KR102279339B1 - 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 장치 및 시스템 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명의 실시예에 따른 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법은 감염병 확산 모의 서버를 이용하여 감염병 확산 위치를 예측하는 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법으로서, 상기 감염병 확산 모의 서버가 실시간 기상 정보를 수신하는 단계; 상기 감염병 확산 모의 서버가 감염병이 확산된 위치 및 수신된 상기 실시간 기상 정보를 이용하여 감염병 확산 근원 위치를 예측하는 단계; 및 상기 감염병 확산 모의 서버가 상기 예측된 감염병 확산 근원 위치에서 상기 실시간 기상 정보를 이용하여 감염병 확산 전파 위치를 예측하는 단계;를 포함할 수 있다. 따라서, 본 발명은 실제적인 감염병 확산 근원 위치 파악 및 감염병 전파 위치 예측할 수 있다.

Description

감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 장치 및 시스템 및 방법{Apparatus and system and method for ifectious disease spread location prediction simulation}

본 발명은 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 장치 및 시스템 및 방법에 관한 것이다. 보다 상세하게는 감염병 확산 시뮬레이션을 하려는 특정 지역에 대한 실시간 기상 정보를 이용하여 감염병 확산 위치를 실제적으로 예측하는 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 장치 및 시스템 및 방법에 관한 것이다.

M&S(Modeling & Simulation) 기법을 이용한 컴퓨터상 비상대비 훈련시스템에서 감염병의 확산을 모의하기 위해서는 감염병의 확산 위치를 예측하여 모의하여야 한다. 참고로, M&S(Modeling & Simulation) 기법은 모델링과 시뮬레이션의 줄임말로 실제 실험을 대신해 모형을 설계하고 이를 가상 실험을 통해 문제점을 예측하고 보완하는 기법이다. 예컨대, 국방과학기술 분야에서는 상기한 M&S(Modeling & Simulation) 기법이 전장과 유사한 특성 및 기능을 모형화(Modeling)하고, 이런 환경에서 진행하는 모의(Simulation)를 통해 실험 결과를 예측하고 검증하는 과학적 기법으로 활용되고 있다.

현재 컴퓨터를 이용한 M&S 훈련시스템은 대부분 군에서의 사용하고 있는데 화학 등의 확산은 단지 풍향을 따라 확산이 이루어지며 확산의 범위는 풍속을 이용하여 계산하고 중심점을 기준으로 일정거리를 확산하도록 모의한다. 이는 군의 훈련시스템에는 1KM ×1KM의 지형 격자에 그 중심점을 기준으로 하나의 오염원으로 나타내고 이는 격자 전체의 오염을 표현하도록 모의한다.

단순하게 풍향과 같은 방향으로 확산되는 것은 컴퓨터를 이용하는 훈련시스템의 실전성을 다소 결여시키는 문제가 있다.

대한민국등록특허공보 10-1668077

본 발명은 실제적인 감염병 확산 근원 위치 파악 및 감염병 전파 위치 예측 가능한 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 장치 및 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.

또한, 본 발명은 실제적인 감염병 확산 데이터 기반으로 기상 조건이 완화 또는 악화되었을 때의 예측할 수 있는 감염병 확산 근원 위치 파악 및 감염병 전파 위치 예측를 예측할 수 있는 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 장치 및 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.

또한, 본 발명은 감염병 확산에 영향을 많이 주는 기상 조건을 파악할 수 있는 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 장치 및 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.

또한, 본 발명은 실제 기상 조건 및 감염병 확산 방지물에 의한 실제적인 감염병 확산 전파 위치 예측할 수 있는 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 장치 및 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.

실시예에 따른 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법은, 감염병 확산 모의 서버를 이용하여 감염병 확산 위치를 예측하는 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법으로서, 상기 감염병 확산 모의 서버가 실시간 기상 정보를 수신하는 단계; 상기 감염병 확산 모의 서버가 감염병이 확산된 위치 및 수신된 상기 실시간 기상 정보를 이용하여 감염병 확산 근원 위치를 예측하는 단계; 및 상기 감염병 확산 모의 서버가 상기 예측된 감염병 확산 근원 위치에서 상기 실시간 기상 정보를 이용하여 감염병 확산 전파 위치를 예측하는 단계;를 포함할 수 있다.

또한, 실시예에 따른 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법은, 상기 실시간 기상 정보는 바람 정보인 제1 기상 정보 또는 기온 정보인 제2 기상 정보를 포함하고, 상기 제1 기상 정보는 풍속 정보인 제1-1 기상 정보 및 풍향 정보인 제1-2 기상정보를 포함할 수 있다.

또한, 실시예에 따른 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법은, 상기 감염병 확산 모의 서버가 상기 예측된 감염병 확산 근원 위치에서 상기 실시간 기상 정보를 이용하여 감염병 확산 전파 위치를 예측하는 단계는, 상기 감염병 확산 모의 서버가 예측된 감염병 확산 근원 위치에서 실제 기상정보를 이용하여 기상 조건에 가변 인자를 적용하여 기상 조건을 전체적으로 강화 또는 완화하여 감염병 확산 전파 위치를 예측할 수 있다.

또한, 실시예에 따른 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법은, 상기 가변인자는 제1 기상정보 중 제 1-1 기상정보에 적용되는 제1 가변인자, 제2 기상정에 적용되는 제2 가변인자를 포함할 수 있다.

또한, 실시예에 따른 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법은, 상기 감염병 확산 모의 서버가 상기 예측된 감염병 확산 근원 위치에서 상기 실시간 기상 정보를 이용하여 감염병 확산 전파 위치를 예측하는 단계는, 상기 감염병 확산 모의 서버가 예측된 감염병 확산 근원 위치에서 실제 기상정보 중 특정 지역과 매칭되는 기상 조건에 가변인자를 적용하여 감염병 확산 전파 위치를 예측할 수 있다.

또한, 실시예에 따른 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법은, 상기 감염병 확산 모의 서버는 좌우가 높고 좁아지는 지리적 위치는 제1 기상 정보를 매칭할 수 있다.

실시예에 따른 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체는 상기 단계들을 저장할 수 있다.

다른측면에서, 상기 감염병 확산 모의 서버는 표시부에서 표시된 시뮬레이션 지도 상에 이미 감염병이 확산된 것으로 판단된 감염병 확산 지역을 설정하고, 설정된 감염병 확산 지역을 제1 복수의 영역으로 구분하여 상기 제1 복수의 영역들 각각에 감염병 확산 방지물을 설치하여 상기 감염병 확산 방지물에 의한 감염병 확산 방지 정도에 관한 제1 확산 방지 정보를 추출하며, 상기 감염병 확산 방지물의 종류에 따른 감염병 확산 방지 정도 및 감염병 확산 방지물을 설치하는데 소요되는 시간에 관한 제2 확산 방지 정보를 추출하는 단계; 상기 감염병 확산 모의 서버는 상기 감염병 확산 지역으로부터 감염병이 확산될 가능성이 있는 제1 확산 예측 지역들에 대한 정보를 추출하는 단계; 상기 감염병 확산 모의 서버는 상기 제1 확산 예측 지역들 각각의 제1 지리 정보들 중에서 중에서 상기 감염병 확산 지역의 제2 지리 정보와 기 설정치 이상의 유사도를 보이는 제3 지리 정보를 추출하고, 상기 제3 지리 정보를 가진 제2 확산 예측 지역들을 추출하고, 상기 제2 확산 예측 지역들 각각에 감염병이 확산되어 도달할 시간을 추정하여 감염병 확산 도달 시간 추정치를 생성하고, 상기 제2 2 확산 예측 지역들 중에서 감염병 확산 시간이 기 설정치 미만인 제3 확산 예측 지역을 추출하는 단계; 및 상기 감염병 확산 모의 서버는 상기 제3 확산 예측 지역에서 상기 제1 복수의 영역과 매칭되는 제2 복수의 영역들 각각에 감염병 확산 방지물의 설치할 때의 설치 소요 시간에 대한 정보와 상기 제3 확산 예측 지역으로의 감염병 확산 시간에 대한 정보에 기초하여 상기 제2 복수의 영역들 중 감염병 확산 방지물을 설치할 영역과 감염병 확산 방지물의 종류를 설정하는 단계;를 더 포함하는 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법을 제공할 수도 있다.

