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저자정보
민송하 (동신대학교) 오명호 (동신대학교) 김종민 (동신대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 한국정보통신학회 2022년도 춘계종합학술대회 논문집 제26권 제1호
발행연도
2022.5
수록면
697 - 700 (4page)

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최근 코로나-19(COVID-19)는 2022년 3월 18일 현재 확진자 8,250,000명, 사망자 11,481명으로 2020년 발생이후 계속해서 증가하고 있으며, 코로나-19 확산으로 인해 모임·행사·영업시간 등에 인원과 시간을 제한하여 우리의 일상생활이 코로나 확진자 수에 따라 변화하는 모습을 보이고 있다. 따라서 본 연구에서는 일상생활 제한에 대한 피해를 최소화하는데 기여할 다음 날 확진자 수를 예측하는 알고리즘을 구현하였다. 본 알고리즘은 3일 동안의 확진자 수 데이터를 가지고 그다음 날의 확진자 수를 예측하는 알고리즘으로, Sequential 모델을 사용하여 RNN, Dense 레이어를 추가하는 방식으로 예측하였으며, 지역별로 세분화된 인원 제한을 예측하기 위해 서울을 기준으로 일별 확진자 수에 따른 인원 제한을 매칭시켰다.
#COVID-19 #machine learning #Predicting #Sequential Model #SimpleRNN

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 예측 모델 및 도구
Ⅲ. 예측 알고리즘
Ⅳ. 실험결과 및 분석
Ⅴ. 결론 및 향후 연구
References

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