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학술대회자료
저자정보
배진수 (고려대학교) 김성범 (고려대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회 추계학술대회 논문집 2020년 대한산업공학회 추계학술대회
발행연도
2020.11
수록면
3,675 - 3,685 (11page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

머신러닝 모델을 이용한 대한민국 코로나 신규 확진자 예측
배진수 ,  김성범 대한산업공학회지 2021.06 학술저널

2020

머신러닝과 딥러닝 기반의 코로나 신규 확진자 추세 예측
배진수 ,  김성범 대한산업공학회 추계학술대회 논문집 2020.11 학술대회자료

초록· 키워드

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중국 우한에서 발생한 코로나바이러스(COVID-19)는 2020년 9월 24일 기준 국내 23,341명 확진자와 사망자 393명을 발생시켰고 전 세계적으로 많은 인명 피해를 끼치고 있다. 만약 코로나 신규 확진자 추세를 예측할 수 있다면 효과적인 대비책을 두어 인명 피해를 줄일 수 있다. 본 논문은 머신러닝과 딥러닝 모델을 이용하여 미래의 코로나 신규 확진자 추세를 예측하는 방법론을 제안한다. 본 연구에서는 여러 개의 모델을 결합해 하나의 모델보다 우수한 성능을 보여주는 앙상블(ensemble)계열의 랜덤 포레스트(random forest)와 그레디언트 부스팅(gradient boosting) 사용을 제안하였으며, 시계열 데이터 예측에 적합한 딥러닝 모델인 장기-단기 기억 신경망(long short-term memory model)를 함께 제안하였다. 실험 결과, 집단 감염으로 인한 신규 확진자가 급증하는 추세와 감소하는 추세 예측에 장기-단기 기억 신경망 모델이 우수한 예측 성능을 보여주었으며, 산발적으로 확진자가 발생하는 시기에는 랜덤 포레스트 모델과 그레디언트 부스팅 모델이 효과적인 예측 성능을 보여주는 것을 확인하였다. 본 논문은 국내 코로나 신규 확진자 추세 예측을 최초로 시도한 연구로, 제안 방법론을 통해 향후 코로나 신규 확진자 추세를 예측하고 인명 피해를 줄이는 대비책 마련에 이용될 수 있음을 밝힌다.
#코로나바이러스 #신규 확진자 추세 분석 #장기-단기 기억 신경망 #랜덤 포레스트 #그레디언트 부스팅

목차

1. 서론
2. 방법론
3. 예측 결과
4. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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