요 약

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요 약 · v

1. 연구의 개요

□ 연구의 배경

∙ 일반적인 확진자 예측은 대응정책이 작용하는 개인의 실제 생활 단위에서의 적 용을 위한 공간적 청사진을 더 세밀한 공간 단위로 제시하지 못하는 한계

∙ ‘사회적 거리두기’는 초기의 광역적이고 일괄적인 적용으로 지역경제 침체 등 의 피해와 반감이 컸으며, 사회적 스트레스도 계속 증가하는 추세

∙ 치료제의 개발 및 보급으로 감염자의 의료적 처치가 일반화되지 않는 이상, 사 회적 거리두기의 대상이 되는 모든 주체의 불만을 해소하기에는 어려움이 예상

∙ 국민에게는 확진자 수가 다음 주에 몇천 명에 이를 것이라는 예측보다는, 어떤 사회적 거리두기 정책이 자신이 사는 지역에 어느 정도 효과가 있을지를 제시하 는 것이 더 효과적일 수 있음

∙ 사회적 거리두기 정책의 효과를 과학적 방법론을 통해 세밀한 수준의 시공간적 단위로 제시한다면, 사회적 거리두기에 대한 반감을 줄이고 더 적극적인 참여 를 유도할 수 있을 것임

□ 연구의 목적

∙ 코로나19와 같은 감염병의 확산 방지를 위한 정부 대응정책의 효과를 예측할 수 있는 시뮬레이션 방법을 개발하고 그 실증을 목적으로 함

- 코로나19 확산과 관련한 자료를 수집 및 분석하여 확산 패턴의 시공간적 특징 을 도출하고, 이에 대한 정부의 정책적 대응 분석

- 시공간 확산모형의 특징을 검토하여 정책 시뮬레이션을 위한 시사점 도출 - 실제 데이터를 활용한 실증을 통해 정책 시뮬레이션 방법 향상을 위한 추진과

제 도출

요 약

SUMMARY

(2)

vi

2. 코로나19의 확산과 정책적 대응

□ 감염병 발생 동향과 세계적 확산

∙ 코로나19는 기존 코로나바이러스와 달리 호흡기 상피세포에 접촉하기 위한 돌 기(spike)에 변이가 발생하는 것이 특징

- 이로 인해 강력한 전파력, 빠른 증상 악화, 다른 장기로 전이하는 속도가 빠름

∙ 국가별로 확진자와 사망자의 증감 주기는 다르게 나타나는데, 이는 국가별 보 건 체계와 코로나19에 대응하기 위한 봉쇄정책이 다르기 때문임

∙ 계절 효과와 상관없는 확산세가 나타남에 따라 기존 봉쇄정책보다는 백신을 바 탕으로 한 ‘집단면역’ 생성과 보편적인 치료제 개발이 요구되는 현실

∙ 전 세계의 증가 추이와 마찬가지로 우리나라 확진자 수도 계속해서 증가

출처: COVID-19 Dashboard by the Center for Systems Science and Engineering(CSSE) at Johns Hopkins University(JHU). https://www.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594740fd4029942 3467b48e9ecf6 (2021년 2월 23일, 5월 10일 검색) 바탕으로 저자 재구성

그림 1 | 우리나라 누적 확진자의 시계열적 추이

□ 코로나19에 대한 정책적 대응

∙ 초기 강력한 봉쇄정책으로 사람들의 이동성(mobility) 급격하게 감소, 그 이후 에 코로나19 전파속도 둔화

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요 약 · vii

∙ 봉쇄정책이 길어지며 발생하는 다양한 사회경제적 부작용으로 인하여 일정 기 간 후에는 완화된 사회적 거리두기 정책 시행 및 단계적 봉쇄정책 해제로 전환

∙ 가장 영향이 큰 정책은 소규모와 대규모 모임 취소, 교육기관 폐쇄, 국경통제, 가용 개인보호장구 증대, 국가 봉쇄와 개인 이동 제한, 검역 등

∙ 우리나라의 정책적 대응은 ‘사회적 거리두기’라 명명된 방역수칙 - 개인 방역수칙, 시설 방역수칙, 사업장(직장) 방역수칙으로 구분

- 전염병의 확산 상황과 확진자 발생 기준을 토대로 미리 설정한 단계별 조치 내 용에 따라 방역 조치 시행

- 2021년 7월부터 4단계 사회적 거리두기 체계 시행

3. 감염병 확산모형과 대응정책의 효과 분석 사례 고찰

□ 감염병 확산모형의 발전 동향과 분석 사례

∙ 수리 모델링이란 실제 현상을 수학적인 식으로 묘사하는 것을 뜻하며, 수리 모 델의 구축과 시뮬레이션을 위해서는 수학, 통계, 수치적 계산 기법의 적용 필요 - 감염병의 확산 여부를 규정하는 가장 중요한 지표는 기초감염재생산(지)수로

