• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.21 no.2
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• pp.94-106
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• 2018

The epidemiological model is useful for creating simulation and associated preventive measures for disease spread, and provides a detailed understanding of the spread of disease space through contact with individuals. In this study, propose an agent-based spatial model(ABM) integrated with spatial big data to simulate the spread of MERS-CoV infections in real time as a result of the interaction between individuals in space. The model described direct contact between individuals and hospitals, taking into account three factors : population, time, and space. The dynamic relationship of the population was based on the MERS-CoV case in Seoul Metropolitan Government in 2015. The model was used to predict the occurrence of MERS, compare the actual spread of MERS with the results of this model by time series, and verify the validity of the model by applying various scenarios. Testing various preventive measures using the measures proposed to select a quarantine strategy in the event of MERS-CoV outbreaks is expected to play an important role in controlling the spread of MERS-CoV.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.457-457
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• 2012

말라리아는 매개체에 의한 전염병으로써 국내에서는 이미 1970년대에 사라진 것으로 알려져 있다. 하지만 1990년대에 재발생하여 2000년대 초반까지 경기도와 강원도 북부지역에서 환자가 증가하는 양상을 보였다. 사람에게서 발병하는 말라리아는 4종으로 알려져 있으나 우리나라의 경우 이 중 오로지 삼일열 원충감염에 의한 것으로 밝혀졌다(질병관리 본부, 2010). 기후변화는 질병의 발생에 영향을 미칠 수 있는 중요한 요인 중 하나로써 매개체에 의한 질병의 경우 기후요소는 매개체의 번식과 활동에 적지않은 영향을 미친다. 특히 말라리아의 경우 병원균을 가진 개체수와 모기에 물리는 횟수, 감염된 모기의 수, 그 모기에 사람이 물리는 횟수와 관계가 있으나 기온과 강수량, 습도의 변화 등 기후 및 수문학적 요소와도 밀접한 관계를 가지는 것으로 밝혀졌다(Lindsay & Birley, 1996; 박윤형 외, 2006; 신호성, 2011 재인용). 본 연구의 목적은 한반도 기후-수문학적 환경특성 및 변화를 파악하고 지역적 말라리아 발생과의 상관관계를 도출하며 이를 기반으로 하여 말라리아 발생의 변동을 예측하는 것이다. 분석에 사용된 데이터는 말라리아 발생자료의 경우, 질병관리 본부에서 제공하는 2001년 1월~2011년 12월 까지의 약 16000건의 발병자료가 포함 되었고 분석의 시간 단위는 2WEEKS 이며 전국 251개의 시군구에서 발생한 전염병을 합산하였다. 기상자료의 경우 기상청 기후자료 관리 시스템에서 제공하는 동일 기간대의 평균기온, 최고(최저)기온, 강수량, 신적설, 평균 해면기압, 평균 이슬점 온도, 평균 상대습도, 평균풍속, 평균운량, 일조시간 자료를 활용하였다. 본 연구에 사용된 AWS(Automatic Weather Station)자료의 경우 기본적으로 point 형태의 관측자료이고, 분석기간 동안의 개수에서도 차이가 있기 때문에 공간 내삽기법인 kriging을 활용하여 행정구역과 zonal하는 방법으로 재가공 하였다. 지역의 수문학적 특성의 경우 10*10 DEM을 기반으로 ESRI ArcGIS 소프트웨어의 ArcHydro 기능을 이용 하여 유역을 생성하는 방법을 채택하였다. 본 연구에서는 통계적 모형을 기본으로 기후 및 수문 특성과 말라리아 발생간의 상관관계를 분석하였으며 시계열 자료의 특성상 포아송 분포의 Generalized Estimation Equation 과 Generalized Linear Model을 이용한다(Baccini 외, 2008; 신호성, 2011). 또한 말라리아 잠복시간의 지연효과 및 전염병의 계절 영향을 반영하기 위하여 Fourier transform 을 적용 하였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.05a
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• pp.575-578
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• 2009

지금까지의 건강예보제가 절대적 생산량이 부족하고, 건강정보에 관한 권위가 제한되어 있었으며, 예측정보의 생산과 적용에 대한 방법론적인 한계 등의 이유로 실패했던 것을 분석해 볼 때 지금 건강예보제 보완을 위해 필요한 점은, 충분한 정보 제공과 정보 수집의 정기성 등이 시급하다고 할 수 있다. 현재 전염병웹보고 시스템과 같은 온라인상으로 접할 수 있는 서비스를 제공하고 있지만, 이에 대한 홍보가 부족하고 정보 또한 신뢰성을 확고히 얻고 있지 못하기 때문에 전염병에 국한되어 있는 정보 제공이 아닌 일반적인 건강 상식과 관련된 분야로 정보 제공의 영역을 확장시켜야 할 것이다. 또한 정보 수집 방법을 명확히 공고하여, 공감대를 형성할 수 있어야 하며, 분류 체계를 명확히 하여, 개개인이 원하는 정보를 찾아 볼 수 있도록 데이터 베이스 작업이 필요하다고 할 수 있다.

