• 한국지리정보학회지
• /
• 제20권2호
• /
• pp.60-74
• /
• 2017

지리정보시스템(Geographic Information System: 이하 GIS)은 고병원성조류인플루엔자(Highly Pathogenic Avian Influenza: 이하 HPAI)의 예찰, 역학조사, 감염농장 관리, 예방적 살처분 실시, 청정화 진행 등 질병관리를 위한 전 과정에서 공간 위치정보의 관리와 표현 그리고 의사결정을 위한 도구로 활용될 수 있다. 우리나라에서도 2010-2011년 구제역 발생으로 큰 피해를 본 이후, GIS와 연계된 국가동물방역통합시스템(Korea Animal Health Integrated System: 이하 KAHIS)를 구축하여 가축전염병 관리를 시행하고 있다. 그러나 농장 및 축산관련 시설과 차량에 대한 관리 및 모니터링 수준의 KAHIS 방역통합시스템은 HPAI 예찰 및 방역에 역부족이다. 따라서 KAHIS시스템과 더불어 효율적 가축질병(HPAI) 관리를 위하여 본 연구를 실시하였다. 본 연구에서는 2014년 기준 HPAI 감염농장의 특성을 바탕으로 차후 HPAI 감염 가능 농장을 예측하였다. HPAI 감염농장 특징 분석을 위하여 권역별 HPAI-양성농장의 개수와 밀도 및 가금사육 두수를 조사하였다. 조사결과 HPAI-양성농장의 82.4%가 전라지역과 충청지역에 분포하고 있었다. 위 두 지역에 위치한 HPAI-양성농장(충청지역: $4.2{\pm}5.6$, 전라지역: $2.2{\pm}1.1$)은 HPAI-음성농장(충청지역: $1.8{\pm}1.5$, 전라지역: $1.7{\pm}0.7$)에 비하여 통계적으로 높은 밀도값을 보여주었다. 또한 HPAI-양성농장의 92.4%에서 가금두수 최소 6,537에서 최대 24,250를 사육하고 있었다. 위의 HPAI 감염농장 특징은 GIS Multiple Ring Butter(MRB) 기능을 이용하여 차후 HPAI 감염 가능 농장을 예측하는데 사용되었다. 분석결과 철새도래지 반경 30km(386개)와 35km(407개) 내 위치한 HPAI-양성농장의 수는 HPAI 확산 후 전국 감염농장(429개)과 유사한 값을 보여주었다. 또한 철새도래지 반경 30km 내 위치한 일반가금농장 중 하천 반경 1-1.5km와 지방도로 반경 1km에 중첩되는 지역에 위치한 일반가금농장의 개수(324-409개) 및 지리적 위치는 2014년 HPAI-양성농장의 개수(386개)와 90.0% 그리고 지리적 위치와 54.8%의 유사성을 보였다. 본 연구는 철새도래지의 위치정보와 가금농장의 위치 및 사육가금두수의 정보를 토대로 GIS분석을 통하여 앞으로 발생할 HPAI 발생농장에 대한 추이를 판단할 수 있을 것으로 기대된다.

• 오리마을
• /
• 통권211호
• /
• pp.12-31
• /
• 2021

2003년 12월 10일 국내 최초로 고병원성조류인플루엔자(HPAI)가 발생된 이후 이 바이러스는 오리업계를 지긋지긋하게 괴롭히고 있다. 갈수록 강력해지고 있으며 피해 규모도 더욱 커지고 있을 뿐만 아니라 오리산업을 위협하는 가장 강력한 변수로 자리 잡고 있을 정도로 20여년에 가까운 시간 동안 HPAI와의 전쟁을 벌이고 있다. 특히 HPAI는 인수공통전염병으로 이종간 변이 바이러스를 통해 사람으로의 전파 가능성이 있어 세계는 물론 우리나라도 HPAI 종식을 위해 노력하고 있다. 그럼에도 불구하고 철새는 감염되더라도 무증상인 경우가 있어 주요 전파 요인인 철새에 대한 근본적인 대책이 나오지 않는 이상 완전히 박멸하기란 사실상 불가능하기 때문에 철새를 통한 유입을 막는 것이 최선일 것이다. 우리나라에서 그 동안 발생한 HPAI의 경우 인근 발생국으로부터 축산물 등을 통해 유입될 가능성이 제기되기도 했지만 철새를 통한 전파가 가장 유력한 원인으로 지적되고 있다. 올해도 2020년 11월 부터 시작된 HPAI가 오리업계를 괴롭히고 있다. 이에 그 동안 HPAI 발생 현황과 오리산업에 미친 영향 등을 살펴봤다.

