시계열 예측 모델을 활용한 시간의 경과와 COVID-19 확진자 예측과의 상관성 분석

김봉현

doi:https://doi.org/10.33097/JNCTA.2021.05.04.510

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저자정보: 김봉현 (서원대학교)

저널정보: 국제차세대융합기술학회 차세대융합기술학회논문지 차세대융합기술학회논문지 제5권 제4호

발행연도: 2021.8

수록면: 510 - 515 (6page)

DOI: https://doi.org/10.33097/JNCTA.2021.05.04.510

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COVID-19가 장기화되고, 예방 접종이 진행되고 있는 상황에서 COVID-19와 관련하여 다양한 분석 및 예측과 관련된 자료들이 무수히 많이 나오고 있지만, 감염에 대한 예측을 유의미하게 수행하지 못하고 있다. 이에 따라, 실제로 코로나 감염에 대한 날짜별 감염 현황을 분석 및 예측하고 실제로 유의미한 값이 도출되는지에 대한 연구를 수행하고자 한다. 이를 위해, 본 논문에서는 공공데이터포털의 Open API를 사용하여 COVID-19 확진자에 대한 동향 분석을 수행하고 이를 기반으로 시계열 예측 기법 중 Facebook Prophet을 적용한 확진자 예측에 관한 연구를 수행하였다. 연구 결과, COVID-19에 대한 감염 예측은 기존의 연구에서 도출된 무증상 감염, 해외 유입, 사회적 거리두기 등의 요소와는 다르게 시간의 경과와는 관련성이 거의 없는 것으로 분석되었다.

#COVID-19 #시계열 예측 #공공데이터 #확진자 예측 #파이썬 #COVID-19 #Time series prediction #Public data #Confirmed cases prediction #Python

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A. Ur / 2019 / Cytokine storm in COVID19 : A neural hypothesis / ACS Chemical Neuroscience 11(13):1868~1870

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송주완 / 2021 / 외식업 종사자의 코로나19 스트레스가 직무만족 및 고객지향성에 미치는 영향 / 한국외식산업학회지 17(2):165~178

Z. Dubravka / 2020 / On economy, health and politics of the Covid19 pandemic / European Journal of Women's Studies 27(3):213~217

H. L. Huang / 2020 / COVID19-Nuclear medicine departments, be prepared! / Nuclear Medicine Communications 41(4):297~299

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