Prevent and Track the Spread of Highy Pathogenic Avian Influenza Virus using Big Data

This study was conducted with funding from the government (Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs) in 2018 with support from the Agricultural, Food, and Rural Affairs Agency, 318069-03-HD040, and is based on artificial intelligence-based HPAI spread analysis and patterning. Highly Pathogenic Avian Influenza (HPAI) is coming from abroad through migratory birds, but it is not clear exactly how it spreads to farms. In addition, it is assumed that the main cause of the spread is the vehicle, but the main cause of the spread is not exactly known. However, it is necessary to analyze the relationship between the vehicles and the facilities at the farms where they occur, as the type of vehicles that visit the farms most frequently is between farms and facilities, such as livestock transportation and feed transportation. In this paper, based on the Korea Animal Health Integrated System (KAHIS) data provided by Animal and Plant Quarantine Agency, the main cause of HPAI virus transfer is to be confirmed between vehicles and facilities.

빅데이터를 활용한 HPAI Virus 확산 예방 및 추적

이 연구는 2018년도 정부(농림축산식품부)의 재원으로 농림식품기술기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구이다. 고병원성 조류인플루엔자(Highly Pathogenic Avian Influenza, HPAI)는 해외로부터 철새를 통해 유입되고 있으나 어떤 경로를 통해 농가에 확산하는지 정확히 밝혀진 바 없다. 그리고 발생 농가에서 유입되는 농가 간의 전이도 차량이 주요 원인이라고 추정할 뿐, 전파 주요 원인이 정확히 밝혀진 것은 아니다. 하지만 가장 빈번하게 농가에 방문하는 차량의 방문유형이 가축 운반 및 사료 운반과 같은 농가와 시설 간의 방문이기 때문에 발생 농가에 들른 차량과 시설의 관계를 분석할 필요가 있다. 본 논문 연구에서는 농림축산검역본부에서 제공하는 KAHIS(Korea Animal Health Integrated System) 데이터를 기반으로, HPAI Virus 전이의 주요 원인을 확인하고자 한다.