KR20210061974A - 데이터 마이닝을 이용한 감염성 질병 발병 장소 예측 - Google Patents

데이터 마이닝을 이용한 감염성 질병 발병 장소 예측 Download PDF

Info

Publication number
KR20210061974A
KR20210061974A KR1020210059828A KR20210059828A KR20210061974A KR 20210061974 A KR20210061974 A KR 20210061974A KR 1020210059828 A KR1020210059828 A KR 1020210059828A KR 20210059828 A KR20210059828 A KR 20210059828A KR 20210061974 A KR20210061974 A KR 20210061974A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
area
infected
inputting
database
infectious diseases
Prior art date
Application number
KR1020210059828A
Other languages
English (en)
Inventor
박지웅
오동건
윤일환
Original Assignee
박지웅
윤일환
오동건
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 박지웅, 윤일환, 오동건 filed Critical 박지웅
Priority to KR1020210059828A priority Critical patent/KR20210061974A/ko
Publication of KR20210061974A publication Critical patent/KR20210061974A/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/50—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for simulation or modelling of medical disorders
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/70—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for mining of medical data, e.g. analysing previous cases of other patients
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/80—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics, e.g. flu

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

데이터 베이스에 있는 데이터를 활용한 데이터 마이닝 기술을 통해 지역의 감염성 질병 감염 위험 장소를 표시하고 그 지역의 감염성 질병 발병을 예방하는데 도움을 주는 정보를 제공함.

