Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
지역 간 스펙트럼 유사도를 통한 GNN 기반의 인플루엔자 예측 기법 |
| 영문제목(English Title) |
A GNN-based Influenza Prediction Method Using Regional Spectrum Similarity |
| 저자(Author) |
정원용
문재욱
박성우
노윤아
황인준
Wonyong Chung
Jaeuk Moon
Sungwoo Park
Yoona Noh
Eenjun Hwang
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 01 PP. 0978 ~ 0980 (2022. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
최근, 세계화에 따른 활발한 인적, 물적 교류로 인해, 인플루엔자와 같은 감염병에 의한 피해가 증가하고 있다. 이러한 피해를 줄이기 위해 감염병의 미래 발생량을 예측하기 위한 다양한 연구들이 수행되어왔고, 최근에는 심층학습 기반의 연구가 많이 이루어지고 있다. 그러나 기존의 연구들은 하나의 특정 지역에 대한 인플루엔자 예측으로, 다양한 지역의 감염자 수를 동시에 고려하여 예측하는 데에 적용하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 그래프 신경망을 기반으로 여러 지역 간의 관계를 고려하여 미래 인플루엔자 발생량을 예측할 수 있는 모델을 제안한다. 먼저 각 지역 데이터마다 시간적 특성을 추출하여 지역 행렬을 구성하고, 스펙트럼 유사도를 통해 지역 간 공간적 관계 행렬을 구성한다. 구성한 지역 행렬과 지역 간 관계 행렬에 그래프 컨볼루션을 적용하여 모든 지역의 정보를 학습하여 예측을 수행한다. 제안하는 모델의 성능 평가를 위해, 미국과 일본의 인플루엔자 감염자 수 데이터를 대상으로 다른 예측 모델과 비교실험 하였으며, 비교 모델들보다 우수한 예측 성능을 보였다. 추가로, 지역 간의 관계를 시각화하여 제안하는 모델의 설명 가능성을 입증하였다. |
영문내용
(English Abstract) |
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