딥러닝 모델 기반의 수두 발생 예측

이미란; 김종욱; 장백철

doi:10.5370/KIEE.2020.69.1.127

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저자정보: 이미란 (Sangmyung University) 김종욱 (Sangmyung University) 장백철 (Sangmyung University)

저널정보: 대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제69권 제1호

발행연도: 2020.1

수록면: 127 - 137 (11page)

DOI: 10.5370/KIEE.2020.69.1.127

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Chicken pox is a highly diffuse disease, and the need for surveillance research to predict it is increasing. Initially used CDC data takes at least a week to a month for this data to be confirmed. So there is a need to predict chicken pox using web data that can be collected in real time. Chicken pox, unlike other infectious diseases, appears frequently in web data regardless of actual outbreak data. Therefore, their linear relationship is not clear enough to be applied to existing linear regression models. In this paper, we predict chicken pox through deep learning model that can model nonlinear relationship. In addition, the prediction accuracy is improved by extracting the keyword related to the outbreak of chicken pox. Finally, the LSTM prediction model was able to predict the chicken pox for a longer period of time and had the highest correlation coefficient of 0.97114. The root mean square error was 341.01547, which was overwhelmingly smaller than the linear regression model.

#Chicken pox #Prediction #Web data #RNN #LSTM #Linear regression

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C. de Almeida Marques-Toledo / 2017 / Dengue prediction by the web : Tweets are a useful tool for estimating and forecasting Dengue at country and city level / PLoS Neglected Tropical Diseases 11(7):e0005729

I. S. O. Hayate / 2016 / Forecasting word model : Twitter-based influenza surveillance and prediction / COLING 2016, the 26th International Conference on Computational Linguistics :76~86

H. Achrekar / 2011 / Predicting flu trends using twitter data / 2011 IEEE Conference on Computer Communications Workshops :702~707

S. Volkova / 2017 / Forecasting influenza-like illness dynamics for military populations using neural networks and social media / PloS one 12(12):e0188941

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