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패치 모델 기반의 전염병 시뮬레이션 시스템
Patch Model-Based Epidemic Simulation System 원문보기

한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회, 2010 Nov. 12, 2010년, pp.1465 - 1468  

최동훈 (한국과학기술정보연구원) ,  박동인 (한국과학기술정보연구원)

초록
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지난 몇 년 동안 전염병 확산을 분석하기 위해 InfluSim 을 기반으로 한 시뮬레이션 모델에 대한 연구가 진행되어 왔다. InfluSim 은 국내 각 지역의 인구 통계학적 특성과 인구 이동 등을 고려하지 않는 한계점이 있다. 이러한 이유로 InfluSim 에 의한 시뮬레이션 결과로부터 전염병 확산에 대한 방역 대책을 마련하는 것은 부적절한 측면이 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위해, 우리는 패치 모델을 개발하였다. 패치 모델은 전국을 16 개 권역으로 나누어 각 지역의 인구 통계학적인 특성을 고려하고, 각 지역 간의 인구 이동을 고려한다. 패치 모델은 InfluSim 모델을 기반으로 하고, 16 개 지역의 인구 통계학적 특성 및 지역 간의 인구 이동량을 네트워크 모델로 보완하였다. 본 논문은 패치 모델 기반의 시뮬레이션 시스템에 대해 서술한다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서 우리는 한국적 특성을 반영한 패치 모델 기반의 전염병 시뮬레이션 시스템에 대해 서술한다. 제안된 패치 모델은 전국을 16 개 지역으로 나누고 각 지역 내의 감염율, 지역 간의 인구 이동에 의한 감염율, 각 지역의 인구 통계학적 특성 등을 고려하였다.

가설 설정

  • 대표적인 두 가지만 소개하면 다음과 같다. Kermack 과 McKendrick[4]이 만든 가장 간단한 SIR 모델은 각 집단의 인구가 무작위로 섞여 있다고 가정한다. 전염병 전파의 초창기에 확산을 예측하기 위해서는 무작위로 섞여 있지 않고 개인이 집단 사이를 이동하는 모델이 필요하다.
  • 이 모델은 각 도시의 전염병 전파를 결정론적 미분 방정식으로 모델링하였다. S 집단과 I 집단이 도시 안에 무작위로 섞여 있다고 가정한다. 도시 간에는 무작위로 섞여 있지 않다고 가정하는데, 이것을 비행기에 의한 이동으로 모델링하고 있다.
  • S 집단과 I 집단이 도시 안에 무작위로 섞여 있다고 가정한다. 도시 간에는 무작위로 섞여 있지 않다고 가정하는데, 이것을 비행기에 의한 이동으로 모델링하고 있다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
패치 모델이 패치 내의 기본 모델 이외에도 고려하는 감염율은? 패치 모델은 패치 내의 기본 모델 이외에도 16 개 패치 간의 인구 이동량에 따른 감염율을 고려한다. 감염율 λ 에 영향을 미치는 집단은 전염성이 있는 집단으로, E 집단의 6 단계와 7 단계, A 집단, M 집단, V 집단을 모두 포함하는 I 집단이다.
패치 모델은 어떤 집단으로 나뉘는가? 우리가 제안하는 패치 모델은 전국을 16 개 지역으로 나누어, 각 패치 집단에 InfluSim 을 적용하고, 패치 간의 전염병 확산은 인구 이동량에 따른 감염율을 고려한다. 각 패치의 인구 집단을 크게 S(susceptible, 감염되지 않은 건강한) 집단, E(exposed, 잠복기 상태) 집단, I(infectious, 전염성이 있는) 집단, D(death, 병에 의한 사망) 집단, C(convalescent 전염성이 없는) 집단, W(medical help) 집단, 그리고 R(recovered, 치료되어 면역이 생긴) 집단으로 나눈다. 또한 E, I, R 의 각 집단을 병의 진행 단계나 전염성 정도(contagiousness)에 따라 세부적인 단계로 다시 나눈다.
Simulation Interface은 어떤 기능을 하는가? Simulation Interface 는 Simulation Request Interface 와 Server 사이에서 사용자의 시나리오와 시뮬레이션 결과를 전달하는 기능을 한다. GIS Client Module 은 시뮬레이션 결과를 지도 상에 도식하며, 이를 위해 애플릿 구동을 위한 Java Runtime 을 포함하고 있다.
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