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논문 기본 정보

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저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제17권 제3호
발행연도
2015.1
수록면
1,247 - 1,259 (13page)

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질병의 확산 과정을 설명할 수 있는 대표적인 모형은 SIR(susceptible - infected - recovered) 모형이다. 기존의 SIR 모형에서 가정하였던 결정적 흐름에 대한 가정 대신에 본 연구에서는 질병의 확산 과정이 확률적이라는 가정 하에서 모형 적합을 시도하였다. 모형 내에서 각 종의 발생이 포아송 확률과정을 따른 다는 가정 하에 확률적 화학 반응 모형을 이용하여 모형을 구축하였다. 구축된 모형은 Gillespie의 알고리즘으로부터 다항반응의 이산 확률 분포와 지수 분포를 가지는 연속 확률 분포가 결합된 우도함수를 구한 후 베이지안 접근법으로 마코프 연쇄 몬테 카를로 방법을 이용하여 모형 추정을 수행하였다. 본 연구에서 제안된 방법은 실제 자료에 적용하여 그 유용성을 확인하고자 하였다. 우리나라에서 2009년 5월 2일부터 2009년 8월 27일까지 총 118일동안 관찰된 신종플루의 신규 감염자 자료에 적용하여 자료 분석을 수행하였다. 본 연구를 통하여 앞으로의 질병 환자수를 예측하고 그것을 바탕으로 대안을 세울 수 있는데 활용할 것을 제안하고자 한다.
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Ariuntsetseg Enkhbaatar / 2013 / 행위자 기반 공간 모델을 이용한 구제역 확산 시뮬레이션 / 한국측량학회지 31 (3) : 209 ~ 219 google schola Boys, R. / 2008 / Bayesian inference for a discretely observed stochastic kinetic model / Statistics and Computing 18 (2) : 125 ~ 135 google schola Choi, B. / 2012 / Inference for discretely observed stochastic kinetic networks with applications to epidemic modeling / Biostatistics 13 (1) : 153 ~ 165 google schola Chun, B. -C. / 2006 / Epidemic modeling and table top exercise for emerging infectious diseases in Korea / Korean Journal of Epidemiology 28 (1) : 47 ~ 63 google schola Elissa J. Schwartz / 2015 / Estimating epidemic parameters: Application to H1N1 pandemic data / Mathematical Biosciences 270 : 198 ~ 203 google schola

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