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정형 및 비정형 자료를 활용한 전국 식중독 일별 예측모형

Prediction of food poisoning occurrence by using typical and social media informations
한국데이터정보과학회지 제29권 제6호, 2018.11, 1491-1503 (13 pages)
DOI :10.7465/jkdi.2018.29.6.1491
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초록
식중독 발생에 대한 예측모형은 매우 중요한 관심사이며, 국내외적으로 다양한 통계적 방법을 통해 예측모형에 대한 연구가 수행되어 왔다. 이들 방법에는 주로 시계열적인 모형과 일반화 가법모형 등의 다양한 회귀적인 방법이 사용되어 왔다. 회귀적 모형의 경우 고려된 예측변수로는 주로 식중독에 영향을 미치는 기상변수를 중심으로 모형 개발이 이루어져 왔다. 본 논문에서는 식품의약품안전처에서 제공한 전국 식중독 발생건수 데이터를 반응변수로 하는 회귀적인 예측모형을 구축하였다. 고려된 예측변수로는 기상 및 환경 정보와 같은 정형 데이터와 식중독 연관 키워드의 SNS 버즈량과 같은 비정형 데이터를 함께 사용하였다. 또한 식중독의 발생건수와 발생확률을 추정하는 모형을 별도로 제시하였으며, 식중독을 유발하는 원인에 대해 주로 여름철에 발생하는 박테리아성과 주로 겨울철에 발생하는 바이러스성으로 구분하여 모형을 구축하였다. 모형구축에는 다양한 회귀적인 모형이 고려되었으며, 전국의 16개 주요 시도별 일별 예측모형을 구축하고 모형평가를 수행하였다. 그 결과 박테리아성 식중독은 영과잉 음이항 회귀모형, 바이러스성 식중독은 음이항 회귀모형이 가장 적합한 모형으로 나타났다.

Predictive models for food-borne illness outbreaks have been a major concern, and research has been conducted on predictive models through a variety of statistical methods both domestically and internationally. In these methods, various regression methods including generalized additive model have been used. The model was developed mainly on the meteorological variables affecting food poisoning. In this paper, we constructed a regression model with the number of food poisoning cases provided by the Korea Food and Drug Administration. As the predicted variables considered, we used both typical data such as weather and environmental information and atypical data such as the SNS buzz amount of the food poisoning related keywords. The model was constructed by dividing into bacterial occurrences mainly in summer and viral ones occurring mainly in winter. Various regression models were considered for the model construction, and daily prediction models for 16 major provinces nationwide were constructed and model evaluation was conducted. As a result, the zero-inflated negative binomial regression model and the negative binomial regression model are found to be the most suitable models for the bacterial and viral food poisoning, respectively.

목차
요약
1. 머리말
2. 자료소개와 기초분석
3. 모형적합 및 모형비교
4. 결론
References
Abstract
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