• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권7호
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• pp.275-288
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• 2019

본 논문에서는 네트워크에서 충분히 많은 노드가 루머를 들었을 때 그 근원이 어디서부터 시작 되었는지를 추론하는 문제를 고려한다. 이것은 신기술의 확산, 인터넷에서의 컴퓨터 바이러스/스팸 감염, 인기 있는 주제의 tweeting 및 retweeting과 같은 많은 실제 환경에서 네트워크의 정보 확산이 빠르게 진행되고, 이 정보 중 일부는 다른 노드에게 악영향을 미칠 수 있기 때문에 매우 중요한 문제이다. 이 문제는 선행연구에 의해 감염된 노드의 수가 충분히 많으면 정규 트리의 경우에도 탐지 확률이 31%를 초과 할 수 없다는 것이 입증되었다. 이를 바탕으로 네트워크에 감염된 후보 노드에게 몇 가지 추가 질의를 하는 방법에 대해 조사하고 네트워크 관리자가 한정된 자산을 가지고 있을 때 각 노드에 대한 질의의 수를 어떻게 분배하는지에 대한 자산 할당 알고리즘을 제안한다. 마지막으로 제안한 방법에 대하여 다양한 시뮬레이션을 수행하였고 기존 선행 연구보다 우수한 성능을 확인하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제44권4호
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• pp.154-168
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• 2021

COVID-19 has been spreading all around the world, and threatening global health. In this situation, identifying and isolating infected individuals rapidly has been one of the most important measures to contain the epidemic. However, the standard diagnosis procedure with RT-PCR (Reverse Transcriptase Polymerase Chain Reaction) is costly and time-consuming. For this reason, pooled testing for COVID-19 has been proposed from the early stage of the COVID-19 pandemic to reduce the cost and time of identifying the COVID-19 infection. For pooled testing, how many samples are tested in group is the most significant factor to the performance of the test system. When the arrivals of test requirements and the test time are stochastic, batch-service queueing models have been utilized for the analysis of pooled-testing systems. However, most of them do not consider the false-negative test results of pooled testing in their performance analysis. For the COVID-19 RT-PCR test, there is a small but certain possibility of false-negative test results, and the group-test size affects not only the time and cost of pooled testing, but also the false-negative rate of pooled testing, which is a significant concern to public health authorities. In this study, we analyze the performance of COVID-19 pooled-testing systems with false-negative test results. To do this, we first formulate the COVID-19 pooled-testing systems with false negatives as a batch-service queuing model, and then obtain the performance measures such as the expected number of test requirements in the system, the expected number of RP-PCR tests for a test sample, the false-negative group-test rate, and the total cost per unit time, using the queueing analysis. We also present a numerical example to demonstrate the applicability of our analysis, and draw a couple of implications for COVID-19 pooled testing.

• Journal of Platform Technology
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• 제11권4호
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• pp.3-12
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• 2023

포스트-코로나 시대에는 방역 조치의 중요성이 크게 강조되고 있으며, 이에 맞춰 딥러닝을 이용한 마스크 착용 상태 검출 및 다른 전염병 예방에 관련된 연구가 진행되고 있다. 그러나 질병 확산 방지를 위한 문화시설 관람객 탐지 및 추적 연구도 마찬가지로 중요하므로 이에 대한 연구가 진행되어야 한다. 본 논문에서는 사전 수집된 데이터 셋을 이용하여 컨볼루션 신경망 기반 객체 탐지 모델을 전이 학습시키고, 학습된 탐지 모델의 가중치를 다중 객체 추적 모델에 적용하여 방문객을 모니터링 한다. 방문객 탐지 모델은 Precision 96.3%, Recall 85.2% F1-Score 90.4%의 결과를 보여주었다. 추적 모델의 정량적 결과로 MOTA 65.6%, IDF1 68.3%. HOTA 57.2%의 결과를 보여주었으며, 본 논문의 모델과 다른 다중 객체 추적 모델 간의 정성적 비교에서 우수한 결과를 보여주었다. 본 논문의 연구는 포스트-코로나 시대의 문화시설 내 방역 시스템에 적용될 수 있을 것이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권6호
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• pp.1478-1499
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• 2024

