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Food Exchange Table Organization Model Based on Decision Tree Using Machine Learning

머신러닝을 이용한 의사결정트리 기반의 식품교환표 구성 모델

  • 김지윤 (삼육대학교 식품영양학과) ;
  • 이상민 (삼육대학교 인공지능.빅데이터 소프트웨어코드 연구소) ;
  • 전형준 (삼육대학교 컴퓨터.메카트로닉스 공학부) ;
  • 김가은 (삼육대학교 컴퓨터.메카트로닉스 공학부) ;
  • 김지현 (삼육대학교 인공지능.빅데이터 소프트웨어코드 연구소) ;
  • 박나은 (성신여자대학교 융합보안공학과) ;
  • 진창균 (삼육대학교 컴퓨터.메카트로닉스 공학부) ;
  • 권진영 (건국대학교 정보통신경영학과) ;
  • 김종완 (삼육대학교 스미스학부대학)
  • Published : 2020.11.05

Abstract

최근 국내에서는 식품에 대한 관심도가 높아짐에 따라 먹거리에 건강·환경·미래지향적 가치가 부여되고 있으며 식품 산업에서도 신규 식품 개발이 증가하는 추세이다. 식단을 구성할 때 기준이 되는 식품교환표는 개정과정에서 많은 인력과 시간이 소요되기 때문에 식품 섭취 변화를 신속하게 반영하기 어렵다. 본 논문에서는 식품교환표의 활용도를 높이기 위한 식품교환표 갱신 기법을 제안한다. 제안 기법은 의사결정트리 모델을 학습하여 새롭게 추가된 식품의 정보를 바탕으로 식품군을 분류하여 식품교환표를 갱신한다. 이는 영양 관리가 필요한 당뇨병 환자 등에게 실용적이며 기호성·다양성이 높은 식단을 구성하는 데 도움을 준다.

Keywords

Acknowledgement

이 논문은 2020년도 대한민국 교육부와 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(NRF-2018S1A5A8027993).