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시간 모형을 이용한 감염병 감시 체계에 대한 연구: 서울시를 중심으로

연구자 :송혜인, 허태영, 반영운
등록일 :2019-11-29조회 :796
연구분야 :건강복지
학술지 게재논문 요약

시간 모형을 이용한 감염병 감시 체계에 대한 연구: 서울시를 중심으로

연구자

송혜인 : 제주연구원 연구원

허태영 : 충북대학교 정보통계학과 교수

반영운 : 충북대학교 도시공학과 교수

 

“ 감염병의 과학적 감시체계 필요 

 

감염병의 대유행으로의 확산 가능성이 높아졌으며 이에 따른 감시체계가 중요한 역할을 함


 최근 들어 생물학적 테러, 중증급성호흡기증후군(SARS), 조류독감(Swine flue) 등과 같은 새로운 병원균의 지속적인 출현과 감염병 급증으로 국민 건강에 위협이 증가하고 있음. 이러한 공공보건 문제를 해결하기 위해 통계적 감시시스템에 관심이 많아지고 있음.

 감염병 감시 체계는 국민의 건강 위협을 감소시킬 수 있으며, 감염병의 위협을 관리하고 대응하기 위한 위기관리를 수립하는 데 활용할 수 있음.

 감염병 급증에 대한 조짐을 더욱 정확히 판단할 수 있는 감시체계의 구축이 필요하며, 이러한 감시체계는 축적된 감염병 발생건수를 이용하여 특정 시점의 급증 기준점을 제시할 수 있음.


급증 탐지 알고리즘을 이용하여 특정 시점에서의 감염병의 급증(outbreak) 여부 확인


 급증 탐지 알고리즘은 과거의 시계열 자료를 기반으로 현재 시점에서의 질병의 급증 여부를 더 정확하게 판단하는 데 활용이 가능함.

 이 연구에서는 급증 탐증 알고리즘 중 가장 일반적으로 사용되는 패링턴(Farrington) 알고리즘을 소개함.

 Farrington 알고리즘은 쿼시포아송 모형을 이용하여 가산자료의 과대산포를 보정할 수 있고, 추세와 계절성을 반영할 수 있는 모형임.

 서울시 유행성이하선염 자료는 모든 집계구의 과분산 모수가 1이상으로 과분산이 존재하고, 또한 시간이 지남에 따라 증가하는 추세 및 매년 중반기에 발생건수가 증가하는 계절성을 보여 Farrington 알고리즘의 적용이 적절하다고 판단함.


급증 탐지 알고리즘 적용 결과


서울시 집계구 통합 자료 대상 급증 탐지 알고리즘을 적용한 결과 2012년에 유행성이하선염이 급증되었음이 표시되었고, 2013년에 유행성이하선염 발생건수가 매우 증가하였을 때도 해당 시점의 급증이 확인됨.

서울시 구별 급증 탐지 알고리즘의 적용 결과 급증이 발견된 대부분의 지역이 광진구, 노원구, 양천구, 강동구를 제외하고 2013년부터 2014년도에 급증이 밀집되어 있는 것으로 나타남.

    광진구, 노원구, 양천구, 강동구는 다른 연도에도 급증 발생이 존재하였지만 특히 2012년도에 급증이 밀집되어 있음. 또한 2013년에 강남구와 동대문구에 30건 이상의 큰 발생건수가 집계되었고 해당 시점이 급증 발생시점으로 판명됨.




Farrington 알고리즘을 이용한 유행성이하선염 급증 결과

(막대는 각 주의 유행성이하선염 발생건수,  파란색 선은 Farrington 알고리즘을 통해 계산한 기준값,  붉은색 삼각형은 급증이 발생한 지점)






학술지 게재정보

∙ 위기관리 이론과 실천 「Crisisonomy」 제13권 제11호 (2017) pp.157-166

 pISSN: 2466-1198 eISSN: 2466-1201

∙ http://www.cemtp.re.kr 



참가 이력

공공데이터를 활용한 2015 서울연구논문공모전」 참가

∙ 제목 시공간 모형을 이용한 전염병 감시 체계에 대한 연구 – 서울시를 중심으로

 


활용 데이터 목록

∙ 집계구별 주별 유행성이하선염 발생건수 (질병관리본부, 2001 ~ 2015) 

∙ 집계구별 인구 통계(서울연구원, 2013)

 

본 게시물은 타 학술지에 게재된 내용을 바탕으로 연구자가 직접 요약·정리한 내용입니다


급증, 전염병감시체계, 알고리즘, 유행성이하선염