Expert Systems with Applications 게재 — 이질적 전이학습 기반 감염병 예측 (2026)
한 나라의 데이터만으로 학습할 때 생기는 일반화 한계를, 서로 다른 나라의 이질적인 데이터로 사전학습하는 전이학습으로 다룬 연구입니다. 30개국 COVID-19 데이터로 검증했습니다. 단독 저자 이동현 대표.
- 30개국 1,143일 COVID-19 데이터 · 시간 합성곱 신경망(TCN) · 동적 시간 왜곡(DTW) 거리로 원천 국가 선정
- 개별 TCN 기준 모델 대비 RMSE 40% 감소, 결정계수 R² 0.82
- 원천 국가를 유사도 4분위로 나누면, 가장 이질적인 군이 가장 유사한 군보다 RMSE가 12.1% 낮음 (p = .008)