CRT 방법을 활용한 한국인의 고위험 음주 예측모형

변해원

doi:http://dx.doi.org/10.14257/AJMAHS.2015.06.10

추천

검색

자료유형: 학술저널

저자정보: 변해원 (남부대학교)

저널정보: 인문사회과학기술융합학회 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지 제5권 제3호

발행연도: 2015.6

수록면: 99 - 108 (10page)

DOI: http://dx.doi.org/10.14257/AJMAHS.2015.06.10

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

이 연구는 서울시 복지패널 데이터를 이용하여 한국인의 고위험 음주를 예측할 수 있는 통계학적 모형을 개발하고 고위험 음주를 예방할 수 있는 기초자료를 제공하였다. 2010년 서울시 복지패널에 참여한 20세 이상 성인 3,304명(남 2,169명, 여 1,135명)을 분석하였다. 결과변수는 1회 음주량을 기준으로 남성은 소주 7잔(알코올 60g), 여성은 소주 5잔(알코올 40g) 이상으로 정의 한 고위험 음주여부로 설정하였고, 설명변수는 연령, 성, 최종학력, 현재 취업 상태, 가구 월 평균 총 소득, 배우자 유무, 흡연 여부, 주관적 건강상태, 정기적인 운동여부, 가족관계, 교우관계, 지난 1달 간 우울증상 여부, 지난 1년 간 금주 프로그램 참여여부, 현재 질병 여부로 설정하였다. 분석방법은 데이터마이닝의 CRT Classification And Regression Tree) 알고리즘을 이용하였다. 한국인의 고위험 음주 예측 모형을 구축한 결과, 유의미한 예측변수는 성, 연령, 최종학력, 흡연 여부, 배우자 유무이었다. 본 예측 모형을 기반으로 고위험 음주 예측 집단의 건전한 음주 문화 정착을 위한 절주 프로그램 개발과 체계적인 관리가 필요하다.

#데이터마이닝 #문제음주 #위험요인 #예측모형 #의사결정나무모형 #Classification And Regression Tree #Decision tree #Risk factor #High Risk Drinking

참고문헌 (20)

참고문헌 신청

Ministry of Food and Drug Safety / 2014 / Study of Alcohol Consumption in Korea 2013

J. Rehm / 1997 / Alcohol: minimising the harm / Free Association Press

H. Byeon / 2015 / The risk factors of laryngeal pathology in Korean adults using a decision tree model / Journal of Voice 29(1):59~64

H. Byeon / 2014 / Exploring potential risk factors for benign vocal fold mucosal disorders using weighted logistic regression / International Journal of Bio-Science and Bio-Technology 6(4):77~86

H. Byeon / 2013 / Laryngeal pathologies in older Korean adults and their association with smoking and alcohol consumption / Laryngoscope 123(2):429~433

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

변해원

소속기관 남부대학교

주요연구분야 사회과학 > 교육학 복합학 > 학제간연구

논문수 19 이용수 268

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (20)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)