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송경근 (국립강릉원주대학교) 이형원 (국립강릉원주대학교) 오연택 (국립강릉원주대학교) 송승주 (국립강릉원주대학교) 조성욱 (국립강릉원주대학교) 김태원 (국립강릉원주대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2024년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2024.5
수록면
859 - 862 (4page)

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본 논문은 배달 음식의 주문 건수를 기반으로 대사증후군의 발병률을 예측하는 모델을 개발하고 검증하는것을 목적으로 한다. 배달 음식 주문 데이터와 대사증후군 발병률 데이터를 수집하고 가공하여, 배달 음식 소비와 대사증후군 발병 간의 상관관계를 분석하고, 도출된 결과를 통해 예측 모델을 생성한다. 모델의 성능을 평가한 결과, 배달 음식의 고칼로리, 고당분 식품의 빈번한 섭취가 대사증후군 발병률을 증가시키는 주요 요인으로 나타났다. 본 연구 결과는 공중 보건 정책의 수립, 개인 맞춤형 건강 관리 전략을 개선하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
#delivery food #artificial neural network #metabolic syndrome

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 배경 이론
Ⅲ. 결론
참고문헌

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