빅데이터 활용 식품사고 위해예측모델 · 2019-03-20 · 모델결정방법...

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빅데이터 활용 식품 사고 · 위해 예측모델

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Page 1: 빅데이터 활용 식품사고 위해예측모델 · 2019-03-20 · 모델결정방법 1.확률기반 연관규칙 추출기법 2.키워드간 상관관계 분석 3.의사결정나무

빅데이터 활용

식품사고·위해예측모델

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1. 식품위생감시원 수: 17,409/연

2. 점검방문 수: 786,074/연

3. 적발 횟수: 42,513/연

4. 적발비율: 5.4%/연

※ '15년도 기준

위생감시 현황

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빅데이터 모델

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광각렌즈 모델

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망원렌즈 모델

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모델의 모습

식품관련빅데이터

분석플랫폼

식품위해예측모델내부데이터

언론보도

SNS

민원

유통정보

위해지수

지역별식품 위해 현황

월별추이

광각렌즈

망원렌즈

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활용 데이터

1. 식약처 식품관련 정보 175종 1000만건

2. 뉴스 데이터 : 417,429건(3년)

3. SNS 데이터 : 150,000여건(월)

4.기상데이터 : 87,600여건 (3년)

5.식의약 관련 데이터 : 1억여건

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모델 결정 방법

1.확률기반 연관규칙 추출기법

2.키워드간 상관관계 분석

3.의사결정나무 분류기법

4.확률기반 나이브베이지안 분류기법

5.거리기반 k-means 군집화 기법

6.우도기반 EM 군집화기법

7.다중선형회귀분석

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기대효과

위해식품 유통 시 사전탐지, 차단

위해식품 판매업소 신속한 적발

사회적 비용절감(연 511억원 절감)(식품‧의약품 등 해당 산업의 사고율 1% 개선에 따른 산업 파급효과)