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본 연구는 감염병 관리 정책 분석을 위한 시스템 다이내믹스 모델을 개발하고, 과거 데이터를 99% 이상의 정확도로 시뮬레이션했습니다. 격리 조치의 효과를 분석한 결과, 초기 단계에서 격리 범위를 확대하는 것이 감염자 수를 줄이는 데 효과적임을 확인했습니다.
Modeling to inform infectious disease control
Back of the envelope modelling of infectious disease transmission dynamics for veterinary students
Deterministic threshold models in the theory of epidemics
Modeling and dynamics of infectious diseases
Mathematical modelling and analysis of infectious diseases
Dynamic models of infectious diseases
COVID-19 pandemic dynamics : mathematical simulations
Epidemic modelling: an introduction
Propagation dynamics on complex networks : models, methods and stability analysis
Vertically transmitted diseases : models and dynamics
Stochastic processes in epidemic theory : proceedings of a Conference held in Luminy, France, October 23-29, 1988
Mathematical structures of epidemic systems
Structured population models in biology and epidemiology
The Population dynamics of infectious diseases : theory and applications
Number theory, Carbondale 1979 : proceedings of the Southern Illinois Number Theory Conference, Carbondale, March 30 and 31, 1979
Mathematics of Public Health : Mathematical Modelling from the Next Generation
Dynamic modeling of diseases and pests
Mathematics of Public Health : Proceedings of the Seminar on the Mathematical Modelling of COVID-19
Ahmed Msmali; Zico Mutum; Idir Mechai; Abdullah Ahmadini · 2021
Discrete Dynamics in Nature and Society
Gozdem Dural · 2024
Journal of the Operational Research Society
김훈; 조상섭; 채동우 · 2024
Journal of Information Technology Applications & Management
Ahmed Msmali; Mutum Zico; Idir Mechai; Abdullah Ahmadini · 2021
Discrete Dynamics in Nature and Society
도미진; 김종태; 최보승 · 2017
한국데이터정보과학회지
Ramsey C.B. · 2020
PLoS ONE
Din, Anwarud; Li, Yongjin; Liu, Qi · 2020
ALEXANDRIA ENGINEERING JOURNAL
Obiols Homs, Francesc · 2021
The B.E. Journal of Macroeconomics
Fatima B.,Yavuz M.,ur Rahman M.,Al-Duais F.S. · 2023
Mathematical Biosciences and Engineering
Pezzutto M.,Bono Rosselló N.,Schenato L.,Garone E. · 2021
Annual Reviews in Control
Safi, M.A.; Gumel, A.B. · 2013
Journal of Mathematical Analysis and Applications
Ball F.,Britton T.,Leung K.Y.,Sirl D. · 2019
Journal of Mathematical Biology
Sy, Charlle; Bernardo, Ezekiel; Miguel, Angelimarie; San Juan, Jayne Lois; Mayol, Andres Philip; Ching, Phoebe Mae; Culaba, Alvin; Ubando, Aristotle; Mutuc, Jose Edgar · 2020
Process Integration and Optimization for Sustainability
Schuster, M.D.; Memarsadeghi, N. · 2021
Computing in Science & Engineering, Comput. Sci. Eng.
