역학 구획 모델은 전염병의 창궐에 대한 모델로써, 인구 동역학에 전염병을 가미하고 ‘인구’을 몇가지 구획compartmental으로 나눈다.
역학疫學, Epidemiology이란 전염병을 다루는 학문으로써, 생새우초밥집에서 다루는 다른 역학力學, Mechanics들과는 관계가 없다.
설명
커맥kermack과 맥켄드릭mcKendrick에 의해 이른바 SIR 모델이 고안된 이래로 수많은 변형과 발전이 있어왔고, 그 아이디어에 원류를 두고 있는 모든 모델들은 기본적으로 역학 구획 모델이라고 본다. 가장 대표적인 모델은 앞서 언급한 최초의 SIR 모델로, 전체 인구 N 을 다음과 같이 세가지 구획으로 나누었다:
S Susceptible: 건강한, 병에 걸릴 수 있는 상태
I Infected: 병에 걸린, 병을 퍼트리는 상태
R Recovered: 회복된, 면역을 가진 상태
이들은 전염률 β>0 와 회복률 μ>0 에 대해 다음과 같이 간단한 자율시스템으로 표현된다.
베레타beretta와 카파소capasso는 많은 파생 모델의 일반적인 폼을 다음과 같이 공식화했다.
dtdz=diag(z)(e+Az)+c
n 은 구획의 갯수다.
z(t)∈Rn 은 시간 t 에 종속된 구획의 벡터다.
e,c∈Rn 는 상수 벡터다.
A∈Rn×n 은 경쟁적 계수로 표현되는 상수 행렬이다.
왜 이런 형태로 나타나는가?
보통 시스템을 유도할 때는 질량 작용 법칙에 따라 A 와 B 둘이 만나 반응하기 때문이다. 이들은 이상적인 공간 속에서 일정한 비율로 만나고 반응하며, 그 정도는 각각의 양에 비례하므로 반응하는 양도 [A][B] 에 비례하게 된다. 따라서 못해도 각 구획이 두번은 곱해져야하는데, 막상 현실에서 세 구획이 모여서 함께 반응하는 현상도 생각해보면 흔하지가 않다. 따라서 대부분의 선형적 모델은 쌍선형으로 표현될 수 있다.
예시
간단한 SIR 모델을 예로 들면
dtdS(t)I(t)R(t)=S(t)000I(t)000R(t)0−μμ+0β0−β00000S(t)I(t)R(t)+0
으로 풀어 쓸 수 있으므로
e=0−μμA=0β0−β00000c=0
Capasso. (1993). Mathematical Structures of Epidemic Systems: p7. ↩︎
Capasso. (1993). Mathematical Structures of Epidemic Systems: p10. ↩︎