Development of a big data-based short-term out-of-hospital cardiac arrest forecasting model using weather, environmental, and regional indicators, and establishment of a real-time operation pipeline
이공학학술연구기반구축(R&D) · 석사과정생연구장려금지원
2026년
2340066405
교육부
한국연구재단
부산대학교
김수영
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2027.08.31
1,200만원
1,200만원
기초연구
대학
부산광역시 금정구
정보/통신 > 정보이론 > 실시간 시스템
본 연구의 최종목표는 기상, 대기오염, 사회경제적 지표 등 다원적 환경 빅데이터를 통합하여 시군구 단위의 고해상도 병원 밖 심정지(Out-of-Hospital Cardiac Arrest, ... 통해 최적 모델을 선정한다.둘째, 선정된 최적 예보 모델을 2026~2027년 현재 실시간 데이터 수집 환경에 연동하여, 기상청 실황 API 및 AirKorea 대기오염 API로부터 입력 자료를 ...
본 연구의 개발 내용은 크게 세 단계로 구성된다.1단계: 다원적 시공간 데이터 구축 및 전처리국가손상정보포털(OHCA 발생 자료, 2008~2024년), 기상청(기상 자료, 2010~2026년), AirKorea(대기오염 자료, 2001~2025년), 지역사회건강관련요인 데이터베이스(SES 자료, 2008~2023년)에서 각각 자료를 수집하여 250개 시군구 ...
... 생존율을 실질적으로 향상시키는 데 기여할 수 있다.둘째, 본 연구에서 구축된 시공간 환경 빅데이터 통합 플랫폼 및 분석 방법론은 OHCA를 넘어 폭염 관련 사망, 대기오염 기인 호흡기 응급 ... 선제 배치의 효과가 클 것으로 기대된다.연구자 역량 측면에서, 본 연구의 수행을 통해 시공간 데이터 파이프라인 구축, 단기 예보 모델 개발, 건강영향 분석이라는 세 가지 핵심 역량이 통합적으로 ...