빅데이터 기반의 가축관련차량 이동경로 추정 및 가축전염병 전파 위험도 분석 :Estimating livestock-related vehicle trajectories and the risk of spreading livestock infectious diseases using big data

정희현

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자료유형: 학위논문

저자정보: 정희현 (서울시립대학교, 서울시립대학교 일반대학원)

지도교수: 박동주

발행연도: 2021

저작권: 서울시립대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수62

이 논문의 연구 히스토리 (3)

2021

빅데이터 기반의 가축관련차량 이동경로 추정 및 가축전염병 전파 위험도 분석

정희현 교통공학과 2021.01 학위논문

2020

가축 전염병 방역을 위한 가축관련차량 통합 데이터베이스 구축 연구

정희현 , 홍정열 , 박동주 외 1명 대한교통학회 학술대회지 2020.10 학술대회자료

빅데이터 기반 가축관련 운송차량 이동경로 분석을 통한 가축전염병 노출수준 평가

정희현 , 홍정열 , 박동주 한국ITS학회 논문지 2020.01 학술저널

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아프리카 돼지 열병 발병이나 COVID-19와 같은 세계적 전염병 유행사태로 인하여 전염병의 전파나 방역에 대한 관심이 증가하고 있다. 많은 연구에서 가축전염병의 전파와 운송 차량의 이동성이 밀접한 관계에 있다고 지적하고 있음에도 불구하고, 국내에는 차량의 이동정보와 관련된 데이터가 제공되고 있지 않다. 그로 인하여 차량의 이동성과 관련된 실증적인 방역 절차나 기준이 마련되지 않아 사회적 손실이 크게 발생하고 있다. 이에 본 연구에서는 구제역을 대상으로 하여 전염병의 잠재적인 전파 위험도를 정량적으로 산출하고자 하였다.
본 연구는 사업용 차량의 위치정보를 포함하고 있는 DTG(Digital Tachograph) 데이터에서 가축관련차량의 이동행태를 만족시키는 차량들을 추출하여 이동정보의 데이터베이스를 구축하였다. 또한 실제 축산차량들의 이동 OD와 축산시설의 속성정보를 추출하고, 이를 바탕으로 구제역 대상의 실증적인 네트워크를 구축하였다. 중심성 이론을 기반으로 네트워크에서 전염병 전파에 취약한 시설을 선정하였으며, 최종적으로 해당 시설을 경유한 가축관련차량의 링크별 체류시간을 집계하여 노출도 지표를 선정하였다. 연구의 결과 670대 차량이 경유한 279,315행의 이동정보를 구축하였으며, 7,761행의 OD자료와 1,250개 행정구역의 노출도 지표를 산출하였다. 연구의 검증을 위하여 행정구역별 구제역 발병횟수와 노출도 지표간의 상관분석을 수행하여, 0.70이라는 유의한 상관관계를 확인했다.
본 연구는 구축된 바 없는 가축관련차량의 이동정보를 제시하였다. 또한, 실제 축산차량의 방문이력을 이용하여 축산시설간의 네트워크 망을 구축하고, 취약한 시설을 선정하였다. 최종적으로 가축관련차량의 이동 정보와 전염병 전파에 취약한 시설의 정보를 활용하여 정량적인 기준의 가축전염병 노출도 산출 방법론을 제시하였다. 연구를 통해 도출된 노출도 지표는 실증적인 전염병 방역 정책수립의 근거로 활용되어 사회적 비용을 감소시키는데 기여할 것으로 기대된다.

Global epidemic outbreaks such as African swine fever and COVID-19 have led to increased interest in spreading and preventing infectious diseases. Although many studies point out that the spread of livestock epidemics and the mobility of transport vehicles are closely related, data related to livestock-related vehicle''s trajectory is not provided in Korea. As a result, there are no empirical quarantine procedures or standards related to the mobility of vehicles, causing significant social losses. Thus, we tried to quantitatively calculate the potential spread risk of infectious diseases for foot-and-mouth disease in this study.
This study builds a database of movement information by extracting vehicles satisfying the movement behaviour of livestock-related vehicles from Digital Tachograph (DTG) data containing location information of commercial vehicles. In addition, the OD of actual livestock vehicles and attribute information of livestock facilities were extracted. Based on this, an empirical network for foot-and-mouth disease was established. Based on the centrality theory, livestock facilities vulnerable to the spread of infectious diseases were selected in the network, and exposure indexes were finally calculated by aggregating the length of stay of livestock-related vehicles that visited the facilities. As a result of this study, 279,315 rows of 670 livestock-related vehicles were established, and 7,761 rows of OD data and 1,250 exposure indexes were calculated. For the verification of this study, correlation analysis between the number of foot-and-mouth disease outbreaks and exposure indexes by the administrative district was performed, confirming a significant correlation of 0.70.
This study presents information on the movement of livestock-related vehicles that have not been built. In addition, the network between livestock facilities was established using the actual visiting history of livestock vehicles, and vulnerable facilities were selected. Finally, a methodology for calculating exposure indexes to livestock infectious diseases was presented using the information on the movement of livestock-related vehicles and information on facilities vulnerable to the spread of infectious diseases. Exposure indexes derived from this study are expected to reduce social costs by being used as a basis for establishing empirical epidemic prevention policies.

