초록 ▼

VPD 발생을 예측하기 위해 질병관리본부 예방접종관리팀에서는 지난해 "VPD 발생 예측 알고리즘 개발“ 연구용역을 통해 MMR 백신으로 예방접종이 가능한 홍역, 유행성이하선염, 풍진, 그리고 DTaP 백신으로 예방 가능한 전염병 중 높은 발생수를 보이고 있는 백일해에 대해서 수학적 모델 및 통계적 모델로 예측할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 또한 인플루엔자와 수두에 대해서도 발생 예측 알고리즘을 개발하였고, 특히 인플루엔자의 경우 GIS 기반의 알고리즘과 기온과 같은 환경적 요인을 모델에 적용하였다.
이번 연구에서는 지난 1

VPD 발생을 예측하기 위해 질병관리본부 예방접종관리팀에서는 지난해 "VPD 발생 예측 알고리즘 개발“ 연구용역을 통해 MMR 백신으로 예방접종이 가능한 홍역, 유행성이하선염, 풍진, 그리고 DTaP 백신으로 예방 가능한 전염병 중 높은 발생수를 보이고 있는 백일해에 대해서 수학적 모델 및 통계적 모델로 예측할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 또한 인플루엔자와 수두에 대해서도 발생 예측 알고리즘을 개발하였고, 특히 인플루엔자의 경우 GIS 기반의 알고리즘과 기온과 같은 환경적 요인을 모델에 적용하였다.
이번 연구에서는 지난 1차 연구에서 개발된 모델을 사용자가 쉽고 편리하게 사용하여 질병 예측과 그 대안을 마련하기 위한 최적의 시스템으로 소프트웨어로 제작하는 것이 그 목적이다. 기존의 사용 가능한 프로그램들인 Microsoft Excel, SAS, R, 그리고 Model Maker는 각각 다른 방식과 다른 알고리즘을 통한 솔루션을 제시해주기 때문에 사용자가 질병 예측을 위한 알고리즘 분석을 위해서는 목적에 따라 개별적으로 프로그램을 실행해야만 한다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하고 사용자가 쉽고 편리하게 질병 예측을 위한 최적의 시스템을 구현하기 위하여 MicroSoft사에서 개발한 프로그래밍 언어인 C#이라는 언어와 통계 프
로그램인 R을 이용하여 수리적 모델과 통계적 모델을 분석 할 수 있는 프로그램인 “VPD package” 프로그램을 제작하였다.
VPD package는 크게 Compartmental model, Stochastic model 그리고 Surveillance model로 이루어져 있다. Compartmental model는 수학적 모델로서 Simple compartmenatal model, Age-specific compartmental model 그리고 Proportional compartment model을 지원한다.
Stochastic model은 통계적 모델로서 ARIMA, Intervention analysis, Transfer function model, Transfer fucntion model with intervention 그리고 Influenza model을 지원한다.
Surveillacne model은 Bayesina model, RKI model, English model, CuSum 그리고 Serfling model을 지원한다. VPD package는 User-frendly한 프로그램이므로 통계 프로그램을 다룰 수 없는 연구자도 쉽게 통계적 분석을 실행할 수 있다. 그리고 다양한 시각화 (Visualization) 기능 즉, 확대, 이동, 복사 및 붙이기 그리고 저장기능을 가지고 있다. 또한, 분석한 결과들을 CSV 파일형식으로 내보내기를 할 수 있어 분석결과들을 쉽게 저장, 보관 할 수 있다.

Abstract ▼

In the last year, department of infectious disease control in the korea center for disease control and prevention developed the algorithms by mathematical models and statistical models for predicting the measles, the mumps, rubella preventable by the MMR vaccine and the pertussis preventable by the

In the last year, department of infectious disease control in the korea center for disease control and prevention developed the algorithms by mathematical models and statistical models for predicting the measles, the mumps, rubella preventable by the MMR vaccine and the pertussis preventable by the DTaP vaccine.
In addition, the algorithms for the Influenza and the varicella were developed by statistical models. Specially, models of the Influenza included environmental factors such as GIS and temperature.
The objective of this project is to make a system of developed models in previous study for users to predict infectious disease and prepare solutions easily. Because the existing programs such as Execl, SAS, R and Model Maker make solutions by different ways those programs should be used separatively by their own needs. Thus the VPD package has been developed by combining C# and R program to overcome this limitation and let users do mathematical and statistical analysis and predictions on disease easily.
The VPD package consists of three parts; Compartmental model, Stochastic model and Surveillance model. Compartmental model as a mathematical model supports Simple compartmental model, Age-specific compartmental model and Proportional compartment model. Stochastic model supports ARIMA, Intervention analysis, Transfer function model, Transfer function model with intervention and Influenza model. Surveillance model supports Bayesian model, RKI model, English model, CuSum and Serfling model.
Because the VPD package is the user-friendly program user can do statistical analysis easily without skills on statistical programs. It has diverse visualization functions such as zoom, screen movement, copy, paste and save. And results from the VPD package can be exported by CSV files so that users can save and keep the results.

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 목차 ... 2
• 그림 차례 ... 4
• 표 차례 ... 6
• 최종결과보고서 요약문 ... 7
• Summary ... 8
• 제1장 최종 연구개발 목표 ... 9
• 1.1 목표 ... 9
• 1.1.1 연구배경 ... 9
• 1.1.2 연구목적 ... 9
• 1.2 목표달성도 ... 10
• 1.3 국내․외 기술개발 현황 ... 13
• 1.3.1 국내 기술개발 현황 ... 13
• 1.3.2 국외 기술개발 현황 ... 14
• 제2장 최종 연구개발 내용 및 방법 ... 22
• 2.1 연구개발 내용 ... 22
• 2.2 연구개발 방법 ... 22
• 2.2.1 연구개발에 사용 가능한 프로그램 ... 23
• 2.2.2 VPD 발생 결과에 대한 시각화 방안 ... 25
• 2.2.3 VPD 예측 시스템 구현을 위해 최종 선택된 프로그램 소개 ... 29
• 제3장 최종 연구개발 결과 ... 32
• 3.1 최종 연구개발 결과 개요 ... 32
• 3.1.1 VPD 발생 예측 시스템 개발 회의 ... 32
• 3.1.2 VPD 발생 예측 시스템 구상안 ... 32
• 3.1.3 통합 솔루션 시스템 개발 ... 33
• 3.1.4 C#과 R과의 연동 ... 35
• 3.1.5 VPD 발생 예측 시스템 Work flow ... 36
• 3.1.6 VPD 발생 예측 시스템 User-Interface 개발 ... 37
• 3.2 최종 연구개발 결과 ... 40
• 3.2.1 VPD Package 설치 ... 40
• 3.2.2 VPD Package 사용 ... 40
• 3.2.3 Compartmental Model ... 42
• 3.2.4 Stochastic Model ... 47
• 3.2.5 Surveillance Model ... 50
• 3.2.6 User Friendly ... 53
• 3.2.7 Powerful Visualization ... 53
• 3.2.8 Expert Function ... 55
• 제4장 연구결과 고찰 및 결론 ... 57
• 제7장 참고문헌 ... 58