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논문 기본정보
A Meta-Analysis of Influencing Soybean Food Interventions on the Metabolic Syndrome Risk Factors Utilizing Big Data
논문 개요
| 기관명 | NDSL |
|---|---|
| 저널명 | 한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering |
| ISSN | 2234-4772, |
| ISBN |
논문저자 및 소속기관 정보
| 저자(한글) | Jin, Chan-Yong,Yu, Ok-Kyeong,Nam, Soo-Tai |
|---|---|
| 저자(영문) | |
| 소속기관 | |
| 소속기관(영문) | |
| 출판인 | |
| 간행물 번호 | |
| 발행연도 | 2016-01-01 |
| 초록 | 빅데이터 분석은 기존 데이터베이스 관리 도구로부터 데이터를 수집, 저장, 관리, 분석할 수 있는 역량을 말한다. 따라서 메타분석은 여러 실증연구의 정량적인 결과를 통합과 분석을 통해 전체 결과를 조망할 수 있는 기회를 제공하는 통계적 통합 방법이다. 일반적으로 대사증후군 위험요인을 허리둘레, 수축기혈압, 이완기혈압, 공복혈당, 중성지방 그리고 고밀도지단백콜레스테롤 요인으로 정의한다. 메타분석 결과 공복혈당 사전 사후 경로에서 가장 큰 효과크기(r = -.324)인 것으로 나타났다. 따라서 콩 식품의 중재효과는 10%의 설명력을 확인할 수 있었다. 두 번째 큰 효과크기는 허리둘레 사전 사후 경로(r = .256)인 것으로 나타났다. 그런데 콩 식품의 습취는 허리둘레 (복부비만) 개선효과가 없는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 학문적 실무적 의의를 논의하였다. |
| 원문URL | http://click.ndsl.kr/servlet/OpenAPIDetailView?keyValue=03553784&target=NART&cn=JAKO201620853200692 |
| 첨부파일 |
추가정보
| 과학기술표준분류 | |
|---|---|
| ICT 기술분류 | |
| DDC 분류 | |
| 주제어 (키워드) | 메타분석,대사증후군,콩,비만,빅데이터,Meta-analysis,Metabolic syndrome,Soybean,Obesity,Big data |