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문제 정의
- 만약 스페인 독감과 같은 바이 러 스가 다시 온다고 하여 도 1918년의 상황처럼 인류가바이러스 자체에 대한 개념도 없이 맞이하는 것과는 다룰 것이기 때문에 1918년의 상황은 그대로 재현되지 않울 것이다. 다만, 이러한 신종전염병의 영향과 확산울 모델링하여 그 질병의 특성울 파악해 본다는 의미와, 신종 전염 병으로 인한 큰 재앙에 대비하기 위 한 방역 관계자의 대비용 실전훈련의 목적으로 최 악의 상황울 모델링하였다. 이러한 작업의 또 다른 의미는 FluAid나 FluSurge가 다양한 상황울 바탕으로 만둘어진 것이 아니고, 만약 바이러스의 특성이 여기서 가정한 상황과 다룰 경우 이둘프로그램울 이용해서 현장에 바로 적용 가능한 모델링울 할 수가 없다.
- 우리나라의 경우 아직 합리적인 근거 하에 대유행의 영향울 예측하고 이룰 바탕으로 대응책울 마련하고 있지는 않은 상황이다. 여기서 대유행과 관련되어 필요한 모든 모형과 시뮬레이션울 다룰 수는 없으나, 기본적 인대유행 모델링 과 관련된 문제둘울 살펴 봄으로써 우리나라의 대유행 대응책울 구성하는데 도움이 되고자 한다.
가설 설정
- . 외래환자 수 : 실제 외래 이용 수는 연령 에 따라 달라지 나 (0332.70%) 평 균적으로 전체 환자의 50%가 외래룰 이용한다고 가정하였다.
- . 인공호흡기 : 중환자 입 원자의 20%가 5 일 동안사용한다고 가정하였다.
- . 중환자 수 : 전체 입원환자중 노령 인구룰 중심으로 한 10%가 중환자 치료룰필요로 하다고 가정하였다 (전체 발생 환자 1,000명당 1명).
- 감염된사람은 2일후부터 환자가 되며 다른 사람울 감염시키는 것으로 가정하였다.
- 국민의 평균수명은 70세로 가정하였다. 유행기간 중 자연사망과 자연 출산의 수가 거의 유사하여 전체 인구 수의 변화가 없다고 가정하였다.
- 불현성 감염은 없거나 무시할 만큼 적다고 가정하였다.
- 유행 시나리오는 대응훈련용으로 개발되었기 때문에 전국울 수도권서올, 경기, 인천, 제주), 중부권(대전, 충남, 충북, 강원), 서부권(광주, 전남, 전북), 동부권(부산, 대구, 올산, 경남, 경북)의 4개 권역으로 묶고, 권역별로 각각 학교, 병원, 직장, 그리고 지역사회 의 인구이동과교통울 롱하여 유행이 증폭되는 상황울 가정하였다. 유행 모델은 Model Maker 프로그램울 사용하였다.
- 가정하였다. 유행기간 중 자연사망과 자연 출산의 수가 거의 유사하여 전체 인구 수의 변화가 없다고 가정하였다.
- 질병에 걸려서 사망에 걸리는 시간은 평균 10일로가정하였다.
- 환자는 연령군에 따라 치명를이 달라지는데 우리나라의 도시와 지역의 인구분포가 다른 점 울 감안하여 도시 에서는 최종적으로 전체 환자의 1%, 지방에서는 최종적으로 전체 환자의 2%가 사망하는 것으로 가정하였다.
- 환자의 감염가능시기는 평균 7일로 가정하였다.
- 회복되는 환자의 경우 7일안에 균등하게 회복하는 것으로 가정하였다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.