환경 분야 팬데믹 시기별 대응체계 구축방안 마련 연구
건강, 에너지, 폐기물 분야를 중심으로
A Study on the Establishment of a Response System for Each Period of Pandemic in the Field of Environment - Focusing on the Fields of Health, Energy and Waste-
서양원 외
연구책임자 서양원 (한국환경연구원 연구위원) 참여연구원 배현주 (한국환경연구원 선임연구위원)
이소라 (한국환경연구원 연구위원) 박주영 (한국환경연구원 연구위원) 이상엽 (한국환경연구원 선임연구위원) 정다운 (한국환경연구원 연구위원) 오일찬 (한국환경연구원 부연구위원) 오규림 (한국환경연구원 연구원) 심창섭 (한국환경연구원 선임연구위원) 한형진 (한국갤럽 부장)
최진아 (한국갤럽 팀장)
❚연구자문위원 (가나다순)
강택신 (환경부 사무관)
고재경 (경기연구원 선임연구위원) 김동진 (한국보건사회연구원 연구위원) 노백호 (계명대학교 교수)
신동원 (한국환경연구원 연구위원) 이후승 (한국환경연구원 연구위원) 전호철 (충남대학교 교수)
홍제우 (한국환경연구원 부연구위원)
ⓒ 2022 한국환경연구원 발행인 이 창 훈
발행처 한국환경연구원
(30147) 세종특별자치시 시청대로 370 세종국책연구단지 과학·인프라동
전화 044-415-7777 팩스 044-415-7799 http://www.kei.re.kr
인 쇄 2022년 12월 26일 발 행 2022년 12월 31일
등 록 제 2015-000009호 (1998년 1월 30일) ISBN 979-11-5980-668-1 93530 인쇄처 호정씨앤피 02-2277-4718
이 보고서를 인용 및 활용 시 아래와 같이 출처를 표시해 주십시오.
외(2022), ｢환경 분야 팬데믹 시기별 대응체계 구축방안 마련 연구: 건강, 에너지, 폐기물 분야를 중심으로｣, 한국환경연구원.
값 9,000원
팬데믹 3년 차인 올해는 그 어느 때보다도 코로나19 확진자 수가 극심한 변화를 보였습니 다. 2022년 상반기에는 팬데믹 전 기간을 통틀어 일일 확진자 수가 최고를 기록하였으며, 이로 인해 사망자 및 중증환자도 급등하였습니다. 이후 사회적 거리두기 해제 및 실외 마스 크 착용 의무가 해제되며 소강상태를 보였으나, 7월부터 8월까지는 다시 6차 대유행이 진행 되었고, 11월 중순부터는 7차 대유행이 본격화되었습니다.
이렇듯 코로나19 팬데믹은 시기별로 뚜렷하게 구별되는 양상을 보이기 때문에, 이에 대 응하기 위해서는 시기별로 구분하여 대응 방안을 마련할 필요가 있습니다. 이에 따라, 본 연구에서는 환경의 주요 3가지 분야인 환경보건, 에너지, 폐기물 분야를 중심으로 팬데믹 시기별 대응체계 구축을 위한 방향을 제시하였습니다. 본 연구를 통해 코로나19 팬데믹으로 인한 환경영향을 시기별로 구체화하여 추후 환경 분야 정책 대응 방안 마련에 기여할 수 있기를 기대합니다.
본 연구를 수행해 주신 우리 원 환경보건연구실의 서양원 연구위원, 배현주 선임연구위 원, 정다운 연구위원, 오규림 연구원, 자원순환연구실의 이소라 연구위원, 탄소중립연구실 의 박주영 부연구위원, 이상엽 선임연구위원, 자연환경연구실의 오일찬 부연구위원, 대기환 경연구실의 심창섭 선임연구위원, 한국갤럽의 한형진 부장님과 최진아 팀장님 등 연구진의 노고에 감사드립니다. 바쁜 일정에도 자문을 통해 본 연구에 도움을 주신 환경부 강택신 사무관, 경기연구원 고재경 선임연구위원, 한국보건사회연구원 김동진 연구위원, 계명대학 교 노백호 교수님, 충남대학교 전호철 교수님께 감사드리고, 우리 원의 신동원 박사, 이후승 박사, 홍제우 박사의 자문에도 감사를 표합니다.
2022년 12월 한국환경연구원 원 장
이 창 훈
요 약
Ⅰ. 연구의 배경 및 목적
❏ 연구 배경 및 필요성
ㅇ 위드코로나 시대의 환경 분야 정책 방향을 설정함과 동시에 향후 발생 가능한 팬데믹 에 대한 시의적 대응이 요구됨
ㅇ 이에 환경 분야 팬데믹 대응을 위한 체계를 구축하고 정책 수립 기반을 마련할 필요성 이 있음
❏ 연구 목적
ㅇ 팬데믹 시기별 건강, 에너지, 폐기물 분야별 영향 변화 분석
ㅇ 분석 결과를 토대로 팬데믹 시기별 건강, 에너지, 폐기물 분야 대응체계 구축 및 정책 수립방향 제안
Ⅱ. 코로나19 시기별 환경인자 및 건강영향 상관관계 분석
❏ 코로나19 시기별 국내외 현황 및 환경영향 변화 분석
ㅇ 코로나19 시기별 국내외 확진자 및 사망자 증감 추이를 추가로 분석하였으며 전문가 설문조사를 통해 팬데믹으로 인한 환경 분야별 중요도 변화 및 팬데믹이 환경 분야에 끼치는 긍정 및 부정적 영향을 정성적으로 파악함
ㅇ 코로나19 시기별 팬데믹 이벤트의 시군구 단위 분포 분석을 통해 관련 현황의 시공간 적 변화를 파악함
❏ 코로나19 시기별 환경요인 간 상관관계 분석
ㅇ 팬데믹 시기별로 코로나19 이벤트와 환경요인의 관계를 분석한 결과 확진자와 의료폐 기물 간에 통계적으로 유의미한 양의 상관관계가 나타남
❏ 코로나19 시기별 환경요인에 따른 건강영향 분석
ㅇ 코로나19 확진자와 함께 사망자료 또한 분석 대상에 추가해 상관관계를 분석함 ㅇ 2006년에서 2020년까지 초미세먼지로 인한 전체 원인 사망위험과 코로나19로 인한
사망자 간 관계를 분석한 결과, 해당 기간에 전국적으로는 초미세먼지 농도 증가 시 전체 원인 사망위험이 유의하게 증가함
ㅇ 팬데믹이 발생한 2020년을 별도로 분석한 결과 전반적으로 사망 위험이 낮아진 반면 특정 지역의 경우 사망 위험이 증가하는 경우가 존재하여 추가 분석 및 해석이 요구됨
Ⅲ. 코로나19 발생으로 인한 에너지 수요 영향 분석
❏ 국내 에너지 수요 변화 양상 분석
ㅇ 2018~2021년 국내 월별 전력 소비량을 살펴봤을 때, 코로나19 발생 이전에 비하여 코로나19 발생 이후 전력 소비량이 감소한 것으로 나타났음. 계약종별 전력 소비량을 살펴봤을 때, 주택용, 산업용(대부분 제조업), 교육용(학교, 도서관, 박물관 등) 전력 소비량 변화가 가장 뚜렷했음
ㅇ 패널고정효과모형을 추정하여 코로나19 확진자 수의 에너지 소비량에 대한 영향을 분석한 결과, 코로나19 확진자 수가 1% 증가하였을 때, 주택용 에너지 소비량은 통계적으로 유의하게 0.0022% 증가하고 주택용 에너지 소비량의 경우 약 604kWh 증가함
ㅇ 코로나19 확진자 수가 1% 증가하였을 때, 산업용, 교육용, 일반용 에너지 소비량이 통계적으로 유의하게 0.0031~0.0082% 감소함
❏ 코로나19 이후 주요국 부문별 에너지 수요 비교 분석
ㅇ 코로나19 이후 주요국 부문별 에너지 수요를 비교 분석한 결과 총에너지 소비는 2년 연속 증가하며 빠른 회복세를 보였고 ’22년에는 최근 에너지 소비 정점 시기인
’18년 수준을 상회할 것으로 전망됨
ㅇ ’21년 부문별 에너지 수요를 살펴보면 전년 대비 5.4% 증가하였으며 수송 부문은 정체된 반면 소비 비중이 높은 산업 부문은 급증하였음. ’22년의 경우 부문별 에너지 수요는 전년 대비 2.4% 증가할 것으로 전망됨
ㅇ 에너지 수요 분석 결과 첫째, 에너지 안보의 재정립 및 강화가 필요하며 둘째, 2022년 이후의 반등 효과를 최소화하여, 우리나라 NDC 기준 연도인 2018년 배출량 이하로 관리하는 것과 이를 위해 경제성장과 온실가스 배출량의 비동조화가 필요할 것으로 사료됨