Chen, Li; Ghanbarnejad, Fakhteh; Cai, Weiran; Grassberger, Peter · 2013
EPL (Europhysics Letters)
Dias S.,Queiroz K.,Araujo A. · 2022
ISA Transactions
A. Mhlanga · 2021
Discrete Dynamics in Nature and Society
Obiols-Homs, Francesc · 2022
B.E. Journal of Macroeconomics
Ma Z.,Wang S.,Li X. · 2020
Nonlinear Analysis: Real World Applications
T. R. Amanbaev; S. J. Antony · 2022
Mathematical Models and Computer Simulations
전선 / 대학원
감염병의 유행 양상은 개체 간 상호작용으로 인하여 일반적인 통계모형으로 기술하기 어려워 수학적 모형이나 행위자기반 모형 등의 대안이 활용된다. 나아가, 복잡계 특성을 이해하기 위하여 네트워크 모형 등 새로운 방법들도 적용되고 있다. 비전염성 유행병에도 여러 가지 모형들이 적용될 수 있다. 이 과목은 다음과 같은 주제의 학습으로 역학연구 역량을 기르고자 한다: 1)수학적 모형, 2)행위자기반 모형, 3)복잡계 모형, 4)질병예방관리 적용전선 / 대학원
임상진료의 개선은 진료의 과정과 결과를 객관적 자료에 기반하여 평가하는 것에서 출발해야 한다. 이 강좌에서는 임상진료 중 접할 수 있는 다양한 사상을 계측하고 연구자료화하여 분석하는 일련의 과정과 관련된 역학적 지식을 다룬다. 이 강좌를 통하여 수강생들은 본인이 전공하는 진료과에서 “user”로서 정량적 근거의 활용 능력과 “doer”로서 임상연구의 수행을 통한 근거 생성의 능력을 함양한다.전선 / 대학원
본 수업에서는 감염성질환의 자연사와 역학적 특성에 대한 과학적인 기초 개념을 세우고 다학제적인 관점에서 신종 및 재출현 감염질환에 대한 근거생성 및 근거중심적 정책결정과 국제사회의 동향을 살펴본다. 학생들은 본 수업을 통해 신종 및 재출현 감염질환의 생태학적 특성과 감염경로, 감염질환의 질병부담과 변화, 감염병 예방을 위한 전략과 정책의 개발과정과 국제적 동향에 대해 배우게 된다. 특히, 감염질환에 대한 다학제적 근거자료에 대한 이해와 이를 생성하기 위한 방법론등에 대한 학습을 통해 감염병과 우리사회의 다양한 분야의 연결성을 이해하고 이를 연구와 현장에서 적용할 수 있도록 하는데 학습목표를 두고 있다.전선 / 대학원
감염병은 역사의 동반자로서 인류와 함께 진화를 계속해 왔다. 이 강좌는 감염병의 생태학적, 역학적 특성을 이해하고 실증적 연구방법을 습득함으로써, 인구집단 수준에서 감염병의 현황 파악, 예방 및 관리대책 개발을 위한 능력을 기르는 것을 목표로 한다. 주요 내용: 1)감염병의 생태학적, 역학적 특성, 2)감염병의 역학적 연구방법, 3)우리나라 감염병의 현황과 특성, 4)주요 감염병의 관리대책전선 / 대학원
본 교과목은 기후 변화에 따라 새롭게 문제가 되고 있는 작물 병에 대한 기본 지식을 제공하고, 각 작물 병의 유입, 발병 및 확산 기작에 대한 고찰을 통해 효과적인 병 방제 대책 수립을 위한 이해를 도모하고자 한다. 이를 위해 전세계적으로 과거 문제가 되었던 작물 병의 발생, 확산, 방제법, 방제효과, 검역 등에 대해 소개하고, 최근 새롭게 문제가 되고 있는 작물 병의 특성을 바탕으로 효과적인 방제를 위한 조치 방안에 대해 토론하며, 관련분야의 최신 연구 동향 및 전망을 소개한다.전선 / 대학원