Coronavirus disease (COVID-19) is an infectious disease caused by the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) virus. COVID-19 become an active epidemic disease due to its spread around the globe. The main causes of the spread are through interaction and transmission of the droplets through coughing and sneezing. The spread can be minimized by isolating the susceptible patients. However, it necessitates remote monitoring to check the breathing issues of the patient remotely to minimize the interactions for spread minimization. Thus, in this article, we offer a wearable-IoTs-centered framework for remote monitoring and recognition of the breathing pattern and abnormal breath detection for timely providing the proper oxygen level required. We propose wearable sensors accelerometer and gyroscope-based breathing time-series data acquisition, temporal features extraction, and machine learning algorithms for pattern detection and abnormality identification. The sensors provide the data through Bluetooth and receive it at the server for further processing and recognition. We collect the six breathing patterns from the twenty subjects and each pattern is recorded for about five minutes. We match prediction accuracies of all machine learning models under study (i.e. Random forest, Gradient boosting tree, Decision tree, and K-nearest neighbor. Our results show that normal breathing and Bradypnea are the most correctly recognized breathing patterns. However, in some cases, algorithm recognizes kussmaul well also. Collectively, the classification outcomes of Random Forest and Gradient Boost Trees are better than the other two algorithms.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.139-148
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• 2020

전염병은 오래전부터 인류를 괴롭혀 왔으며 이를 예측 하고 예방하는 것은 인류에게 있어 큰 과제였다. 이러한 이유로 지금까지도 전염병을 예측하기 위해 다양한 연구가 진행되고 있다. 초기의 연구 중 대부분은 CDC(Centers for Disease Control and Prevention)의 역학 데이터에 의존한 연구였으며, CDC에서 제공하는 데이터는 일주일에 한 번만 갱신돼 실시간 질병 발생 건수를 예측하기 어렵다는 문제점을 갖고 있었다. 하지만 최근 IT 기술의 발전으로 여러 인터넷 매체들이 등장하면서 웹 데이터를 통해 전염병의 발생을 예측하고자 하는 연구가 진행되었고 이 중 우리가 조사한 연구 중 대부분은 단일 웹 데이터를 사용하여 질병을 예측하는 연구였다. 하지만 단일 웹 데이터를 통한 질병 예측은 "COVID-19" 같이 최근에 등장한 전염병에 대해서는 많은 양의 학습 데이터를 수집하기 어려우며 이러한 모델을 통해 정확한 예측을 하기 어렵다는 단점을 가지고 있다. 이에 우리는 전염병 발생을 LSTM 모델을 통해 예측할 때 여러 개의 웹 데이터를 사용하는 모델이 단일 웹 데이터를 사용하는 모델보다 정확도가 더 높음을 실험을 통해 증명하고 전염병 예측에 적절한 모델을 제안하고자 한다. 본 실험에서는 단일 웹 데이터를 사용하는 모델과 우리가 제안하는 모델을 사용하여 "말라리아"와 "유행성이하선염"의 발생을 예측했다. 우리는 2017년 12월 31 일부터 2019년 12월 28일까지 총 104주 분량의 NEWS, SNS, 검색 쿼리 데이터를 수집했는데, 이 중 75주는 학습 데이터로, 29주는 검증 데이터로 사용됐다. 실험 결과 우리가 제안한 모델의 예측 결과와 단일 웹 데이터를 사용한 모델의 예측 결과를 비교했을 때 검증 데이터에 대해서 피어슨 상관계수가 0.94, 0.86로 가장 높았고 RMSE 또한 0.19, 0.07로 가장 낮은 오차를 보여주었다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.31-39
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• 2014

계절적 유행성 독감은 매년 전 세계적으로 300만-500만 명이 감염되어 25만-50만 명이 사망에 이르는 무서운 질병이다. 유행성 독감에 대한 통제를 강화하기 위해 독감의 유행을 실시간으로 감시하기 위한 연구들이 제안되고 있다. 우리나라의 질병관리본부는(CDC)는 인플루엔자에 대한 임상 자료를 1주 단위로 발표하고 있으며 질병의 유행과 1-2주 정도의 보고 시차가 존재한다. 조기에 독감의 유행을 감지하기 위해 비임상적 자료(뉴스 리포트, 소셜 미디어)의 검색 정보를 활용하여 유행성 독감 발생을 효과적으로 대비하기 위한 연구들이 최근 이루어지고 있다. 비임상적 자료의 수집은 적은 비용으로 거의 실시간으로 이루어질 수 있는 이점이 있다. 본 연구는 네이버 검색엔진이 제공하는 PC와 모바일 키워드 정보를 활용하여 우리나라의 유행성 독감 활동을 감지하는 회귀모형을 개발하고자 한다. 이를 위해 문헌연구를 통하여 인플루엔자 의사분율(ILI)과 높은 상관성을 가질 것으로 예상되는 키워드를 20개 선정하고 키워드와 ILI와의 관계를 로지스틱 회귀모형과 다중회귀모형으로 가정하고 ILI를 예측하였다. 모형적합성 측면에서 다중회귀모형이 로지스틱모형보다 우수하였으며 모바일-기반 회귀모형이 PC-기반 회귀모형보다 ILI 퍼센티지를 추정하는데 우월한 결과를 보이고 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.67-75
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• 2022

