정형 및 비 정형 자료 를 활용 한 전국 식중독 일별 예측 모형 - 한국 데이터 정보 과 학회지 - 한국 데이터 정보 과 학회 : 전자 저널 논문 - DBpia 
 정형 및 비 정형 자료 를 활용 한 전국 식중독 일별 예측 모형 
 Prediction of food poisoning occurrence by using typical and social media informations 
 육 현준 , 황 은지 , 나종화 
 한국 데이터 정보 과 학회지 제 29 권 제 6 호 , 2018 . 11 , 1491 - 1503 ( 13 pages ) 
 DOI : 10 . 7465 / jkdi . 2018 . 29 . 6 . 1491 
 식중독 발생 에 대한 예측 모형 은 매우 중요 한 관심사 이 며 , 국내외 적 으로 다양 한 통계 적 방법 을 통해 예측 모형 에 대한 연구 가 수행 되 어 왔 다 . 이 들 방법 에 는 주로 시계열 적 인 모형 과 일반 화 가법 모형 등 의 다양 한 회귀 적 인 방법 이 사용 되 어 왔 다 . 회귀 적 모형 의 경우 고려 된 예측 변수 로 는 주로 식중독 에 영향 을 미치 는 기상 변수 를 중심 으로 모형 개발 이 이루어져 왔 다 . 본 논문 에서 는 식품 의 약 품안 전처 에서 제공 한 전국 식중독 발생 건수 데이터 를 반응 변수 로 하 는 회귀 적 인 예측 모형 을 구축 하 였 다 . 고려 된 예측 변수 로 는 기상 및 환경 정보 와 같 은 정형 데이터 와 식중독 연관 키워드 의 SNS 버즈 량 과 같 은 비 정형 데이터 를 함께 사용 하 였 다 . 또한 식중독 의 발생 건수 와 발생 확률 을 추정 하 는 모형 을 별도 로 제시 하 였으며 , 식중독 을 유발 하 는 원인 에 대해 주로 여름철 에 발생 하 는 박테리아 성 과 주로 겨울철 에 발생 하 는 바이러스 성 으로 구분 하 여 모형 을 구축 하 였 다 . 모형 구축 에 는 다양 한 회귀 적 인 모형 이 고려 되 었 으며 , 전국 의 16 개 주요 시도 별 일별 예측 모형 을 구축 하 고 모형 평가 를 수행 하 였 다 . 그 결과 박테리아 성 식중독 은 영과 잉 음 이항 회귀 모형 , 바이러스 성 식중독 은 음 이항 회귀 모형 이 가장 적합 한 모형 으로 나타났 다 . 
 Predictive models for food - borne illness outbreaks have been a major concern , and research has been conducted on predictive models through a variety of statistical methods both domestically and internationally . In these methods , various regression methods including generalized additive model have been used . The model was developed mainly on the meteorological variables affecting food poisoning . In this paper , we constructed a regression model with the number of food poisoning cases provided by the Korea Food and Drug Administration . As the predicted variables considered , we used both typical data such as weather and environmental information and atypical data such as the SNS buzz amount of the food poisoning related keywords . The model was constructed by dividing into bacterial occurrences mainly in summer and viral ones occurring mainly in winter . Various regression models were considered for the model construction , and daily prediction models for 16 major provinces nationwide were constructed and model evaluation was conducted . As a result , the zero - inflated negative binomial regression model and the negative binomial regression model are found to be the most suitable models for the bacterial and viral food poisoning , respectively . 
 2 . 자료 소개 와 기초 분석 
 3 . 모형 적 합 및 모형 비교 
 # 비 정형 자료 # 식중독 # 영과 잉 모형 # 음 이항 회귀 # 포 아송 회귀 # Atypical data # food poisoning # negative binomial regression # poisson regression # zero - inflated model 
 육 현준 저자 의 상세 정보 를 확인 해 보 세요 . 
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 이지수 , 온 일상 , 김용대 , 한국 데이터 정보 과학 회지 , 29 ( 6 ) , 2018 , 1469 - 1480 
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 진향 곤 , 천예 지 , 김상완 , 권순일 , 손주형 , 김용구 , 한국 데이터 정보 과학 회지 , 29 ( 6 ) , 2018 , 1481 - 1489 
 육 현준 , 황 은지 , 나종화 , 한국 데이터 정보 과학 회지 , 29 ( 6 ) , 2018 , 1491 - 1503 
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 이미래 , 허집 , 한국 데이터 정보 과학 회지 , 29 ( 6 ) , 2018 , 1505 - 1518 
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 우화 형 , 박상규 , 고우리 , 한국 데이터 정보 과학 회지 , 29 ( 6 ) , 2018 , 1565 - 1574 
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 김선희 , 김동재 , 한국 데이터 정보 과학 회지 , 29 ( 6 ) , 2018 , 1575 - 1584 
 식중독 발생 예측 모형 
 여인 권 , 한국 데이터 정보 과 학회 , 한국 데이터 정보 과학 회지 23 ( 6 ) , 2012 , 1117 - 1125 
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 박성익 , 류장수 , 김종한 , 조장식 , 한국 데이터 정보 과 학회 , 한국 데이터 정보 과학 회지 26 ( 2 ) , 2015 , 387 - 397 
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 류수 락 , 김종태 , 한국 데이터 정보 과 학회 , 한국 데이터 정보 과학 회지 24 ( 2 ) , 2013 , 321 - 332 
 1 한 세대 학교 1 
 10 . 7465 / jkdi . 2018 . 29 . 6 . 1491 
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 육 현준 ( 국가 기반 기술 연구 본부 ) 
 정형 및 비 정형 자료 를 활용 한 전국 식중독 . ..