ㅇ 팬데믹 대응을 위한 국가 재정 투자와 대책 구체화를 위해 생산소비 활동 및 녹색 회복 조치를 위한 기후대응기금에 대한 정부 지원 원칙 및 운영안을 마련할 필요가 있음
Ⅳ. 코로나19 시기에 따른 폐기물 발생 변화와 대응 방안
❏ 소비 동향과 폐기물 변화 분석
ㅇ 팬데믹 전후 국내의 전반적인 소비 동향, 온라인 음식서비스 매출액, 국내 택배 물동량 추이, 개인 신용카드 데이터 및 생활폐기물 발생량을 분석하여 팬데믹 발생에 따른 소비 변화가 폐기물 발생에 일정 부분 영향을 미친다는 사실을 파악함
ㅇ 23개국에 대한 가정 생활폐기물 변화 및 개인보호장비 사용에 따른 플라스틱 폐기물 추이를 살펴본 연구 결과에 따르면 팬데믹은 전반적으로 국내와 유사하게 폐기물 발생량에 영향을 주는 것으로 나타남
ㅇ 우리나라는 사회적 거리두기 직후 소비가 위축되었으나 보상소비로 인하여 2021년 이후에는 오히려 소비가 활성화되었음. 이와 같은 현상은 폐기물 발생량에도 영향을 준 것으로 사료됨
❏ 위드코로나 이후의 자원순환 정책 방향성 제언
ㅇ 팬데믹 발생으로 가장 부정적인 영향을 받은 정책은 ‘Reduce: 일반 쓰레기나 오염된 쓰레기, 유해 쓰레기의 버리는 양을 줄임’이고, 가장 긍정적인 영향을 받은 정책은
‘Redesign: 제품이나 서비스를 친환경적 설계’임
ㅇ 이는 팬데믹 발생 후 쓰레기로부터 환경문제의 심각성을 인식한 결과 근본적인 자원 순환 개선을 위한 정책 시도로 판단됨
ㅇ 팬데믹 발생과 상관없이 지속가능하게 추진해야 할 자원순환 정책은 ‘Redesign:
제품이나 서비스를 친환경적 설계’, ‘Recover: 적절한 분리배출과 적절한 수거/회 수’, ‘Recycle: 재생원료나 재생연료 등으로 재활용’임
ㅇ 또한 향후 개선이 크게 필요한 정책은 ‘Repair: 가능한 오래 쓰기 위해서 수리’라고 볼 수 있음
ㅇ 팬데믹 등 전염병 발생 시 시행하여야 할 중요한 자원순환 정책은 ‘전염병 의료폐기물 의 관리체계의 별도 관리와 강화’, ‘철저한 소독과 위생관리가 가능한 재사용 제품이 나 서비스(세척 소독한 식기류 등)를 제공’으로 사료됨
Ⅴ. 팬데믹 관련 환경 분야 인식 변화 및 실태 조사
❏ 팬데믹 관련 인식, 실태 변화 및 정책 수요 관련 일반인 대상 설문 조사
ㅇ 팬데믹 관련 위해 인식과 관련해 코로나19 피해 관련 인식, 팬데믹 전후 인식 변화, 위험 인식 비교 등을 조사함
ㅇ 팬데믹 행동 및 실태의 경우 팬데믹 시기별 일상 활동 변화, 에너지, 실내 공기, 화학제품, 일회용품 및 기타 생활환경 속 행동 변화를 파악함
ㅇ 팬데믹 정책 관련 인식에 대해서는 환경정책 방향 및 정책 간 연관성 등을 조사함
❏ 팬데믹 관련 인식, 영향 정도 및 분야별 중요성에 대한 전문가 설문 조사
ㅇ 팬데믹 시기에 따른 환경 관련 인식 변화 및 정책 분야별로 팬데믹 발생에 의한
긍정 또는 부정적 영향을 파악함
ㅇ 팬데믹 관련 환경보건 분야의 정책 방향에 대해 팬데믹 발생 이전, 팬데믹 발생 기간 및 팬데믹 종료 이후 등으로 구분하여 중요한 환경보건 정책 분야 및 추진 방향에 대한 의견을 수렴함
❏ 시사점
ㅇ 설문 결과를 통해 팬데믹 전후로 환경 인식, 행동 양태 및 정책 수요가 어떻게 달라지 는지를 살펴보았고 또 다른 팬데믹이 발생하는 경우 변화가 나타날 수 있는 환경 분야를 가늠할 수 있었음
ㅇ 향후 설문조사 및 정량적인 환경영향 변화와 상관관계 분석 등을 종합하면 팬데믹 대응체계에 포함될 수 있는 모니터링 항목 및 정책 방향 설정 시 우선적으로 고려가 필요한 요소를 도출할 수 있을 것임
Ⅵ. 환경 분야 팬데믹 시기별 대응체계 구축 방향
❏ 팬데믹 시기별 대응체계 구축 방향
ㅇ 팬데믹 시기별 주요 환경 분야 및 모니터링 대상 항목을 선정하기 위해 팬데믹 시기별 환경 및 관련 변화 분석과 팬데믹 시기별 환경 영향 분야 및 취약 요인 도출 필요 ㅇ 팬데믹 시기별 주요 환경 요인 및 정책 동향 모니터링을 위하여 시기별 주요 환경
및 관련 요인 모니터링과 시기별 주요 환경 분야 정책 동향 분석 체계 마련 필요 ㅇ 팬데믹 시기별 주요 환경 분야 대응 정책 수립 기반을 제공하기 위하여 시기별 주요
환경 분야 영향 및 취약 요인을 파악하고 시기별 주요 환경 분야 대응 정책의 우선순위 를 제시하는 프로세스의 마련이 요구됨
❏ 환경 분야 팬데믹 시기별 대응체계 지원 인프라
ㅇ 환경 분야 팬데믹 대응체계 DB 구축 시 폐기물, 실내 공기질 및 화학물질 분야 정보 자료에 대한 수요를 우선적으로 고려할 필요가 있음
ㅇ 화학물질 분야는 팬데믹 대응 시 위해소통이 가장 중요한 분야로 파악되었기 때문에 이를 대응체계 구성 시 고려해야 함
ㅇ 팬데믹 대응체계의 주요 대응 수단으로 One Health 접근법을 고려하고 있으며 G20 및 WHO 등 국제적으로 제안된 기본 틀을 바탕으로 관련 정책과 이행 전략에 대한 구체적인 검토가 필요함
Ⅶ. 향후 연구 추진사항
❏ 코로나19 시기별 국내외 환경 관련 현황 및 동향 변화 분석 (계속)
ㅇ 코로나19 발생, 확산, 위드코로나, 재확산 등 전주기 분석 및 시기 구분 ㅇ 코로나19 시기 구분에 따른 환경 및 자연·사회적 인자 변화 분석
ㅇ 코로나19 시기 구분에 따른 환경영향 변화 분석
❏ 코로나19 시기별 팬데믹과 환경인자 간 상관관계 분석 및 비교 (계속)
ㅇ 코로나19 시기별 팬데믹 이벤트(확진자, 입원환자, 사망자)와 환경요인 및 자연·사회 적 요인 간 상관관계 분석 및 비교
ㅇ 코로나19 시기별 환경요인 변화에 따라 발생 가능한 환경성 질환 등 건강영향 변화와 의 상관관계 분석
❏ 환경 분야 팬데믹 시기별 대응체계 및 인프라 구축방안 마련
ㅇ 환경 분야 팬데믹 시기별 취약성 평가기법 개발 및 취약 대상 도출방안 마련 ㅇ 환경 분야 팬데믹 시기별 우선순위 검토 항목 선정 및 대응체계 구축방안 도출 ㅇ 환경 분야 팬데믹 시기별 정보 취합, 인프라 구축 및 연계방안 마련
❏ 환경 분야 팬데믹 시기별 대응 정책 수립 기반 마련
ㅇ 환경 분야 팬데믹 시기별 대응 정책 수립 기반 및 절차 마련
ㅇ 코로나19 사례를 적용한 환경 분야 팬데믹 시기별 대응 정책 방향 제안 ㅇ 환경 분야 팬데믹 시기별 대응 정책 이행을 위한 거버넌스 구축방안 마련
주제어: 코로나19, 팬데믹, 대응체계, 건강, 에너지, 폐기물
요 약 ···ⅰ
제1장 서 론 ···1
1. 연구 필요성 및 목적 ···1
2. 연구 범위 및 수행 체계 ···2
3. 연구 내용 및 추진 방법 ···3
제2장 코로나19 시기별 환경인자 및 건강영향 상관관계 분석 ···5
1. 코로나19 시기별 국내외 현황 분석 ···5
2. 코로나19 시기별 환경영향 변화 분석 ···23
3. 코로나19 시기별 환경요인 간 상관관계 분석 ···28
4. 코로나19 시기별 환경요인에 따른 건강영향 분석 ···34
제3장 코로나19 발생으로 인한 에너지 수요 영향 분석 ···39
1. 국내 에너지 수요 변화 양상 분석 ···39
2. 코로나19 이후 주요국 부문별 에너지 수요 비교 분석 ···49
제4장 코로나19 시기에 따른 폐기물 발생 변화와 대응방안 ···76
1. 소비 변화와 폐기물 발생 변화 분석 ···76
2. 코로나 팬데믹에 따른 국제적 변화 분석 ···83
3. 팬데믹 이후의 자원순환 정책 방향 ···87
4. 정책적 시사점 ···101
2. 팬데믹 전후 행동 및 실태 ···114
3. 팬데믹 정책 관련 인식 ···127
4. 시사점 ···128