이 연구의 목적은 현재 운영되고 있는 코로나19 예방을 위한 거리두기 체계의 과학적 근거 보완으로 적절한 관리방안을 제시하고자 함이다. 현재의 수리 모델들은 연립 상미분방정식으로 표현되어 소상공인이나 영세업자들의 출입자 관리에 사용하기는 어려운 문제가 있다. 본 고에서는 이러한 점을 보완하기 위하여 집합 공간에 주어지는 허용위험도와 기초감염재생산지수, 백신접종에 의한 위험도 감소율을 고려하여 집합하는 사람들에 의한 감염위험도를 정량적으로 표현하는 방법을 제시하였다. 백신접종 상황(미접종, 1차 접종, 완전 접종)에 따른 감염 위험성 정도와 바이러스의 유행상황을 함께 고려하여 방문자의 집합에 따른 감염자 발생 가능성을 확률론적인 차원에서 관리하는 간단한 정량적 모델을 개발하였다. 모델을 사용하여 주어진 예에서 20%의 미접종자가 완전 접종으로 전환될 경우 위험도는 55% 수준으로 감소되는 것을 보였고, 기초 감염재생산지수와 백신접종에 의한 감염위험도 감소 개선 효과를 비교하여 의학적인 관리보다 방역 측면에서의 관리가 더 큰 효과를 얻을 수 있다는 점을 제시하였다. 이를 바탕으로 백신의 종류와 확진자 발생 정도를 고려한 다양한 상황에서 적용할 수 있는 일반화 모델도 제시하였다. 이 모델을 적용하면 백신의 종류, 접종 정도, 접종 후 시간 경과에 따른 실시간 개인별 위험도를 산출할 수 있고, 이를 통해 주어진 공간의 집합 인원에 따른 위험도 관리에 이용할 수 있다.

• 생명과학회지
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• 제33권2호
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• pp.199-207
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• 2023

Post-COVID-19 시대에 다가올 전염병의 위협에 대비하기 위해 인간, 동물, 환경의 건강이 하나라는 One-health 개념에 기반한 연구가 필수적이다. 현재 인간의 SARS-CoV-2의 높은 감염률과 바이러스 부하로 인해 종을 뛰어넘는 감염이 확인되고 있다. 대표적으로 사람에서 밍크로의 전파 가능성이 확인되었고, 밀접 접촉 중에 사람에서 고양이로 전파가 가능할 것으로 추정되고 있다. 현재까지의 자료를 통해 가축류, 가금류에서의 감염 가능성이 낮은 것으로 보여지나 새로운 변이로 인해 감염이 확립된다면 인간의 식량 안보, 경제, 무역 등 다양한 분야에 파급 효과가 클 것으로 예측된다. 또한 SARS-CoV-2의 풍토화 전망과 반려동물로의 접근성이 높다는 점 등이 우려되는 상황이다. 바이러스의 진화는 동물 숙주에서 발생할 가능성이 높고, 다른 종에서 SARS-CoV-2가 확립되면 인간 집단에 바이러스가 다시 출현할 수 있는 중간 숙주 역할을 할 수도 있기 때문이다. SARS-CoV-2의 동물 감염에 대한 연구 데이터를 지속적으로 축적하여 빠른 대응이 필요하다고 생각된다. 또한 동물 감염에 대한 연구는 SARS-CoV-2 백신 및 치료제 연구에 사용되는 동물 모델의 개발 등을 포함한 다방면에서 중요하다. 따라서 본 연구에서는 SARS-CoV-2의 동물 감염에 대해 역학 검토 및 대응 전략을 One-health 관점에서 접근하여 분석하였다.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.155-175
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• 2017

