쿠뎅입니다.
3월 말이네요. 거리에 벗꽃이 만발했음에도 불구하고 예전과는 다르일사에 다들 답답하고 힘들것으로 생각합니다.
최근 정부에서는 4월 5일, 즉 4월 6일 학생들의 개학 전까지 강도 높은 사회적 거리두기 실천을 국민들에게 동참해줄 것을 호소 했는데요.
많은 분들이 잘 알 고 계시겠지만, 사회적 거리두기의 기본 권고 사항은
첫째, 모임 참여 자제 등 사람과의 접촉을 최소화 하고
둘째, 부득이 하게 사람을 만나더라고 코로나 19 감염방지를 위해 2m 이상 거리두기
셋째, 악수는 팔꿈치로 대시하기 등입니다.
그런데 왜? 사회적 거리가 중요할까요? 흔히, 우리는 흔히 감기 환자가 근처에 있으면 쉽게 감염된다는 사실은 익히 할 고 있습니다만 시각적으로 얼마나 잘 감염되고 지역사회에 어떻게 영향을 주는 지에 대해서는 알기가 힘들죠. 이과 관련하여, 얼마전, 워싱턴 포스터에서 작성 된 코로나 바이러스 시뮬레이션 관련 기사를 공유해드리려 합니다.
기사 원문은 https://www.washingtonpost.com/graphics/2020/world/corona-simulator/ 참고 하였습니다.
Why outbreaks like coronavirus spread exponentially, and
how to “flatten the curve”
코로나 바이러스가 기하급수적으로 퍼지는 이유와 커브를 평평하게 만드는 방법이라는 주제 인데
쉽게 말하면 코로나 바이러스가 얼마나 쉽게 확산될 수 있는지와 어떻게 하면 전염속도를 늦출 수 있는지에 대한 기사입니다.
미국에서 최초 코비드 19의 첫 사례가 나온 이후로 환자는 지속적으로 발생을 했는데요.
위의 그래프의 증가세와 비슷하게 환자가 증가할 경우(사흘에 한번 꼴로 두배로 증가할 경우를 감안할 경우) 확산이 지수적으로 증가하게 되어 5월 달까 까지 1억 명이 넘는 미국인이 감염이 될 수 있습니다.
이러한 지수적인 확산 세를 막기 위해서는 사람들은 공공장소를 피해야 하고 스스로 움직임을 제한함으로써 위와 같은 확산세를 크게 늦출 수 있다는 점이 이 기사의 핵심 내용입니다.
위와 같은 상황은 Fake disease를 인류에 전파한 시뮬레이션 결과를 보면 쉽게 이해할 수 있는데요.
아래의 시뮬레이션은 병에 걸린 사람이 건강한 사람과 접촉할 때마다 병에 걸리는 시뮬레이션의 기본 모델입니다.
한 사람이 다른 사람을 만다면 퍼지는 방식이죠. 하지만 현실은 시뮬레이션보다 코로나 바이러스는 더 쉽게 퍼진다고 하니 대략적인 DATA로 이해를 해주시면 좋을 거 같습니다.
위와 같은 상황을 좀 더 쉽게 이해하고자 코로나 바이러스가 마을에 퍼지는 상황을 가정하였는데요.
한 사람을 병에 걸리게 하여 마을에 풀어놓을 경우를 시뮬레이션해보면, 굉장히 빠르게 사람들이 병에 걸리는 것을 알 수 있습니다. (이 시뮬레이션은 모든 사람들이 병에 걸리든 상관없이 다 같이 움직이는 평상 생활을 고려한 것입니다.)
보시는 보와 같이 거의 대부분의 사람들이 기하급수적으로 증가되어 병에 걸리고 이후에 병이 치유되는 케이스를 고려한 경우입니다. 여기서 중요하게 봐야 할 곳은 증가세 이겠지요?
