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본 논문에서는 개인의 식품 선호도를 분석하여 질병발생 위험도를 평가하는 알고리즘 구현에 관하여 연구하였다. 식품선호도는 개인에 따라 선택하는 식품의 섭취빈도를 통해 측정할 수 있다. 식품섭취빈도는 식품섭취의 정량적 정보보다 식품섭취 양상에 관한 정보를 포함하고 있다. 식품섭취빈도 조사는 식품섭취의 성향과 습관은 유지될 것이라 보고 과거 1년 회상 데이터 수집을 통해 이루어진다. 그래서 식품섭취빈도를 기반으로 개인이 섭취하는 식품의 정보를 통하여 식품섭취와 만성질환의 관련성을 보고자 하였다. 입력받은 개인의 식품섭취빈도와 유사한 식품섭취빈도 그룹을 형성하여 그룹의 성향을 분석하기 위하여 국민건강영양조사 원시자료를 기반으로 참조데이터를 구성하였다. 데이터베이스화 한 참조데이터 전수와 개인이 입력한 식품섭취빈도의 유사 정도를 산출하였다. 유사도 가중치 산출은 피어슨 상관계수법을 이용하여 계산된다. 유사도가 계산된 참조데이터는 유사도 가중치 크기에 따라 ...

본 논문에서는 개인의 식품 선호도를 분석하여 질병발생 위험도를 평가하는 알고리즘 구현에 관하여 연구하였다. 식품선호도는 개인에 따라 선택하는 식품의 섭취빈도를 통해 측정할 수 있다. 식품섭취빈도는 식품섭취의 정량적 정보보다 식품섭취 양상에 관한 정보를 포함하고 있다. 식품섭취빈도 조사는 식품섭취의 성향과 습관은 유지될 것이라 보고 과거 1년 회상 데이터 수집을 통해 이루어진다. 그래서 식품섭취빈도를 기반으로 개인이 섭취하는 식품의 정보를 통하여 식품섭취와 만성질환의 관련성을 보고자 하였다. 입력받은 개인의 식품섭취빈도와 유사한 식품섭취빈도 그룹을 형성하여 그룹의 성향을 분석하기 위하여 국민건강영양조사 원시자료를 기반으로 참조데이터를 구성하였다. 데이터베이스화 한 참조데이터 전수와 개인이 입력한 식품섭취빈도의 유사 정도를 산출하였다. 유사도 가중치 산출은 피어슨 상관계수법을 이용하여 계산된다. 유사도가 계산된 참조데이터는 유사도 가중치 크기에 따라 사분위수 집단으로 그룹화하고, 그룹별 고혈압과 당뇨병 발생위험도를 로지스틱회귀분석을 통해 산출한다. 분석 대상에게 자신이 섭취하는 식품섭취빈도 성향과 유사한 대상의 유병상태를 분석한 통계적 정보를 제공한다. 이와 같은 통계적 정보는 일반적으로 특정 집단에 대한 역학연구들을 통해 제공받게 된다. 하지만 본 연구에서는 특정 집단을 기준으로 하는 것이 아닌 개인을 기준으로 통계적 정보를 분석하는 알고리즘을 설계하였다.설계된 알고리즘의 유의성 평가를 위해 3회에 걸친 Cross Validation을 진행하였다. 유사도가 가장 높은 집단에서 고혈압, 당뇨, 고중성지방혈증, 빈혈의 유병빈도를 분석하고, 실제 유병여부와 비교하였다. 모든 질병의 실제 유병 대상군의 유사도가 가장 높은 집단에서 계산된 유병빈도가 실제 정상군의 유사도가 가장 높은 집단에서 계산된 유병빈도보다 높은 경향을 확인할 수 있었다.알고리즘을 이용한 시스템을 구성하고, 국민건강영양조사 자료를 이용한 Cross Validation 진행하였다. 샘플로 추출된 데이터를 시스템에 적용하여 샘플별 고혈압과 당뇨병 발생 위험도를 산출하여, 산출된 질병발생위험도와 실제 유병여부의 값의 경향성을 분석해보았다. 고혈압 발생 위험도 평가를 통해 산출된 고혈압 발생 위험도를 실제 고혈압 여부에 따라 분류하여 평균을 조사하였다. 유사도가 가장 높았던 그룹의 분석결과 정상군의 고혈압발생위험도(2.719)보다 고혈압군의 고혈압 발생위험도(5.406)가 대략 2배 높은 것으로 확인되었다. 당뇨병 발생위험도 평가에서 역시 유사도가 가장 높았던 그룹의 분석결과 정상군의 당뇨병발생위험도(4.796)보다 당뇨병군(13.067)에서 2.7배 높은 결과를 확인할 수 있었다. 그룹별 질병여부에 따른 질병발생 위험도 평균이 유의하게 증가함을 확인할 수 있었다.향후 식품영양학적 연구의 가중치 및 요인분석을 통해 분석의 정확성을 향상시킬 수 있으며, 식사 패턴 개선의 방향성 제시가 가능할 것으로 사료된다. 이러한 연구결과를 개인건강관리시스템(PHRs)과 연동하여 누적된 건강정보와 식사정보 등을 추가 분석한 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

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