• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.65-77
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• 2021

최근 COVID-19으로 인하여 전세계적으로 수많은 감염자와 사망자가 발생하였다. 아직까지도 효과적인 COVID-19에 대한 백신의 개발은 성공하지 못한 상태이다. 따라서 사람들은이 질병의 감염에 크게 우려하고 있다. 그간 정부 공공기관이 제공한 감염 정보는 거의 단순한 합산 및 통계 숫자에 불과하다. 따라서, 개인이나 개인이 있는 장소의 구체적인 위험도는 판단하기 어렵다. 본 논문에서는 머신러닝 알고리즘 기반 COVID-19의 위험도 분석과 안전 활동에 대한 정보 제공에 대한 방법을 제안한다. 이 논문은COVID-19 감염 및 사망 위험도와 관련된 포괄적인 메트릭 체계를 제안하고, 이를 통해 개인 및 그룹에 대한 위험도를 정량적으로 제공하는 기법을 제시한다. 제시된 시스템은 개인 및 지역 정보와 특성을 반영한 한 클러스터링 알고리즘 등 효과적인 SW 기법들을 활용한다.