Description

데이터 마이닝을 이용한 감염성 질병 발병 장소 예측 {Predicting where infectious diseases occur using data mining}
본 발명은 데이터 마이닝에 관한 것이고, 상세하게는 데이터를 수집하여 감염성 질병 발병 장소를 예측하고 예방하기 위한 기술이다
일반적으로 데이터 마이닝 기술은 데이터베이스로부터 과거에는 알지 못했지만 데이터 속에서 유도된 새로운 데이터 모델을 발견하여 미래에 실행 가능한 정보를 추출하고 의사 결정에 이용하는 과정을 말한다. 즉 데이터에 숨겨진 패턴과 관계를 찾아내어 광맥을 찾아내듯이 정보를 발견해 내는 것이다. 여기에서 정보 발견이란 데이터에 고급 통계 분석과 모델링 기법을 적용하여 유용한 패턴과 관계를 찾아내는 과정이다. 데이터베이스 마케팅의 핵심 기술이라고 할 수 있다.
이 기술을 통하여 감염성 질병의 감염자의 데이터를 통하여 감염성 질병을 예방할 수 있도록 만들어 보았다.
[발명의 내용]
지금까지 발생했던 감염성 질병 감염자의 이동경로와 감염자의 수를 데이터 수집한 후 이동경로가 겹쳐지는 부분과 그 지역의 인구 밀도를 고려하여 각 감염자가 방문했던 장소에 점수를 부가하여 점수가 높은 장소가 감염 확률이 높은 지역이고 다음에도 감염이 될 확률이 높다고 판단하여 그 장소에서 감염되는 것을 예방한다.
[해결하고자 하는 과제]
본 발명은 상기와 같은 목적을 달성하기 위하여, 감염성 질병 감염자에 대한 데이터를 각 지역 통계 사이트와 질병관련 사이트를 통해 수집하는 단계를 통해 정보를 얻는다. 얻은 데이터 정보를 데이터마이닝을 바탕으로 분석하는 단계를 거친 후 다음 질병 감염 발생 장소를 예측하여 감염의 위험이 있는 장소의 위치정보를 제공해 줄 수 있다. 다만, 시행하고자 하는 기술적 과제는 감염성 질병뿐만 아니라 다양한 분야에서도 상기된 방식으로 활용될 수 있다.
앞서 제시한 기술적 과제를 달성하기 위한 수단으로서, 전국을 시·군 단위로 세분화한 후, 각 지역 통계사이트 및 질병 관련 사이트에서 감염성 질병 감염자관련 정보, 지역별 인구밀도, 감염자 수에 대한 정보를 데이터베이스에 입력 후 누적된 데이터를 바탕으로 각 장소에 위험 점수를 부여하고 그 점수에 따라 초록,노랑,주황,빨강으로 색상을 달리하여 위험정도를 표시한다.
상술한 본 발명의 과제 해결수단에 따르면, 축적된 데이터를 바탕으로 지역별 감염도를 평가하여, 감염성 질병 발병 장소를 예측함으로써, 감염성 질병의 확산을 예방하고, 늦출 수 있다.
도 1 은 발명의 실시예에 따른 데이터마이닝기반 감염성 질병 발병 장소 예측 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2 는 도 1 의 시스템의 점수 부여 매커니즘을 설명하기위해 표현한 알고리즘 순서도이다.
본 발명을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하면 다음과 같다.
이상, 첨부 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 상세히 설명하였으나, 이는 예시에 불과한 것이며 본 발명의 기술적 사상의 범주내에서 다양한 변형이 가능하다. 본 발명의 권리범위는 이하의 청구범위의 기재에 의하여 정하여 져야 할 것이다.
도 1 은 발명의 실시예에 따른 데이터마이닝기반 감염성 질병 발병 장소 예측시스템을 설명하기 위한 도면이다. 도 2 는 도 1 의 시스템의 점수 부여 매커니즘을 설명하기위해 표현한 알고리즘 순서도이다.
도 1 의 A10은 데이터베이스의 데이터를 효율적으로 관리하기 위해 전국을 시·군단위로 세분화함. A20,30,40는 각 지역의 통계 사이트 및 질병관련 사이트에서 감염성 질병 감염자의 휴대폰의 위치 정보, 지역별 인구밀도, 감염자 수 데이터를 데이터베이스에 입력함. A50는 데이터베이스의 앞서 제시한 감염자의 위치정보, 인구밀도, 감염자 수를 기준으로 각 장소에 위험점수를 누적해서 부여함. A60는 위험점수에 따라 색상을 초록, 노랑, 주황, 빨강으로 달리하여 위험도를 표시함.
도 2 의 S10,11은 감염자 동선, 지역별 인구밀도, 감염자 수의 데이터를 불러옴.
S20은 감염자의 이동경로에 포함되었는지 판단하고 그 건물에 점수를 부여하기 위한 단계임. S21은 감염자의 이동경로에 포함되어있을 때 부여할 점수임. S22는 감염자의 이동경로에 포함되어있지 않을 때 부여할 점수임.
S30은 포함된 지역의 인구밀도가km 2 당 5000명 이상인지 판단하고 그 지역에 점수를 부여하기 위한 단계임. S31은 인구밀도가km 2 당 5000명 이상일시 부여할 점수임. S32는 인구밀도가km 2 당 5000명이 아닐시 인구밀도가km 2 당 2500명 이상인지 판단하고 그 지역에 점수를 부여하기 위한 단계임. S33은 인구밀도가km 2 당 2500명이상일시 부여할 점수임. S34는 인구밀도가km 2 당 2500명이 아닐시 포함된 지역의 인구밀도가km 2 당 1000명 이상인지 판단하고 그 지역에 점수를 부여하기 위한 단계임. S35는 인구밀도가km 2 당 1000명 이상일시 부여할 점수임. S36은 인구밀도가km 2 당 1000명 미만일시 부여할 점수임.
S40은 모든 감염자에 관한 정보가 입력되었는지 확인하기 위한 단계임. S41은 각 장소에 누적된 점수가 상위 10%이하인지 판단하기 위한 단계임. S42는 각 장소에 누적된 점수가 상위 10%이하일시 장소가 빨간색으로 표시됨. S43은 각 장소에 누적된 점수가 상위 10%초과일시 각 장소에 누적된 점수가 상위 30%이하인지 판단하기 위한 단계임. S44는 각 장소에 누적된 점수가 상위 30%이하일시 장소가 주황색으로 표시됨. S45는 각 장소에 누적된 점수가 상위 30%초과일시 각 장소에 누적된 점수가 상위 60%이하인지 판단하기 위한 단계임. S46은 각 장소에 누적된 점수가 상위 60%이하일시 장소가 노란색으로 표시됨. S47은 각 장소에 누적된 점수가 상위 60%초과일시 장소가 초록색으로 표시됨.

