KR20210043230A - Apparatus and system and method for ifectious disease spread location prediction simulation - Google Patents

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KR20210043230A KR1020190126156A KR20190126156A KR20210043230A KR 20210043230 A KR20210043230 A KR 20210043230A KR 1020190126156 A KR1020190126156 A KR 1020190126156A KR 20190126156 A KR20190126156 A KR 20190126156A KR 20210043230 A KR20210043230 A KR 20210043230A
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Abstract

According to an embodiment of the present invention, an infectious disease spread location prediction simulation method predicts an infectious disease spread location using an infectious disease spread simulation server. The method comprises the following steps of: allowing an infectious disease spread simulation server to receive real-time weather information; allowing the infectious disease spread simulation server to predict an infectious disease spread origin location using a location where an infectious disease is spread and the received real-time weather information; and allowing the infectious disease spread simulation server to predict an infectious disease spread propagation location using the real-time weather information at the predicted infectious disease spread origin location. Therefore, the present invention can find an actual infectious disease spread origin location and predict an infectious disease origin location.

Description

감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 장치 및 시스템 및 방법{Apparatus and system and method for ifectious disease spread location prediction simulation}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.The present invention relates to an apparatus, system, and method for predicting the spread of infectious diseases. In more detail, the present invention relates to an infectious disease spreading location prediction simulation apparatus, system, and method for actually predicting the infectious disease spreading location by using real-time weather information on a specific area for which infectious disease spreading simulation is to be performed.

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.In order to simulate the spread of infectious diseases in the computer emergency preparedness training system using the M&S (Modeling & Simulation) technique, it is necessary to predict and simulate the spread of the infectious disease. For reference, the M&S (Modeling & Simulation) technique is an abbreviation of modeling and simulation, and is a technique to design a model instead of an actual experiment, and predict and supplement problems through a virtual experiment. For example, in the field of defense science and technology, the M&S (Modeling & Simulation) technique is a scientific technique that models characteristics and functions similar to the battlefield, and predicts and verifies experimental results through simulation in this environment. It is being utilized as.

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.Currently, computer-based M&S training systems are mostly used by the military. The diffusion of chemistry is only diffused along the wind direction, and the range of diffusion is calculated using wind speed, and a certain distance is simulated based on the center point. In the military training system, a 1KM × 1KM topographic grid is represented as a source of pollution based on its center point, and this is simulated to represent the pollution of the entire grid.

단순하게 풍향과 같은 방향으로 확산되는 것은 컴퓨터를 이용하는 훈련시스템의 실전성을 다소 결여시키는 문제가 있다.The simple spread in the same direction as the wind direction has a problem that somewhat lacks the practicality of the training system using a computer.

대한민국등록특허공보 10-1668077Korean Registered Patent Publication 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.The present invention is to provide a simulation apparatus, system and method for predicting an infectious disease spreading location capable of identifying the location of an actual infectious disease spreading source and predicting the spreading location of infectious diseases.

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.In addition, the present invention provides an infectious disease spreading location prediction simulation apparatus, system, and method capable of predicting the location of the spread of infectious diseases and predicting the location of spread of infectious diseases that can predict when weather conditions are mitigated or worsened based on actual infectious disease spread data. will be.

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.In addition, the present invention provides an apparatus, system, and method for predicting the spread of infectious disease locations that can grasp weather conditions that have a large influence on the spread of infectious diseases.

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.In addition, the present invention provides a simulation apparatus, system and method for predicting an infectious disease spreading location that can predict an actual infectious disease spreading location due to an actual weather condition and an infectious disease spreading prevention material.

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.A simulation method for predicting an infectious disease spreading location according to an embodiment is a simulation method for predicting an infectious disease spreading location using an infectious disease spreading simulation server, the method comprising: receiving, by the infectious disease spreading simulation server, real-time weather information; Predicting, by the infectious disease spread simulation server, the location of the spread of the infectious disease using the location of the spread of the infectious disease and the received real-time weather information; And predicting, by the infectious disease spread simulation server, a spreading location of the infectious disease using the real-time weather information at the predicted spreading source location of the infectious disease.

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.In addition, in the method for predicting the spread of infectious diseases according to an embodiment, the real-time meteorological information includes first weather information that is wind information or second weather information that is temperature information, and the first weather information is the first weather information that is wind speed information. 1 It may include weather information and the weather information 1-2, which is wind direction information.

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.In addition, the infectious disease spreading location prediction simulation method according to an embodiment includes the step of predicting, by the infectious disease spreading simulation server, the infectious disease spreading spread location using the real-time weather information at the predicted infectious disease spreading source location, the infectious disease spreading simulation server A variable factor is applied to the weather condition using actual weather information at the predicted source location of the infectious disease spread, and the weather condition can be strengthened or alleviated as a whole to predict the location of the spread of the infectious disease.

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.In addition, in the method for predicting the spread of infectious diseases according to the embodiment, the variable factor includes a first variable factor applied to the weather information 1-1 of the first weather information, and a second variable factor applied to the second meteorological boat. can do.

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.In addition, the infectious disease spreading location prediction simulation method according to an embodiment includes the step of predicting, by the infectious disease spreading simulation server, the infectious disease spreading spread location using the real-time weather information at the predicted infectious disease spreading source location, the infectious disease spreading simulation server A variable factor can be applied to the weather conditions matching a specific region among actual weather information from the predicted infectious disease spreading source location to predict the spreading location of the infectious disease.

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.In addition, in the simulation method for predicting the spread of an infectious disease according to an embodiment, the infectious disease spread simulation server may match first weather information with a geographic location where the left and right sides are high and narrow.

실시예에 따른 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체는 상기 단계들을 저장할 수 있다.A non-transitory computer-readable medium according to an embodiment may store the above steps.

