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GIS 기반 빅데이터 및 기계학습을 활용한 지역단위 환경보건 감시체계 평가 시스템 개발
Development of a GIS-based environmental public health surveillance system using big data and machine learning 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 울산과학기술원
Ulsan National Institute of Science and Technology
연구책임자 임정호
보고서유형연차보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2021-11
과제시작연도 2021
주관부처 환경부
Ministry of Environment
등록번호 TRKO202200004268
과제고유번호 1485017948
사업명 환경보건디지털조사기반구축기술개발(R&D)
DB 구축일자 2022-07-02
키워드 환경보건 빅데이터.기계학습.상관성 분석.시공간 동시 위험 분석.Relative Risk 미래 예측.Big data.machine learning.correlation analysis.spatiotemporal risk analysis.Relative risk prediction.

초록 ▼

최종 목표
본 연구의 최종 목표는 환경보건 취약지역 건강영향 감시 및 평가를 위한 빅데이터 기반 지역단위 환경보건 감시체계 평가 도구 및 시스템 “SALUS(Smart and Advanced environmental public heaLth sUrveillance System)”을 개발하는 것임.
환경보건 감시체계 평가 도구 및 시스템 SALUS는 전국구를 대상으로 환경유해요인과 환경보건요인에 의한 위험분석을 시행하며 위험분석 결과를 시각화 과정을 통해 지도로 표출됨. 본 연구의 위험 분석 모델은 기계학습을 기반으로 구축

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 요 약 문 ... 3
  • 목차 ... 9
  • 1. 연구개발과제의 개요 ... 10
  • 1-1. 연구개발의 개요 ... 10
  • 1-2. 연구개발 대상의 국내외 현황 ... 24
  • 1-3. 기술개발의 차별성 ... 32
  • 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 36
  • 2-1. 최종 목표 ... 36
  • 2-2. 연차별 수행 과정 및 수행 내용 ... 36
  • 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 정도 ... 178
  • 3-1. 정성적 연구개발성과 ... 178
  • 3-2. 세부 정량적 연구개발성과 ... 179
  • 3-3. 연구개발비 사용실적 ... 181
  • 4. 다음 연도 연구개발계획 ... 182
  • 4-1. 연구개발 목표 및 내용 ... 182
  • 4-2. 연구개발 추진전략 ... 191
  • 4-3. 연구개발 일정 및 기대 성과 ... 194
  • 4-4. 연구개발비 사용 계획 ... 196
  • 4-5. 연구개발 성과의 활용방안 및 기대효과 ... 197
  • 참고문헌 ... 201
  • 별첨자료1. 주요 연구계획 변경사항 ... 208
  • 별첨자료2. 연구성과 증빙자료 ... 208
  • 별첨자료3. 단계별 기술별 달성 목표(안) ... 216
  • 끝페이지 ... 217

표/그림 (168)

참고문헌 (25)

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