제6장 환경 분야 팬데믹 시기별 대응체계 구축 방향 ···129
1. 환경 분야 팬데믹 취약성 평가 대상 선정 기법 마련 ···129
2. 환경 분야 팬데믹 시기별 대응체계 구축 방향 도출 ···132
제7장 결 론 ···153
1. 연구 요약 ···153
2. 향후 연구 추진사항 ···157
참고문헌 ···159
부 록 ···167
Ⅰ. 팬데믹 관련 환경보건 분야 정책에 대한 전문가 설문조사 질문지 ···169
Ⅱ. 일반 국민 대상 팬데믹 전후 환경 위해 인식 및 실태 변화 조사 질문지 ···182
Executive Summary ···203
<표 2-1> 질병관리청 제공 데이터 개요 ···11
<표 2-2> 국내 코로나19 확진자 기본 통계량(2020.1.20~2022.6.25) ···15
<표 2-3> 국내 코로나19 global Moran’s I ···16
<표 2-4> 국내 코로나19 시기별 확진자 클러스터 통계 ···22
<표 2-5> 전문가 조사 주요 내용 ···23
<표 2-6> 변수별 시군구별 기본통계량 ···30
<표 2-7> 코로나19 확진자 수와 환경요인 변수의 상관계수 ···30
<표 2-8> 시기별 코로나19 확진자 수와 의료폐기물 발생의 공간회귀분석 결과 ···33
<표 2-9> 서울시와 대구시의 미세먼지 농도에 따른 전체원인 사망영향 ···37
<표 3-1> 전력 소비 계약종별 정의 ···41
<표 3-2> 코로나19가 에너지 소비량에 미치는 영향 선행연구 목록 ···44
<표 3-3> 코로나19 확진자 수의 에너지 소비량에 대한 영향 ···48
<표 3-4> 코로나19 이후 국내 온실가스 배출 추이 ···58
<표 3-5> 2020~2021년 1차에너지원별 수요 변화: 미국, 독일, 일본, 중국, 대한민국 ···60
<표 3-6> 미국의 최종에너지 부문별 소비 ···62
<표 4-1> 미국 주요 주정부의 일회용 플라스틱 제품 관련 정책 – 코로나 전후 변화 ···90
<표 4-2> 7R 용어 설명 ···97
<표 4-3> 감염병 시기별 용어 설명 ···97
<표 4-4> ‘7R을 실천하는 데 긍정적 또는 부정적 영향을 받았다고 생각하는가’에 대한 응답 ·98 <표 4-5> ‘7R과 관련된 정책은 어느 시기에 적용가능하고 지속가능하다고 생각하는지’에 대한 응답 ···98
<표 4-6> ‘7R의 정책에 대해 우리나라의 정책 추진은 잘 되고 있다고 생각하는지’에 대한 응답 ···99
<표 4-7> ‘7R의 정책에 대해 앞으로 적극적인 개선 추진이 필요하다고 생각하는지’에
무엇인지’에 대한 응답 ···100
<표 5-1> 설문조사 개요 ···102
<표 5-2> 일반 국민 대상 설문조사 주요 내용 ···103
<표 6-1> 팬데믹 관련 환경 분야에 대한 취약성 평가 대상 항목, 취약성 지표 및 우선순위 선정방법에 대한 전문가 의견 ···131
<표 6-2> 팬데믹 사전 대비 및 사후 대응을 위한 환경 분야 관련 R&D 및 정책연구에 대한 전문가 수요 ···140
<표 6-3> 팬데믹 진행 시기별 환경보건 분야 중점 고려사항에 대한 전문가 의견 ···141
<표 6-4> 원헬스(One Health)의 정의 ···142
<표 6-5> 제2차 감염병 예방관리 기본계획 중 원헬스 연관 과제 ···143
<표 6-6> 로마선언 중 원헬스가 포함된 원칙 ···144
<그림 1-1> 연구 수행 체계 ···3
<그림 2-1> 국내 코로나19 일일 및 누적 확진자 수(2020.1.20~2022.1.29) ···6
<그림 2-2> 국내 코로나19 일일 및 누적 확진자 수(2022.1.30~2022.11.30) ···8
<그림 2-3> 국내 코로나19 일일 중증환자 및 사망자 수(2020.1.20~2022.11.30) ···8
<그림 2-4> 미국 코로나19 일일 확진자 수(2020.1.20~2022.11.30) ···9
<그림 2-5> 미국 코로나19 중증환자 및 사망자 수(2020.1.20~2022.11.30) ···9
<그림 2-6> 영국 코로나19 일일 및 누적 확진자 수(2020.1.20~2022.11.30) ···10
<그림 2-7> 영국 코로나19 중증환자 및 사망자 수(2020.1.20~2022.11.30) ···10
<그림 2-8> 국내 2020년 코로나19 일일 확진자 수(2020.1.20~2020.12.31) ···12
<그림 2-9> 국내 2021년 코로나19 일일 확진자 수(2021.1.1~2021.12.31) ···12
<그림 2-10> 국내 2022년 코로나19 일일 확진자 수(2022.1.1~2022.6.25) ···13
<그림 2-11> 국내 코로나19 시기별 일일 확진자 수(2020.1.20~2022.6.25) ···14
<그림 2-12> 국내 코로나19 시기별 확진자 지역별 분포도 ···17
<그림 2-13> 국내 코로나19 시기별 10만 명당 확진자 발생 지역별 분포도 ···18
<그림 2-14> 국내 코로나19 시기별 상대위험비 지역별 분포도 ···20
<그림 2-15> 국내 코로나19 시기별 확진자 클러스터 분석 ···21
<그림 2-16> 코로나19 시기별 구분 기준 ···24
<그림 2-17> 팬데믹 발생 이전 환경 분야별 중요도 ···25
<그림 2-18> 팬데믹 발생 시기 환경 분야별 중요도 ···25
<그림 2-19> 팬데믹 종료 이후 환경 분야별 중요도 ···26
<그림 2-20> 팬데믹 기간의 환경 분야별 영향 ···27
<그림 2-21> 팬데믹 종료 이후 환경 분야별 영향 ···27
<그림 2-22> 코로나19 시기별 코로나19 확진자 수와 의료폐기물 발생량 ···29
<그림 2-23> 코로나19 시기별 의료폐기물 배출량의 시군구별 공간분포 ···32
<그림 3-1> 코로나19 발생 이후 나라별 에너지 소비량 변화율 ···39
<그림 3-2> 국내 전력 소비 추이 ···42
<그림 3-3> 계약종별 전력 소비 추이 ···43
<그림 3-4> 이탈리아 일별 전력 사용량, 2019년 vs 2020년 ···45
<그림 3-5> 코로나19 시기 동안의 스페인 전력 사용량 변화량(a)과 변화율(b) ···46
<그림 3-6> 외부 충격에 따른 세계 에너지 수요, 온실가스 배출 영향 ···50
<그림 3-7> 세계 천연가스 지역별 부문별 수요(2019~2021년) ···51
<그림 3-8> 코로나19 이후 세계 GDP, 에너지 수요, 온실가스 배출량 변동 추이(2019~2021년) · 52 <그림 3-9> 주요국의 에너지원별 소비 변화(’19년 대비 ’21년 변화율) ···53
<그림 3-10> 주요국 수송 부문 생산활동(’20년 1~3월 동월 대비 ’21년 증감률) ···54
<그림 3-11> 우리나라 코로나19 이후 1차 에너지 공급 및 에너지원단위 추이 ···55
<그림 3-12> 우리나라 코로나19 이후 부문별 최종에너지 소비 추이 ···57
<그림 3-13> 코로나19 이후 1차에너지 소비 주요국 비교 ···60
<그림 3-14> 코로나19 전후 에너지원단위(1000Btu/2015$ GDP PPP) 주요국 비교 ···61
<그림 3-15> 일본의 에너지 연소에 따른 부문별 CO2 배출량 ···65
<그림 3-16> 코로나19 전후 1차에너지 소비 변화율 비교 ···66
<그림 3-17> 코로나19 전후 경제성장률 비교 ···67
<그림 3-18> 코로나19 전후 부문별 에너지 소비 변화율 비교 ···69