• 한국임상수의학회지
• /
• 제34권2호
• /
• pp.146-151
• /
• 2017

Six major outbreaks of highly pathogenic avian influenza (HPAI) occurred from 2003 to 2016 in Korea. Epidemiological investigations of each outbreak revealed that migratory birds were the primary source of the HPAI virus. During the last five years, the geographic transmission pattern of domestic HPAI seems to have extended from local to nationwide; therefore, it is necessary to identify specific locations in which poultry farms are at elevated risk for HPAI outbreak to enable targeted surveillance and other mitigation strategies. Here, a geographical information system (GIS)-based analysis was used to identify geographic areas at high risk for future HPAI incidents in Korea based on historical outbreak data collected between December 2003 and April 2016. To accomplish this, seven criteria were used to identify areas at high-risk for HPAI occurrence. The first three criteria were based on defined spatial criteria buffering of 200 bird migration sites to some defined extents and the historical incidence of HPAI outbreaks at the buffering sites. The remaining criteria were based on combined attribute information such as number of birds or farms at district levels. Based on the criteria established for this study, the most-likely areas at higher risk for HPAI outbreak were located in Chungcheong, Jeolla, Gyeonggi, and Gyeongnam provinces, which are densely populated poultry regions considered major poultry-production areas that are located along bird migration sites. The proportion of areas at risk for HPAI occurrence ranged from 4.5% to 64.9%. For the worst criteria, all nine provinces, including Jeju Island, were found to be at risk of HPAI. The results of this study indicate that the number of poultry farms at risk for HPAI outbreaks is largely underestimated by current regulatory risk assessment procedures conducted for biosecurity authorization. The HPAI risk map generated in this study will enable easy use of information by policy makers to identify surveillance zones and employ targeted surveillance to reduce the impact of HPAI transmission.

• 한국임상수의학회지
• /
• 제36권1호
• /
• pp.23-29
• /
• 2019

While research findings suggest that the highly pathogenic avian influenza (HPAI) is the leading cause of economic loss in Korean poultry industry with an estimated cumulative impact of $909 million since 2003, identifying the environmental and anthropogenic risk factors involved remains a challenge. The objective of this study was to identify areas at high risk for potential HPAI outbreaks according to the likelihood of HPAI virus detection in wild birds. This study integrates spatial information regarding HPAI surveillance with relevant demographic and environmental factors collected between 2003 and 2018. The Maximum Entropy (Maxent) species distribution modeling with presence-only data was used to model the spatial risk of HPAI virus. We used historical data on HPAI occurrence in wild birds during the period 2003-2018, collected by the National Quarantine Inspection Agency of Korea. The database contains a total of 1,065 HPAI cases (farms) tied to 168 unique locations for wild birds. Among the environmental variables, the most effective predictors of the potential distribution of HPAI in wild birds were (in order of importance) altitude, number of HPAI outbreaks at farm-level, daily amount of manure processed and number of wild birds migrated into Korea. The area under the receiver operating characteristic curve for the 10 Maxent replicate runs of the model with twelve variables was 0.855 with a standard deviation of 0.012 which indicates that the model performance was excellent. Results revealed that geographic area at risk of HPAI is heterogeneously distributed throughout the country with higher likelihood in the west and coastal areas. The results may help biosecurity authority to design risk-based surveillance and implementation of control interventions optimized for the areas at highest risk of HPAI outbreak potentials.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제19권3호
• /
• pp.114-126
• /
• 2016