Claims (1)

  1. 감염자의 데이터를 통하여 분류하고 예측하는 방법에 있어서,
    지역을 구분하여 나누는 단계;
    각 지역의 감염자의 관한 정보를 수집하는 단계;
    감염자의 휴대폰 위치 정보를 통해 이동동선을 데이터 베이스에 입력하는 단계;
    표시된 지역의 인구밀도를 데이터 베이스에 입력하는 단계;
    표시된 장소의 감염자 수를 데이터 베이스에 입력하는 단계;
    데이터 베이스에 누적된 데이터를 바탕으로 각 장소에 위험 점수를 부여하는 단계;
    위험 점수의 상대적인 비율에 따라 빨강, 주황, 노랑, 초록을 사용하여 위험정도를 표시하는 단계;
KR1020210059828A 2021-05-10 2021-05-10 데이터 마이닝을 이용한 감염성 질병 발병 장소 예측 KR20210061974A (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210059828A KR20210061974A (ko) 2021-05-10 2021-05-10 데이터 마이닝을 이용한 감염성 질병 발병 장소 예측

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210059828A KR20210061974A (ko) 2021-05-10 2021-05-10 데이터 마이닝을 이용한 감염성 질병 발병 장소 예측

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20210061974A true KR20210061974A (ko) 2021-05-28

Family

ID=76140479

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020210059828A KR20210061974A (ko) 2021-05-10 2021-05-10 데이터 마이닝을 이용한 감염성 질병 발병 장소 예측

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20210061974A (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023074940A1 (ko) * 2021-10-28 2023-05-04 한국전자기술연구원 시설물의 감염병 전파 위험도 판단 방법

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023074940A1 (ko) * 2021-10-28 2023-05-04 한국전자기술연구원 시설물의 감염병 전파 위험도 판단 방법
KR20230060645A (ko) * 2021-10-28 2023-05-08 한국전자기술연구원 시설물의 감염병 전파 위험도 판단 방법

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Caplan et al. Risk terrain modeling: Brokering criminological theory and GIS methods for crime forecasting
Polese et al. Simplified approach for building inventory and seismic damage assessment at the territorial scale: an application for a town in southern Italy
Shach-Pinsly Measuring security in the built environment: Evaluating urban vulnerability in a human-scale urban form
Di Lorenzo et al. Allaboard: Visual exploration of cellphone mobility data to optimise public transport
Caselli et al. Exploring the 15-minute neighbourhoods. An evaluation based on the walkability performance to public facilities
Caplan Mapping the spatial influence of crime correlates: A comparison of operationalization schemes and implications for crime analysis and criminal justice practice
JP4506663B2 (ja) 交通状況予測装置、方法及びプログラム、経路探索システム並びに交通状況提供システム
Beukes et al. Context sensitive multimodal road planning: a case study in Cape Town, South Africa
Nikiforiadis et al. A methodology for the assessment of pedestrians-cyclists shared space level of service
Ode et al. A model for quantifying and predicting urban pressure on woodland
CN106780263A (zh) 基于大数据平台的高危人员分析和识别方法
Dom et al. Application of geographical information system-based analytical hierarchy process as a tool for dengue risk assessment
CN110322356A (zh) 基于hin挖掘动态多模式的医保异常检测方法及系统
CN110309952B (zh) 一种基于通勤模型的城市就业空间布局优化辅助系统
KR20210061974A (ko) 데이터 마이닝을 이용한 감염성 질병 발병 장소 예측
Yang et al. A federated pre-event community resilience approach for assessing physical and social sub-systems: An extreme rainfall case in Hong Kong
Kumar et al. Developing context sensitive planning criteria for transit oriented development (TOD): A fuzzy-group decision approach
CN102376025A (zh) 一种模拟手机数据并评估城市路网交通状态的方法
Soltanifard et al. Assessment and ranking of influencing factors in the relationship between spatial patterns of urban green spaces and socioeconomic indices in Mashhad urban districts, Iran
CN114331206A (zh) 点位选址方法、装置、电子设备及可读存储介质
Katranji et al. Mobility data disaggregation: A transfer learning approach
Ninković et al. DYNAMIC MIGRATION FLOW MODELLING.
de Figueiredo et al. Vulnerability to COVID-19 in Pernambuco, Brazil: A geospatial evaluation supported by multiple-criteria decision aid methodology
Karatzetzou et al. Hierarchical policy for seismic intervention of school buildings at urban scale
Xiang et al. Understanding the relationship between the spatial configuration and the crime rate of Downtown Eastside in Vancouver, Canada

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
E902 Notification of reason for refusal
E902 Notification of reason for refusal
E601 Decision to refuse application