본 발명은 실제적인 감염병 확산 근원 위치 파악 및 감염병 전파 위치 예측할 수 있다.

또한, 본 발명은 실제적인 감염병 확산 데이터 기반으로 기상 조건이 완화 또는 악화되었을 때의 예측할 수 있다.

또한, 본 발명은 감염병 확산에 영향을 주는 지리적 환경에 따른 감염병 전파 위치를 예측할 수 있다.

또한, 본 발명은 감염병 확산에 영향을 많이 주는 기상 조건을 파악할 수 있다.

또한, 본 발명은 실제 기상 조건 및 감염병 확산 방지물에 의한 실제적인 감염병 확산 전파 위치 예측할 수 있다.

도 1은 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 시스템의 일 구성도이다.
도 2는 감염병 확산 모의 서버의 모델링부를 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 일 실시예에 따른 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법이다.
도 4는 도 3의 일 실시예에 따른 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법을 설명하기 위한 시뮬레이션 모습이다.
도 5는 다른 실시예에 따른 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법이다.
도 6은 도 5의 다른 실시예에 따른 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법을 설명하기 위한 시뮬레이션 모습이다.
도 7은 또 다른 실시예에 따른 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법이다.
도 8은 도 7의 또 다른 실시예에 따른 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법을 설명하기 위한 시뮬레이션 모습이다.
도 9는 또 다른 실시예에 따른 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법이다.
도 10은 도 9의 또 다른 실시예에 따른 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법을 설명하기 위한 시뮬레이션 모습이다.
도 11은 또 다른 실시예에 따른 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법이다.
도 12는 도 11의 또 다른 실시예에 따른 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법을 설명하기 위한 시뮬레이션 모습이다.
도 13은 또 다른 실시예에 따른 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법이다.
도 14는 도 13의 또 다른 실시예에 따른 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법을 설명하기 위한 시뮬레이션 모습이다.

본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명의 효과 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 다양한 형태로 구현될 수 있다. 이하의 실시예에서, 제1, 제2 등의 용어는 한정적인 의미가 아니라 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하는 목적으로 사용되었다. 또한, 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 또한, 포함하다 또는 가지다 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 또는 구성요소가 존재함을 의미하는 것이고, 하나 이상의 다른 특징들 또는 구성요소가 부가될 가능성을 미리 배제하는 것은 아니다. 또한, 도면에서는 설명의 편의를 위하여 구성 요소들이 그 크기가 과장 또는 축소될 수 있다. 예컨대, 도면에서 나타난 각 구성의 크기 및 두께는 설명의 편의를 위해 임의로 나타내었으므로, 본 발명이 반드시 도시된 바에 한정되지 않는다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명하기로 하며, 도면을 참조하여 설명할 때 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.

도 1은 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 시스템의 일 구성도이고, 도 2는 감염병 확산 모의 서버의 모델링부를 설명하기 위한 블록도이다.

도 1을 참조하면, 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 시스템은 감염병 확산 모의 서버(10), 외부장치(20), 기상 정보 제공 서버(30), 네트워크(40)를 포함할 수 있다.

감염병 확산 모의 서버(10)는 기상 정보 제공 서버(30)로부터 시뮬레이션을 하기 위한 특정 지역의 실시간 기상 정보를 네트워크(40)를 통해 수신할 수 있다. 또한, 감염병 확산 모의 서버(10)는 실시간 기상 정보에 기초하여 감염병 확산을 시뮬레이션 할 수 있다. 또한, 감염병 확산 모의 서버(10)는 감염병 확산 시뮬레이션 모습을 볼 수 있도록 감염병 확산 시뮬레이션 데이터를 외부장치(20)로 전송할 수 있다.

보다 구체적으로, 감염병 확산 모의 서버(10)는 통신부(110)를 포함할 수 있다. 통신부(110)는 유선 또는 무선 통신을 할 수 있다. 통신부(110)는 네트워크(40)에 연결되어 기상 정보 제공 서버(30)로부터 시뮬레이션을 위한 특정 지역의 실시간 기상정보를 수신하고, 모델링부(120)에 전달할 수 있다.

또한, 감염병 확산 모의 서버(10)는 모델링부(120)를 포함할 수 있다. 모델링부(120)는 감염병 확산 시뮬레이션에 이용되는 구성들에 대한 모델을 저장하고 시뮬레이션부(140)에 제공할 수 있다. 일 예로, 도 2를 참조하면, 모델링부(120)는 기상 모델(121), 지형 모델(122), 확산 방지물 모델(123)을 포함할 수 있다. 기상 모델(121)은 기상 정보 제공 서버(30)로부터 수신된 특정 지역에 대한 실시간 기상 정보를 모델화하여 저장할 수 있다. 예를 들어, 기상 정보는 바람 정보인 제1 기상 정보, 기온 정보인 제2 기상 정보, 강수량 정보인 제3 기상 정보, 강설량 정보인 제4 기상 정보를 포함할 수 있다. 바람 정보인 제1 기상 정보는 풍속 정보인 제1-1 기상 정보, 풍향 정보인 제1-2 기상정보를 포함할 수 있다. 또한, 기상 모델(121)은 설정부(130)의 제어에 의한 기상 정보를 모델화하여 저장할 수 있다. 지형 모델(122)은 시뮬레이션 하기 위한 특정 지역에 대한 지형물을 모델화하여 저장할 수 있다. 확산 방지물 모델(123)은 감염병 확산을 방지하기 위한 확산 방지물을 모델화하여 저장할 수 있다. 예를 들어, 확산 방지물은 바람을 막을 수 있는 장벽물, 강수 또는 강우를 막을 수 있는 천막과 같은 지붕물, 물을 분사하는 인공 강수 장치, 눈을 분사하는 인공 강설 장치일 수 있다.

또한, 감염병 확산 모의 서버(10)는 설정부(130)를 포함할 수 있다. 설정부(130)는 모델링부(120) 또는 시뮬레이션부(140)에 배치되는 모델 또는 모델의 수치에 대한 데이터를 입력하는 구성 요소 일 수 있다. 설정부(130)는 외부장치(20)의 입력부(21)와 무선 또는 유선으로 연결될 수 있다. 또한, 설정부(130)는 기상 정보를 변경하기 위한 가변 인자를 입력 받을 수 있다. 예를 들어, 설정부(130)는 제1 기상 정보에 적용되는 제1 가변인자, 제2 기상 정보에 적용되는 제2 가변인자, 제3 기상 정보에 적용되는 제3 가변인자, 제4 기상 정보에 적용되는 제4 가변인자를 입력받을 수 있다.

