| 1 |
1
노로바이러스 감염병 발병 확률 예측 장치에 있어서,상기 노로바이러스 감염병 발병 확률 예측 장치는,공간 자료 및 감염병 통계 자료를 수집하는 데이터 수집부;수집한 공간 자료 및 감염병 통계 자료를 이용하여 예측 모델 구축을 위한 데이터 세트를 생성하는 데이터 전처리부;생성한 데이터 세트를 이용하여 선형 모델 및 비선형 모델을 구축하고 구축한 선형 모델 및 비선형 모델 중 최적 모델 형식을 선정하고, 교차 검증 방법을 이용하여 선정된 모델을 최적화하는 모델 선정부; 및최적화된 모델에 기상 예보 자료를 입력하고, 지역별 노로바이러스 감염병 발병확률을 산출하는 발병확률 산출부를 포함하며,상기 데이터 전처리부는, 노로바이러스 감염병에 미칠 수 있는 요인변수를 설정하는 요인변수 설정부;- 상기 요인변수 설정부는 지형 특성 정보, 기상 조건 정보, 인구 특성 정보, 환경 기초 시설 정보, 토지 이용 특성 정보 및 인문 사회 특성 정보를 포함함,설정된 요인변수에 대한 단위 지역 별, 단위 시간 별, 대표 값을 추출하는 대표 값 추출부; 및추출한 요인변수의 단위 지역별, 단위 시간 별 대표 값을 독립변수로 하고, 단위 시간 별 감염병 발병유무 또는 횟수를 종속변수로 하여, 데이터 세트를 생성하는 데이터 세트 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하고,상기 데이터 세트 생성부는,단위 지역 별 인구수에 따라 총인구수 10만을 기준으로 도시화 지역 그룹 및 비도시화 지역 그룹으로 분류하여 각각의 데이터 세트를 생성하는 것을 특징으로 하며,상기 발병확률 산출부는, 노로바이러스의 감염병 발병 확률을 예측하고자 하는 지역과 시점에서의 전국단위의 기상 측정 망 자료를 상기 기상 예보 자료로 입력하되, 상기 기상 측정 망 자료에 대해 공간 보간 및 공간 대표 값을 추출하여 이용하는 것을 특징으로 하는 노로바이러스 감염병 발병 확률 예측 장치
|
| 2 |
2
삭제
|
| 3 |
3
삭제
|
| 4 |
4
삭제
|
| 5 |
5
제1항에 있어서,상기 선형 모델 구축부는통계적 회귀 모델을 구축하고 순차적 후진 변수소거법 (Stepwise backward variable elimination)기법을 사용하여 관련성이 낮은 변수를 순차적으로 제거하여 모델의 정확도를 높이는 노로바이러스 감염병 발병 확률 예측 장치
|
| 6 |
6
제1항에 있어서,상기 비선형 모델 구축부는 인공 신경망 모델을 구축하고, 은닉 층(Hidden layer)의 개수의 변화에 따른 모델의 정확도를 계산하여 최적의 은닉 층을 결정하는 노로바이러스 감염병 발병 확률 예측 장치
|
| 7 |
7
제1항에 있어서,상기 최적 모델 형식 선정부는ROC(Receiver Operating Characteristics) 곡선의 면적(AUC)을 기준으로 구축된 선형 모델 및 비선형 모델의 정확도를 평가하고 정확도가 높은 모델을 최적의 모델 형식으로 선정하는 노로바이러스 감염병 발병 확률 예측 장치
|
| 8 |
8
제1항에 있어서,상기 교차 검증 최적화부는 전체 데이터 세트를 무작위 비반복 추출을 통해 미리 설정된 수의 서브데이터 세트로 분류하고, n(n은 자연수)개의 서브데이터 세트는 선정된 모델의 검증 데이터 세트로, 나머지 서브데이터 세트는 하나의 데이터 세트로 묶어 모델식 유도를 위한 구축데이터 세트로 사용하여 선정된 모델을 최적화하는 노로바이러스 감염병 발병 확률 예측 장치
|
| 9 |
9
삭제
|
| 10 |
10
제1항에 있어서,산출한 지역별 노로바이러스 감염병 발병확률을 지도에 매핑하여 출력하는 공간 시각화부를 더 포함하는 노로바이러스 감염병 발병 확률 예측 장치
|
| 11 |
11
노로바이러스 감염병 발병 확률 예측 장치가 노로바이러스 감염병 발병 확률 예측 방법에 있어서,상기 노로바이러스 감염병 발병 확률 예측 방법은,공간 자료 및 감염병 통계 자료를 수집하는 단계;수집된 공간 자료 및 감염병 통계 자료로부터 노로바이러스 감염병에 미칠 수 있는 요인 변수를 설정하는 단계 및 각 요인 변수에 대한 단위 지역 별 단위 시간 별 대표 값을 추출하는 단계;- 상기 요인변수 설정단계는 지형 특성 정보, 기상 조건 정보, 인구 특성 정보, 환경 기초 시설 정보, 토지 이용 특성 정보 및 인문 사회 특성 정보를 포함함, 추출한 각 요인변수를 단위지역별 대표 값을 독립변수로, 단위시간 별 감염병 발병유무 또는 횟수를 종속변수로 설정한 데이터 세트를 생성하는 단계; 생성한 데이터 세트를 이용하여 선형 모델 및 비선형 모델을 구축하고, 구축한 선형 모델 및 비선형 모델 중 최적 모델 형식을 선정하며, 교차 검증 방법을 이용하여 선정된 모델을 최적화하는 단계; 및최적화된 모델에 노로바이러스의 감염병 발병 확률을 예측하고자 하는 지역과 시점에서의 전국단위의 기상 측정 망 자료를 기상 예보 자료로 입력하되, 상기 기상 측정 망 자료에 대해 공간 보간 및 공간 대표 값을 추출하여 이용하여 지역별 노로바이러스 감염병 발병확률을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하며,상기 데이터 세트를 생성하는 단계는, 상기 공간자료 및 감염병 통계자료를 지속적으로 갱신하는 단계를 더 포함하되, 상기 최적화된 모델 구축에 사용되는 자료가 지속적으로 증가하는 것에 의하여, 모델의 정확도도 지속적으로 향상하는 것을 특징으로 하며,구축된 데이터 세트를 미리 설정된 그룹으로 분류하는 단계를 더 포함하되,상기 그룹은 단위지역 내 미리 설정된 인구수에 의해 그룹으로 분류되는 노로바이러스 감염병 발병 확률 예측 방법
|
| 12 |
12
삭제
|
| 13 |
13
삭제
|
| 14 |
14
삭제
|
| 15 |
15
제11항의 노로바이러스 감염병 발병 확률 예측 방법을 실행하는 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터가 판독 가능한 기록 매체
|
