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국문 초록 (Abstract)

심장질환은 전 세계적으로 높은 사망률을 기록하고 있는 주요 사망원인 중 하나이다. 세계보건기구 (WHO)에 따르면, 2019년을 기준으로 심장질환은 전체 사망원인 중 가장 큰 비중을 차지한다....

심장질환은 전 세계적으로 높은 사망률을 기록하고 있는 주요 사망원인 중 하나이다. 세계보건기구 (WHO)에 따르면, 2019년을 기준으로 심장질환은 전체 사망원인 중 가장 큰 비중을 차지한다. 또한, 국내 통계청의 2022년 사망통계에서는 심장질환이 암에 이어 두 번째로 높은 사망원인으로 집계되었다. 이러한 심각성을 고려할 때, 심장질환을 조기에 진단하는 것은 중요하다. 이에 본 연구는 머신러닝을 활용하여 심장질환 진단의 확률을 높이는 모델을 제안한다. 실험 결과, SMOTEENN 기법을 적용한 Logistic Regression 모델이 가장 좋은 성능을 가지는 것을 확인하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Heart disease is a leading global cause of death. According to the World Health Organization (WHO), heart disease accounted for the largest share of all deaths worldwide in 2019. Additionally, Causes of Death Statistics in 2022” from Statistics Korea ranked heart disease as the second most common cause of death following cancer. Considering the severity of this issue, early diagnosis of heart disease is crucial. Thus, this study proposes a machine learning-based model to improve the performance of heart disease diagnosis. The experimental results confirmed that the Logistic Regression model with the SMOTEENN technique has achieved the best overall performance.