KCI등재
행위자 기반 모형을 활용한 아프리카돼지열병 확산 분석
저자
고찬우(Ko, Chanwoo) ; 조원희(Cho, Wonhee) ; 황병묵(Hwang, Byungmook) ; 고동욱(Ko, Dongwook W.) ; 강완모(Kang, Wanmo) 연구자관계분석
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발행연도
2021
작성언어
Korean
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등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
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수록면
87-98(12쪽)
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0
제공처
아프리카돼지열병(ASF)은 전 세계적으로 유행하는 야생동물 질병으로 야생멧돼지(Sus scrofa)와 집돼지(Sus scrofa domesticus)에게 전파되며, 축산 농가에 큰 피해를 일으키고 있다. 2019년 9월 경기도 파주시 연다산동 축산 농가에서 국내 아프리카돼지열병이 최초 보고된 이후, 동년 10월 야생멧돼지 감염개체가 최초로 확인되었다. ASF는 비감염체가 감염개체 또는 감염사체와의 접촉을 통해 확산되며, 야생멧돼지의 이동경로 추적과 확산 통제를 위해 많은 노력이 필요한 시점이다. 효과적인 확산방지를 위해서는 야생멧돼지의 이동에 대한 이해가 매우 중요하지만, 기존의 연구는 대부분 종분포 모형과 같은 서식지 선호도 기반 중심으로 수행되어 실제로 확산을 일으키는 야생멧돼지 개체 간의 접촉이나 이동특성 고려가 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 야생멧돼지의 이동, 수명, 번식 등 생태적 특성과 포획된 감염 및 비감염 야생멧돼지의 위치정보를 활용하여 야생멧돼지의 ASF 확산을 모의하는 행위자 기반 모형(Agent-based model)을 개발하고 적용성을 평가하였다. 환경부의 전국자연환경조사자료를 활용하여 3,000여 개의 비감염 야생멧돼지 출현자료를 확인하였다. 감염 야생멧돼지는 주로 DMZ 인근지역에서 확인되었고, 모형에는 600여 개의 출현자료가 활용되었다. 모형에서 야생멧돼지는 서식지 선호와 개체군 간 경쟁에 따라 이동이 결정되며, 하루 최대 1㎞를 이동할 수 있다. 이를 활용하여 1년간 모의한 결과 ASF는 강원도 춘천시 서부경계와 경기도 가평군 일대, 춘천시 동부경계와 백두대간으로 우회하여 남쪽으로 확산하는 경향을 보였다. 특히, 백두대간은 야생멧돼지의 서식지 선호도가 높고 개체수가 많은 곳으로 ASF 감염개체가 활발히 이동하며 확산을 일으키는 주요한 경로로 나타났다. 이를 기반으로 ASF 위험지도를 제작하였으며, 산림지 비율이 높은 강원도 일대와 경기도 북부 및 동부지역도 감염확산 위험성이 클 것으로 판단된다. 본 연구결과는 ASF 확산방지를 위한 모니터링의 효율성 증대와 방제전략 마련에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
더보기African swine fever (ASF) is a highly contagious and deadly viral disease for both domestic pigs and wild boars. ASF has caused major damage to the pig farming industry globally since it left its native range. Since ASF was first reported in South Korea in 2019, a massive effort has been directed to prevent further spread. While some studies indicate that wild boars significantly contribute to the spread of the disease, it is very difficult to track or control their movement. For effective control of the spread, it is crucial to improve our understanding of the characteristics of their movement and events that may trigger contagion. To overcome the limits of the previous studies that mostly focused on habitat suitability modeling (HSM), we propose a hybrid model that incorporates both HSM and agent-based modeling (ABM) approach. The model is based on the species ecological characteristics, habitat preference, and locations of confirmed infections to evaluate the potential movement and contagion process of ASF, to suggest hotspots for effective control, and to map high-risk areas for ASF spread. We used approximately 3,000 presence locations to estimate its habitat suitability in relation to environmental variables (topography, seasonal vegetation quality, road, and human population density), and approximately 600 locations of infected individuals were derived from confirmed ASF cases. ABM was developed from a NetLogo platform, and the model algorithm was based on the habitat suitability and species characteristics (density, range, lifespan, ASF mortality, and reproduction) of the wild boar. The model was validated and then simulated for 1 year on a daily timestep with 10 replicates. The model results showed two potential major corridors for south-bound ASF spread from the DMZ area: 1) western boundary of Chuncheon and Gapyeong, and 2) eastern boundary of Chuncheon and Baekdu Daegan mountain range. In particular, the Baekdu Daegan mountain range can be considered a hotspot for the spread due to its high habitat preference and large wild boar population. We suggest that our modeling approach can be a useful tool for effective monitoring and mitigation for ASF spread.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2013-09-30 | 학회명변경 | 영문명 : Korean Association Of Cadastre Information -> The Korean Cadastre Information Association | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2008-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 FAIL (등재후보1차) | KCI후보 |
2006-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.58 | 0.58 | 0.55 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.49 | 0.44 | 0.635 | 0.16 |
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