<그림 3-19> 코로나19 전후 온실가스 배출량 변화율 비교 ···70
<그림 3-20> 코로나19 이후 재생발전 비용 경쟁력 추이 ···72
<그림 3-21> 1,300억 유로의 재정 부양 패키지 주요 구성 추정 ···75
<그림 4-1> 2018~2022년 분기별 소비동향 ···77
<그림 4-2> 온라인 음식서비스 매출액(2018~2022년)과 2018년 대비 증감률, 전년 동월 대비 증감률 ···78
<그림 4-3> 택배 물동량 및 1인당 연간 택배 이용 건수(2010~2021년) ···79
<그림 4-4> 개인 신용카드 사용액 수준(2019년 동월 대비) ···80
<그림 4-7> 전국 카드소비 품목별 비중 변화 추이(2019~2021년) ···82
<그림 4-8> 2019, 2020년 생활계폐기물 총합계 및 소계 비교 ···83
<그림 4-9> 코로나 팬데믹과 lockdown(봉쇄/거리두기)에 따른 생활폐기물 발생량 및 관리 부담 증가의 개념도 ···84
<그림 4-10> lockdown(봉쇄/거리두기) 기간 중 종류별 폐기물 발생 변화 ···85
<그림 4-11> 코로나 팬데믹에 기인하여 발생하는 개인보호장비의 생체의학 폐기물 종류 ··· 86
<그림 4-12> 국가별 일회용 마스크 폐기량 추정 ···86
<그림 4-13> 코로나19 위기 동안의 생활폐기물 관리 동향 및 실천행동 ···87
<그림 4-14> 팬데믹 기간의 폐기물 관리 우선순위 ···88
<그림 4-15> 코로나19 이후 일회용품·쓰레기양 등 사용 변화 수준(2021년) ···92
<그림 4-16> 코로나19 이후 일회용품·쓰레기양 등 사용 변화 수준(2022년) ···93
<그림 4-17> 코로나19 팬데믹 이전 대비 환경문제 변화 수준(2021년) ···93
<그림 4-18> 코로나19 팬데믹 이전 대비 환경문제 변화 수준(2022년) ···94
<그림 4-19> 코로나19 팬데믹 이전 대비 환경문제 관심도 변화 수준(2021년) ···94
<그림 4-20> 코로나19 팬데믹 이전 대비 환경문제 관심도 변화 수준(2022년) ···95
<그림 4-21> 코로나19 팬데믹으로 인한 행동 변화 수준(2021년) ···95
<그림 4-22> 코로나19 팬데믹으로 인한 행동 변화 수준(2022년) ···96
<그림 4-23> 감염병 팬데믹 발생 시 환경 분야 및 정책 강화 수준(2021) ···96
<그림 4-24> ‘향후 팬데믹 등 감염병 발생 시 시행하여야 할 중요한 자원순환 정책은 무엇인지’에 대한 응답률 비교 ···100
<그림 5-1> 코로나19 확진 판정 경험, 횟수, 시기 ···105
<그림 5-2> 코로나19 감염 가능성 및 감염 시 건강영향 및 피해 심각성 ···105
<그림 5-3> 코로나19 이후 환경성 질환 변화 수준 ···106
<그림 5-4> 코로나19로 인해 겪은 사회·경제적 피해가 환경 피해로 이어진 경험 여부 ····106
<그림 5-5> 코로나19 팬데믹 이전 대비 환경문제 관심도 변화 수준 ···107
<그림 5-6> 코로나19 팬데믹 이전 대비 환경문제 변화 수준 ···108
<그림 5-9> 환경·사회 이슈 관련 위험 인식 비교 ③ ···110
<그림 5-10> 코로나19 관련 관심 있는 정보 및 관련 정보의 양 적합성 ···110
<그림 5-11> 코로나19로 인한 환경영향 정보 습득 여부 및 내용 ···111
<그림 5-12> 코로나19 관련 환경정보 관심 수준 및 정보의 양 적합성 ···112
<그림 5-13> 코로나19 관련 환경정보 이해 수준 및 이해가 어려운 이유 ···112
<그림 5-14> 코로나19 관련 필요한 환경정보 ···113
<그림 5-15> 코로나19 관련 환경정보 전달 선호매체 ···113
<그림 5-16> 사회적 거리두기 해제 후 언택트 방식 업무수행 경험 및 재택시간 증가 수준 · 114 <그림 5-17> 사회적 거리두기 해제 후 외부활동 및 이동수단 이용 빈도 변화와 다중이용시설·대중교통 이용 자제 횟수 ···115
<그림 5-18> 사회적 거리두기 해제 후 자가용 이용횟수 변화와 그 이유 ···115
<그림 5-19> 코로나19 팬데믹으로 인한 행동 변화 수준 ···116
<그림 5-20> 코로나19 이전 대비 에너지 관련 변화 수준 및 이유 ···117
<그림 5-21> 코로나19로 인한 에너지 소비습관 관심 정도 변화 수준 및 생활습관 실천의향 여부 ···117
<그림 5-22> 전년도 대비 실내공기질 변화 수준 및 환기횟수 변화 수준 ···118
<그림 5-23> 전년도 대비 실내공기질 개선을 위한 행동 변화여부 ···119
<그림 5-24> 전년도 대비 어린이 활동공간 내 변화 여부 및 환기횟수 변화 수준 ···119
<그림 5-25> 사회적 거리두기 해제 후 생활화학제품 사용 변화 수준 및 건강 변화 경험 여부 120 <그림 5-26> 마스크 사용 개수(1주일 평균) ···121
<그림 5-27> 사회적 거리두기 해제 후 실내 생활환경 관련 변화 수준 ···121
<그림 5-28> 평소 건강증진을 위해 하는 활동 ···122
<그림 5-29> 사회적 거리두기 해제 후 폐기물·일회용품 변화 수준 및 향후 감소방법 ···123
<그림 5-30> 1회용 컵 보증금제 인지 여부 및 참여의향, 보증금액 적정 여부 ···123
<그림 5-31> 선호하는 1회용 컵 반납장소 ···124
<그림 5-32> 최근 5년간 여행장소와 여행 시 쓰레기의 양 ···124
<그림 5-35> 여행 시 버리는 쓰레기 감소방법 ···126
<그림 5-36> 여행 시 관광지역 쓰레기 문제 해결방법 ···126
<그림 5-37> 감염병 팬데믹 발생 시 환경 분야별 정책 강화 수준 ···127
<그림 5-38> 감염병 팬데믹 발생 전후 방역, 환경, 경제 정책 중요 수준 ···128
<그림 6-1> 환경 분야 팬데믹 취약성 평가 툴에 평가대상 포함 필요 여부 ···130
<그림 6-2> 환경 분야 팬데믹 취약성 평가 지표 개발의 추진 방향 ···130
<그림 6-3> 환경 분야 팬데믹 시기별 대응체계 구성 예시 ···132
<그림 6-4> 공유 체계 구축이 필요한 팬데믹 관련 환경 분야 DB 수요 ···133
<그림 6-5> 팬데믹 관련 환경 분야 중 위해소통이 중요한 분야 ···133
<그림 6-6> 팬데믹 발생 이전 팬데믹으로 인한 환경 피해의 예방 및 사전 대비를 위한 환경보건 정책 분야별 중요도 ···134
<그림 6-7> 팬데믹 진행 기간 중 사회적 거리두기 시행 시기의 팬데믹 대응을 위한 환경보건 정책 분야별 중요도 ···135
<그림 6-8> 팬데믹 진행 기간 중 위드코로나 시기의 팬데믹 대응을 위한 환경보건 정책 분야별 중요도 ···135
<그림 6-9> 팬데믹 종료 이후 사후 관리를 위한 환경보건 정책 분야별 중요도 ···136
<그림 6-10> 팬데믹 시기별 환경보건 관련 대책, 제도 및 사업 추진의 영향 ···137
<그림 6-11> 팬데믹 시기별 피해구제 관련 대책, 제도 및 사업 추진의 영향 ···137
<그림 6-12> 팬데믹 시기별 생활환경 관련 대책, 제도 및 사업 추진의 영향 ···138
<그림 6-13> 팬데믹 시기별 화학물질 관련 대책, 제도 및 사업 추진의 영향 ···138
<그림 6-14> 팬데믹 시기별 화학제품 관련 대책, 제도 및 사업 추진의 영향 ···139
<그림 6-15> 팬데믹 시기별 화학사고 관련 대책, 제도 및 사업 추진의 영향 ···139
