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학술저널
저자정보
백채은 (성신여자대학교) 권예슬 (성신여자대학교) 오장민 (성신여자대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.51 No.7
발행연도
2024.7
수록면
634 - 642 (9page)
DOI
10.5626/JOK.2024.51.7.634

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집단 급식에서 정확한 식사 인원 예측은 효율적인 운영, 잔반 최소화, 그리고 사용자 만족도 향상을 위해 중요하다. 특히 대학교 교내식당은 다양한 환경 요소와 COVID-19 팬데믹으로 인한 수업 방식의 변화로 예측이 더욱 어려워졌다. 이를 해결하기 위해, 본 연구는 COVID-19 팬데믹 기간과 대학 식당 환경에 특화된 데이터를 활용하여 다양한 5가지의 모델을 학습하고 성능을 비교했다. 안정적인 예측을 위해 가장 성능이 좋은 앙상블 트리 기반 모델 3가지인 RandomForest, LightGBM, XGBoost의 예측값을 평균 내어 Mean Absolut Error (MAE) 30.96이라는 최종 결과를 만들었다. 주어진 최종 모델을 활용하여 정기적으로 예측 결과를 교내식당에 제공함으로써 운영 현장에 실질적인 지원을 제공할 수 있다. 본 연구 결과는 COVID-19 팬데믹을 포함한 비정상적 상황에서도 정확한 식사 인원 예측이 가능한 효과적인 방법론을 제시한다.
#단체급식 #식사 인원 예측 #앙상블 트리 모델 #COVID-19 팬데믹 #institutional food service #number of diners prediction #ensemble tree models #COVID-19 pandemic

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 선행 연구 고찰
3. 연구 방법 및 연구 결과
4. 결론 및 후속 연구 계획
References

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