몬테카를로 기반 가축 질병 확산 네트워크 시뮬레이션 모델 개발 연구 = Research on Development of Livestock Disease Spread Network Simulation Model based on Monte-Carlo
저자
석희웅 ( Hee-woong Seok ) ; 김락우 ( Rack-woo Kim ) ; 이승헌 ( Seung-hun Lee ) ; 문준섭 ( Jun-seop Mun ) ; 김찬민 ( Chan-min Kim ) ; 안수빈 ( Su-been Ahn ) ; 이선형 ( Sun-hyoung Lee ) ; 박정환 ( Jung-hwan Park )
발행기관
학술지명
한국농공학회 학술대회초록집(Proceedings of the Korean Society of Agricultural Engineers Conference)
권호사항
발행연도
2023
작성언어
-주제어
KDC
500
자료형태
학술저널
수록면
291-291(1쪽)
제공처
우리나라 농업에서 차지하는 축산업 생산액은 19조 8천억원으로 지난 54년간 (54~20년) 연평균 12.2%가 증가하였다. 축산업의 양적 성장은 가축 사육의 규모화, 밀집도를 높이는 방향으로 이루어져 가축 전염병에 대한 위험도가 증가하였고 이는 막대한 경제적 피해로 이어지고 있다. 최근 구제역, 조류 인플루엔자, 아프리카돼지열병을 일컫는 제 1종 가축전염병은 매년 발생하면서 축산업에 막대한 피해를 주고 있다. 실제로 국내 사회재해로 발생한 손실액 중 가축전염병으로 인한 피해액은 76%로 가장 높은 비율을 차지하고 있다. 따라서 본 연구에서는 축종별 질병 발생 주요 요인을 수집하고 이를 바탕으로 가축 질병으로 인한 피해를 최소화할 수 있는 시스템을 제시하고자 하였다. 특히 질병 발생 요인들의 불확실성 및 한계를 보완하기 위해 몬테카를로 시뮬레이션을 활용하여 질병 확산 가능성을 확률적 변수로 지정하는 방안을 제시하였다. 질병 확산 경로를 파악하기 위해 다수의 시뮬레이션을 실행하여 가중치 및 설정 값을 재추정한다면 확률적으로 정확도가 높은 결과예측이 가능할 것으로 판단된다. 몬테카를로 시뮬레이션은 무작위 추출된 난수를 이용하여 원하는 값의 확률적 분포를 계산하는 알고리즘으로 수집자료 및 통계자료가 많고 입력 값의 경향이 일치할수록 정밀한 시뮬레이션이 가능하다. 이를 바탕으로 가축전염병 확산 예측 모델을 개발하고 도출된 결과를 바탕으로 예측 모델을 평가하고자 한다. 먼저 가축질병 역학조사를 바탕으로 질병 확산에 영향을 끼치는 요인들을 도출하고 수집된 자료를 바탕으로 질병 확산 위험도에 따라 각 요인별 가중치를 부여하였으며 몬테카를로 시뮬레이션의 적용성을 평가하였다. 이후 질병 확산 예측 모델을 설계하고 질병 역학조사결과 및 실제사례를 적용하여 검증하고 결과를 이용하여 질병 확산 양상을 예측할 수 있는 최종 시스템을 설계하고자 한다.
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