<그림 6-16> 원헬스 개념 ···142
<그림 6-17> 원헬스 개념에서 환경의 역할 ···145
<그림 6-18> 사스 코로나바이러스-2의 출현과 코로나19의 발생 ···146
<그림 6-19> 야생생물 매개 감염병 출현 증가의 요인과 ‘원헬스’의 개념인 ‘사람-동물
<그림 6-21> 공간적 관점에서의 기능 변화 ···149
<그림 6-22> 건강과 복지(웰빙)에서의 지연기반해법(NbS)의 혜택 ···150
<그림 6-23> 팬데믹 예방 및 대응의 원헬스적 접근에 대한 전문가 의견 ···151
<그림 6-24> 팬데믹의 원헬스적 접근 방향성 ···152
<그림 6-25> 원헬스 기반 감염병 대응을 위해 우선 연구가 필요한 분야 ···152
<그림 7-1> 연도별 코로나19 분석 시기, 주요 연구 내용 및 연구 목적 ···158
CBD Convention on Biological Diversity (생물다양성협약)
FAO Food and Agriculture Organization of the United Nations (유엔식량농업 기구)
IPBES Intergovernmental Science-Policy Platform on Biodiversity and Ecosystem Services (생물다양성과학기구)
IPCC Intergovernmental Panel on Climate Change (세계기상기구) IUCN International Union for Conservation of Nature (세계자연보전연맹)
NbS Nature-based Solutions (자연기반해법)
SDGs Sustainable Development Goals (지속가능발전목표) WHO World Health Organization (세계보건기구)
제1장
서 론
1. 연구 필요성 및 목적
가. 연구 필요성
코로나19는 국가 단위의 구조적 영향뿐만 아니라, 개인의 생활 형태 및 활동 양상까지 광범위한 파급효과를 가져왔으며, 건강, 에너지, 폐기물 등 환경 각 분야에서 상당한 변화를 초래하였다. PM2.5, 오존 등 주요 대기오염 물질은 팬데믹 이전과 비교해 유의미한 수준의 농도 변화를 보였으며, 대기오염 수준은 코로나19의 감염 및 사망률 등 건강 상태에 영향을 미치는 것으로 보고되었다. 에너지 분야에서는 발전, 산업, 수송 등 부분별로 경기 변화 및 사회적 거리두기 등 방역 대책에 따라 에너지 사용량 또한 변동되는 양상을 보였다. 폐기 물 분야의 경우 소비 패턴 변화에 의한 포장재 사용량 증가로 플라스틱 및 종이 폐기물 발생량이 늘어났으며, 코로나19 확산 방지를 위한 방역과 관련된 일회용품 사용량이 증가하 였다. 서양원 외(2021)에서는 국내 코로나19 확진자 수가 PM2.5, 화학물질 대기 배출량, 의료폐기물 발생량 및 교통 밀도 등 건강, 에너지 및 폐기물 분야 지표와 유의한 상관성을 나타내었다.
이와 같이 건강, 에너지 및 폐기물 분야에서는 기후변화 및 감염병 팬데믹 발생 등으로 초래되는 전 지구적 환경 위기에 효과적으로 대응하기 위하여 상호 간의 정책적 연계 또한 강조되고 있다.1) 이러한 환경 분야의 팬데믹으로 인한 영향에는 팬데믹의 발생, 확산 및 백신 접종 이후 위드코로나 등 시기별로 다양한 양상과 불확실성이 작용하므로, 지속적인
1) WHO Europe(2019); UNEP(2021).
현황 분석을 토대로 분야별 여건 및 특성에 맞는 대응체계 구축 및 정책 수립이 요구된다.
국제적인 움직임으로는 WHO 사무총장이 2021년 3월 팬데믹에 대비 및 대응을 목적으로 하는 국제조약의 필요성을 제안한 바 있으며 이후 조약 준비를 위한 과정이 진행되고 있 다.2)
이에 관련 연구를 통해 위드코로나 시대의 환경 분야 정책 방향을 설정함과 동시에 향후 발생 가능한 팬데믹에 시의적으로 대응하기 위한 체계를 구축하고 정책 수립 기반을 마련할 필요가 있는 상황이다.
나. 연구 목적
앞서 살펴본 연구 필요성에 따라 본 연구에서는 팬데믹 시기별 건강, 에너지, 폐기물 분야 별 영향 변화를 분석하고, 이를 토대로 해당 분야의 팬데믹 시기별 대응체계 구축 및 정책 수립 방향을 살펴봤다.
2. 연구 범위 및 수행 체계
본 연구는 총 2차 연도로 추진되며, 1차 연도(2022년) 연구에서는 코로나19 시기별로 국내외 환경 관련 현황 및 동향 변화 분석, 환경인자 간 상관관계 분석 및 비교, 에너지 수요에 미치는 영향 분석, 소비 변화와 폐기물 현황을 분석하였다. 이와 함께 일반인 및 전문 가를 대상으로 설문조사를 통해 팬데믹으로 인한 인식, 실태 및 정책 수요변화를 조사하였 다. 이와 같은 결과를 고려하여 팬데믹 대응체계 구축을 위한 개괄적인 방향을 살펴보았다.
2차 연도(2023년) 연구에서는 1차 연도 연구 이후의 코로나19 시기별 국내외 환경 관련 현황 및 동향 변화와 상관관계를 지속적으로 분석하고, 이를 토대로 환경 분야 팬데믹 시기 별 대응체계 구축방안과 정책 수립 기반을 마련할 예정이다.
2) WHO, “Global leaders unite in urgent call for international pandemic treaty”, 검색일: 2022.12.1.
자료: 저자 작성.
<그림 1-1> 연구 수행 체계
3. 연구 내용 및 추진 방법
가. 문헌 및 통계분석
국내 코로나19 시기별 지역·시간해상도를 고려한 감염 현황 및 환경·사회 인자 분석을 위한 방법은 다음과 같다. 첫째, 2020년 2월 이후 코로나19 발생, 확산(1~4차 대유행), 위드코로나 등 시기별 확진자 및 사망자 등 피해 현황을 비교 및 분석한다. 둘째, 2020년 2월 이후 코로나19 발생, 확산(1~4차 대유행), 위드코로나 등 시기별 시군구 대기질 및 의료폐기물 등 환경·사회 인자 추이를 비교 및 분석한다. 셋째, 2020년 2월 이후 코로나19 발생, 확산(1~4차 대유행), 위드코로나 등 시기별 코로나19와 환경·사회 인자 간 상관관계 를 분석한다. 미시 자료를 사용하여 코로나19의 지역별 상황에 따른 개별 가구 또는 지역의 에너지 수요 변화 양상을 분석하기 위해서는 국토교통부 건축데이터 민간개방 시스템의 월별, 지번별 에너지 사용량을 활용한다. 또한 패널데이터 모형 중 시군구 또는 건물 단위의 고정효과 모형을 적용하여 추정한다. 건강, 가구별 에너지 및 의료용 폐기물의 경우 질병관 리청의 코로나19 정책연구용 DB 및 환경 자료를 활용하여 시군구 단위가 분석 대상인 반
면, 공개 데이터를 활용한 국내외 코로나19 현황 비교 및 거시적 에너지 수요 변화 분석 등의 경우 국가 단위를 대상으로 분석을 수행하였다.
나. 자료 수집 및 의견 수렴
설문조사, 워크숍 및 학회 등을 통한 자료 수집과 의견 수렴을 위한 방법은 다음과 같다.
일반인 및 전문가 대상 설문 조사를 통한 실태 분석 및 정책 수요를 도출한다. 그리고 2020 년 2월 이후 코로나19 발생, 확산(1~4차 대유행), 위드코로나 등 시기별 실태 및 정책 수요 변화를 비교 및 분석한다. 또한 전문가 및 이해관계자 워크숍 등을 통해 정책 수요 파악, 정보 공유 및 의견 수렴을 실시한다. 해당 대상은 환경부 환경보건, 에너지, 자원순환 관련 분야, 질병관리청 담당자, 관련 학회, 전문가 및 NGO 등이다. 국외 최신 정책 및 연구 동향 파악을 위해서는 관련 분야화상 국제 학회 및 전문가 회의 참여 등을 통해 관련 자료를 수집한다.
