초록 ▼

연구의 목적 및 내용
□ 감염병 확산 예측 고도화
○ 자료동화 기법 적용 지역 및 연령그룹별 감염병 확산 예측 모델 개발, 중환자 및 사망 발생 예측 모델 개발
□ 방역 정책의 감염 확산 억제 및 사회경제적 효과 분석
○ 가구, 직장, 학교, 종교 및 친목 모임 등의 인구 사회학적 정보를 적용한 감염 확산 모델 개발
□ 감염병 확산 예측 및 방역 정책 효과 분석 결과 환류를 위한 웹 애플리케이션 개발
○ 감염병 확산 예측 웹 애플리케이션 프로토타입 개발

연구개발성과
□ 기존기법 대비

연구의 목적 및 내용
□ 감염병 확산 예측 고도화
○ 자료동화 기법 적용 지역 및 연령그룹별 감염병 확산 예측 모델 개발, 중환자 및 사망 발생 예측 모델 개발
□ 방역 정책의 감염 확산 억제 및 사회경제적 효과 분석
○ 가구, 직장, 학교, 종교 및 친목 모임 등의 인구 사회학적 정보를 적용한 감염 확산 모델 개발
□ 감염병 확산 예측 및 방역 정책 효과 분석 결과 환류를 위한 웹 애플리케이션 개발
○ 감염병 확산 예측 웹 애플리케이션 프로토타입 개발

연구개발성과
□ 기존기법 대비 향상된 정확도를 보이는 particle filter/smoother 적용 감염재생산지수 계산 기법
□ 감염확산모델의 파라미터를 반응변수, 인구 이동 및 정책 변화를 설명변수로 갖는 AI 감염병 확산 모델
□ 지역별/연령그룹별 감염 확산 모델 및 중환자/사망 예측 모델
□ 가상 인구를 활용한 감염 확산 individual based model
□ 사용자 편의성이 증대된 감염병 수리통계 정보 interactive 웹 애플리케이션

연구개발성과의 활용계획(기대효과)
□ 방역 정책 변화에 따른 감염병 유행 예측
○ 백신 접종 계획과 사회적 거리두기 변화에 따른 향후 감염병 유행 예측
○ 방역 정책 변화에 대한 수리 과학적 근거 제공
□ 사회적 거리두기 효과 분석
○ 휴교, 재택근무, 종교시설 이용 제한, 사적모임 인원 및 시간제한 등 사회적 거리두기의 감염 확산 억제 효과를 정량화하여 분석
□ 감염병 유행 대비 의료시스템 대응
○ 감염병 유행에 따른 위중증 환자 규모를 사전 예측
○ 중환자 병상 준비 및 운영에 대한 수리 과학적 근거 제공
□ 웹 애플리케이션을 통한 분석 결과의 효율적 환류
○ 방역 당국, 지자체, 보건의료계에 감염병 확산 예측 및 방역정책 효과 분석 결과 환류

(출처 : 요약문 5p)

Abstract ▼

Purpose & Contents
□ Improving the accuracy of prediction for the spread of infectious diseases
□ Analysis of intervention policies in the mitigation of infectious diseases
□ Development of web applications for communicating research results

Results
□ Estimating daily reproduction

Purpose & Contents
□ Improving the accuracy of prediction for the spread of infectious diseases
□ Analysis of intervention policies in the mitigation of infectious diseases
□ Development of web applications for communicating research results

Results
□ Estimating daily reproduction number using particle filter and particle smoother
□ Development of a hybrid model consisting of a mechanistic model and a generalized boosting model to estimate the transmission rate of infectious diseases
□ Development of forecasting models for daily age-grouped/regional confirmed cases of COVID-19
□ Individual-based model for simulating the spread of infectious diseases based on synthetic populations

Expected Contribution
□ Public health responses to disease outbreaks
□ Forecasting the spread of infectious diseases
□ Analysis of non-pharmaceutical policies for suppressing/mitigating infectious diseases

(source : SUMMARY 6p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제 출 문 ... 2
• 보고서 요약서 ... 3
• 국문 요약문 ... 5
• SUMMARY ... 6
• 목차 ... 7
• 제1장. 연구개발과제의 개요 ... 8
• 1. 연구개발 목적 ... 8
• 2. 연구개발의 필요성 ... 8
• 3. 연구개발 범위 ... 8
• 제2장. 국내외 기술 개발 현황 ... 9
• 제3장. 연구 수행 내용 및 성과 ... 11
• 1. Particle filter/smoother 적용 감염재생산지수 계산 ... 11
• 2. 이동량 데이터와 코로나 정책 데이터를 이용해 코로나19 발생 환자 수를 예측하기 위한 하이브리드 AI 수리모델 개발 ... 12
• 3. 지역/연령그룹별 감염병 확산 예측 ... 13
• 4. 확진자 네트워크의 링크 생성 예측 연구 ... 14
• 5. Individual based model 이용 감염 확산 시뮬레이션 ... 15
• 6. 감염병 확산 예측 웹 애플리케이션 프로토타입 개발 ... 17
• 제4장. 목표 달성도 및 관련 분야 기여도 ... 19
• 1. 목표 달성도 ... 19
• 2. 관련 분야 기여도 ... 20
• 제5장. 연구개발성과의 활용계획 ... 21
• 제6장. 연구 과정에서 수집한 해외 과학기술 정보 ... 22
• 제7장. 연구개발성과의 보안등급 ... 24
• 제8장. 국가과학기술종합정보시스템에 등록한 연구시설·장비 현황 ... 25
• 제9장. 연구개발과제 수행에 따른 연구실 등의 안전 조치이행 실적 ... 26
• 제10장. 연구개발과제의 대표적 연구 실적 ... 27
• 제11장. 기타 사항 ... 28
• 제12장. 참고 문헌 ... 29
• 끝페이지 ... 30