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논문 상세정보

기상 및 소셜미디어 정보를 활용한 인플루엔자 예측모형

Influenza prediction models by using meteorological and social media informations

초록

인플루엔자는 흔히 독감으로 불리는 질병으로 인플루엔자 바이러스가 호흡기 (코, 인후, 기관지, 폐 등)에 감염되어 생기는 병이다. 감기와는 달리 심한 증상을 나타내거나 생명이 위험한 합병증 (폐렴 등)을 유발할 수도 있다. 본 연구에서는 인플루엔자에 대한 예측모형을 다루었으며, 주로 회귀적인 모형을 고려하였다. 기존의 연구들이 주로 기상요인을 예측변수로 사용한 반면, 본 연구에서는 소셜요인의 효과를 살펴보았으며 그 결과 기상요인과 대등한 설명력을 가짐을 확인하였다. 반응변수로는 국민건강보험공단에서 제공하는 인플루엔자 진료건수가 사용되었고, 설명변수에는 기상청에서 제공하는 기상정보와 트위터에서의 인플루엔자 연관키워드 빈도가 사용되었다. 모형의 비교를 위해 시계열 모형도 함께 제시되었다.

Abstract

Influenza, commonly known as "the flu", is an infectious disease caused by the influenza virus. We consider, in this paper, regression models as a prediction model of influenza disease. While most of previous researches use mainly the meteorological variables as a predictive variables, we consider social media information in the models. As a result, we found that the contributions of two-type of informations are comparable. We used the medical treatment data of influenza provided by Natioal Health Insurance Survice (NHIS) and the meteorological data provided by Korea Meteorological Administration (KMA). We collect social media information (twitter buzz amount) from Twitter. Time series model is also considered for comparison.

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핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
인플루엔자
인플루엔자는 무엇을 유발할 수 있는가?
감기와는 달리 심한 증상을 나타내거나 생명이 위험한 합병증 (폐렴 등)을 유발할 수도 있다.

인플루엔자는 흔히 독감으로 불리는 질병으로 인플루엔자 바이러스가 호흡기 (코, 인후, 기관지, 폐 등)에 감염되어 생기는 병이다. 감기와는 달리 심한 증상을 나타내거나 생명이 위험한 합병증 (폐렴 등)을 유발할 수도 있다. 본 연구에서는 인플루엔자에 대한 예측모형을 다루었으며, 주로 회귀적인 모형을 고려하였다.

인플루엔자
인플루엔자는 무엇인가?
흔히 독감으로 불리는 질병으로 인플루엔자 바이러스가 호흡기 (코, 인후, 기관지, 폐 등)에 감염되어 생기는 병

인플루엔자는 흔히 독감으로 불리는 질병으로 인플루엔자 바이러스가 호흡기 (코, 인후, 기관지, 폐 등)에 감염되어 생기는 병이다. 감기와는 달리 심한 증상을 나타내거나 생명이 위험한 합병증 (폐렴 등)을 유발할 수도 있다.

감기
감기는 몇 가지 바이러스에 의해 발생하는가?
100여가지

인플루엔자는 독감 (flu) 또는 계절 독감 (seasonal flu)로도 불리는 질병으로 감기와 증상이 비슷하여 구별하기가 힘들지만, 일반적으로 감기는 증상이 약하고, 인플루엔자는 증상이 중하다. 감기는 100여가지 바이러스에 의해 발생하며, 인플루엔자는 인플루엔자 바이러스에 의해 발병한다. 인플루엔자에 감염되면 코, 목, 폐에서 시작하여 몸 전체로 퍼지며, 인플루엔자에 걸린 사람이 기침이나 재채기를 할 때 퍼진다.

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저자의 다른 논문

참고문헌 (19)

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  2. 안소진, 이재은, 장대흥 2017. "고차원 자료에서 영향점의 영향을 평가하기 위한 그래픽 방법" Journal of the Korean Data & Information Science Society = 한국데이터정보과학회지, 28(6): 1291~1300 

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