KCI등재
의사결정나무 분석을 이용한 체지방률 추정모형 개발 = Development of a Model to Estimate Body Fat Percentage using Decision-Tree Analysis
저자
문준배 ( Junbae Mun ) ; 김헌태 ( Heontae Kim ) ; 류승호 ( Seungho Ryu ) ; 강민수 ( Minsoo Kang )
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2016
작성언어
-주제어
KDC
600
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
675-685(11쪽)
KCI 피인용횟수
0
제공처
체지방률을 추정하는 방법으로 체지방률 추정모형이 널리 사용되고 있다. 그러나 대부분의 체지방률 추정모형은 복잡한 추정식을 포함하고 있어 일상생활에서 사용하기가 쉽지 않다. 따라서, 본 연구의 목적은 의사결정나무 분석방법을 이용하여 누구나 쉽게 사용할 수 있는 체지방률 추정모형을 개발 및 검증하는 것이었다. 이를 위해 국민건강영양조사 2009년도 데이터(n = 7,161)를 추정모형 개발을 위한 데이터(80%)와 검증을 위한 데이터(20%)로 나누었다. 개발 단계에서 이중에너지 방사선 측정법(DEXA)으로 측정된 체지방률과 인체계측치 및 건강관련 행태 변인을 이용하여 다수의 추정모형을 개발하였고, 그중 가장 간결하고 낮은 추정 위험도를 가진 모형을 선택하였다. 선택된 추정모형의 정확성은 R<sup>2</sup>과 평균 제곱근 오차(RMSE)에 의해 평가되었다. 선택된 추정모형은 4개의 변인(성별, BMI, 허리둘레, 나이)을 포함하였고, 총 21개의 끝마디와 5단계 깊이를 가졌다(추정 위험도 = 13.98). 검증 단계에서 추정된 체지방률은 DEXA에 의해 측정된 체지방률과 비교시 73%의 설명력과 4.03%의 평균 제곱근 오차를 보였다. 개발된 체지방률 추정모형은 기존의 회귀분석을 바탕으로 개발된 추정모형들과 비교시 대등하거나 높은 정확성을 보였을 뿐만 아니라 복잡한 계산 없이 나무구조로 모형화된 순서도를 따라 매우 쉽게 체지방률을 추정할 수 있었다.
더보기Body fat percentage(BF%) prediction models have been widely used; however, most of the prediction models rely on complex equations that may be impractical for everyday use. Therefore, decision tree(DT) analysis was applied to develop a user-friendly model to estimate BF%. Data(age ≥ 19 years; n = 7,161) from the 2009 Korean National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES) were divided into 80% training and 20% testing splits. Multiple DTs were constructed using dual-energy x-ray absorptiometry(DEXA) measured BF% and anthropometrics and demographics variables in training split. A parsimony DT with the lowest risk estimate was selected. The accuracy of the chosen DT was evaluated by R<sup>2</sup> and root mean square error(RMSE) against BF% measured by DEXA in testing split. The best model for estimation of BF% was a DT consisting of 5 levels and 4 predictors(risk estimate = 13.98; # of terminal nodes = 21). BF% estimated by the DT accounted for 73% of the variation in criterion-measured BF% with a RMSE of 4.03%. The new model using DT analysis to estimate BF% had moderate R<sup>2</sup> and small RMSE in a national representative sample of Korean adults. In addition, BF% can be estimated much easier by following the DT map (i.e., flowchart) compared with other equation models.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2022 | 평가예정 | 계속평가 신청대상 (등재유지) | |
2017-01-01 | 평가 | 우수등재학술지 선정 (계속평가) | |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2006-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2003-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2002-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2001-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 1.34 | 1.34 | 1.4 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
1.44 | 1.45 | 1.24 | 0.33 |
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