‘사회적 거리두기’ 안 했으면 코로나19 환자 하루 4000명 급증
‘사회적 거리두기’ 안 했으면 코로나19 환자 하루 4000명 급증
  • 이경원 기자
  • 승인 2020.04.01 19:00
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KIST 김찬수 연구팀, 슈퍼컴퓨터로 ‘코로나 19 확산 예측 및 정책 시행에 대한 효과’ 분석
'사회적 거리두기'의 개념과 질병의 전파과정을 도미노에 비유한 모습.<KIST>

[인사이트코리아=이경원 기자] 코로나19 확산을 막기 위해서는 사회적 거리두기, 손 씻기, 마스크 쓰기, 공간 방역 조치 등의 정책이 지속적이고 안정적으로 시행될 필요가 있다는 국내 연구 결과가 나왔다. 연구 결과는 사회적 거리두기를 하지 않았다면 국내 신규 환자가 하루 4000명까지 급증했을 것으로 분석했다. 정부가 정한 ‘고강도 사회적 거리두기 실천 기간’이 끝나가는 시점에서 기간 연장 필요성에 힘이 실리는 이유다.

한국과학기술연구원(KIST, 원장 직무대행 윤석진)은 계산과학연구센터 김찬수 연구팀(정보·머신러닝·금융경제 연구실)이 개인기반의 전파 시뮬레이션 툴킷(Toolkit)인 KIST(KIST’s Individual Simulation for Transfer phenomena)를 활용해 코로나19 확산과 사회적 거리두기(social distancing) 정책의 의미를 계산하고 평가했다고 지난달 31일 밝혔다.

영국을 비롯한 해외에서는 이러한 시뮬레이션 도구들을 활용해 감염병 등의 전파 또는 확산을 계산해 완화 전략을 개발하고 그 효과를 평가하는 등 정책 의사결정 전반에 활용돼 왔다. 다만 국내의 경우 빅데이터를 구축하기가 어렵고 긴 시간의 투자가 요구된 탓에 개발이 쉽지 않아, 정책 의사결정에 적극적으로 활용되지 못한 실정이다. 그러나 KIST에서는 8년여 전부터 감염병 분석에 대비해 툴킷을 자체 개발해 왔다.

이 연구팀이 개발·개선해온 ‘KIST 툴킷’은 대개 S-(E)-(L)-I-R (Susceptible-Exposed-Latent-Infected-Recovered) 등으로 구성된 ‘인구 덩어리’ 미분방정식 모형이 가지는 감염 역학적 의미를 포함하면서, 행위자의 개념을 도입한 개인 기반 전파 시뮬레이션 도구다.

각 개인의 상태(S-E-L-I-R 및 Q(Quarantined))와 ‘장소’ 등에 기초해 이들이 상호작용하는 ‘공간’이 명시적으로 포함된다. 따라서 이번 시뮬레이션은 지역별로 감염자를 집계할 수 있으며 개인의 ‘행동’이 미치는 영향에 대해서도 거대 규모로 계산이 가능하다는 게 김찬수 연구팀의 설명이다. 이번 연구는 과학기술정보통신부 지원으로 KIST 주요사업과 KIST Economic & Social Simulation Research Initiative 과제, Open Research 사업, 드림프로젝트 등의 연구 사업으로 수행됐다.

코로나19의 확산 추이 분석을 위해 KIST 연구진은 툴킷에 사람들의 성별, 나이, 직장과 이동 등의 빅데이터를 입력하고 향후 확산을 예측하고 완화정책의 실효성을 계산했다. 빅데이터는 통계청의 인구밀도, 나이분포, 성별분포 등의 공개된 데이터가 활용됐다.

연구진은 5000만명의 데이터를 기초로 ‘시뮬레이션 개인’들을 생성했다. 이렇게 만들어진 ‘시뮬레이션 개인’들이 주어진 지리 공간(우리나라)에서 상호작용하도록 한 다음, 슈퍼컴퓨터 상에 두 달의 시간을 지내도록 만들었다.

그리고 개개인에게 부과된 사회적 거리두기, 손 씻기와 마스크 착용, 공간 방역 조치 등을 실행하도록 했다. 개인의 행동들로 나타나는 사회의 변화를 추적했다.

자체개발 '툴킷'으로 슈퍼컴퓨터 시뮬레이션 

현재 우리나라는 지난 2월 말부터 ‘사회적 거리두기’를 하고 있다.

지난 2월 29일 코로나19 하루 신규 확진자가 909명으로 최정점에 이르면서 정부가 처음 언급했다. 이어 3월 22일부터는 정부가 4월 5일까지 교회, 클럽, 헬스장 등 다인 이용시설의 운영을 통제하는 ‘고강도 사회적 거리두기’를 실시하고 있다. 정부의 방침은 4월 6일로 예정됐던 개학 시점 이전까지 강도 높은 사회적 거리두기를 통해 감염병 전파를 차단하겠다는 것이었다.

