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논문 기본 정보

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저자정보
육현준 (국가기반기술연구본부) 황은지 나종화 (충북대학교)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제29권 제6호
발행연도
2018.11
수록면
1,491 - 1,503 (13page)
DOI
10.7465/jkdi.2018.29.6.1491

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식중독 발생에 대한 예측모형은 매우 중요한 관심사이며, 국내외적으로 다양한 통계적 방법을 통해 예측모형에 대한 연구가 수행되어 왔다. 이들 방법에는 주로 시계열적인 모형과 일반화 가법모형 등의 다양한 회귀적인 방법이 사용되어 왔다. 회귀적 모형의 경우 고려된 예측변수로는 주로 식중독에 영향을 미치는 기상변수를 중심으로 모형 개발이 이루어져 왔다. 본 논문에서는 식품의약품안전처에서 제공한 전국 식중독 발생건수 데이터를 반응변수로 하는 회귀적인 예측모형을 구축하였다. 고려된 예측변수로는 기상 및 환경 정보와 같은 정형 데이터와 식중독 연관 키워드의 SNS 버즈량과 같은 비정형 데이터를 함께 사용하였다. 또한 식중독의 발생건수와 발생확률을 추정하는 모형을 별도로 제시하였으며, 식중독을 유발하는 원인에 대해 주로 여름철에 발생하는 박테리아성과 주로 겨울철에 발생하는 바이러스성으로 구분하여 모형을 구축하였다. 모형구축에는 다양한 회귀적인 모형이 고려되었으며, 전국의 16개 주요 시도별 일별 예측모형을 구축하고 모형평가를 수행하였다. 그 결과 박테리아성 식중독은 영과잉 음이항 회귀모형, 바이러스성 식중독은 음이항 회귀모형이 가장 적합한 모형으로 나타났다.
#비정형 자료 #식중독 #영과잉 모형 #음이항 회귀 #포아송 회귀 #Atypical data #food poisoning #negative binomial regression #poisson regression #zero-inflated model

목차

요약
1. 머리말
2. 자료소개와 기초분석
3. 모형적합 및 모형비교
4. 결론
References
Abstract

참고문헌 (17)

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[단행본] - Bentham, G. / 2001 / Health effects of climate change in the UK / UK Department of Health : 81 ~ 84 google schola [학술지(정기간행물)] - Bentham, G. / 1995 / Climate change and the incidence of food poisoning in England Wales / International Journal of Biometeorology 39 : 81 ~ 96 google schola [단행본] - Cameron, A. C. / 1998 / Regression analysis of count data, 7 / Cambridge University Press google schola [학술지(정기간행물)] - 최국렬 / 2008 / 식중독 발생지수 개발 / 응용통계연구 21 (4) : 649 ~ 658 google schola [학술지(정기간행물)] - 전희주 / 2017 / 영과잉 음이항회귀 모형을 이용한 보험설계사들의 이직횟수 적합 / 한국데이터정보과학회지 28 (5) : 1087 ~ 1097 dbpia

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