• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제12권9호
• /
• pp.387-398
• /
• 2023

코로나 19 유행은 인류 생활 방식과 패턴에 큰 영향을 주었다. 코로나 19는 침 방울(비말)은 물론 공기를 통해서도 감염되기 때문에 가능한 대면 접촉을 피하고 많은 사람이 가까이 모이는 장소는 피할 것을 권고하고 있다. 코로나 19 환자와 접촉했거나 코로나 19 환자가 발생한 장소에 있었던 사람이 코로나 19에 감염되었을 것을 염려한다면 구글에서 코로나 19 증상을 찾아볼 것이라고 충분히 예상해 볼 수 있다. 본 연구에서는 과거 독감 감시와 관리에 중요 역할을 했었던 구글 트렌드(Google Trends)를 다시 소환하고 코로나 19 확진자수 데이터와 결합하여 미래의 코로나 19 확진자수를 예측할 수 있을지 딥러닝 모델(DNN & LSTM)을 사용한 탐색적 데이터 분석을 실시하였다. 특히 이 연구에 사용된 검색어 빈도 데이터는 공개적으로 사용할 수 있으며 사생활 침해의 우려도 없다. 심층 신경망 모델(DNN model)이 적용되었을 때 한국에서 가장 많은 인구가 사는 서울(960만 명)과 두 번째로 인구가 많은 부산(340만 명)에서는 검색어 빈도 데이터를 포함하여 예측했을 때 더 낮은 오류율을 기록했다. 이와 같은 분석 결과는 검색어 빈도 데이터가 일정 규모 이상의 인구수를 가진 도시에서 중요한 역할을 할 수 있다는 것을 보여주는 것이다. 우리는 이와 같은 예측이 더 강력한 예방 조치의 실행이나 해제 같은 정책을 결정하는데 근거 자료로 충분히 사용될 수 있을 것으로 믿는다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제20권6호
• /
• pp.14-25
• /
• 2021

코로나19 확산과 함께 정부 정책인 사회적 거리두기에 따라 지하철 및 버스 통행량은 감소하는 반면 공유자전거 및 개인형 교통수단 통행량은 증가하는 추세이다. 이 같은 현상에 대한 객관적인 해석과 특성을 파악하고 지하철과 공유자전거 통행량의 상관관계를 통계적으로 입증하는 연구가 필요하다. 본 연구에서는 코로나19 확진자수와 지하철과 공유자전거 통행량의 대체비율간 상관관계를 살펴보았으며, 통계적 유의성은 크지 않은 것으로 분석되었다. 그러나 2020년 9월~12월의 서울시 코로나19 확진자수가 급격하게 증가하기 시작한 기간에는 서울시 코로나19 확진자수와 대체비율간 상관성을 보이는 것으로 나타났다. 이는 코로나19 확진자수가 일정규모이상 증가하면 공유자전거가 지하철의 대체교통수단으로서 역할이 확대됨을 의미한다. 또한 코로나 19에 대응 가능한 교통수단 운영 및 정책 수립의 방향성 제시가 가능할 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제26권1호
• /
• pp.58-63
• /
• 2022

코로나19의 일일 확진자 수는 천명 후반대에서 2천명대를 유지하고 있으며, 백신접종률이 증가함에도 불구하고 확진자수가 쉽게 줄어들지 않는 상황이다. 변이바이러스는 계속해서 등장하고, 현재는 뮤 변이 바이러스까지 국내에 유입되었다. 본 논문은 코로나 예방전략을 위해 SARIMA 모델을 통해 코로나19 국내 확진자 수를 예측한다. ADF Test와 KPSS Test를 통해 데이터에 추세와 계절성이 있음을 확인한다. SARIMA(p,d,q)(P,D,Q,S)의 p, d, q, P, D, Q의 값은 모형 차수결정 정리로 파라미터를 추출한다. ACF와 PACF를 통해 p, q 파라미터를 추론한다. 차분, 로그변환, 계절성제거 등을 통해 데이터를 정상성 형태로 변환하고, 도식화 하여 파라미터를 도출하고, 계절성이 있다면 S를 정하고, SARIMA P,D,Q를 정하고, 계절성을 제외한 차수에 대해 ACF와 PACF를 보고 ARIMA p,d,q를 정한다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제25권12호
• /
• pp.1756-1761
• /
• 2021

2019년 12월경 후베이 우한시에서 발생한 코로나19 바이러스가 점차 줄어드는 듯 보였으나, 2020년 11월, 2021년 6월 기준으로 점차 늘어나고 있으며, 전세계적으로 총 1억 9천 2백만명, 대한민국 기준 총 확진자는 대략 18만4천명으로 추정된다. 이에 따른 대책으로 중앙재난안전대책본부는 사회적 거리두기 4단계를 시행하면서 강력한 대응책을 내고있지만, 델타바이러스등 전염성이 강한 코로나 변이 바이러스가 기승을 부리면서 국내 일일 확진자 수는 1800명대 까지 증가하게 되었다. 그에따라 코로나바이러스의 심각성을 강조하고자 코로나 누적 확진자 수를 ARIMA 알고리즘을 이용해 예측한다. 그 과정에서 추세와 계절성을 제거하기 위해서 차분을 이용하고, MA, AR, 자기상관함수와 편자기상관함수를 이용해 ARIMA에서 p,d,q값을 결정하고 예측한다. 마지막으로 예측값과 실제값을 비교해 얼마나 잘 예측되었는지 평가한다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제20권4호
• /
• pp.469-482
• /
• 2022

본 연구의 목적은 코로나19에서 고혈압 치료율의 지역 간 변이요인을 분석하는 것이다. 이를 위해 생태학적 분석에 적합한 데이터를 2020년 질병관리청 지역건강통계, 각 지자체 코로나19 확진자 현황 자료, 국민건강보험공단, 건강보험심사평가원의 건강보험통계, 한국사회보장정보원의 복지통계, 한국교통연구원의 교통접근성 지표 자료를 수집하였다. 고혈압 치료율의 지역 간 변이와 관련 요인을 SPSS Statistics 23을 활용하여 기술통계, 상관분석을 실시하였으며, 지역 간 변이 요인을 Arc GIS를 이용하여 지리적 가중회귀분석을 실시하였다. 연구결과로 지리적 가중회귀모형의 전반적인 설명력은 27.6%였으며, 지역별로는 23.1%에서 33.4%까지 분포하는 것으로 나타났고, 고혈압 치료율에 영향을 미치는 요인으로 기초생활보장 의료급여 수급자 비율, 당뇨병 치료율, 인구10만 명당 보건기관 수가 높을수록 고혈압 치료율이 높았으며, 코로나19 확진자수, 코로나19 유행으로 감소된 신체활동 비율, 코로나19 유행으로 감소된 음주 비율이 낮을수록 고혈압 치료율이 높은 것으로 분석되었다. 이러한 결과를 기반으로 코로나19에서 고혈압 치료율의 지역 간 변이요인 분석은 효과적인 고혈압 치료율 관리 사업을 기대할 수 있을 것이며, 더 나아가 지역사회 중심의 건강증진 정책 수립에 활용될 것으로 기대된다.