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저널정보
한국전자통신학회 한국전자통신학회 논문지 한국전자통신학회 논문지 제15권 제3호
발행연도
2020.1
수록면
611 - 616 (6page)

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본 논문은 대도시에서의 COVID-19 바이러스 확산을 막기 위해, 대한민국 서울의 감염 상황에 대한 클러스터 분석을 통한 링크드 데이터 기반 시맨틱 진단 및 추적 시스템을 제안한다. 본 논문은 크게 3개의 섹션으로 구성되어 있는데, 클러스터 분석을 위해 서울의 감염자 정보를 수집하고, 중요한 감염 환자 속성을 추출하여 랜덤 포레스트를 기반으로 한 진단 모델을 구축하고, 그리고 링크드 데이터를 기반으로 한 추적 시스템을 설계하고 구현한다. 실험 결과 진단 모델의 정확도가 80% 이상으로 나타났으며, 더군다나 본 논문에서 제안한 추적 시스템은 기존 시스템들보다 더 유연하고 개방적이며 시맨틱 쿼리도 지원한다.
#COVID-19 #Cluster Analysis #Disease Tracking System #Linked Data #Random Forests.

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