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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.48 No.4
- 발행연도
- 2021.4
- 수록면
- 405 - 417 (13page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2021.48.4.405
이용수
초록· 키워드
COVID-19는 감염자의 비말을 통해 전파된다. 비말의 전파는 시공간의 영향을 받는다. 전염병의 전파는 감염자와 비감염자의 건강 상태, 환경적 요인 등 다양한 요인의 상호작용으로 이루어진다. 하지만 예측 모델에 전염병과 관련된 정보를 모두 포함하고, 정보간의 관계를 파악하는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 COVID-19의 전염 특징을 딥러닝 학습 데이터셋에 포함하고, COVID-19 확산 데이터의 조합이 딥러닝 예측 성능에 미치는 영향을 파악하는 연구 방법을 제안하였다. 예측에 앞서 COVID-19의 전염 특징을 파악하고, 데이터 전처리 시 COVID-19 확산 특징을 포함하기 위한 고려 사항을 정의하였다. 딥러닝 모델링 시에는 시공간 예측을 위해 ConvLSTM을 응용한 예측 모델을 설계하였다. 예측 모델을 테스트하는 단계에서는 확산 데이터를 여러 가지 방식으로 조합하고, 각 조합이 딥러닝 예측 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 성능 평가를 위해 COVID-19 확진자의 정보와 확진자가 방문한 장소의 특징을 기준으로 47개의 피처를 만들고, 120개의 피처 조합을 실험하였다. 또한 모델 성능 평가 지표로 MAPE를 이용하였다. 실험 결과, COVID-19 데이터셋에서 피처 조합 모델의 MAPE 평균값으로 1.234, 피처를 조합하지 않은 모델의 MAPE 평균값으로 2.217을 얻을 수 있었다.
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목차
- 요약
- Abstract
- 1. 서론
- 2. 관련 연구
- 3. 전염 특징을 포함한 COVID-19 확산 예측
- 4. 데이터 전처리
- 5. 딥러닝 모델링
- 6. 맥락적 피처 조합이 예측 모델에 미치는 영향 분석
- 7. 상관관계를 이용한 피처 조합이 예측 모델에 미치는 영향 분석
- 8. 토의
- 9. 결론
- References
참고문헌
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