[논문 리뷰] How to restart? An agent-based simulation model towards the definition of strategies for COVID-19 "second phase" in public buildings

Marco D’Orazio, Gabriele Bernardini외 1명|arXiv (Cornell University)|2020. 04. 27.

COVID-19 epidemiological studies참고 문헌 51인용 수 39

한 줄 요약

공공 건물 재개를 평가하기 위한 에이전트 기반 모델, COVID-19 동안 마스크 사용, 점유 한도, 접근 제어에 초점. Diamond Princess 데이터로 보정하고 대학 캠퍼스 지역에 적용.

ABSTRACT

Restarting public buildings activities in the "second phase" of COVID-19 emergency should be supported by operational measures to avoid a second virus spreading. Buildings hosting the continuous presence of the same users and significant overcrowd conditions over space/time (e.g. large offices, universities) are critical scenarios due to the prolonged contact with infectors. Beside individual's risk-mitigation strategies performed (facial masks), stakeholders should promote additional strategies, i.e. occupants' load limitation (towards "social distancing") and access control. Simulators could support the measures effectiveness evaluation. This work provides an Agent-Based Model to estimate the virus spreading in the closed built environment. The model adopts a probabilistic approach to jointly simulate occupants' movement and virus transmission according to proximity-based and exposure-time-based rules proposed by international health organizations. Scenarios can be defined in terms of building occupancy, mitigation strategies and virus-related aspects. The model is calibrated on experimental data ("Diamond Princess" cruise) and then applied to a relevant case-study (a part of a university campus). Results demonstrate the model capabilities. Concerning the case-study, adopting facial masks seems to be a paramount strategy to reduce virus spreading in each initial condition, by maintaining an acceptable infected people's number. The building capacity limitation could support such measure by potentially moving from FFPk masks to surgical masks use by occupants (thus improving users' comfort issues). A preliminary model to combine acceptable mask filters-occupants' density combination is proposed. The model could be modified to consider other recurring scenarios in other public buildings (e.g. tourist facilities, cultural buildings).

연구 동기 및 목표

• 연속적으로 점유되고 잠재적으로 과밀한 건물에서 2차 파동을 피하기 위한 운영 조치를 촉진한다.
• 근접성과 노출 시간 기반의 규칙에 따라 움직임과 바이러스 전파를 시뮬레이션하는 에이전트 기반 모델을 개발한다.
• 실험 데이터(Diamond Princess)로 모델을 보정하고 실제 대학 캠퍼스 사례 연구에 적용한다.
• 마스크, 점유 한도, 접근 제어 전략이 감염 확산에 미치는 영향을 평가한다.

제안 방법

• 점유자의 이동과 바이러스 전파를 함께 시뮬레이션하는 에이전트 기반 모델을 구축한다.
• 국제 보건 지침에서 영감을 받은 근접 기반 및 노출 시간 기반 전파에 대한 확률적 규칙을 구현한다.
• 건물 점유, 완화 전략, 바이러스 관련 매개변수를 다양화하여 시나리오를 정의한다.
• Diamond Princess 데이터를 사용하여 모델을 보정하고 대학 캠퍼스 사례 연구에서 검증한다.
• 마스크 필터 효율성과 점유 밀도를 결합하는 예비 접근법을 제공한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 장시간 점유되는 공공 건물에서 점유 한도와 접근 제어 조치가 COVID-19 확산에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ2 모델링된 환경에서 다양한 마스크 유형과 밀도가 감염 역학에 미치는 상대적 영향은 무엇인가?
• RQ3 Diamond Princess 데이터로 보정하고 대학 캠퍼스 시나리오에 적용할 때 모델이 관찰된 전파 패턴을 재현할 수 있는가?

주요 결과

• 마스크 사용은 초기 조건 하에서 확산 감소를 위한 최우선 전략으로 보인다.
• 용량 제한은 점유자들이 더 높은 여과의 마스크에서 수술용 마스크로 전환할 수 있게 하여 마스크 착용을 뒷받침할 수 있다.
• 예비 모델은 감염 완화를 위한 마스크 효과와 점유 밀도의 실행 가능한 조합을 시사한다.
• 해당 프레임워크는 사례 연구 범위를 넘어 다른 공공 건물에도 적용될 수 있다.