제2장
코로나19 시기별 환경인자 및 건강영향 상관관계 분석
1. 코로나19 시기별 국내외 현황 분석
가. 코로나19 감염 현황
1) 국내 코로나19 감염 현황
국내에서 2020년 1월 20일 코로나19 첫 확진자가 발생한 이후로, 2022년 12월 1일 0시 기준 현재 누적 확진자 수는 27,155,813명이며, 이 중 중증환자 수는 총 290,875명, 사망자 수는 총 30,568명으로 보고되었다. 우리나라는 코로나19를 첫 확진자가 발생한 2020년 1월 20일부터 2022년 4월 24일까지 제1급 법정 감염병으로 지정하여 관리하였으 며, 코로나19 발생 초기와 비교하여 유행 정점이 지난 점, 높은 예방 접종률, 변이 바이러스 의 특성 등을 고려해 2022년 4월 25일부터 제2급으로 단계를 낮추었다.3)
본 연구에서는 코로나19 제1차 유행부터 현재까지의 팬데믹 시기를 질병관리청 자료를 기반으로 구분하였다. 지역적 확산 형태 및 변이 바이러스 발생 양상에 따라 제1차 대유행인
‘대구·경북, 수도권 유행기’부터 제5차 대유행인 ‘오미크론 변이 확산기’까지 시기를 구분하 였다. 이러한 시기 구분을 기준으로, 먼저 제1기부터 제4기까지의 현황을 분석하였다(그림 2-1 참조).
3) 안선희 외(2022), p.1760.
자료: Our World in Data, “covid-19-data”, 검색일: 2022.12.1; 안선희 외(2022), p.1760를 참고하여 저자 작성.
<그림 2-1> 국내 코로나19 일일 및 누적 확진자 수(2020.1.20~2022.1.29)
제1기는 코로나19 발생일인 2020년 1월 20일부터 8월 11일까지 약 7개월로, 대구·경북 및 수도권을 중심으로 유행하였다. 이에 정부는 3월 22일 사회적 거리두기를 첫 도입하였 고, 6월 28일 코로나19 확산 정도에 따라 1~3단계로 구분한 사회적 거리두기 체계를 구축 하여 방역 규제를 시작하였다. 2020년 8월 12일부터 11월 12일까지의 3개월은 제2기로 수도권을 중심으로 확산한 시기이다. 정부는 기존 3단계 사회적 거리두기 체계에서 1.5단계 및 2.5단계가 추가된 5단계 체계를 구축하였으며, 11월 7일부터 2021년 7월 11일까지 시행되었다. 제3기는 전국적 확산기로, 2020년 11월 13일부터 2021년 7월 6일까지 약 8개월간 이어졌다. 이 시기에 다양한 변이 바이러스(알파, 베타, 델타 등)가 국내에 유입되 었으며, 2021년 2월 26일 아스트라제네카 백신을 시작으로 예방접종이 시작되었다. 2021 년 7월 1일 정부는 5단계로 세분화되어 있던 거리두기 체제를 4단계 체제로 개편하여 방역 체계를 정비하였다. 델타 변이 바이러스가 국내에 유입된 후 본격적으로 확산한 시기인 제4 기는 2021년 7월 7부터 2022년 1월 29일까지로, 일일 확진자 수가 이전 시기 동안의 최고 치인 1,240명의 14배가 넘는 17,540명까지 치솟았다. 그러나 계속되는 방역 규제로 인한 시민들의 피로감과 1차 백신 접종률 70% 초과 달성 등을 근거로 2021년 11월 1일 단계적 일상 회복(위드코로나)을 시행하였다. 이와 함께 백신 미접종자의 다중이용시설 이용을 제
한하는 조치인 방역패스를 시행하였으며, 계도기간을 거쳐 12월 13일 의무화하였다. 하지 만 개인의 자유 및 권리 침해, 방역효과의 불확실성, 미접종자에 대한 차별 등 여러 논란을 낳아, 2022년 3월 1일 중단되었다.
제5기부터 현재까지 일일 및 누적 확진자 수 양상은 <그림 2-2>와 같다. 제5기는 델타 변이보다 전파력이 약 2배 높다고 알려진 오미크론 변이 바이러스의 우세화 때문에 확진자 가 폭증한 시기로, 2022년 1월 30일부터 4월 24일까지이다.4) 약 3개월간 이어진 제5기 동안 발생한 확진자 수가 그동안 누적된 확진자 수의 95% 이상을 차지하였다. 그러나 이러 한 확산세는 2022년 3월 16일 정점을 찍은 이후 감소세에 접어들었으며, 사회적 거리두기 가 도입된 2020년 3월 이후 2년 1개월 만인 4월 18일 거리두기가 전면 해제되었다. 4월 25일부터 코로나19는 제2급 법정 감염병으로 조정되었으며, 현재까지 누적 확진자 수 1,800만 명대를 유지하고 있다. 이에 따라 정부는 5월 2일부터 실외 마스크 착용 의무를 해제하였으나, 다만 50인 이상이 밀집된 곳에서는 예외적으로 의무 착용토록 조정하였다.
이후 코로나19는 소강상태를 보이다, 7월 초부터 다시 오미크론 하위변이(BA.5)로 인한 확산 양상을 보이기 시작하였다. 2022년 7월 14일 국내 첫 BA.2.75(일명 ‘켄타우로스’
변이) 확진자가 발생하였으며, 8월 중순 정점 이후 소강상태로 접어든 상태이다. 6차 대유행 의 정확한 시기는 현재(’22년 12월) 기준 질병관리청 공식 발표 전이므로, 본 연구에서는 감염재생산지수5)를 기반으로 1을 초과한 시점인 7월부터 8월까지를 6차 대유행 시기로 설정하였다.6) 이후 다시 10월 중순부터 감염재생산지수가 1을 초과하면서 현재(12월 1일 기준) 7차 대유행이 진행 중이다.7)
4) 질병관리청, “코로나바이러스감염증-19(COVID-19) 보건의료인용”, 검색일: 2022.6.27.
5) 감염재생산지수는 환자 1명이 주변 사람 몇 명을 감염시키는지를 수치화한 지표로, 1 이상이면 ‘유행 확산’을 의미함.
6) 질병관리청 보도자료(2022.7.12), “7월1주 주간 확진자 발생 전주 대비 87.0% 증가 (7.12. 11시 정례브리 핑)”, 검색일: 2022.12.1.
7) 질병관리청 보도자료(2022.11.2), “코로나19 주간 확진자 전주 대비 35.5% 증가 (11.2.수. 정례브리핑)”, 검색일: 2022.12.1.
자료: Our World in Data, “covid-19-data”, 검색일: 2022.12.1; 안선희 외(2022), p.1760. 참고하여 저자 작성.
<그림 2-2> 국내 코로나19 일일 및 누적 확진자 수(2022.1.30~2022.11.30)
국내 코로나19 일일 중증환자 및 사망자 수는 <그림 2-3>과 같다.
자료: Our World in Data, “covid-19-data”, 검색일: 2022.12.1.
<그림 2-3> 국내 코로나19 일일 중증환자 및 사망자 수(2020.1.20~2022.11.30)
2) 국외 코로나19 감염 현황 - 미국
국내와 동일한 기간의 미국 코로나19 일일 및 누적 확진자 수를 분석하면 <그림 2-4>와 같다.
자료: Our World in Data, “covid-19-data”, 검색일: 2022.12.1.
<그림 2-4> 미국 코로나19 일일 확진자 수(2020.1.20~2022.11.30) 동일 기간 미국 코로나19 일일 중증환자 및 사망자 수는 <그림 2-5>와 같다.
자료: Our World in Data, “covid-19-data”, 검색일: 2022.12.1.
<그림 2-5> 미국 코로나19 중증환자 및 사망자 수(2020.1.20~2022.11.30)
3) 국외 코로나19 감염 현황 - 영국
동일 기간 영국 코로나19 일일 및 누적 확진자 수를 분석하면 <그림 2-6>과 같다.
자료: Our World in Data, “covid-19-data”, 검색일: 2022.12.1.
<그림 2-6> 영국 코로나19 일일 및 누적 확진자 수(2020.1.20~2022.11.30)
동일 기간 영국 코로나19 중증환자 및 사망자 수를 분석하면 <그림 2-7>과 같다.
자료: Our World in Data, “covid-19-data”, 검색일: 2022.12.1.
<그림 2-7> 영국 코로나19 중증환자 및 사망자 수(2020.1.20~2022.11.30)
나. 국내 코로나19 감염 현황 특성 분석
1) 질병관리청 제공 데이터 개요
질병관리청에서 관리하는 질병보건통합관리시스템에 신고된 코로나19 확진 환자 데이터 중 2020년 1월 20일부터 2022년 6월 24일까지의 데이터 파일을 별도의 요청을 통해 제공 받아 국내 코로나19 감염 현황에 대한 특성을 분석하였다. 제공받은 데이터의 개요는 <표 2-1>과 같다.
