감염의 위험도를 고려한 COVID-19 확산 예측수학 모델 개선에 관한 연구

• 영문명: A Study on Improving the Mathematical Model for Predicting the Spread of COVID-19 Considering the Risk of Infection
• 발행기관: 한국과학영재교육학회
• 저자명: 차재혁(Cha, Jaehyuk) 박건(Park, Geon) 송상헌(Song, Sanghun)
• 간행물 정보: 『과학영재교육』제12권 제2호, 164~174쪽, 전체 11쪽
• 주제분류: 사회과학 > 교육학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2020.08.30

국문 초록

감염병 확산을 예측하기 위한 다양한 수학적 모델이 개발되어 왔으며 다양한 모델의 적용과 개선이 이루어지고 있다. 감염병의 확산은 대량 감염이 발생하지 않도록 사전 예방이 필요하다. 그러나 감염의 위험도에 따른 체계적인 방역 계획을 수립하고 정책 결정에도 반영할 필요가 있다. 본 연구는 Hill(2020)이 감염 증상의 정도를 경미, 심각, 치명의 3수준으로 구분하여 개발한 SEIR-D 모델을 활용하였다. 그러나 감염병 확산은 환자의 증상보다는 감염자의 이동 경로 파악이 어려운 기존의 무증상 감염자 뿐 아니라 해외 유입 감염자, 사회적 거리두기의 이행 강도 등을 고려한 감염의 위험도로 구분하여 경미, 심각, 치명의 3 수준으로 분류하여 시뮬레이션해 보았다. 그 결과 감염병 확산을 예방하려면 감염의 위험도를 종합적으로 판단하여 백신 개발 이전이라도 방역이나 격리 등을 통해 실제감염재생산수를 낮추는 등의 대처가 필요함을 확인하였다. 그에 따라 또는 이를 확장한 예측 시뮬레이터의 개선도 이루어질 것으로 예상한다.

영문 초록

Various mathematical models have been developed to predict the spread of infectious diseases, and various models are being applied and improved. The spread of infectious diseases needs to be prevented in advance so that mass infection does not occur. However, it is necessary to establish a systematic quarantine plan according to the risk of infection and reflect it in policy decisions. This study used the SEIR-D model developed by Semenova et al. (2020) by dividing the severity of infection symptoms into three levels(mild, severe, fatal). However, the spread of infectious diseases is classified into three levels(mild, severe, fatal) by dividing the risk of infection, taking into account not only the existing asymptomatic infections, which are difficult to identify the path of the infected person rather than the patient s symptoms, but also foreign infected people and the intensity of social distancing. We tried to simulate it. As a result, it was confirmed that in order to prevent the spread of infectious diseases, it was necessary to comprehensively judge the risk of infection and to reduce the actual number of infectious materials through quarantine or quarantine even before vaccine development. Accordingly, it is expected that the prediction simulator will be improved accordingly or by extending it.

목차

Ⅰ. 연구의 필요성 및 목적

Ⅱ. 이론적 배경

Ⅲ. 연구 방법

Ⅳ. 연구 결과

Ⅴ. 결론 및 제언

참고문헌

키워드

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