또한, 감염병 확산 모의 서버(10)는 시뮬레이션부(140)를 포함할 수 있다. 시뮬레이션부(140)는 모델링부(120)에 제공되는 모델, 설정부(130)에 의한 설정에 따라 특정 지역의 감염병 확산을 시뮬레이션 할 수 있다. 특히, 감염병 확산 모의 서버(10)는 실제적인 기상 정보에 기초하여 감염병 확산 근원 위치를 예측하고, 감염병 확산 전파 위치를 예측할 수 있다. 이에 대한 구체적인 설명은 도 3 내지 도 14의 감병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법에 대한 설명을 따른다.

기상 정보 제공 서버(30)는 시뮬레이션을 위한 특정 지역에 대한 실시간 기상정보를 네트워크(40)를 통해 감염병 확산 모의 서버(10)에 제공할 수 있다. 일 예로, 기상 정보 제공 서버(30)는 기상청의 슈퍼 컴퓨터일 수 있다. 다른 예로, 기상 정보 제공 서버(30)는 특정 지역에 배치된 하나 이상의 관측소에서 실시간으로 기상 정보를 수집하여 제공하는 하나 이상의 관측소 서버일 수 있다.

외부 장치(20)는 감염병 확산 모의 서버(10)의 설정부(130)에 입력된 데이터를 입력 받을 수 있는 입력부(21)를 포함할 수 있다. 또한, 외부 장치(20)는 감염병 확산 모의 서버(10)에서 제공하는 감염병 확산 시뮬레이션 모습을 표시할 수 있는 표시부(22)를 포함할 수 있다.

도 3은 일 실시예에 따른 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법이고, 도 4는 도 3의 일 실시예에 따른 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법을 설명하기 위한 시뮬레이션이 표시부에서 표시된 시뮬레이션 지도에 대한 예시도이다.

도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법은 감염병 확산 모의 서버가 실시간 기상 정보 제공 서버로부터 훈련 시나리오에 따라 감염병 확산 모의 훈련을 실시하고자 하는 지역의 실시간 기상 정보를 수신하는 단계(S301)을 포함할 수 있다. 도 4를 참조하면, 기상 정보는 도 4의 우측 하단에 기상정보 모습이다. 기상 정보는 바람 정보인 제1 기상 정보, 기온 정보인 제2 기상 정보, 강수량 정보인 제3 기상 정보, 강설량 정보인 제4 기상 정보를 포함할 수 있다. 바람 정보인 제1 기상 정보는 풍속 정보인 제1-1 기상 정보, 풍향 정보인 제1-2 기상정보를 포함할 수 있다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법은 감염병 확산 모의 서버가 감염병이 확산된 위치 및 수신된 상기 기상정보를 이용하여 감염병 확산 근원 위치를 예측하는 단계(S302)를 포함할 수 있다. 보다 구체적으로, 감염병 확산 모의 서버는 제1 내지 제4 기상 정보를 이용하여 감염병 확산 근원 위치를 예측할 수 있다. 일 예로, 감염병 확산 모의 서버는 감염병이 탐지된 지역에 바람 정보인 제1 기상정보 중 풍향 정보인 제1-2 기상정보를 반대 방향으로 적용하고, 제1 기상정보 중 풍속 정보인 제1-1 기상정보, 기온 정보인 제2 기상 정보, 강수량 정보인 제3 기상 정보, 강설량 정보인 제4 기상 정보는 실시간으로 적용하여 감염병 확산 근원 위치를 파악 할 수 있다. 예를 들어, 도 4를 참조하면, 감염병 확산 모의 서버는 감염병 확산 지역(S)에서 감염병이 확산되면 제1-2 기상정보를 SW로 하고, 제1-1 기상정보는 8m/s, 제2 기상 정보는 23도, 제3 기상 정보는 0mm, 제4 기상 정보는 0mm로 S 지역에서 적용하여 감염병 확산 근원 위치(G)를 예측할 수 있다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법은 감염병 확산 모의 서버가 예측된 감염병 확산 근원 위치에서 실시간 기상정보를 이용하여 감염병 확산 전파 위치를 예측하는 단계(S303)을 포함할 수 있다. 보다 구체적으로, 감염병 확산 모의 서버는 감염병 확산 근원 위치에서 제1 내지 제4 기상 정보를 적용하여 감염병 확산 전파 위치를 예측할 수 있다. 예를 들어, 도 4를 참조하면, 감염병 확산 모의 서버는 예측된 감염병 확산 근원 위치(G)에서 제1-1 기상정보는 8m/s, 제1-2 기상정보를 NE로 하고, 제2 기상 정보는 23도, 제3 기상 정보는 0mm, 제4 기상 정보는 0mm로 G 지역에서 적용하여 감염병 확산 전파 지역(E)을 예측할 수 있다. 기상 정보 중 제1 기상 정보에서 풍속이 강할수록 감염병 확산 속도 증가시킬 수 있다. 또한, 제2 기상정보인 온도가 너무 높거나 낮으면 인구 이동이 감소되어 감염병 확산 속도 감소될 수 있고 열에 약한 감염병의 경우 온도가 높으면 감염병 확산 속도를 감소시킬 수 있다. 또한, 제3 기상 정보 또는 제4 기상 정보에 해당하는 강수량 또는 강설량은 감염병 종류에 따라 그 양이 많을수록 인구 이동이 감소되어 감염병 확산 속도가 감소될 수 있고, 물에 의해 전파되는 감염병의 경우 그 양이 많을수록 감염병 확산 속도가 증가될 수 있다.

따라서, 본 발명은 실제적인 감염병 확산 근원 위치 파악 및 감염병 전파 위치 예측할 수 있다.

도 5는 다른 실시예에 따른 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법이고, 도 6은 도 5의 다른 실시예에 따른 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법을 설명하기 위한 시뮬레이션 모습이다.

도 5를 참조하면, 본 발명의 다른 실시예에 따른 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법은 감염병 확산 모의 서버가 실시간 기상 정보 제공 서버로부터 훈련 시나리오에 따라 감염병 확산 모의 훈련을 실시하고자 하는 지역의 실시간 기상 정보를 수신하는 단계(S501)을 포함할 수 있다. 도 4를 참조하면, 기상 정보는 도 4의 우측 하단에 기상정보 모습이다. 기상 정보는 바람 정보인 제1 기상 정보, 기온 정보인 제2 기상 정보, 강수량 정보인 제3 기상 정보, 강설량 정보인 제4 기상 정보를 포함할 수 있다. 바람 정보인 제1 기상 정보는 풍속 정보인 제1-1 기상 정보, 풍향 정보인 제1-2 기상정보를 포함할 수 있다.

또한, 본 발명의 다른 실시예에 따른 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법은 감염병 확산 모의 서버가 감염병이 확산된 위치 및 수신된 상기 기상정보에 이용하여 감염병 확산 근원 위치를 예측하는 단계(S502)를 포함할 수 있다. 보다 구체적으로, 감염병 확산 모의 서버는 제1 내지 제4 기상 정보를 이용하여 감염병 확산 근원 위치를 예측할 수 있다. 일 예로, 감염병 확산 모의 서버는 감염병이 탐지된 지역에 바람 정보인 제1 기상정보 중 풍향 정보인 제1-2 기상정보를 반대 방향으로 적용하고, 제1 기상정보 중 풍속 정보인 제1-1 기상정보, 기온 정보인 제2 기상 정보, 강수량 정보인 제3 기상 정보, 강설량 정보인 제4 기상 정보는 실시간으로 적용하여 감염병 확산 근원 위치를 파악 할 수 있다. 예를 들어, 도 4를 참조하면, 감염병 확산 모의 서버는 감염병 확산 지역(S)에서 감염병이 확산되면 제1-2 기상정보를 SW로 하고, 제1-1 기상정보는 8m/s, 제2 기상 정보는 23도, 제3 기상 정보는 0mm, 제4 기상 정보는 0mm로 S 지역에서 적용하여 감염병 확산 근원 위치(G)를 예측할 수 있다.

