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Machine learning-based nutrient classification recommendation algorithm and nutrient suitability assessment questionnaire

기계학습 기반 영양소 분류 알고리즘 및 영양적합성 평가 문진

Ja Hyung Koo, Lan Mi Hwang, Hoo Hyun Kim, Tae Hee Kim, Jin Hyang Kim, Hee Seok Song

Ja Hyung Koo, Lan Mi Hwang, Hoo Hyun Kim, Tae Hee Kim, Jin Hyang Kim, Hee Seok Song

Ja Hyung Koo, Lan Mi Hwang, Hoo Hyun Kim, Tae Hee Kim, Jin Hyang Kim, Hee Seok Song

KSII-TIIS

2023년 1월 31일


목적

문진을 기반으로 한 대상자의 추천 영양 식단 제공은 기존 많은 제품 및 연구가 있지만, 특정 나이, 지역, 성별을 고려한 연구이기 때문에, 본 연구에서는 모든 사람을 대상으로 한 문진을 활용하여, 개인 맞춤형 추천 영양 식단을 제공하기 위함.


방법

그림 1은 제안한 방법에서의 전체 흐름도이며, 개인이 문진을 수행한 결과가 입력 데이터로 전환되며, 머신러닝 방법을 통해 최종 결과가 도출


결과

표 1은 레퍼런스 정답지 결과와 문진 결과와의 일치율을 나타낸 표이며, 표 2는 제안한 방법의 결과와 다른 기계학습 방법과 비교 시 우월한 점을 확인


결론

  • 기존 연구와 달리 모든 사람들이 문진을 통해 개별 맞춤형 추천 영양 식단을 제공 받을 수 있는 것이 특징이며, 이를 위해 기존 연구자료 및 영양학 교수님의 자문을 바탕으로 문진을 설계

  • 단순히 문진 결과를 통해 도출하는 것이 아닌 기계 학습방법을 활용하여, 6가지 영양소에 대해서 각각 점수로 도출되어 도출된 점수로 개인 맞춤형 추천 영양소에 대한 식단을 구성할 수 있음


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본사

경기도 평택시 진위면 동부대로 291-13

기술 연구소

경기도 성남시 분당구 황새울로 246, B동 5층(수내동, 도담빌딩)

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