최근 독감 예측이나 당선인 예측, 구매 패턴, 투자 등 다방면에서 웹검색 트래픽 정보. 소셜 네트워크 내용 등 거대한 데이터를 통해 사회적 현상, 소비 패턴을 분석하는 시도가 이전보다 늘어났다. 구글, 네이버, 바이두 등 인터넷 포털 업체들의 웹검색 트래픽 정보 공개 서비스와 함께 웹검색 트래픽 정보를 활용하여 소비자나 사용자와 관련된 연구가 실시되기 시작했다. 웹검색 트래픽 정보를 활용한 사회 현상, 소비 패턴 분석을 연구는 많이 수행되었으나, 그에 비해서 도출된 여행 수요 모델을 토대로 의사결정을 위한 실질적 대책 수립으로 이어지는 연구는 많이 진행되지 않은 실정이다. 관광산업은 상대적으로 많은 고용을 가능하게 하고 외자를 유치하는 등 고부가가치를 창출하여 경제 전체에 선순환 효과를 일으키는 중요한 산업이다. 그 중에서도 국내 입국외래객중 수년간 2위와의 큰 차이로 1위를 차지해왔던 중국 국적의 관광객 '유커' 및 그들이 지출하는 1인당 평균 관광 수지는 한국 경제에 매우 중요한 한 부분이다. 관광 수요의 예측은 효율적인 자원 배분과 합리적인 의사 결정에 있어서 공공부문 및 민간부문 모두 중요하다. 적절한 관광 수요 예측을 통해서 한정된 자원을 더욱 효과적으로 활용하여 더욱 많은 부가가치를 창출하기 위한 것이다. 본 연구는 중국인 인바운드를 예측하는 방법에 있어, 이전보다 더 최신의 트렌드를 즉각적으로 반영하고 개인들의 집합의 관심도가 포함되어 예측 성능이 개선된 방법을 제안한다. 해외여행은 고관여 소비이기 때문에 잠재적 여행객들이 입국하기 전 웹검색을 통해 적극적으로 자신의 여정과 관련된 정보를 취득하기 위한 활동을 한다. 따라서 웹검색 트래픽 수치가 중국인 여행객의 관심정도를 대표할 수 있다고 보았다. 중국인 여행객들이 한국 여행을 준비하는 단계에서 검색할만한 키워드를 선정해 실제 중국인 입국자 수와 상관관계가 있음을 검증하고자 하였다. 중국 웹검색 엔진 시장에서 80%의 점유율을 가지는 중국 최대 웹검색 엔진 '바이두'에서 공개한 웹검색 데이터를 활용하여 그 관심 정도를 대표할 수 있을 것이라 추정했다. 수집에 필요한 키워드의 선정 단계에서는 잠재적 여행객이 여정을 계획하고 구체화하는 단계에서 일반적으로 검색하게 되는 키워드 후보군을 선정하였다. 키워드의 선정에는 중국 국적의 잠재적 여행객 표본과의 인터뷰를 거쳤다. 트래픽 대소 관계 확인 결과에 따라서 최종 선정된 키워드들을 한국여행이라는 주제와 직접적인 연관을 가지는 키워드부터, 간접적인 연관을 가지는 키워드까지 총 세 가지 레벨의 카테고리로 분류하였다. 분류된 카테고리 내의 키워드들은 바이두'가 제공하는 웹검색 트래픽 데이터 제공 서비스 '바이두 인덱스'를 통해 웹검색 트래픽 데이터를 수집했다. 공개된 데이터 페이지 특성을 고려한 웹 크롤러를 직접 설계하여 웹검색 트래픽 데이터를 수집하였고, 분리되어 수집된 변수에는 필요한 변수 변환 과정을 수행했다. 자동화 수집된 웹검색 트래픽 정보들을 투입하여 중국 여행 인바운드에 대한 유의한 영향 관계를 확인하여 중국인 여행객의 한국 인바운드 여행 수요를 예측하는 모형을 개발하고자 하였다. 정책 의사결정 및 관광 경영 의사결정 같은 실무적 활용을 고려하여 각 변수의 영향력을 정량적으로 설명할 수 있고 설득이 명료한 방법인 다중회귀분석방법을 적용해 선형 식을 도출하였다. 수집된 웹검색 트래픽 데이터를 기존 검증된 모형 독립변인들에 추가적으로 투입함으로써 전통적인 독립변인으로만 구성된 연구 모형과 비교하여 가장 뛰어난 성능을 보이는 모형을 확인하였다. 본 연구에서 검증하려는, 웹검색 트래픽으로 대표되는 독립변인을 투입한 최종 도출된 모형을 통해 중국인 관광 수요를 예측할 때 유의한 영향을 끼치는 웹검색 트래픽 변수를 확인할 수 있다. 최적 모형 설명력을 가지는 모형을 기반으로 최종 회귀 식을 만들었고 이를 '유커마이닝' 시스템 내부에 도입하였다. 데이터 분석에서 더 나아가 도출된 모형을 직관적으로 시각화하고, 웹검색 트래픽 정보를 활용하여 도출할 수 있는 인사이트를 함께 보여주는 데이터 분석 기반의 '유커마이닝' 솔루션의 시스템 알고리즘과 UX를 제안하였다. 본 연구가 제안하는 모형과 시스템은 관광수요 예측모형 분야에서 웹검색 트래픽 데이터라는 정보 탐색을 하는 과정에 놓인 개인들의 인터랙티브하고 즉각적인 변수를 활용한 새로운 시도이다. 실무적으로 관련 정책결정자나 관광사, 항공사 등이 활용 가능한 실제적인 가치를 가지고, 정책적으로도 효과적인 관광 정책 수립에 활용될 수 있다.