또한, 본 발명의 다른 실시예에 따른 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법은 감염병 확산 모의 서버가 예측된 감염병 확산 근원 위치에서 실제 기상정보를 이용하여 기상 조건을 전체적으로 강화 또는 완화하여 감염병 확산 전파 위치를 예측하는 단계(S503)를 포함할 수 있다. 보다 구체적으로, 감염병 확산 모의 서버는 기상 조건에 가변 인자를 적용하여 기상 조건을 강화 또는 완화할 수 있다. 가변인자는 제1 기상정보 중 제 1-1 기상정보에 적용되는 제1 가변인자, 제2 기상정보에 적용되는 제2 가변인자, 제3 기상정보에 적용되는 제3 가변인자, 제4 기상정보에 적용되는 제4 가변인자를 포함할 수 있다. 각 가변인자는 1을 기준으로 강화하기 위해서는 1보다 큰 수치를 적용하고 와화하기 위해서는 1보다 작은 수치로 적용할 수 있다. 예를 들어, 도 6를 참고하면, 감염병 모의 서버는 감염병 확산 근원 지역(G)에서 실시간 기상 정보 각각에 기상 정보를 강화하기 위한 가변인자를 적용하여 감염병 확산 전파 지역(E)을 예측한 모습이다. 도 4와 비교하여 도 6에서 기상정보를 강화하였기 때문에 감염병 확산 전파 지역이 더 넓고 멀리 위치함을 알 수 있다.

따라서, 본 발명은 실제적인 감염병 확산 근원 위치 파악 및 감염병 전파 위치 예측할 수 있다. 또한, 본 발명은 실제적인 감염병 확산 데이터 기반으로 기상 조건이 완화 또는 악화되었을 때의 예측할 수 있다.

도 7은 또 다른 실시예에 따른 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법이고, 도 8은 도 7의 또 다른 실시예에 따른 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법을 설명하기 위한 시뮬레이션 모습이다.

도 7을 참조하면, 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법은 감염병 확산 모의 서버가 실시간 기상 정보 제공 서버로부터 훈련 시나리오에 따라 감염병 확산 모의 훈련을 실시하고자 하는 지역의 실시간 기상 정보를 수신하는 단계(S701)을 포함할 수 있다. 도 4를 참조하면, 기상 정보는 도 4의 우측 하단에 기상정보 모습이다. 기상 정보는 바람 정보인 제1 기상 정보, 기온 정보인 제2 기상 정보, 강수량 정보인 제3 기상 정보, 강설량 정보인 제4 기상 정보를 포함할 수 있다. 바람 정보인 제1 기상 정보는 풍속 정보인 제1-1 기상 정보, 풍향 정보인 제1-2 기상정보를 포함할 수 있다.

또한, 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법은 감염병 확산 모의 서버가 감염병이 확산된 위치 및 수신된 상기 기상정보에 이용하여 감염병 확산 근원 위치를 예측하는 단계(S702)를 포함할 수 있다. 보다 구체적으로, 감염병 확산 모의 서버는 제1 내지 제4 기상 정보를 이용하여 감염병 확산 근원 위치를 예측할 수 있다. 일 예로, 감염병 확산 모의 서버는 감염병이 탐지된 지역에 바람 정보인 제1 기상정보 중 풍향 정보인 제1-2 기상정보를 반대 방향으로 적용하고, 제1 기상정보 중 풍속 정보인 제1-1 기상정보, 기온 정보인 제2 기상 정보, 강수량 정보인 제3 기상 정보, 강설량 정보인 제4 기상 정보는 실시간으로 적용하여 감염병 확산 근원 위치를 파악 할 수 있다. 예를 들어, 도 4를 참조하면, 감염병 확산 모의 서버는 감염병 확산 지역(S)에서 감염병이 확산되면 제1-2 기상정보를 SW로 하고, 제1-1 기상정보는 8m/s, 제2 기상 정보는 23도, 제3 기상 정보는 0mm, 제4 기상 정보는 0mm로 S 지역에서 적용하여 감염병 확산 근원 위치(G)를 예측할 수 있다.

또한, 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법은 감염병 확산 모의 서버가 예측된 감염병 확산 근원 위치에서 실제 기상정보 중 특정 지역과 매칭되는 기상 조건에 가변인자를 적용하여 감염병 확산 전파 위치를 예측하는 단계(S703)를 포함할 수 있다. 보다 구체적으로, 감염병 확산 모의 서버는 특정 지역의 바람이 많이 부는 지역, 강수가 많은 지역, 온도가 상대적으로 높은 지역 등의 지리적 환경에 따라 특정 기상 조건을 매칭하여 매칭된 기상 조건에 가변인자를 적용하여 감염병 확산을 예측할 수 있다. 일 예로, 감염병 확산 모의 서버는 좌우가 상대적으로 높고 좁아지는 지리적 위치는 제1 기상 정보를 매칭하고 제1 가변인자를 강화하여 적용할 수 있다. 또한, 감염병 확산 모의 서버는 산과 같은 높은 지형이 주변에 있는 지리적 위치는 제1 기상 정보, 제3 기상 정보, 제4 기상정보를 매칭하고, 제1 기상 정보에는 제1 가변인자를 강화하고 제3 기상 정보에는 제3 가변인자를 강화하고 제4 기상 정보에는 제4 기상 정보를 강화하여 적용할 수 있다. 이는 산과 같은 높은 지형의이 주변에 있는 경우 상대적으로 바람이 산의 밑 또는 산의 반대 방향으로 강하게 불거나, 강수량이나 강설량이 많기 때문이다. 또한, 감염병 확산 모의 서버는 높은 지형이 주변에 둘러서 존재하는 지리적 위치의 경우 제2 기상정보를 매칭하고 제2 기상 정보에 제2 가변인자를 강화하여 적용할 수 있다. 이는 높은 지형이 주변에 둘러서 존재하는 지리적 위치는 상대적으로 공기 순환이 저조하여 상대적으로 다른 지역에 비해 기온이 높거나 낮을 수 있기 때문이다. 예를 들어, 도 8을 참조하면, 감염병 확산 모의 서버는 감염병 확산 근원 위치(G)에서 감염병 확산 전파 위치(E)가 도 4와 비교하여 NW방향으로 치우침을 알 수 있다. 이는 감염병이 NE 방향으로 확산되면서 SE 방향의 높은 지형에 의해 바람이 NW방향으로 강하게 불게 되어 감염병 확산이 NW 방향으로 치우칠 수 있기 때문이다.

따라서, 본 발명은 실제적인 감염병 확산 근원 위치 파악 및 감염병 전파 위치 예측할 수 있다. 또한, 본 발명은 실제적인 감염병 확산 데이터 기반으로 기상 조건이 완화 또는 악화되었을 때의 예측할 수 있다. 또한, 본 발명은 감염병 확산에 영향을 주는 지리적 환경에 따른 감염병 전파 위치를 예측할 수 있다.