국내의 HPAI 전파 요인으로는 철새, 농가의 축주, 축산 차량 등이 있으며, 특히 HPAI 발생 후 급속한 전파의 원인이 되는 원거리 전파는 축산차량에 의한 것으로 확인되었다. 본 연구에서는 2014년 발생한 HPAI(H5N8)의 원거리 전파요인인 축산차량 이동정보를 지리정보시스템(GIS)과 연계하여 연구 대상지를 선정 후 차량의 농가 방문빈도 및 목적분석, 사회연결망 유형 분석을 수행하였으며, 도출된 유형을 통해 전국의 HPAI 발생농가의 분포 특성을 알아보았다. 또한 분석에서 도출된 결과를 통해 기존의 방역 및 살처분 범위 설정을 선행연구와의 차별화된 상황에 따라 유동적이며 탄력적인 차량 정보를 이용한 살처분 범위 설정을 제시하려 한다. 분석 결과 사회연결망 유형은 '지역 집중형, '지역 확산형, '광역 집중형, '광역 확산형, '전국 확산형의 5가지 유형이 도출 되었다. 도출된 유형은 다소 제한적인 유형 분석으로 볼 수 있으나, 전국의 타 발생 농가에 비추어 크게 벗어나지 않는 유형으로 설명될 수 있다. 또한, 위의 유형 분석은 추후 HPAI 방역 범위설정에 있어서 차량정보를 이용한 유동적 방역범위 설정 시, 담당자의 의사결정에 도움을 줄 것으로 기대된다.

• 한국빅데이터학회지
• /
• 제5권2호
• /
• pp.69-76
• /
• 2020

이 연구는 2019년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기술진흥센터의 지원을 받아 수행된 연구이다. 고병원성조류인플루엔자(Highly Pathogenic Avian Influenza, HPAI)는 병원성이 높은 조류인플루엔자 바이러스 감염에 의하여 발생하는 조류의 급성 전염병으로 닭, 오리 등 가금류에서 피해가 심각하게 나타난다. 고병원성 조류인플루엔자(HPAI)는 연중으로 발생하기보다는 겨울철에 집중하여 발생되는 양상을 보이며, 특정 기간에는 아예 발생하지 않는 경우가 있다. 이와 같은 HPAI의 특성으로 인해 충분한 양의 실제 데이터가 축적되지 못하는 문제점이 있다. 본 논문 연구에서는 GAN 네트워크를 활용하여 결측치를 포함하고 있는 실제와 유사한 데이터를 생성하였으며 해당 과정을 소개한다. 본 연구 결과는 HPAI가 발생하지 않은 특정 시기에 대하여 실제와 유사한 시뮬레이션 데이터를 생성하여 위험도를 측정하는데 이용될 수 있다.

• 한국임상수의학회지
• /
• 제36권1호
• /
• pp.7-14
• /
• 2019

In South Korea, six large outbreaks of highly pathogenic avian influenza (HPAI) have occurred since the first confirmation in 2003 from chickens. For the past 15 years, HPAI outbreaks have become an annual phenomenon throughout the country and has extended to wider regions, across rural and urban environments. An understanding of the spatial epidemiology of HPAI occurrence is essential in assessing and managing the risk of the infection; however, local spatial variations of relationship between HPAI incidences in Korea and related risk factors have rarely been derived. This study examined whether spatial heterogeneity exists in this relationship, using a geographically weighted Poisson regression (GWPR) model. The outcome variable was the number of HPAI-positive farms at 252 Si-Gun-Gu (administrative boundaries in Korea) level notified to government authority during the period from January 2014 to April 2016. This response variable was regressed to a set of sociodemographic and topographic predictors, including the number of wild birds infected with HPAI virus, the number of wintering birds and their species migrated into Korea, the movement frequency of vehicles carrying animals, the volume of manure treated per day, the number of livestock farms, and mean elevation. Both global and local modeling techniques were employed to fit the model. From 2014 to 2016, a total of 403 HPAI-positive farms were reported with high incidence especially in western coastal regions, ranging from 0 to 74. The results of this study show that local model (adjusted R-square = 0.801, AIC = 954.5) has great advantages over corresponding global model (adjusted R-square = 0.408, AIC = 2323.1) in terms of model fitting and performance. The relationship between HPAI incidence in Korea and seven predictors under consideration were significantly spatially non-stationary, contrary to assumptions in the global model. The comparison between global Poisson and GWPR results indicated that a place-specific spatial analysis not only fit the data better, but also provided insights into understanding the non-stationarity of the associations between the HPAI and associated determinants. We demonstrated that an empirically derived GWPR model has the potential to serve as a useful tool for assessing spatially varying characteristics of HPAI incidences for a given local area and predicting the risk area of HPAI occurrence. Considering the prominent burden of HPAI this study provides more insights into spatial targeting of enhanced surveillance and control strategies in high-risk regions against HPAI outbreaks.