코로나바이러스의 세계적 유행을 경험하면서, 감염성 질환에 대한 정확한 이해와 대응은 건강 뿐 아니라 사회경제적으로도 매우 중요한 문제임이 확인되었다. 감염병의 역학과 관리는 전통적으로 중요한 감염성 질환 뿐 아니라, 향후 발생이 우려되는 신종감염병, 국제화 시대에 중요성이 높아지는 감염성 질환을 바이러스 (인플루엔자 등)와 박테리아 (수인성질환 및 결핵 등) 및 원충류 (말라리아)에 이르기까지 다양하게 포괄하며, 감염성 질환의 관리체계에서 중요한 역학조사, 내성균감시, 감시체계, 국내외의 관련기관 소개에 이르기까지 다양한 내용을 포괄하여 강의한다. 해당 분야의 전문가들을 초청하여 강의를 진행함. 구체적으로는 아래와 같은 내용을 포괄한다. - (감염병역학의 기본개념·활용) 감염병역학의 기본개념과 활용에 대한 이해를 위하여 ① 감염병 전파모형 이해, ② 호흡기 전염병, 수인성 감염병 등의 특성 이해 - (감염병 유행역학조사) 감염병 현지역학조사 능력을 강화하기 위해 사례를 중심으로 ①역학조사의 방법론과 ②현지역학조사 시행부분 등 이해 - (감염병관리 각론) 글로벌 주요 감염병 이슈인 에이즈, 결핵, 말라리아, 수인성 전염병, 항생제 내성의 국내 및 글로벌 감염병 관리정책 이해 - (감염병 국제기구) 감염병관련 국제기구의 종류와 각 기구의 주요 역할 이해전선 / 대학원
숙주와 바이러스의 상호작용, 발병기전, 세포손상, 면역반응, 감염 및 발병의 예방 및 통제를 포함한다.전선 / 대학원
본 과정은 건강과 직간접 연결된 각종 재난과 사회 위기에 대응하여 사회의 회복 탄력성을 증진하는 법, 제도, 정책, 거버넌스, 혁신 등을 코로나19 등 감염병 유행과 항생제 내성을 중심으로 학습합니다. 보건 위기는 사회 구성원의 생명과 건강뿐만 아니라 정치, 경제, 문화 등 삶의 전 영역을 위협합니다. 기후 변화, 생물의 서식지 변화, 세계화, 도시화, 경제 성장, 소비 증가 등으로 인하여 또 다른 팬더믹이 발생할 가능성이 높습니다. 오랜 노력에도 불구하고 항생제 사용은 목표한 대로 줄어들지 않고, 인류가 보유하고 있는 항생제들에 내성을 가지면서 전염성이 있는 중한 질병을 유발하는 병원체 변이가 발생할 위험을 배제할 수 없습니다. 보건 위기에 대한 우리 사회의 예방, 준비, 감시, 대응, 회복 역량을 증진하기 위해 이론적 검토와 함께 우리나라에서 발생했던 메르스나 코로나19 유행 상황에서 발생한 법, 제도, 정책, 거버넌스, 혁신 등을 사례나 제1차, 제2차에 거친 국가 항생제 내성 관리 사례를 비판적으로 공부합니다. 이때, 보건 위기 극복을 위한 조치들이 지속적으로 실효성을 갖도록 하기 위한 관점에서, 공중 보건상 필요와 수범자들의 자유와 권리, 이익과의 균형을 도모할 수 있을지 탐색합니다. 이를 통하여 향후 발생할 수 있는 보건 위기에 대비하기 위해서 필요한 입법이나 법 해석, 정책, 혁신을 제안하는 역량을 기르고자 합니다.전선 / 대학원
