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1. 서론
2. 제안 방법론
3. 예측 결과
4. 결론
참고문헌
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LSTM을 활용한 국내 코로나19 기간 별 확진자 수 예측 연구
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COVID19의 해를 보내며
철도저널
2020 .12
“COVID-19의 2020년을 보내며”
전자파기술
2020 .11
COVID-19, 723일째
콘크리트학회지
2022 .01
코로나19 확진자 수 예측을 위한 딥러닝 모델: 확산 패러다임 변화를 반영한 입력변수 조정
대한산업공학회지
2023 .04
사회적 변수를 고려한 LSTM 기반 코로나19 일별 확진자 수 예측 기법
정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
2022 .02
COVID-19 이후 일상 변화에 대한 성인의 인식
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2022 .08
COVID-19 이후의 모빌리티 변화
오토저널
2021 .03
COVID-19를 통해 바라본 변화와 적응의 시대
교통기술과정책
2021 .12
시계열 모형과 빅데이터 분석기법을 이용한 코로나 확진자 수 예측
신뢰성응용연구
2022 .12
지역 특성 데이터에 기반한 코로나19 사망 위험 요인 분석
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2021 .06
머신러닝 모델을 이용한 일일 COVID-19 확진자 수 예측
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2022 .05
구글 모빌리티 정보를 고려한 LSTM 모델 기반의 국내 COVID-19 확진자 수 예측
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2022 .08
COVID-19 이후의 도시정책
도시정보
2020 .05
Analysis of Various COVID-19 Prediction Techniques
IEIE Transactions on Smart Processing & Computing
2021 .08
일 지역주민의 코로나바이러스감염증-19(COVID-19) 예방 관련 수행에 영향을 미치는 요인
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2021 .08
치위생과 재학생의 COVID-19관련 지식, 건강신념이 예방행동에 미치는 영향
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2023 .07
국내 COVID-19의 공간분포특성 분석
대한공간정보학회지
2021 .06
COVID-19 증상과 우울에 대한 이중매개효과
한국산학기술학회 논문지
2022 .06
Study of COVID-Net applications
한국통신학회 학술대회논문집
2021 .11
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