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.On the other side, the infectious disease spread simulation server sets an infectious disease spreading area determined to have already spread on the simulation map displayed on the display unit, and divides the set infectious disease spreading area into a first plurality of areas, An infectious disease spread prevention material is installed in each of the areas to extract first spread prevention information about the degree of infectious disease spread prevention by the infectious disease spread prevention material, and the infectious disease spread prevention degree and infectious disease spread prevention material according to the type of the infectious disease spread prevention material Extracting second diffusion prevention information regarding a time required to install the device; Extracting, by the infectious disease spread simulation server, information on first spread prediction regions in which the infectious disease is likely to spread from the infectious disease spread region; The infectious disease spread simulation server extracts third geographic information showing a degree of similarity greater than or equal to a preset value to the second geographic information of the infectious disease spread from among the first geographic information of each of the first prediction regions, and the third geographic information Infectious disease spreading arrival time estimate is generated by extracting second spread prediction regions with information, estimating the time to reach each of the second spread prediction regions, and generating an infectious disease spreading time estimate among the second spread prediction regions. Extracting a third spreading prediction region whose spreading time is less than a preset value; And the infectious disease spread simulation server, information on the installation time required when installing the infectious disease spread prevention material in each of the second plurality of regions matching the first plurality of regions in the third spread prediction region and the third spread prediction. Providing a simulation method for predicting an infectious disease spread further comprising: setting an area to install an infectious disease spread prevention material and a type of the infectious disease spread prevention material among the second plurality of areas based on information on the infectious disease spreading time to the region. You may.

본 발명은 실제적인 감염병 확산 근원 위치 파악 및 감염병 전파 위치 예측할 수 있다.The present invention can determine the actual location of the spread of infectious diseases and predict the location of the spread of infectious diseases.

또한, 본 발명은 실제적인 감염병 확산 데이터 기반으로 기상 조건이 완화 또는 악화되었을 때의 예측할 수 있다.In addition, the present invention can predict when weather conditions are alleviated or worsened based on actual infectious disease spread data.

또한, 본 발명은 감염병 확산에 영향을 주는 지리적 환경에 따른 감염병 전파 위치를 예측할 수 있다.In addition, the present invention can predict the location of infectious disease spread according to the geographical environment that affects the spread of the infectious disease.

또한, 본 발명은 감염병 확산에 영향을 많이 주는 기상 조건을 파악할 수 있다.In addition, the present invention can grasp the weather conditions that have a lot of influence on the spread of infectious diseases.

또한, 본 발명은 실제 기상 조건 및 감염병 확산 방지물에 의한 실제적인 감염병 확산 전파 위치 예측할 수 있다.In addition, the present invention can predict the actual infectious disease spread propagation position due to the actual weather conditions and the infectious disease spread prevention material.

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.
1 is a block diagram of a simulation system for predicting the spread of infectious diseases.
2 is a block diagram illustrating a modeling unit of an infectious disease spread simulation server.
3 is a simulation method for predicting the spread of infectious diseases according to an embodiment.
4 is a view illustrating a simulation method for predicting the spread of infectious diseases according to the exemplary embodiment of FIG. 3.
5 is a simulation method for predicting the spread of infectious diseases according to another embodiment.
6 is a view illustrating a simulation method for predicting the spread of an infectious disease according to another embodiment of FIG. 5.
7 is a simulation method for predicting the spread of infectious diseases according to another embodiment.
FIG. 8 is a simulation diagram for explaining a simulation method for predicting the spread of an infectious disease according to another embodiment of FIG. 7.
9 is a simulation method for predicting the spread of infectious diseases according to another embodiment.
10 is a view illustrating a simulation method for predicting the spread of infectious diseases according to another embodiment of FIG. 9.
11 is a simulation method for predicting the spread of infectious diseases according to another embodiment.
12 is a view illustrating a simulation method for predicting the spread of an infectious disease according to another embodiment of FIG. 11.
13 is a simulation method for predicting the spread of infectious diseases according to another embodiment.
14 is a view illustrating a simulation method for predicting the spread of an infectious disease according to another embodiment of FIG. 13.

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.Since the present invention can apply various transformations and have various embodiments, specific embodiments are illustrated in the drawings and will be described in detail in the detailed description. Effects and features of the present invention, and a method of achieving them will become apparent with reference to the embodiments described below in detail together with the drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below and may be implemented in various forms. In the following embodiments, terms such as first and second are used for the purpose of distinguishing one constituent element from other constituent elements rather than a limiting meaning. In addition, expressions in the singular include plural expressions unless the context clearly indicates otherwise. In addition, terms such as include or have means that the features or components described in the specification are present, and do not preclude the possibility of adding one or more other features or components in advance. In addition, in the drawings, the size of components may be exaggerated or reduced for convenience of description. For example, the size and thickness of each component shown in the drawings are arbitrarily shown for convenience of description, and thus the present invention is not necessarily limited to what is shown.

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.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings, and when describing with reference to the drawings, the same or corresponding constituent elements are assigned the same reference numerals, and redundant descriptions thereof will be omitted. .

도 1은 감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 시스템의 일 구성도이고, 도 2는 감염병 확산 모의 서버의 모델링부를 설명하기 위한 블록도이다.FIG. 1 is a block diagram of a system for predicting an infectious disease spreading location, and FIG. 2 is a block diagram illustrating a modeling unit of an infectious disease spreading simulation server.

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.Referring to FIG. 1, a simulation system for predicting an infectious disease spreading location may include an infectious disease spread simulation server 10, an external device 20, a weather information providing server 30, and a network 40.

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. The infectious disease spread simulation server 10 may receive real-time weather information of a specific area for simulation from the weather information providing server 30 through the network 40. In addition, the infectious disease spread simulation server 10 may simulate the spread of infectious diseases based on real-time weather information. In addition, the infectious disease spread simulation server 10 may transmit the infectious disease spread simulation data to the external device 20 so that the infectious disease spread simulation can be viewed.

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.More specifically, the infectious disease spread simulation server 10 may include a communication unit 110. The communication unit 110 may perform wired or wireless communication. The communication unit 110 is connected to the network 40 to receive real-time weather information of a specific area for simulation from the weather information providing server 30 and transmit it to the modeling unit 120.

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.In addition, the infectious disease spread simulation server 10 may include a modeling unit 120. The modeling unit 120 may store models of components used for simulation of the spread of infectious diseases and provide them to the simulation unit 140. For example, referring to FIG. 2, the modeling unit 120 may include a meteorological model 121, a terrain model 122, and a diffusion barrier model 123. The meteorological model 121 may model and store real-time weather information for a specific area received from the meteorological information providing server 30. For example, the meteorological information may include first weather information that is wind information, second weather information that is temperature information, third weather information that is precipitation information, and fourth weather information that is snowfall information. The first weather information, which is wind information, may include 1-1 weather information, which is wind speed information, and 1-2 weather information, which is wind direction information. In addition, the meteorological model 121 may model and store meteorological information controlled by the setting unit 130. The terrain model 122 may model and store a terrain object for a specific area for simulation. The diffusion preventing material model 123 may model and store a diffusion preventing material for preventing the spread of infectious diseases. For example, the diffusion preventing material may be a barrier material that can block wind, a roof material such as a tent that can block precipitation or rainfall, an artificial precipitation device that sprays water, and an artificial snowfall device that sprays snow.

