Development and Validation of an AI-Driven Short-Form Food Frequency Questionnaire Incorporating Recent Dietary Patterns and Inter-Individual Variability
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구A)
2026년
2710114638
과학기술정보통신부
한국연구재단
목원대학교
신우경
4명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
4,203만원
4,203만원
응용연구
대학
대전광역시 서구
보건의료 > 보건학 > 보건영양/영양역학
본 연구의 최종목표는 최신 식품 소비 트렌드와 개인 간 섭취 변이를 반영하고, 인공지능(AI) 기반 데이터 분석을 활용하여 축약형 식품섭취빈도조사(short-form FFQ)를 개발하고 그 타당도 및 재현성을 검증하는 데 있음. 이를 통해 기존 식이평가 도구의 높은 조사 부담과 시대적 한계를 극복하고, 지역사회 기반 역학조사 및 만성질환 예방연구에 활용 가능한 ...
본 연구는 기존 FFQ 개발 방식의 한계를 극복하기 위해 AI 기반 데이터 분석을 활용한 식품 항목 선정과 축약형 FFQ 개발 및 타당도 검증을 수행하는 것을 핵심 내용으로 함. 기존의 경험적 판단에 의존한 식품 항목 구성 방식에서 벗어나, 대규모 식이데이터를 활용한 정량적·객관적 접근을 도입함으로써 연구의 창의성과 도전성을 확보하고자 함.(1) 연구내용 ...
1) 연구과제의 활용방안본 연구를 통해 개발된 축약형 FFQ는 기존 식이평가 도구의 높은 응답 부담을 줄이면서도 식이섭취 특성을 효과적으로 반영할 수 있는 도구로, 다양한 연구 및 정책 분야에서 활용 가능함.첫째, 영양역학 및 대규모 코호트 연구에서 활용할 수 있음. 기존 106문항 FFQ 대비 조사 부담이 감소됨에 따라 대규모 역학연구에서 응답률 및 자료...