• 한국임상수의학회지
• /
• 제36권1호
• /
• pp.15-22
• /
• 2019

Highly pathogenic avian influenza (HPAI) is among the top infectious disease priorities in Korea and the leading cause of economic loss in relevant poultry industry. An understanding of the spatial epidemiology of HPAI outbreak is essential in assessing and managing the risk of the infection. Though previous studies have reported the majority of outbreaks occurred clustered in what are preferred to as densely populated poultry regions, especially in southwest coast of Korea, little is known about the spatial distribution of risk areas vulnerable to HPAI occurrence based on geographic information system (GIS). The main aim of the present study was to develop a GIS-based risk index model for defining potential high-risk areas of HPAI outbreaks and to explore spatial distribution in relative risk index for each 252 Si-Gun-Gu (administrative unit) in Korea. The risk index was derived incorporating seven GIS database associated with risk factors of HPAI in a standardized five-score scale. Scale 1 and 5 for each database represent the lowest and the highest risk of HPAI respectively. Our model showed that Jeollabuk-do, Chungcheongnam-do, Jeollanam-do and Chungcheongbuk-do regions will have the highest relative risk from HPAI. Areas with risk index value over 4.0 were Naju, Jeongeup, Anseong, Cheonan, Kochang, Iksan, Kyeongju and Kimje, indicating that Korea is at risk of HPAI introduction. Management and control of HPAI becomes difficult once the virus are established in domestic poultry populations; therefore, early detection and development of nationwide monitoring system through targeted surveillance of high-risk spots are priorities for preventing the future outbreaks.

• 농촌계획
• /
• 제18권4호
• /
• pp.79-89
• /
• 2012

농가를 방문하는 가금관련업체의 관계자 및 차량은 HPAI 질병 확산의 매개체가 된다. 농가들의 가금관련업체 이용 정보를 이용하면 농가간의 연결을 확인할 수 있고 HPAI 확산 가중 네트워크를 구성할 수 있다. 네트워크 분석중 중심성 측정은 질병에 취약하거나 타 농가에 영향력이 큰 역할을 하는 농가를 분석하는 방법으로 HPAI 초기 확산을 통제하는 방법으로 이용된다. 단, HPAI 바이러스는 네트워크의 연결선 가중치에 따라서 확산 경로가 달라질 수 있다. 기존의 분석 방법은 확산 경로에 있어 대치되는 연결선의 강도와 연결선의 수 중 하나만을 고려하기 때문에 질병 확산을 정확히 모의하는데 한계가 있다. 그래서 본 연구에서는 2008년 발병한 한국 김제 지역의 39개 농가를 대상으로 가금관련업체 이용자료를 적용한 HPAI 확산 네트워크에 연결선의 가중치에 지수를 적용하는 방법으로 기존의 방법과 결과를 비교했다. 이 자료는 가금 산업 네트워크의 한국 지역 농가 적용성을 평가 할 수 있을뿐만 아니라 추후 잠재적인 질병 발병 차단을 위한 정보 제공에 중요한 역할을 할 것이다.

• 대한수의사회지
• /
• 제44권11호
• /
• pp.1025-1033
• /
• 2008

이번 고병원성조류인플루엔자(이하 HPAI로 기술)는 2008년 4월 1일 우리 전라북도 김제시 용지면 산란계 밀집 사육지역에서 시작하여 5월 12일 경북 경산시 토종닭 농장을 끝으로 11개 시 도 19개 시 군 구에서 총 33건이 발생되어 2,6410억원의 경제적 피해가 발생하였다. 우리 전라북도는 최초 발생농가를 포함 4개 시 군(익산, 정읍, 김제, 순창)에서 17건(닭13, 오리 4)이 발생하여 전국에서 HPAI발생이 가장 많았던 도로 남는 불명예를 안게 되었다. 이에 막대한 경제적 피해가 다시 발생하지 않도록 HPAI의 현장 방역에 대해 나름대로 경험한 것과 느꼈던 것들을 사례별로 기술하고자 한다.