Acknowledgement
본 과제(결과물)는 2021년도 교육부의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 지자체-대학협력기반 지역혁신 사업의 결과입니다.(NRF-1345341782)
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference (한국정보통신학회:학술대회논문집)
- 2022.05a
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- Pages.690-693
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- 2022
Wine quality prediction analysis using machine learning
머신러닝을 이용한 와인 품질 예측분석
- Kim, Min-Seung (Dongshin University) ;
- Jeong, Jae-hyeon (Dongshin University) ;
- Kim, Jong-min (Dongshin University)
- Published : 2022.05.26
Abstract
In this study, we used wine data to perform correlation analysis on factors that affect wine quality, and predicted wine quality standards based on the results. The dataset used in this study used data from 1599 red wines and 4898 white wines produced in Vinho verde, Portugal, for a total of 6497. The variable items are 12 kinds of component variables that represent wine components through physical and chemical analysis tests, a total of 1599 observations, and a total of one of the representative wines of the three major wine producing regions in the world (France, Italy, Spain). Added 3 pieces. Analysis was made by applying national climate change data.
본 연구는 와인 데이터를 활용하여 와인 품질에 영향을 미치는 요인에 대해 상관관계 분석을 실시하였고, 그 결과를 토대로 와인 품질의 기준을 예측 하였다. 본 연구에서 사용된 데이터셋은 포르투갈의 비뉴베르드(Vinho verde)에서 생산된 레드와인의 1599개, 화이트와인 4898개의 관측지의 데이터로 총 6497개를 사용하였다. 변수 항목은 물리적, 화학적 분석 테스트를 통해 와인 성분을 나타내는 12가지 성분 변수, 총 1599개의 관측치, 세계 와인 3대 생산지국가(프랑스, 이탈리아, 스페인)들의 대표와인 한 개씩 총 3개를 추가하였고, 그 국가들의 기후변화 데이터를 적용하여 분석하였다.