도 9는 또 다른 실시예에 따른 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법이고, 도 10은 도 9의 또 다른 실시예에 따른 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법을 설명하기 위한 시뮬레이션 모습이다.

도 9를 참조하면, 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법은 감염병 확산 모의 서버가 실시간 기상 정보 제공 서버로부터 훈련 시나리오에 따라 감염병 확산 모의 훈련을 실시하고자 하는 지역의 실시간 기상 정보를 수신하는 단계(S901)을 포함할 수 있다. 도 4를 참조하면, 기상 정보는 도 4의 우측 하단에 기상정보 모습이다. 기상 정보는 바람 정보인 제1 기상 정보, 기온 정보인 제2 기상 정보, 강수량 정보인 제3 기상 정보, 강설량 정보인 제4 기상 정보를 포함할 수 있다. 바람 정보인 제1 기상 정보는 풍속 정보인 제1-1 기상 정보, 풍향 정보인 제1-2 기상정보를 포함할 수 있다.

또한, 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법은 감염병 확산 모의 서버가 감염병이 확산된 위치 및 수신된 상기 기상정보에 이용하여 감염병 확산 근원 위치를 예측하는 단계(S902)를 포함할 수 있다. 보다 구체적으로, 감염병 확산 모의 서버는 제1 내지 제4 기상 정보를 이용하여 감염병 확산 근원 위치를 예측할 수 있다. 일 예로, 감염병 확산 모의 서버는 감염병이 탐지된 지역에 바람 정보인 제1 기상정보 중 풍향 정보인 제1-2 기상정보를 반대 방향으로 적용하고, 제1 기상정보 중 풍속 정보인 제1-1 기상정보, 기온 정보인 제2 기상 정보, 강수량 정보인 제3 기상 정보, 강설량 정보인 제4 기상 정보는 실시간으로 적용하여 감염병 확산 근원 위치를 파악 할 수 있다. 예를 들어, 도 4를 참조하면, 감염병 확산 모의 서버는 감염병 확산 지역(S)에서 감염병이 확산되면 제1-2 기상정보를 SW로 하고, 제1-1 기상정보는 8m/s, 제2 기상 정보는 23도, 제3 기상 정보는 0mm, 제4 기상 정보는 0mm로 S 지역에서 적용하여 감염병 확산 근원 위치(G)를 예측할 수 있다.

또한, 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법은 감염병 확산 모의 서버가 예측된 감염병 확산 근원 위치에서 실시간 기상정보를 이용하여 제1 감염병 확산 전파 위치를 예측하는 단계(S903)을 포함할 수 있다. 보다 구체적으로, 감염병 확산 모의 서버는 감염병 확산 근원 위치에서 제1 내지 제4 기상 정보를 적용하여 감염병 확산 전파 위치를 예측할 수 있다. 예를 들어, 도 10을 참조하면, 감염병 확산 모의 서버는 예측된 감염병 확산 근원 위치(G)에서 제1-1 기상정보는 4m/s, 제1-2 기상정보를 NE로 하고, 제2 기상 정보는 -10도, 제3 기상 정보는 0mm, 제4 기상 정보는 0mm로 G 지역에서 적용하여 제1 감염병 확산 전파 지역(E1)을 예측할 수 있다. 기상 정보 중 제1 기상 정보에서 풍속이 강할수록 감염병 확산 속도를 증가시킬 수 있다. 또한, 제2 기상정보인 온도가 너무 높거나 낮으면 인구 이동이 감소되어 감염병 확산 속도가 감소될 수 있고 열에 약한 감염병의 경우 온도가 높으면 감염병 확산 속도가 감소될 수 있다. 또한, 제3 기상 정보 또는 제4 기상 정보는 감염병 종류에 따라 그 양이 많을수록 인구 이동이 감소되어 감염병 확산 속도 감소시킬 수 있고, 물에 의해 전파되는 감염병의 경우 감염병 확산 속도를 증가시킬 수 있다.

또한, 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법은 감염병 확산 모의 서버가 예측된 감염병 확산 근원 위치에서 실시간 기상정보 중 하나의 기상 조건만 각각 적용하여 복수의 제2 감염병 확산 전파 지역을 예측하는 단계(S904)를 포함할 수 있다. 일 예로, 도 10을 참조하면, 감염병 확산 모의 서버는 실시간 기상 정보 중 제1 기상 정보만 적용하고 나머지 기상 정보 조건은 영향을 받지 않도록 설정하여 제2 감염병 확산 전파 지역(E2)을 예측할 수 있다. 마찬가지로, 감염병 확산 모의 서버는 제1 기상 정보 이외의 제2 내지 제4 기상 정보를 적용하여 제2 감염병 확산 전파 지역을 예측할 수 있다.

또한, 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법은 감염병 확산 모의 서버가 적용한 기상 조건별 복수의 제2 감염병 확산 전파 지역을 제1 감염병 확산 전파 지역과 각각 비교하여 오차율을 판단하는 단계(S905)를 포함할 수 있다. 보다 구체적으로, 감염병 확산 모의 서버는 제1 감염병 확산 전파 지역(E1)과 제1 기상 정보가 적용된 제2 감염병 확산 전파 지역(E2)을 비교하여 차이가 나는 전파 면적을 제1 감염병 확산 전파 지역(E1) 대비 오차율로 할 수 있다. 마찬가지로 제2 내지 제4 기상 정보가 적용된 제2 감염병 확산 전파 지역과 제1 감염병 확산 전파 지역(E1)을 비교하여 오차율들을 판단할 수 있다.

또한, 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법은 감염병 확산 모의 서버가 오차율이 가장 작은 기상 조건을 감염병에 대한 주요 기상조건으로 판단하는 단계(S906)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 감염병 확산 모의 서버는 제1 기상 정보가 적용된 제2 감염병 확산 전파 지역(E2)의 오차율이 가장 작으면 제1 기상 정보를 감염병에 대한 주요 기상 조건으로 판단할 수 있다.

따라서, 본 발명은 실제적인 감염병 확산 근원 위치 파악 및 감염병 전파 위치 예측할 수 있다. 또한, 본 발명은 감염병 확산에 영향을 많이 주는 기상 조건을 파악할 수 있다.

도 11은 또 다른 실시예에 따른 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법이고, 도 12는 도 11의 또 다른 실시예에 따른 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법을 설명하기 위한 시뮬레이션 모습이다.

도 11을 참조하면, 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법은 감염병 확산 모의 서버가 실시간 기상 정보 제공 서버로부터 훈련 시나리오에 따라 감염병 확산 모의 훈련을 실시하고자 하는 지역의 실시간 기상 정보를 수신하는 단계(S1101)을 포함할 수 있다. 도 4를 참조하면, 기상 정보는 도 4의 우측 하단에 기상정보 모습이다. 기상 정보는 바람 정보인 제1 기상 정보, 기온 정보인 제2 기상 정보, 강수량 정보인 제3 기상 정보, 강설량 정보인 제4 기상 정보를 포함할 수 있다. 바람 정보인 제1 기상 정보는 풍속 정보인 제1-1 기상 정보, 풍향 정보인 제1-2 기상정보를 포함할 수 있다.