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.In addition, the infectious disease spread simulation server 10 may include a setting unit 130. The setting unit 130 may be a component for inputting data on a model or numerical values of the model arranged in the modeling unit 120 or the simulation unit 140. The setting unit 130 may be connected wirelessly or wired to the input unit 21 of the external device 20. In addition, the setting unit 130 may receive a variable factor for changing weather information. For example, the setting unit 130 may include a first variable factor applied to first weather information, a second variable factor applied to second weather information, a third variable factor applied to third weather information, and fourth weather information. A fourth variable factor applied to may be input.

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.In addition, the infectious disease spread simulation server 10 may include a simulation unit 140. The simulation unit 140 may simulate the spread of an infectious disease in a specific region according to a model provided to the modeling unit 120 and a setting by the setting unit 130. In particular, the infectious disease spread simulation server 10 may predict the location of the source of the spread of the infectious disease, and the location of the spread of the infectious disease, based on actual weather information. A detailed description of this follows the description of the simulation method for predicting the spread of infection in FIGS. 3 to 14.

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.The meteorological information providing server 30 may provide real-time meteorological information for a specific area for simulation to the infectious disease spread simulation server 10 through the network 40. For example, the meteorological information providing server 30 may be a super computer of the Meteorological Agency. As another example, the meteorological information providing server 30 may be one or more observatory servers that collect and provide weather information in real time from one or more observatories arranged in a specific area.

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.The external device 20 may include an input unit 21 for receiving data input to the setting unit 130 of the infectious disease spread simulation server 10. In addition, the external device 20 may include a display unit 22 capable of displaying an infectious disease spread simulation provided by the infectious disease spread simulation server 10.

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.3 is a simulation method for predicting an infectious disease spreading location according to an embodiment, and FIG. 4 is an exemplary view of a simulation map displayed on a display unit for explaining the simulation method for predicting the spreading location of an infectious disease according to the embodiment of FIG. 3.

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.Referring to FIG. 3, in the simulation method for predicting the spread of infectious diseases according to an embodiment of the present invention, the infectious disease spread simulation server collects real-time weather information of an area to perform simulation training for spread of infectious diseases according to a training scenario from a real-time weather information providing server. It may include a receiving step (S301). Referring to FIG. 4, the weather information is a shape of the weather information at the lower right of FIG. 4. The meteorological information may include first weather information that is wind information, second weather information that is temperature information, third weather information that is precipitation information, and fourth weather information that is snowfall information. The first weather information, which is wind information, may include 1-1 weather information, which is wind speed information, and 1-2 weather information, which is wind direction information.

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.In addition, the simulation method for predicting the spread of the infectious disease according to an embodiment of the present invention includes a step (S302) of predicting the location of the spread of the infectious disease using the location of the spread of the infectious disease and the received meteorological information by the infectious disease spread simulation server. I can. More specifically, the infectious disease spread simulation server may predict the location of the origin of the spread of the infectious disease using the first to fourth weather information. As an example, the infectious disease spread simulation server applies the wind direction information 1-2, which is the wind direction information, to the area where the infectious disease is detected, and applies the wind speed information 1-1, which is the wind speed information, among the first weather information. The weather information, the second weather information, which is temperature information, the third weather information, which is precipitation information, and the fourth weather information, which is snowfall information, are applied in real time to determine the location of the source of the spread of infectious diseases. For example, referring to FIG. 4, when an infectious disease spreads in an infectious disease spreading area (S), the infectious disease spread simulation server uses the 1-2 weather information as SW, and the 1-1 weather information is 8 m/s, and the second The weather information is 23 degrees, the third weather information is 0 mm, and the fourth weather information is 0 mm. By applying it in the S area, the source location (G) of the spread of the infectious disease can be predicted.

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.In addition, the simulation method for predicting the spread of the infectious disease according to an embodiment of the present invention may include a step (S303) of predicting the spread of the spread of the infectious disease using real-time weather information at the source location of the predicted spread of the infectious disease by the infectious disease spread simulation server. have. More specifically, the infectious disease spread simulation server may predict the spread of the infectious disease spread by applying the first to fourth weather information at the source location of the spread of the infectious disease. For example, referring to FIG. 4, the infectious disease spread simulation server sets the 1-1 weather information to 8 m/s, the 1-2 weather information to NE, and the second weather information at the predicted infectious disease spread source location (G). The information is 23 degrees, the third weather information is 0 mm, and the fourth weather information is 0 mm. By applying it in the G area, the infectious disease spreading area (E) can be predicted. As the wind speed increases in the first weather information of the weather information, the spreading rate of an infectious disease may increase. In addition, if the temperature, which is the second meteorological information, is too high or too low, population movement may be reduced and the spread of infectious diseases may be reduced, and in the case of infectious diseases weak to heat, the spread of infectious diseases may be reduced if the temperature is high. In addition, the amount of precipitation or snowfall corresponding to the 3rd weather information or the 4th weather information is, depending on the type of infectious disease, the greater the amount, the lower the population movement, so the rate of spread of infectious diseases may decrease. In the case of infectious diseases transmitted by water, the amount The more these are, the faster the spread of infectious diseases can be.

따라서, 본 발명은 실제적인 감염병 확산 근원 위치 파악 및 감염병 전파 위치 예측할 수 있다.Therefore, the present invention can determine the actual location of the spread of infectious diseases and predict the location of the spread of infectious diseases.

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.5 is a simulation method for predicting an infectious disease spreading location according to another embodiment, and FIG. 6 is a simulation for explaining a simulation method for predicting an infectious disease spreading location according to another embodiment of FIG. 5.