변수 내용 입력건수
id 확진자 id
18,319,773 신고시도 신고 의료기관 및 보건소의 주소지 기준 신고 시도 정보
신고시군구 신고 의료기관 및 보건소의 주소지 기준 신고 시군구 정보 공식집계일자 확진자의 공식집계일자는 전일 24시까지 질병보건통합관리
시스템에 신고된 확진자를 기준으로 함 사망보고일자 확진자의 사망자의 사망보고일
(공식 사망집계일자: 사망보고일+1) 24,516
자료: 질병관리청 제공.
<표 2-1> 질병관리청 제공 데이터 개요
해당 데이터를 활용하여 보다 상세한 국내 확진자 현황 및 공간 분포를 분석하였다. 우선 연도별로 코로나19 확진자 현황을 분석하면 <그림 2-8>~<그림 2-10>과 같다. 2020년은 60,726명(0.33%), 2021년 570,071명(3.11%) 및 2022년 1,768만 8,976명(96.56%)으로 2022년 6월 24일 기준 코로나19 누적 확진자는 1,831만 9,773명이 발생하였다. 이는 전 국민의 35.5%(인구 10만 명당 3만 5,518명)에 해당하는 수치이다.
자료: 질병관리청.
<그림 2-8> 국내 2020년 코로나19 일일 확진자 수(2020.1.20~2020.12.31)
자료: 질병관리청.
<그림 2-9> 국내 2021년 코로나19 일일 확진자 수(2021.1.1~2021.12.31)
자료: 질병관리청.
<그림 2-10> 국내 2022년 코로나19 일일 확진자 수(2022.1.1~2022.6.25)
질병관리청의 코로나19 시기 구분에8) 따라 제1기는 2020년 1월 20일부터 8월 11일, 제2기는 2020년 8월 12일부터 11월 12일, 제3기는 2020년 11월 13일부터 2021년 7월 6일, 제4기는 2021년 7월 7일부터 2022년 1월 29일, 제5기는 2022년 1월 30일부터 6월 25일로 구분하였다. 국내 코로나19 시기별 일일 확진자 수 추세는 <그림 2-11>과 같다.
제1기는 코로나19 확진자가 14,660명(0.08%) 발생하였으며 주로 국외 입국자나 대구, 경북 지역의 종교시설 관련 집단, 수도권의 다중이용시설, 유흥시설, 물류센터 관련 집단에 발생하여 유행한 시기이다. 제2기는 코로나19 확진자가 13,280명(0.07%) 발생하였으며 주로 수도권을 중심으로 유행한 시기로 종교시설, 대규모 집회, 다중이용시설, 사업설명회 등을 통하여 발생한 시기이다. 제3기는 코로나19 확진자가 13만 3,600명(0.73%) 발생하였 으며 코로나19 변이 바이러스(알파형, 입실론형, 델타형 등)가 출현한 시기로 전국적으로 코로나19가 확산된 시기이다. 제4기는 코로나19 확진자가 64만 9,484명(3.55%) 발생하였 으며 델타형 변이가 우세화되면서 병원, 다중이용시설, 종교시설 증 다양한 시설에서 지속 적으로 유행한 시기이다. 제5기는 코로나19 확진자가 1,750만 8,749명(95.57%) 발생하였
8) 안선희 외(2022), pp.1760-1773.
으며 델타형 변이 바이러스보다 전파력이 높다고 알려진 오미크론형 변이 바이러스가 우세 화되어 확진자가 급격히 증가한 시기4)이다.
자료: 질병관리청.
<그림 2-11> 국내 코로나19 시기별 일일 확진자 수(2020.1.20~2022.6.25)
코로나19 확진 환자 데이터는 신고 의료기관 및 보건소의 주소지 기준으로 신고가 되며 검역소(공항, 항만 등)는 시군구에 포함되지 않는다. 따라서 본 연구에서는 시군구 구분을 위하여 전체 1,831만 9,773명 중 주소 기준이 검역소로 명시된 1만 1,255명을 제외한 1,830만 8,518명 자료를 이용하여 시군구별 코로나19 발생 공간분포 특성을 파악하였다.
1~5차 시기 구분에 따른 시군구(250개, 2022년 기준) 환자 수 및 전체 기간 누적 코로나 확진 환자 수 기본 통계량은 다음 <표 2-2>와 같다.
2020년 1월 20일부터 2022년 6월 25일까지 전국 시군구의 누적 코로나 확진자의 평균 은 7만 3,234명으로 나타났다. 제1기의 코로나19 확진자가 발생한 시군구는 지역별로 최 소 0명에서 최대 1,578명으로 나타났다. 제1기의 경우 대구, 경북 지역과 수도권 지역에서 집중적으로 발생한 시기이기 때문에 평균 코로나19 확진자 수는 다른 시기보다 많지 않지만 평균과 표준편차 차이가 다른 시기보다 높게 나타나 지역별 코로나19 발생의 차이가 크다는 것을 확인할 수 있다. 제2기에는 코로나19 확진자가 발생한 시군구는 지역별로 최소 0명에
서 최대 341명으로 나타났고 제3기는 지역별로 최소 0명에서 최대 3,807명, 제4기에는 지역별로 최소 0명에서 최대 16,071명으로 나타났다. 제5기에는 지역별로 최소 0명에서 최대 34만 2,144명으로 나타났으며 평균도 70,024명으로 다른 시기보다 높게 나타났으나 평균과 표준편차의 차이는 다른 시기보다 크지 않았다. 제5기는 전국적으로 코로나19 발생 이 확산된 시기로 다른 시기보다 지역별 차이가 크지 않았다.
구분 Min Percentiles
Max Mean S.D
25 50 75
누적 확진자 0 16,277 61,010 114,099 355,121 73,234.07 62,966.03
확진자 수
제1기 0 2 12 44 1,578 53.54 172.02
제2기 0 3 19 69 341 50.69 70.68
제3기 0 63 323 711 3,807 524.30 630.36 제4기 0 315 1,279 3,617 16,071 2,581.32 3,105.20 제5기 0 15,762 58,969 107,887 342,144 70,024.22 59,654.57 인구
10만 명당 코로나
발생
제1기 0 3 6 15 1,072 24.73 87.44
제2기 0 4 12 27 91 18.50 19.01
제3기 0 106 175 298 1,235 211.56 158.80 제4기 0 506 763 1,351 6,320 1,002.20 737.33 제5기 0 27,697 32,463 35,741 66,719 32,109.49 6,869.37
<표 2-2> 국내 코로나19 확진자 기본 통계량(2020.1.20~2022.6.25)
자료: 질병관리청 제공 데이터를 활용하여 저자 작성.
코로나19 발생에 대한 공간분포 특성을 파악하기 위하여 전국 시군구에서 유사한 값들의 전반적인 군집 경향을 파악할 수 있는 전역적(global) 통계량을 분석하였다. 1~5차 시기별 기간 및 누적 환자 수에 대해 전역적(global) Moran’s I를 분석한 결과는 <표 2-3>과 같다.
전역적(global) Moran’s Index는 연구대상지역 내에서 전반적인 군집 경향을 하나의 지표 로 나타내는데 Moran’s Index가 1에 가까우면 양의 공간상관을 가지고 분석된 공간 값들 이 군집을 이루며 유사한 값을 가진다는 것을 의미한다. 2, 3, 4차 시기에는 Moran’s Index 0.7 이상으로 강한 군집 경향을 보이며 통계적으로 유의하였다.
구분 코로나19 확진자 수 인구 10만 명당 코로나 발생 Moran's Index Z Score Moran's Index Z Score
전체 누적 0.417* 34.304 0.237 26.93
제1기 0.282* 25.265 0.265 57.112
제2기 0.778* 63.979 0.695 57.203
제3기 0.794* 65.566 0.691 69.503
제4기 0.805* 66.174 0.834 14.352
제5기 0.391* 32.231 0.171 19.815
<표 2-3> 국내 코로나19 global Moran’s I
주: *p＜0.05.
자료: 저자 작성.
코로나19 시기별 확진자를 시군구별로 5구간(25% 미만, 25~50%, 50~75%, 75~90%, 90% 이상)으로 구분하여 지도화하였으며 결과는 <그림 2-12>와 같다. 코로나19 확진자를 대상으로 시기별 공간 분포를 분석한 결과, 1, 2기는 수도권 등 일부 지역에 집중되었다.