또한, 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법은 감염병 확산 모의 서버가 감염병이 확산된 위치 및 수신된 상기 기상정보에 이용하여 감염병 확산 근원 위치를 예측하는 단계(S1102)를 포함할 수 있다. 보다 구체적으로, 감염병 확산 모의 서버는 제1 내지 제4 기상 정보를 이용하여 감염병 확산 근원 위치를 예측할 수 있다. 일 예로, 감염병 확산 모의 서버는 감염병이 탐지된 지역에 바람 정보인 제1 기상정보 중 풍향 정보인 제1-2 기상정보를 반대 방향으로 적용하고, 제1 기상정보 중 풍속 정보인 제1-1 기상정보, 기온 정보인 제2 기상 정보, 강수량 정보인 제3 기상 정보, 강설량 정보인 제4 기상 정보는 실시간으로 적용하여 감염병 확산 근원 위치를 파악 할 수 있다. 예를 들어, 도 4를 참조하면, 감염병 확산 모의 서버는 감염병 확산 지역(S)에서 감염병이 확산되면 제1-2 기상정보를 SW로 하고, 제1-1 기상정보는 8m/s, 제2 기상 정보는 23도, 제3 기상 정보는 0mm, 제4 기상 정보는 0mm로 S 지역에서 적용하여 감염병 확산 근원 위치(G)를 예측할 수 있다.

또한, 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법은 감염병 확산 모의 서버가 예측된 감염병 확산 근원 위치에서 실시간 기상정보를 이용하여 제1 감염병 확산 전파 위치를 예측하는 단계(S1103)을 포함할 수 있다. 보다 구체적으로, 감염병 확산 모의 서버는 감염병 확산 근원 위치에서 제1 내지 제4 기상 정보를 적용하여 감염병 확산 전파 위치를 예측할 수 있다. 예를 들어, 도 10을 참조하면, 감염병 확산 모의 서버는 예측된 감염병 확산 근원 위치(G)에서 제1-1 기상정보는 4m/s, 제1-2 기상정보를 NE로 하고, 제2 기상 정보는 -10도, 제3 기상 정보는 0mm, 제4 기상 정보는 0mm로 G 지역에서 적용하여 제1 감염병 확산 전파 지역(GE1)을 예측할 수 있다. 기상 정보 중 제1 기상 정보에서 풍속이 강할수록 감염병 확산 속도 증가시킬 수 있다. 또한, 제2 기상정보인 온도가 너무 높거나 낮으면 인구 이동이 감소되어 감염병 확산 속도 감소될 수 있고 열에 약한 감염병의 경우 온도가 높으면 감염병 확산 속도를 감소시킬 수 있다. 또한, 제3 기상 정보 또는 제4 기상 정보는 감염병 종류에 따라 그 양이 많을수록 인구 이동이 감소되어 감염병 확산 속도 감소시킬 수 있고, 물에 의해 전파되는 감염병의 경우 감염병 확산 속도를 증가시킬 수 있다.

또한, 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법은 감염병 확산 모의 서버가 예측된 감염병 확산 근원 위치에서 실시간 기상 정보 중 2개의 기상조건을 하나의 기상 조건 그룹으로 하여 복수의 기상 조건 그룹을 각각 적용하여 제2 감염병 확산 전파 지역을 예측하는 단계(S1104)를 포함할 수 있다. 일 예로, 도 12를 참조하면, 감염병 확산 모의 서버는 실시간 기상 정보 중 제1 기상 정보와 제2 기상 정보을 제1 기상 조건 그룹(G1)으로 하여 제1 기상 조건 그룹(G1)만 적용하고 나머지 기상 정보 조건은 영향을 받지 않도록 설정하여 제2 감염병 확산 전파 지역(GE2)을 예측할 수 있다.마찬가지로, 감염병 확산 모의 서버는 제1 기상 조건 그룹이외의 제1 내지 제4 기상 정보 2개의 기상 정보를 하나의 기상 조건 그룹으로하여 제2 감염병 확산 전파 지역을 예측할 수 있다.

또한, 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법은 감염병 확산 모의 서버가 적용한 기상 조건 그룹별 제2 감염병 확산 전파 지역들을 제1 감염병 확산 전파 지역과 각각 비교하여 오차율을 판단하는 단계 (S1105)를 포함할 수 있다. 보다 구체적으로, 감염병 확산 모의 서버는 제1 감염병 확산 전파 지역(GE1)과 제1 기상 조건 그룹이 적용된 제2 감염병 확산 전파 지역(GE2)을 비교하여 차이가 나는 전파 면적을 제1 감염병 확산 전파 지역(GE1) 대비 오차율로 할 수 있다. 마찬가지로 다른 조합의 기상 그룹이 적용된 제2 감염병 확산 전파 지역과 제1 감염병 확산 전파 지역(E1)을 비교하여 오차율들을 판단할 수 있다.

또한, 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법은 감염병 확산 모의 서버가 오차율이 가장 작은 기상 조건 그룹을 감염병에 대한 주요 기상 조건 그룹으로 판단하는 단계(S1106)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 감염병 확산 모의 서버는 제1 기상 조건 그룹이 적용된 제2 감염병 확산 전파 지역(GE2)의 오차율이 가장 작으면 제1 기상 조건 그룹을 감염병에 대한 주요 기상 조건 그룹으로 판단할 수 있다.

따라서, 본 발명은 실제적인 감염병 확산 근원 위치 파악 및 감염병 전파 위치 예측할 수 있다. 또한, 본 발명은 감염병 확산에 영향을 많이 주는 기상 조건을 파악할 수 있다.

도 13은 또 다른 실시예에 따른 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법이고, 도 14는 도 13의 또 다른 실시예에 따른 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법을 설명하기 위한 시뮬레이션 모습이다.

도 13을 참조하면, 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법은 감염병 확산 모의 서버가 실시간 기상 정보 제공 서버로부터 훈련 시나리오에 따라 감염병 확산 모의 훈련을 실시하고자 하는 지역의 실시간 기상 정보를 수신하는 단계(S1301)을 포함할 수 있다. 도 4를 참조하면, 기상 정보는 도 4의 우측 하단에 기상정보 모습이다. 기상 정보는 바람 정보인 제1 기상 정보, 기온 정보인 제2 기상 정보, 강수량 정보인 제3 기상 정보, 강설량 정보인 제4 기상 정보를 포함할 수 있다. 바람 정보인 제1 기상 정보는 풍속 정보인 제1-1 기상 정보, 풍향 정보인 제1-2 기상정보를 포함할 수 있다.

또한, 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법은 감염병 확산 모의 서버가 감염병이 확산된 위치 및 수신된 상기 기상정보에 이용하여 감염병 확산 근원 위치를 예측하는 단계(S1302)를 포함할 수 있다. 보다 구체적으로, 감염병 확산 모의 서버는 제1 내지 제4 기상 정보를 이용하여 감염병 확산 근원 위치를 예측할 수 있다. 일 예로, 감염병 확산 모의 서버는 감염병이 탐지된 지역에 바람 정보인 제1 기상정보 중 풍향 정보인 제1-2 기상정보를 반대 방향으로 적용하고, 제1 기상정보 중 풍속 정보인 제1-1 기상정보, 기온 정보인 제2 기상 정보, 강수량 정보인 제3 기상 정보, 강설량 정보인 제4 기상 정보는 실시간으로 적용하여 감염병 확산 근원 위치를 파악 할 수 있다. 예를 들어, 도 4를 참조하면, 감염병 확산 모의 서버는 감염병 확산 지역(S)에서 감염병이 확산되면 제1-2 기상정보를 SW로 하고, 제1-1 기상정보는 8m/s, 제2 기상 정보는 23도, 제3 기상 정보는 0mm, 제4 기상 정보는 0mm로 S 지역에서 적용하여 감염병 확산 근원 위치(G)를 예측할 수 있다.

