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정보처리부에 의해, 단면연구정보를 포함하는 데이터베이스로부터 복수 개의 혈중수은농도 예측인자에 관한 집단정보 및 상기 집단정보에 대응하는 실제 혈중수은농도 정보를 제공받는 단계;상기 정보처리부에 의해, 상기 집단정보 및 상기 실제 혈중수은농도 정보를 이용하여 혈중수은농도를 예측하는 회귀식을 도출하는 단계; 및상기 정보처리부에 의해, 진단대상으로부터 상기 혈중수은농도 예측인자에 관한 대상정보를 제공받고, 상기 대상정보를 상기 회귀식에 대입하여 상기 진단대상의 혈중수은농도를 예측하는 단계;를 포함하고,상기 회귀식을 도출하는 단계는,복수 개의 상기 혈중수은농도 예측인자 각각에 대해 파라미터를 생성하고, 상기 파라미터 각각에 상기 혈중수은농도 예측인자에 대응하는 중요도를 대응시키고, 상기 각 중요도 및 상기 각 혈중수은농도 예측인자의 곱의 합을 계산하고, 상기 계산 결과에 따라 상기 혈중수은농도를 예측하는 단계;상기 예측된 혈중수은농도와 상기 실제 혈중수은농도 정보를 비교하는 단계; 및상기 예측된 혈중수은농도와 상기 실제 혈중수은농도의 일치 결과에 따라 중요도 그룹을 유지하는 단계;를 포함하는, 혈중수은농도 예측방법
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제1항에 있어서,상기 회귀식을 도출하는 단계는,상기 예측된 혈중수은농도와 상기 실제 혈중수은농도 정보를 비교하는 단계를 반복하고, 상기 예측된 혈중수은농도와 상기 실제 혈중수은농도 정보의 일치 정도가 사전에 설정된 기준값 이하가 되는 경우 상기 중요도 그룹을 재생성하는, 혈중수은농도 예측방법
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제1항에 있어서,상기 복수 개의 혈중수은농도 예측인자는 어패류 섭취빈도에 따른 제1 수은함량(food frequency questionnaire, FFQ_HG), 어패류 섭취량에 따른 제2 수은함량(24hr recall data, 24hr_REC), 신체질량지수(body mass index, BMI), 나이(AGE) 및 사회경제적정보(SES)를 포함하는, 혈중수은농도 예측방법
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제4항에 있어서,상기 사회경제적정보는 아버지의 교육수준에 관한 정보를 포함하는, 혈중수은농도 예측방법
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제4항에 있어서,상기 회귀식은 하기 식인 것을 특징으로 하는, 혈중수은농도 예측방법
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제4항에 있어서,상기 데이터베이스는 국민의 건강 및 영양상태를 포함하는 정보로서 상기 집단정보 및 모집단의 실제 혈중수은농도 정보를 포함하고, 상기 집단정보는 상기 모집단에 대한 인구학적 정보, 사회경제적 정보, 사회심리적 정보, 생활습관 정보 중 적어도 어느 하나를 포함하며, 특정 어패류의 수은함량정보, 식품섭취빈도조사(food frequency questionnaire) 정보 및 24시간 리콜(recall) 정보를 포함하는, 혈중수은농도 예측방법
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제7항에 있어서,상기 어패류 섭취량에 따른 제2 수은함량(24hr_REC)은 상기 데이터베이스로부터 제공받은 상기 모집단의 상기 24시간 리콜 정보를 이용하여 복수의 제1 특정 어패류의 24시간 섭취량에 대한 각각의 평균값을 산출하고, 상기 각각의 평균값의 비율 및 상기 진단대상이 섭취한 제2 특정 어패류의 24시간 섭취량을 이용하여 도출되는, 혈중수은농도 예측방법
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제8항에 있어서,상기 제1 특정 어패류의 종류는 상기 데이터베이스의 상기 식품섭취빈도조사 정보 및 상기 24시간 리콜 정보로부터 도출되고,상기 제2 특정 어패류의 종류는 상기 제1특정 어패류의 종류에 포함되는, 혈중수은농도 예측방법
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컴퓨터를 이용하여 제1항, 제2항 내지 제9항 중 어느 하나의 방법을 실행시키기 위하여 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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