• 융합정보논문지
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• 제12권3호
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• pp.116-125
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• 2022

본 연구의 목적은 COVID-19 팬데믹 국면에서 코로나 발생과 확산에 따른 투자자 불안심리가 암호화폐 가격에 영향을 미치는지를 분석하고, 딥러닝 모형에 기반하여 암호화폐의 가격 예측을 실험하는 것이다. 투자자 불안심리는 네이버의 코로나 검색지수와 코로나 확진자 정보를 결합하여 산출하며, 암호화폐 가격과의 그랜저 인과성을 분석하고 딥러닝모형을 이용하여 암호화폐 가격을 예측한다. 실험 결과는 다음과 같다. 첫째, CCI 지표는 비트코인, 이더리움, 라이트코인의 수익률에 유의적인 그랜저 인과성을 보여주었다. 둘째, CCI를 입력변수로 하는 LSTM은 높은 예측성과를 보여주었다. 셋째, 암호화폐 사이의 비교에서는 비트코인의 가격 예측 성과가 가장 높게 나타났다. 본 연구는 코로나 국면에서 네이버 코로나 검색 정보와 암호화폐 가격과의 관련성을 분석한 첫 시도라는 점에서 학술적 의의를 찾을 수 있다. 향후 연구에서는 가격 예측 정확성을 높이기 위하여 다양한 딥러닝 모형으로의 확장 연구가 필요하다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.187-192
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• 2022

위드 코로나의 예정 발표일이 결정되었고, 위드 코로나에 가장 중요한 조건인 백신 접종을 아직 부작용 걱정 때문에 완료하지 않은 사람들이 있다. 또한 위드 코로나로 경제는 회복될 수 있지만 감염자 수는 급증할 수 있다. 본 논문은 위드 코로나에 앞서 코로나19에 대한 경각심을 깨우고자, 코로나19를 비선형 확률과정으로 예측한다. 여기서 딥러닝의 RNN중 양방향 LSTM인 BI-LSTM와 LSTM보다 gate수를 줄인 GRU를 사용하고 이것을 train set, test set, 손실함수, 잔차분석, 정규분포, 자기 상관을 통해서 비교 분석하여 어떠한 성능이 더 좋은지 비교하고 예측한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.231-238
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• 2021

이 논문은 Covid-19 이후 기간의 빅데이터를 활용하여 일상에서 주문하는 음식 배달과 소비의 경향을 분석하는 방법을 제시한다. 빅데이터를 분석하고 데이터베이스 시스템을 이용하여, 날씨를 제외한 네 개의 요소들이 배달의민족 매출과 의미있는 상관관계가 있는 것으로 확인되었다. 이 연구는 KBS, MBC와 SBS 언론매체의 빅데이터 분석에서 Covid-19 관련 기사 다음 날에 음식 배달과 소비 증가가 거의 60%에 달하는 것을 발견하였다. 또한 Naver 검색결과에서도 Covid-19 관련 기사 다음 날에 심각하게 의미있는 음식 배달과 소비 증가를 발견하였다. 그 이외에, 소비의 흐름에 있어서 모바일을 통한 배달이 주류가 될 것이며 밀레니얼 세대가 대세가 될 것이라는 것도 알 수 있었다. 본 연구는 방대하고 구체적인 데이터를 사용하여 똑같은 방법으로 경기 침체기에 다른 산업 분야에 대하여 분석을 가능하게 하는 것으로, 기업의 입장에서 발빠른 대응으로 경기 침체 속의 호황을 맞이할 수 있는 분석과 방법을 제공하는 데 기여할 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.395-400
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• 2020

전 세계적으로 유행하며 수많은 확진자와 사망자를 발생시킨 코로나바이러스-19(COVID-19)는 일상에서 사람 간 전염이 가능하여 국민들을 불안과 공포에 떨게 하고 있다. 감염을 최소화하기 위해서는 건물 출입시 마스크 착용이 필수적이지만 일부 사람들은 여전히 마스크 없이 얼굴을 노출시킨 채 건물에 출입하고 있다. 본 논문에서는 효율적인 출입 통제를 위해 얼굴에 마스크를 착용했는지 여부를 자동으로 판별하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 양쪽 눈 영역을 검출하고 눈 위치를 참조하여 마스크 착용 영역(양쪽 눈 아래 얼굴 영역)을 예측한다. 이 때 마스크 착용 영역을 보다 정확히 예측하기 위해 양쪽 눈 위치가 수평이 되도록 얼굴 영역을 회전하여 정렬한다. 정렬된 얼굴 영역에서 추출된 마스크 착용 영역은 이미지 분석에 특화된 딥러닝 기법인 CNN(Convolutional neural network)을 통해 마스크 착용 여부(착용 또는 미착용)를 최종 판별한다. 총 186장의 테스트 이미지에 대해 실험한 결과, 98.4%의 판별 정확도를 보였다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제39권3호
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• pp.260-265
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• 2024

