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학술저널
저자정보
김예진 (세종대학교) 김석연 (세종대학교) 장윤 (세종대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.48 No.4
발행연도
2021.4
수록면
405 - 417 (13page)
DOI
10.5626/JOK.2021.48.4.405

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COVID-19는 감염자의 비말을 통해 전파된다. 비말의 전파는 시공간의 영향을 받는다. 전염병의 전파는 감염자와 비감염자의 건강 상태, 환경적 요인 등 다양한 요인의 상호작용으로 이루어진다. 하지만 예측 모델에 전염병과 관련된 정보를 모두 포함하고, 정보간의 관계를 파악하는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 COVID-19의 전염 특징을 딥러닝 학습 데이터셋에 포함하고, COVID-19 확산 데이터의 조합이 딥러닝 예측 성능에 미치는 영향을 파악하는 연구 방법을 제안하였다. 예측에 앞서 COVID-19의 전염 특징을 파악하고, 데이터 전처리 시 COVID-19 확산 특징을 포함하기 위한 고려 사항을 정의하였다. 딥러닝 모델링 시에는 시공간 예측을 위해 ConvLSTM을 응용한 예측 모델을 설계하였다. 예측 모델을 테스트하는 단계에서는 확산 데이터를 여러 가지 방식으로 조합하고, 각 조합이 딥러닝 예측 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 성능 평가를 위해 COVID-19 확진자의 정보와 확진자가 방문한 장소의 특징을 기준으로 47개의 피처를 만들고, 120개의 피처 조합을 실험하였다. 또한 모델 성능 평가 지표로 MAPE를 이용하였다. 실험 결과, COVID-19 데이터셋에서 피처 조합 모델의 MAPE 평균값으로 1.234, 피처를 조합하지 않은 모델의 MAPE 평균값으로 2.217을 얻을 수 있었다.
#딥러닝 #시공간 데이터 #deep learning #ConvLSTM #spatiotemporal dataset #COVID-19

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 전염 특징을 포함한 COVID-19 확산 예측
4. 데이터 전처리
5. 딥러닝 모델링
6. 맥락적 피처 조합이 예측 모델에 미치는 영향 분석
7. 상관관계를 이용한 피처 조합이 예측 모델에 미치는 영향 분석
8. 토의
9. 결론
References

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
Allen, Linda JS, "Some discrete-time SI, SIR, and SIS epidemic models," Mathematical biosciences, Vol. 124, No. 1, pp. 83-105, Nov. 1994. google schola Liu, Wei-min, Herbert W. Hethcote, and Simon A. Levin, "Dynamical behavior of epidemiological models with nonlinear incidence rates" Journal of mathematical biology, Vol. 25 No. 4, pp. 359-380, Sep. 1987. google schola Li MY, Graef JR, Wang L, Karsai J, "Global dynamics of a SEIR model with varying total population size," Mathematical biosciences, Vol. 160, No. 2, pp. 191-213, Aug. 1999. google schola Elderd BD, Dukic VM, Dwyer G, "Uncertainty in predictions of disease spread and public health responses to bioterrorism and emerging diseases," Proceedings of the National Academy of Sciences, Vol. 103, No. 42, pp. 15693-15697, Oct. 2006. google schola Diaz P, Constantine P, Kalmbach K, Jones E, Pankavich S, "A modified SEIR model for the spread of Ebola in Western Africa and metrics for resource allocation," Applied Mathematics and Computation, Vol. 324, pp. 141-155, May. 2018. google schola

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