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.Referring to FIG. 5, in the simulation method for predicting the spread of infectious diseases according to another embodiment of the present invention, the infectious disease spread simulation server receives real-time weather information of an area to be simulated for spreading infectious diseases according to a training scenario from a real-time meteorological information providing server. It may include a receiving step (S501). Referring to FIG. 4, the weather information is a shape of the weather information at the lower right of FIG. 4. The meteorological information may include first weather information that is wind information, second weather information that is temperature information, third weather information that is precipitation information, and fourth weather information that is snowfall information. The first weather information, which is wind information, may include 1-1 weather information, which is wind speed information, and 1-2 weather information, which is wind direction information.

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.In addition, the simulation method for predicting the spread of infectious diseases according to another embodiment of the present invention includes the step (S502) of predicting, by the infectious disease spread simulation server, the location of the spread of the infectious disease and the location of the origin of the spread of the infectious disease using the received meteorological information. I can. More specifically, the infectious disease spread simulation server may predict the location of the origin of the spread of the infectious disease using the first to fourth weather information. As an example, the infectious disease spread simulation server applies the wind direction information 1-2, which is the wind direction information, to the area where the infectious disease is detected, and applies the wind speed information 1-1, which is the wind speed information, among the first weather information. The weather information, the second weather information, which is temperature information, the third weather information, which is precipitation information, and the fourth weather information, which is snowfall information, are applied in real time to determine the location of the source of the spread of infectious diseases. For example, referring to FIG. 4, when an infectious disease spreads in an infectious disease spreading area (S), the infectious disease spread simulation server uses the 1-2 weather information as SW, and the 1-1 weather information is 8 m/s, and the second The weather information is 23 degrees, the third weather information is 0 mm, and the fourth weather information is 0 mm. By applying it in the S area, the source location (G) of the spread of the infectious disease can be predicted.

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. In addition, the simulation method for predicting the spread of infectious diseases according to another embodiment of the present invention is to predict the spread of the spread of infectious diseases by reinforcing or mitigating the weather conditions as a whole using actual weather information at the predicted spreading source location of the infectious disease. It may include step S503. More specifically, the infectious disease spread simulation server may strengthen or alleviate the weather condition by applying a variable factor to the weather condition. The variable factor is a first variable factor applied to weather information 1-1, a second variable factor applied to the second weather information, a third variable factor applied to the third weather information, and the fourth weather information. It may include a fourth variable factor applied to. Each variable factor can be applied with a value greater than 1 to reinforce and less than 1 to reinforce. For example, referring to FIG. 6, the infectious disease simulation server predicts an infectious disease spread spread area (E) by applying a variable factor for reinforcing meteorological information to each of the real-time weather information in the infectious disease spread source area (G). . Compared with FIG. 4, since the weather information was enhanced in FIG. 6, it can be seen that the spreading area of the infectious disease is wider and located farther away.

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.Therefore, the present invention can determine the actual location of the spread of infectious diseases and predict the location of the spread of infectious diseases. In addition, the present invention can predict when weather conditions are alleviated or worsened based on actual infectious disease spread data.

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.7 is a simulation method for predicting an infectious disease spreading location according to another embodiment, and FIG. 8 is a simulation for explaining a simulation method for predicting an infectious disease spreading location according to another embodiment of FIG. 7.

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.Referring to FIG. 7, in a simulation method for predicting an infectious disease spreading location according to another embodiment of the present invention, a real-time weather information of an area where an infectious disease spread simulation server is intended to perform simulation training of infectious disease spread according to a training scenario from a real-time weather information providing server. It may include a step of receiving (S701). Referring to FIG. 4, the weather information is a shape of the weather information at the lower right of FIG. 4. The meteorological information may include first weather information that is wind information, second weather information that is temperature information, third weather information that is precipitation information, and fourth weather information that is snowfall information. The first weather information, which is wind information, may include 1-1 weather information, which is wind speed information, and 1-2 weather information, which is wind direction information.

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.In addition, the simulation method for predicting the spread of infectious diseases according to another embodiment of the present invention includes a step (S702) of predicting, by the infectious disease spread simulation server, the location of the spread of the infectious disease and the source location of the spread of the infectious disease using the received meteorological information. can do. More specifically, the infectious disease spread simulation server may predict the location of the origin of the spread of the infectious disease using the first to fourth weather information. As an example, the infectious disease spread simulation server applies the wind direction information 1-2, which is the wind direction information, to the area where the infectious disease is detected, and applies the wind speed information 1-1, which is the wind speed information, among the first weather information. The weather information, the second weather information, which is temperature information, the third weather information, which is precipitation information, and the fourth weather information, which is snowfall information, are applied in real time to determine the location of the source of the spread of infectious diseases. For example, referring to FIG. 4, when an infectious disease spreads in an infectious disease spreading area (S), the infectious disease spread simulation server uses the 1-2 weather information as SW, and the 1-1 weather information is 8 m/s, and the second The weather information is 23 degrees, the third weather information is 0 mm, and the fourth weather information is 0 mm. By applying it in the S area, the source location (G) of the spread of the infectious disease can be predicted.

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.In addition, the simulation method for predicting the spread of an infectious disease according to another embodiment of the present invention spreads the spread of an infectious disease by applying a variable factor to a weather condition matching a specific region among actual weather information at the predicted infectious disease spread source location by the infectious disease spread simulation server. It may include a step of predicting the location (S703). More specifically, the infectious disease spread simulation server applies a variable factor to the matched weather conditions by matching specific weather conditions according to geographic environments such as areas with high winds, areas with high rainfall, and areas with relatively high temperatures. Thus, the spread of infectious diseases can be predicted. For example, the infectious disease spread simulation server may be applied by matching the first weather information and reinforcing the first variable factor to a geographical location in which the left and right sides are relatively high and narrow. In addition, the infectious disease spread simulation server matches the first weather information, the third weather information, and the fourth weather information to the geographic location of the surrounding high terrain such as a mountain, and reinforces the first variable factor to the first weather information. The third variable factor may be reinforced for meteorological information, and the fourth meteorological information may be reinforced and applied to the fourth meteorological information. This is because the wind blows strongly toward the bottom of the mountain or in the opposite direction of the mountain, or there is a lot of precipitation or snowfall when it is in the vicinity of a high terrain such as a mountain. In addition, the infectious disease spread simulation server may match the second weather information and apply a second variable factor to the second weather information in the case of a geographic location in which a high terrain surrounds and reinforces the second variable factor. This is because geographic locations with high terrain surrounding the surroundings may have relatively low air circulation and may have higher or lower temperatures than other regions. For example, referring to FIG. 8, the infectious disease spreading simulation server can see that the infectious disease spreading spreading location (E) from the infectious disease spreading source location (G) is biased in the NW direction compared to FIG. 4. This is because as the infectious disease spreads in the NE direction, the wind blows strongly in the NW direction due to the high terrain in the SE direction, and the spread of the infectious disease may be biased toward the NW direction.

