Acknowledgement
본 과제(결과물)는 2021년도 교육부의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 지자체-대학협력기반 지역혁신 사업의 결과입니다.(NRF-1345341782)
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference (한국정보통신학회:학술대회논문집)
- 2022.05a
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- Pages.697-700
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- 2022
Predicting the number of confirmed COVID-19 daily using machine learning models
머신러닝 모델을 이용한 일일 COVID-19 확진자 수 예측
- Min, song-ha (Dongshin University) ;
- Oh, myung-ho (Dongshin University) ;
- Kim, Jong-min (Dongshin University)
- Published : 2022.05.26
Abstract
Recently, as of March 18, 2022, Corona-19 (COVID-19) has 8,250,000 confirmed persons and 11,481 deaths, and has been increasing since the outbreak in 2020. By limiting the number of people and time, we are showing how our daily life changes depending on the number of confirmed coronas. Therefore, in this study, we implemented an algorithm that predicts the number of confirmed people the next day to help minimize damage to the limits of daily life. This algorithm is an algorithm that predicts the number of confirmed persons on the next day using the number of confirmed persons for 3 days. It is predicted by adding the RNN and Dense layers using the Sequential model, and the number of people is subdivided by region. In order to predict the limit, we matched the personnel limit based on the number of fixed persons per day based on Seoul.
최근 코로나-19(COVID-19)는 2022년 3월 18일 현재 확진자 8,250,000명, 사망자 11,481명으로 2020년 발생이후 계속해서 증가하고 있으며, 코로나-19 확산으로 인해 모임·행사·영업시간 등에 인원과 시간을 제한하여 우리의 일상생활이 코로나 확진자 수에 따라 변화하는 모습을 보이고 있다. 따라서 본 연구에서는 일상생활 제한에 대한 피해를 최소화하는데 기여할 다음 날 확진자 수를 예측하는 알고리즘을 구현하였다. 본 알고리즘은 3일 동안의 확진자 수 데이터를 가지고 그다음 날의 확진자 수를 예측하는 알고리즘으로, Sequential 모델을 사용하여 RNN, Dense 레이어를 추가하는 방식으로 예측하였으며, 지역별로 세분화된 인원 제한을 예측하기 위해 서울을 기준으로 일별 확진자 수에 따른 인원 제한을 매칭시켰다.