콤솔 멀티피직스 소프트웨어를 활용한 전염병 확산 모델의 구현 및 수도권 도시에서의 코로나 바이러스 확산의 적용 사례 (Modeling of Spread of Infectious Disease by COMSOL Multiphysics Software for Application of COVID-19 in Capital Area of Korea)

서지정보

· 발행기관 : 국제차세대융합기술학회
· 수록지 정보 : 차세대융합기술학회논문지 / 8권 / 5호 / 1219 ~ 1232페이지
· 저자명 : 조영상

초록

코로나19의 전세계적인 유행 이후, 전염병 확산 모델을 활용하여 감염병의 확산을 손쉽게 예측할 수 있는방법의 필요성이 대두되고 있다. 전염병 확산 모델에 코딩 기법을 적용할 수 있으나, 프로그래밍 작업 없이 손쉽게 접근할 수 있는 방법으로써 콤솔 멀티피직스 소프트웨어의 활용이 가능함을 다양한 전염병 모델들에 대하여확인하고, 수도권 도시들의 코로나19 확산 데이터에 적용하여 재생산지수를 추정하였다. 감염율 및 백신 접종율이일정하게 유지되지 않고 반복적인 패턴으로 급증하거나, 펄스파나 지수적인 변화를 보이는 시간의존성 매개변수의전염병 확산 모델에 대해 콤솔 멀티피직스는 유용하게 활용될 수 있었다. 2022년 봄 오미크론 변이의 대유행 시기에 가평군, 시흥시, 경기도 전체 확진자 데이터에 SIR 모델을 적용하여 감염재생산지수(R0)를 추정하기 위해 콤솔멀티피직스의 최적화 모듈이 유용하게 활용될 수 있었다. 인구밀도가 낮은 가평군은 경기도 전체에 비해 R0 값이낮았던데 비해, 시흥시는 경기도 평균 보다 높은 R0 값을 보였음을 확인하였다. 이러한 예측 기법을 활용하여 감염자수의 변화 시나리오를 재생산지수에 따라 제시할 수 있었으며, 오미크론 변이의 위중증 환자 비율을 통해 필요한 격리 병상의 최소 숫자를 파악할 수 있었다.

영어초록

After the global outbreak of COVID-19, much attention has been paid for a method to easily predict the spread of diseases using infectious disease spread models. Though coding techniques can be applied to disease spread models, it was confirmed that COMSOL Multiphysics software can be used as a facile method for various models without programming work for application to the COVID-19 spread data in cities in capital areas to estimate the reproduction number. In particular, COMSOL multiphysics was useful for infectious disease spread models that have a time-dependent parameter, where the infection or vaccination rate do not remain constant but surges in a repetitive pattern, or shows pulse waves or exponential changes. In addition, the optimization module of COMSOL Multiphysics could be usefully used to estimate the reproduction number (R0) by applying SIR model to infection data in Gapyeong, Siheung-si, and Gyeonggi-do during the epidemic period of Omicron mutation in the spring of 2022. While Gapyeong with low population density had a lower R0 value compared to the entire Gyeonggi-do, Siheung-si showed a higher R0 value than the Gyeonggi-do.
Using this prediction technique, it was possible to present a scenario for changes in the number of infected people according to the reproduction number, and the minimum number of required isolation hospital beds could be identified through the proportion of critically ill patients with omicron mutations.

참고자료

· 없음