국민건강보험 빅데이터 기반의 질병트렌드에 따른 지역 군집화 방법론 개발

• 발행기관: 한국시뮬레이션학회
• 저자명: 이택호 이수동 전치혁 황명권 이수철
• 간행물 정보: 『한국시뮬레이션학회 학술대회집』2017년 춘계학술대회 발표집, 4896~4900쪽, 전체 5쪽
• 주제분류: 공학 > 기타공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2017.04.26

국문 초록

특정 지역의 질병 발생 추세는 지역의 산업;사회;또는 환경 등 여러 요인과 밀접한 관련이 있다. 특이한 질병 발생 추세를 야기하는 요인의 파악은 질병 예방 및 관리에 반드시 필요한 과정이다. 질병 특이트렌드에 따른 지역의 군집화는 질병의 특이트렌드를 야기하는 요인의 역추적에 기여할 수 있다. 본 연구에 서는 급증/급감 특이치에 기반한 시계열 데이터 간 유사성 척도를 정의하고;해당 척도를 이용한 시계열 군집화 절차를 제안한다. 제안 하는 군집화 절차는 1) 질병 발생 급증/급감 (특이치) 탐지;2) 질병 발생의 특이치 기반 유사성 척도 계산;그리고 3) 군집화 알고리즘 적용의 3단계로 이루어져 있다. 질병 트렌드 시계열 데이터를 구축 및 이용하여 위 절차에 따라 국내 지역들을 군집화함으로써;질병 특이트렌드를 발생시키는 요인 추적의 기반을 마련한다.

목차

1. 서론

2. 관련 연구

3. 제안 방법

4. 실험 결과

5. 결론

6. 참고문헌