2016 / 기상요인과 식중독 발병의 연관성에 대한 빅 데이터 분석 / 디지털융복합연구 14(3):319~327 dbpia

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