지하철 이용객 수를 이용한 COVID-19 확산에 대한 시민들의 대응 분석 및 MERS-CoV 기간과의 비교

Q: 이 논문에서 정의한 SARIMA란 무엇인가?

계절성을 고려한 시계열 분석 및 예측 모형으로, 본 연구에서는 지하철 이용객 수 데이터에 나타난 사회적 거리두기와 같은 비주기적 이벤트 요인이 시민들의 반응에 미치는 영향을 분석하고 예측하는 도구로 정의된다.

Q: MERS-CoV와 비교하여 COVID-19 기간의 지하철 이용객 변화 양상은 어떠한가?

연구 결과, COVID-19 기간의 지하철 이용객 감소 추세가 MERS-CoV 때보다 훨씬 뚜렷하게 나타났다. 이는 시민들이 COVID-19를 더 심각하게 인식하였으며, 정부의 방역 정책 홍보가 더 효과적으로 이루어져 시민들의 자발적 참여가 높았음을 의미한다.

안시후; 조남훈; 황석형; 김응희; 김수환; 김민경

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저자정보: 안시후 (선문대학교) 조남훈 (선문대학교) 황석형 (선문대학교) 김응희 (선문대학교) 김수환 (선문대학교) 김민경 (선문대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2020 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2020.7

수록면: 1,709 - 1,711 (3page)

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'COVID-19'(코로나바이러스감염증-19)로 인한 전 세계적 전염병 확산이 심각해짐에 따라, 정부 초 기대응책에 대한 중요성이 더욱 부각되고 있다. 본 논문에서는, 비주기적 이벤트 요인을 고려한 시계 열 분석·예측 모형인 SARIMA를 이용하여, 지하철 이용객 수 데이터에 투영된 정부 ... 전체 초록 보기

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