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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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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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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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마이크로 모빌리티 수요 예측 방법2025.05.131. 수요 예측 방법 기업 A는 전동 킥보드 서비스 제공 기업으로, 전동 킥보드의 이용량(수요)을 늘리기 위해 수요 예측을 수행해야 합니다. 가장 적절한 수요 예측 방법은 뉴스벤더 모델을 활용하는 것입니다. 이 모델을 통해 시장 동향 파악, A/F 비율 도출, 최적 주문량 산정 등을 할 수 있습니다. 2. 필요한 데이터 뉴스벤더 모델을 활용하기 위해서는 다음과 같은 데이터가 필요합니다. 1) 전동 킥보드 판매처의 과거 예측 수요량과 실제 수요량, 당해연도 수요 예측 정보 2) 거래하는 전동 킥보드 판매처의 A/F 비율 데이터 3) ...2025.05.13
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자동차 엔진 센서 데이터를 이용한 AI 자동 검사 모델2025.11.131. CNN 딥러닝 모델 Convolutional Neural Network(CNN) 모델을 자동차 엔진 센서 데이터 분석에 적용하여 97.35%의 높은 정확도를 달성했습니다. CNN은 인접한 센서 값들 간의 패턴을 효과적으로 학습하며, kernel size 3으로 설정하여 최적의 성능을 보였습니다. 정밀도 97.04%, 재현율 97.5%, F1 스코어 97.27%, AUC 99.43%의 우수한 평가지표를 기록했으며, 과적합 없이 400 epoch 동안 안정적으로 학습되었습니다. 2. 엔진 상태 예측 및 자동 검사 Ford 자동차 ...2025.11.13
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2020 빅데이터 보고서2025.05.071. 미국 지역별 소득 지수 해당 트리맵을 보면, 미국의 중앙 지역, 남쪽 지역, 동북 지역에 인구수에 따른 소득 지수가 높은 것을 알 수 있습니다. 2. 고등학교 졸업률과 범죄율 해당 트리맵을 보면, 고등학교 졸업률이 낮은 지역이 상대적으로 범죄율이 높게 나타난다는 것을 알 수 있습니다. 3. 소득, 문맹률, 인구수 해당 버블차트를 보면, 소득이 높고 문맹률이 낮은 지역일수록 인구수가 높게 나타난다는 것을 알 수 있습니다. 4. 문맹률, 범죄율, 지역 면적 해당 버블차트를 보면, 문맹률과 범죄율이 낮은 지역의 면적이 문맹율이 높고...2025.05.07
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