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. Therefore, the present invention can determine the actual location of the spread of infectious diseases and predict the location of the spread of infectious diseases. In addition, the present invention can predict when weather conditions are alleviated or worsened based on actual infectious disease spread data. In addition, the present invention can predict the location of the infectious disease spread according to the geographic environment that affects the spread of the infectious disease.

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.9 is a simulation method for predicting an infectious disease spreading location according to another embodiment, and FIG. 10 is a simulation for explaining a simulation method for predicting an infectious disease spreading location according to another embodiment of FIG. 9.

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.Referring to FIG. 9, in a simulation method for predicting an infectious disease spreading location according to another embodiment of the present invention, a real-time weather information of an area in which an infectious disease spread simulation training is to be performed according to a training scenario from a real-time weather information providing server by an infectious disease spread simulation server. It may include a step of receiving (S901). Referring to FIG. 4, the weather information is a shape of the weather information at the lower right of FIG. 4. The meteorological information may include first weather information that is wind information, second weather information that is temperature information, third weather information that is precipitation information, and fourth weather information that is snowfall information. The first weather information, which is wind information, may include 1-1 weather information, which is wind speed information, and 1-2 weather information, which is wind direction information.

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.In addition, the simulation method for predicting the spread of infectious diseases according to another embodiment of the present invention includes a step (S902) of predicting, by the infectious disease spread simulation server, the location of the spread of the infectious disease and the source location of the spread of the infectious disease using the received meteorological information. can do. More specifically, the infectious disease spread simulation server may predict the location of the origin of the spread of the infectious disease using the first to fourth weather information. As an example, the infectious disease spread simulation server applies the wind direction information 1-2, which is the wind direction information, to the area where the infectious disease is detected, and applies the wind speed information 1-1, which is the wind speed information, among the first weather information. The weather information, the second weather information, which is temperature information, the third weather information, which is precipitation information, and the fourth weather information, which is snowfall information, are applied in real time to determine the location of the source of the spread of infectious diseases. For example, referring to FIG. 4, when an infectious disease spreads in an infectious disease spreading area (S), the infectious disease spread simulation server uses the 1-2 weather information as SW, and the 1-1 weather information is 8 m/s, and the second The weather information is 23 degrees, the third weather information is 0 mm, and the fourth weather information is 0 mm. By applying it in the S area, the source location (G) of the spread of the infectious disease can be predicted.

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.In addition, the simulation method for predicting the spread of infectious diseases according to another embodiment of the present invention includes the step of predicting the spread of the first infectious disease spread by using real-time weather information at the predicted infectious disease spread source location by the infectious disease spread simulation server (S903). Can include. More specifically, the infectious disease spread simulation server may predict the spread of the infectious disease spread by applying the first to fourth weather information at the source location of the spread of the infectious disease. For example, referring to FIG. 10, the infectious disease spread simulation server sets the 1-1 weather information to 4 m/s, the 1-2 weather information to NE, and the second weather information at the predicted infectious disease spread source location (G). The information is -10 degrees, the third weather information is 0 mm, and the fourth weather information is 0 mm, and is applied in the G area to predict the first infectious disease spreading area E1. As the wind speed increases in the first weather information among the weather information, the spreading rate of infectious diseases may be increased. In addition, if the temperature, which is the second meteorological information, is too high or too low, population movement may be reduced, so that the spreading rate of infectious diseases may be reduced, and in the case of infectious diseases weak to heat, the spreading rate of infectious diseases may be reduced if the temperature is high. In addition, as the amount of the third meteorological information or the fourth meteorological information increases according to the type of infectious disease, population movement decreases, thereby reducing the spread of infectious diseases, and in the case of infectious diseases transmitted by water, the spread of infectious diseases may be increased.

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. In addition, the simulation method for predicting the spread of infectious diseases according to another embodiment of the present invention is to apply only one meteorological condition among real-time meteorological information at the predicted infectious disease spread source location by the infectious disease spread simulation server, so that a plurality of second infectious disease spread spread areas. It may include a step of predicting (S904). As an example, referring to FIG. 10, the infectious disease spread simulation server may predict the second infectious disease spread spread area E2 by applying only the first weather information among real-time weather information and setting the remaining weather information conditions not to be affected. Similarly, the infectious disease spread simulation server may predict a second infectious disease spread spread area by applying second to fourth weather information other than the first weather information.

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. In addition, the simulation method for predicting the spread of infectious diseases according to another embodiment of the present invention is to determine an error rate by comparing a plurality of second infectious disease spreading areas for each weather condition applied by the infectious disease spreading simulation server with the first infectious disease spreading spreading areas. It may include a step (S905). More specifically, the infectious disease spread simulation server compares the first infectious disease spread spread area (E1) and the second infectious disease spread spread area (E2) to which the first meteorological information is applied, and compares the difference spread area to the first infectious disease spread spread area ( E1) can be compared to the error rate. Similarly, the error rates may be determined by comparing the second infectious disease spread spread area to which the second to fourth weather information is applied and the first infectious disease spread spread area E1.

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. In addition, the simulation method for predicting the spread of an infectious disease according to another embodiment of the present invention may include determining, by the infectious disease spread simulation server, a weather condition having the smallest error rate as a major weather condition for the infectious disease (S906). For example, the infectious disease spread simulation server may determine the first weather information as a major weather condition for the infectious disease if the error rate of the second infectious disease spread spread area E2 to which the first weather information is applied is the smallest.

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.Therefore, the present invention can determine the actual location of the spread of infectious diseases and predict the location of the spread of infectious diseases. In addition, the present invention can grasp the weather conditions that have a lot of influence on the spread of infectious diseases.

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.FIG. 11 is a simulation method for predicting an infectious disease spreading location according to another embodiment, and FIG. 12 is a simulation for explaining a simulation method for predicting an infectious disease spreading location according to another embodiment of FIG. 11.

