KCI등재후보
빅데이터를 이용한 독감, 폐렴 및 수족구 환자수 예측 모델 연구 = The Study of Patient Prediction Models on Flu, Pneumonia and HFMD Using Big Data
저자
우종필 (세종대학교) ; 이병욱 (세종대학교) ; 이차민 (세종대학교) ; 이지은 (세종대학교) ; 김민성 (세종대학교) ; 황재원 (세종대학교) ; Yu, Jong-Pil ; Lee, Byung-Uk ; Lee, Cha-min ; Lee, Ji-Eun ; Kim, Min-sung ; Hwang, Jae-won
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2018
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재후보
자료형태
학술저널
수록면
55-62(8쪽)
KCI 피인용횟수
7
DOI식별코드
제공처
In this study, we have developed a model for predicting the number of patients (flu, pneumonia, and outbreak) using Big Data, which has been mainly performed overseas. Existing patient number system by government adopt procedures that collects the actual number and percentage of patients from several big hospital. However, prediction model in this study was developed combing a real-time collection of disease-related words and various other climate data provided in real time. Also, prediction number of patients were counted by machine learning algorithm method. The advantage of this model is that if the epidemic spreads rapidly, the propagation rate can be grasped in real time. Also, we used a variety types of data to complement the failures in Google Flu Trends.
더보기본 연구에서는 그동안 해외에서 주로 실행되어 왔던 빅데이터를 이용한 다양한 질병(독감, 폐렴, 수족구병) 환자수 예측 모델을 개발해 보았다. 기존의 환자수 예측이 병원에서 실제 환자수를 카운팅한 수를 수집하여 발표하는 시스템이라면, 이번에 개발한 연구 모델은 실시간으로 제공되는 질병 관련 단어 및 다양한 기후 데이터를 접목하여 기계학습 방법으로 알고리즘을 만들고, 이를 기반으로 정부에서 발표하기 전 환자수를 예측하는 모델이다. 특히 유행성 질병이 빠르게 확산될 경우, 실시간으로 전파 속도를 파악할 수 있다는 점에서 그 장점이 있다. 이를 위하여 구글 플루 트렌드에서 실패한 부분을 최대한 보완하여 다양한 데이터를 활용한 예측 모델을 개발하였다.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2023 | 평가예정 | 계속평가 신청대상 (계속평가) | |
2021-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
2020-12-01 | 평가 | 등재후보 탈락 (계속평가) | |
2018-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
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