기계학습 기반 근감소증 예측을 위한 데이터 전처리 기법

초록

근감소증은 노인들 사이에서 점점 더 흔하게 발생하고 있어, 최근 주목을 받고 있는 질병이다. 근감소증의 원인은 매우 다양하게 나타나지만, 노화, 식습관, 운동 부족등이 주요한 원인들 중 하나이다. 근감소증은 원인이 다양한 만큼 예방 및 치료에 전략을 개발하는 것이 중요하다. 하지만 요인이 다양한 만큼 사람이 근감소증을 정확하게 예측하기는 어렵다. 여기서 기계학습을 이용해 근감소증 예측의 정확도와 편의를 크게 높일 수 있다. 그러나 생활습관과 생체 데이터의 양은 방대한 만큼, 전처리 없이 데이터를 쓰기에는 시간복잡도와 정확성 측면에서 부적절할 수 있다. 본 논문에서는 근감소증과 그 원인에 대한 최신 문헌을 검토하고, 그에 맞게 기계학습 기만 근감소증 예측에 활용할 데이터를 전처리하는데 초점을 맞춘다.

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