최초 감염자가 전파하는 평균 이차감염자 수를 말함

∙ 감염병 확산모형은 크게 분석범위, 분석 방법, 사용 데이터에 따른 특징 등을 기준으로 분류

∙ 전통적인 SIR 모형은 감염률, 회복률 등 질병 전파·확산에 영향을 주는 주요 파 라미터들을 한 국가나 지역 전체를 대상으로 적용하여 시간 경과에 따른 거시적 변화를 예측

∙ 컴퓨터 기술의 발전과 가용 데이터의 폭발적 증가 등 외적 요인으로 미시적 모 형의 발전 가속

□ 코로나19 대응정책과 정책 효과 분석 사례

∙ OxCGRT는 국가별로 서로 다른 코로나19 전염병에 대한 정부의 대응을 비교 하기 위해 다양한 정책적 대응 항목 및 세부 항목의 정량화를 바탕으로 연구자

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viii

들과 정부 부처 관계자에게 종합적인 엄격성 지수 제공

∙ 다양한 이동성 지표는 코로나19로 인한 일상생활의 시계열적 변화와 더불어 공 간적으로 상이하게 나타나는 이동행태 변화를 탐색하는 데 기여

4. 코로나19 방역정책 시뮬레이션 방법론 정립

□ 방역정책 시뮬레이션 개요

출처: 저자 작성

그림 2 | 정책 시뮬레이션 방법론의 구조

∙ 정책 (효과) 시뮬레이션 방법론(<그림 2> 참조)

- 사회적 거리두기 단계 변화 분석→주요 단계 변화 기간을 도출→국내 방역정

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요 약 · ix

책단계별 엄격성을 산출→시군구와 감염경로별 확진자 수 산출→전국의 확진 자 발생빈도 예측→배분 시뮬레이션에 입력 시군구 단위와 감염경로별 확진 자 계산→정책단계와 지역별 사회적 거리두기 효과 비교

∙ 시뮬레이션 모형을 위한 데이터는 시간(x축), 250개 시군구(y축), 8개의 정부 정책(z축)으로 구성된 8개의 행렬 + 1개의 확진환자 수 행렬

주: 중앙방역대책본부 정보분석팀(2021)과 보건복지부의 코로나바이러스감염증-19(COVID-19) 보도자료를 결합하여 활용

그림 3 | 시뮬레이션 모형을 위한 정부 정책 데이터 모식도

□ 전국 확진자 발생빈도 예측 방법

∙ 랜덤 포레스트(random forest) 모형을 이용하여 입력 변수를 구성하고 변수 사 이의 상관관계 파악

- 랜덤 포레스트 모형은 변수간 인과관계의 집합을 앙상블(ensemble) 형태로 취합, 전개하면서 모형의 예측력 조절

∙ 일별·지역별·감염경로별 확진자 발생 정보를 종속변수로 가정하고, 일별·지역 별 8가지 정책의 엄격성 단계 변화 여부를 독립변수로 가정

∙ 확진자 발생 예측모형을 1주 단위로 1주일 평균부터 4주일 평균까지 산출하도 록 구성

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x

그림 4 | 모형 구성의 도식화

□ 배분 시뮬레이션 방법

∙ 질병관리청의 실증자료를 이용하여 과거에 발생했던 확진자 수의 전국 대비 해 당 시군구 비중에 비례하는 방식

∙ 시군구 단위 감염경로별 확진자 수 배분은 해당 감염경로 시설의 밀도를 고려하 여 시뮬레이션 과정에서 해당 시군구로 배분된 확진자 수를 감염경로에 배분

그림 5 | 배분 시뮬레이션 방법론의 구조적 개요

(7)

요 약 · xi

5. 코로나19 방역정책 시뮬레이션 모델 시범 적용

□ 정책 시뮬레이션을 위한 데이터 생성

∙ 보건복지부의 정례브리핑 자료를 기초로 하여 사회적 거리두기 체계의 변화와 권역, 시도, 시군구별 단계 변화를 추적 정리→대략 16개 기간으로 구분

∙ 지역의 사회적 거리두기 단계 변화와 방역 지침을 참고하여 8개의 정책을 바탕 으로 2020년 1월 20일부터 2021년 4월 6일까지 250개 시군구 단위로 엄격성 산출

∙ 질병관리청에서 구축·관리하고 있는 2020년 1월 20일부터 2021년 4월 6일까 지 일 단위로 발생한 확진자 정보를 정책 시뮬레이션에 활용

□ 시뮬레이션 모델 시범 적용 결과

∙ 전국 확진자 발생 예측: 실제 참값과 매우 유사한 패턴이며, 1주 평균 확진자 수 결과보다는 4주 평균 확진자 수 결과에서 참값과 예측값의 결과가 더욱 유사

모형 2: 2주 후 2주 확진자 평균 예측

그림 6 | 모형 2 예측 결과(전국)

