과제정보
본 연구는 참고문헌[10]을 토대로 작성되었으며, 정부(식품의약품안전처) 출연연구사업 지원을 받아 수행된 연구임(과제고유번호: KMDF-RnD 21163수입안517-1)
참고문헌
- Bosma, H., Peter, R., Siegrist, J., & Marmot, M. (1998). Two alternative job stress models and the risk of coronary heart disease. American Journal of Public Health, 88(1), 68-74. https://doi.org/10.2105/AJPH.88.1.68
- 지선하, 송지원, 조홍근, 김상연, 장양수, & 김정희.(2004), "허혈성심질환 발생예측모형 (health risk appraisal) 개발 연구," 한국지질 동맥경화학회지, 14(2), 153-168.
- 홍새미, 변해원, 김정순 and 문순희. (2015). 지역사회 거주 노인의 심뇌혈관질환 예측 모형. 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지, 5(1), 37-46.
- Chawla, N. V., Japkowicz, N., & Kotcz, A.(2004), "Special issue on learning from imbalanced data sets," ACM Sigkdd Explorations Newsletter, 6(1), 1-6. https://doi.org/10.1145/1007730.1007733
- Burke, G. M., Genuardi, M., Shappell, H., D'Agostino Sr, R. B., & Magnani, J. W. (2017). Temporal associations between smoking and cardiovascular disease, 1971 to 2006 (from the Framingham Heart Study). The American journal of cardiology, 120(10), 1787-1791. https://doi.org/10.1016/j.amjcard.2017.07.087
- 이동훈, 김민호, 김영원, 한영웅, 임명은, 김대희, 정호열, 최재훈.(2017), "Deep Belief Network를 이용한 심혈관계 질환 위험 예측," 제 29회 영상처리 및 이해에 관한 워크샵 IPIU 2017, Jeju, 1-3.
- 강길원 등(2019), 빅데이터 연계를 통한 심혈관 질환 예측 모형 개발, 보건복지부 보건의료기술연구개발사업 보고서, 충북대학교 산학협력단.
- Elkan, C.(2001), "The foundations of cost-sensitive learning," International Joint Conference on Artificial Intelligence. Lawrence Erlbaum Associates Ltd, 17(1), 973-978.
- Ling, C. X., & Sheng, V. S.(2008), "Cost-Sensitive Learning and the Class Imbalance Problem; 2011," Encyclopedia of Machine Learning, berlin, Springer.
- 이유나(2019), Cost-Sensitive Learning을 활용한 심뇌혈관 질환 발생 예측 모형 개발, 충북대학교 석사학위논문.