로지스틱-시그모이드에서 n로지스틱-시그모이드: 코로나19 팬데믹 성장 모델링

실세계 성장 과정, 예를 들어 전염병의 확산은 본질적으로 잡음이 많고 불확실하며 종종 여러 성장 단계를 포함합니다. 이러한 성장 과정을 모델링하는 영역에서 로지스틱-시그모이드 함수가 제안되고 적용되었습니다. 그러나 기존 정의는 두 차원에서의 제약을 고려하지 않는다는 점에서 한계가 있습니다. 또한 성장 단계의 수가 증가함에 따라 로지스틱 매개변수의 모델링과 추정이 더욱 복잡해져, 더 복잡한 도구와 분석이 필요하게 됩니다. 이를 해결하기 위해, 우리는 실세계 성장 현상을 모델링하기 위한 로지스틱 성장을 현대적으로 통합하고 간결하게 정의하는 n로지스틱-시그모이드 함수를 소개합니다. 또한, 이 함수의 두 가지 특성 지표를 소개하여 각 차원에서 성장 과정의 상태에 대해 보다 강건한 예측을 제공할 수 있습니다.특히, 우리는 이 함수를 세계보건기구(WHO)가 발표한 감염 및 사망 사례에 대한 일일 코로나19 시계열 데이터에 적용하여 현재까지 세계 및 각국의 데이터를 모델링했습니다. 우리의 결과는 단일 또는 다단계 패턴을 보이는 코로나19 유행 중인 국가들, 예를 들어 미국에서 99% 이상의 통계적으로 유의미한 적합도를 보였습니다. 따라서 이 현대적인 로지스틱 정의와 그 지표들은 머신 러닝 도구로서 진행 중인 팬데믹 성장 과정을 보다 명확하고 강건하게 모니터링하고 측정하는 데 도움을 줄 수 있습니다.