또한, 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법은 감염병 확산 모의 서버가 감염병 확산 지역 주변에 감염병 확산 방지물 설치를 확인하는 단계(S1303)를 포함할 수 있다. 보다 구체적으로, 감염병 확산 모의서버는 감염병 종류에 따라 매칭되는 감염병 확산 방지물을 설치할 수 있다. 일 예로, 바람에 영향을 많이 받는 감염병의 경우 감염병 확산 모의 서버의 확산 방지물 모델(123)이 감염병 확산 방지물을 시뮬레이션 지도 상에 입력할 수 있다. 예시적으로, 인구 밀집지역에 예를 들어 장벽물 또는 지붕물과 같은 감염병 확산 방지물이 시뮬레이션 지도 상에 설치될 수 있다. 기온에 영향을 많이 받는 감염병의 경우, 감염병 확산 모의 서버는 온도를 낮출 수 있는 천막과 같은 지붕물, 인공 강수 장치, 인공 강설 장치와 같은 감염병 확산 방지물을 시뮬레이션 지도 상에 설치할 수 있다. 강수 및 강설에 영향을 많이 받는 감염병의 경우, 감염병 확산 모의 서버는 인구 밀집지역에 지붕물을 설치할 수 있다. 예를 들어, 도 14는 감염병이 확산되는 소정의 위치에 장벽물(B)을 설치한 모습이다.

또한, 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법은 감염병 확산 모의 서버가 예측된 감염병 확산 근원 위치에서 실제 기상정보 및 감염병 확산방지물를 이용하여 감염병 확산 전파 지역을 예측하는 단계(S1304)를 포함할 수 있다. 보다 구체적으로, 감염병 확산 모의 서버가 감염병 확산 방지물을 시뮬레이션 지도 상에 배치하면 감염병 확산 방지물에 의해 감염병 확산 속도가 감소될 수 있다. 그리고, 이에 따른 전반적인 감염병 확산 전파 지역을 감염병 확산 모의 서버는 예측할 수 있다. 예를 들어, 도 14를 참조하면, 감염병 확산 모의 서버는 감염병 확산 방지물(B)에 의해 감염병 확산 전파 위치(E)를 도 4의 같은 기상 조건에서의 감염병 확산 전파 위치(E)보다 전파가 덜 된 것으로 예측할 수 있다.

따라서, 본 발명은 실제적인 감염병 확산 근원 위치 파악 및 감염병 전파 위치를 예측할 수 있다. 또한, 본 발명은 실제 기상 조건 및 감염병 확산 방지물에 의한 실제적인 감염병 확산 전파 위치를 예측할 수 있다.

다른 측면에서, 감염병 확산 모의 서버는 이미 감염병이 확산된 것으로 판단된 감염병 확산 지역을 설정하고, 해당 지역의 지도 상에 복수의 영역들 각각에 감염병 확산 방지물을 설치하여 감염병 확산 방지물에 의한 감염병 확산 방지 정도에 관한 제1 확산 방지 정보를 추출할 수 있다. 그리고, 감염병 확산 방지물에 대한 종류를 변경하면서 감염병 확산 방지 정도 및 감염병 확산 방지물을 설치하는데 소요되는 시간에 관한 제2 확산 방지 정보를 추출할 수 있다. 상세하게, 감염병 확산 모의 서버는 표시된 감염병 확산 지역에 대한 지도 상의 복수의 영역들 각각에 감염병 확산 방지물을 설치하여 감염병 확산 정보를 시뮬레이션하여 제1 확산 방지 정보를 추출하고, 감염병 확산 방지물의 종류를 변경하면서 감염병 확산 정보를 시뮬레이션하여 제2 확산 방지 정보를 추출할 수 있다. 그리고 제2 확산 방지 정보는 미리 저장된 감염병 확산 방지물의 종류별 설치 시간 정보를 포함할 수 있다.

감염병 확산 모의 서버는 감염병 확산 지역으로부터 감염병이 확산될 가능성이 있는 제1 확산 예측 지역들에 대한 정보를 추출한다. 그리고, 감염병 확산 모의 서버는 제1 확산 예측 지역들에 대한 정보를 감염병이 확산될 가능성이 높은 순위에 따라서 정렬할 수 있다. 그리고, 감염병 확산 모의 서버는 제1 확산 예측 지역들을 우선 순위에 따라 가장 감염병 확산 가능성이 높은 지역에서부터 감염병 확산 가능성이 가장 낮은 지역들까지 개별적으로 이들의 제1 지리 정보와 이미 감염병이 확산된 것으로 판단된 감염병 확산 지역의 제2 지리 정보를 서로 비교할 수 있다. 그리고, 감염병 확산 모의 서버는 제1 지리 정보들 중에서 감염병 확산 지역의 제2 지리 정보와 기 설정치 이상의 유사도를 보이는 제3 지리 정보를 추출하고, 제3 지리 정보에 대응하는 제2 확산 예측 지역들을 추출할 수 있다. 그리고, 감염병 확산 모의 서버는 추출된 제2 확산 예측 지역들 각각에 감염병이 확산되어 도달할 시간을 추정하여 감염병 확산 도달 시간 추정치를 생성할 수 있다. 그리고, 감염병 확산 모의 서버는 제2 확산 예측 지역들 감염병 확산 시간이 기 설정치 미만인 제3 확산 예측 지역내에 감염병 확산 방지물을 설치한다. 이 때, 감염병 확산 모의 서버는 제3 확산 예측 지역내의 영역을 감염병 확산 지역의 복수의 영역과 매칭시켜 제3 확산 예측 지역을 복수의 영역으로 구분할 수 있다. 여기서의 매칭은 제3 확산 예측 지역을 복수의 영역들 중에서 감염병 확산 지역의 복수의 영역과 유사도가 높은 지형을 가진 영역을 감염병 확산 지역의 복수의 영역과 서로 매칭시키는 것이다. 그리고, 감염병 확산 모의 서버는 제1 및 제2 확산 방지 정보 그리고 감염병 확산 도달 시간 추정치에 기초하여 제3 확산 예측 지역 내의 구분된 영역들 중에서 최적의 감염병 확산 방지물 설치 위치를 설정할 수 있다. 따라서, 제3 확산 예측 지역 내의 구분된 영역들 중에서 제1 영역에 감염병 확산 방지물을 설치하는 것이 가장 바람직한 경우라고 하여도, 감염병 확산 도달 시간 추정치에 따라 감염병 확산 방지물을 설치가 완료되기전에 이미 감염병이 확산되는 경우라면 후순위인 다른 종류의 감염병 확산 방지물을 설치하거나, 후순위의 다른 영역인 제2 영역에 감염병 확산 방지물을 설치할 수 있다. 이 때의 제2 영역에 감염병 확산 방지물을 설치하는 경우나, 제1 영역에 후순위인 다른 종류의 감염병 확산 방지물을 설치하는 경우 감염병이 확산되기 전에 감염병 확산 방지물 설치가 완료될 수 있는 경우이다. 즉, 감염병 확산 모의 서버는 제3 확산 예측 지역에서 복수의 영역들 중에서 감염병 확산 방지물을 설치할 최적의 영역과 최적의 감염병 확산 방지물의 종류를 설정하여 표시할 수 있다. 따라서, 관리자는 확산 예측 지역에서 추가적인 감염병 확산을 방지하기 위한 조치를 신속하고 효율적으로 진행할 수 있다. 또한, 시뮬레이션의 경우 컴퓨팅 장치에서 수행되므로, 시뮬레이션 지도 상에 감염병 확산 방지물의 설치가 빠른 시간에 이루어진다. 그러나, 실물의 감염병 확산 방지물을 특정 영역에 설치하는데는 이보다 훨씬 더 많은 시간이 소요된다. 따라서, 실물의 감염병 확산 방지물을 특정 영역에 설치하는데 소요되는 시간과, 시설물이 설치되는 영역에 감염병이 도달하는 시간을 고려하여 감염병이 도달하기 전에 감염병 확산 방지물이 설치될 수 있도록 하는 요소를 고려함으로써 보다 실제적이고 현실에 적용 가능한 시뮬레이션 결과를 얻을 수 있다.

