감염병 전파와 방역정책

 

올해 3월, 세계보건기구(WHO)가 팬데믹을 선포한 이후, 세계 각국은 해외 유입 감염자의 차단, 감염자 조기진단, 접촉자의 신속한 추적 및 확인 등 코로나 바이러스의 차단과 대응을 위해 총력을 기울이고 있다. 그럼에도 불구하고 전 세계적으로 코로나-19 확진자 수는 좀처럼 줄어들지 않고 있다. 감염병의 확산으로 인한 피해를 줄이기 위해서는 감염병의 전파 양상을 분석하고 중재 방법의 효과를 예측해야 필요가 있다.

 

첫 감염병 확산의 수학적 모델인 1760년 베르누이(Bernoulli)의 천연두 모델링 이후 소프트웨어 및 슈퍼컴퓨터의 개발로 더욱 정교해진 감염병 시뮬레이션 모형들이 등장했다. 본 호 1부에서는 커맥(Kermack)과 맥켄드릭(McKendrick)이 1927년 제안한 질병 예측 모델인 S-I-R 모형을 소개하고 저자가 개발한 감염병 전파 예측 시뮬레이션 모형을 활용하여 코로나-19 방역을 위하여 실시되는 사회적 거리두기, 마스크 착용, 손 씻기, 해외 유입자 관리 및 초.중.고 오프라인 등교 등 코로나-19 대응 정책의 효과를 알아본다.

 

코로나-19 백신 또는 치료제가 아직 완전히 개발이 되지 않은 현 상황에서, 감염병 전파 예측 시뮬레이션 모형은 신뢰성 있는 코로나-19 대응 정책을 체계적으로 수립하는 데 도움이 될 것이다. 또한 코로나-19에만 국한되지 않고 다른 감염병 유행 시에도 감염병으로 인한 사망자 및 환자의 수의 감소는 물론 환자들이 부담해야 하는 의료비용 감소에도 일조할 것으로 생각된다. 코로나-19뿐만 아니라 이후의 감염병 대응 정책에도, 개발된 감염병 전파 시뮬레이션 모형이 적극적으로 활용됨으로써 감염병 확산 중재에 기여하기를 기대해 본다.

 

 

에너지 하베스팅 기술

 

현재 인간이 살아가는 데 꼭 필요한 것 중 하나를 손꼽으라고 한다면 에너지(energy)일 것이다. 에너지라는 개념 자체가 매우 추상적이지만 우리 주변에 어떠한 형태로든 항상 존재하고 있는 것은 분명하다. 햇빛, 파도, 조류, 바람, 지열, 지자기와 같은 대규모 에너지 외에도 산업기계, 자동차, 빌딩, 다리, 보일러 등과 같이 우리 생활 주변에서도 진동, 열, 빛, 전자기파 같은 여러 형태의 소규모 미사용 에너지들도 많이 존재한다. 우리 주변 환경에서 버려지는 소규모의 미사용 에너지를 수확하여 사용 가능한 형태의 전기 에너지로 변환?이용하는 것을 “에너지 하베스팅(Energy harvesting)” 기술이라고 한다.

 

이에, 본 호 2부에서는 여러 에너지 하베스팅 기술에 대해 알아보고, 실생활에서 적용되어 있는 각종 사례에 대해 알아보았다. 기계 에너지를 전기 에너지로 변환하는 방법에는 압전(Piezoelectric), 마찰전기 (Triboelectric), 전자기 유도(Electromagnetic induction), 정전(Electrostatic) 등의 에너지 변환 메커니즘이 있으며 규모와 응용 방법에 따라 적합한 에너지 변환 메커니즘을 사용한다. 국내외에서는 이렇게 다양한 에너지 하베스팅 기술을 기반으로 IoT 센서 전원, 도로 장치, 웨어러블 등을 위한 전기 에너지를 생산해내고 있다.

 

본 호 2부를 통해 채 20년이 되지 않고, 2010년대에 이르러서 본격적인 연구가 시작된 비교적 새로운 기술인 에너지 하베스팅에 대해 알아보았다. 아직까지 실용화되어 제품으로 출시된 경우는 손으로 셀 수 있을 정도에 불과하지만, 에너지 하베스팅 기술을 필요로하는 응용처는 갈수록 증가하고 있기에 해당 기술의 무궁무진한 발전을 기대해 본다.