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감염병 확산 예측 수리적 모델 탐구2025.11.181. SEIR 모델 감염병의 확산을 예측하기 위한 수리적 모델로, 바이러스 잠복기, 백신 유무, 감염자의 이동 경로, 일정 시간 동안 환자 한 명당 전파 범위를 고려하여 개발되었습니다. 미분방정식을 사용하여 시간과 환경에 따른 감염자 수의 변화를 실제에 가깝게 표현합니다. 신종플루, 결핵, 에볼라, 코로나19 등 다양한 감염병에 적용 가능하며, 예방법 홍보, 환자 격리, 병실 수 확대, 백신 투여 등의 대응 체계 수립에 활용됩니다. 2. 미분방정식 시간의 변화에 따른 개체수의 변화를 나타내는 수학적 도구입니다. x를 시간으로 가정하...2025.11.18
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전염병의 확산을 예측하는 SIR 모델 (도함수의 활용)2025.05.081. SIR 모델 SIR 모델은 1927년 커맥(Kermack)과 맥켄드릭(McKendrick)이 발표한 전염병 확산 예측 모델입니다. SIR 모델을 이용하면 시간에 따른 감염자의 숫자 변화를 예측할 수 있습니다. SIR 모델에서 사용되는 변수들의 기호와 설명, 그리고 이를 이용한 미분방정식 유도 과정을 자세히 설명하고 있습니다. 2. 전염병 확산 예측 SIR 모델을 이용하면 전염병의 감염률, 회복률, 미감염자 수 등을 활용하여 기초 감염 재생산지수를 구할 수 있습니다. 이를 통해 전염병의 확산 추이를 예측할 수 있으며, 감염자 수...2025.05.08
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아동학대 예측 모델과 가족복지 실천 방안2025.12.191. 아동학대의 위험 요인 분석 아동학대는 신체적 폭행, 정서적 학대, 성적 학대, 방임 등의 형태로 나타나며, 아동의 우울 수준, 자아 탄력성, 문제행동 통제 능력과 부모의 양육태도가 주요 위험 요인이다. 2023년 한국의 아동학대 신고 건수는 약 4만8천 건이며, 학대 행위자의 86%가 부모로 나타났다. 빈곤, 부부 갈등, 사회적 지지망 부족, 부모의 알코올 남용 등이 복합적으로 작용하여 학대 발생 위험을 증가시킨다. 2. 머신러닝을 활용한 아동학대 예측 모델 김가혜·김재희·김희웅(2025)의 연구는 생태체계 이론과 일상행위이론...2025.12.19
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시계열 데이터 분석 기법의 장단점 및 예시2025.01.261. ARIMA 모델 ARIMA 모델은 시계열 데이터의 선형적 관계를 잘 포착하여 비교적 간단한 수식으로 데이터 예측이 가능하다는 장점이 있습니다. 주식 가격 예측, 경제 지표 예측, 수요 예측 등에서 유용하게 사용될 수 있습니다. 그러나 비선형적이거나 계절적 패턴을 가진 데이터에는 적합하지 않으며, 모델의 설정 및 파라미터 최적화가 복잡할 수 있다는 단점이 있습니다. 2. 지수평활법 지수평활법은 데이터의 최신 변화에 빠르게 반응하여 짧은 기간의 예측에 특히 유리합니다. 이 방법은 비교적 간단하고 직관적이며, 데이터가 급격히 변동할...2025.01.26
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서강대 인공지능 딥러닝 과제 및 시험 문제 정리2025.12.211. AI, 머신러닝, 딥러닝의 관계 AI는 인간의 지능을 모방하는 광범위한 분야입니다. 머신러닝은 AI의 하위 분야로 데이터로부터 학습하여 성능을 개선하는 알고리즘을 다룹니다. 딥러닝은 머신러닝의 한 종류로 여러 층의 인공 신경망을 사용하여 복잡한 패턴을 학습합니다. 이들은 포함 관계에 있으며 딥러닝은 머신러닝의 일부이고 머신러닝은 AI의 일부입니다. 2. RNN 기반 시계열 예측 모델 LSTM, GRU, BLSTM, Multi-Layer RNN 등 RNN 계열 모델을 테슬라 주가 데이터에 적용하여 성능을 비교합니다. 2021년 ...2025.12.21