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.Referring to FIG. 11, in a simulation method for predicting an infectious disease spreading location according to another embodiment of the present invention, a real-time weather information of a region to which an infectious disease spread simulation training is performed according to a training scenario from a real-time meteorological information providing server. It may include a step of receiving (S1101). Referring to FIG. 4, the weather information is a shape of the weather information at the lower right of FIG. 4. The meteorological information may include first weather information that is wind information, second weather information that is temperature information, third weather information that is precipitation information, and fourth weather information that is snowfall information. The first weather information, which is wind information, may include 1-1 weather information, which is wind speed information, and 1-2 weather information, which is wind direction information.

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.In addition, the simulation method for predicting the spread of an infectious disease according to another embodiment of the present invention includes the step of predicting a source location of the spread of the infectious disease using the location of the spread of the infectious disease and the received weather information by the infectious disease spread simulation server (S1102). can do. More specifically, the infectious disease spread simulation server may predict the location of the origin of the spread of the infectious disease using the first to fourth weather information. As an example, the infectious disease spread simulation server applies the wind direction information 1-2, which is the wind direction information, to the area where the infectious disease is detected, and applies the wind speed information 1-1, which is the wind speed information, among the first weather information. The weather information, the second weather information, which is temperature information, the third weather information, which is precipitation information, and the fourth weather information, which is snowfall information, are applied in real time to determine the location of the source of the spread of infectious diseases. For example, referring to FIG. 4, when an infectious disease spreads in an infectious disease spreading area (S), the infectious disease spread simulation server uses the 1-2 weather information as SW, and the 1-1 weather information is 8 m/s, and the second The weather information is 23 degrees, the third weather information is 0 mm, and the fourth weather information is 0 mm. By applying it in the S area, the source location (G) of the spread of the infectious disease can be predicted.

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.In addition, the simulation method for predicting the spread of infectious diseases according to another embodiment of the present invention includes the step of predicting the spread of the first infectious disease spread by using real-time weather information at the predicted spread of the infectious disease source location by the infectious disease spread simulation server (S1103). Can include. More specifically, the infectious disease spread simulation server may predict the spread of the infectious disease spread by applying the first to fourth weather information at the source location of the spread of the infectious disease. For example, referring to FIG. 10, the infectious disease spread simulation server sets the 1-1 weather information to 4 m/s, the 1-2 weather information to NE, and the second weather information at the predicted infectious disease spread source location (G). The information is -10 degrees, the third weather information is 0 mm, and the fourth weather information is 0 mm, so that the first infectious disease spreading area GE1 can be predicted by applying it in the G area. As the wind speed increases in the first weather information of the weather information, the spreading rate of an infectious disease may increase. In addition, if the temperature, which is the second meteorological information, is too high or too low, population movement may be reduced and the spread of infectious diseases may be reduced, and in the case of infectious diseases weak to heat, the spread of infectious diseases may be reduced if the temperature is high. In addition, as the amount of the third meteorological information or the fourth meteorological information increases according to the type of infectious disease, population movement decreases, thereby reducing the spread of infectious diseases, and in the case of infectious diseases transmitted by water, the spread of infectious diseases may be increased.

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. In addition, the simulation method for predicting the spread of infectious diseases according to another embodiment of the present invention is a plurality of meteorological conditions by using two meteorological conditions among real-time meteorological information at the predicted infectious disease spread source location as one meteorological condition group. It may include a step (S1104) of predicting the spreading area of the second infectious disease by applying each of the groups. As an example, referring to FIG. 12, the infectious disease spread simulation server applies only the first weather condition group G1 by using the first weather information and the second weather information among real-time weather information as the first weather condition group G1, and By setting the information condition not to be affected, the second infectious disease spreading spread area (GE2) can be predicted. Similarly, the infectious disease spread simulation server stores two meteorological information of the first to fourth meteorological information other than the first meteorological condition group. The spreading area of the second infectious disease can be predicted by the weather condition group.

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. In addition, the simulation method for predicting the spread of infectious diseases according to another embodiment of the present invention is a step of determining an error rate by comparing the second infectious disease spreading areas for each weather condition group applied by the infectious disease spreading simulation server with the first infectious disease spreading areas. It may include (S1105). More specifically, the infectious disease spread simulation server compares the first infectious disease spread spread area (GE1) and the second infectious disease spread spread area (GE2) to which the first weather condition group is applied, and compares the difference spread area to the first infectious disease spread spread area. It can be done as an error rate compared to (GE1). Similarly, the error rates may be determined by comparing the second infectious disease spread spread area and the first infectious disease spread spread area E1 to which different combinations of meteorological groups are applied.

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. In addition, the simulation method for predicting the spread of infectious diseases according to another embodiment of the present invention may include determining, by the infectious disease spread simulation server, a weather condition group having the smallest error rate as a major weather condition group for the infectious disease (S1106). . For example, the infectious disease spread simulation server may determine the first meteorological condition group as a major weather condition group for the infectious disease if the error rate of the second infectious disease spreading area GE2 to which the first weather condition group is applied is the smallest.

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.Therefore, the present invention can determine the actual location of the spread of infectious diseases and predict the location of the spread of infectious diseases. In addition, the present invention can grasp the weather conditions that have a lot of influence on the spread of infectious diseases.

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.13 is a simulation method for predicting an infectious disease spreading location according to another embodiment, and FIG. 14 is a simulation for explaining a simulation method for predicting an infectious disease spreading location according to another embodiment of FIG. 13.

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.Referring to FIG. 13, in a simulation method for predicting an infectious disease spreading location according to another embodiment of the present invention, a real-time weather information of an area in which an infectious disease spread simulation server is intended to perform simulation training for infectious disease spread according to a training scenario from a real-time weather information providing server. It may include a step of receiving (S1301). Referring to FIG. 4, the weather information is a shape of the weather information at the lower right of FIG. 4. The meteorological information may include first weather information that is wind information, second weather information that is temperature information, third weather information that is precipitation information, and fourth weather information that is snowfall information. The first weather information, which is wind information, may include 1-1 weather information, which is wind speed information, and 1-2 weather information, which is wind direction information.

