주식회사 원데이터기술 - 기간별 급식 섭취량 데이터

공공데이터포털

배식 스캐너와 퇴식 스캐너에서 인식된 식판의 데이터를 통해, 평균 섭취량을 비교, 분석할 수 있습니다. 기간별 데이터와 연계해, 계절별, 날짜별로 데이터를 구분하여 평균 예상 섭취량을 도출합니다. * 급식소별, 개인별 측정된 비정형 데이터(이미지) 분석을 통한 정형데이터(기간별 섭취량) 생성 * 테이블 정의서 SE_ID -> USER_ID MLSV_YMD -> 급식일자 NGST_QY -> 섭취량

주식회사 원데이터기술 - 기간별 급식 배식량 데이터

공공데이터포털

배식 스캐너를 통해 식판에 있는 음식의 양을 측정할 수 있습니다. 기간별 식단과 연계하여, 계절과 날짜마다 달라지는 배식량, 더 나아가 총 식재료 발주량을 예측할 수 있습니다. * 급식소별, 개인별 측정된 비정형 데이터(이미지) 분석을 통한 정형데이터(기간별 배식량) 생성 * 테이블 정의서 SE_ID -> USER_ID MLSV_YMD -> 급식일자 DTBFD_QY -> 배식량

주식회사 원데이터기술 - 기간별 급식 배식량 데이터

공공데이터포털

배식 스캐너를 통해 식판에 있는 음식의 양을 측정할 수 있습니다. 기간별 식단과 연계하여, 계절과 날짜마다 달라지는 배식량, 더 나아가 총 식재료 발주량을 예측할 수 있습니다. * 급식소별, 개인별 측정된 비정형 데이터(이미지) 분석을 통한 정형데이터(기간별 배식량) 생성 * 테이블 정의서 SE_ID -> USER_ID MLSV_YMD -> 급식일자 DTBFD_QY -> 배식량

주식회사 원데이터기술 - 기간별 급식 배식량 데이터

공공데이터포털

배식 스캐너를 통해 식판에 있는 음식의 양을 측정할 수 있습니다. 기간별 식단과 연계하여, 계절과 날짜마다 달라지는 배식량, 더 나아가 총 식재료 발주량을 예측할 수 있습니다. * 급식소별, 개인별 측정된 비정형 데이터(이미지) 분석을 통한 정형데이터(기간별 배식량) 생성 * 테이블 정의서 SE_ID -> USER_ID MLSV_YMD -> 급식일자 DTBFD_QY -> 배식량

주식회사 원데이터기술 - 일반인 급식 섭취량 데이터

공공데이터포털

퇴식 스캐너를 통해 식판에 있는 음식의 양을 측정할 수 있습니다. 일반 급식소의 섭취량 데이터를 분석하여, 총 식재료 발주량 예측 등에 사용됩니다. * 테이블 정의서 SE_ID -> USER_ID MLSV_YMD -> 급식일자 NGST_QY -> 섭취량

주식회사 원데이터기술 - 남녀 성별 섭취량 데이터

공공데이터포털

배식 스캐너를 통해 식판에 있는 음식의 양을 측정할 수 있습니다. 성별로 데이터를 구분하여 권장량 대비 섭취한 영양소 분석, 평균 예상 섭취량 등을 계산할 수 있습니다. * 급식소별, 개인별 측정된 비정형 데이터(이미지) 분석을 통한 정형데이터(성별 섭취량) 생성 * 테이블 정의 SE_ID -> User ID SEX_VLUE -> 성별값 NGST_QY -> 섭취량 * 성별값 정의 - 1 : 남자 - 2 : 여자

주식회사 원데이터기술 - 남녀 성별 섭취량 데이터

공공데이터포털

배식 스캐너를 통해 식판에 있는 음식의 양을 측정할 수 있습니다. 성별로 데이터를 구분하여 권장량 대비 섭취한 영양소 분석, 평균 예상 섭취량 등을 계산할 수 있습니다. * 급식소별, 개인별 측정된 비정형 데이터(이미지) 분석을 통한 정형데이터(성별 섭취량) 생성 * 테이블 정의 SE_ID -> User ID SEX_VLUE -> 성별값 NGST_QY -> 섭취량 * 성별값 정의 - 1 : 남자 - 2 : 여자

주식회사 원데이터기술 - 기간별 급식 잔반량 데이터

공공데이터포털

퇴식 스캐너를 통해, 학생들이 남긴 음식의 양을 분석합니다. 이 데이터를 바탕으로 잔반량을 도출하고, 계절별, 날짜별 데이터와 연결하여 선호도를 계산합니다. * 급식소별, 개인별 측정된 비정형 데이터(이미지) 분석을 통한 정형데이터(기간별 잔반량) 생성 * 테이블 정의서 SE_ID -> USER_ID MLSV_YMD -> 급식일자 LOFD_QY -> 잔반량

주식회사 원데이터기술 - 기간별 급식 잔반량 데이터

공공데이터포털

퇴식 스캐너를 통해, 학생들이 남긴 음식의 양을 분석합니다. 이 데이터를 바탕으로 잔반량을 도출하고, 계절별, 날짜별 데이터와 연결하여 선호도를 계산합니다. * 급식소별, 개인별 측정된 비정형 데이터(이미지) 분석을 통한 정형데이터(기간별 잔반량) 생성 * 테이블 정의서 SE_ID -> USER_ID MLSV_YMD -> 급식일자 LOFD_QY -> 잔반량

주식회사 원데이터기술 - 기간별 급식 섭취량 데이터

공공데이터포털

급식소별, 개인별 측정된 비정형 데이터(이미지) 분석을 통한 정형데이터(기간별 섭취량) 생성 *테이블 정의서 SE_ID -> USER_ID MLSV_YMD -> 급식일자 NGST_QY -> 섭취량