하수기반역학을 이용한 코로나19 감시 결과, 연구기간(2022년 8월-2023년 8월)동안 울산지역 4곳 하수처리장의 전체 174건 모든 시료에서 코로나바이러스-19가 검출되었다. 확진자 수와 하수 내 코로나바이러스 농도와의 상관분석 결과, 높은 상관성이 나타났으며 특히 하수감시가 임상감시보다 2-3주 앞서 농도가 증가함으로써 조기 인지의 가능성도 볼 수 있었다. 또한 코로나19 변이 분석 결과 역시 유행 시기별 우세종화된 변이와 비교적 유사하여 변이 예측도 가능하였다. 하수감시가 전국적, 전세계적으로 적용되고 있으며 많은 연구가 국가적 사업으로 진행되고 있다. 이에 따라, 하수 분석방법 및 분석기기 발전 등의 지속적 연구 업데이트가 필요하다. 또한 코로나19를 통해 감염병의 선제적 모니터링 및 유행 예측의 가능성을 확인하였으므로 다양한 병원체 및 식품·의약품 등에 확대 적용이 진행 중이다. 따라서 본 연구는 감염병 검출분야에서 더 나아가 하수 내 식품 성분, 활성물질 및 미생물 등의 분석을 통해 지역사회의 식품안전 및 전반적인 위생환경 감시를 위해 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.1-25
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• 2022

2020년 1월 국내에 첫 코로나19 확진자가 발생한 후 버스와 지하철 같은 대중교통이 아닌 공공자전거와 같은 개인형 이동수단에 대한 관심이 증가하였다. 서울시에서 운영하는 공공자전거인 '따릉이'에 대한 수요 역시 증가하였다. 본 연구에서는 서울시 공공자전거의 최근 3년간(2019~2021) 시간대별 대여이력을 바탕으로 게이트 순환 유닛(GRU, Gated Recurrent Unit)의 수요예측 모델을 제시하였다. 본 연구에서 제시하는 GRU 방법의 유용성은 서울시 영등포구 여의도에 위치한 여의나루 1번 출구의 대여이력을 바탕으로 검증하였다. 특히, 동일한 조건에서 다중선형회귀 모델 및 순환신경망 모델들과 이를 비교 분석하였다. 아울러, 모델 개발시 기상요소 이외에 서울시 생활인구를 변수로 활용하여 이에 대한 검증도 함께 진행하였다. 모델의 성능지표로는 MAE와 RMSE를 사용하였고, 이를 통해 본 연구에서 제안하는 GRU 모델의 유용성을 제시하였다. 분석결과 제안한 GRU 모델이 전통적인 기법인 다중선형회귀 모델과 최근 각광받고 있는 LSTM 모델 및 Conv-LSTM 모델보다 예측 정확도가 높게 나타났다. 또한 분석에 소요되는 시간도 GRU 모델이 LSTM 모델, Conv-LSTM 모델보다 짧았다. 본 연구를 통해 서울시 공공자전거의 수요예측을 보다 빠르고 정확하게 하여 향후 재배치 문제 등의 해결에 도움이 될 수 있을 것이다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제27권4호
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• pp.629-659
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• 2021

본 연구는 코로나 19 팬데믹 시기동안 한국인이 겪는 정서적 디스트레스에 영향을 미치는 심리·사회적 요인의 영향력을 서로 다른 두 시점에서 비교하였다. 1차 조사시기는 WHO에서 코로나 19 팬데믹을 선언하고, 대구 경북지역이 특별재난지역으로 선정되었던 2020년 4월 13일부터 4월 21일까지이며, 연구참여자 600명의 자료를 수집하였다. 2차 조사시기는 전 세계적으로 코로나 19가 재확산되고, 수도권에서 처음으로 집단감염이 확산되면서 일주일동안 수도권에서만 확진자가 1,000명이 넘었던 시점인 2020년 8월 21일부터 9월 2일까지 진행되었다. 1차 조사의 연구참여자 중 482명이 2차 조사에 응하였으며, 모든 자료는 온라인 설문을 통해 수집되었다. 본 연구는 시점별로 개인특성요인, 코로나 19에 대한 두려움과 사회활동 제약요인, 대인관계갈등 및 수입감소 요인이 코로나 19로 인한 디스트레스(스트레스, 우울, 불안, 분노) 경험에 미치는 영향을 알아보기 위해 위계적 회귀분석을 실시하였다. 그 결과, 두시점 모두에서 정서적 디스트레스에 영향을 미치는 요인으로는 성별, 삶의 질, '코로나 19 관련 정보 수시 확인', '코로나 19 이후 삶을 예측할 수 없어 두려움', '병원 이용의 어려움'이 확인되었다. 시점1에서만 유의한 변인으로 '공적일정에 차질', 시점 2에서만 유의한 변인으로는 연령, 감염취약성, '개인일정에 차질'이 확인되었다. 이를 토대로 논의 및 시사점이 제시되었다.

