다 집단 구획모델을 적용한 지역 간 감염모델

• 영문명: Interregional Epidemic Model with Multi-Group Compartmental Model
• 발행기관: 한국시뮬레이션학회
• 저자명: 곽승현(Seung Hyun Gwak)
• 간행물 정보: 『한국시뮬레이션학회 논문지』제30권 제3호, 19~29쪽, 전체 11쪽
• 주제분류: 공학 > 기타공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2021.09.30

국문 초록

코로나바이러스감염증-19의 지역 간 감염확산을 설명하기 위해 단일 집단의 구획모델(compartmental model)인 SEIQRD 모델을 응용하여 다 집단(multi-group) 구획모델을 설계하였다. 이 모델은 구획을 세분화하여 잠복기 및 무증상자와 같은 숨은 감염자에 대한 설명이 가능하며 각 지역 간 감염지수와 검사율을 비교할 수 있다. 이를 통해 2020년 8월 2차 대유행과 11월 3차 대유행 시기에 어느 지역을 중심으로 전파가 이뤄졌는지 추정해보았다. 대한민국 국민 전체를 모집단으로 두었을 때 하위집단(subgroup)을 서울, 경기+인천, 비수도권으로 설정하였다. 데이터는 보건복지부의 ‘코로나 19국내발생 현황’을 참고하여 격리중인 인원, 누적 사망인원, 완치(격리해제)인원을 적합시켜 지역 간 감염지수와 지역별 감염자들의 평균 검사율, 지역별 평균 완치기간, 지역별 예상되는 숨은 감염자 수를 추정하였다.

영문 초록

To explain the interregional infections in COVID-19, we designed a multi-group compartmental model by applying the SEIQRD model, a compartmental model of a single group. The model is segmented by compartments to account for hidden infections, such as latent periods and asymptomatic cases, and is capable of comparing infection indices and test rates between regions. Through this, it estimated which region was centered during the second wave in August 2020 and the third wave in November 2020. Subgroups were set up in Seoul, Gyeonggi (including Incheon), and a non-metropolitan area. We fit the model to the Ministry of Health and Welfare s data to estimate the average infection index between regions, average rate of rT-PCR test by region, and the expected number of hidden infections by region.

목차

1. 서론

2. SEIQRD 모델

3. Multi-Group SEIQRD 모델

4. 지역 간 COVID-19 감염모델

5. COVID-19 감염사례 분석

6. 결과

7. 결론

키워드

다 집단 구획모델 코로나-19 지역 간 전파 multi-group compartmental model COVID-19 interregional infection