When the resource is short, it is important to spend the resource effectively. In the case of vaccine, vaccination to a certain population group, targeted vaccination, is known for the effective way to use vaccine. “Super-spreader” would be often the target and it can be detected by network centrality in the network. We propose a modification of the traditional centrality measures. The basic concept of our modification is to merge node property, R_0, into the classic centrality measure and we call it R_0-adjusted centrality. To compare the effectiveness of proposed measure and classic measure, we use the agent based epidemic disease spread simulation model based on the Census data, FluTe. We test which vaccination strategy is better by the view of final attack rate, peak day and peak volume after pre-vaccination by centralities. R_0-adjusted centrality has better results than classic centralities for all standards. In addition, R_0-adjusted centrality has more positive gap when network density is high in the random network. It means that influence of R_0 to the disease spread is larger for high network density because the value of network centrality is similar to each node. It is face to our motivation so that it have to consider the node property to identify central nodes when the property influence the whole disease spread in epidemic disease spreading network.
자원이 부족할 때 이를 효과적으로 사용하는 것이 중요하다. 백신의 경우 특정 인구집단에게 백신을 투여하는 targeted vaccination이 효과적인 방법으로 알려져 있다. “Super-spreader”는 종종 그 target이 되며 이것은 네트워크 상에서 네트워크 centrality를 통해 찾아낼 수 있다. 우리는 이 기존의 centrality measure를 수정한 새로운 measure를 제안한다. 기본적인 개념은 노드의 내재적 특징인 R_0를 통해 기존 centrality를 확장하는 것이다. 이것을 R_0-adjusted centrality라 명명하였다. 제안한 measure와 기존의 것을 비교하기 위하여 지역의 특성을 반영하고 개인을 모델링 한 FluTe라는 전염병 전파 시뮬레이션을 사용하였다. 어느 백신전략이 더 좋은지 최종감염률, peak day와 peak volume 3가지 관점에서 비교하였으며 이를 위하여 centrality에 따라 사전접종을 한 후 전염병을 퍼뜨려 효과를 측정하였다. 그 결과 R_0-adjusted centrality가 기존 centrality보다 모든 기준에서 더 좋은 결과를 내었다. 더 높은 density를 갖는 random network에서 R_0-adjusted centrality와 기존 measure와의 차이는 더 커졌다. 네트워크 density가 높아짐에 따라 노드 간의 centrality값 차이가 적어져 전염병 전파에 끼치는 R_0의 영향력이 네트워크 centrality에 비해 더 커졌다고 해석하였다. 이것은 본 연구의 동기와 상통하는 말이며, 따라서 전염병 전파 네트워크에서 전염병 전파에 영향을 미치는 노드의 내재적 요소가 있다면, 이를 반영하여 중심 노드를 정해야 한다고 말할 수 있다.