‘임상역학 방법론 및 데이터 처리’ 과정은 의학 연구, 특히 임상역학 연구에서 필요한 역학적 방법론과 통계 분석 기법을 다루는 강의임. 이 과정에서는 데이터 유형의 이해, 데이터 요약 및 시각화, p값과 신뢰 구간 해석 등 통계적 결과 해석을 중점적으로 다루며, 데이터 처리 및 분석 과정에서 발생할 수 있는 제한점에 대해서도 심도 있게 논의함. 과정의 목표는 다음과 같음: 1) 다양한 연구 설계에 따라 적절한 연구 방법론과 통계 분석 방법을 선택할 수 있는 능력을 기름. 2) 데이터 처리 및 정제, 기술 통계와 추론 통계를 직접 수행할 수 있도록 훈련함. 3) 통계 분석 결과를 정확하게 해석하고 효과적으로 전달하는 역량을 배양함. 본 과정은 학생들이 데이터의 특성을 이해하고, 이에 맞는 통계 분석 방법을 선택할 수 있도록 도울 수 있으며 다양한 역학 연구 설계가 데이터 분석 과정에 미치는 영향을 이해할 수 있도록 구성되었음. 강의에서는 실제 다양한 유형의 데이터를 활용하여, 이론과 실습을 함께 경험할 수 있도록 구성되어 있음. 수업은 다음과 같이 진행함: 1) 이론 강의와 병행하여 실제 데이터를 활용한 실습 과제를 제공함. 2) 학생들은 다양한 통계 검정을 직접 수행하고, 연구 질문과 데이터 유형에 맞는 분석 방법을 선택해 적용하는 실습 훈련을 하게 됨. 3) 실습 시간에는 제공된 데이터 세트를 분석하고, 결과를 도출하는 과정을 통해 실전 경험을 쌓음. 참고로, 학생들은 원활한 실습을 위해 개인 노트북(랩탑)을 반드시 준비해야 함.전선 / 대학원
본 교과목은 의학통계론 과목을 선수한 수강생들에게 추천되며, 의학 연구에 유용한 통계적 모델링 기법들을 의과학연구자 들이 친숙하게 이해하고 활용할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다. 해당 과목에서는 데이터 셋 탐색을 통해 변수 간 및 자료 간 상관구조를 파악하고 자료에 적절한 모델링 방법을 선택하여 의과학 연구에서 얻게 되는 복잡한 구조의 자료들을 효율적으로 모델링하기 위한 다양한 통계적 접근법 들을 다룬다.전필 / 학사
본 실습의 수강생은 인수공통 감염성질환의 주요 원인체인 병원성세균 및 바이러스의 기본적인 특성을 이해하고, 이들 세균과 바이러스의 분리, 동정, 진단을 위한 실험기법들을 습득하고자 실험에 직접 참여한다. 또한, 환경오염물질의 사람/동물의 생체내 분포를 분석하기 위한 모델링 기법을 학습한다. 본 통합실험은 사람-동물에서 주요 감염성 질환 및 위해를 유발하는 병원체와 오염물질의 특성-진단법-동물임상 간의 상호 연계성을 이해하고, 학생들의 예방수의분야 통합적 학습능력의 향상을 고취하는 것을 목적으로 한다.전선 / 대학원
본 과목은 사회통계의 고급수준에 해당되는 부분으로 이론적 기초와 분석방법을 이해하고, 사회복지와 관련자료를 컴퓨터를 이용하여 분석한 후 보고서를 작성하는 연습을 한다. 이 과목에서는 부제에 따라 구조방정식 및 잠재성장모형 혹은 인과추론 및 정책평가에 대해 중점적으로 다룬다. 그러므로 이 과목의 수강은 사회통계의 초급수준을 이해함을 전제로 한다.전선 / 대학원
건강과 질병, 의료이용에 관한 일반인의 행태와 그러한 행태를 보이는 이유 및 결정요인을 이해함으로써, 보건의료에 관한 일련의 과정에서 일반인과 환자가 의료인과 함께 중요한 주체라는 것을 인식하도록 한다. 그리고 이를 통하여 개인 혹은 집단 수준에서 건강증진, 질병예방, 치료의 과정과 이에 관하여 사회정책적으로 고려해야 할 지점을 파악하도록 한다.전필 / 학사
‘감염의 기초’는 감염과 관련된 미생물 및 기생충의 특성을 파악하고, 이러한 병원체가 인체 및 환경과 가지는 상호관계를 학습하여, 병원체에 의한 질병을 치료 및 예방 관리할 수 있는 기초지식을 습득하도록 하는 것이 목적이다. 본 강좌는 세균학, 진균학, 바이러스학 및 기생충학의 총론을 개괄적으로 이해하도록 함으로써 미생물/기생충-숙주와의 상호 관계, 치료 및 예방관리, 기후변화에 따른 열대의학과 관련된 기초적인 감염 이론과 실기를 학습한다.전선 / 대학원
