1. 기술개발의 배경과 목적 ㅇ 개인의 연령, 직업, 성별, 경제적 여건과 신체 조건, 건강 상태 등 다방면의 개인 데이터를 수집 분석하여 개인화된 맞춤형 최적의 생활체육 종목을 추천해 주는 지능형 지식 정보 플랫폼 구축 ...
1. 기술개발의 배경과 목적 ㅇ 개인의 연령, 직업, 성별, 경제적 여건과 신체 조건, 건강 상태 등 다방면의 개인 데이터를 수집 분석하여 개인화된 맞춤형 최적의 생활체육 종목을 추천해 주는 지능형 지식 정보 플랫폼 구축 ㅇ 국민체육진흥공단의 국민생활체육참여실태조사 등 데이터로부터 개인신체/생체정보를 분석하여 기계학습을 통한 더 효과적이고 지속가능한 생활체육 추천 플랫폼 개발 추진
2. 기술개발의 내용 및 방법 ㅇ 데이터의 탐색적 분석과 구조화 시행 ㅇ 데이터 수집 : 10,050,900 건 ㅇ 릿지, 라쏘 알고리즘에 적용하여 가장 좋은 예측 결과를 보인 모델의 결과값 선정 ㅇ 선별한 데이터를 결정트리 알고리즘에 적용하여 특성중요도가 높은 문항 추출 ㅇ 성능평가 문항은 2차 분석에서 선별된 문항을 신체정보, 건강정보, 라이프 스타일, 운동환경 총 4가지 파트로 분류
3. 기술개발 결과 ㅇ 총 288명으로 20대 105명, 30대 63명, 40대 78명, 50대 42명 성능평가 참여 ㅇ 50대, 40대 남성, 30대 남성이 상대적으로 기계학습 알고리즘의 추천 만족도가 높았음
(출처 : 요약서 3p)
Abstract ▼
IV. R & D results (1) Participation in performance evaluation ㅇ Total number of 288 students was 20(105), 30(63), 40(78), 50...
IV. R & D results (1) Participation in performance evaluation ㅇ Total number of 288 students was 20(105), 30(63), 40(78), 50(42) performance evaluation. ㅇ 143 men and 145 women, respectively