‘사회적 거리두기’는 코로나19의 지역사회 감염 확산을 막기 위해 사람들 사이의 거리를 유지하는 감염 통제 캠페인이다. 사람 간의 접촉을 최소화 하는 것으로, 부득이하게 만나더라도 2m 이상 거리두기 등이 권고되고 있다. 기업들도 재택근무, 유연 근무제 등을 채택하며 사회적 거리두기 정책에 동참했다. 대규모 행사들은 줄줄이 취소·연기 됐다.

다만 사회적 거리두기가 장기화하면서 국민들의 피로도가 높아져 서서히 야외 활동량이 늘어나고 있는 추세다.

이런 가운데 KIST 연구진은 코로나19 확산의 여러 상황들을 시뮬레이션 했다. KIST 툴킷을 통해 시의성 높은 정책들을 반영하고 그 효과를 평가하는데 초점을 맞췄다.

그 결과 코로나19의 확산방지를 위해 적극적으로 시행되고 있는 ‘강력한 사회적 거리두기’를 실천할 경우, 매우 긍정적인 효과가 있다는 것을 관찰했다. 아울러 학교를 비롯한 여러 생활공간에서도 마스크를 제대로 착용할 뿐 아니라 ‘손 씻기’를 생활화할 경우, 괄목할 정도의 사회적 방역·감염완화 효과를 기대할 수 있다는 결과를 도출했다.

먼저 지난 2월 25일 ‘아무런 정책이 없는’ 경우와 ‘보통의 사회적 거리두기’가 있는 경우를 계산했다. 그 결과 한국이 시행하고 있는 수준의 사회적 거리두기 등의 조건에서 일일 감염자는 2월 29일쯤 절정에 달할 것으로 나타났고, 실제 일일 확진자의 통계 추이와 상당히 유사한 결과로 나타났다. 주목할 점은 ‘아무런 정책이 없는’ 경우 하루 감염자수는 약 4000명까지 급증하는 결과를 보였다. 보통의 사회적 거리두기 만으로도 코로나19 급증을 막았다는 게 연구팀의 분석이다.

지난 3월 5일에는 비교적 ‘강력한 사회적 거리두기’ 시행 후 일반적인 정책 효과를 계산한 결과, 국민의 20% 이상의 감염자가 줄어들 수 있다는 사실이 확인됐다. 감소세에 들어선 현재의 추이는 사회적 거리두기, 손 씻기, 마스크 쓰기, 공간 방역 조치 등의 정책을 지속적이고 안정적으로 시행할 경우 계속 유지될 가능성이 높다는 설명이다.

 

 지속적인 ‘강력한 사회적 거리두기’ 실천 요구

지난 3월 25일에는 예정돼 있던 4월 6일 개학이 코로나19의 확산에 어떠한 영향을 미치는지를 시뮬레이션 했다. 그 결과 개학을 할 경우, 감염자가 급속히 증가하는 소규모의 피크가 나타났다. 개학 후 급속한 감염자 수 증가로 비대면 접촉 상황 유지가 필요하다는 것을 보여준 셈이다.

지난달 31일 정부는 개학을 4월 9일부터 학년별 순차적으로 온라인으로 대체하고 등교 개학을 무기한 연기하기로 발표했다. 다만 연구결과 추후 개학으로 학생들이 공동체 생활을 시작할 경우에도 ‘사회적 거리두기’를 유지하며, ‘마스크 제대로 쓰기’ ‘손 씻기’를 비롯한 강력한 방역조치들을 시행할 필요가 있다는 점을 시사하고 있다.

현재 연구진은 해외에서 유입되는 감염자 개인들을 포함해 ‘세 번째 피크’의 발생 가능성 등을 포함한 사회적 영향을 시뮬레이션하고 있다. 이 계산에는 협력체계를 구축한 KT로부터 확보된 빅데이터가 포함된다. 또 4인 이상 그룹의 접촉을 원천 차단하는 ‘사회적 거리두기’ 정책 영향도 계산될 예정이다.

사회현상은 실험이 불가능하다. 그러나 개인을 기반으로 빅데이터(국가에서 제공)와 머신러닝을 활용한 기법을 통해 다양한 정책의 테스트베드로서 기능할 수 있다는 게 KIST의 설명이다.

김찬수 KIST 연구원은 “개인에 기반한 툴킷은 개인의 행동에서 비롯되는 사회적 현상을 바라볼 수 있고, 이를 통해 해석적 계산이 쉽지 않은 비선형 복잡계를 수치해석의 입장에서 해석 가능하다는 장점이 있다”며 “지속적으로 개발돼 왔기 때문에 개인에게 부과할 수 있는 다양한 정책들을 실험하고 평가해 볼 수 있는 좋은 테스트베드가 될 것”이라고 말했다.

김 연구원은 “‘답을 맞춰야만’하는 것이 아니라 정책과 같은 외부 요인의 유입이 ‘어떠한 변화’를 만들어내는 것을 탐구하는 것이 바로 시뮬레이션의 의미”라고 강조했다.

인사이트코리아, INSIGHTKOREA

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