• Smart Media Journal
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• v.13 no.4
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• pp.48-56
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• 2024

In the livestock industry, detecting environmental outliers and predicting data are crucial tasks. Outliers in livestock environment data, typically gathered through time-series methods, can signal rapid changes in the environment and potential unexpected epidemics. Prompt detection and response to these outliers are essential to minimize stress in livestock and reduce economic losses for farmers by early detection of epidemic conditions. This study employs two methods to experiment and compare performances in setting thresholds that define outliers in livestock environment data outlier detection. The first method is an outlier detection using Mean Squared Error (MSE), and the second is an outlier detection using a Dynamic Threshold, which analyzes variability against the average value of previous data to identify outliers. The MSE-based method demonstrated a 94.98% accuracy rate, while the Dynamic Threshold method, which uses standard deviation, showed superior performance with 99.66% accuracy.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2014.11a
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• pp.55-56
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• 2014

치쿤구니아열은 치쿤구니아 바이러스(chikungu- nya virus)에 감염된 매개 모기(열대숲모기 및 흰줄숲모기)에 물려 감염되는 급성 열성 질환으로 잠복기가 짧고 치료제가 없기 때문에 조기 진단이 매우 중요한 급성전염병이다. 아열대기후로 진입하는 우리나라에서도 흰줄숲모기가 자주 발견되기 때문에 이 질병으로부터 결코 자유롭지가 않다. 치쿤구니아 바이러스 감염을 진단하기 위한 진단키트를 개발하기 위해 먼저 타깃 유전자 부위 선정이 매우 중요하다. 본 연구에서는 생명정보학을 기반으로 이 바이러스 만을 검출할 수 있는 epitope를 예측하고자 한다. 이 바이러스의 capsid 유전자를 찾고 유사한 바이러스의 유전자들과 multiple alignment를 수행하여 이 바이러스만이 가지고 있는 독특한 부위를 추출하였다. 이후 ProtScale Tool 프로그램으로 선택한 단백질의 친수성(hydrophilicity), 접근성(accessi- bility), 유연성(flexibility), 회전(${\beta}$-turns) 등의 특성을 모두 만족하는 부위를 선별하여 진단키트 제작을 위한 epitope를 제시하고자 한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.16 no.4
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• pp.723-730
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• 2009

Missing values in time series can be treated as unknown parameters and estimated by maximum likelihood or as random variables and predicted by the expectation of the unknown values given the data. The purpose of this study is to impute missing values which are regarded as the maximum likelihood estimator and random variable in incomplete data and to compare with two methods using ARMA model. For illustration, the Mumps data reported from the national capital region monthly over the years 2001 ${\sim}$ 2006 are used, and results from two methods are compared with using SSF(Sum of square for forecasting error).

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.17 no.2
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• pp.263-273
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• 2010

Missing values in time series can be treated as unknown parameters and estimated by maximum likelihood or as random variables and predicted by the conditional expectation of the unknown values given the data. The purpose of this study is to impute missing values which are regarded as the maximum likelihood estimator and random variable in incomplete data and to compare with two methods using ARMA and STAR model. For illustration, the Mumps data reported from the national capital region monthly over the years 2001~2009 are used, and estimate precision of missing values and forecast precision of future data are compared with two methods.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.20 no.1
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• pp.10-21
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• 2021

This study analyzed how external variables, such as the supply policy of shared bicycles and the spread of infectious diseases, affect the demand for shared bicycle use in the COVID-19 era. In addition, this paper presents a methodology for more accurate predictions. The Seasonal Auto-Regulatory Integrated Moving Average with Exogenous stressors methodology was applied to capture the effects of exogenous variables on existing time series models. The exogenous variables that affected the future demand for shared bicycles, such as COVID-19 and the supply of public bicycles, were statistically significant. As a result, from the supply volume and COVID-19 outbreak according to the scenario, it was estimated that approximately 46,000 shared bicycles would be supplied by 2022, and the COVID-19 cases would continue to be at the current level. In addition, approximately 32 million and 45 million units per year will be needed in 2021 and 2024, respectively.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.31 no.3
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• pp.209-219
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• 2013

Epidemiological models on disease spread attempt to simulate disease transmission and associated control processes and such models contribute to greater understanding of disease spatial diffusion through of individual's contacts. The objective of this study is to develop an agent-based modeling(ABM) approach that integrates geographic information systems(GIS) to simulate the spread of FMD in spatial environment. This model considered three elements: population, time and space, and assumed that the disease would be transmitted between farms via vehicle along the roads. The model is implemented using FMD outbreak data in Andong city of South Korea in 2010 as a case study. In the model, FMD is described with the mathematical model of transmission probability, the distance of the two individuals, latent period, and other parameters. The results show that the GIS-agent based model designed for this study can be easily customized to study the spread dynamics of FMD by adjusting the disease parameters. In addition, the proposed model is used to measure the effectiveness of different control strategies to intervene the FMD spread.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.20 no.4
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• pp.683-690
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• 2016

In modern society, disasters frequently occur, and the effect is getting more massive. Also, unpredictable future increases anxiety about social security. Accordingly, in order to prevent national-scale emergency from happening, it is highly required governments' role as ICT power nation and transition to disaster management system using big data applied service. Thus, e-gov necessarily acquires disaster response system in order to predict and manage disasters. Disasters are linked with some attributes of modern society in diversity, complexity and unpredictability, so various approach and remedies of them will appease the nation's anxiety upon them. For this reason, this manuscript suggests epidemics preactive warning algorithm model as a mean of reduce national anxiety on disaster using big data for social security. Also, by recognizing the importance of e-gov and analyzing problems in weak disaster management system, it suggests political implication for disaster response.