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감염병 확산경로 예측 및 통제

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Prediction and control of diffusion pathways of infectious diseases감염병 확산경로 예측 및 통제 분야는

인간 이동의 양상을 파악할 수 있는 실증 데이터를 이용하여 감염병 발생시 확산 경로를 예측하고 다양한 중재 전략을 실험해 볼 수 있는 시뮬레이션이 가능한 수리 모델을 개발한다.

연구의 필요성

2015년 국내에서 발생한 메르스의 확산은 전국민을 공포에 떨게했다. 감염병의 강력한 위협을 직접적으로 경험한 계기가 되었다. 감염병의 공포는 인류의 역사에 끊임없이 등장해왔고 앞으로도 감염병의 위협은 지속될 것이다. 따라서 예방 백신 및 치료제를 개발하는 전통적인 감염병 연구는 계속될 것이다. 이와 더불어 감염병이 발생했을 때 그 확산의 양상을 사전에 미리 예측할 수 있다면 감염병 확산을 최대한 억제하는 전략을 수립하고 적용하여 그 피혜를 최소화할 수 있을 것이다. 인간 이동에 대한 자세한 기록이 빅데이터로 존재하는 지금 이를 활용하여 정밀하고 정확하게 감염병 확산을 예측하는 시뮬레이션 모델을 개발하고자 하는 연구가 전세계적으로 활발히 수행되고 있다. 우리는 우리 스스로 대한민국의 실정에 적합한 모델을 개발해야할 필요가 있다.

연구목표

인간 이동의 양상을 파악할 수 있는 실증 데이터를 이용하여 감염병 발생시 확산 경로를 예측하고 다양한 중재 전략을 실험해 볼 수 있는 시뮬레이션이 가능한 수리 모델을 개발한다.

주요연구내용

  • 감염병 확산과 관련한 인구 구조 및 인간 이동 데이터의 확보와 분석
    -감염병 확산의 양상을 결정짓는 가장 중요한 요인은 인간의 이동 양상이다. 따라서 우리는 교통 수단을 이용한 인간 이동의 양상을 담은 데이터 및 개인용 이동 통신 장치로 부터 획득할 수 있는 인간 이동의 양상을 담은 데이터를 확보하고 그 데이터를 감염병 모델에 활용할 수 있도록 분석하고 처리하는 연구를 하고 있다.
이동 수단별 인간 이동 네트워크 구성 (시내버스(대/하루) 고속버스(명/하루) 기차(명/하루) 고속도로(대/하루))
  • 감염병 발병 데이터의 확보와 전처리 작업
    -개발하고자 하는 감염병 확산 모델의 유효성과 정확성을 검증하기 위하여 과거 발병 상황을 정확하게 파악하는 것이 중요하다. 이를 위하여 우리는 국민건강보험공단이 제공하는 의료 데이터를 활용하고 있다.
인플루엔자 발병 자료(윗 열)를 기준으로 Maximum likelihood estimation을 적용하여 추정된 파라미터를 적용한 시뮬레이션 결과 그래프 표
  • 감염병 확산 시뮬레이션 모델 개발
    -미분 방정식 형태의 metapopulation model 및 행위자 기반 모형(agent-based model) 두 가지 접근 방식으로 모델을 개발하고 있다.
기차 이용객 데이터에 따른 감염병 확산 시뮬레이션 결과 표

대표성과

  • 교통 수단별 및 이동 목적별 인간 이동의 지역간 네트워크 완성
  • 읍면동 행정동 단위의 지역 해상도를 갖는 metapopulation model 개발

기대효과

  • 대한민국의 현실에 최적화된 감염병 확산 예측 통합 시뮬레이션 기술을 질병관리본부 주무부서에 기술 이전하여 국가 감염병 대응 업무에 활용
  • 감염병의 공포로부터 자유로운 안전 사회 구현
산업수학기반연구부 pin권오규
연락처 042-717-5719

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컨텐츠담당자         최종수정일 2018-05-28