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? 따라서 노드1(시설1)은 차량2의 방문을 매개로 노드2(시설2)와 연결된 상
태로 볼 수 있으므로 노드1과 노드2는 링크를 공유한다. 따라서 시설1을
기준으로 시설2가 연결되었음을 위 그림에서는 [시설1 : 시설2]로 표현한
것이다.
? 이러한 방식을 계속 적용하면 시설2는 차량2의 방문을 매개로 시설1과
연결 상태가 되었고 동시에 차량4의 방문을 매개로 시설4와 연결된 것으
로 볼 수 있다. 따라서 시설2라는 노드가 시설1과 시설4라는 노드와 링크
를 공유한 상태를 의미하는 [시설2 : 시설1, 시설4]로 표현할 수 있다.
? 시설3의 경우 차량3의 방문을 매개로 시설4와 연결된 상태를 형성하였기
때문에 [시설3 : 시설4]라는 노드-링크 정보로 표현할 수 있다.
? 시설4의 경우는 차량4를 매개로 시설2와 그리고 차량 3을 매개로 시설3과
노드-링크 관계가 형성되었기 때문에 [시설4 : 시설2, 시설3]으로 표현하였다.
? 본 기술서에서는 위 예시와 같이 콜론(:) 왼쪽에 기준 노드(시설)을 표시
하고 차량 방문을 매개로 이 노드와 연결 관계를 맺는 즉, 링크를 공유하
는 연결 노드들을 콤마(,)로 구분하는 방식의 엣지 리스트(edge list) 형태
로 노드 간 관계 정보를 표현한다. 이는 KAHIS DB 데이터로부터 노드-
링크 정보를 간략하게 표시하여 입력 및 저장, 검색 등의 과정에서 효율
성을 높이는 방편이기 때문이다.
? 앞서 언급하였듯이 월 단위 KAHIS DB 원천자료에는 전국을 대상으로
특정 월에 이루어진 축산차량이 방문 건별 기록이 수록되어 있는데, 이를
접촉 네트워크로 구조화하는 방식을 적용함으로써 방역 의사결정 지원에
도움이 되는 부가가치 시공간 정보를 도출하여 활용할 여지가 크다.
? 그림3의 예시에서 가령 시설4에서 고병원성조류인플루엔자(Highly
Pathogenic Avian Influenza: HPAI)가 발생했다고 가정할 경우 접촉 네
트워크상에서 차량3과 차량4를 매개로 시설4와 연결 관계가 형성된(링크
를 공유하는) 시설2와 시설3은 전파·확산 측면에서 감염 가능성이 있는
것으로 볼 수 있다.
? 물론 차량3과 차량4가 시설2와 시설3 그리고 시설4를 여러 번 방문한 경
우 즉, 방문빈도가 높으면 이러한 감염 가능성은 증가할 것이다. 본 기술
서에서는 방문빈도는 고려하지 않았지만, 시설 간 연결 관계 정보는 가축
전염병 전파·확산의 경로(path)를 일차적으로 진단하기 위한 기본정보로
서 기술적 활용성이 크다고 볼 수 있다.
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