SEIR 모형을 이용한 전염병 모형 예측 연구

도미진; 김종태; 최보승

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자료유형: 학술저널

저자정보: 도미진 김종태 최보승

저널정보: 한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제28권 제2호

발행연도: 2017.3

수록면: 297 - 307 (11page)

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질병 확산 모형은 질병의 확산 과정을 모형화 함으로써 질병이 발생하고 퍼지는 시간 내에서 통제하기 위하여 활용하고자 하는 모형이다. 본 연구에서는 질병 확산 모형의 가장 대표적인 SIR 모형에 기본적인 확장 접근을 하여 접촉군 (exposed)이라는 단계를 추가한 SEIR 모형을 이용하여 모형 구축을 하였다. 이 모형은 감염 대상군 (susceptible)의 사람들이 질병에 노출 된 잠복기를 거쳐 일정 시간이 경과한 후 감염되어 감염군 (infected)으로 이동한 후 다시 회복군 (removed)으로 이동하는 모형이다. 이와 같이 질병에 감염된 후 감염력이 생기는 잠복기가 있는 경우에 연구에 활용될 수 있다. 본 연구에서는 2015년 국내에서 발생한 메르스 코로나바이러스 (Middle East respiratory syndrome coronavirus; MERS CoV)에 의한 호흡기 감염증 자료를 수집하였다. 질병의 확산 과정이 결정적이 아닌 확률적인 흐름을 따른다고 가정하여 포아송 확률과정을 따른다고 보고 확률적 화학반응 모형을 이용하여 모형을 구축하였다. 모형을 구현하기 위해서 SEIR 모형의 세 모수인 질병에 노출된 정도를 나타내는 접촉률 (exposed rate), 질병의 감염 정도를 나타내는 감염률 (transmission rate), 질병의 회복정도를 나타내는 회복률 (recovery rate)를 추정함으로써, SEIR 모형에 적합하고 전염병 확산에 대한 예측을 수행하였다. 또한 접촉군이 정확하게 관찰되지 않을 부분을 보완하기 위하여 접촉군을 생성하는 과정을 전체 모형 구축 과정에 추가하였다.

#메르스 #질병 확산 모형 #Stochastic model #SEIR model #SEIR모형 #Epidemic model #MERS #확률적 모형

참고문헌 (18)

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[학술지(정기간행물)] - Assiri, A. / 2013 / Hospital outbreak of Middle East respiratory syndrome coronavirus / The New England Journal of Medicine 369 : 407 ~ 416

[단행본] - Andersson, H. / 2000 / Stochastic epidemic models and their statistical analysis / Springer

[학술지(정기간행물)] - Boys, R. / 2008 / Bayesian inference for a discretely observed stochastic kinetic model / Statisics and Computing 18 : 125 ~ 135

[학술지(정기간행물)] - 최보승 / 2015 / 확률적 방법에 기반한 화학 반응 모형의 모수 추정 방법 / 한국데이터정보과학회지 26 (4) : 813 ~ 826

[학술지(정기간행물)] - Choi, B. / 2012 / Inference for discretely observed stochastic kinetic networks with applications to epidemic modeling / Biostatistics 13 : 153 ~ 165

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