대구, 경북, 수도권 일부 지역에서 유행한 제1기의 경우 코로나19 확진자 발생이 높은 해당 시기의 상위 10% 지역에는 서울시 양천구, 강서구를 포함한 7개 구와 대구시 중구, 동구를 포함한 8개 군구, 인천시 부평구, 광주시 북구, 경기도 성남시 수정구, 부천시, 평택시, 군포 시, 경북 구미시, 경산시, 청도군이 포함되었다. 제2기의 경우 코로나19 확진자 발생이 높은 해당 시기의 상위 10% 지역에 수도권 지역이 23개가 포함되었으며 구체적으로 서울시 동대 문구, 중랑구를 포함한 15개 구, 광주시 북구, 경기도 성남시 분당구, 의정부시, 부천시 등 8개 시구, 강원도 원주시가 포함되었다. 제3기의 경우 코로나19 확진자 발생이 높은 해당 시기의 상위 10% 지역이 모두 수도권 지역으로 서울시 중구, 용산구 등 19개 구, 경기도 성남도 분당구, 부천시 등 6개 시구가 포함되었다. 제4기의 경우도 코로나19 확진자 발생이 높은 해당 시기의 상위 10% 지역이 모두 수도권 지역으로 서울시 중구, 광진구 등 17개 구, 인천시 부평구, 경기도 의정부시 부천시 등 7개가 포함되었다. 전국적으로 코로 나19가 유행한 5기의 경우 코로나19 확진자 발생이 높은 해당 시기의 상위 10% 지역에 서울시 노원구, 강서구 등 5개 구, 대구시 달서구, 인천시 연수구, 남동구 등 4개 구, 광주시 광산구, 경기도 성남시 분당구, 의정부시 10개 시구, 충남 천안시 서북구, 전북 전주시 완산 구, 경남 김해시, 제주시가 포함되었다.
제1기 2020.1.20~2020.8.11
제2기 2020.8.12~2020.11.12
제3기 2020.11.13~2021.7.6
제4기 2021.7.7~2022.1.29
제5기 2022.1.30~2022.6.25 자료: 저자 작성.
<그림 2-12> 국내 코로나19 시기별 확진자 지역별 분포도
코로나19 시기별 10만 명당 확진자 발생 지역별 분포를 5구간(25% 미만, 25~50%, 50~75%, 75~90%, 90% 이상)으로 구분하여 지도화하였으며, 결과는 <그림 2-13>과 같 다. 1기에서 5기로 갈수록 인구 10만 명당 코로나19 발생이 높은 구간에 속하는 지역이 증가하는 공간분포 특성을 보였다. 제1기의 경우 코로나19 확진자 발생이 높은 해당 시기의 상위 10% 지역은 서울시, 대구시 등 대도시가 포함되었으나 인구 10만 명당 코로나19 발생 은 서울시 2개구, 대구시 8개 군구와 경북 안동시, 의성군 등 9개 시군이 포함되었다. 제2
기, 3기, 4기는 확진자 수와 유사하게 서울과 경기도 일부 지역이 인구 10만 명당 확진자가 높은 구간에 포함되었다. 전국적으로 유행한 5기의 경우 인구 10만 명당 코로나19 발생률 이 높은 해당 시기의 상위 10% 지역에 서울시 종로구 등 4개 구, 부산시 서구를 포함한 3개 구, 대구시 서구, 인천시 동구, 연수구, 광주시 광산구, 경기도 안산시 단원구, 용인시 처인구, 강원도 철원군을 포함한 3개 군, 충청북도 청주시 상당구를 포함한 3개 시군, 충남 천안시 서북구, 전북 전주시 완산구, 전남 목포시, 경남 창원시 성산구, 마산 합포구가 포함 되었다.
제1기 2020.1.20~2020.8.11
제2기 2020.8.12~2020.11.12
제3기 2020.11.13~2021.7.6
제4기 2021.7.7~2022.1.29
제5기 2022.1.30~2022.6.25 자료: 저자 작성.
<그림 2-13> 국내 코로나19 시기별 10만 명당 확진자 발생 지역별 분포도
1~5기 시기별 코로나19 발생의 핫스팟 분석을 위하여 시공간스캔통계량(SaTScan:
spatiotemporal scan statistics)을 활용하였다. SaTScan은 정의된 탐색도형을 통해 대 상 지역의 우도비를 기초로 군집을 탐색하며 클러스터를 찾아낸다.9)
본 연구에서는 코로나19 발생의 핫스팟 분석에 앞서 SaTScan을 이용하여 1~5차 유행 기간 동안 확진자와 연구기간 동안의 인구수 자료를 가지고 상대위험비(RR: Relative Risk)를 산출하였다. 상대위험비는 클러스터 내(또는 각 시군구)의 예측 값을 클러스터 외부 (또는 전체 대상지)의 예측 값으로 나눈 값이다.10)
식(2-1)
여기서, C는 전체 수를 의미하며, c는 관찰된 값을 의미하고, E[c]는 관찰된 값에 의한 기댓값을 의미한다.
1~5기 시기별 SaTScan을 이용하여 상대위험비를 지도한 결과는 <그림 2-14>와 같다.
시기별, 지역별 코로나19 발생의 상대위험비를 비교하기 위하여 5구간(25% 미만, 25~50%, 50~75%, 75~90%, 90% 이상)으로 구분하였다. 1~5기 시기별 코로나19 상대위 험비를 분석한 결과, 1기는 대구, 경북 지역에서, 2~4기는 수도권 일부 지역에서 코로나19 상대위험비가 높게 나타났다. 5기는 수도권, 강원도 일부 지역에서 다른 지역보다 상대위험 비가 높게 나타났다. 상대위험비 구간 구분별로 1기에서 5기까지 50~75%에 속하는 지역의 분포가 증가하였으나 상대위험비가 가장 높은 구간인 90% 이상(RR 1.53 이상)인 지역은 1기에 18개, 2기에 41개, 3기에 34개, 4기에 27개, 5기에 3개로 2기 이후 시기가 지날수록 감소하는 추세를 보였다.
1~5기까지 지속적으로 상대위험비가 높은 상위 10%에 속하는 지역은 서울시 중구로 나타났다. 1기에서 4기까지(1기 : RR 1.66 2기 : RR 3.71, 3기 : RR 4.91, 4기 : RR 5.11) 지속적으로 증가하는 추세를 보이다 5기에는 RR이 1.97로 다른 시기보다 상대위험 비가 비교적 낮았으나 다른 지역보다는 높은 수준을 보였다.
9) Kulldorff(2018).
10) Kulldorff(2022), p.90.
제1기 2020.1.20~2020.8.11
제2기 2020.8.12~2020.11.12
제3기 2020.11.13~2021.7.6
제4기 2021.7.7~2022.1.29
제5기 2022.1.30~2022.6.25 자료: 저자 작성.
<그림 2-14> 국내 코로나19 시기별 상대위험비 지역별 분포도
1~5기 시기별 전국 250개 시군구의 코로나19 확진자를 대상으로 SaTScan을 활용하여 핫스팟 분석으로 클러스터 지역을 탐색한 결과는 <그림 2-13>, <표 2-4>와 같다. 전술하였 듯이 클러스터는 우도비의 차이로 결정되며 유행기간에 따라 클러스터 구분의 차이가 있다.
클러스터 1은 최대우도비를 가진 클러스터로 primary cluster가 된다.
1~5기 시기별 코로나19 확진자를 클러스터 분석한 결과, 제1기는 대구, 2~4기는 서울 지역이 primary cluster(클러스터 1)에 속하였고 제5기는 경기도 남부에 속한 지역이 primary cluster(클러스터 1)에 속했다.
제1기의 경우 primary cluster(클러스터 1)을 포함하여 2개의 클러스터로 구분되는데 클 러스터 1은 대구로 10개 군구가 포함되었으며, 클러스터 2는 경상북도 북부 지역으로 5개 지역이 포함되었다. 클러스터 1의 상대위험비는 24.81로 매우 높은 값을 보였다.
2기부터 4기까지 primary cluster(클러스터 1)에 속한 지역은 모두 서울에 포함된 지역 으로 2기, 3기에는 각 21개 구가, 4기에는 22개 구가 포함되었다. 5기는 평택시, 오산시, 용인시 등 경기도 남부에 속한 7개 시가 primary cluster(클러스터 1)에 포함되었다.
제1기 2020.1.20~2020.8.11
제2기 2020.8.12~2020.11.12
제3기 2020.11.13~2021.7.6
제4기 2021.7.7~2022.1.29
제5기 2022.1.30~2022.6.25 자료: 저자 작성.
<그림 2-15> 국내 코로나19 시기별 확진자 클러스터 분석
