Ⅰ. 서론 
1. 연구필요성 및 목적
2. 연구의 범위 및 방법

Ⅱ. 장애아동 조기발견 
1. 장애아동 조기발견 필요성
2. 영유아 건강검진
3. 학생 정서행동특성검사

Ⅲ. 기계학습(Machine Learning) 
1. 기계학습
2. 기계학습 유형 
3. 인공지능과 머신러닝
4. 지도학습 알고리즘
5. 지도학습 알고리즘 평가 지표
6. K 폴드 교차 검증
7. 특징 공학(Feature Engineering)

Ⅳ. 건강보험 연구 DB
1. 건강보험공단 연구 DB 개요
2. 표본연구DB 표본코호트2.0 DB
3. 표본연구DB 영유아건강검진 DB 
4. 데모자료 
5. 맞춤형연구 DB 
6. 건강보험공단 빅데이터 활용 결과 

Ⅴ. 장애 조기발견 기계학습 모델 개발 
1. 공개용 데이터 기반 장애 판정 모델 개발  
2. 표본코호트 2.0 DB 기반 조기발견 기계학습 모델 개발 

Ⅵ. 결론 및 제언

참고문헌 
부 록