소셜네트워크서비스 추이를 활용한 수정된 감염 예측 모델 제안

• 영문명: Modified Infection Prediction Model Using Social Network Service Trends: Focusing on Korean COVID-19 Pandemic Case
• 발행기관: 한국IT서비스학회
• 저자명: 배수진(Sujin Bae) 황경화(Kyunghwa Hwang) 조유정(Yujung Cho) 권오병(Ohbyung Kwon)
• 간행물 정보: 『한국IT서비스학회 학술대회 논문집』2020춘계학술대회, 775~778쪽, 전체 4쪽
• 주제분류: 공학 > 전자/정보통신공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2020.05.30

국문 초록

COVID-19는 비말을 통해 불특정 다수에게 쉽게 전염되는 높은 감염력으로 인해 유래없는 팬데믹을 야기했다. 발생 초기 전파력과 치명율 정도를 알 수 없어 감염 예측의 어려움이 있었다. 특히 COVID-19는 대면 접촉을 줄이는 것으로 감염 예방에 나섰는데, 대면접촉이 어려운 상황에서는 SNS를 매개로 의사소통을 통한 방역에 도움이 되기도 한다. 그러나 가짜뉴스 등 정보가 정확하지 않을 경우, 더 많은 감염자를 발생하는 문제를 야기한다. 따라서 본 연구의 목적은 기존 감염 예측 모델인 SEIR 모델을 기준으로 SNS의 효과를 반영한 수정 SEIR 모델을 제안하는 것이다. 본 연구는 SNS 효과를 감염 모델의 정확도 증가에 영향을 미치는 것을 실증적으로 분석한 최초의 연구이다. 실무적으로는 방역 기관이 SNS 발생 양상을 분석해보다 신속하게 감염 추이를 파악하고 대처하는데 유용할 것이며, 대유행의 시점에 SNS가 주는 영향이 있음을 주지할 필요가 있다는 시사점이 있다.

목차

1. 서론

2. 본론

3. 실험 방법 및 결과

4. 결론

Acknowledgement

참고문헌