보도자료
KIST의 빅데이터 감염병 전파 모델, 코로나-19 확산 및 ‘사회적 거리두기’ 의미 분석
- 등록일 : 20-04-01
- 계산과학연구센터 김찬수 연구원
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- KIST의 개인기반전파모형 툴킷으로 슈퍼컴퓨터 시뮬레이션 수행
- 현재 코로나19 확산의 저감을 위해 사회적 거리두기를 강력 실천해야
- 다양한 정책들의 의사결정에 활용 가능, 완화전략의 모델로 활용 기대
현재 코로나 19의 확진자 추이와 지역별 감염현황이 전 국민의 관심 속에 있다. 과학기술정보통신부(장관 최기영, 이하 과기정통부)는 한국과학기술연구원(KIST, 원장 직무대행 윤석진) 계산과학연구센터 김찬수 연구팀(정보·머신러닝·금융경제 연구실)와 손 잡고 8년여 전부터 개발해온 개인기반의 전파 시뮬레이션 툴킷(Toolkit)인 KIST(KIST’s Individual Simulation for Transfer phenomena)를 활용하여 코로나-19 감염병의 확산과 사회적 거리두기(social distancing) 정책의 의미를 계산하고 평가했다고 밝혔다.
영국을 비롯한 해외에서는 이러한 시뮬레이션 도구들을 활용하여 감염병 등의 전파 및 확산을 계산하여, 완화 전략을 개발하고 그 효과를 평가하는 등 정책 의사결정 전반에 활용되어 왔다. 이러한 몇몇 연구들이 국내에서 제안되어 왔지만, 빅데이터를 구축하기가 어렵고 긴 시간의 투자가 요구된 탓에 개발이 쉽지 않아, 정책 의사결정에 적극적으로 활용되어 오지 못했다. 그러나 KIST에서는 장기적인 안목으로 이러한 연구와 응용수학적 과학기술의 성장을 지원해왔다.
이번 코로나 19(COVID-19)의 확산 추이 분석을 위해 KIST 연구진은 자체 개발하여 보유중인 고유의 툴킷에 사람들의 성별, 나이, 직장과 이동 등의 빅데이터를 입력하고 과기정통부의 협조를 받아 향후 확산을 예측하고 완화정책의 실효성을 계산했다. 연구진은 5천만 명의 데이터를 기초로 ‘시뮬레이션 개인’ 들을 생성하여, 슈퍼컴퓨터 상에서 이들이 국내 지리 정보 하에서 움직일 수 있도록 하여 시뮬레이션을 수행했다.
해당 연구팀이 2013년부터 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 도구이다. 각 개인의 상태(S-E-L-I-R 및 Q(Quarantined))와 ‘장소’ 등에 기초하고 있으므로, 이들이 상호작용하는 ‘공간’이 명시적으로 포함된다. 따라서 이번 시뮬레이션은 지역별로 감염자를 집계할 수 있다. 또한 개인의 ‘행동’이 미치는 영향에 대해서도 거대 규모로 계산이 가능하다.
KIST 연구진은 본 계산들의 결과로, 코로나 19의 확산방지를 위해서 적극적으로 시행되고 있는 「강력한 사회적 거리두기」를 실천할 경우, 매우 긍정적인 효과가 있다는 것을 관찰하였다. 아울러 학교를 비롯한 여러 생활공간에서도 마스크를 제대로 착용하는 일뿐 아니라 ‘손 씻기’를 생활화할 경우, 괄목할 만한 정도의 사회적 방역 및 감염완화 효과를 기대할 수 있다는 결과가 도출되었다.
연구진은 코로나 19 확산의 여러 상황들을 사전에 이미 시뮬레이션 해보았다. KIST 툴킷을 통해 시의성 높은 정책들을 반영하고 그 효과를 평가하는 것이 더 중요하다고 판단했다.