두 번째는 환자가 발생한 집단을 격리 시도한 사례입니다. 즉, 중국 정부에서 후베이성으로의 이동을 제한한 경우라고 볼 수 있겠지요? 이 결과는 후베이성만 이동제한을 해도 결국에는 다른 곳으로 퍼져 나갈 경우 다른 지역사회에 빠르게 전파될 수 있음을 보여주고 있습니다.
그래프를 보면 중간에 이동 제한 조치에 따라 환자가 감소하다가 다른 SECTOR에서 환자가 증가하기 시작한 시점에는 더욱 빠르게 환자수 증가함을 알 수 있습니다. 결과적으로 보면 우한시를 통제하기는 했지만 통제 전 혹은 후에 빠져나간 사람들이 전 세계적으로 전파를 시작할 경우와 일맥상통할 수가 있는 것이죠. 환자들의 이탈을 완벽하게 막을 수 없기 때문에 그 지역만 봉쇄해서는 큰 효과를 거두기 어려움을 나타냅니다.
세 번째부터는, 사회적 거리두기의 사례입니다. 사람들이 코로나 바이러스로부터 본인을 보호하기 위하여 더 오랫동안 집에 머물고 사람들과의 거리를 둔 사례로 이러한 방식으로 사람들 간의 상호작용이 감소한다면 그 바이러스가 확산될 기회가 더 적음을 나타냅니다.
위와 같은 상황을 시뮬레이션에 반영하기 위해 전체 마을 인원의 4분의 1은 활동을 하고 나머지 인원은 사회적 거리두기 전략을 채택하여 시뮬레이션한 경우인데, 이러할 경우 첫 번째, 두 번째 경우에 비해서 확진자의 증가세가 크게 감소 함을 알 수 있습니다.
마지막으로는 광범위한 사회적 거리두기의 사례입니다. 이경우는 세 번째 케이스보다 실제 움직이는 인원을
8분의 1로 가정한 경우로 이 기사에서 궁극적으로 말하고자 하는 플랫 한 곡석을 얻을 수 있습니다. 광범위한 사회적 거리두기는 실제 이동에 필요한 최소 인원만 움직이고 나머지 인원들은 최대한 사람 간 상호작용을 하지 않은 경우라고 볼 수 있습니다.
즉, 아래와 같이 4가지의 경우의 요약된 곡선을 저희는 얻을 수 있습니다.
첫 번째, 자유분방한 경우(Free for all)
두 번째, 격리 시도(후베이성)(Attempted quaratine)
세 번째, 중간 정도의 사회적 거리 두기(moderate distancing)
네 번째, 광범 휘한 사회적 거리 두기(Extensive Distancing)
이 기사에서 볼 수 있는 결과는 코로나 바이러스의 확산을 굉장히 단순화시킨 시뮬레이션이긴 합니다.
그 이유는
첫 번째는, 실제 상황에서 일어날 수 있는 다양한 상황을 완벽하게 반영할 수는 없는데요. 스크린에서 공의 움직임은
일률적이지만 우리나라에서의 신천지 사건과 같이 밀폐된 공간에 많은 사람들이 모일 수 있는 상황과 특수한 상황을
고려를 하지 않았다는 것과
두 번째, 본인이 환자임에도 불구하고 많은 사람들을 만나는 등의 슈퍼 전파 사례
마지막은, 치사율 미 반영(아마 시뮬레이이션이 더 정확하려면 회복하는 사람 숫자 이외에 사망하는 숫자도 반영을
해야 하겠지요?)
네 번째, 마스크의 역할, 마스크가 본인이 전파할 수 있는 상황을 줄여주는 역할을 하기 때문에 감염률을 떨어트려야겠지요?
하지만 이 시뮬레이션의 결과가 의미 있는 이유는 서두에서 말씀드렸다시피 사회적 거리두기의 중요성을 우리 모두가 이해하기 쉽게 설명하고 있기 때문입니다.
우리 모두가 사회적 거리두기를 지키지 않음으로써 슈퍼 전파자가 될 수 있음을 염두하여 두고 사회생활을 한다면 코로나 바이러스 종식에 큰 도움이 되지 않을까 싶습니다.
이상 쿠 뎅입니다.
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