K-평균 군집분석을 이용한 단체급식소의 위생관리 실태에 관한 연구

• 영문명: A Study for Hygiene Management of Organization Meals Cupboards Using K-means Clustering
• 발행기관: 한국자료분석학회
• 저자명: 박희창(Hee-Chang Park)
• 간행물 정보: 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.12 No.1, 241~250쪽, 전체 10쪽
• 주제분류: 자연과학 > 통계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2010.02.28

국문 초록

데이터마이닝은 방대한 양의 데이터 속에서 쉽게 드러나지 않는 유용한 정보를 찾아내는 기법으로서 각종 데이터를 기반으로 감춰진 지식, 기대하지 못했던 경향 또는 새로운 룰 등을 발견하는데 사용된다. 데이터 마이닝 기법에는 의사결정나무, 연관성규칙, 군집분석, 신경망 분석 등이 있다. 본 논문에서는 3개의 광역자치단체의 단체급식소 위생관리 실태에 대하여 k-평균 군집분석을 적용한다. 군집분석은 다양한 특성을 지닌 관찰대상을 유사성을 바탕으로 동질적인 집단으로 분류하는데 사용되는 기법이다. 군집분석의 알고리즘 중 하나인 k-평균 군집분석을 사용하여 유사한 경향을 가지는 부분집단으로 분류하고 각 집단의 특성을 파악한다. 본 연구의 결과는 단체급식소의 위해성 분석 및 저감화 방안의 연구에 이용되며 단체 급식소별 위생 등 관리실태를 분석함으로써 조리종사자 대상 교육용의 자료로 활용할 수 있다.

영문 초록

Data mining is the method to find useful information for large amounts of data in database It is used to find hidden knowledge by massive data, unexpectedly pattern, relation to new rule. The methods of data mining are decision tree, association rules, clustering, neural network and so on. We apply to k-means clustering technique for actual hygiene management condition of organization meals cupboards in three metropolitan councils. Each metropolitan council must have comprehensive countermeasures for public health by the growing number of meals cupboards. In this study, we study the actual hygienic conditions of meals cupboards through a survey for the actual hygiene management condition of organization meals cupboards. The results of this study can be used to study risk analysis and risk reduction program and elevate the hygienic management condition levels of meals cupboards.

목차

1. 서론

2. 단체급식소의 위생관리 실태 분석 절차

3. 위생관리 실태 분석 결과

4. 결론

참고문헌

키워드

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