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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최화영 (연세대학교) 이광수 (연세대학교)
저널정보
대한보건협회 대한보건연구 대한보건연구 제47권 제4호
발행연도
2021.11
수록면
149 - 165 (17page)
DOI
10.22900/kphr.2021.47.4.011

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

머신러닝을 이용한 성인흡연자의 금연행동 예측모델 구축 및 평가
최화영 ,  이광수 대한보건연구 2021.11 학술저널
성인흡연자의 금연행동 예측모델 구축 및 평가
최화영 보건행정학과 2021.01 학위논문

초록· 키워드

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연구목적: 본 연구의 목적은 머신러닝 알고리즘을 통해 흡연자의 금연행동을 예측하는 모델을 구축하고, 금연행동에 미치는 요인의 영향을 평가하는 것이다. 연구방법: 연구는 2019년 지역사회건강조사 전국 데이터를 사용하였고, 대상자는 흡연경험이 있는 만 19세 이상 성인으로 하였다. 종속변수는 금연시도와 금연성공을 사용하였다. 금연시도의 연구대상자는 무응답을 제외한 후 84,126명이었고, 금연성공의 대상자 수는 금연시도 경험이 있는 61,784명이었다. 연구대상자의 남녀 비율은 9:1이었고 과적합을 방지하기 위해 남녀를 구분하여 예측모델을 구축하였다. 자료 분석은 SAS 9.4를 이용하여 데이터 전처리, 일반적 특성 파악을 진행하였고, SAS Enterprise-Miner 15.2를 이용하여 모델링 및 비교, 스코어 시각화를 진행하였다. 결과: 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 랜덤포레스트 알고리즘을 이용하여 구축한 예측모델은 금연시도와 금연성공을 예측할 때 AUC 값이 0.7~0.8이상으로 안정적이었다. 둘째, 남성은 흡연기간이 길수록 금연시도를 할 확률이 줄어들지만 금연을 하게 될 경우 유지할 확률이 높았다. 셋째, 여성은 흡연기간이 길수록 금연시도 확률이 남성에 비해 큰 폭으로 감소하고, 흡연기간이 길수록 금연성공 할 확률도 감소하였다. 결론: 연구를 통해 머신러닝 알고리즘을 금연연구에 적용할 수 있는 가능성을 확인하였으며, 성별과 흡연기간이 금연지원 시 주요 고려 변수임을 시사하였다.
#머신러닝 #랜덤포레스트 #금연행동 #지역사회건강조사 #Machine learning #Random forest #Smoking cessation behavior #Community health survey

목차

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Hammond, R. / 2003 / The Framework Convention on Tobacco Control: promising start, uncertain future google schola 이민진 / 2014 / 담배규제 정책 쟁점별 국내 연구 현황 분석 / 보건사회연구 34(3):165~191 Crossref OECD / 2019 / Health Statistics google schola Ministry Health and Welfair / 2019 / Health and Welfair White Paper google schola Chandola, T. / 2004 / Sociodemographicpredictorsofquittingsmoking : how important are house hold factors? / Addiction 99(6):770~777 google schola

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