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.In addition, the simulation method for predicting the spread of infectious diseases according to another embodiment of the present invention includes the step of predicting the location of the origin of the spread of the infectious disease using the location of the spread of the infectious disease and the received weather information by the infectious disease spread simulation server (S1302). can do. More specifically, the infectious disease spread simulation server may predict the location of the origin of the spread of the infectious disease using the first to fourth weather information. As an example, the infectious disease spread simulation server applies the wind direction information 1-2, which is the wind direction information, to the area where the infectious disease is detected, and applies the wind speed information 1-1, which is the wind speed information, among the first weather information. The weather information, the second weather information, which is temperature information, the third weather information, which is precipitation information, and the fourth weather information, which is snowfall information, are applied in real time to determine the location of the source of the spread of infectious diseases. For example, referring to FIG. 4, when an infectious disease spreads in an infectious disease spreading area (S), the infectious disease spread simulation server uses the 1-2 weather information as SW, and the 1-1 weather information is 8 m/s, and the second The weather information is 23 degrees, the third weather information is 0 mm, and the fourth weather information is 0 mm. By applying it in the S area, the source location (G) of the spread of the infectious disease can be predicted.

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.In addition, a simulation method for predicting an infectious disease spreading location according to another embodiment of the present invention may include a step S1303 of confirming, by the infectious disease spreading simulation server, installation of an infectious disease spreading prevention material around an infectious disease spreading area. More specifically, the infectious disease spreading simulation server may install an infectious disease spreading prevention material that is matched according to the type of infectious disease. For example, in the case of an infectious disease that is heavily influenced by wind, the anti-proliferation material model 123 of the infectious disease spread simulation server may input the infectious disease spread prevention material on the simulation map. For example, in a densely populated area, an infectious disease spread prevention material, such as a barrier or a roof, may be installed on a simulation map. In the case of infectious diseases that are affected by temperature a lot, the infectious disease spread simulation server can install an infectious disease spread prevention material such as a tent that can lower the temperature, an artificial precipitation device, and an artificial snowfall device on the simulation map. In the case of infectious diseases that are highly affected by precipitation and snowfall, the infectious disease spread simulation server can install roofs in densely populated areas. For example, FIG. 14 is a view in which a barrier material (B) is installed at a predetermined location where an infectious disease spreads.

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. In addition, the simulation method for predicting the spread of infectious diseases according to another embodiment of the present invention is a step of predicting the spreading area of the infectious disease spread by using the actual weather information and the infectious disease spread prevention material at the predicted infectious disease spread source location by the infectious disease spread simulation server (S1304 ) Can be included. More specifically, if the infectious disease spreading simulation server places the infectious disease spreading prevention material on the simulation map, the infectious disease spreading rate may be reduced by the infectious disease spreading prevention material. In addition, the infectious disease spread simulation server can predict the overall infectious disease spread spread area accordingly. For example, referring to FIG. 14, the infectious disease spreading simulation server has the infectious disease spreading location (E) by the infectious disease spreading prevention material (B), compared to the infectious disease spreading spreading location (E) in the same weather condition of FIG. It can be predicted to be less.

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.Therefore, the present invention can determine the actual location of the spread of infectious diseases and predict the location of the spread of infectious diseases. In addition, the present invention can predict the actual infectious disease spread propagation position due to the actual weather conditions and the infectious disease spread prevention material.

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.On the other side, the infectious disease spread simulation server sets the infectious disease spreading area that has already been determined to have spread, and installs infectious disease spread prevention materials in each of the plurality of areas on the map of the area to prevent infectious disease spread by the infectious disease spread prevention material. First diffusion prevention information regarding the diffusion prevention degree may be extracted. In addition, while changing the type of the infectious disease spread prevention material, the second spread prevention information about the degree of preventing the spread of the infectious disease and the time required to install the infectious disease spread prevention material may be extracted. In detail, the infectious disease spread simulation server installs an infectious disease spread prevention material in each of a plurality of areas on the map for the displayed infectious disease spreading area, simulates the spread of infectious disease information, extracts the first spread prevention information, and determines the type of the infectious disease spread prevention material. While changing, the second spreading prevention information can be extracted by simulating the spreading information of the infectious disease. In addition, the second spread prevention information may include pre-stored installation time information for each type of infectious disease spread prevention material.

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.The infectious disease spread simulation server extracts information on first spread prediction regions in which the infectious disease is likely to spread from the infectious disease spread region. In addition, the infectious disease spread simulation server may sort information on the first spread prediction regions according to a ranking with a high probability of spreading the infectious disease. In addition, the infectious disease spread simulation server determines that the first geographic information and the infectious disease have already spread individually from the region with the highest infectious disease spread to the regions with the lowest infectious disease spread, according to priority. It is possible to compare the second geographic information of the affected infectious disease spreading area with each other. In addition, the infectious disease spread simulation server extracts the second geographic information of the infectious disease spread area from the first geographic information and the third geographic information showing a similarity greater than or equal to a preset value, and extracts the second prediction regions corresponding to the third geographic information. can do. In addition, the infectious disease spreading simulation server may generate an estimate of the infectious disease spreading arrival time by estimating a time when the infectious disease spreads and reaches each of the extracted second spread prediction regions. In addition, the infectious disease spread simulation server installs an infectious disease spread prevention material in the third spread prediction region where the infectious disease spread time of the second spread prediction regions is less than a preset value. In this case, the infectious disease spread simulation server may classify the third spread prediction region into a plurality of regions by matching the regions in the third spread prediction region with a plurality of regions of the infectious disease spread region. The matching here is to match the third prediction region with a plurality of regions of the infectious disease spread region among the plurality of regions, and an region having a topography having a high similarity to a plurality of regions of the infectious disease spread region. In addition, the infectious disease spread simulation server may set an optimal infectious disease spread prevention object installation location among divided areas within the third spread prediction area based on the first and second spread prevention information and the estimated spread of the infectious disease time. Therefore, even if it is the most preferable case to install an infectious disease spreading prevention material in the first area among the divided areas within the third prediction area, the infectious disease spreading prevention material has already been installed before the installation is completed according to the estimated time to reach the spread of the infectious disease. If an infectious disease is spreading, another type of infectious disease spread prevention material can be installed, or a second area, which is another subordinate area, can be installed to prevent the spread of infectious diseases. In the case of installing an infectious disease spreading prevention material in the second area at this time, or installing another type of infectious disease spreading prevention material that is subordinate to the first area, the installation of the infectious disease spreading prevention material can be completed before the infectious disease spreads. to be. That is, the infectious disease spread simulation server may set and display an optimal area to install an infectious disease spread prevention material and an optimal infectious disease spread prevention material among a plurality of areas in the third spread prediction area. Therefore, the manager can quickly and efficiently take measures to prevent the spread of additional infectious diseases in the predicted area. In addition, since the simulation is performed on the computing device, the installation of the infectious disease spread prevention material on the simulation map is performed in a short time. However, it takes much longer than this to install the real infectious disease spreading prevention material in a specific area. Therefore, considering the time required to install the real infectious disease spreading prevention material in a specific area and the time that the infectious disease reaches the area where the facility is installed, the factor that enables the infectious disease spreading prevention material to be installed before the infectious disease reaches By taking into account, more realistic and practical simulation results can be obtained.

