| 초록 |
수학적 모델링과 시뮬레이션은 실험이 불가능한 전염병 확산 연구 분야에 매우 유용한 방법 중 하나이다. 질병의 확산에서 가장 중요하다고 생각되는 요소들만을 선별하여 모델 구축한 후, 여러 가지 다양한 수학적/컴퓨터 프로그램 기법들을 활용하여 원하는 질문에 대한 해답을 찾으려 시도하는 것이 수학적 모형을 통한 연구의 핵심이다. 이를 통해 이미 발생한 사건이 어떤 요인과 절차에 따라 일어난 것이었는지를 탐구해 보거나, 조건이 바뀐다면 앞으로 어떤 일이 일어날 수 있는지에 대한 탐색을 해 볼 수 있다. 이러한 접근방식은 질병 확산 연구에 큰 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다. 최근 발생한 2015년 한국의 메르스 바이러스의 확산과 관련하여, 슈퍼 전파 사례의 존재 여부 및 확산에 있어서 그들의 역할에 주목할 필요가 있다. 질병에 감염된 환자가 다른 사람들에게 질병을 전파함에 있어, 대부분의 감염자들이 비슷한 만큼의 신규 감염자를 발생시킨다고 생각할 수 있다. 그러나 최근 보고된 여러 연구 결과들에 따르면, 소수의 감염자가 많은 신규 감염자를 발생시키는 반면 대부분의 감염자는 매우 적은 수의 신규 감염자를 발생시키는 것으로 나타났다. 이처럼 다른 대다수의 감염자와는 달리 매우 많은 수의 신규 감염자를 발생시키는 감염자를 슈퍼 전파자라고 부르고, 이러한 방식의 감염 현상을 슈퍼 전파 사례(super-spreading event)라고 부른다. 본 연구에서는 2015년 한국의 메르스 바이러스 유행 사례를 중심으로 신종 및 원인 불명 감염병 확산에 있어 슈퍼 전파 사례의 역할 에 대한 수학적 모형을 개발하였다. 먼저 2015년 한국의 메르스 바이러스 유행에 관한 데이터를 분석하여 슈퍼 전파 사례의 존재여부 및 특성을 살펴보았다. 확진자와 접촉자 데이터를 바탕으로 에피그램(epigram)을 작성하여 메르스 바이러스의 확산 양상을 쉽게 파악할 수 있도록 하였다. 아울러 기초감염 재생산수(R 0 )를 계산하여 이를 바탕으로 슈퍼 전파 사례의 특성에 대한 분석을 시도하였다. 그리고 크게 세 종류의 수학적 모델을 개발하였다. Branching Process 모델을 통해 몇 가지의 확률 모델 가운데 어떤 것이 2015년 한국의 메르스 바이러스 유행을 상대적으로 잘 설명할 수 있는지를 살펴보았다. 이어서 행위자 기반 모형을 통해 메르스 바이러스의 확산 양상에 대한 모델을 구축하였다. 마지막으로 상미분 방정식(ordinary differential equation)을 통해 메르스 바이러스 확산에 관한 수학적 모형을 구축하였다. (출처 : 최종보고서 요약문 4p) |