• 의료법학
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• 제23권4호
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• pp.29-74
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• 2022

2020년 예상하지 못한 형태의 COVID-19 감염병의 급속도로 전파·확산으로 국민의 "생명·신체·재산"에 피해를 줄 수 있는 재난관리법상 사회재난이 발생하면서, 감염병병원체의 검사 및 발생 사실에 대한 신고 및 보고(제11조), 실태조사(제17조), 역학조사(제18조), 예방접종을 위한 역학조사(제29조) 등을 통하여 수집된 정보는 발전된 데이터 인식 및 처리 기술, 인공지능을 통한 학습 기술 등과 결합하여 (1) 의료자원 배분을 위한 정책적 근거 마련(병상배정, 방역물품 공급), (2) 감염병 확산 방지를 위한 방역 정책적 근거 마련(집합금지·영업제한 등 정책 결정, 확진자 발생 현황 예측을 위한 연구 및 정책 결정), (3) 예방접종 촉진 및 피해 현황 파악 등 감염병 위기 상황에서 의사결정의 중요한 근거로 활용되어 왔다. 이러한 감염병 데이터를 활용한 의료정책의 결정은 방역정책 결정, 정보제공, 의약품 개발 및 연구 기술 발전에 기여하여 왔으며, 국제적으로 감염병 데이터의 활용 법제 마련에 관한 논의가 증가하면서 감염병 데이터 활용의 법적인정 범위와 한계에 대한 관심이 높아졌다. 감염병 데이터의 활용은 감염병 전파 및 확산 차단 목적, 감염병의 예방·관리·치료업무 목적, 감염병 연구 목적으로 분류할 수 있으며, 정보의 활용은 감염병 위기 상황을 전제로 논의된다. 먼저 민감정보인 "진료기록, 예방접종약, 예방접종, 기저질환 유무, 건강순위, 장기요양인정등급, 임신여부 등"에 관한 정보의 경우, 업무 목적으로 수집·제공·활용하는 경우 개인정보보호법상 활용이 인정되는 "타법에서 정하는 업무" 범위에 대한 해석이 요구된다. "감염병 전파 및 확산 차단, 감염병의 예방·관리·치료" 목적의 업무수행의 경우 입법적으로 명확하게 사전에 규율하기 쉽지 않다. 따라서 이를 인정하기 위한 전제로 먼저 대법원 및 헌법재판소에서 의료행위의 개념을 명확하게 정의하기 어렵다는 부분을 차용할 수 있다. 따라서 현실적으로 구체적인 업무수행의 행위 유형은 후행적으로 "입법목적, 학문적 원리, 전문성, 사회통념"을 기준으로 판단하여 재량권의 일탈 또는 남용의 논리로 해석하게 된다. 목적 달성에 필요한 정보수집 대상의 확정, 수집 정보의 활용방안의 한계 설정을 위하여 감염병으로 인한 공중보건 위기 상황에서 데이터 활용의 공익적 필요성이 있는지를 우선 판단하되 해당 정보의 활용이 정보주체나 제3자의 이익을 부당하게 침해하지 않았는지를 기준으로 판단한다. 이익형량의 세부 기준으로 위기 상황에서 감염병의 전파속도와 정도, 해당 민감정보의 처리 없이 목적달성을 할 수 있었는지, 민감정보의 처리를 통한 방역정책 도입의 효과성 등을 기준으로 판단하게 된다. 한편, 연구목적 감염병데이터의 수집·제공·활용은 원칙적으로 개인정보보호법상 가명처리, 생명윤리법상 동의와 기관생명윤리위원회의 심의, 국민건강보험공단 자료 활용 시 자료제공 심의위원회 절차를 거쳐 활용되게 된다. 따라서 가명처리 및 데이터심의위원회의 심의 또는 정보주체의 동의 및 기관생명윤리심의위원회의 심의를 거치므로 원칙적으로 절차적 타당성을 확보하는 한 연구목적 활용은 인정된다. 다만, 가명화 또는 익명화 절차를 명확히하여 연구책임자의 부담을 줄여야 하며, 포괄적 동의제도와 옵트아웃 제도의 도입 또는 동의 절차가 명확히 마련되어야 하며, 기술발전으로 나타날 수 있는 재식별 가능성 또는 보안성 확보 절차를 명확히 규정할 필요가 있을 것으로 생각된다.