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.The embodiments according to the present invention described above may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer components and recorded in a computer-readable recording medium. The computer-readable recording medium may include program instructions, data files, data structures, and the like alone or in combination. The program instructions recorded on the computer-readable recording medium may be specially designed and configured for the present invention or may be known and usable to those skilled in the computer software field. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical recording media such as CD-ROMs and DVDs, magnetic-optical media such as floptical disks. medium), and a hardware device specially configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include not only machine language codes such as those produced by a compiler, but also high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware device can be changed to one or more software modules to perform the processing according to the present invention, and vice versa.

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.Specific implementations described in the present invention are examples, and do not limit the scope of the present invention in any way. For brevity of the specification, descriptions of conventional electronic configurations, control systems, software, and other functional aspects of the systems may be omitted. In addition, the connection or connection members of the lines between the components shown in the drawings exemplarily represent functional connections and/or physical or circuit connections. It may be referred to as a connection, or circuit connections. In addition, if there is no specific mention such as “essential” or “important”, it may not be a necessary component for the application of the present invention.

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.In addition, although the detailed description of the present invention has been described with reference to a preferred embodiment of the present invention, the spirit of the present invention described in the claims to be described later if one of ordinary skill in the relevant technical field or those of ordinary skill in the relevant technical field And it will be understood that various modifications and changes can be made to the present invention within a range not departing from the technical field. Therefore, the technical scope of the present invention should not be limited to the contents described in the detailed description of the specification, but should be determined by the claims.

10 감염병 확산 모의 서버
20 외부장치
30 기상 정보 제공 서버
40 네트워크
10 Infectious disease spread simulation server
20 External device
30 Weather information server
40 network

Claims (7)

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 포함하는
감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법.
As a simulation method for predicting the location of infectious disease spreading by using an infectious disease spreading simulation server,
Receiving, by the infectious disease spread simulation server, real-time weather information;
Predicting, by the infectious disease spread simulation server, the location of the spread of the infectious disease using the location of the spread of the infectious disease and the received real-time weather information; And
Predicting, by the infectious disease spread simulation server, an infectious disease spread spread location using the real-time weather information at the predicted infectious disease spread source location.
Simulation method for predicting the spread of infectious diseases.
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.
The method of claim 1,
The real-time weather information includes first weather information that is wind information or second weather information that is temperature information,
The first weather information includes wind speed information, 1-1 weather information, and wind direction information, 1-2 weather information.
Simulation method for predicting the spread of infectious diseases.
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.
The method of claim 1,
The step of predicting, by the infectious disease spread simulation server, using the real-time meteorological information at the predicted infectious disease spread source location, the infectious disease spread simulation server uses actual weather information at the predicted infectious disease spread source location. By applying a variable factor to the weather condition, the weather condition is strengthened or alleviated as a whole to predict the location of the spread of infectious diseases.
Simulation method for predicting the spread of infectious diseases.
제3 항에 있어서,
상기 가변인자는 제1 기상정보 중 제 1-1 기상정보에 적용되는 제1 가변인자, 제2 기상정에 적용되는 제2 가변인자를 포함하는
감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법.
The method of claim 3,
The variable factor includes a first variable factor applied to the weather information 1-1 and a second variable factor applied to the second meteorological boat among the first meteorological information.
Simulation method for predicting the spread of infectious diseases.
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.
The method of claim 1,
The step of predicting, by the infectious disease spread simulation server, the location of the spread of the infectious disease using the real-time weather information at the predicted source location of the spread of the infectious disease, the infectious disease spread simulation server is a specific region of the actual weather information from the predicted infectious disease spread source location. To predict the location of infectious disease spread and spread by applying a variable factor to the weather conditions matching with
Simulation method for predicting the spread of infectious diseases.
제5 항에 있어서,
상기 감염병 확산 모의 서버는 좌우가 높고 좁아지는 지리적 위치는 제1 기상 정보를 매칭하는
감염병 확산 위치 예측 시뮬레이션 방법.
The method of claim 5,
The infectious disease spread simulation server matches the first meteorological information in the geographical location where the left and right are high and narrow.
Simulation method for predicting the spread of infectious diseases.
제1 항에 있어서,
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 방법.
The method of claim 1,
The infectious disease spread simulation server sets an infectious disease spreading area determined to have already spread on the simulation map displayed on the display unit, and divides the set infectious disease spreading area into a first plurality of areas to each of the first plurality of areas. It is necessary to install the infectious disease spread prevention material to extract the first spread prevention information about the degree of infectious disease spread prevention by the infectious disease spread prevention material, and to install the infectious disease spread prevention degree and the infectious disease spread prevention material according to the type of the infectious disease spread prevention material. Extracting second anti-spreading information about a time to be used;
Extracting, by the infectious disease spread simulation server, information on first spread prediction regions in which the infectious disease is likely to spread from the infectious disease spread region;
The infectious disease spread simulation server extracts third geographic information showing a degree of similarity greater than or equal to a preset value to the second geographic information of the infectious disease spread from among the first geographic information of each of the first prediction regions, and the third geographic information Extracting the second spread prediction regions with information, estimating the time when the infectious disease spreads and reaches each of the second spread prediction regions to generate an infectious disease spread arrival time estimate, and among the second second spread prediction regions Extracting a third spreading prediction region whose spreading time is less than a preset value; And
The infectious disease spread simulation server includes information on the installation time required when installing the infectious disease spread prevention material in each of the second plurality of regions matching the first plurality of regions in the third spread prediction region and the third spread prediction region Further comprising: setting an area in which an infectious disease spreading prevention material is to be installed and a type of the infectious disease spreading prevention material among the second plurality of areas based on information on the infectious disease spreading time
Simulation method for predicting the spread of infectious diseases.
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