초록 ▼

1. 연구개발 목표 및 내용
1) 최종목표 및 내용
▣ 기계학습 기반 신종 감염병 국내유입 위험도 예측기법 연구개발
◾ 최종 목표
-1세부-
○ 감염병 발생예측을 위한 지표 빅데이터를 자동으로 수집, 가공 및 저장하는 기술 개발 및 관련 소프트웨어 확보
○ 해외 감염병의 국내유입 위험도, 발병시기, 발병률을 예측하는 딥러닝 모델 개발
○ 예측된 결과와 더불어 수집된 감염병 관련 빅데이터를 기반으로 전세계 감염병 보고서를 자동으로 생성
-2세부-
○ 감염병 관련 빅데이터를 효과적으로 분

1. 연구개발 목표 및 내용
1) 최종목표 및 내용
▣ 기계학습 기반 신종 감염병 국내유입 위험도 예측기법 연구개발
◾ 최종 목표
-1세부-
○ 감염병 발생예측을 위한 지표 빅데이터를 자동으로 수집, 가공 및 저장하는 기술 개발 및 관련 소프트웨어 확보
○ 해외 감염병의 국내유입 위험도, 발병시기, 발병률을 예측하는 딥러닝 모델 개발
○ 예측된 결과와 더불어 수집된 감염병 관련 빅데이터를 기반으로 전세계 감염병 보고서를 자동으로 생성
-2세부-
○ 감염병 관련 빅데이터를 효과적으로 분류하고 선별하기 위한 딥러닝 모델 개발
○ 감염병 데이터의 심층적인 정보를 추출하는 딥러닝 모델 개발
○ 딥러닝 기반 데이터 분석 기법을 적용하여 감염병 예측 모델 고도화 수행
◾ 전체 내용
-1세부-
○ 전세계 감염병 관련 데이터를 자동으로 수집하고 전처리하는 프로그램 개발
- 기사, 기후, 항공 데이터 수집 모듈 개발
- 감염병 발병 정보 및 특성 정보 수집 모듈 개발
○ 매년 주기를 가지고 발생하는 감염병의 단기 (2-4주) 와 장기 (24주) 후의 발병시기 및 발병률을 예측하는 딥러닝 모델 개발
- 감염병 발병수치와 단기적으로 밀접한 관계를 가지고 있는 기사, 웹 기반 데이터들을 이용하여 딥러닝 예측 모델 개발
- 전세계 국가별 인플루엔자 발병 패턴을 분석하여 우리나라와 비슷한 패턴을 가진 남반구 국가 발병 정보를 활용하여 24주 미리 예측하는 시계열 딥러닝 모델 개발
○ 국내에 토착화 되지 않은 바이러스들을 포함한 호흡기 감염병들의 국내 유입 위험도를 예측하는 딥러닝 모델 개발
- 새로운 감염병이 발생되고 다른 나라에서도 보고하는 pandemic이 일어났을 때 해당 바이러스를 보고하는 나라, 시간 정보를 활용하여 국내 유입 위험도를 계산
- 지금까지 수집된 유전체 정보를 활용하여 앞으로 outbreak를 일으킬 변이에 대핸 위험도를 계산 활용
○ 자동으로 수집된 데이터를 활용하여 매달 세계적으로 유행하는 감염병에 대한 현황과 개발된 전염병 예측 모델들의 결과를 보고서 형식으로 변환 시각화하는 프로그램 제작
-2세부-
○ 수집된 빅데이터에서 추출한 특징들을 바탕으로 분석하여 효과적으로 분류할 수 있는 딥러닝 모델 개발
- 감염병과 관련된 다양한 데이터들을 효과적으로 분류하기 위한 특징 추출 모델 개발
○ 국내/외에서 감염병에 대해 수집된 데이터들을 분류/정제하여 학습 성능을 향상시킬 수 있는 빅데이터 분석 모델 개발
- 감염병 관련 데이터들을 분석하여 감염병과의 데이터와의 연관성을 분석하고, 이를 바탕으로 연관성이 적은 데이터들을 학습에서 제거하는 분석 모델 개발
○ 수집된 데이터 내에서 감염병에 대해 심층적인 semantic 정보(예: 감염병 환자 수, 진찰병원 등)을 추출하기 위한 딥러닝 모델 개발
○ 예측 모델 성능 고도화 검증
- 국내 발병 시기 및 발병률에 대해 수집된 감영병 데이터들을 딥러닝 기법들을 통해 분석된 결과를 바탕으로 단기/장기 예측 모델의 성능 고도화 수행
- 국내 유입에 대해 수집된 감영병 데이터들을 딥러닝 기법들을 통해 분석 된 결과를 바탕으로 예측 모델의 성능 고도화 수행

▣ (연구개발과제1) 신종감염병 유입위험도 예측을 위한 기계학습 기법 개발
◾ 최종 목표
○ 감염병 발생예측을 위한 지표 빅데이터를 자동으로 수집, 가공 및 저장하는 기술 개발 및 관련 소프트웨어 확보
○ 해외 감염병의 국내유입 위험도, 발병시기, 발병률을 예측하는 딥러닝 모델 개발
○ 예측된 결과와 더불어 수집된 감염병 관련 빅데이터를 기반으로 전세계 감염병 보고서를 자동으로 생성
◾ 전체 내용
○ 전세계 감염병 관련 데이터를 자동으로 수집하고 전처리하는 프로그램 개발
- 기사, 기후, 항공 데이터 수집 모듈 개발
- 감염병 발병 정보 및 특성 정보 수집 모듈 개발
○ 매년 주기를 가지고 발생하는 감염병의 단기 (2-4주) 와 장기 (24주) 후의 발병시기 및 발병률을 예측하는 딥러닝 모델 개발
- 감염병 발병수치와 단기적으로 밀접한 관계를 가지고 있는 기사, 웹 기반 데이터들을 이용하여 딥러닝 예측 모델 개발
- 전세계 국가별 인플루엔자 발병 패턴을 분석하여 우리나라와 비슷한 패턴을 가진 남반구 국가 발병 정보를 활용하여 24주 미리 예측하는 시계열 딥러닝 모델 개발
○ 국내에 토착화 되지 않은 바이러스들을 포함한 호흡기 감염병들의 국내 유입 위험도를 예측하는 딥러닝 모델 개발
- 새로운 감염병이 발생되고 다른 나라에서도 보고하는 pandemic이 일어났을 때 해당 바이러스를 보고하는 나라, 시간 정보를 활용하여 국내 유입 위험도를 계산
- 지금까지 수집된 유전체 정보를 활용하여 앞으로 outbreak를 일으킬 변이에 대핸 위험도를 계산 활용
○ 자동으로 수집된 데이터를 활용하여 매달 세계적으로 유행하는 감염병에 대한 현황과 개발된 전염병 예측 모델들의 결과를 보고서 형식으로 변환 시각화하는 프로그램 제작

(출처 : 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 요 약 문 ... 2
• 목차 ... 7
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 8
• 1) 연구개발의 배경 ... 8
• 2) 연구개발의 필요성 ... 9
• 3) 연구개발의 목표 및 내용 ... 11
• 4) 연구개발의 기대효과 ... 15
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 16
• 1) 1단계 ... 16
• 2) 2단계 ... 29
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 정도 ... 52
• 1) 연구수행 결과 ... 52
• 2) 목표 달성 수준 ... 60
• 4. 목표 미달 시 원인분석 ... 63
• 5. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도 ... 64
• 6. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 65
• 7. 참고문헌 ... 67
• 끝페이지 ... 67