강의 소개
SEIRD 미분방정식 모델로 감염병의 수학적 구조를 탐구하는 하이브리드 강의다. "마스크 하나가 뭘 바꾸나?"라는 질문에서 출발해, R₀(기초감염재생산수)의 임계점(R₀=1), 집단면역 임계점(HIT=1-1/R₀), 사회적 거리두기와 백신 접종의 수학적 효과를 파이썬으로 직접 계산·시각화한다. scipy.integrate.odeint로 SEIRD(Susceptible-Exposed-Infected-Recovered-Deceased) 미분방정식을 수치 적분하고, R₀=2.5 기준 100만 인구에서 피크 감염자 약 9만 명·최종 사망자 약 9천 명·집단면역 임계점 60%를 직접 도출한다. R₀ 스윕(1.5/2.5/3.5), 치사율 민감도, 파라미터 민감도 분석, 거리두기·백신·복합 개입 4개 시나리오 비교까지 3회차에 걸쳐 단계적으로 다룬다. "감염 억제(β 감소)"와 "치료제 개발(α 감소)"의 수학적 차이, 복합 개입의 시너지 효과, 모델 한계(재감염·연령별 차이 미반영)까지 포함한다. 생명과학·수학·정보 진로의 수학 심화 탐구보고서 프로젝트에 적합.
멘토 Q&A 포함
코드 자료 포함
리포트 자료 포함
강의 정보
강사
딥클래스 멘토 멘토
총 강의시간
1시간 16분
수강기한
구매일로부터 12개월
총 강의수
15개
연계 진로
자연과학
연계 교과
정보
커리큘럼
총 3개 섹션 · 15개 수업섹션 1. 1회차 — SEIRD 기초와 R₀의 의미
5개 수업- SIR에서 SEIRD로 — 상태전이도로 이해하는 감염병 구조05:00
- 미분방정식 유도 — SEIRD를 수식으로 쓰는 법05:30
- R₀의 수학 — 1을 넘으면 폭발, 집단면역 60%의 의미05:00
- 기본 SEIRD 시뮬레이션 — R₀=2.5, 100만 명, 365일05:30
섹션 2. 2회차 — 파라미터 민감도와 집단면역
5개 수업- R₀ 스윕 — R₀가 조금만 달라져도 결과가 얼마나 달라지나05:00
- 치사율 민감도 — 감염 줄이기 vs 치료제 개발04:30
- 피크 예측의 수학 — 의료 붕괴는 언제 오나05:00
- 집단면역 임계점 깊이 탐구 — 왜 R₀=1.0 아래가 목표인가05:00
- 통합 민감도 분석 — 어떤 파라미터가 결과를 가장 바꾸나05:30
섹션 3. 3회차 — 정책 개입 시뮬레이션과 결론
5개 수업- 사회적 거리두기 모델링 — 60일차에 beta를 40% 줄이면05:00
- 백신 접종 모델링 — 100일차부터 일 0.5% 접종05:00
- 3개 시나리오 비교 — 왜 초기 60일엔 거리두기가 더 강력한가05:00
- 복합 개입 시뮬레이션 — 거리두기 + 백신의 시너지05:30
- 종합 정리 — 수리모델의 역할과 진로 연결05:30
멘토 소개
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딥클래스 멘토 강사
딥클래스 멘토 멘토는 자연과학 분야의 풍부한 경험을 바탕으로 고등학생 눈높이에 맞춘 강의를 진행합니다.
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