전염병 전파 네트워크에서 노드 특성을 이용하여 중심 노드를 정의하는 방법에 대한 연구

Abstract

자원이 부족할 때 이를 효과적으로 사용하는 것이 중요하다. 백신의 경우 특정 인구집단에게 백신을 투여하는 targeted vaccination이 효과적인 방법으로 알려져 있다. “Super-spreader”는 종종 그 target이 되며 이것은 네트워크 상에서 네트워크 centrality를 통해 찾아낼 수 있다. 우리는 이 기존의 centrality measure를 수정한 새로운 measure를 제안한다. 기본적인 개념은 노드의 내재적 특징인 R_0를 통해 기존 centrality를 확장하는 것이다. 이것을 R_0-adjusted centrality라 명명하였다. 제안한 measure와 기존의 것을 비교하기 위하여 지역의 특성을 반영하고 개인을 모델링 한 FluTe라는 전염병 전파 시뮬레이션을 사용하였다. 어느 백신전략이 더 좋은지 최종감염률, peak day와 peak volume 3가지 관점에서 비교하였으며 이를 위하여 centrality에 따라 사전접종을 한 후 전염병을 퍼뜨려 효과를 측정하였다. 그 결과 R_0-adjusted centrality가 기존 centrality보다 모든 기준에서 더 좋은 결과를 내었다. 더 높은 density를 갖는 random network에서 R_0-adjusted centrality와 기존 measure와의 차이는 더 커졌다. 네트워크 density가 높아짐에 따라 노드 간의 centrality값 차이가 적어져 전염병 전파에 끼치는 R_0의 영향력이 네트워크 centrality에 비해 더 커졌다고 해석하였다. 이것은 본 연구의 동기와 상통하는 말이며, 따라서 전염병 전파 네트워크에서 전염병 전파에 영향을 미치는 노드의 내재적 요소가 있다면, 이를 반영하여 중심 노드를 정해야 한다고 말할 수 있다.