COVID-19 팬데믹은 미국에서 전례 없는 영향과 함께 막대한 수의 확진자와 사망자를 초래하였다. 본 연구의 목적은 COVID-19 데이터를 이용하여 노스캐롤라이나의 카운티들 사이에 숨은 군집이 존재하는지 확인하는 것이다. 개별 주에서는 COVID-19 팬데믹에 대처하기 위한 자체 정책을 시행하므로, 본 연구는 단일 주인 노스캐롤라이나로 한정하였다. 우리는 두 가지 군집화 기법인 동적 시간 왜곡(dynamic time warping)과 딥러닝 오토인코더(deep learning autoencoder)를 통합하였다. 본 연구는 Johns Hopkins University Center for Systems Science and Engineering의 COVID-19 Visual Dashboard를 위한 데이터 저장소인 GitHub COVID-19 Data Set의 노스캐롤라이나 카운티별 COVID-19 데이터를 사용하였다. 이 저장소에서 2020년 3월 3일부터 2020년 9월 19일까지의 COVID-19 일별 확진자 수와 사망자 수를 선택하였다. 이러한 군집화 기법들은 COVID-19 감염과 치명률(fatality) 자료 모두에서 세 개의 대도시권을 나머지 지역과 구분하는 유사한 계층적 군집을 확인하였으며, 이는 인구 규모 및 노인 인구 비율과 같은 인구통계학적 변수들과 유의하게 상관된다. 본 연구의 결과는 COVID-19 유행에서 인구 밀도와 연결성의 중요성을 시사한다.

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