공간역학·베이지안 공간회귀 기반 감염병 분포와 지역위험요인 규명 연구

Spatial Epidemiology and Bayesian Spatial Regression for Disease Distribution and Regional Risk Factors

연구 내용

감염병 발생의 공간적 자기상관과 시공간 클러스터를 분석하고, 베이지안 공간모형으로 지역위험요인을 추정하여 표적 개입 근거를 만드는 연구

감염병의 지역 분포를 공간 통계로 정량화하고, 시공간 상호작용을 포함한 베이지안 모형으로 위험요인의 방향성과 불확실성을 함께 해석합니다. Scrub typhus 연구에서는 One Health 관점에서 숙주·환경 정보를 통합하고, 최대엔트로피 기반으로 설치류 적합성을 추정한 뒤 공간 자기상관과 시공간 클러스터를 탐지합니다. 이후 Getis-Ord Gi*와 핫·콜드 스팟 분석을 통해 고위험 지역을 식별하고, 제로팽창을 고려한 베이지안 hurdle 모델로 연관성을 추정합니다. COVID-19와 폐렴, 콘딜로마 아큐미나타 연구에서는 건강행동·사회경제·보건의료 접근·환경 지표를 공변량으로 사용하고, INLA 기반 BYM 모형 등으로 공간 상관을 반영한 회귀를 수행하여 정책 수준의 지역 차이를 설명합니다.

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연구 흐름

초기에는 COVID-19 전파의 초기 구간에서 건강행동과 지역 공변량의 연관성을 공간 문맥에서 분석하고, 공간 자기상관을 검정하는 방식으로 출발했습니다. 이후 폐렴 사망의 지역적 격차를 LISA 클러스터로 확인하고, INLA-BYM 같은 베이지안 공간회귀로 결정요인을 추정하는 방향으로 확장했습니다. 그 다음 단계에서는 설치류 적합성, 산림 비율, 경제적 독립 등 환경·사회 변수를 통합하여 Scrub typhus의 시공간 동학과 고위험 지역을 베이지안 시공간 모형으로 재구성했습니다. 최근에는 성매개감염에서도 지방자치단체 수준의 공간 클러스터를 탐지하고, 복지 지출·가구 구조·성인 오락시설 밀도 등 맥락 변인을 결합해 지역 위험요인을 도출하는 흐름으로 심화되고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

지자체 단위 위험지도 생성
고위험 클러스터 조기 탐지
시공간 예측 기반 자원 배분
One Health 연계 감시 설계
환경-숙주 매개 위험 추정
지역 사회경제 요인 반영 모델
공중보건 개입의 공간 표적화
보건의료 접근 격차 분석
감염병 시공간 커뮤니케이션 자료
정책 평가용 지역 통계지표