#가축관련차량 #DTG 데이터 #노출도

<제목 차례>
제1장 서론 1
제1절 연구의 배경 및 목적 1
제2절 연구의 범위 및 방법 4
1. 연구의 범위 4
2. 연구의 방법 4
제2장 방법론 및 문헌고찰 6
제1절 축산 관련연구 6
제2절 교통 관련연구 9
제3절 네트워크 관련연구 10
제4절 기존 연구와의 차별성 13
제3장 연구수행방법 15
제1절 데이터 개요 15
1. DTG(Digital Tachograph) 데이터 15
2. 축산시설 방문이력 데이터 16
3. 네트워크 구축용 데이터 17
제2절 데이터 전처리 19
1. DTG 데이터 19
2. 축산시설 방문이력 데이터 20
제3절 가축관련차량 추출 21
제4절 축산시설 네트워크 구축 25
제5절 노출도 지표 산출 27
제6절 노출도 지표 검증 29
제4장 연구 결과 31
제1절 가축관련차량 이동경로 31
제2절 축산시설 네트워크 33
제3절 노출도 지표 산출 결과 34
제3절 노출도 지표 검증 결과 38
제5장 결론 및 향후 연구과제 43
제1절 결론 43
제2절 한계점 및 향후 연구과제 44
참고문헌 46
Abstract 50
<표 차례>
<표 1-1> 농림축산검역본부 연도별 연구성과 1
<표 1-2> 최근 5년 간 재난 피해액 현황 2
<표 3-1> DTG 데이터 구조 16
<표 3-2> 축산시설방문이력데이터 구조 17
<표 3-3> 도로망 GIS 데이터 구조 18
<표 3-4> 행정구역 읍면동 GIS 데이터 구조 19
<표 3-5> 전처리 후 DTG 데이터 예시 20
<표 3-6> 전처리 후 축산시설방문이력데이터 예시 21
<표 3-7> 시나리오 분석 22
<표 3-8> 가축관련차량 방문 시설 리스트 예시 24
<표 3-9> 축산차량 방문 시설 리스트 예시 25
<표 3-10> 방문 시설 OD 예시 26
<표 3-11> 방문 시설 수 별 가축관련차량 분포 26
<표 3-12> 행정구역 읍면동 GIS 데이터 구조 27
<표 4-1> 통합 데이터베이스 예시 31
<표 4-2> 가축전염병 전파 취약시설 속성 34
<표 4-3> 링크 노출도 등급 기준 34
<표 4-4> 존 노출도 등급 기준 36
<표 4-5> 노출도 등급과 발병횟수 39
<표 4-6> 축산시설 수와 발병횟수 42
<그림 차례>
[그림 1-1] 연구 수행절차 5
[그림 2-1] 임의의 네트워크 11
[그림 3-1] 도로망 GIS 데이터와 행정구역 읍면동 GIS 데이터 19
[그림 3-2] 좌표 추출과정 20
[그림 3-3] 링크 매칭 예시 23
[그림 3-4] 가축관련차량 방문시설 리스트 도출과정 24
[그림 3-5] 축산차량 방문시설 리스트 도출과정 25
[그림 3-6] 방문시설 리스트 예시 28
[그림 3-7] 링크/존 노출도 예시 29
[그림 3-8] 2010/2015/2018년 경기도 축산업 사업체 분포 30
[그림 4-1] 가축관련차량 이동경로 32
[그림 4-2] 축산시설 네트워크 33
[그림 4-3] 링크 노출도 시각화 결과 35
[그림 4-4] 존 노출도 시각화 결과 37
[그림 4-5] 존 노출도/노출도 등급 별 발병횟수 40
[그림 4-6] 경기도 내 구제역 발병지역/노출도 분포 41
[그림 4-7] 존 노출도/노출도 등급 별 발병횟수 41
[그림 4-8] 축산시설 수 대비 발병횟수 42

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