KIST 툴킷의 시뮬레이션 결과는 해외에서 유입되는 감염자들이 명시적으로 반영되지 않았음에도 불구하고, 코로나19의 확산 현황과 완화전략에 담긴 의미를 파악할 수 있다. 현재, 연구진은 해외에서 유입되는 감염자 개인들을 포함하여, ‘세 번째 피크’의 발생가능성 등을 포함한 그 사회적 영향을 시뮬레이션하고 있다. 동 계산에는 협력체계를 구축한 KT로부터 확보된 빅데이터가 포함된다. 또한 4인 이상 그룹의 접촉을 원천 차단하는 「사회적 거리두기」 정책 영향도 계산될 것이다.
KIST의 김찬수 연구원은 “개인에 기반한 본 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 개발되어 온 덕에 개인에게 부과할 수 있는 다양한 정책들을 실험하고 평가해 볼 수 있는 좋은 테스트베드가 될 것”이라고 평했다. 또한 “‘답을 맞춰야만’하는 것이 아니라 정책과 같은 외부 요인의 유입이 ‘어떠한 변화’를 만들어내는 것을 탐구하는 것이 바로 시뮬레이션의 의미”라고 강조했다.
본 연구는 과학기술정보통신부(장관 최기영) 지원으로 KIST 주요사업과 KIST Economic & Social Simulation Research Initiative 과제, Open Research 사업, 드림프로젝트 등의 연구 사업으로 수행되었다.
<그림설명>
[그림 1] (02/25 결과) (x축은 시간, y축은 일일 감염자 수)
「사회적 거리두기」의 시행 효과
(2.25 결과) 먼저, 「아무런 정책이 없는」 경우와 「보통의 사회적 거리두기」가 있는 경우를 계산하였다. 한국이 시행하고 있는 수준의 사회적 거리두기 등의 조건에서 일일 감염자는 2월 29일쯤 절정에 달할 것으로 보여졌고, 실제 일일 확진자의 통계 추이와 상당히 유사한 결과로 나타났다.
[그림 2] (03/05 시뮬레이션 결과) (x축은 시간, y축은 일일 감염자 수)
「강력한 사회적 거리두기」의 실천이 요구됨
(3.5 결과) 비교적 「강력한 사회적 거리두기」의 시행 후 일반적인 정책 효과를 계산한 결과, 국민의 20 % 이상의 감염자가 줄어들 수 있음이 드러났다. 이미 감소세에 있는 현재의 추이는 사회적 거리두기, 손 씻기, 마스크 쓰기, 공간 방역 조치 등의 정책을 지속적이고 안정적으로 시행할 경우 계속 유지될 가능성이 높은 것으로 나타났다.
[그림 3] (03/16 결과) (x축은 시간, y축은 일일 감염자 수)
사회적 거리두기, 마스크 착용, 손 씻기 등에 대한 선별적, 복합적 수행 시의 차이를 나타낸 그래프
(3.16 결과) 「손 씻기」 에 대한 중요도도 평가가 가능했다. 마스크를 착용하고 사회적으로 거리를 두더라도, 손 씻기 등 개인위생을 철저히 한다면 사회적 감염의 확산을 방지하는 데 매우 긍정적인 결과를 도출할 것으로 예상된다.
[그림 4] (03/25 결과) (x축은 시간, y축은 일일 감염자 수)
개학 후 급속한 감염자 수 증가로 비대면 접촉 상황 유지가 필요함을 보여주는 결과
(3.25 결과) 본 결과의 포인트는 4월 6일 개학이 코로나 19의 확산에 어떠한 영향을 미치는지를 나타낸다. 개학을 할 경우, 감염자가 급속히 증가하는 소규모의 피크가 나타난다. 3의 결과와 함께 해석하면, 학생들이 공동체 생활을 시작할 경우 「사회적 거리두기」를 유지하며, 「마스크 제대로 쓰기」와 「손 씻기」를 비롯한 강력한 방역조치들을 시행할 필요가 있다는 점 또한 시사(示唆)하고 있다.