경영학과 학생들이 ‘2023 감염병 대응 빅데이터 활용 아이디어 공모전’에서 대상을 수상했다.
김경은, 오소욱, 이원실, 이혜림 학생(이상 경영학과 23학번)은 과학기술정보통신부가 주최하고 한국과학기술연구원(KIST)에서 주관한 이 공모전에서 ‘쯔쯔가무시 감염의 흐름을 읽다: 데이터 분석을 통한 예측과 예방’을 주제로 대상에 해당하는 KIST 원장상을 받았다.
이번 공모전은 감염병 빅데이터 거래소 내 데이터를 활용해 감염병에 대응하기 위한 데이터 분석 아이디어와 결과를 제안하는 방식으로 진행됐다.
학생들은 △감염자 수(질병관리청 감염병 누리집) △기상 데이터(기상청 기상자료개방포털) △행정구역별 농가인구데이터(KOSIS 국가통계포털) △산국립공원 데이터(국립공원공단) 등 자료를 통해 다중회귀분석, LSTM, 랜덤포레스트, k-means 클러스터링을 시행했다.
이를 통해 현지 기압이 높을수록, 일조량이 많을수록, 강수량이 적을수록 쯔쯔가무시 감염자가 많아진다는 패턴을 파악하고 미래 감염자 수를 예측했다. 또한, 행정구역을 군집화한 뒤 군집별 대응 방안도 함께 제시했다.
학생들은 “코로나라는 큰 감염병을 겪은 뒤라 더욱 값진 상인 것 같다”며 “쯔쯔가무시를 겪은 적이 있는 한 동기의 어머니께서 도움을 많이 주셔서 감사드린다는 말씀을 전하고 싶다”고 밝혔다.
경영학과 학생들이 ‘2023 감염병 대응 빅데이터 활용 아이디어 공모전’에서 대상을 수상했다.
김경은, 오소욱, 이원실, 이혜림 학생(이상 경영학과 23학번)은 과학기술정보통신부가 주최하고 한국과학기술연구원(KIST)에서 주관한 이 공모전에서 ‘쯔쯔가무시 감염의 흐름을 읽다: 데이터 분석을 통한 예측과 예방’을 주제로 대상에 해당하는 KIST 원장상을 받았다.
이번 공모전은 감염병 빅데이터 거래소 내 데이터를 활용해 감염병에 대응하기 위한 데이터 분석 아이디어와 결과를 제안하는 방식으로 진행됐다.
학생들은 △감염자 수(질병관리청 감염병 누리집) △기상 데이터(기상청 기상자료개방포털) △행정구역별 농가인구데이터(KOSIS 국가통계포털) △산국립공원 데이터(국립공원공단) 등 자료를 통해 다중회귀분석, LSTM, 랜덤포레스트, k-means 클러스터링을 시행했다.
이를 통해 현지 기압이 높을수록, 일조량이 많을수록, 강수량이 적을수록 쯔쯔가무시 감염자가 많아진다는 패턴을 파악하고 미래 감염자 수를 예측했다. 또한, 행정구역을 군집화한 뒤 군집별 대응 방안도 함께 제시했다.
학생들은 “코로나라는 큰 감염병을 겪은 뒤라 더욱 값진 상인 것 같다”며 “쯔쯔가무시를 겪은 적이 있는 한 동기의 어머니께서 도움을 많이 주셔서 감사드린다는 말씀을 전하고 싶다”고 밝혔다.