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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
배진수 (고려대학교) 김성범 (고려대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회지 대한산업공학회지 제47권 제3호
발행연도
2021.6
수록면
272 - 279 (8page)
DOI
10.7232/JKIIE.2021.47.3.272

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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COVID-19, a coronavirus (COVID-19) caused 57,680 confirmed cases and 819 deaths in Korea as of December 28, 2020, causing many casualties worldwide. Predicting COVID-19 confirmed cases allows us to manage and plan effective preventive measures to reduce casualties. In this paper, we propose a methodology to predict COVID-19 new confirmed cases over the next four days using machine learning models. We propose using long short-term memory (LSTM), random forest, gradient boosting models. Experiments show that LSTM produces better prediction performance over other models in the majority of scenarios. We believe that this study is the first attempt to predict the trend of COVID-19 confirmed cases in Korea. We hope our work can inspire researchers to develop better methods to predict COVID-19 confirmed cases.

목차

1. 서론
2. 제안 방법론
3. 예측 결과
4. 결론
참고문헌

참고문헌 (11)

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