인간, 설치류, 가축을 중심으로 한 면역학의 최근 연구를 바탕으로 동물과학, 수의학, 비교의과학 대학원생에게 융합연구를 위한 고급과정을 제공하는 것이 목적이다. 이 강의는 선천성/적응성 면역, 항원 처리 및 제시, 면역 반응의 효과적인 메커니즘, 질병 및 방어에 대해 설명하고 토의한다. 이 과정은 동물모델 활용, 인간의 질병 치료 또는 예방, 숙주의 방어면역 증진과 같은 면역학적 접근을 목표로 세포 생물학과 응용 생명공학에 종사하고 있는 대학원생들에게 유익할 것이다.전선 / 대학원
다양한 네트워크는 건강에 영향을 미친다. 예를 들어 한 사람이 소셜 네트워크에서 차지하는 위치와 소셜 네트워크의 구조적 특징은 (예를 들어 네트워크에서 그 사람의 중심성, 네트워크의 밀도) 그 사람의 건강 행동에 영향을 미칠 수 있다. 도시 간 네트워크와 사람들 사이의 접촉 네트워크는 감염병 전파 양상에 영향을 미친다. 본 과목에서는 네트워크와 건강의 관계를 탐구하는 다양한 연구를 검토하는 한편, 네트워크 이론과 분석 방법을 학습한다.전선 / 대학원
새로이 개발되는 신의약, 의료기기, 세포치료제, 조직공학재료, 바이오장기 등에 대한 효능 평가를 위하여 각종 질환모델동물에 대한 기술과 지식이 절실히 필요한 때다. 이에 “질환모델동물"이라는 강좌를 신설하고자 하며 다음과 같은 강좌로 구성하고자 한다. - 질환모델동물 - 원리와 문제점 - 독성연구에서 모델동물 - 생식독성연구에서 모델동물 - 알레르기 모델동물 - 심혈관계 모델동물 - 소화기계 모델동물 - 태자 생리학에서 모델동물 - 신장 연구에서 모델동물 - 당뇨 모델동물 - 신경연구에서 모델동물 - 통증연구에서 모델 동물 - 미생물감염연구에서 모델동물 - 종양연구에서 모델동물전선 / 대학원
의료정보시스템은 일반적인 정보시스템에 비교하여 매우 복잡한 데이터의 흐름을 관리하여야 한다. 또한 데이터의 용량이 많을 뿐만 아니라 전체시스템은 빠른 응답속도를 유지해야 하는 조건을 만족시킬 수 있어야 한다. 본 강좌에서는 병원에서 발생되는 업무의 흐름을 분석하고 이를 객체 관계형 모델 (entity relationship diagram)로 표현하는 기법을 배운다. 또한 객체관계모델을 토대로 관계형 데이터베이스를 설계하는 과정을 배우게 되며, 관계형 데이터베이스 설계에 사용되는 제약조건들의 의미와 구현방법들을 배운다. 또한 구축된 toy system을 이용하여 대용량 데이터베이스 평가 및 시스템의 성능 평가를 위한 평가모델의 설계 및 구현방법을 배운다.전필 / 대학원
이 강좌는 의학 전공 여부에 관계없이 의생명과학을 전공하고자 하는 대학원생을 대상으로 대표적인 질병에 대한 개론과 함께 해당 질병이 발생하는 병태생리학적 기전을 공부하고 발병 기전에 따른 최신 신약 개발 전략까지 공부할 수 있는 강좌입니다. 이 강좌를 통해 자신의 전공 분야 외에 의학 전반에서 연구되고 있는 최신 지견을 공부함으로써 의생명과학을 전공하는데 큰 도움을 줄 것입니다.전선 / 대학원
신종 감염병은 기존에는 동물간 전파하다가 최근 인체로 전파가 시작되어, 최근에 지속적으로 발생하고 이슈가 되는 감염병으로, 국내에서는 발생하지 않아서, 특정되지 않아 신종 감염병 이해의 어려움이 존재함 따라서, 현재 전 세계적으로 심각하게 발생중인 신종 감염병 중에서, COVID-19, 말라리아, 인체 감염 조류인플루엔자에 대한 감염병의 발생 원인, 돌연변이의 양상, 인체내 감염 및 면역학적 반응, 대응 현황을 이해하고자 함