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학술저널
저자정보
우종필 (세종대학교 경영학과) 이병욱 (세종대학교 경영학과) 이차민 (세종대학교 경영학과) 이지은 (세종대학교 경영학과) 김민성 (세종대학교 경영학과) 황재원 (세종대학교 경영학과)
저널정보
한국빅데이터학회 한국빅데이터학회지 한국빅데이터학회지 제3권 제1호
발행연도
2018.1
수록면
55 - 62 (8page)

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본 연구에서는 그동안 해외에서 주로 실행되어 왔던 빅데이터를 이용한 다양한 질병(독감, 폐렴, 수족구병) 환자수 예측 모델을 개발해 보았다. 기존의 환자수 예측이 병원에서 실제 환자수를 카운팅한 수를 수집하여 발표하는 시스템이라면, 이번에 개발한 연구 모델은 실시간으로 제공되는 질병 관련 단어 및 다양한 기후 데이터를 접목하여 기계학습 방법으로 알고리즘을 만들고, 이를 기반으로 정부에서 발표하기 전 환자수를 예측하는 모델이다. 특히 유행성 질병이 빠르게 확산될 경우, 실시간으로 전파 속도를 파악할 수 있다는 점에서 그 장점이 있다. 이를 위하여 구글 플루 트렌드에서 실패한 부분을 최대한 보완하여 다양한 데이터를 활용한 예측 모델을 개발하였다.
#빅데이터 #독감 #폐렴 #수족구 #실시간 예측

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Ginsberg, J. / 2009 / Detecting influenza epidemics using search engine query data / Nature 457(7232):1012 google schola Lazer, D. M. / 2014 / The parable of google flu : Traps in big data analysis / Science Magazine(AAAS) google schola Lazer D. / 2014 / The parable of Google flu : traps in big data analysis / Science 343(6176):1203~1205 google schola Kelly, H. / 2009 / Interim analysis of pandemic influenza (H1N1) 2009 in Australia: surveillance trends, age of infection and effectiveness of seasonal vaccination / EuroSurveill 14(31) google schola Wilson, N. / 2009 / Interpreting ‘‘GFT’’ Data for Pandemic H1N1: The New Zealand Experience / EuroSurveill 14(44) google schola

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