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전동 킥보드 서비스의 수요 예측 전략2025.12.171. 수요 예측 방법론 마이크로 모빌리티 수요 예측에는 ARIMA 등 시계열 통계 모델, 랜덤 포레스트·XGBoost 같은 결정 트리 기반 회귀 모델, LSTM·GRU 같은 순환신경망 딥러닝 기법이 활용된다. 혼합 모델 접근법으로 ARIMA로 기본 추세를 파악하고 잔차에 대해 머신러닝으로 보정하는 방식이 효과적이다. 배치 예측과 실시간 스트리밍 예측을 병행하여 각각의 장단점을 보완하고 정확도를 높일 수 있다. 2. 필요 데이터 및 수집 도로변 교통량 센서 데이터, 기상청 실시간·예보 날씨 데이터, 학사 일정 및 기말고사 일정, 대규...2025.12.17
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회귀분석을 통한 주택 가격 예측2025.01.161. 회귀분석의 개념 회귀분석은 독립 변수와 종속 변수 간의 관계를 수학적으로 표현하는 방법입니다. 단순 회귀분석은 하나의 독립 변수와 하나의 종속 변수 간의 관계를 분석하고, 다중 회귀분석은 여러 개의 독립 변수를 사용하여 종속 변수를 예측합니다. 회귀분석은 경제학, 의학, 사회과학 등 다양한 분야에서 활용되며, R제곱 값과 잔차 분석을 통해 모델의 성능을 평가할 수 있습니다. 2. 회귀분석의 중요성 회귀분석은 다양한 분야에서 중요한 역할을 합니다. 경제학에서는 소비자 행동 예측과 시장 트렌드 분석에 사용되며, 의학에서는 환자 회...2025.01.16
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로지스틱 함수를 이용한 코로나19 누적 확진자 추이 그래프 분석과 SIR 모델에 적용된 수학적 원리2025.01.211. 전염병 예측 모델 SIR 모델은 전염병을 예측하는 대표적인 모델로, 취약자(S), 감염자(I), 회복자(R)의 시간에 따른 변화를 미분 방정식으로 표현한다. 이를 통해 전염병의 확산 추이를 예측할 수 있다. 2. 로지스틱 방정식 로지스틱 방정식은 개체군 성장의 단순한 모델로 고안된 미분 방정식이다. 이 방정식은 개체군의 크기가 점점 빠르게 증가하다가 변곡점을 지나 완만하게 증가하며 특정 값에 수렴하는 특성을 보인다. 3. 코로나19 확진자 추이 분석 코로나19 확진자 추이 그래프를 로지스틱 함수를 이용하여 분석하면, 변곡점과 ...2025.01.21
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화학공학을 위한 머신러닝과 딥러닝 기본이론2025.11.181. 인공신경망(ANN)을 이용한 화재예측 CFD 시뮬레이션과 인공신경망을 결합하여 화재의 3가지 범주에 대한 예측 모델을 개발했습니다. 최대 1,000 에포크로 학습하며 시그모이드, tanh, 선형함수 등의 활성화 함수를 사용합니다. 이 방법은 기존 CFD 단독 시뮬레이션보다 화재예측 정확도를 향상시킵니다. 2. 모델 성능 평가 지표 결정계수(R)와 평균제곱오류(MSE)를 사용하여 모델 성능을 평가합니다. 최적 모델은 MSE 값이 최소이고 R값이 0.99 이상인 모델을 선정합니다. 에포크 증가에 따른 MSE 감소 추이를 분석하여 ...2025.11.18
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통계학과 머신러닝에서의 회귀 분석 목적 비교2025.04.271. 통계학에서의 회귀 분석 통계학에서의 회귀 분석은 여러 변수 사이의 경향성을 분석하는 방법으로, 한 변수의 값이 다른 변수의 값을 설명할 수 있도록 두 변수의 관계를 수식으로 표현하고 데이터로부터 추정하는 분석을 의미한다. 단순 선형 회귀 분석, 다중 선형 회귀 분석, 비선형 회귀 분석 등 다양한 방법이 있다. 2. 머신 러닝에서의 회귀 분석 머신 러닝은 인공지능의 연구 분야 중 하나로, 인간의 학습 능력과 같은 기능을 컴퓨터에서 실현하고자 하는 기술이다. 머신 러닝에서의 회귀 분석은 입력 데이터를 기반으로 예측이나 결정을 도출...2025.04.27
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