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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.8
- 수록면
- 292 - 298 (7page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2022.32.4.292
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COVID-19는 전 세계 지역사회의 건강과 경제에 치명적인 영향을 미치는 전염성이 높은 바이러스이며, 현재까지도 감염자와 사망자가 지속적으로 발생하고 있다. COVID-19 감염자를 미리 예측하면 바이러스 확산을 막을 수 있다. 또한 의료체계 강화와 개인전염병 예방을 통해 확진자 수를 줄일 수 있을 것으로 기대된다. 본 논문에서는 MinMax Scaler, Standard Scaler, Robust Scaler를 각각 LSTM 모델에 적용하여 확진자 수를 예측하고 모델 성능 평가로 가장 적합한 Scaler 방법을 제시한다. COVID-19 감염 현황 데이터와 구글 모빌리티 데이터를 활용하여 Standard Scaler를 적용한 LSTM 모델의 1일 후 확진자 수를 예측하고 시각적으로 보여준다. 또한, COVID-19 감염 현황 데이터만을 활용한 모델보다 구글 모빌리티 데이터를 포함했을 때 평가지표인 MAE에서 더 좋은 결과를 보여준다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 데이터 수집 및 분석방법론
3. 결과
4. 결론
References
참고문헌 (5)
참고문헌 신청
Jae-Ho Kim, Jang-Young Kim, “Covid19 trends predictions using time series data,” Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 25, no. 7, pp. 884-889, 2021.
Seo Yoon beom, A study of a deep learning model for predicting the fluctuation of Bitcoin price, master degree, Dankook University Graduate School, Gyeonggido, Dec. 2017.
Jin Soo Bae, Seoung Bum Kim, “Predictions of COVID-19 in Korea Using Machine Learning Models,” Korean Institute Of Industrial Engineers, vol. 47, no. 3, pp. 272-279, 2021.
Min Ku Koo, Gi-Seop Noh, “Analysis of Perception Changes in Religion after COVID-19 using Deep Learning,” Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 32, no. 1, pp. 13-19, 2022.
Young Ki Jo, Hyun Soo Lee, “Electricity Demand Forecasting Framework using Modified Attentionbased LSTM,” Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 30, no. 3, pp. 242-250, 2020.
Seo Yoon beom, A study of a deep learning model for predicting the fluctuation of Bitcoin price, master degree, Dankook University Graduate School, Gyeonggido, Dec. 2017.
Jin Soo Bae, Seoung Bum Kim, “Predictions of COVID-19 in Korea Using Machine Learning Models,” Korean Institute Of Industrial Engineers, vol. 47, no. 3, pp. 272-279, 2021.
Min Ku Koo, Gi-Seop Noh, “Analysis of Perception Changes in Religion after COVID-19 using Deep Learning,” Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 32, no. 1, pp. 13-19, 2022.
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