Covid19View

edit by ominiv

프로젝트 목표

국내외 Covid19 발생현황을 보여주고 추후 어떻게 증감될 것인지 예측해보자.

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주요업무

• 공공데이터 OpenApi를 활용해 데이터 수집
• 데이터 전처리 및 시각화
• 국내 확진자에 대한 시계열 데이터를 사용하여 예측모델 생성 (pytorch 기반 LSTM모델)
• shiny R package를 통해 Dashboard 생성

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결과

• 국내외 Covid19 발생현황 정보 제공

• 7일 간의 확진자 예보 서비스 제공

  

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아쉬운점

• shiny.io 무료버젼을 이용하다보니 이용시간과 application 개수의 제약이 있다. 서버를 구축해서 사용하는 쪽으로 진행 해야 유용 할 듯하다.

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TO-DO

• 정확도를 높이기 위해 deep-learning 방식말고 standard SEIR model에 병원데이터와 문서화되지 않은 추가해보자.
• 코로나 관련 뉴스데이터를 추가 하여 예측정확도 개선
• 예측 정확도 추이 그래프생성

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Reference

참고자료

• corona-live
• 대한민국 SHP
• SHP파일 적용예시
• 지도시각화 참고자료
• 세계지도시각화 참고자료
• layout 참고
• leaflet desc
• 위젯참고
• LSTM
• Google Forecast
• Google Forecast desc
• Hover Text

데이터 출처

• World_covid19 : 공공데이터활용지원센터_보건복지부 코로나19해외발생 현황
• Korea_*_covid19 : 공공데이터활용지원센터_보건복지부 코로나19 시·도발생 현황
• TL_SCCO_CTPRVN.shp : KOREA SHP FILE
• WORLD SHP FILE