∙ 감염경로별 상대적 영향도: ‘직장’과 ‘종교시설’이 가장 높았으며, 장기 예측 모형일수록 ‘교정시설’과 ‘미분류’ 등의 상대적 영향도 증가

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xii

그림 7 | 모형별 감염경로에 따른 상대적 영향도 비교

∙ 종교와 직장의 엄격성이 높은 경우와 낮은 경우를 가정하여 시뮬레이션한 결 과, 엄격성이 높을수록 평균 확진자 수가 증가하는 것으로 나타남

∙ 이는 사회적 거리두기 단계의 상향이 확진자 수 증가 이후에 대응하는 형태로 적용된 현실이 데이터에 반영되어 있기 때문으로 추측

모형 2: 2주 후 2주 확진자 평균 예측

주: 실제 단계와 예측모형은 모두 종교-3단계와 직장-2단계를 기준으로 하며, 엄격성 높음은 종교-5단계와 직장-5단 계, 엄격성 낮음은 종교-1단계와 직장-1단계로 설정

그림 8 | 모형 2/시나리오별 예측 결과 비교(전국 일별)

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요 약 · xiii

∙ 배분 모형을 위한 시나리오 구성은 전체 확진자 수를 2,000명으로 설정

∙ 4/5단계에서는 「종교활동 제한」이나 「직장 근무 제한」 모두 약 1,910명 정도의 확진자가 네 가지 감염경로(요양, 의료, 종교, 교육)에 집중 발생 예측

∙ 1단계 조건에서는 「종교활동 제한」의 경우 약 1,019명, 「직장 근무 제한」의 경 우 약 1,001명의 확진자 발생 예측

단위: 명

시뮬레이션　 요양 의료 종교 교육 계

종교활동 제한-1단계 224.39 203.68 418.20 173.21 1,019.48

종교활동 제한-5단계 722.87 908.72 261.44 16.97 1,910.00

직장 근무 제한-1단계 220.34 203.79 406.05 170.89 1,001.07

직장 근무 제한-4단계 723.19 908.48 261.29 17.05 1,910.01

표 1 | 방역정책별 단계 조정에 따른 감염경로별 확진자 수 시뮬레이션 결과

단위: 명 감염경로 종교활동 제한

1단계

종교활동 제한 5단계

직장 근무 제한 1단계

직장 근무 제한 4단계

요양 224.39 722.87 223.76 723.19

의료 203.68 908.72 204.30 908.48

종교 418.20 261.44 418.17 261.29

교육 173.21 16.97 172.94 17.05

체육 125.77 44.00 126.23 44.00

다단계 175.74 0.00 174.80 0.00

목욕 104.27 0.00 104.39 0.00

노래 44.05 0.00 44.05 0.00

유흥 236.08 0.00 236.44 0.00

음식·카페 117.72 0.00 118.11 0.00

기타 다중 92.87 2.00 92.81 2.00

계 1,915.98 1,956 1,916 1,956.01

표 2 | 전체 11개 감염경로별 확진자 수 변화 예측(정책 수단 및 단계 조정)

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xiv

∙ 종교활동 제한-1단계의 경우는 수도권을 중심으로 많은 발생빈도 예상

∙ 종교활동 제한-5단계의 경우는 발생지역의 지리적 범위가 제한되어 있으며, 소 수의 지역에 상당히 대규모로 발병이 이루어지는 것으로 확인

종교활동 제한-1단계: 요양

종교활동 제한-5단계: 요양

그림 9 | 시뮬레이션 결과 시군구 단위 분포 패턴 예시(종교활동 제한-단계: 감염경로)

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요 약 · xv

□ 실증결과의 종합과 시사점

∙ 정책 시뮬레이션을 통해 방역정책의 종류와 상관없이 단계 조정의 중요성 발견

∙ 방역정책의 효율성 제고를 위해서는 지역 간 편차를 생성하는 요인들을 세분화 하여 지역별 실제 상황을 고려한 유연한 방역정책 적용 필요

∙ 발생 가능 지역과 확산경로의 예측을 지원할 수 있으므로 정부의 방역정책 기조 를 발생 후 대응에서 선제 대응 후 관리의 체계로 전환할 수 있는 도구로 사용 가능

6. 결론 및 향후 과제

□ 결론

∙ 방역정책의 효과를 세밀한 지역 단위로 예측하는 방법 개발 - 8개의 방역정책을 선정하고, 정책별 엄격성의 변화를 산출 - 산출된 엄격성의 추이를 250개 시군구의 확진자 추이와 연계

- 감염경로와 관련 있는 업종의 밀도 활용, 방역정책의 효과 시뮬레이션

∙ 방역정책과 지역별로 세분화한 단계 적용의 근거, 시도의 지역 위험성 평가 및 예측 도구로 활용

□ 향후 과제

∙ 시뮬레이션 모형의 예측력과 논리적 설명력을 개선하고 사회적 거리두기 이외 에도 적용 가능한 시뮬레이션 모형 추가 연구 및 적용 범위 확대

∙ 감염병 관련 데이터, 분석 방법 및 성과를 종합적으로 수집 및 공유할 수 있는 기반 환경 마련으로 집단지성 발휘가 가능한 협업문화 조성

∙ 확진자 특성 분석 기반 감염경로 정보의 유형화 및 수집·활용 체계에 대한 재검토

∙ 감염병 예방관리법에 따라 데이터 분석과 정보통신기술이 감염병 대응과 관리 에 활용될 수 있는 제도적 체계 마련