Neural ODE를 이용한 COVID-19 확진자 수 예측 모델

Q: 이 논문에서 정의한 Neural ODE란 무엇인가?

신경망을 사용하여 상미분방정식을 학습하고 풀이하는 방법이다. 본 연구에서는 ODE Func 클래스를 통해 두 개의 선형 레이어와 tanh 함수를 구성함으로써, 시간 흐름에 따라 내부 파라미터를 조정하여 전염병 확산 수식을 추정하는 역할을 수행한다.

Q: LSTM과 Neural ODE를 결합한 모델이 COVID-19 확진자 예측에서 높은 성능을 보이는 이유는 무엇인가?

연구 결과, LSTM 모듈이 질병 확산 상태에 적합한 상미분방정식의 초기값을 설정하고, Neural ODE 모듈이 시간 경과에 따른 내부 파라미터 변화를 유연하게 학습하기 때문이다. 이를 통해 기존 SEIR이나 StackedLSTM 모델보다 낮은 RMSE 값을 기록하며 실제 확진자 수에 근접한 예측이 가능하다.

김예진; 장윤

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김예진 (세종대학교) 장윤 (세종대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2021 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2021.6

수록면: 703 - 705 (3page)

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본 논문에서 우리는 LSTM과 Neural ODE 기법을 이용해 일별로 COVID-19에 감염된 확진자 수의 비율을 예측하는 방법을 제안한다. 전염병의 확산을 제어하기 위해 확진자의 수를 예측하는 것은 중요하다. 그동안 연구자들은 구획 모형을 이용하여 확진자의 수를 예측해왔다. 구획 모형에 사용되는 파라미터의 값은 각 질병마다 다르기 ... 전체 초록 보기

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