이상 설명된 본 발명에 따른 실시예는 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 실행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수 있다. 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은, 프로그램 명령어를 저장하고 실행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의하여 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용하여 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위하여 하나 이상의 소프트웨어 모듈로 변경될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

본 발명에서 설명하는 특정 실행들은 일 실시 예들로서, 어떠한 방법으로도 본 발명의 범위를 한정하는 것은 아니다. 명세서의 간결함을 위하여, 종래 전자적인 구성들, 제어 시스템들, 소프트웨어, 상기 시스템들의 다른 기능적인 측면들의 기재는 생략될 수 있다. 또한, 도면에 도시된 구성 요소들 간의 선들의 연결 또는 연결 부재들은 기능적인 연결 및/또는 물리적 또는 회로적 연결들을 예시적으로 나타낸 것으로서, 실제 장치에서는 대체 가능하거나 추가의 다양한 기능적인 연결, 물리적인 연결, 또는 회로 연결들로서 나타내어질 수 있다. 또한, “필수적인”, “중요하게” 등과 같이 구체적인 언급이 없다면 본 발명의 적용을 위하여 반드시 필요한 구성 요소가 아닐 수 있다.

또한 설명한 본 발명의 상세한 설명에서는 본 발명의 바람직한 실시 예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자 또는 해당 기술분야에 통상의 지식을 갖는 자라면 후술할 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 기술 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명의 기술적 범위는 명세서의 상세한 설명에 기재된 내용으로 한정되는 것이 아니라 특허청구범위에 의해 정하여져야만 할 것이다.

10 감염병 확산 모의 서버
20 외부장치
30 기상 정보 제공 서버
40 네트워크

Claims (7)

1. 감염병 확산 모의 서버를 이용하여 감염병 확산 위치를 예측하는 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법으로서,
   상기 감염병 확산 모의 서버가 실시간 기상 정보를 수신하는 단계;
   상기 감염병 확산 모의 서버가 감염병이 확산된 위치 및 수신된 상기 실시간 기상 정보를 이용하여 감염병 확산 근원 위치를 예측하는 단계;
   상기 감염병 확산 모의 서버가 상기 예측된 감염병 확산 근원 위치에서 상기 실시간 기상 정보를 이용하여 감염병 확산 전파 위치를 예측하는 단계;
   상기 감염병 확산 모의 서버는 표시부에서 표시된 시뮬레이션 지도 상에 이미 감염병이 확산된 것으로 판단된 감염병 확산 지역을 설정하고, 설정된 감염병 확산 지역을 제1 복수의 영역으로 구분하여 상기 제1 복수의 영역들 각각에 감염병 확산 방지물을 설치하여 상기 감염병 확산 방지물에 의한 감염병 확산 방지 정도에 관한 제1 확산 방지 정보를 추출하며, 상기 감염병 확산 방지물의 종류에 따른 감염병 확산 방지 정도 및 감염병 확산 방지물을 설치하는데 소요되는 시간에 관한 제2 확산 방지 정보를 추출하는 단계;
   상기 감염병 확산 모의 서버는 상기 감염병 확산 지역으로부터 감염병이 확산될 가능성이 있는 제1 확산 예측 지역들에 대한 정보를 추출하는 단계;
   상기 감염병 확산 모의 서버는 상기 제1 확산 예측 지역들 각각의 제1 지리 정보들 중에서 중에서 상기 감염병 확산 지역의 제2 지리 정보와 기 설정치 이상의 유사도를 보이는 제3 지리 정보를 추출하고, 상기 제3 지리 정보를 가진 제2 확산 예측 지역들을 추출하고, 상기 제2 확산 예측 지역들 각각에 감염병이 확산되어 도달할 시간을 추정하여 감염병 확산 도달 시간 추정치를 생성하고, 상기 제2 확산 예측 지역들 중에서 감염병 확산 시간이 기 설정치 미만인 제3 확산 예측 지역을 추출하는 단계; 및
   상기 감염병 확산 모의 서버는 상기 제3 확산 예측 지역에서 상기 제1 복수의 영역과 매칭되는 제2 복수의 영역들 각각에 감염병 확산 방지물의 설치할 때의 설치 소요 시간에 대한 정보와 상기 제3 확산 예측 지역으로의 감염병 확산 시간에 대한 정보에 기초하여 상기 제2 복수의 영역들 중 감염병 확산 방지물을 설치할 영역과 감염병 확산 방지물의 종류를 설정하는 단계;를 포함하는
   감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법.
2. 제1 항에 있어서,
   상기 실시간 기상 정보는 바람 정보인 제1 기상 정보 또는 기온 정보인 제2 기상 정보를 포함하고,
   상기 제1 기상 정보는 풍속 정보인 제1-1 기상 정보 및 풍향 정보인 제1-2 기상정보를 포함하는
   감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법.
3. 제1 항에 있어서,
   상기 감염병 확산 모의 서버가 상기 예측된 감염병 확산 근원 위치에서 상기 실시간 기상 정보를 이용하여 감염병 확산 전파 위치를 예측하는 단계는, 상기 감염병 확산 모의 서버가 예측된 감염병 확산 근원 위치에서 실제 기상정보를 이용하여 기상 조건에 가변 인자를 적용하여 기상 조건을 전체적으로 강화 또는 완화하여 감염병 확산 전파 위치를 예측하는
   감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법.
4. 제3 항에 있어서,
   상기 가변 인자는 제1 기상정보 중 제 1-1 기상정보에 적용되는 제1 가변인자, 제2 기상정보에 적용되는 제2 가변인자를 포함하는
   감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법.
5. 제1 항에 있어서,
   상기 감염병 확산 모의 서버가 상기 예측된 감염병 확산 근원 위치에서 상기 실시간 기상 정보를 이용하여 감염병 확산 전파 위치를 예측하는 단계는, 상기 감염병 확산 모의 서버가 예측된 감염병 확산 근원 위치에서 실제 기상정보 중 특정 지역과 매칭되는 기상 조건에 가변인자를 적용하여 감염병 확산 전파 위치를 예측하는
   감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법.
6. 제5 항에 있어서,
   상기 감염병 확산 모의 서버는 좌우가 높고 좁아지는 지리적 위치는 제1 기상 정보를 매칭하는
   감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법.
7. 삭제

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