Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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v.14
no.1
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pp.1-16
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2010
An epidemic model with Classical Kermack-Mckendrick incidence rate under a limited resource for treatment is proposed to understand the effect of the capacity for treatment. We have assumed that treatment function is strictly increasing function of infective individuals and becomes constant when the number of infective is very large. Existence and stability of the disease free and endemic equilibrium are investigated, boundedness of the solutions are shown. Even in this simple version of the model, backward bifurcation and multiple epidemic steady states can be observed with some sets of parameter values. Hopf-bifurcation analyses are given and numerical examples are provided to help understanding.
A new modification of the SIS epidemic model incorporating the adaptive host behavior is proposed. Unlike the common situation in most epidemic models, this system has two disease-free equilibrium points, and we were able to prove that as the basic reproduction number approaches the threshold of 1, these two points merge and a Bogdanov-Takens bifurcation of codimension three occurs. The occurrence of this bifurcation is a sign of the complexity of the dynamics of the system near the value 1 of basic reproduction number. Both local and global stability of disease-free and endemic equilibrium point are studied.
The existence and uniqueness of steady states for the age structured S-I-R epidemic model is considered. Intercohort form with external force is considered for the force of infection. Existence is obtained for nonvanishing external force of infection. Uniqueness is shown for the case where there is no vertical transmission of the disease.
A solution for the course of the general deterministic epidemic model is obtained by elementary series expansion. This is valid over all times, and appears to hold accurate]y over a very wide range of population and threshould parameter values. This algorithm can be more efficient than either numerical or recursive procedures in terms of the number of operations required to evaluate a sequence of points along the course of the epidemic.
Infectious disease emergency hospitals are usually temporarily built during the pneumonia epidemic with higher requirements regarding diagnosis and treatment efficiency, hygiene and safety, and infection control.This study aims to identify how the Building Information Modeling (BIM) + Industrialized Building System (IBS) approach could rapidly deliver an infectious disease hospital and develop site epidemic spreading algorithms. Coronavirus-19 pneumonia construction site spreading algorithm model mind map and block diagram of the construction site epidemic spreading algorithm model were developed. BIM+IBS approach could maximize the repetition of reinforced components and reduce the number of particular components. Huoshenshan Hospital adopted IBS and BIM in the construction, which reduced the workload of on-site operations and avoided later rectification. BIM+IBS integrated information on building materials, building planning, building participants, and construction machinery, and realized construction visualization control and parametric design. The delivery of Huoshenshan Hospital was during the most critical period of the Coronavirus-19 pneumonia epidemic. The development of a construction site epidemic spreading algorithm provided theoretical and numerical support for prevention. The agent-based analysis on hospital evacuation observed "arched" congestion formed at the evacuation exit, indicating behavioral blindness caused by fear in emergencies.
A piecewise linear regression model able to describe disease progress curves with simplicity and flexibility was developed in this study. The model divides whole epidemic into several pieces of simple linear regression based on changes in pattern of disease progress in the epidemic and then incorporates the pieces of linear regression into a single mathematical function using indicator variables. When twelve epidemic data obtained from the field experiments were fitted to the piecewise linear regression model, logistic model and Gompertz model to compare statistical fit, goodness of fit was greatly improved with piecewise linear regression compared to other two models. Simplicity, flexibility, accuracy and ease in parameter estimation of the piece-wise linear regression model were described with examples of real epidemic data. The result in this study suggests that piecewise linear regression model is an useful technique for modeling plant disease epidemic.
This study investigates the impact of precautionary measures, such as isolating exposed individuals, wearing masks, and maintaining physical distance, on preventing infectious disease. A deterministic SEIQHRV epidemic model is employed for this purpose. The model's positivity, boundedness, disease-free, and endemic equilibrium points are identified. A sensitivity test assesses the impact of preventive measures on infected classes. Results show that a basic reproduction number less than unity drives disease eradiction, while a higher unity value encourages the adoption of preventive measures.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.31
no.1
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pp.1-9
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2024
Predicting the spread of COVID-19 remains a challenge due to the complexity of the disease and its evolving nature. This study presents an integrated approach using the classic SIR model for infectious diseases, enhanced by the chemical master equation (CME). We employ a Monte Carlo method (SSA) to solve the model, revealing unique aspects of the SARS-CoV-2 virus transmission. The study, a first of its kind in Korea, adopts a step-by-step and complementary approach to model prediction. It starts by analyzing the epidemic's trajectory at local government levels using both basic and stochastic SIR models. These models capture the impact of public health policies on the epidemic's dynamics. Further, the study extends its scope from a single-infected individual model to a more comprehensive model that accounts for multiple infections using the jump SIR prediction model. The practical application of this approach involves applying these layered and complementary SIR models to forecast the course of the COVID-19 epidemic in small to medium-sized local governments, particularly in Gangnam-gu, Seoul. The results from these models are then compared and analyzed.
This paper is estimating the domain of attraction for a class of susceptible-exposed-infectious-recovered (SEIR) epidemic dynamic models by using sum of squares optimization. First, the stability is analyzed for the equilibriums of SEIR model, and the domain of attraction in the endemic equilibrium is estimated by using sum of squares optimization. Finally, a numerical example is examined.
An epidemic infectious disease model consists of six compartments viz. Susceptible, Exposed, Infected, Quarantine, Recovered, and Virus with nonlinear saturation incidence rate is proposed to know the viral disease dynamics. There exist two biological equilibrium points for the model system. The system's local and global stability is done through Lyapunov's direct method about equilibrium points. The sensitivity analysis has been performed for the basic reproduction number and equilibrium points through the normalized forward sensitivity index. Sensitivity analysis shows that virus growth and quarantine rates are more sensitive parameters. In support of mathematical conclusions, numerical experimentation has been shown.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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