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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박일수 (위덕대학교) 한준태 (한국장학재단)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제28권 제6호
발행연도
2017.11
수록면
1,337 - 1,348 (12page)

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본 연구는 질병관리본부에서 실시한 전국 규모의 자료인 지역사회건강조사 2014년 자료를 이용하여 고위험 음주자들의 특성 및 요인을 파악하고 고위험 음주 예측모형을 개발했다. 예측모형 개발은 데이터마이닝 방법 중 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 신경망 분석 3가지 방법을 적용했으며, 로지스틱 회귀분석의 주요 결과로는 40대 남자의 위험도가 높았고, 사무직과 판매서비스직의 위험도가 높았다. 특히 현재 흡연자인 경우 고위험 음주 위험도가 높았다. 3가지 방법 중 AUROC (area under a receiver operation characteristic curve) 측면에서 신경망 분석과 로지스틱 회귀분석이 가장 높게 나타났다. 또한 고위험 음주 예방을 위한 우선 관리 대상자를 선정함에 있어 신경망 분석과 로지스틱 회귀분석으로 개발된 예측모형의 사후확률을 기초로 두 가지 모형 모두 예측분포의 상위 10%인 집단에 해당되는 경우를 선정한 결과 신경망 분석이나 로지스틱 회귀모형 1가지 모형으로 적용하는 것보다 반응률 및 향상도가 다소 개선되는 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발된 고위험 음주 예측모형과 우선 관리 대상자 선정 방법은 문제적 음주 예방 및 개선 교육, 절주 프로그램 개발 등에 보다 세분화되고 효과적인 건강관리 서비스를 제공을 위한 기초자료가 될 수 있을 것이다.
#고위험 음주 #로지스틱 회귀분석 #신경망 분석 #의사결정나무 #Decision tree #high-risk drinking #logistic regression #neural network

목차

요약
1. 서론
2. 연구 방법
3. 연구 결과
4. 결론 및 제언
References
Abstract

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
Byeon, H. (2015). Prediction modeling of high risk drinking in Korea using CRT method. Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology , 5, 99-108. Casswall, S. and Thamarangsi, T. (2009). Reducing the harm from alcohol: Call to action. Lancet, 373, 2247-2257. Chavez, L. J., Williams, E. C., Lapham, G. and Bradley, K. A. (2012). Association between alcohol screening scores and alcohol related risk among female veterans affairs patients. Journal of Studies on Alcohol and Drugs, 73, 391-400. Chick, J. (1998). Alcohol health and the heart: implications for clinicians. Alcohol & Alcoholism, 33, 576-591. Chung, S. S. and Joung, K. H. (2012). Factors associated with the patterns of alcohol use in Korean adults. Korean Journal of Adult Nursing, 24, 441-453.

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