코로나19, 데이터로 분석하고 대비한다 물리통계코로나19의 전파 현황은 확진자 수, 완치자 수, 사망자 수, 감염경로, 전파기간 등으로 구성돼 있으며, 각각의 숫자들은 전파 관리를 위한 데이터가 된다. Ⓒ https://coronaboard.kr 화면 캡처(검색일시 2020.10.14)학으로 바라본 코로나19
세계보건기구가 코로나19를 세계적 대유행으로 선포한지 약 7개월의 시간이 지났다. 그러나 여전히 코로나19는 종식되지 않았고, 감염 확진자 수는 매일 누적되고 있다.
현재(10월 14일 기준) 세계 각국의 코로나19 누적 확진자는 총 3834만 8102명이고, 사망자는 109만 4231명으로 2.85%의 치명률을 보이고 있다.
우리나라는 1월 20일에 첫 환자 진단 이후 현재까지 총 2만 4889명이 확진되었으며, 치명률 1.8%, 완치율 92.5%의 통계 결과를 가지고 있다. 초기 유행 단계에는 0.14%의 전파율, 그리고 1명 당 감염재생산지수는 0.56명이었지만, 팬데믹 기간이 길어지면서 다양한 변수들로 인해 전파 유형과 추세가 달라지고 있다.
이처럼 우리는 날마다 확진자와 사망자, 그리고 완치자 등의 데이터 속에서 공포와 안도의 양가의 감정을 오가고 있다. 또 분명한 사실은 코로나19의 모든 상황과 미래 예측, 대응은 숫자 데이터와 통계로 결정된다는 것이다. 그래서 지금, 코로나19를 바라보는 과거의 데이터들을 통해 현상을 이해하는 ‘물리통계학’에 관심이 커지고 있다.
코로나19 방역을 위한 숫자, 그리고 데이터 통계
코로나19 대유행이 시작한 이후 우리나라는 감염병 전파 패턴에 따라 방역 대책을 세우고 있다. 알려져 있다시피 사람 간 전파가 이루어지고, 치료제가 없으며, 그 감염력이 굉장히 높은 코로나19에 대응하기 위해서는 전파 현황에 초점을 둔 감염원 및 전파 관리가 가장 유효한 방역이기 때문이다.
코로나19의 전파 현황은 확진자 수, 완치자 수, 사망자 수, 감염경로, 전파기간 등으로 구성되어 있다. 감염경로에 포함된 장소 이름을 제외하고는 모두 정량화된 숫자들로써, 각각의 숫자들은 전파 관리를 위한 데이터가 된다.
통계물리학으로 보는 코로나19 확산 패턴
코로나19가 장기화에 접어들면서 감염병 학자와 수학자, 과학자 등을 비롯한 융합연구팀을 꾸려 일명 ‘코로나19 확산 모형’과 같은 시나리오를 개발하여 감염 전파에 대응책을 모색하고 있다. 그래서 코로나19가 남긴 데이터들을 통해 현상을 분석하는 통계물리학에 대한 관심이 높아지고 있다.
지난 7일에 국가과학기술인력개발원(KIRD)이 주최한 ‘과학자 국민소통 온라인 포럼’에서 김범준 성균관대 교수는 ‘통계물리학으로 보는 코로나19의 확산’을 주제로 코로나19 확산 패턴 분석과 예측 모형에 대해 발표를 했다.
김 교수는 먼저 “통계물리학 관점에서 코로나19가 중동호흡기증후군(MERS)과 같은 기존의 감염병과는 다른 전개 양상이 보인다”고 진단했다. 일반적으로 전염병이 유행하면 초기에 감염자 수가 기하급수적으로 늘어나고, 누적 환자 수가 증가하면서 신규 환자 수가 최댓값을 찍은 뒤 점차 줄어들고, 전염병 전파도 결국 멈추는 이른바 ‘S자 모형 그래프’를 보이게 된다. 그런데 코로나19의 경우 이러한 주기를 표상하는 ‘S자 그래프’가 한 번이 아니라 여러 번 연달아 나타나는 이례적인 현상을 보이고 있다는 것.
실제로 우리나라는 신규 확진자 수가 감소하는 추세를 보이다가 대구·경북, 서울 이태원, 서울 광화문 등에서 발생한 이슈들로 3개의 변곡점을 갖는 확산 패턴을 보인다.
김범준 성균관대 교수가 ‘통계물리학으로 보는 코로나19의 확산’을 주제로 코로나19 확산 패턴 분석과 예측 모형에 대해 발표를 했다. ⒸKIRD 온라인 포럼 화면 캡처
코로나19 확산 모형을 통해 감염 패턴 예측한다
김 교수는 현재까지 코로나19가 지구 한 바퀴를 돌아 횡적(橫笛) 패턴으로 세계 모든 국가에서 발생했고, 초기에 비해 상대적으로 잦아드는 추세라고 진단했다. 그리고 이제는 종적(縱笛) 기준으로 남·북에 위치한 국가들, 대표적으로 러시아, 브라질, 인도 등에서 신규 확진자가 감소하는 추세를 보이면 인류는 코로나19 극복에 가까워지게 될 것이라 예측했다.
전 세계인의 바람인 코로나19 종식은 전파관리에서 시작된다. 전파관리를 위해서는 감염 환자 한 명이 감염을 전파시킬 수 있는 사람의 수를 관리하는 ‘감염생산지수(Reproduction Number: R)’가 매우 중요한 개념이다. 이 값(R)이 1이면 한 명의 감염자가 한 명을 감염시키는 것이므로, R이 1보다 크면 환자 수는 점점 늘어나는 추세를 보이고, 1보다 작으면 감소세로 들어간다는 해석을 할 수 있다.
그렇기 때문에 R을 감소시키기 위해 감염자를 만났을 때 감염될 확률(Probability), 감염자와의 접촉 수준(Contact), 환자가 감염을 전파시키는 기간(Duration) 등 각 요인을 낮춰야 한다. 따라서 현재 많은 연구팀들이 각각의 요인들과 변수들을 고려하여 SIR(Susceptible-Infected-Removed) 모형, 결정론적 수학적 모델(SEIHR 모형), 구획 모형, SI 구획 모형, 메타 인구 모형 등 다양한 기법으로 코로나19를 분석하고, 적절한 방역 조치를 하고 있다.
김 교수는 “현재 감염 확산 모형은 나우캐스트(Nowcast) 수준이며, 데이터만을 기반으로 해서는 미래 예측에 한계가 있다”고 밝혔다. 하지만 코로나19가 종식되기 전까지, 그리고 언제든지 다시 올 수 있는 질병-X에 효율적으로 대처하기 위해서는 다학제적 연구 결과로서 감염 확산 모형을 마련하려는 노력이 필요하다고 주장했다.
김현정 객원기자 vegastar0707@gmail.com 2020.10.16 ⓒ ScienceTimes
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